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¿Por qué no compartimos los datos y el código? barreras y beneficios percibidos en las prácticas de archivo público

Gomes, Dylan G. E., Patrice Pottier, Robert Crystal-Ornelas, Emma J. Hudgins, Vivienne Foroughirad, Luna L. Sánchez-Reyes, Rachel Turba, et al. «Why don’t we share data and code? Perceived barriers and benefits to public archiving practices». Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences 289, n.o 1987 (30 de noviembre de 2022): 20221113. https://doi.org/10.1098/rspb.2022.1113.

La comunidad científica reconoce cada vez más el valor de las prácticas de investigación abiertas, reproducibles y transparentes para la ciencia y la sociedad en general. A pesar de este reconocimiento, muchos investigadores no comparten sus datos y códigos públicamente. Este patrón puede surgir de las barreras de conocimiento sobre cómo archivar los datos y el código, las preocupaciones sobre su reutilización y los incentivos profesionales mal alineados. Aquí se define, categoriza y debate los obstáculos a la hora de compartir datos y códigos que son relevantes para muchos campos de investigación. Se explora cómo podrían superarse o reformularse las barreras reales y percibidas a la luz de los beneficios en relación con los costes. Al dilucidar estas barreras y los contextos en los que surgen, se pueden tomar medidas para mitigarlas y alinear nuestras acciones con los objetivos de la ciencia abierta, tanto como científicos individuales como como comunidad científica.

Cómo la ciencia abierta puede responder a las crisis y desafíos mundiales

Impact of Social Sciences. «How Intelligent Open Science Can Inform Our Response to Global Crises, LSE 15 de noviembre de 2022.

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Intelligent open science: a case study of viral genomic data sharing during the COVID-19 pandemic Ref: BEIS research paper 2022/026

La pandemia de COVID-19 demostró las fortalezas potenciales y las debilidades existentes de las prácticas de ciencia abierta y el intercambio de datos abiertos para abordar los urgentes desafíos sociales y tecnológicos. En este post, Lucia Loffreda y Rob Johnson presentan un nuevo informe del Departamento de Energía y Estrategia Industrial del Gobierno británico, en el que se destaca cómo el apoyo a las prácticas de ciencia y datos abiertos puede contribuir a aumentar la preparación ante futuras crisis.

La crisis del COVID-19 ha supuesto el despliegue de los datos genómicos de los patógenos en todo el mundo para caracterizar los brotes del virus, rastrear su mutación y propagación, y desarrollar respuestas de salud pública a la pandemia del COVID-19. Al mismo tiempo, ha arrojado luz sobre las prácticas, los incentivos y las infraestructuras que permiten compartir y reutilizar los datos. Ahora que los países se preparan para salir de la crisis, se pueden extraer cinco lecciones clave para estar preparados para futuras pandemias.

En un nuevo informe, encargado por el Ministerio de Empresa, Energía y Estrategia Industrial (BEIS) del Reino Unido, se exploran estas lecciones a través de un estudio de caso en profundidad sobre el intercambio de datos genómicos virales durante COVID-19. El informe responde a un compromiso asumido durante la Presidencia británica del G7, publicado en el Pacto de Investigación del G7, y fue diseñado para añadir profundidad y precisión a las recomendaciones existentes sobre la puesta en común de datos a través de las fronteras, y a las cuestiones culturales y de prácticas de investigación relacionadas. Los resultados presentados en este estudio de caso encargado por el BEIS también están estrechamente alineados con los esbozados en los principios rectores recientemente publicados por la Organización Mundial de la Salud para el intercambio de datos sobre el genoma de los patógenos. Se espera que ambos documentos puedan proporcionar valiosas lecciones para apoyar respuestas equitativas y eficientes en futuras crisis. Nuestro informe completo, que incluye las conclusiones detalladas, puede consultarse aquí.

El informe completo reúne una base de datos de 295 fuentes, los puntos de vista de 24 entrevistados y las opiniones de 18 revisores internacionales, pero aquellos que busquen un resumen de las lecciones aprendidas pueden encontrarlas a continuación.

Invertir a largo plazo

Las respuestas eficaces a las emergencias se basan en inversiones a largo plazo en infraestructuras de datos abiertos, normas, habilidades y salud pública. En otras palabras, si pensamos en la capacidad de secuenciación como una tubería, que requiere inversiones en cada etapa del proceso (adquisición de la financiación necesaria, acceso a las muestras y reactivos pertinentes, aprovechamiento de las últimas tecnologías y despliegue de personal suficientemente capacitado), entonces se puede permitir la creación, el intercambio y el análisis exitosos de los datos de secuenciación.

Desgraciadamente, la pandemia de COVID-19 puso de manifiesto deficiencias fundamentales en la preparación para la pandemia en todos los sistemas sanitarios mundiales que pueden atribuirse a la falta de inversión sostenida en todo el proceso de secuenciación. El acceso inconsistente a los elementos mencionados anteriormente ha llevado a la variabilidad en la capacidad de secuenciación, la disponibilidad y la calidad. A su vez, nos hemos quedado con lagunas en la base de conocimientos global sobre cómo mutó y se propagó el COVID-19.

Para superar estos retos y evitar que resurjan en futuras emergencias, es necesario que los gobiernos y los financiadores se comprometan a largo plazo a invertir en ciencia, investigación e infraestructura de salud pública. Junto a esto, debe reconocerse la importancia crítica de una infraestructura de datos abierta y escalable, así como de los programas informáticos, las normas y las competencias.

«Será muy bueno para el mundo si, incluso en los países en desarrollo, pudiéramos tener una fuente continua de financiación para los estudios sobre enfermedades infecciosas y emergentes… Esto tendrá conexiones con el intercambio de datos, ya que uno de los requisitos [de la financiación] podría ser que tienes que compartir tus datos».


Académico (entrevistado)

Adoptar una perspectiva global

La puesta en común de los datos suele estar más limitada por la falta de capacidad de investigación subyacente y por diversas tensiones políticas, que por la falta de voluntad de adoptar prácticas de puesta en común abiertas. Por tanto, las intervenciones diseñadas para mejorar la disponibilidad de los datos deben asegurarse de que abordan la raíz del problema.

En el estudio, se destaca que no todos los países o regiones tienen suficiente capacidad de generación de datos, o recursos humanos capacitados, para recopilar, difundir y analizar datos genómicos virales. En consecuencia, los conjuntos de datos de secuenciación mundiales están muy sesgados hacia el norte del mundo, lo que, durante la pandemia, provocó puntos oscuros en la capacidad de secuenciación y el seguimiento de los virus. También se observa que las naciones del sur global se consideraron más expuestas a las consecuencias políticas y económicas adversas de la compartición de datos, creando así un desincentivo para compartir los datos a medida que surgen. Se ilustra con el caso de Sudáfrica, donde el intercambio oportuno de la variante Omicron tuvo repercusiones negativas en la industria turística del país.

Teniendo en cuenta estos obstáculos, y entendiendo que la resolución de retos globales como el COVID-19 depende de datos representativos de todas las partes del mundo, los responsables políticos y las infraestructuras internacionales deben esforzarse por conocer y responder a las necesidades de una comunidad de usuarios diversa y en evolución.

«Si el mundo sigue castigando a África por el descubrimiento de Omicron y los «científicos de la salud mundial» siguen quedándose con los datos, ¿quién volverá a compartir los datos tempranos?»


Profesor Tulio de Oliveira (vía Twitter)

Incentivar el intercambio equitativo de datos

A medida que los actores de todo el mundo empezaron a responder a la evolución de la pandemia, se hicieron evidentes las oportunidades de mejorar las culturas de intercambio de datos existentes en el mundo académico y la salud pública. En el centro de la cuestión está la necesidad de reformar los incentivos que promueven el intercambio de datos más allá de las fronteras.

En el caso de los generadores de datos, el reconocimiento y la recompensa son fundamentales. Identificamos la necesidad de continuar con los esfuerzos en curso para recompensar el intercambio de datos reutilizables, códigos, otros objetos de investigación y los metadatos que los acompañan. Además, la pandemia ha supuesto una oportunidad para reevaluar los acuerdos de acceso a los datos con el fin de promover un intercambio de datos equitativo en situaciones de emergencia. Es necesario aclarar las expectativas en torno a la velocidad, la calidad y la transparencia para los generadores de datos en diferentes contextos, como la vigilancia rutinaria en la salud pública.

La pandemia puso de manifiesto que las interacciones entre los actores de las comunidades de investigación y salud pública son fundamentales para maximizar la combinación y reutilización de los datos científicos y clínicos. Para permitir estas colaboraciones en el futuro, deben continuar los esfuerzos en curso en torno a la reforma de los incentivos. Los responsables políticos que pretenden fomentar el intercambio temprano de datos genómicos virales también deben estar preparados para adaptar sus enfoques a las necesidades de las diferentes comunidades, teniendo en cuenta adecuadamente sus diferentes incentivos y prioridades.

«En lo que respecta a los datos genómicos de los patógenos, en concreto, tengo claro que el paradigma predominante es inadecuado. Necesitamos que los datos estén disponibles mucho antes que las publicaciones asociadas».


Responsable político (entrevistado)

Adaptarse a las circunstancias cambiantes

La pandemia de COVID-19 ha creado una oportunidad para reevaluar las normas establecidas para el intercambio de datos. Una parte importante de esta reevaluación puede abordarse mediante los esfuerzos en curso para reformar los incentivos académicos. Esto también debería ir acompañado del correspondiente trabajo para incentivar el intercambio por parte de los actores de la salud pública, con expectativas reforzadas de intercambio de datos por todas las partes en un contexto de emergencia.

El aprovechamiento efectivo de los datos de investigación para la salud pública dependerá además de la captura de metadatos de alta calidad y de la aplicación de soluciones técnicas y legislativas que permitan utilizar conjuntos de datos sensibles para fines de investigación y salud pública a escala.

En general, cualquier esfuerzo en este sentido requerirá una importante colaboración de actores de todos los sectores. Los financiadores, los editores y los responsables políticos tienen un papel que desempeñar a la hora de establecer las expectativas de un intercambio abierto y rápido de resultados de investigación, datos e información en circunstancias de emergencia. Los proveedores de infraestructuras abiertas deben ser capaces de identificar y responder rápidamente a las nuevas necesidades, mientras que los nuevos enfoques deben prever el uso de conjuntos de datos sensibles con fines de investigación en situaciones de emergencia.

«Estamos en esta burbuja de la ciencia abierta y …. [Los laboratorios clínicos están en su propia burbuja. Romper esos silos dentro de la ciencia exige una cantidad tremenda de trabajo, y un asunto mucho más grande de lo que yo había previsto».


Proveedor de infraestructuras (entrevistado)

Ir más allá de los paradigmas actuales de intercambio

En lo que respecta a la puesta en común de datos genómicos virales, COVID-19 puso de manifiesto un panorama fragmentado, poblado por actores con perspectivas y motivaciones divergentes. Por ejemplo, entre las comunidades de investigación y de salud pública, salieron a la luz diferentes perspectivas sobre las ventajas de los modelos abiertos y controlados de acceso a los datos genómicos virales. Y, entre los países de ingresos altos, medios y bajos, hemos visto que también hay diferentes capacidades y prioridades en relación con la generación, el análisis y el intercambio de datos científicos.

Mientras que las infraestructuras de acceso totalmente abierto para compartir datos ofrecen beneficios demostrables mayores que los repositorios de acceso controlado en términos de reutilización e integración de datos a escala, encontramos que estos beneficios no pueden ser realizados en la práctica a menos que estas infraestructuras estén acompañadas por un enfoque transparente y globalizado de la financiación, la gobernanza y la distribución de beneficios.

Por lo tanto, los enfoques más eficaces para equilibrar los intereses contrapuestos en contextos de emergencia serán aquellos que tengan en cuenta las diversas y cambiantes perspectivas de los distintos sectores, dando a todos los actores un asiento en la mesa en dichos debates.

«Creo que la lección más importante que he aprendido de esta situación es que hay que atraer a un conjunto diverso de voces… Tenemos que pensar en cómo se van a beneficiar los más desfavorecidos [de la secuenciación] y por qué les puede interesar. Y si fracasamos en esa tarea, no conseguiremos siempre datos representativos».

Experto académico (entrevistado)

Hacia una ciencia abierta e inteligente

Entonces, ¿qué significan todas estas lecciones aprendidas para futuras pandemias?

Para los responsables de las políticas de ciencia abierta, lo más importante es la necesidad de tener en cuenta diversas perspectivas y el riesgo de consecuencias no deseadas al formular las intervenciones políticas. Para ello, deben ser conscientes de que pueden ser necesarios enfoques diferentes y flexibles para abordar los intereses contrapuestos de los generadores y los usuarios de datos, y de que las soluciones más adecuadas dependen en gran medida del contexto.

En el resto de la comunidad científica, será necesario renovar la atención a los enfoques prosociales, y las estructuras de incentivos y las normas de la comunidad deberían seguir evolucionando. En particular, deben establecerse incentivos que reconozcan y recompensen el intercambio y la reutilización de datos a nivel de individuos, instituciones y naciones.

Aprovechando el impulso de la pandemia de COVID-19, ahora es el momento de ir más allá de los actuales paradigmas de intercambio de datos y de avanzar hacia aplicaciones inteligentes de la ciencia abierta para estar mejor preparados para futuras emergencias.

La era de las plataformas digitales y el desarrollo de los mercados de datos en un contexto de libre competencia.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. La era de las plataformas digitales y el desarrollo de los mercados de datos en un contexto de libre competencia. CEPAL, 2021.

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La economía datificada ha planteado retos que van más allá del alcance de las políticas de competencia y marcos regulatorios tradicionales. En el centro del debate se ubica el impacto que generan los modelos de negocio basados en plataformas y las mismas plataformas digitales. En este contexto, muchas empresas, especialmente las pequeñas, deben hacer frente a la competencia desleal de las empresas nativas digitales. Por otro lado, la digitalización de la economía, el modelo de negocio de plataformas y la explotación intensiva de datos también crean oportunidades para las empresas y los gobiernos. La creación de mercados de datos y la eliminación de barreras al libre flujo de datos pueden impulsar las innovaciones y la productividad en la manufactura. Por lo tanto, comprender el papel de los datos y asignarles precios es crucial, desde el punto de vista tributario, para cerrar las brechas y garantizar una competencia en igualdad de condiciones. Asimismo, de la asignación de precios a las bases de datos se beneficiarán principalmente las empresas emergentes y las disruptivas.

Los bibliotecarios son esenciales para un mundo impulsado por la información

Hartman, Elizabeth Anne. «LIS Professionals: Essential to Our Information-Driven World». Library Journal. Accedido 31 de octubre de 2022.

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En 1833 se inauguró la primera biblioteca pública en Peterborough, New Hampshire. En 1840, se creó el primer catálogo de tarjetas de biblioteca en Harvard con 35.762 tarjetas escritas a mano. No fue hasta 2015 – 175 años después – que OCLC imprimió su último catálogo de biblioteca. Ahora la tecnología se vuelve obsoleta aparentemente de la noche a la mañana.

«En nuestro mundo cada vez más digital, los datos siguen aumentando exponencialmente», afirma Rebecca Hall, directora creativa de marketing y desarrollo web de la Escuela de Estudios de la Información de la Universidad de Wisconsin. Esta proliferación de información crea retos para todos, especialmente para los que ejercen las distintas profesiones bibliotecarias. Sin embargo, como expertos formados en la comprensión de cómo acorralar todos esos datos en formatos comprensibles y utilizables, los bibliotecarios están a la vanguardia de la difusión de la información en nuestro mundo contemporáneo y tecnológico.

Estar al día con la tecnología ha sido durante décadas una habilidad necesaria para los bibliotecarios. Los actuales programas de máster en biblioteconomía y ciencias de la información tienen la misión de formar a los futuros bibliotecarios para que puedan hacer frente a estos retos y a los del futuro. Entre los graduados de cada año hay una grupo de individuos que van más allá de las tareas esenciales y merecen reconocimiento.

Library Journal rinde homenaje a estas personas con sus premios anuales Movers & Shakers, que ahora celebran su vigésimo aniversario. LJ ha puesto el foco en cinco de estos programas universitarios para explicar la formula secreta que crea líderes en una amplia gama de campos, incluyendo las bibliotecas públicas y escolares, la información de salud, la ciencia de los datos, la biblioteconomía académica, y más.

Alfabetización en datos con Yolanda Martín González. Planeta Biblioteca 2022/10/26.

Alfabetización en datos con Yolanda Martín González

Planeta Biblioteca 2022/10/26

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Entrevistamos a Yolanda Martín, profesora de Información y Documentación de la Universidad de Salamanca que nos cuenta la importancia y el valor de los datos en la toma de decisiones, de la necesidad de alfabetización y concienciación en torno al depósito de los datos y su utilización en lo que denominamos Ciencia Abierta. Una ciencia más democrática y participativa que promete un futuro más sostenible.

Martín-González, Y. ., & Iglesias-Rodríguez, A. . (2022). Alfabetización en Datos en las bibliotecas-CRAI españolas: Análisis descriptivo y propositivo. Revista Española De Documentación Científica, 45(2), e322. https://doi.org/10.3989/redc.2022.2.1857

La gestión de datos de investigación en el horizonte de las bibliotecas universitarias y de investigación.

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La sociedad TIC necesita, hace uso y proporciona de una enorme cantidad de datos; procesarlos, entenderlos y transformarlos en decisiones de valor es el reto del análisis de los llamados «big data», un término utilizado para referirse a la explosión de una ingente cantidad y diversidad de datos digitales de alta frecuencia, que se están convirtiendo en un elemento esencial para la competencia, y que según la mayoría de los expertos en el tema serán clave para el crecimiento de la productividad, la innovación y la posibilidad de generar el suficiente excedente para la sostenibilidad de la sociedad. La gestión de los datos de investigación se plantea como uno de los grandes retos que han de asumir durante los próximos años las bibliotecas científicas y de investigación. Ya la mitad de las universidades estadounidenses tienen un plan de trabajo sobre esta cuestión, todos los informes de tendencias están de acuerdo en que la Gestión de Datos de Investigación (RDM) será una de las cuestiones prioritarias y de futuro que deberán asumir las bibliotecas de investigación. En este artículo se hace un análisis del estado de la cuestión sobre la gestión de datos de investigación, normativa, repositorios de datos, prácticas y políticas que están desarrollando las bibliotecas en torno al tema

Informe sobre el estado de los datos abiertos 2022: los investigadores necesitan más apoyo para cumplir con los mandatos de datos abiertos

“The State of Open Data Report 2022: Researchers Need More Support to Assist With Open Data Mandates” Digital Science, Figshare and Springer Nature, 2022

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Basado en una encuesta mundial, el informe llega a su séptimo año y proporciona información sobre las actitudes y experiencias de los investigadores con respecto a los datos abiertos. Con más de 5.400 encuestados, la encuesta de 2022 es la más grande desde que comenzó la pandemia de COVID-19.

Según los autores de un nuevo informe, los investigadores de todo el mundo necesitarán más ayuda para cumplir con un número cada vez mayor de mandatos de datos abiertos.

El informe de este año también incluye artículos invitados de expertos en datos abiertos de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca (OSTP), la Academia China de Ciencias (CAS), editoriales y universidades.

Las principales conclusiones del informe de este año indican que:

  • Existe una tendencia creciente de los investigadores a estar a favor de que los datos se pongan a disposición del público como práctica común (4 de cada 5 investigadores estaban de acuerdo con esto), apoyada en cierto modo por el hecho de que ahora más del 70% de los encuestados están obligados a seguir una política de intercambio de datos.
  • Sin embargo, los investigadores siguen pidiendo como necesidad clave para ayudarles a compartir sus datos una mayor formación o información sobre las políticas de acceso, intercambio y reutilización (55%), así como estrategias de almacenamiento y gestión de datos a largo plazo (52%).
  • El crédito y el reconocimiento fueron una vez más un tema clave para los investigadores a la hora de compartir sus datos. El 66% de los que habían compartido datos con anterioridad habían recibido algún tipo de reconocimiento por sus esfuerzos, sobre todo a través de una cita completa en otro artículo (41%), seguida de la coautoría en un artículo que había utilizado los datos.
  • Los investigadores son más proclives a compartir los datos de sus investigaciones cuando pueden tener un impacto en las citas (67%) y en la visibilidad de su investigación (61%), en lugar de estar motivados por el beneficio público o el mandato de la revista o el editor (ambos 56%).

Conclusiones por tema:

Apoyo a los datos abiertos

  • Cuatro de cada cinco encuestados están a favor de que los datos de investigación estén disponibles en abierto como práctica habitual.
  • El 74% de los encuestados afirma compartir sus datos durante la publicación.
    Aproximadamente una quinta parte de los encuestados informó de que no tenía ninguna preocupación por compartir los datos en abierto – esta proporción ha crecido constantemente desde 2018.
  • El 88% de los investigadores encuestados apoyan que los artículos de investigación sean de acceso abierto (OA) como una práctica académica común.

Motivaciones y beneficios

  • Cuando se trata de que los investigadores compartan sus datos, las citas de los artículos de investigación (67%) y el aumento del impacto y la visibilidad de los artículos (61%) superan el beneficio público o el mandato de la revista/editorial (ambos 56%) como motivación.
  • El 66% de los encuestados que habían compartido datos con anterioridad habían recibido algún tipo de reconocimiento por sus esfuerzos, sobre todo a través de una cita completa en otro artículo (41%), seguida de la coautoría de un artículo que había utilizado los datos.
  • Un tercio de los encuestados indicó que había participado en una colaboración de investigación como resultado de los datos que habían compartido anteriormente.

Mandatos de datos abiertos

  • El 70% de los encuestados se vio obligado a seguir una política de intercambio de datos en su investigación más reciente.
  • Más de dos tercios de los encuestados apoyan «en cierta medida» un mandato nacional para poner los datos de investigación a disposición del público. Esta cifra ha disminuido desde 2019.
  • Un poco más de la mitad (52%) de los encuestados en la encuesta de 2022 consideró que compartir los datos debería ser un requisito para la concesión de subvenciones de investigación. De nuevo, este número ha ido disminuyendo desde 2019.

Inconvenientes

  • Solo el 19% de los encuestados cree que los investigadores reciben suficiente crédito por compartir sus datos, mientras que el 75% dice que reciben muy poco crédito.
  • Poco menos de una cuarta parte de los encuestados indicó que había recibido previamente apoyo con la planificación, la gestión o el intercambio de sus datos de investigación
  • La mayor preocupación entre los encuestados es el mal uso de sus datos (35%).
  • Las principales necesidades de los investigadores que, en su opinión, mejorarían con más formación o información son una mejor comprensión y definición de las políticas de acceso, intercambio y reutilización (55%), así como estrategias de almacenamiento y gestión de datos a largo plazo (52%), aspectos que afectan a ambos extremos del ciclo de investigación.

Datos demográficos clave de los encuestados

  • Los investigadores de China representan ahora el 11% de todos los encuestados, igual que los de Estados Unidos. China y Estados Unidos son los dos países con mayor número de respuestas a la encuesta, seguidos de India, Japón, Alemania, Italia, Reino Unido, Canadá, Brasil, Francia y España.
  • El 31% de los encuestados eran investigadores noveles (ECR), mientras que otro 31% se clasificó como investigador senior.
  • La mayoría de los encuestados (42%) procedían de la medicina y las ciencias de la vida, el 38% de las matemáticas, la física y las ciencias aplicadas y el 17% de las humanidades y las ciencias sociales (un aumento del 3%).
  • Los encuestados se clasificaron en términos generales como: Defensores de la ciencia abierta (32%), Defensores de la publicación abierta (26%), Cautelosamente pro ciencia abierta (25%), Agnósticos de la ciencia abierta (11%) y No creyentes de la ciencia abierta (6%).

Más allá de los datos: Derechos humanos, evaluación del impacto ético y social en la IA

Beyond Data: Human Rights, Ethical and Social Impact Assessment in AI, editado por Alessandro Mantelero, 1-43. Information Technology and Law Series. The Hague: T.M.C. Asser Press, 2022. https://doi.org/10.1007/978-94-6265-531-7_1.

En un contexto tecnológico dominado por los sistemas de inteligencia artificial con uso intensivo de datos, las consecuencias del tratamiento de datos ya no se limitan a las conocidas cuestiones de privacidad y protección de datos, sino que abarcan perjuicios contra un conjunto más amplio de derechos fundamentales. Además, la tensión entre el uso extensivo de estos sistemas, por un lado, y la creciente demanda de un uso ética y socialmente responsable de los datos, por otro, pone de manifiesto la falta de un marco que pueda abordar plenamente las cuestiones sociales que plantea la IA.

En este contexto, ni los modelos tradicionales de evaluación del impacto de la protección de datos ni los procedimientos más amplios de evaluación del impacto social o ético parecen ofrecer una respuesta adecuada a los retos de nuestra sociedad algorítmica. En cambio, una evaluación centrada en los derechos humanos puede ofrecer una mejor respuesta a la demanda de una evaluación más completa, que incluya no sólo la protección de datos, sino también los efectos del uso de los datos en otros derechos y libertades fundamentales.

Dados los cambios que la tecnología y la informatización han traído a la sociedad, cuando se aplica al ámbito de la IA, la evaluación del impacto sobre los derechos humanos debe enriquecerse para tener en cuenta las cuestiones éticas y sociales, evolucionando hacia una evaluación más holística del impacto sobre los derechos humanos, la ética y la sociedad (EIDES), cuya justificación y elementos clave se describen en este capítulo.

Nuevas perspectivas en los estudios críticos de datos: Las ambivalencias del poder de los datos

New Perspectives in Critical Data Studies: The Ambivalences of Data Power, editado por Andreas Hepp, Juliane Jarke, y Leif Kramp, Palgrave, 2022.

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El poder de los datos es un fenómeno altamente ambivalente y son precisamente estas ambivalencias las que abren importantes perspectivas para el floreciente campo de los estudios críticos de datos:

En primer lugar, las ambivalencias entre las infraestructuras globales y las invisibilidades locales. Estas desafían la gran narrativa de la naturaleza efímera de una infraestructura global de datos y, en cambio, hacen visibles las condiciones locales de trabajo y de vida, y los recursos y arreglos necesarios para operar y dirigirlas.

En segundo lugar, las ambivalencias entre el Estado y la justicia de datos. Se considera la justicia de los datos en relación con la vigilancia estatal y el capitalismo de los datos y se reflejan las ambivalencias entre un «estado empresarial» y un «estado de bienestar».

En tercer lugar, las ambivalencias de las prácticas cotidianas y la acción colectiva, en las que los grupos de la sociedad civil, las comunidades y los movimientos intentan posicionar los intereses de las personas frente a los «grandes actores» de la industria tecnológica.

Con esta introducción, queremos argumentar que ver el poder de los datos y sus irreductibles ambivalencias de manera puntual proporcionará una orientación a los capítulos de este libro. Para ello, en primer lugar, ofrecemos un breve esbozo del desarrollo de los estudios críticos de datos. En parte, también queremos situar las conferencias sobre el poder de los datos, la más reciente de las cuales es la base de este volumen.

Fomentar la alfabetización en datos: la enseñanza con datos cuantitativos en las ciencias sociales

Ruediger, Dylan, et al. «Fostering Data Literacy: Teaching with Quantitative Data in the Social Sciences.» Ithaka S+R. Ithaka S+R. 27 September 2022. Web. 13 October 2022. https://doi.org/10.18665/sr.317506

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La alfabetización cuantitativa es una habilidad esencial del siglo XXI que las universidades se esfuerzan por enseñar a los estudiantes. Las ciencias sociales desempeñan un papel importante en estos esfuerzos porque atraen a estudiantes que, de otro modo, podrían evitar los cursos orientados a los datos y las matemáticas, y porque basan el razonamiento cuantitativo en contextos políticos y sociales que resuenan con los estudiantes universitarios. Sin embargo, las mejores prácticas pedagógicas para los instructores de ciencias sociales han tardado en surgir y las necesidades de apoyo de instructores y estudiantes siguen siendo difíciles de discernir.

El programa de Servicios de Apoyo a la Enseñanza de Ithaka S+R explora las prácticas de enseñanza y las necesidades de apoyo de los instructores universitarios. El proyecto más reciente en este programa, «Enseñanza con datos en las ciencias sociales», se centró en la identificación de los objetivos y las prácticas de enseñanza de los instructores en los cursos introductorios y avanzados de ciencias sociales y en la exploración de los puntos fuertes y débiles de los servicios de apoyo institucionales existentes. Como parte de este estudio, nos asociamos con bibliotecarios de 20 colegios y universidades de Estados Unidos, que realizaron 219 entrevistas con profesores de ciencias sociales. Estas entrevistas constituyen la base de este informe.

 «Fostering Data Literacy: Teaching with Quantitative Data in the Social Sciences.» explora por qué y cómo los profesores enseñan con datos, identifica los retos más importantes a los que se enfrentan y describe cómo los profesores y los estudiantes utilizan los recursos relevantes del campus y externos. En el cuerpo del informe se ofrecen detalles completos y recomendaciones prácticas para las partes interesadas, que ofrecen orientación a las bibliotecas universitarias y otras unidades del campus, al profesorado, a los proveedores y a otros interesados en mejorar las capacidades institucionales para apoyar la enseñanza intensiva de datos en las ciencias sociales.

Conclusiones clave

  • Las habilidades profesionales se enfatizan en todo el plan de estudios y son factores importantes en los programas y métodos que muchos instructores enseñan.
  • Los instructores se centran en la interrogación crítica de la información cuantitativa en las clases introductorias, mientras que enseñan a los estudiantes a realizar su propia investigación y análisis en los cursos de la división superior.
  • Enseñar a los estudiantes a utilizar programas informáticos de análisis es un proceso práctico que requiere una cantidad significativa de valioso tiempo de instrucción, a veces a costa de enseñar perspectivas específicas de la disciplina.
  • Los instructores suelen evitar pedir a los estudiantes que localicen datos por su cuenta porque la mayoría de ellos tienen dificultades para encontrar conjuntos de datos adecuados. Incluso a los profesores les resulta difícil encontrar conjuntos de datos del tamaño y la complejidad adecuados para utilizarlos en los cursos de grado medio y superior.
  • El profesorado depende en gran medida de los ayudantes de cátedra y de los bibliotecarios de enlace como apoyo a la hora de enseñar con datos. Los asistentes de enseñanza desempeñan un papel fundamental a la hora de enseñar a los estudiantes a limpiar los datos y utilizar el software, y los bibliotecarios ayudan a los estudiantes a descubrir los datos, así como a adquirir conocimientos sobre la información y los datos.
  • Tanto el profesorado como el personal confían más en los tutoriales de la web y otros recursos de instrucción informales que en los talleres y otros servicios ofrecidos por las unidades del campus para aprender nueva información.