Archivo de la etiqueta: Gestión de datos de investigación

Informe sobre la madurez de los datos abiertos

Hesteren, D., Knippenberg, L., Weyzen, R., et al., Open data maturity report Publications Office,2021, 2022

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La evaluación de la madurez de los datos abiertos en 2021 evalúa el desarrollo de los países europeos en el ámbito de los datos abiertos. Se trata del séptimo informe anual consecutivo de data.europa.eu (anteriormente realizado por el Portal Europeo de Datos). El objetivo de este informe es ayudar a los países a comprender mejor su nivel de madurez, captar su progreso a lo largo del tiempo, encontrar áreas de mejora y compararlo con otros países. Además, el estudio ofrece una visión general de las mejores prácticas aplicadas en toda Europa que podrían transferirse a otros contextos nacionales y locales. La evaluación mide la madurez con respecto a cuatro dimensiones de los datos abiertos: Política: se centra en las políticas y estrategias de datos abiertos de los países Impacto: examina las actividades para supervisar y medir la reutilización de los datos abiertos Portal: evalúa las funciones y características del portal que permiten a los usuarios acceder a los datos abiertos a través del portal nacional y apoyan la interacción dentro de la comunidad de datos abiertos Calidad: se centra en los mecanismos que garantizan la calidad de los (meta)datos A continuación se destacan tres tendencias encontradas durante la evaluación: la transposición de la Directiva de Datos Abiertos a la legislación nacional, el enfoque más prominente en la medición del impacto de los datos abiertos y la continua creación de valor de la pandemia COVID-19. A continuación, se resume la clasificación general, la agrupación de países y la evolución por dimensión.

Directrices sobre la calidad de los datos de Data.europa.eu

Data.europa.eu data quality guidelines, Publications Office, 2021, 

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La publicación «Directrices sobre la calidad de los datos de Data.europa.eu» contiene un conjunto de recomendaciones para ofrecer una alta calidad. Están dirigidas a los proveedores de datos para ayudarles a preparar sus datos, desarrollar su estrategia de datos y garantizar la calidad de los mismos. Se compone de las siguientes cuatro partes:

1. Recomendaciones para proporcionar datos de alta calidad. Las recomendaciones cubren aspectos generales de calidad en cuanto a la posibilidad de encontrar, acceder, interoperar y reutilizar los datos (incluyendo recomendaciones específicas para formatos de archivo comunes como CSV, JSON, RDF y XML);

2. Recomendaciones para la estandarización de datos (con vocabularios controlados por la UE) y el enriquecimiento de datos;

3. Recomendaciones para documentar los datos;

4. Recomendaciones para mejorar el «nivel de apertura».

Al final de la publicación el lector encontrará un glosario, una tabla con la visión general de los indicadores y métricas de calidad, una lista de control con los pasos más importantes para mejorar la calidad de los datos y metadatos y una lista de bibliografía.

¿Cuál es la importancia de un repositorio de datos?: seis formas de depositar los datos para maximizar el impacto de tu investigación

What a difference a data repository makes: Six ways depositing data maximizes the impact of your science
October 18, 2021 Lindsay Morton

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Los datos son la clave para la verificación, la replicación, la reutilización y la mejor comprensión de las conclusiones de la investigación. Cuando tus datos están en un repositorio -en lugar de un viejo disco duro, por ejemplo, o incluso un archivo de información de apoyo- su impacto y su relevancia se magnifican. He aquí seis formas en las que poner sus datos en un repositorio público puede ayudar a que su investigación llegue más lejos.

  1. No puedes perder los datos que están en un repositorio de datos público

¿Alguna vez has perdido la pista de un conjunto de datos? Tal vez hayas actualizado su ordenador o te hayas trasladado a una nueva institución. Tal vez hayas borrado un archivo por error, o simplemente no recuerdes el nombre del archivo que estás buscando. Sea cual sea la causa, la pérdida de datos puede resultar embarazosa y requerir mucho tiempo. No puedes proporcionar la información solicitada a las revistas durante el proceso de presentación o a los lectores después de la publicación. Es imposible realizar futuros metaanálisis o revisiones sistemáticas. Y es posible que tengas que rehacer los experimentos para poder avanzar en tu línea de investigación. Con los datos depositados de forma segura en un repositorio con un DOI único para tu seguimiento, normas de archivo para evitar su pérdida, y materiales de metadatos y léame para asegurarte de que tus datos se utilizan correctamente, cumplir con las solicitudes de las revistas o revisar trabajos anteriores es fácil.

  1. Los repositorios públicos de datos apoyan la comprensión, el reanálisis y la reutilización

La publicación transparente de los datos brutos en un repositorio público favorece una investigación científica fiable y reproducible. El conocimiento de los datos y los análisis permite a los lectores comprender mejor los artículos de investigación publicados. Ofrecer la oportunidad de que otros interpreten los resultados demuestra integridad y abre nuevas vías de debate y colaboración. El formato de los datos legibles por máquina permite incorporar el trabajo a futuras revisiones sistemáticas o metaanálisis, ampliando su utilidad.

  1. Los repositorios públicos de datos facilitan el descubrimiento

Incluso los mejores datos no se pueden utilizar si no se pueden encontrar. Los metadatos detallados, la indexación de las bases de datos y los enlaces bidireccionales hacia y desde artículos relacionados ayudan a que los datos de los repositorios públicos sean fácilmente buscables, de modo que lleguen a los lectores que más los necesitan, maximizando el impacto y la influencia del estudio en su conjunto.

  1. Los repositorios públicos de datos reflejan el verdadero valor de los datos

Los datos no deben tratarse como un producto secundario de un artículo de investigación. Los datos son investigación. Y los investigadores merecen el crédito académico por recopilar, capturar y conservar los datos que generan con su trabajo. Los repositorios públicos ayudan a ilustrar la verdadera importancia y la relevancia duradera de los conjuntos de datos asignándoles su propio y único DOI, distinto del de los artículos de investigación relacionados, para que los conjuntos de datos puedan acumular citas por derecho propio.

  1. Los datos públicos demuestran el rigor

No hay mejor manera de ilustrar el rigor de sus resultados que explicar exactamente cómo los ha obtenido. Compartir los datos le permite demostrar su credibilidad e inspira confianza en los lectores al contextualizar los resultados y facilitar la reproducibilidad.

  1. La investigación con datos en repositorios de datos públicos atrae más citas

Un estudio realizado en 2020 sobre más de 500.000 artículos de investigación publicados descubrió que los artículos que enlazan con datos en un repositorio público tienen una tasa de citación un 25% más alta de media que los artículos en los que los datos están disponibles a petición o como información de apoyo. Las razones exactas de esta asociación siguen sin estar claras. ¿Son los investigadores que depositan datos cuidadosamente curados en un repositorio también más propensos a producir una investigación rigurosa y digna de ser citada? ¿Los investigadores que tienen tiempo y recursos para dedicar a la conservación y el depósito de datos están más consolidados en sus carreras y, por tanto, son más citados? ¿Son los lectores más propensos a citar la investigación cuando confían en que pueden verificar las conclusiones con datos? ¿Quizás una combinación?

Hacia un conjunto de datos mundial de textos digitalizados

Gooding, Paul. Towards a Global Dataset of Digitised Texts: Digital scholarship, Digital shift, Digitisation. RLUK, 2020

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Este informe describe las conclusiones del proyecto Global Digitised Dataset Network (2019-2020), que investigó la viabilidad de desarrollar un único conjunto de datos global que documente la extensión de las obras digitalizadas. Establece dos áreas clave de trabajo -identificación de casos de uso básicos, agregación de metadatos y cotejo de datos- e identifica una clara propuesta de valor para el desarrollo del conjunto de datos propuesto.

Capacidad de datos para la investigación de resultados centrada en el paciente

National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. Building Data Capacity for Patient-Centered Outcomes Research: Interim Report 2–Data Standards, Methods, and Policy. The National Academies Press, 2022.

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La Oficina del Subsecretario de Planificación y Evaluación (ASPE), en colaboración con otras agencias y divisiones del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos, coordina una cartera de proyectos que crean capacidad de datos para llevar a cabo investigaciones de resultados centradas en el paciente (PCOR). La investigación de resultados centrada en el paciente se centra en la producción de pruebas científicas sobre la eficacia de las opciones de prevención y tratamiento para fundamentar las decisiones de atención sanitaria de los pacientes, las familias y los proveedores de atención sanitaria, teniendo en cuenta las preferencias, los valores y las preguntas a las que se enfrentan los pacientes a la hora de elegir la atención sanitaria.

Responsabilidades y perspectivas de los bibliotecarios de servicios de datos sobre la gestión de datos de investigación

Bishop, Bradley, et al. «Data Services Librarians’ Responsibilities and Perspectives on Research Data Management». Journal of eScience Librarianship, vol. 11, n.o 1, marzo de 2022, https://doi.org/10.7191/jeslib.2022.1226.

Este estudio sobre los bibliotecarios de servicios de datos forma parte de una serie de estudios que examinan las funciones y perspectivas actuales de los servicios de gestión de datos de investigación (RDM) en la enseñanza superior. La revisión de las mejores prácticas actuales proporciona una visión de las responsabilidades basadas en el papel de los servicios de RDM que los bibliotecarios de servicios de datos realizan, así como las formas de mejorar y crear nuevos servicios para satisfacer las necesidades de sus respectivas comunidades universitarias.

Los objetivos de este artículo son proporcionar el contexto de los servicios de datos de investigación a través de una revisión de estudios anteriores, explicar cómo informaron este estudio cualitativo, y proporcionar los métodos y resultados del estudio actual. Este estudio proporciona una visión en profundidad de las responsabilidades generales del trabajo de los bibliotecarios de servicios de datos, así como sus perspectivas sobre la RDM a través del análisis del trabajo.

Los resultados presentados aquí proporcionan las tareas típicas del trabajo de los bibliotecarios de servicios de datos que incluyen la localización de datos secundarios, la revisión de los planes de gestión de datos (DMP), la realización de actividades de divulgación, la colaboración y la oferta de formación en RDM. Un número menor de bibliotecarios de servicios de datos llevan a cabo la curación de datos o gestionaron un repositorio institucional.

Servicios de datos de investigación en bibliotecas universitarias

Joint Task Force on Research Data Services: Final Report. ARL/CARL, 2021

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El grupo de trabajo conjunto de la Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) y la Asociación Canadiense de Bibliotecas de Investigación (CARL) sobre servicios de datos de investigación publicó su informe final. El grupo de trabajo se formó en 2020 con un doble propósito: (1) demostrar y comprometerse con las funciones que tienen las bibliotecas de investigación en la gestión de los datos de investigación y como parte de los servicios de apoyo a la investigación en toda la institución y (2) guiar el desarrollo de recursos para los miembros de la ARL y CARL en el avance de sus organizaciones como socios de colaboración con respecto a los servicios de datos de investigación en el contexto de los principios de datos FAIR (encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables) y el marco de US National Academies Open Science by Design. Las bibliotecas de investigación tendrán éxito en el cumplimiento de estos objetivos si actúan colectivamente y se comprometen profundamente con las comunidades interesadas.

El informe final presenta las recomendaciones del grupo de trabajo sobre las funciones de las bibliotecas de investigación en relación con los principios, las políticas y los enfoques de gestión de los datos de investigación. El informe también ofrece estrategias para enfoques de datos de investigación específicos de cada disciplina, prioridades para la automatización de procesos, modelos económicos para ampliar y sostener los recursos compartidos, priorización de los datos de investigación a administrar y rúbricas para la toma de decisiones.

Estudio sobre la cartografía de los flujos de datos.

Study on mapping data flows. Comisión Europea, 2022

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El informe final del estudio proporciona una metodología nueva y autosuficiente para estimar y supervisar el volumen y los tipos de datos que fluyen entre las infraestructuras en la nube dentro de Europa y para investigar hacia dónde fluyen los datos geográficamente en toda Europa.


Medir el volumen y las tendencias de los flujos de datos en la nube sigue siendo un ejercicio complejo y, sin embargo, esporádico. Hasta la fecha, sólo un número muy limitado de estudios, centrados en un sector específico, una geografía o un tipo de «flujo de datos», han tratado de cartografiar los flujos de datos. Este estudio es el primero que consigue desarrollar una metodología económica sólida, nueva y reproducible para identificar, cartografiar, estimar, analizar y supervisar los flujos de datos de forma holística, sistemática y agregada para Europa.

A efectos de este estudio, los flujos de datos de las empresas hacia las infraestructuras en la nube se han definido como el movimiento de datos desde una empresa que utiliza servicios en la nube hacia una determinada infraestructura en la nube situada en toda Europa.

El objetivo principal es llevar a cabo una de las acciones clave de la Estrategia Europea de Datos mediante un primer intento de desarrollar un marco analítico estratégico para estimar los flujos de datos. Este marco permitirá un análisis continuo de los flujos de datos en el ámbito de la computación en nube en toda Europa y entre la UE y terceros países. Por lo tanto, también puede utilizarse como herramienta de inteligencia económica para apoyar futuras decisiones políticas, comerciales y de inversión de la UE basadas en datos.

También se espera que el estudio aporte pruebas macroeconómicas sobre el volumen y las tendencias de los flujos de datos para apoyar la evaluación del Reglamento sobre la libre circulación de datos no personales.

Herramientas de política de datos para editoriales y revistas científicas

Aguiar Campo, Joao. Políticas de Dados para Editoras e Revistas Científicas. Lisboa: FCT, 2022

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Pretende servir de base para la sensibilización sobre el tema y, al mismo tiempo, orientar de forma muy concreta la definición de una política para una revista científica, independientemente de su ámbito científico.

En esta caja de herramientas se dispone de varios ejes de análisis en tres niveles de exigencia política (básico, intermedio y avanzado), lo que permite a cada revista definir su política en función del nivel de aplicación adecuado.

Cómo obtener valor añadido real con la analítica de datos y la IA

Cómo obtener valor añadido real con la analítica de datos y la IA. Quint, 2021

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El informe se basa en una consulta a empresas de todos los sectores para conocer hasta qué punto están aprovechando el potencial de las analíticas de datos y de la inteligencia artificial. Además revisa el valor añadido que están obteniendo con ello. Los resultados muestran que muchas empresas han identificado el potencial estratégico del uso de datos específicos con la ayuda de las analíticas de datos. Sin embargo, en ocasiones la transformación de esos datos en valor sigue siendo una asignatura pendiente. En el lado positivo, las analíticas de datos tiene una importancia estratégica para el 87% de los encuestados y el 81% ya tiene previsto ampliar sus actividades de en materia de analíticas de datos. Por otro lado, sólo el 66% impulsa sistemáticamente estas ideas. El mayor obstáculo, citado por el 43% de los encuestados, es la falta de conocimientos específicos, mientras que el 41% señala la falta de herramientas y tecnologías y el 39% la calidad de los datos.