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Gestión de datos de investigación con Yusnelkis Milanés Guisado. Planeta Biblioteca 2025/05/08

Gestión de datos de investigación con Yusnelkis Milanés Guisado.

Planeta Biblioteca 2025/05/08

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Hoy en Radio USAL hemos conversado con Yusnelkis Milanés Guisado, científica de datos y analista de investigación en el Joint Research Centre (JRC) de la Comisión Europea en Sevilla. Con una sólida trayectoria en análisis, visualización y gestión de datos, así como en inteligencia artificial, Yusnelkis nos ha ofrecido una visión integral sobre la importancia de la gestión de datos de investigación, destacando su impacto en la transparencia, reproducibilidad y eficiencia de los proyectos científicos.

Durante la entrevista, ha explicado que la gestión de datos no solo implica almacenamiento, sino también planificación, documentación, protección y compartición adecuada a lo largo del ciclo de vida de un proyecto. Subrayó la necesidad de garantizar la privacidad, especialmente en investigaciones con datos personales, aplicando medidas éticas y tecnológicas para proteger la información sensible.

En cuanto a formación, recomendó que los jóvenes investigadores adquieran desde el inicio competencias en gestión de datos, principios FAIR (datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables), y habilidades en visualización y uso de herramientas digitales. También abordó el papel cada vez más relevante que desempeña la inteligencia artificial, que exige un enfoque riguroso y ético en el manejo de datos.

Desde su experiencia como consultora, alertó sobre errores frecuentes como la falta de planificación en la gestión de datos o el uso inadecuado de visualizaciones, y sugirió plataformas y estrategias para asegurar la preservación a largo plazo y la apertura responsable de la ciencia. Finalmente, señaló los retos que aún enfrenta la ciencia abierta, como las resistencias culturales, la escasa formación y la infraestructura limitada en algunos entornos.

Política de Gestión de Datos de Investigación (RDM): de la estrategia a la implementación

Abel, Jennifer, Ian Milligan, Alison Hitchens, Beth Sandore Namachchivaya, Caroline Hyslop, Anneliese Eber, Vicky Chung, et al. 2023. Building an Inter-Institutional and Cross-Functional Research Data Management Community: From Strategy to Implementation. University of Waterloo. https://hdl.handle.net/10012/21683

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Este documento presenta los resultados de un taller celebrado en septiembre de 2023 en la Universidad de Waterloo, Canadá, como respuesta a la Política de Gestión de Datos de Investigación (RDM, por sus siglas en inglés) de las Tres Agencias del Gobierno de Canadá, publicada en marzo de 2021. Esta política exigía que todas las instituciones postsecundarias y hospitales de investigación que administran fondos de las Tres Agencias (CIHR, NSERC y SSHRC) desarrollaran y publicaran estrategias institucionales de gestión de datos antes del 1 de marzo de 2023.

Una vez establecidas estas estrategias, surgió la necesidad de pasar de la planificación a la implementación efectiva. Para ello, el taller de Waterloo, financiado por el Consejo de Investigación en Ciencias Sociales y Humanidades (SSHRC), reunió a representantes de más de 30 instituciones canadienses —de distintos tamaños y niveles de intensidad investigadora— con el fin de dialogar y colaborar sobre cómo llevar estas estrategias a la práctica.

Durante los diálogos realizados en el taller celebrado en la Universidad de Waterloo, los participantes identificaron nueve recomendaciones clave de alto nivel para guiar la implementación eficaz de estrategias de gestión de datos de investigación (RDM):

  1. Claridad en las expectativas y comunicación: Es fundamental establecer directrices claras sobre el cumplimiento normativo, los requisitos institucionales y los servicios disponibles.
  2. Compromiso del liderazgo universitario: Se requiere el apoyo explícito de las autoridades de las instituciones para que las estrategias de RDM se consoliden y se prioricen.
  3. Financiamiento institucional: Es necesario identificar y asegurar fondos específicos para implementar y sostener actividades de RDM dentro de las instituciones.
  4. Desarrollo de capacidades del personal: Se debe fortalecer la formación y el desarrollo de competencias del personal técnico y de apoyo, tanto a nivel institucional como nacional.
  5. Coordinación interna: Se recomienda fomentar la colaboración y la integración entre los distintos departamentos y servicios dentro de cada institución para una gestión efectiva de los datos.
  6. Colaboración entre instituciones: Promover alianzas entre instituciones, especialmente para apoyar a las de menor tamaño en el cumplimiento de los requerimientos en RDM.
  7. Soberanía de los datos indígenas: Impulsar el desarrollo de políticas y directrices que reconozcan y respeten los derechos de las comunidades indígenas sobre sus datos.
  8. Formación e implicación del personal investigador: Incrementar la capacitación, el apoyo y la concienciación de los investigadores en temas de RDM.
  9. Estructuras nacionales de apoyo: Crear mecanismos nacionales que fomenten la colaboración, el desarrollo estratégico y un lenguaje común sobre RDM.

Estas recomendaciones están dirigidas a un público amplio: agencias financiadoras, organismos gubernamentales, organizaciones profesionales, consorcios académicos, administraciones universitarias, investigadores y profesionales del ámbito de la información.

Aprovechar las citas de datos para responder a las necesidades de evaluación de datos de las bibliotecas.

Dean, Clare. 2025. Leveraging Data Citations to Respond to Libraries’ Data Evaluation Needs. Zenodo. https://doi.org/10.60804/yxna-f837

Se presenta un estudio sobre cómo la automatización de citas de datos puede mejorar las métricas de datos abiertos y ayudar a las bibliotecas a evaluar el uso y el impacto de los conjuntos de datos generados por sus instituciones.

Las bibliotecas desempeñan un papel clave en la promoción de los datos abiertos y necesitan evaluar el uso e impacto de los conjuntos de datos para apoyar la gestión de datos de investigación y reconocer el trabajo de sus investigadores. Sin embargo, medir este impacto es complejo debido a la dispersión y falta de visibilidad de la información.

Una solución prometedora es el uso de citas de datos como indicadores de utilización. Para demostrar su valor, se analizó el uso de datos en la Universidad Northwestern y la Universidad de Colorado Boulder mediante el Data Citation Corpus y Europe PMC. Se observó un aumento significativo de citas entre 2020 y 2023, con un pico en 2021. Los repositorios más citados fueron dbSNP, Protein Data Bank y European Nucleotide Archive, reflejando un fuerte enfoque en biomedicina y biología estructural.

En cuanto a áreas intensivas en datos, Northwestern destaca en investigación médica y neurociencia, mientras que Colorado Boulder lo hace en ciencias ambientales y biología vegetal. Las citas provienen principalmente de revistas especializadas en dichas disciplinas.

1. Objetivo principal

Mejorar la capacidad de las bibliotecas para rastrear, analizar y reportar el impacto de los datos de investigación utilizando citas automatizadas a gran escala, especialmente a través del Data Citation Corpus.

2. Instituciones involucradas

  • University Libraries, University of Colorado Boulder
  • Helmholtz Open Science Office, Alemania
  • Northwestern University Feinberg School of Medicine

3. Hallazgos clave (Key Data Citation Insights)

  • Los datos de Northwestern se citan más en revistas de ciencias de la vida y biomédicas.
  • Los datos de CU Boulder se usan más en revistas específicas de campos como ciencias ambientales.

Áreas de investigación intensiva en datos:

  • CU Boulder: Ciencias ambientales, biología molecular y genética, ciencias de las plantas.
  • Northwestern: Investigación médica, bioquímica, biología molecular, neurociencia.

Se concluye que las citas de datos ofrecen información valiosa para las estrategias institucionales, y se está ampliando el Data Citation Corpus con nuevas fuentes y mejoras en los metadatos. También se están desarrollando recursos para que las bibliotecas integren estas métricas en procesos de evaluación institucional junto con iniciativas como HELIOS Open.

Datos, información y conocimiento en el marco de la cultura impresa y la cultura digital: aproximaciones, tendencias y retos desde la perspectiva bibliotecológica

Datos, información y conocimiento en el marco de la cultura impresa y la cultura digital: aproximaciones, tendencias y retos desde la perspectiva bibliotecológica y los estudios de la información / coordinadores Eder Ávila Barrientos, Adriana Suárez Sánchez. – Primera edición. – Ciudad de México : Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Investigaciones Bibliotecológicas y de la Información, 2

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Este libro aborda la relación entre datos, información y conocimiento en el contexto de la cultura impresa y la cultura digital, desde una perspectiva bibliotecológica y de los estudios de la información. A través de once capítulos, expertos en el campo reflexionan sobre las transformaciones tecnológicas que han redefinido la gestión, organización y acceso a la información en las últimas décadas. La obra se estructura en cuatro secciones principales: Organización de la información y del conocimiento; Ciencia abierta, alfabetización digital y usuarios; Información y sociedad; y Archivos y recursos relacionados. Cada apartado analiza desafíos; y tendencias actuales. Se tratan temas como la gobernanza de datos; el uso de LRM, BIBFRAME y RDA para concebir al catálogo del futuro; la exclusión digital; el papel de los datos en el ejercicio ciudadano y la ciencia ciudadana; y la preservación del patrimonio documental, entre otros. Dirigido a estudiantes, docentes y profesionales de la información, este volumen ofrece una visión integral sobre cómo las tecnologías digitales están reconfigurando las prácticas bibliotecarias y archivísticas, al tiempo que plantea preguntas cruciales sobre el futuro de la gestión del conocimiento en un mundo cada vez más interconectado.

Competencias en alfabetización en datos: perspectivas de la industria y práctica profesional

Pothier, Wendy, and Patricia Condon. «Data Literacy Skills: Industry Perspectives and Professional PracticePortal: Libraries and the Academy 25, no. 2 (2025): 273-289. https://muse.jhu.edu/article/955946

Encuesta realizada a 164 profesionales de la industria de la cadena de suministro y logística en Estados Unidos y Canadá, con el objetivo de evaluar cómo se alinean las competencias propuestas de alfabetización de datos con las prácticas profesionales en el lugar de trabajo

La encuesta aborda la autopercepción de los encuestados de las competencias en alfabetización de datos y pregunta cómo se reflejan estas competencias en el trabajo diario de los individuos. Los resultados sugieren que las competencias de alfabetización de datos presentadas a los encuestados son muy valoradas en diversas categorías laborales y niveles de experiencia. Además, se observa una alineación entre las competencias de alfabetización de datos y las prácticas laborales del mundo real, especialmente cuando se consideran las competencias no técnicas. La discusión contextualiza estos hallazgos dentro de un trabajo bibliotecario más amplio en el ecosistema de la alfabetización de datos.

El estudio de investigación parte de la base de las competencias básicas propuestas por Wendy Pothier y Patricia Condon y su posterior correspondencia con el Marco de referencia, explorando cómo se manifiestan dichas competencias en la práctica profesional. Así, los autores identificaron siete áreas de habilidades clave esenciales para preparar a los estudiantes de empresariales para entrar en un lugar de trabajo con alfabetización informática:

  1. Organización y almacenamiento de datos
  2. Comprensión de los datos utilizados en contextos empresariales
  3. Evaluación de la calidad de las fuentes de datos
  4. Interpretar los datos
  5. Toma de decisiones basada en datos
  6. Comunicación y presentación eficaz de los datos
  7. Ética y seguridad de los datos

Los resultados indican que las competencias de alfabetización de datos son altamente valoradas en diversas categorías laborales y niveles de experiencia. Las cinco actividades relacionadas con datos más frecuentemente realizadas y consideradas más importantes por los encuestados son:​

  • Uso de datos para la toma de decisiones.​
  • Interpretación de datos.​
  • Presentación de datos.​
  • Evaluación de fuentes de datos.​
  • Identificación de fuentes de datos disponibles.​

Actividades como el procesamiento y análisis avanzado de datos, la organización de datos, la ética y seguridad de datos, y el almacenamiento de datos fueron clasificadas con menor frecuencia e importancia.

Adquisición de Habilidades de Datos en el Lugar de Trabajo

Un hallazgo notable es que muchos profesionales adquieren sus habilidades de datos en el trabajo o mediante recursos autodidactas, en lugar de a través de la educación formal. Esto sugiere una brecha en la preparación que ofrece la educación superior en relación con las habilidades prácticas de datos requeridas en el entorno laboral.​

Implicaciones para Bibliotecarios y Educadores

Los autores destacan que los bibliotecarios y educadores tienen un papel crucial en la preparación de los estudiantes para el mercado laboral, especialmente en la enseñanza de competencias de alfabetización de datos que son esenciales en el mundo profesional. Se sugiere que la instrucción en alfabetización de datos en el ámbito académico debe alinearse más estrechamente con las aplicaciones prácticas y las necesidades de la industria.​

Limitaciones del Estudio

El estudio reconoce ciertas limitaciones, como el sesgo hacia profesionales de nivel senior en la muestra y una representación limitada de diversidad en términos de género y raza. Además, la naturaleza autoevaluada de la encuesta podría influir en la precisión de los datos recopilados.​

Conclusión

Este estudio exploratorio subraya la importancia de las competencias de alfabetización de datos en la industria de la cadena de suministro y logística, y señala la necesidad de una mayor integración de estas habilidades en la educación superior para preparar eficazmente a los estudiantes para sus futuras carreras profesionales.

Cumbre sobre datos de investigación en Estados Unidos: fortalecimiento de la cooperación entre organizaciones y sectores

U.S. Research Data Summit: Strengthening Cooperation Across Organizations and Sectors: Proceedings of a Workshop” NASEM, 2025

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Los días 10 y 11 de octubre de 2023, las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina organizaron la Cumbre de Datos de Investigación de EE.UU. en el edificio de la Academia Nacional de Ciencias en Washington, DC. La cumbre corrió a cargo de un comité de planificación organizado en el marco del Comité Nacional de EE.UU. para CODATA. La cumbre se nutrió de las aportaciones de 29 organizaciones, entre las que se encontraban líderes de agencias gubernamentales federales, el sector privado, organizaciones públicas y sin ánimo de lucro e instituciones de investigación. Esta publicación resume las presentaciones y debates de la cumbre.

El objetivo principal del evento fue reunir a líderes de diversas organizaciones de datos de investigación en los sectores académico, gubernamental, industrial y sin fines de lucro para discutir estrategias que aumenten la coherencia de intereses y actividades, mejoren la comunicación y colaboración, reduzcan la duplicación de esfuerzos y posicionen a Estados Unidos de manera efectiva en discusiones internacionales sobre datos de investigación.

Previo al taller, se llevaron a cabo seis grupos focales entre abril y julio de 2023, abordando temas como:

  • Acceso intersectorial a datos de investigación
  • Datos para la respuesta a desastres en comunidades desfavorecidas
  • Necesidades de datos para la descarbonización
  • Gobernanza de datos indígenas
  • Integración de datos de investigación en justicia, equidad, diversidad e inclusión
  • Enfoques organizacionales hacia entradas y salidas de inteligencia artificial

El taller resultó en la elaboración de un borrador de principios para el intercambio de datos, enfocados en liderar con empatía, empoderar a los trabajadores de datos, construir confianza, priorizar la equidad, tomar decisiones basadas en evidencia y asegurar el cumplimiento sostenible.

Situación de los Datos Abiertos en la Gestión de la Investigación en el Reino Unido

Open Data About Research Management: A Landscape Review. JISC, 2025

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El informe de JISC aborda el estado actual de los datos abiertos sobre la gestión de la investigación en el Reino Unido. El informe subraya el potencial de los datos abiertos para aumentar la eficiencia, reducir la carga administrativa y mejorar las posibilidades de innovación en la investigación en el Reino Unido.

El nuevo informe de Jisc resalta el potencial de los datos abiertos para transformar la gestión de la investigación y mejorar la eficiencia en el sector. El documento enfatiza cómo el uso de datos abiertos puede reducir la burocracia, disminuir la carga administrativa y fomentar la innovación en la investigación en el Reino Unido.

El grupo de trabajo identificó la necesidad de encontrar enfoques comunes para integrar el ecosistema de información de la investigación. El informe destaca la gran oportunidad que representaría otorgar una licencia abierta a los datos sobre la gestión de la investigación y hacerlos disponibles a través de esquemas de publicación, especialmente en el caso de los datos de las organizaciones del sector público. Este cambio podría desbloquear grandes cantidades de datos públicos relevantes para la gestión de la investigación, haciéndolos fácilmente accesibles y encontrables mediante enfoques políticos existentes y como parte del proceso administrativo de su recolección y gestión.

Principales hallazgos incluyen:

  • Establecer un paso fundamental hacia la eficiencia compartida y enfoques simplificados para la gestión de la investigación en el Reino Unido, reduciendo la burocracia, eliminando la complejidad innecesaria y la deuda técnica, y reduciendo los costos.
  • Esfuerzos colaborativos coordinados por Jisc, BRRIN, que incluyen representación de todas las naciones del Reino Unido, con el objetivo de mejorar el ecosistema de gestión de la investigación mediante soluciones eficientes, sostenibles y con baja burocracia.
  • La importancia de una auditoría de datos abiertos que podría revelar más valor, destacando oportunidades significativas para aprovechar los datos abiertos en la gestión de la investigación.
  • La sugerencia de adoptar estándares comunes de datos para apoyar APIs que permitan un sistema más integrado y fluido.
  • La oportunidad de utilizar la infraestructura y políticas de datos abiertos existentes en el sector público, lo que ofrece oportunidades inmediatas de mejora.

La presión para publicar está contribuyendo a un aumento en la retractación de artículos científicos

Tran, Nham. «The ‘Publish or Perish’ Mentality Is Fuelling Research Paper Retractions – and Undermining ScienceThe Conversation, September 24, 2024. https://theconversation.com/the-publish-or-perish-mentality-is-fuelling-research-paper-retractions-and-undermining-science-238983

Los científicos, al realizar descubrimientos importantes, suelen publicar sus hallazgos en revistas científicas para que otros puedan leerlos y beneficiarse de ese conocimiento. Esta difusión de información es fundamental para el progreso de la ciencia, ya que permite que otros investigadores construyan sobre trabajos previos y, potencialmente, realicen nuevos descubrimientos significativos. Sin embargo, los artículos publicados pueden ser retractados si se detectan problemas de precisión o integridad en los datos. En años recientes, el número de retractaciones ha aumentado considerablemente. En 2023, se retractaron más de 10.000 artículos de manera global, estableciendo un nuevo récord.

El aumento en las retractaciones está impulsado por la mentalidad de «publicar o perecer», una situación que ha prevalecido en la academia durante décadas. La publicación de artículos de investigación es un factor clave para el avance en la carrera académica y para la mejora de los rankings universitarios. Las universidades y los institutos de investigación suelen utilizar el número de publicaciones como indicador principal de productividad y reputación. Esto ha llevado a una presión constante sobre los académicos para publicar regularmente, lo que, a su vez, ha contribuido a un aumento en la presentación de datos fraudulentos. Si esta tendencia continúa, el paisaje de la investigación podría cambiar hacia estándares menos rigurosos, dificultando el progreso en áreas críticas como la medicina, la tecnología y la ciencia climática.

Retraction Watch, una de las bases de datos más grandes que monitorea las retractaciones científicas, ha revelado un incremento en la cantidad de artículos retractados. En la última década, se han retractado más de 39.000 publicaciones, y el número anual de retractaciones está creciendo alrededor de un 23% cada año. Aproximadamente la mitad de estas retractaciones se deben a problemas relacionados con la autenticidad de los datos. Un ejemplo es el caso de Richard Eckert, un bioquímico senior de la Universidad de Maryland, Baltimore, quien falsificó datos en 13 artículos publicados. De estos, cuatro han sido corregidos, uno ha sido retractado y los demás están en proceso de acción.

El plagio es la segunda razón más común para la retractación de artículos, representando el 16% de los casos. Otro motivo significativo es el uso de revisiones por pares falsas, un problema que ha aumentado diez veces en la última década. También ha habido un incremento en las publicaciones asociadas con las llamadas «fábricas de artículos» (Paper Mills), que son empresas que producen artículos falsos por una tarifa. En 2022, hasta un 2% de todas las publicaciones provinieron de estas fábricas. Los errores genuinos en el proceso científico solo representan aproximadamente el 6% de todas las retractaciones en la última década.

La presión para publicar ha llevado a un aumento en los errores y las prácticas fraudulentas. Aunque la digitalización ha facilitado la detección de datos sospechosos, también ha intensificado la cultura de «publicar o perecer» en las universidades. La mayoría del personal académico debe cumplir con cuotas específicas de publicaciones para evaluaciones de desempeño, y las instituciones utilizan el rendimiento en publicaciones para mejorar su posición en los rankings globales, lo que atrae a más estudiantes y genera ingresos por enseñanza.

El sistema de recompensas en la academia a menudo prioriza la cantidad sobre la calidad de las publicaciones. Este enfoque puede llevar a los científicos a recortar esquinas, apresurar experimentos o incluso falsificar datos para cumplir con las métricas impuestas. Para abordar este problema, iniciativas como la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación están impulsando un cambio hacia la evaluación de la investigación basada en su calidad e impacto social, en lugar de métricas centradas en revistas, como factores de impacto o recuentos de citas.

Cambiar las políticas de las revistas para priorizar el intercambio de todos los datos experimentales podría mejorar la integridad científica, permitiendo a los investigadores replicar experimentos para verificar los resultados de otros. Además, las universidades, los institutos de investigación y las agencias de financiamiento necesitan mejorar su diligencia debida y responsabilizar a aquellos involucrados en malas conductas. Incluir preguntas simples en las solicitudes de subvenciones o promociones académicas, como «¿Alguna vez ha tenido o estado involucrado en un artículo retractado?», podría mejorar la integridad de la investigación al disuadir comportamientos poco éticos. Las respuestas deshonestas podrían ser fácilmente detectadas gracias a la disponibilidad de herramientas en línea y bases de datos como Retraction Watch.

Informe especial sobre el estado de los datos abiertos 2024: uniendo políticas y prácticas en el intercambio de datos

Hahnel, Mark; Smith, Graham; Campbell, Ann (2024). The State of Open Data 2024: Special Report Bridging policy and practice in data sharing. Digital Science. Report. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.27337476.v2

Aunque el intercambio de datos abiertos está avanzando hacia convertirse en un estándar globalmente reconocido, es necesario abordar las desigualdades, fortalecer las infraestructuras y cerrar la brecha entre las políticas y las prácticas para alcanzar su pleno potencial.

El informe especial elaborado por Digital Science, Figshare y Springer Nature, analiza el estado actual de las prácticas de datos abiertos en el ámbito académico. Este documento destaca avances importantes, desafíos persistentes y recomendaciones para superar la brecha entre las políticas diseñadas y su implementación en la práctica. Basado en un análisis detallado a nivel de países, instituciones y fondos de investigación, el informe proporciona una visión global sobre las tendencias y motivaciones detrás del intercambio de datos.

Un hallazgo clave es el crecimiento de las políticas de intercambio de datos en las universidades. Cada vez más instituciones incorporan estas políticas como parte de sus esfuerzos por promover la ciencia abierta y la transparencia en la investigación. Desde 2010, ha aumentado significativamente la proporción de artículos que vinculan sus datos, aunque aún persisten diferencias regionales. Estas variaciones, de apenas un 5-10% en políticas entre regiones, contrastan con un dato alarmante: más del 85% de los artículos previamente no vinculaban datos.

Sin embargo, el informe subraya que las políticas por sí solas no son suficientes para generar un cambio significativo. Aunque han contribuido a una disminución en el intercambio de datos “bajo solicitud” (entre un 1% y un 9%), no siempre se traduce en un aumento en el uso de repositorios. Factores como la geolocalización, el tipo de investigación y las prioridades de los fondos de financiamiento son determinantes en la adopción de prácticas de datos abiertos.

Las motivaciones para compartir datos varían considerablemente según el país. En Estados Unidos, el cumplimiento con los requisitos de financiamiento es la principal razón (10.23%), mientras que en Etiopía y Japón, la citación de datos tiene mayor importancia (9.3% y 14.8%, respectivamente). Estas diferencias reflejan la influencia de las políticas locales y las prioridades culturales en la adopción de prácticas de datos abiertos.

A pesar del progreso, persisten desigualdades importantes. Países como Brasil, Etiopía e India enfrentan barreras como conectividad limitada, falta de apoyo institucional y escasa conciencia sobre las políticas de datos abiertos. Por otro lado, regiones como Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Francia presentan tasas más altas de uso de repositorios, con un promedio del 25%. Estas disparidades subrayan la necesidad de recursos más equitativos para impulsar la adopción global.

Otro desafío señalado es la cobertura desigual en distintas áreas de investigación. Aunque cada vez más disciplinas adoptan declaraciones de disponibilidad de datos (DAS), muchas carecen de prácticas comunitarias establecidas, repositorios adecuados o soluciones para compartir datos sensibles. Estos vacíos afectan especialmente a áreas con requisitos complejos de manejo de datos.

Finalmente, el informe utiliza datos de fuentes como Dimensions, Springer Nature y el Chan Zuckerberg Initiative-funded Data Citation Corpus para analizar patrones en cómo los investigadores comparten datos y los estándares que siguen. Este enfoque permite entender mejor las motivaciones detrás del intercambio de datos y facilita la elaboración de estrategias para fomentar cambios positivos en la comunidad científica global.

El valor de los datos para la toma de decisiones. Paloma Marín Arraiza

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PALOMA MARÍN ARRAIZA. El valor de los datos para la toma de decisiones

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Paloma Marín Arraiza, en su comunicación en línea a través de ORCID Open Researcher and Contributor ID, analiza el valor de los datos en la toma de decisiones. Destaca cómo el acceso y análisis de datos precisos y relevantes son fundamentales para fundamentar decisiones informadas en diversos campos, desde la investigación hasta la gestión pública y empresarial. Marín Arraiza subraya que la correcta interpretación y uso de los datos no solo mejora la efectividad de las decisiones, sino que también permite optimizar recursos y prever resultados con mayor precisión.

Sobre Paloma: 

Paloma Marín-Arraiza es licenciada en Física y máster en Información y Comunicación Científica, ambos por la Universidad de Granada (España). Obtuvo su doctorado en Ciencias de la Información en la Universidad Estatal de São Paulo (Brasil), con una tesis centrada en el modelado de datos para publicaciones mejoradas. Antes de unirse a ORCID, trabajó en bibliotecas de investigación en Alemania (TIB Hannover) y Austria (Biblioteca universitaria de la TU Wien), ocupándose de productos de investigación no textuales e identificadores persistentes, respectivamente. Desde marzo de 2020, forma parte del equipo de ORCID, donde actualmente es Directora Asociada de Engagement. Aparte de eso, es profesora invitada en cursos de Gestión de Datos de Investigación y Data Stewardship en España y Austria, y es miembro del consejo editorial y del comité de revisores de cuatro revistas diamante de acceso abierto en el campo de las ciencias de la información.