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Colaboración de archiveros y bibliotecarios en la gestión de datos de investigación (RDM).

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 “Radical Collaboration in Research Data Management”  Research Library Issues no. 296 (2018)  https://doi.org/10.29242/rli.296

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El último número de Research Library Issues (RLI) recoge las reflexiones de seis archiveros y bibliotecarios sobre la práctica de la colaboración “radical” aplicada a la gestión de datos de investigación (RDM).

La archivera Nancy McGovern describe la colaboración “radical” como “inclusiva, que implica compromiso y esfuerzo por parte de la mayoría o de todos los miembros que son más representativos de los diversos aspectos de los intereses o problemas comunes”. En su introducción a este tema, Judy Ruttenberg y Elizabeth Waraksa señalan que “RDM no es sólo un escenario ideal para explorar una colaboración radical, sino que… este tipo de colaboración ya ha dado lugar a un éxito demostrable en el campo de la gestión de datos de investigación y, por lo tanto, debería considerarse como un modelo para los esfuerzos de gestión de datos tanto incipientes como futuros”.

Indice:

Research Library Issues no. 296 (2018) is freely available from ARL Digital Publications.

Principios ACRL para la protección de datos sensibles en la investigación académica

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Nurnberger, A. L., Lach, P., Goben, A. H., De Groote, S., & Shorish, Y. (2018, November 27). ACRL Primer for Protecting Sensitive Data in Academic Research, ACRL 2018.

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Esta publicación de la Asociación de Bibliotecas Universitarias y de Investigación (ACRL) fue preparada por el  comité de ACRL Research and Scholarly Environment Committee (ReSEC) como un recurso de comunicación para la protección de datos confidenciales que pueden ser utilizados o producidos en el curso de la realización de investigaciones académicas.

Este documento proporciona una rápida del por qué y cómo de las regulaciones y prácticas actuales para la protección de datos confidenciales. Se basa en el trabajo creado en los Países Bajos para el Reglamento General de Protección de Datos en la legislación de la UE, pero adaptado al contexto de los Estados Unidos. El documento de ACRL para la protección de datos sensibles en la investigación académica está bajo licencia CC BY-NC 4.0

Principios:

  1. Reconocer que la gestión de datos de investigación es un esfuerzo de colaboración para permitir una investigación responsable. Si se dispone de datos sensibles, la protección de la intimidad de los interesados es un aspecto esencial.
  2. Invertir en la comprensión del qué, el por qué y el cómo salvaguardar la privacidad en investigación académica y obtener el apoyo, la infraestructura, las herramientas y los instrumentos pertinentes para la protección de datos.
  3. Evaluar la disponibilidad de la privacidad de tu organización y reconocer las diferencias de perspectiva a través de la institución. Desarrollar un plan de salvaguarda de la privacidad en el ámbito académico de investigación.
  4. Definir e implementar un estrategia para mantener la integridad y la protección de los datos sensibles. 

 

 

Informes de disponibilidad de datos de investigación en universidades

 

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Timiraos, Natalia  [et al.]. Data availability reporting: Helping institutions understand how researchers are sharing their data. Springer Nature, 2018

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Este informe resume cómo los investigadores de Example University comparten datos de investigación en apoyo los artículos que publicaron en las revistas de Springer Nature en 2017. Para determinar esto, se extrajo información de las publicaciones de la base de datos que contenía 163 artículos publicados en 2017 y sus declaraciones de disponibilidad de datos (DASs). Este es el número total de artículos publicados en las revistas de Springer Nature en los casos en los que el autor o autores facilitaron información sobre la disponibilidad de datos en apoyo de su solicitud. y donde uno o más autores están afiliados a Example University.

De estos artículos:

– 61 (37%) informan de que los datos están disponibles a petición del autor
– 31 (19%) informan que los datos se incluyen con el manuscrito o su suplemento archivos de información
– 48 (29%) informan que los datos están disponibles en un repositorio de datos

Los repositorios de datos más comúnmente referenciados en las DAS se identifican en la Tabla 1. Las revistas Springer Nature que incluyen el mayor número de DAS de investigadores en la Example University en 2017 se enumeran en la Tabla 2. La información del financiador asociada con los artículos se incluye en el archivo de datos brutos adjunto.

 

 

 

Explorando la ciencia de los datos

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John Mount and Nina Zumel. Exploring Data Science. Manning Publications, 2016

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Nunca ha habido un mejor momento para entrar en la ciencia de los datos. Pero, ¿por dónde empiezas? La ciencia de datos es un campo amplio, que incorpora aspectos de estadística, aprendizaje de máquinas e ingeniería de datos. Es fácil sentirse abrumado, o terminar aprendiendo sobre una pequeña sección de ciencia de datos o una sola metodología.

Explorar la ciencia de datos es una colección de cinco capítulos cuidadosamente seleccionados que le presentan diversas áreas de la ciencia de datos y explican qué metodologías funcionan mejor para cada una de ellas. John Mount y Nina Zumel, autores de Practical Data Science with R, seleccionaron estos capítulos para darle una visión general de los muchos dominios de datos. Aprenderá sobre series de tiempo, redes neuronales, análisis de texto y mucho más. A medida que explore las diferentes prácticas de modelado, verá ejemplos prácticos de cómo se utilizan R, Python y otros lenguajes en la ciencia de datos.

 

La política de datos en la cuarta revolución industrial

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Data Policy in the Fourth Industrial Revolution: Insights on personal data Cologny, Suiza: World Economic Forum, 2018

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Data Policy in the Fourth Industrial Revolution es un primer paso hacia el desarrollo de un conjunto completo de herramientas de política de datos y un depósito de conocimientos de estudios de casos para los responsables de la formulación de políticas y los líderes de políticas de datos en todo el mundo.

 

El desarrollo de una política integral de datos implica necesariamente compensaciones. Los flujos de datos transfronterizos son cruciales para la economía digital. El uso de datos es fundamental para la innovación y la tecnología. Sin embargo, para generar confianza, necesitamos contar con niveles adecuados de protección para garantizar la privacidad, la seguridad y la protección. Hoy en día, más de 120 leyes en vigor en todo el mundo ofrecen diferentes niveles de protección de datos, pero son pocas en relación con las que se prevén.

 

 

Los investigadores SON recolectoresde datos: una propuesta para repensar el apoyo a la investigación

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Scholars ARE Collectors: A Proposal for Re-thinking Research Support

Danielle Cooper, Oya Y. Rieger

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Para apoyar a los investigadores, debemos ayudarlos a administrar sus colecciones en todas sus variedades, así como los flujos de trabajo académicos detrás de la construcción de estas colecciones. En este panorama difuso, ¿cómo podemos aprovechar el conocimiento sobre los hábitos actuales de recopilación académica para tomar decisiones estratégicas a nivel institucional sobre los futuros modelos de apoyo a la investigación.

Después de quince años de profundizar en las prácticas de investigación de los académicos en Ithaka S + R, está claro que los investigadores son recolectores. Hemos descubierto que están creando y acumulando colecciones personales de información cada vez más complejas a lo largo de sus carreras. Estas colecciones varían ampliamente según la disciplina y toman muchas formas, incluyendo materiales de archivo digitalizados, conjuntos de datos numéricos de experimentos, grabaciones de audio de entrevistas, notas de campo de los sitios de investigación y materiales visuales.

Informe sobre la madurez de datos abiertos en Europa

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Open Data Maturity in Europe Report 2018. Comisión Europea, European Data Portal y Capgemini Invent, 2018

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Un nuevo estudio llevado a cabo por Capgemini Invent para la Comisión Europea destaca la importancia de la priorización estratégica para llevar adelante la transformación de Open Data en toda Europa. Europa ha desarrollado unas políticas sólidas de Open Data, pero debe seguir implementando medidas estratégicas y promoviendo la apertura de datos.

 

Los datos abiertos hacen referencia a la información recopilada, elaborada o encargada por organismos públicos que puede utilizarse, modificarse y compartirse libremente por cualquier persona. Entre sus ventajas están un aumento en la transparencia y responsabilidad gubernamental, así como beneficios financieros tangibles para los ciudadanos, negocios y la sociedad civil. El estudio de Capgemini publicado en 2015 para el lanzamiento del Portal Europeo de Datos estimó un valor de 75.700 millones de euros en volumen de mercado para Open Data en 2020, con un aumento significativo de aproximadamente un 37% entre 2016 y 2020. En este contexto, la Unión Europea lanzó el Portal Europeo de Datos, que recopila información sobre los datos disponibles en cada país europeo. Hasta la fecha, engloba 35 países, 78 catálogos, enlaces a casi 870.000 conjuntos de datos en toda Europa y ofrece una serie de recursos de aprendizaje y ejemplos de uso de datos abiertos. Este compromiso plurianual es solo una de las formas en las que el Grupo Capgemini apoya a sus clientes para adquirir una percepción estratégica de los datos multidimensionales día a día.

 Capgemini Invent ha publicado el cuarto informe anual que mide el estado actual de Open Data en Europa. El «Informe de Madurez de Datos Abiertos (Open Data) en Europa de 2018: Nuevos horizontes en la transformación motivada por los datos abiertos» (Open Data Maturity in Europe Report 2018) registra las diferentes velocidades de transformación motivadas por los datos abiertos de los países europeos, así como las distintas prioridades que estos han establecido para hacer posible ese progreso. El informe fue solicitado por la Comisión Europea en el contexto del Portal Europeo de Datos y coordinado por Capgemini Invent.

El informe de 2018 ofrece una metodología actualizada para medir la madurez de los datos abiertos en toda Europa. Este año, presenta dos nuevas dimensiones – el impacto y la calidad de los datos -, que complementan a las evaluadas entre 2015 y 2017, políticas y portales. Con esta actualización, el ejercicio de análisis pretende conseguir un nivel de detalle más profundo en su evaluación de la madurez de Open Data y captar mejor sus diferentes facetas. Además, el objetivo del punto de referencia de 2018 es incentivar a los gobiernos nacionales a tomar medidas para impulsar el trabajo relativo a los datos abiertos en nuevas áreas estratégicas.

Con un resultado general de madurez del 65%, el informe pone de manifiesto que Europa todavía no ha alcanzado todo su potencial. La evaluación de las cuatro dimensiones presenta un panorama variado, con áreas en las que el progreso es muy bueno, como las políticas, y otras en las que todavía son necesarias medidas para garantizar que los países alcancen los objetivos establecidos a nivel europeo según lo programado.