Archivo de la etiqueta: Gestión de datos de investigación

Seguimiento de datos en la investigación: agregación y uso o venta de datos de uso por parte de editores académicos

“Data Tracking in Research: Aggregation and Use or Sale of Usage Data by Academic Publishers” Committee on Scientific Library Services and Information Systems of the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), German Research Foundation. 2021

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Este documento informativo publicado por el Comité de Servicios de Bibliotecas Científicas y Sistemas de Información (AWBI) de la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Fundación Alemana de Investigación) sobre el tema del seguimiento de datos en los recursos de investigación digitales describe las opciones para el seguimiento digital de las actividades de investigación.

Esboza cómo los editores académicos se están convirtiendo en especialistas en análisis de datos, indica las consecuencias para la investigación y sus instituciones, e identifica los tipos de extracción de datos que se están utilizando. Como tal, sirve principalmente para presentar las prácticas contemporáneas con el fin de estimular el debate para que se puedan adoptar posiciones sobre las consecuencias de estas prácticas para la comunidad académica. Se dirige a todos los interesados en el panorama de la investigación.

En los últimos años han surgido mercados de datos digitales de diversa índole que pueden clasificarse como públicos, académicos o comerciales. En el ámbito académico, además de los avances muy positivos, como la mejora de la gestión, la regulación legal de los datos de investigación y también la mejora del uso de los datos de investigación, hay otros desarrollos que deben considerarse en detalle y, si es necesario, someterse a un control normativo. Estos avances se presentan a continuación. El impacto potencialmente perjudicial para la comunidad académica surge tanto de la mezcla de intereses académicos y comerciales, así como de las lagunas normativas y las diferentes situaciones jurídicas a nivel internacional.

Guía práctica para la sostenibilidad de los datos de investigación

Practical Guide to Sustainable Research Data. Science Europe, 2021

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Esta Guía Práctica ofrece orientación para garantizar la conservación y accesibilidad a largo plazo de los datos de investigación, y apoya a las organizaciones para que ofrezcan un marco en el que los investigadores puedan compartir sus resultados de forma sostenible.

Incluye tres matrices de madurez complementarias para financiadores, ejecutores e infraestructuras de datos. Estas matrices les permiten evaluar el estado actual de sus políticas y prácticas, así como identificar los próximos pasos hacia la compartición sostenible de datos y buscar la alineación con otras organizaciones para hacerlo.

El ciclo de datos en la investigación

Leonelli, S., & Tempini, N. (Eds.). Data Journeys in the Sciences . Springer Nature, 2020.

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Este innovador volumen de acceso abierto analiza y compara las prácticas de datos en varios campos mediante el análisis de casos específicos. Reúne a destacados académicos de la filosofía, la historia y los estudios sociales de la ciencia para alcanzar dos objetivos: rastrear el ciclo de los datos a través de diferentes espacios, tiempos y dominios de la práctica de la investigación; y documentar cómo esas etapas afectan al uso de los datos como evidencia y al conocimiento que se produce.

El volumen recoge las oportunidades, los retos y las preocupaciones que supone hacer que los datos pasen de los lugares en los que se producen originalmente a otros en los que pueden integrarse con otros datos, analizarse y reutilizarse con diversos fines. El estudio en profundidad proporciona el terreno necesario para examinar las diferencias y similitudes disciplinarias, geográficas e históricas en la gestión, el procesamiento y la interpretación de los datos, identificando así las condiciones clave de posibilidad para el intercambio generalizado de datos asociado a los Big Data y los Open Data. Los capítulos están ordenados en secciones que se corresponden a grandes rasgos con diferentes etapas del ciclo de los datos, desde su generación hasta la legitimación de su uso para fines específicos. Además, el prefacio del volumen ofrece una variedad de «hojas de ruta» alternativas destinadas a servir a los diferentes intereses y puntos de entrada de los lectores; y la introducción ofrece una visión general sustantiva de lo que el ciclo de datos pueden enseñar sobre los métodos y la epistemología de la investigación.

Cómo las organizaciones de productos de consumo y venta al por menor pueden acelerar la obtención de valor de los datos.

The age of insight: How Consumer Products and Retail organizations can accelerate value capture from data. Capgemini , 2021

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Los datos ofrecen enormes e inigualables oportunidades para las organizaciones de productos de consumo y minoristas. Pueden ser una gran ventaja competitiva: acercarse a los consumidores, optimizar las operaciones y lanzar nuevos productos/servicios rápidamente. Entonces, ¿por qué son tan pocas las que aprovechan esta mina de oro de datos? Queríamos averiguarlo.

Para comprender mejor la capacidad de las organizaciones de productos de consumo y venta al por menor para obtener valor de los grandes y crecientes volúmenes de datos, el Instituto de Investigación de Capgemini ha lanzado – The age of insight: How Consumer Products and Retail organizations can accelerate value capture from data. Para este informe, se habló con más de 200 ejecutivos de productos de consumo y venta al por menor, tanto en funciones empresariales como tecnológicas, y hemos realizado una amplia investigación secundaria.

Sin embargo sólo una pequeña minoría -un 16% de las organizaciones de productos de consumo y sólo un 6% de las organizaciones de venta al por menor- tienen una ventaja, mientras que todos los demás se están quedando rápidamente atrás. Los especialistas de datos llegan a la cima gracias a las mejores prácticas de gestión de datos y a la calidad de los mismos. Pero también entienden la importancia de crear habilidades de gestión de datos en todos los niveles, crear confianza y alineación entre los ejecutivos de TI y de negocios en los modelos de datos y algoritmos, y eliminar los silos de datos mediante la implementación de lagos de datos empresariales y la migración de datos a la nube.

Convertirse en un especialista en datos no es fácil. Se necesita la cultura adecuada, las plataformas adecuadas, la gobernanza adecuada y los ecosistemas de datos externos adecuados. Si se hace bien, las recompensas están a punto de llegar: el 73% de los maestros de datos de la RCP obtienen beneficios cuantificables de sus datos y ofrecen un margen de beneficios operativos un 30% superior a la media.

Datos para una vida mejor: Los datos, una espada de doble filo

INFORME SOBRE EL DESARROLLO MUNDO 2021

Datos para una vida mejor: Los datos, una espada de doble filo.

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En el Informe sobre el desarrollo mundial 2021: Datos para una vida mejor, se procura responder dos preguntas fundamentales. Primero, ¿cómo pueden contribuir los datos a alcanzar los objetivos de desarrollo? Segundo, ¿qué tipo de mecanismos de gestión se necesitan para respaldar la formulación y el uso de datos de forma segura, ética y confiable, y al mismo tiempo asegurar un acceso equitativo al consiguiente valor agregado?

Las innovaciones tecnológicas recientes han dado lugar a un aumento masivo de la disponibilidad de datos detallados en tiempo real. Estas innovaciones crean nuevas oportunidades para mejorar el desempeño económico de las empresas; fortalecer la gestión del estado, y aumentar la participación ciudadana.

Al mismo tiempo, se pueden reorientar datos acumulados en el sector privado con el fin de mejorar el diseño, la ejecución y la evaluación de las políticas públicas. Los datos pueden mejorar la vida a través de múltiples vías. Los Gobiernos pueden utilizar los datos para mejorar el diseño de programas y políticas públicas, así como la focalización de recursos hacia personas y zonas marginadas. El sector privado puede aprovecharlos como base para nuevos modelos de negocio de plataforma que estimulan la actividad económica y favorecen el comercio internacional de servicios. Y las personas, empoderadas por los datos, pueden tomar mejores decisiones gracias a la disponibilidad de más información y conocimientos y exigir una rendición de cuentas a los Gobiernos (véase el gráfico 1, donde los impactos positivos están señalados en verde).

Los datos generan un valor económico y social que puede multiplicarse a través de su reutilización y adaptación a nuevos usos. Sin embargo, las economías de escala en el análisis de datos crean incentivos para su acumulación, lo que puede conducir a la concentración de poder económico y político. Este acaparamiento impide la reutilización de los datos e imposibilita que estos alcancen todo su potencial para el desarrollo. Al mismo tiempo, da lugar a posibles abusos de los datos personales. En ese sentido, cada día van aumentando las preocupaciones sobre los riesgos relacionados con el uso indebido de los datos, así como las desigualdades en cuanto a la posibilidad de acceder a ellos. Todos estos elementos han ido disminuyendo progresivamente el entusiasmo en torno al potencial de los datos para fomentar el desarrollo económico y social.

Existen distintas maneras de abusar de los datos. Por ejemplo, un Gobierno podría aprovecharse de los datos personales para ejercer una vigilancia política sobre la población o para discriminar a determinados grupos sociales. Al mismo tiempo, la empresa privada podría explotar el poder de mercado que otorgan los datos para manipular a sus clientes. Por su parte, los ciudadanos podrían acceder a datos de manera ilegal para fines delictivos (en el gráfico 1, los impactos negativos se muestran
en rojo).

La mejora de la infraestructura de datos ayuda a garantizar el acceso equitativo de los pobres en los países pobres

Solar-powered community data hub with people accessing digital tools and connectivity in rural area
A rural community gathers around a solar-powered data hub to access high-speed connectivity and data services.

Improving data infrastructure helps ensure equitable access for poor people in poor countries Vivien Foster Niccolò Comini y Sharada Srinivasan|may 06, 2021

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El tráfico mundial de datos se ha multiplicado por mil en los últimos 20 años. Los datos recorren miles de kilómetros a lo largo de esta cadena de suministro de infraestructura de datos global sin fisuras a velocidades impresionantes de 200.000 kilómetros por segundo, lo que significa que los datos digitales pueden, en principio, dar la vuelta al mundo cinco veces en un segundo. Esta explosión de datos crea una demanda cada vez mayor de infraestructuras de datos.

La política de infraestructura de datos, uno de los componentes básicos de un marco de gobernanza de datos, ayuda a nivelar las condiciones en la moderna economía de los datos haciendo las cosas más equitativas. Sin una infraestructura de datos moderna a nivel nacional, los países no pueden proporcionar una conectividad asequible y fiable a su población. Al mismo tiempo, sin acceso a una infraestructura de banda ancha a nivel local, las personas no pueden acceder a la riqueza de datos que existe, ni se pueden captar datos sobre esas personas, de modo que sus necesidades y preferencias puedan tenerse en cuenta en el diseño y la prestación de servicios públicos y privados. El Informe «Datos para una vida mejor Los datos, una espada de doble filo» aboga por mejorar la equidad en el sistema mundial de datos abordando las desigualdades en la disponibilidad de la infraestructura de datos, tanto las desigualdades entre las personas como las desigualdades entre los países.

La gestión eficaz y eficiente de los flujos de datos modernos requiere que los países tengan acceso a una infraestructura de datos moderna a nivel nacional. Debido a la falta de competencia y de buena gobernanza, esta infraestructura de datos moderna está mucho menos extendida en los países de renta baja que en el resto del mundo (Figura 1), lo que conlleva desventajas en términos de coste, velocidad y rendimiento.


Normas de cumplimiento sobre la información sensible y valiosa creada, gestionada y almacenada por los investigadores de las universidades de Estados Unidos

Cynthia Hudson-Vitale and Katherine Klosek. New US Federal Compliance Rules for Sensitive Information. ACRL, 2021

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La Asociación de Bibliotecas de Investigación (ARL) ha publicado hoy este Issue Brief: New US Federal Compliance Rules for Sensitive Information que incluye detalles sobre las normas actuales y la actividad en la política de información y las prácticas de ciberseguridad relacionadas en las instituciones de investigación de Estados Unidos y las agencias federales.

Varias agencias federales de los Estados Unidos, en particular el Departamento de Defensa, están avanzando hacia la exigencia de certificaciones o evaluaciones de ciberseguridad, con implicaciones potencialmente significativas para la empresa de investigación de la educación superior.

Una gran cantidad de información sensible y valiosa es creada, gestionada y almacenada por los investigadores de las universidades de Estados Unidos. Cada vez más esta información es digital, lo que significa que las prácticas eficaces de ciberseguridad han crecido en importancia y visibilidad. Para los datos y la información producidos como parte de una actividad de investigación financiada por el gobierno federal de los Estados Unidos, la salvaguarda de la información controlada, clasificada y no clasificada (CUI) está sujeta a normas y reglamentos federales específicos. Tanto las propias normas y reglamentos, como las decisiones que toman los financiadores federales sobre su aplicabilidad, han cambiado sustancialmente en los últimos años. Sin embargo, estas cuestiones no son nuevas. Las instituciones ya estarán familiarizadas con la normativa gubernamental que regula el trabajo que entra en el ámbito del Reglamento sobre el Tráfico Internacional de Armas (ITAR), la investigación clasificada a varios niveles y los controles de la Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA) relativos a los datos biomédicos de los pacientes, aunque algunas instituciones han optado por no albergar investigaciones sujetas a algunos de estos controles. La ciberseguridad efectiva también desempeña un papel vital en cumplimiento institucional de los requisitos de privacidad federales y estatales, así como de las mejores prácticas en general.

Vivir con los datos: comprensión pública y percepciones de las prácticas de datos

Helen Kennedy, Susan Oman, Mark Taylor, Jo Bates, Robin Steedman. Living With Data: knowledge, experiences and perceptions of data practices University of Sheffield, 2021

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Living With Data: knowledge, experiences and perceptions of data practices ha llevado a cabo una amplia revisión de la investigación empírica existente sobre la comprensión y las percepciones del público sobre las prácticas de datos. La revisión se publicó el 21 de mayo de 2020.

Se dice que la recopilación y el uso omnipresentes de datos digitales tiene efectos de gran alcance. A medida que se han incrementado estas prácticas, el interés por cómo las percibe el públicoha comenzado a crecer. Se considera importante comprender la opinión del público sobre las prácticas de datos de los datos para garantizar que los datos trabajen «para las personas y la sociedad» (misión del Instituto Ada Lovelace) y sean «una fuerza para el bien».

Para conocer mejor la opinión del público sobre las prácticas de datos, se llevó a cabo una revisión de la investigación empírica original de la percepción, la actitud y los sentimientos del público sobre las prácticas de datos. Se usa el término «prácticas de datos» para referirse a la recopilación sistemática análisis e intercambio de datos y los resultados de estos procesos. Los datos que se encuentran en el centro de estas prácticas suelen ser los datos personales, y la investigación relacionada se centra a menudo en estos datos. Esta revisión también abarcó fenómenos relacionados, como la IA y el reconocimiento facial.

Se realizó una búsqueda sistemática en las bases de datos de de investigación académica en línea y una búsqueda manual, que comenzó con la literatura con la que ya estábamos familiarizados. La revisión abarcó una amplia gama de disciplinas académicas y la literatura gris, es decir – de la sociedad civil, del tercer sector, del gobierno o de empresas.

Utilización de datos en las bibliotecas: de la desilusión a la productividad

Pace, Andrew K. 2020. «Utilisation des données liées dans les bibliothèques : de la désillusion à la productivité.» Archimag  (Bibliothèque Édition) 09 July 2020.

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OCLC lleva más de una década investigando el uso de los datos enlazados en las bibliotecas. A veces es difícil saber exactamente dónde reside el valor de los datos enlazados y qué beneficios podemos obtener de ellos. Por ello, es conveniente considerar su utilidad desde el punto de vista del personal de la biblioteca. ¿Qué significa la «productividad de los datos enlazados»? ¿Qué cambiaría la catalogación de los datos enlazados para el personal de la biblioteca y los usuarios finales? Este artículo responde a estas preguntas y ofrece una perspectiva sobre el panorama de los datos enlazados para las bibliotecas.

Visualización de datos con R para la colección digital

Glowacka-Musial, Monika «Data Visualization with R for Digital Collections» Library Technology Reports vol. 57, no. 1 (January 2021)

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Desde la década de 1990, las bibliotecas han invertido en el desarrollo de colecciones digitales y servicios en línea para facilitar el acceso a fuentes históricas. Una forma de inspirar a los usuarios para que se comprometan activamente con estos materiales es crear contextos visuales para los mismos. Estos elementos visuales proporcionan una visión general del contenido de una colección e inspiran a los usuarios a experimentar con los datos de la colección para diversos fines, incluida la investigación.

Este número de Library Technology Reports (vol. 57, nº 1) presenta un enfoque que considera las colecciones digitales como datos que pueden ser extraídos, analizados y visualizados mediante el lenguaje de programación R. R es de código abierto, relativamente fácil de aprender y cuenta con el apoyo de una comunidad establecida de programadores. La selección de gráficos que se presenta en el informe incluye scripts de R, fragmentos de tablas de datos y alguna explicación del código de R utilizado para crear los gráficos.