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El 70% de los resultados científicos no pudieron ser reproducidos

 

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Baker M. Is there a reproducibility crisis? Nature 2015; 533(7604): 452-4. doi: 10.1038/533452a

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Un estudio de la revista Nature firmado por Monya Baker basado en una encuesta a más de 1.500 investigadores en el que más del 70% de los encuestados fracasaron al tratar de reproducir los resultados obtenidos por otros investigadores y más del 50% de ellos no lograron reproducir sus propios estudios.

 

La reproducibilidad se refiere a la capacidad de recrear los hallazgos publicados utilizando los mismos datos en bruto y procedimientos, mientras que la replicabilidad se refiere a la capacidad de recrear los hallazgos publicados con nuevos datos, recogidos utilizando los mismos materiales y procedimientos.

Un principio básico del método científico es que los resultados son dignos de confianza, y la fiabilidad se define en parte por la medida en que los resultados científicos son tanto reproducibles como replicables.

Una investigación de Monya Baker  publicada por Nature a través de una encuesta  a 1576 investigadores; que más del 70% de los encuestados fracasaron al tratar de reproducir los resultados obtenidos por otros investigadores y más del 50% de ellos no lograron reproducir sus propios estudios.

 

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En otra encuesta realizada a 2.000 psicólogos en relación con los Questionable Research Practices (QRP), uno de cada 10 psicólogos admitió haber falsificado datos. Diederik Stapel, un destacado científico social de la Universidad de Tilburg, fue capaz de fabricar fácilmente datos durante más de una década, afectando al menos 55 publicaciones dentro de la psicología social, El hecho de que todos sus trabajos habían sido aprobados por los revisores y publicados en revistas respetables significaba que la psicología tenía un importante problema (Fuente) de alguna manera  esta situación habría sido mucho más obvia si el mantenimiento de registros y la transparencia de la ciencia de los datos hubieran sido estándares de la disciplina en ese momento.

En este sentido, las mejores prácticas de la ciencia de los datos pueden ayudar a mejorar tanto la reproducibilidad como la replicabilidad de la investigación científica, en la que se ha prestado una atención renovada en los últimos años, debido a varios casos destacados de fraude y de no replicabilidad .

 

Gestión de datos de investigación en las universidades españolas: memoria de buenas prácticas de los servicios ofrecidos 

 

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Gestión de datos de investigación en las universidades españolas y CSIC: memoria de buenas prácticas de los servicios ofrecidos. REBIUN Línea 3 (3er. P.E.) Grupo de Repositorios (REBIUN, 2018)

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El presente documento pretende recoger un ejemplo de buenas prácticas seguidas por las universidades españolas en lo referente a la gestión de datos de investigación. Se han incluido también ejemplos de iniciativas llevadas a cabo por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), pues también forma parte del Grupo de Trabajo de Repositorios de REBIUN. El trabajo de recopilación de dichos ejemplos se realizó a lo largo de la primavera de 2018, por lo que, sin duda, quedaron fuera servicios o iniciativas que vieron la luz con posterioridad.

 

Los buenos datos y los malos datos

 

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Good Data. Edited by Angela Daly, S. Kate Devitt and Monique Mann. Institute of Network Cultures, Amsterdam, 2019. ISBN 978-94-92302-27-4

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Alejándose del fuerte cuerpo de críticas a las omnipresentes prácticas de «malos datos» tanto por parte de los gobiernos como de los actores privados en la economía digital globalizada, este libro pretende pintar un cuadro alternativo, más optimista pero aún pragmático, del futuro de los datos. Los autores examinan y proponen prácticas, valores y principios de «buenos datos» desde una perspectiva interdisciplinaria e internacional. Desde las ideas de soberanía y justicia de los datos, hasta los manifiestos por el cambio y los llamados al activismo, esta colección abre una conversación multifacética sobre los tipos de futuros que queremos ver, y presenta pasos concretos sobre cómo podemos empezar a realizar buenos datos en la práctica.

 

Desarrollo de recursos lingüísticos vinculados de datos abiertos para la investigación intensiva

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Pareja-Lora, Antonio — Lust, Barbara — Blume, Maria — Chiarcos, Christian. Development of Linguistic Linked Open Data Resources for Collaborative Data-Intensive Research in the Language Sciences. Knowledge Unlatched, 2020.

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Este libro es el producto de un taller internacional dedicado a abordar la accesibilidad a los datos en el campo de la lingüística. Por lo tanto, es vital para la misión del libro que su contenido sea de acceso abierto. La lingüística como campo queda por detrás de muchos otros en lo que respecta a la gestión de datos y las estrategias de accesibilidad. El problema es particularmente agudo en el subcampo de la adquisición de lenguas, donde se necesitan archivos de sonido lingüísticos internacionales como referencia. Las preocupaciones de los lingüistas están muy ligadas a la cantidad de información acumulada por los investigadores individuales a lo largo de los años, que sigue siendo fragmentada e inaccesible para la comunidad en general. Estas preocupaciones son compartidas por otros campos, pero la lingüística hasta la fecha ha visto pocos esfuerzos para abordarlas. Esta colección, realizada por una serie de expertos líderes en el campo, representa un gran paso adelante. Su alcance internacional y la combinación interdisciplinaria de académicos/bibliotecarios/consultores de datos proporcionarán una importante contribución al campo.

 

Estado de los servicios de datos de investigación en 35 bibliotecas universitarias de EE.UU

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Murray, Matthew ; O’Donnell, Megan ; Laufersweiler, Mark J. … A Survey of the State of Research Data Services in 35 U.S. Academic Libraries, or ‘Wow, What A Sweeping Question. Research Ideas and Outcomes (RIO), e48809
December 27, 2019
DOI: 10.3897/rio.5.e48809

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Este informe comparte los resultados de una encuesta realizada en la primavera de 2018 a 35 bibliotecas académicas de los Estados Unidos en relación con los servicios de datos de investigación (RDS) que ofrecen. Un resumen ejecutivo presenta los resultados clave, mientras que la sección de resultados proporciona información detallada sobre las respuestas a las preguntas específicas de la encuesta relacionadas con los depósitos de datos, los metadatos, los talleres y las políticas.

Algunos datos esenciales de la encuesta:

  • Más del 85% declaró que su institución tenía un repositorio que aceptaba datos de investigación, sin embargo el 70% de las instituciones tienen un único repositorio que se utiliza tanto para datos como para otro material académico. Sólo el 30% tiene repositorios de datos dedicados.
  • El 86.7% de las políticas de repositorio se refieren a quién es elegible para depositar, el 73.3% se refieren al tipo de archivos, el 60% se refieren a la inclusión de fecha sensible, el 53.3% se refieren al tamaño de los archivos y el 56.7% tienen un documento de términos de depósito.
  • Las instituciones se dividieron entre modelos de depósito mediado y no mediado, con un 65.2% que ofrece enfoques mediados.
  • Las licencias Creative Commons (CC-0 y CC-BY) son las formas más populares de licencias disponibles en los depósitos de los encuestados.
  • El 79% de los encuestados tienen repositorios que producen identificadores persistentes.
  • Las instituciones se dividieron por igual entre el uso de Software como Servicio (SaaS) y el autoalojamiento. DSpace y Digital Commons fueron las plataformas de software más populares utilizadas.
  • El 70% de las bibliotecas no comparten personal entre sus repositorios de datos e institucionales.
  • Sólo el 30% de los repositorios aceptan datos que todavía están siendo actualizados.
  • El 80% de los repositorios permiten periodos de embargo. El 75% de ellos no tienen límite en la duración del embargo.
  • Las prácticas de preservación digital se dividieron casi por igual: El 30% de los encuestados sólo hace copias de seguridad del contenido, el 40% de los encuestados participa en estrategias que superan las copias de seguridad del contenido y el 26% no tiene ninguna estrategia de preservación digital.
  • Entre los programas de software utilizados para implementar estrategias de preservación se encuentran Rosetta, DuraCloud, LOCKSS, Arkivum, Digital Preservation Network (DPN) y los servicios de Amazon S3.
  • El 79,3% de las instituciones utilizan un solo esquema de metadatos a nivel de registro en sus repositorios de datos. Dublin Core es el esquema más destacado, con un 75,9% de los repositorios que lo utilizan.
  • El 90% con un repositorio de datos tienen personal que crea o ayuda a los investigadores en la creación de «metadatos de registro».
  • El 80% de las bibliotecas de la GWLA no tienen políticas que aborden los datos de investigación. Sin embargo, el 57,1% tiene políticas de datos de investigación en el campus y el 61,7% dijo que su biblioteca o institución tiene un plan estratégico o una misión que aborda los datos de investigación.

Servicios de Datos de Investigación del Campus (RDS) más allá de la biblioteca

Los  servicios de datos de investigación más comunes ofrecidos por grupos en el campus no afiliados a la biblioteca son:

  • 65,7% – Apoyo de software estadístico
  • 65,7% – Soporte de análisis de datos
  • 62,9% – Soluciones de almacenamiento y backup de datos de investigación activa
  • 60,0% – SIG y análisis geoespacial
  • 57,1% – Soporte de visualización de datos
  • 57,1% – Asistencia en la localización de soluciones de almacenamiento y backup de datos

El RDS menos común ofrecido por grupos en el campus no afiliados a la biblioteca:

  • 5.7% – Asistencia de metadatos
  • 20.0% – Organización de archivos y convenciones de nomenclatura
  • 22.9% – Guías de temas o de procedimientos
  • 28,6% – Localizar y utilizar los datos existentes; incluyendo la identificación y sugerencia de repositorios

Los grupos más comunes que ofrecen RDS en el campus más allá de la biblioteca son:

  • Centros/institutos de investigación y/o servicio (número de instituciones=23)
  • Unidades de tecnología de la información (número de instituciones=20)
  • Departamentos académicos o universidades (número de instituciones=14)
  • Unidades de computación de alto rendimiento (número de instituciones=13)

 

Organización de la biblioteca

El número de personal de la biblioteca dedicado a RDS va de 0 a 3,5 ETC (AVG 1,3 ETC). Mientras tanto, el número de personal que proporciona RDS, pero que no está dedicado a él, muestra un rango mucho más amplio (0-15). Estos dos números juntos indican que la forma en que las bibliotecas proveen RDS varía ampliamente. En la encuesta no se pidió que se diferenciara entre empleados con permanencia en el cargo, permanentes o contratados.

El personal de las bibliotecas que proporciona RDS se encuentra dentro de muchos departamentos y descripciones de trabajo diferentes. Algunas instituciones tienen personal dedicado al RDS mientras que muchas parecen esperar que el personal de la biblioteca (como los bibliotecarios de enlace) realice tareas de RDS además de sus otras tareas.
La mitad de las bibliotecas encuestadas dijeron que tenían un comité o grupo dedicado a RDS.

Análisis y disponibilidad de datos

La encuesta y sus resultados están organizados en cinco bloques:

  • Bloque demográfico. En esta sección se pide a los encuestados que proporcionen su información de contacto e información demográfica sobre el tamaño de su institución. La información de contacto se recopiló sólo con fines de control de calidad y no se hará pública.
  • Bloque de Servicios de Datos de Investigación. Esta sección solicita a los encuestados que proporcionen información sobre las actividades de enseñanza de RDM de su institución y los servicios ofrecidos, así como información sobre otros grupos del campus que ofrecen servicios de RDM.
  • Repositorio de datos: Bloque general. En esta sección se formulan preguntas a los encuestados relacionadas con el alcance y el gobierno del repositorio de datos de su institución. Los encuestados que indicaron que su institución no disponía de un repositorio de datos se saltaron esta y la siguiente sección.
  • Repositorio de datos: Detalles. En esta sección se pidió a los encuestados que proporcionaran más detalles técnicos sobre las operaciones, los costos y las capacidades de metadatos de su depósito de datos.
  • Bloque de organización de la biblioteca Esta sección abordó el tema del personal de la biblioteca para los servicios de datos de investigación.

La lista completa de preguntas de la encuesta se puede encontrar en  el repositorio OSF repository.

El bibliotecario integrado: un socio del proyecto.

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Féret, R. and Cros, M., 2019. The embedded research librarian: a project partner. LIBER Quarterly, 29(1), pp.1–20. DOI: http://doi.org/10.18352/lq.10304

 

Este artículo presenta los nuevos servicios desarrollados por la Biblioteca Universitaria de Lille para los coordinadores de proyectos de investigación europeos y nacionales. Se trata de un público específico al que las bibliotecas no están acostumbradas a dirigirse, con un estatus institucional y un bagaje académico ampliamente reconocidos. Apoyarles en sus actividades de coordinación es una oportunidad para que las bibliotecas adquieran un nuevo papel, que comienza con el diseño de la investigación en la fase de presentación y se prolonga varios años después, durante la vida del proyecto. Estos servicios ayudan a los coordinadores a satisfacer las expectativas de sus financiadores en materia de acceso abierto y gestión de datos de investigación. También es una forma de desarrollar nuevas colaboraciones con unidades de investigación y algunos servicios universitarios, como la Oficina de Subvenciones. La Biblioteca Universitaria de Lille ya ha apoyado la redacción de cuarenta propuestas de subvención desde 2017, incluyendo unas treinta desde principios de 2019. La Biblioteca sigue actualmente doce proyectos sobre el acceso abierto, la gestión de datos de investigación o ambos. Es probable que esta segunda cifra aumente en 2020 debido al número de proyectos apoyados en la fase de presentación desde principios de 2019. El documento describe el conjunto de servicios y las lecciones que hemos aprendido de nuestro enfoque.

 

Estudio del impacto del intercambio de datos en las citas de artículos

 

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Christensen G, Dafoe A, Miguel E, Moore DA, Rose AK (2019) A study of the impact of data sharing on article citations using journal policies as a natural experiment. PLoS ONE 14(12): e0225883. doi:10.1371/journal.pone.0225883

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Este estudio estima el efecto del intercambio de datos en las citas de artículos académicos, utilizando las políticas de la revista como un experimento natural.

Se comenzó examinando 17 revistas de alto impacto que han adoptado el requisito de que los datos de los artículos publicados se expongan públicamente. Se emparejó estas 17 revistas con 13 revistas sin cambios en la política y encontramos que los artículos empíricos publicados justo antes de su cambio en la política editorial tienen tasas de citas sin diferencias estadísticamente significativas de las publicadas poco después del cambio. Luego se preguntó si este resultado nulo se debe al cumplimiento deficiente de las políticas de intercambio de datos, y se utilizaron los cambios en la política de intercambio de datos como variables instrumentales para examinar más de cerca dos revistas líderes en economía y ciencias políticas con una aplicación relativamente fuerte de las nuevas políticas de datos. Encontramos que los artículos que hacen que sus datos estén disponibles reciben 97 citas adicionales (estiman un error estándar de 34). Llegamos a la conclusión de que: a) los autores que comparten datos pueden ser recompensados ​​eventualmente con citas académicas adicionales, yb) las políticas de publicación de datos por sí solas no aumentan el impacto de los artículos publicados en una revista a menos que esas políticas se apliquen.

Colaboración externa y capacitación interna para apoyar los servicios de datos de investigación

 

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Harp, Matthew R. ; Ogborn, Matt. Collaborating Externally and Training Internally to Support Research Data Services. Journal of eScience Librarianship
Volume 8, Issue 2 (2019)
DOI: 10.7191/jeslib.2019.1165

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La Biblioteca ASU está construyendo relaciones activamente y aumentando su experiencia en servicios de datos de investigación. Estableció una colaboración con la unidad de investigación de la universidad para coordinar distintas áreas de servicios de datos de investigación para que ambas entidades puedan apoyar mejor a los investigadores durante todo el ciclo de vida de los datos de investigación.

La Biblioteca se integró en el sistema de gestión de aprendizaje de la unidad de investigación y trabaja con ella para comprometerse con investigadores y personal. Forjar esta nueva colaboración aumentó las expectativas de que la Biblioteca que ampliará los servicios de datos de investigación existentes a más investigadores, Por lo tanto, se incrementaron  las competencias internas de los profesionales de la Biblioteca al proporcionar oportunidades de capacitación en gestión de datos de investigación para satisfacer estas demandas. Además, el Grupo de Trabajo de Servicios de Investigación de la Biblioteca estableció competencias de datos, flujos de trabajo y capacitaciones para que más bibliotecarios adquieran las habilidades necesarias para responder y ayudar a los usuarios con las necesidades de datos. Una mayor experiencia que permite escalar de manera auténtica y segura los servicios de datos de investigación y generar nuevas colaboraciones.

 

Reutilización de datos abiertos, una oportunidad para España

 

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Reutilización de datos abiertos, una oportunidad para España. Madrid COTEC 2019

 

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En este estudio se han identificado los portales de datos abiertos en España y se ha analizado la muestra de juego de datos disponibles y los servicios basados en ellos. Con este análisis se ha hecho un diagnóstico sobre el conocimiento que existe acerca de la reutilización de datos abiertos, el tipo de innovación que se puede promover con ellos y las actividades de promoción de su uso.

A partir de este diagnóstico se han desarrollado algunas reflexiones con el objetivo de construir políticas públicas de gestión de datos para sacar el máximo potencial de ellos a favor de los usuarios.

La fundación COTEC, una organización privada sin ánimo de lucro que fomenta la innovación como motor de desarrollo económico y social en España, ha publicado recientemente su informe “La Reutilización de Datos Abiertos: una oportunidad para España”.  En este estudio, liderado por los expertos Alberto Abella, María Ortiz de Urbina y Carmen de Pablos, se han realizado diferentes ejercicios de diagnóstico para dibujar un escenario que busca mostrar el conocimiento actual sobre la reutilización de los datos abiertos, para, así, identificar directrices y recomendaciones que ayuden a fomentar el uso de los datos en la generación de negocios.

La realización del estudio ha seguido una metodología que incluye principalmente tres áreas de investigación:

  • Estudio de 103 portales nacionales operativos referidos en el mapa de iniciativas de datos.gob.es, y de su madurez según una versión simplificada del modelo establecido por el portal paneuropeo de datos.
  • Estudio de los juegos de datos publicados,  sobre un total de 20.026 datasets identificados, tras el filtrado necesario para evitar duplicidades fruto de las federaciones entre portales.
  • Estudio de la reutilización de los datos publicados a través de una encuesta realizada a los responsables de los portales open data en España.

 

Informe anual de la madurez de los datos abiertos en Europa 2019

 

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“Open Data Maturity Report 2019”.  Brussels: European Commission Capgemini, 2019

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Según dijo Marit Blank, consultora de Capgemini Invent e investigadora principal y autora del informe, a medida que madura la oferta de datos abiertos de los Estados miembros, podemos ver que su enfoque se desplaza hacia la centralización de los reutilizadores de datos abiertos Esta es una ilustración tangible de cómo los países europeos se esfuerzan por ir más allá de lo básico para ofrecer un valor coherente y sostenible a sus ciudadanos

 

El informe “Open Data Maturity Report 2019″ registra los avances logrados por los países europeos a medida que impulsan la publicación y reutilización de datos abiertos y las diferentes prioridades que han establecido para permitirlo. El informe fue solicitado por la Comisión Europea en el contexto del Portal Europeo de Datos y coordinado por Capgemini.

De la aceleración a la consolidación: Tras años de aceleración de la madurez de los datos abiertos, Europa ha entrado en una fase de consolidación. Desde el inicio de la evaluación en 2015, el nivel general de madurez aumentó significativamente cada año hasta alcanzar su punto máximo en 2017. La aceleración más temprana y fácil hacia la madurez evolucionó hacia la tendencia más estable de mejora y consolidación que se observa hoy en día. Frente a unas políticas de datos abiertas, unos modelos de gobernanza y unos portales avanzados sólidos, los países de la UE28+ están ampliando e intensificando sus esfuerzos en los ámbitos más difíciles de la calidad y el impacto de los datos abiertos.

De la cantidad a la calidad, para atender mejor las necesidades de los usuarios: A medida que maduran las propuestas de datos abiertos de los países europeos, su enfoque se ha desplazado de la cantidad a la calidad. En los primeros años, se hicieron grandes esfuerzos para publicar más datos bajo una licencia abierta, liberando activos de datos que ya estaban en manos de las administraciones públicas. Hoy en día, se hace un mayor hincapié en garantizar el valor de los datos para los reutilizadores, lo que a menudo significa mejorar la calidad de los datos en primer lugar. Esto es particularmente cierto a medida que los equipos de datos abiertos, tanto a nivel nacional como local, se comprometen más con la comunidad de reutilizadores, escuchan sus comentarios y se esfuerzan por satisfacer sus necesidades.

De la publicación a la creación de impacto: Los países de la UE28+ ya no se centran únicamente en la publicación de datos abiertos y en el cumplimiento de los demás requisitos de la Directiva sobre la información del sector público de la Unión Europea, sino más bien en aprovechar al máximo los datos para lograr un mayor impacto. Están llevando a cabo más actividades para comprender y capturar cómo se crea valor con los datos y para obtener información sobre las demandas y necesidades de los reutilizadores. Los ejemplos van desde eventos para comprometerse con las diversas comunidades de reutilizadores y el desarrollo de marcos de monitoreo de impacto, hasta encuestas de satisfacción y estudios sobre el valor social, ambiental, político y económico de los datos abiertos.

El intercambio de datos es la próxima frontera: Los gobiernos son cada vez más conscientes de las oportunidades que ofrece el intercambio de datos en general. Cuando un conjunto de datos no puede publicarse libremente -por ejemplo, debido a limitaciones de propiedad intelectual o a preocupaciones de confidencialidad- no significa que su valor no pueda ser realizado de acuerdo con otros modelos. Esto se denomina comúnmente «intercambio de datos» en los sectores público y privado. Los Estados Miembros se están preparando para compartir eficazmente los datos con otros gobiernos y organizaciones, de manera segura y respetando plenamente la propiedad intelectual y la privacidad. La Comisión Europea es consciente de este cambio y desea apoyar el proceso. Para ello, inició un nuevo proyecto, lanzado el pasado mes de octubre: el «Support Centre for Data Sharing».

Datos generales de madurez de datos abiertos 2019

Las puntuaciones generales de madurez de los datos abiertos de la evaluación de 2019:

– Irlanda, España y Francia mantienen desde el año pasado su posición de liderazgo en Europa.
– La puntuación media de la madurez de los datos abiertos de la UE28 es del 66 %, lo que supone un aumento de tan sólo un punto porcentual con respecto a 2018.
– Exactamente la mitad de los 32 países participantes se sitúa por encima de la media de la UE28 y la otra mitad por debajo.
– La puntuación media de la madurez de los datos abiertos de la EU28+ es ligeramente inferior a la de la EU28: 62 %.
– 20 de los 32 países participantes se sitúan por encima de la media de la UE28+, y 12 por debajo.