Archivo de la etiqueta: Gestión de datos de investigación

Plan de acción del Grupo de expertos en gestión de datos de investigación para convertir FAIR en una realidad

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Turning FAIR Into Reality : Final Report/Action Plan From the Commission FAIR Data Expert Group. Brussels: European Commission Directorate General for Research and Innovation, 2018

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GO (Global Open) FAIR es una iniciativa que tiene como objetivo hacer que los datos de investigación fragmentados y desvinculados sean localizables, accesibles, interoperables y, por lo tanto, reutilizables (Findable, Accessible, Interoperable and thus Reusable (FAIR). El informe describe la amplia gama de cambios necesarios para la aplicación de los principios de datos FAIR

 

El informe  «Turning FAIR Into Reality»  describe la amplia gama de cambios necesarios para la implementación de los principios de datos de FAIR. Ofrece una encuesta y un análisis de lo que se necesita para implementar FAIR y proporciona un conjunto de recomendaciones y acciones concretas para las partes interesadas en Europa y otros entornos geográficos. FAIR Data EG proporciona una plantilla para los cambios clave en la práctica y la cultura de la investigación y la implementación y normalización de ciertas tecnologías y prácticas.

Investigación la cultura y la tecnología son dos caras de un todo. Se necesitan intervenciones coordinadas y simultáneas en cada una de las fases del proyecto. para hacer de FAIR una realidad en el más amplio sentido. En el informe se formulan una serie de recomendaciones detalladas y se especifican medidas para los diferentes grupos de interesados a fin de posibilitar los cambios necesarios. La implementación de FAIR es una tarea importante y requiere cambios en términos de cultura de investigación y provisión de infraestructura. Estos cambios son importantes en el contexto de la Nube Científica Abierta Europea (EOSC),y la dirección de la política de la Comisión Europea y de los Estados miembros, pero van más allá: FAIR requiere acuerdos globales para asegurar la más amplia interoperabilidad y reutilización de los datos, más allá de las fronteras disciplinarias y geográficas.

Se formulan 27 recomendaciones, que se agrupan en Recomendaciones «prioritarias» y «de apoyo». Las quince recomendaciones prioritarias deben ser consideradas como el conjunto inicial de cambios o pasos a seguir para implementar FAIR. Las «Recomendaciones» de apoyo pueden considerarse como continuación de las Recomendaciones prioritarias, añadiendo detalles específicos para su aplicación. Cada Recomendación individual va seguida de un conjunto de «Acciones». Cada «Recomendación» y cada «Acción» están numeradas para una referencia inequívoca. El conjunto completo de Recomendaciones y Acciones se presenta en el Plan de Acción FAIR al final del informe.

 

 

Ética en la evaluación de bibliotecas y la privacidad de los datos personales de los usuarios

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Asher, Andrew  ; Briney, , Kristin; Gardner, Gabriel «Ethics in Research Use of Library Patron Data Glossary and Explainer» Digital Library Federation, 2018

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Las bibliotecas universitarias están bajo una presión constante para demostrar su valor e impacto. Con este fin, la mayoría de las bibliotecas realizan habitualmente mediciones sobre el uso de las colecciones, servicios e instalaciones por parte de los usuarios, pero el crecimiento en el uso de la analítica de aprendizaje ha creado una nueva e importante demanda de recopilación y análisis de datos. Esta tendencia ha generado preocupación por la privacidad de los clientes y la posible violación de la ética profesional.

Tomando una una discusión dentro del grupo de trabajo del Foro «Digital Library Federation» DLF de 2017 sobre la creciente inversión de la educación superior en productos y sistemas que pueden rastrear y compilar datos sobre el comportamiento de los usuarios a través de datos y tecnología, Yasmeen Shorish y Shea Swauger formaron el grupo DLF sobre vigilancia tecnológica. (Technologies of Surveillance Working Group)

La utilización de los Big Data en industrias y campos de investigación conllevan la recolección y la analizar la mayor cantidad de datos posible sobre personas, lo que aumenta la comprensión de sus comportamiento y aumenta nuestra capacidad para construir y organizar servicios. Pero, la recolección de datos a menudo se realiza a través de la tecnología de vigilancia, desde el registro de actividades en línea hasta la Web. cámaras de vídeo digitales, datos de los teléfonos móviles, seguimiento Wi-Fi y en las bases de datos.

La adopción y participación de una biblioteca en estos sistemas no está exenta de preocupaciones éticas, y podría tener consecuencias en términos de privacidad de los usuarios que contradicen directamente algunos de los principios establecidos en el Código de Ética Profesional, tales como el derecho a la confidencialidad y la priorización de los usuarios, colegas e instituciones por encima de los intereses privados.

Por ello a principios de este mes, el subgrupo de Ética Profesional de la Investigación del grupo de trabajo publicó Ethics in Research Use of Library Patron Data Glossary and Explainer.

 

 

Barreras para el uso de datos gubernamentales

Hart, Nick ; Carmody,Kody “Barriers to Using Government Data: Extended Analysis of the U.S. Commission on Evidence-Based Policymaking’s Survey of Federal Agencies and Offices”

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En 2016, el Congreso y el presidente establecieron la Comisión de Estados Unidos para la Elaboración de Políticas Basadas en la Evidencia y la encargaron de desarrollar una estrategia para abordar estas barreras. Durante los esfuerzos de investigación de la comisión, ésta lanzó una encuesta de agencias y unidades a través del gobierno federal para entender mejor las barreras existentes para el acceso y uso de datos. Los datos recopilados en la encuesta proporcionaron entonces pruebas iniciales que la comisión tuvo en cuenta al formular sus recomendaciones.

Los políticos se enfrentan a muchas demandas de los electores, los procesos presupuestarios y su compromiso de proporcionar buenos servicios a los ciudadanos. Esta última preocupación se ve facilitada cuando los responsables políticos tienen acceso a información fiable para guiar sus decisiones. Pero el acceso a los datos y la capacidad de convertirlos en pruebas para fundamentar las decisiones pueden verse obstaculizados por las restricciones legales sobre el acceso a los datos confidenciales, las restricciones institucionales y la disponibilidad de recursos.

El principio de limitación de la finalidad en las leyes de protección de datos

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Grafenstein, M. v. (2018). [e-Book] The Principle of Purpose Limitation in Data Protection Laws. Baden-Baden, Nomos Verlagsgesellschaft, 2018.

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Este libro analiza el principio de limitación de la finalidad en la legislación de protección de datos desde la perspectiva de la regulación de la innovación basada en datos. Según este enfoque, el principio de limitación de la finalidad no sólo protege la privacidad de la persona, sino que, al mismo tiempo, deja un margen suficiente para que los responsables del tratamiento innoven a la hora de encontrar la mejor solución de protección. El primer componente del principio de limitación de la finalidad (es decir, especificar la finalidad del tratamiento de datos) es un instrumento de protección cautelar que obliga al responsable del tratamiento a identificar los riesgos específicos derivados de su tratamiento contra todos los derechos fundamentales del interesado. Por el contrario, el segundo componente (es decir, el requisito de limitar el tratamiento de datos a la finalidad anterior) tiene por objeto controlar el riesgo causado por el tratamiento de datos que se produjo en una fase posterior y se añade a los riesgos que se identificaron previamente. Este enfoque responde a la pregunta de cómo debe interpretarse el reglamento general de protección de datos, que no sólo protege eficazmente la privacidad de las personas, sino que también ayuda a los responsables del tratamiento a convertir su conformidad jurídica en un mecanismo que refuerza la innovación, en relación con todos los derechos fundamentales de la persona a la que se refieren los datos.

 

Agenda Big Data: Ética de datos y estudios de datos críticos.

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Richterich, A. (2018). [e-Book] The Big Data Agenda: Data Ethics and Critical Data Studies. London: University of Westminster Press, 2018.

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Este libro destaca que la capacidad de recopilar, analizar y utilizar grandes cantidades de datos digitales de los usuarios plantea importantes problemas éticos. Annika Richterich ofrece una visión general sistemática y contemporánea del campo de los estudios de datos críticos que refleja las prácticas de recopilación y análisis de datos digitales. El libro evalúa en detalle una gran área de investigación de datos: los estudios biomédicos, centrados en la vigilancia epidemiológica. Estudios de caso específicos que explora cómo se han utilizado los datos masivos en el trabajo académico.

 

 

Emerald Open Research: nueva plataforma de investigación en acceso abierto y gestión de datos de investigación

 

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Emerald Open Research

https://emeraldopenresearch.com/

Emerald Open Research es una nueva plataforma de publicación de acceso abierto que soporta la publicación rápida y permite a los autores lograr transparencia a través de un proceso abierto de revisión por pares y una política de datos abierta.

Esta plataforma, que es una extensión del programa Emerald Reach, ofrece un proceso de revisión por pares abierto y acceso abierto a los datos, lo que implica que todos los conjuntos de datos y las investigaciones estarán disponibles para reutilización, readaptación y redistribuición libremente. Las investigaciones publicadas variarán desde artículos de investigación originales hasta casos prácticos y notas de datos con un enfoque inicial orientado al contenido multidisciplinar de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas.

 

DataOne: El repositorio de datos de investigación de Ciencias de la naturaleza implementa métricas de uso y citas

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https://www.dataone.org/

 

DataONE es un proyecto impulsado por la comunidad que proporciona acceso a los datos a través de múltiples repositorios de los miembros asociados, lo que permite mejorar la búsqueda y el descubrimiento de datos de las Cuencias naturales  y del medio ambiente. DataONE promueve las mejores prácticas en la gestión de datos a través de recursos y materiales educativos receptivos.

DataONE comprende una red distribuida de centros de datos, redes científicas u organizaciones. Estas organizaciones pueden exponer sus datos dentro de la red DataOne. Además de los datos científicos, los miembros pueden proporcionar recursos informáticos, o servicios como la replicación de datos, a la comunidad DataONE.

El uso de datos y las métricas de citación disponible en la  plataforma de búsqueda y descubrimiento de datos, https://search.dataone.org, incluyen recuentos de citaciones, descargas y vistas para cada conjunto de datos en nuestra red de repositorios de Ciencias de la Tierra y del medio ambiente. Estas métricas son interactivas y se pueden explorar más a fondo para identificar los artículos que citan los datos o, en el caso de las descargas y las visitas, para profundizar en los detalles de cuándo se accedió a los datos. La implementación de estas métricas de uso y citación de datos es el resultado de la colaboración como parte del proyecto Make Data Count y complementa las métricas recientemente implementadas en Dash. Las métricas también cumplen con el Código de Práctica para Datos de Investigación de COUNTER (COUNTER Code of Practice for Research Data).

 

Estado de los datos abiertos – Actitudes globales hacia la gestión de datos de investigación

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“The State of Open Data  – Global Attitudes Towards Open Data” Figshare, 2019

2018

2019

 

El informe anual de Figshare, The State of Open Data 2018, examina las actitudes globales hacia los datos abiertos. Incluye los resultados de las encuestas de los investigadores y una colección de artículos de expertos de la industria, así como un prólogo de Ross Wilkinson, Director de Estrategia Global de Australian Research Data Commons.

El informe es el tercero de la serie y los resultados de la encuesta siguen mostrando un progreso alentador, ya que los datos abiertos están cada vez más arraigados en la comunidad investigadora. El hallazgo clave es que los datos abiertos se han integrado más en la comunidad de investigación: el 64% de los encuestados revelan que en 2018 pusieron sus datos a disposición del público. Sin embargo, un sorprendente número de encuestados (60%) nunca había oído hablar de los principios FAIR , una directriz para mejorar la reutilización de los datos académicos.

Los hallazgos clave incluyen:

  • El 64% de los encuestados reveló que en 2018 sus datos estaban abiertamente disponibles, un 7% más que en 2016.
  • Las citas de los datos están motivando a más encuestados a hacer que sus datos estén disponibles abiertamente, aumentando un 7% de 2017 a un 46%.
  • El 60% de los encuestados nunca había oído hablar de los principios FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability), que proporcionan una guía para que los productores y editores de datos mejoren la reutilización de los datos académicos. El porcentaje de encuestados que informaron estar familiarizados con los principios fue de sólo un 15%, con un 25% que había oído hablar de FAIR anteriormente y un 60% que nunca había oído hablar de ellos.
  • El porcentaje de encuestados que apoyan los mandatos nacionales de datos abiertos es mayor (63%) que en 2017 (55%).
  • Los encuestados que revelaron que habían reutilizado datos abiertos en su investigación siguen disminuyendo. En 2018, el 48% dijo que lo había hecho, mientras que en 2017, el 50% lo había hecho, y en 2016, el 57% en 2016.
  • La mayoría de los investigadores sintieron que no obtuvieron suficiente crédito por compartir datos (58%), en comparación con el 9% que sintió que sí lo hacían. Los encuestados que han perdido datos de investigación han disminuido desde 2017 (36% frente al 30% en 2018).

 

Los resultados confirmaron que, a pesar de que los editores, los financiadores y las instituciones adoptaron rápidamente estos principios, sigue existiendo una brecha crucial en la formación de los investigadores. Además, muestran la necesidad de iniciativas como Go Fair, que ofrece a los investigadores instrucciones claras sobre cómo cumplir con la norma FAIR.

Ciencia de los datos para estudiantes universitarios: oportunidades y opciones

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Data Science for Undergraduates: Opportunities and Options . [e-Book] Washington, DC National Academy of Sciences, 2018

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La ciencia de datos está emergiendo como un campo que está revolucionando la ciencia y las industrias por igual. El trabajo en casi todos los ámbitos se está orientando cada vez más hacia los datos, lo que afecta tanto a los empleos disponibles como a las competencias necesarias. A medida que se disponga de más datos y formas de analizarlos, más aspectos de la economía, la sociedad y la vida diaria dependerán de los datos. Es imperativo que los educadores, administradores y estudiantes comiencen hoy a considerar la mejor manera de prepararse y mantenerse al día con esta era del mañana basada en los datos. La enseñanza universitaria, en particular, ofrece un vínculo fundamental para ofrecer a los estudiantes una mayor exposición a la ciencia de los datos y ampliar la oferta de talento en ciencias de la información.

Encuesta sobre la gestión y curación de datos de investigación en las universidades de Reino Unido

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Pham, Amy Surveying the state of data curation: a review of policy and practice in UK HEIs.,[Thesis] MSc thesis thesis, University of Strathclyde, 2018

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A medida que las organizaciones de financiación de la investigación pública del Reino Unido reconocen cada vez más el valor de los datos de investigación, de esta manera se ha presionado a las instituciones de educación superior para que proporcionen acceso a los datos de investigación o se arriesguen a no obtener financiación en el futuro. Como resultado se han creado rápidamente diferentes servicios de gestión de datos de investigación en los últimos años. Sin embargo, no está claro si estos servicios garantizan efectivamente la gestión o preservación de datos a largo plazo o si aplican las medidas de curación de datos adecuadas.

A través de una metodología de tres partes, la investigación pretendía proporcionar una imagen clara del estado actual de la curación de datos en las instituciones de enseñanza superior del Reino Unido, incluyendo la adhesión a las mejores prácticas y la existencia de disposiciones para los esfuerzos de conservación de datos. Se distribuyó un cuestionario de encuesta como método principal de recopilación de datos y se recopiló información adicional mediante un examen de la bibliografía y un análisis de los recursos en línea y las políticas institucionales.

Se encontró que las prácticas de conservación de los datos eran en su mayoría incompatibles con las mejores prácticas y se centraban en gran medida en facilitar el acceso a los datos de la investigación. Sin embargo, existe una conciencia de la conservación de datos, especialmente la preservación, y se están haciendo esfuerzos para mejorar estas áreas. Se comprobó que las políticas institucionales eran principalmente documentos que definían funciones y responsabilidades y proporcionaban poca orientación para el seguimiento. El papel de los investigadores fue enfatizado repetidamente tanto en la política como en la práctica y fue esencial para comprender el estado actual de la conservación de los datos.