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Una década de encuestas sobre la actitud ante la compartición de datos destaca tres factores para lograr la ciencia abierta

Impact of Social Sciences. «A Decade of Surveys on Attitudes to Data Sharing Highlights Three Factors for Achieving Open Science», 22 de agosto de 2023. https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2023/08/22/a-decade-of-surveys-on-attitudes-to-data-sharing-highlights-three-factors-for-achieving-open-science/.

Josh Borycz, Alison Specht y Kevin Crowston, basándose en los datos de una encuesta realizada a lo largo de un periodo de diez años, exploran cómo han cambiado las actitudes hacia los datos abiertos y, más en general, hacia la ciencia abierta, e identifican tres factores que determinan la adopción de prácticas de ciencia abierta.

La ciencia abierta cambia las reglas del juego para los investigadores y la comunidad científica. Las recomendaciones de Ciencia Abierta de la UNESCO de 2021 sugieren que la práctica de la Ciencia Abierta es beneficiosa para los investigadores, ya que se benefician del trabajo de otros al tiempo que realizan aportaciones, lo que a su vez beneficia a la comunidad, ya que mejora la transparencia de las conclusiones y, por tanto, la confianza en los nuevos conocimientos.

A lo largo de un periodo de 10 años, Carol Tenopir, de DataONE, y su equipo realizaron una encuesta mundial a científicos, gestores y trabajadores de la Administración implicados en amplias actividades científicas medioambientales sobre su disposición a compartir datos y su opinión acerca de los recursos disponibles para hacerlo (Tenopir et al., , 2011, 2015, 2018, 2020). La comparación de las respuestas a lo largo de ese tiempo muestra un aumento general de la disposición a compartir datos (y, por tanto, a participar en la Ciencia Abierta).

El resultado más sorprendente fue que una mayor disposición a compartir datos se correspondía con una disminución de la satisfacción con los recursos para compartir datos en todas las naciones (por ejemplo, habilidades, herramientas, formación) (Fig.1). Es decir, los investigadores que no querían compartir datos estaban satisfechos con los recursos disponibles, y los que sí querían compartir datos estaban insatisfechos. Al parecer, los investigadores sólo descubren que las herramientas son insuficientes cuando empiezan el duro trabajo de comprometerse con las prácticas de la ciencia abierta. Esto indica que un cambio cultural en las actitudes de los investigadores debe preceder al desarrollo de apoyo y herramientas para la gestión de datos.

Las encuestas arrojan más luz sobre los motores de estos cambios. La innovación es gradual y está sujeta a muchas influencias. Para entender estas influencias, empleamos una serie de teorías que conducen a hipótesis sobre tres factores importantes A: percepciones individuales; B: influencias sociales, y C: influencias organizativas (Fig. 2). Estos factores actúan conjuntamente para influir en las opiniones y acciones hacia una innovación, como la Ciencia Abierta, expresadas específicamente por las actitudes hacia el intercambio y la reutilización de datos.

Fig.2: Modelo teórico.

Por ejemplo, descubrimos que, a lo largo de los 10 años, las motivaciones de la «voluntad de compartir» eran en gran medida individuales, como los beneficios percibidos en la carrera profesional, el riesgo profesional y el esfuerzo necesario para participar en la innovación. La satisfacción con los recursos se vio influida en gran medida por cuestiones organizativas: la disponibilidad de formación, los mandatos y la accesibilidad de un «hogar» seguro para los datos y la información.

La disciplina también influyó. Dado que para ser «abierto» se requieren conocimientos sobre datos, no es sorprendente que los informáticos (por ejemplo, informáticos, gestores de bases de datos, ingenieros, programadores) fueran, durante todo el periodo de estudio, los más dispuestos a compartir datos. Esta disposición tuvo un notable aumento entre 2011 y 2015. Los científicos físicos y naturales mostraron una mejora constante con el tiempo, pero se mostraron menos entusiastas que los informáticos. Los científicos sociales, sin embargo, se mostraron comparativamente reacios a compartir datos y no cambiaron esa situación a lo largo de los 10 años del estudio. ¿A qué se debe esto?

Los requisitos obligatorios para compartir datos realmente funcionan. Sin embargo, este efecto se puso de manifiesto en las encuestas, ya que los investigadores de la Administración pública se mostraron sistemáticamente mucho más dispuestos a compartir datos que los del mundo académico o las empresas, y esta disposición a compartir aumentó sustancialmente de 2011 a 2019. De hecho, estas mismas tendencias se mantuvieron incluso para los investigadores cuyo trabajo fue meramente financiado por el gobierno federal. Los investigadores que trabajaban en el sector académico estaban menos dispuestos a compartir que los de la Administración, pero mostraron aumentos significativos en la disposición a compartir de 2011 a 2015. Como era de esperar, los investigadores del sector comercial eran los menos dispuestos a compartir sus datos.

A nivel mundial, los científicos de EE.UU. y Canadá y de Australia y Nueva Zelanda fueron los más dispuestos a compartir sus datos, con aumentos generales de esa disposición a lo largo del tiempo. Los de África y Oriente Medio y Asia y el sudeste asiático fueron los menos dispuestos de todas las comunidades y esta reticencia no cambió a lo largo del periodo de estudio.

En conclusión, si queremos alcanzar nuestros objetivos de ciencia abierta y datos abiertos en todo el mundo, debemos ser sensibles a las diferentes condiciones y recursos en todo el planeta. Nuestros resultados indican que la participación y la financiación gubernamentales desempeñan un papel importante en la mejora de las actitudes de los investigadores hacia las prácticas de ciencia abierta. La influencia organizativa de la financiación y los mandatos gubernamentales modifica los incentivos individuales. Los investigadores se dan cuenta entonces de que carecen de los conocimientos, las herramientas y la formación que necesitan para compartir adecuadamente los datos, lo que puede impulsar el cambio social necesario para cambiar drásticamente la forma en que se hace ciencia para mejor.

Conocimiento, uso y reutilización de los datos abiertos en la ciencia española

Vidal Cabo, Christian. «Conocimiento, uso y reutilización de los datos abiertos en la ciencia española». Tesis doctoral, Universitat Politècnica de València, 2022. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/184664.

El Gobierno Abierto es un modo de política pública que se basa en los pilares de colaboración y participación ciudadana, transparencia y rendición de cuentas y derecho de acceso a la información pública. De la mano de las tecnologías de la información y las comunicaciones, gobiernos y administraciones llevan a cabo iniciativas de apertura de datos, movimiento conocido como Open Data (Datos Abiertos). Las plataformas digitales donde estas entidades ponen a disposición de la sociedad civil los datos son conocidas como portales de datos abiertos. Se trata de fuentes de información donde los conjuntos de datos son potencialmente reutilizables, con cualquier fin y sin ningún tipo de restricción, únicamente de referencia de autoría de los datos.

La comunidad científica, personal altamente cualificado dentro de la sociedad, pueden llegar a ser reutilizadores potenciales de estas fuentes de información. El producto derivado se traduce en producción científica: artículos, usos de datos abiertos en proyectos de investigación, comunicaciones y docencia. Este estudio aborda, por una parte, el conocimiento que tienen los investigadores e investigadoras acerca de los datos abiertos. Por otra, el uso y la reutilización de los datos abiertos para generar conocimiento científico.

Para llevar a cabo el estudio se ha desarrollado una metodología cuantitativa. Se ha elaborado una encuesta, distribuida en un bloque inicial de contexto con 6 preguntas y 6 bloques de carácter técnico con 24 preguntas, es decir, un cuestionario con 30 preguntas.

Se obtienen un total de 783 respuestas, procedentes de 34 provincias españolas. Los investigadores e investigadoras proceden de 47 universidades españolas y 21 centros de investigación, y existe representación 19 áreas de investigación de la Agencia Estatal de Investigación.

Con los datos obtenidos a través de esta metodología cuantitativa, se procesan, se normalizan y se lleva a cabo un análisis. Además, con los datos se desarrolla una plataforma para visualizar los resultados de la encuesta.

Apoyo a la investigación digital, intensiva en datos y computacional en las bibliotecas universitarias

Lippincott, Joan K. Directions in Digital Scholarship: Support for Digital, Data-Intensive, and Computational Research in Academic Libraries. Coalition for Networked Information, June 2023

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Este informe de una iniciativa de la Coalición 2023 para la Información en Red (CNI, por sus siglas en inglés) examina el compromiso de las bibliotecas con la erudición digital (DS, por sus siglas en inglés) y examina las conexiones con la investigación computacional y de uso intensivo de datos durante aproximadamente los últimos cinco años y en el futuro. No existe una fórmula fija para un programa de DS, aunque puede haber buenos modelos y buenas prácticas. Los tipos de programas que se ofrecen, el equilibrio entre servicios de investigación y de enseñanza, y los grupos clave a los que se presta servicio dependen de factores institucionales como los objetivos representados en el plan estratégico de la universidad o el apoyo de una facultad concreta.

Para comprender las tendencias de los programas de SD, incluida la atención al impacto de la pandemia, especialmente en lo que se refiere a la importancia de los espacios físicos y la programación presencial, se recopilaron datos de varias fuentes, incluidas entrevistas en línea con 12 responsables de bibliotecas y SD, perfiles de los programas de SD de 47 bibliotecas y conversaciones durante dos foros en línea que representaban a un total de 24 instituciones. Las conclusiones de estas fuentes se analizan y sintetizan en este informe.

Los programas de SD incluyen una amplia gama de actividades con un núcleo de consulta e instrucción, con instalaciones de apoyo, al servicio de profesores y estudiantes, normalmente de la mayoría o de todas las disciplinas de la institución. Los programas de SD tienen un carácter institucional, ya que algunos hacen hincapié en la investigación y otros en la enseñanza, y con el paso del tiempo cambian a menudo en respuesta a las nuevas prioridades presidenciales o institucionales.

Evaluación del valor de los datos y otros tipos de activos en data.europa.eu

Corcho, O., Alobaid, A., Amador, E., Assessment of the value of data and other types of assets in data.europa.eu, Publications Office of the European Union, 2023, https://data.europa.eu/doi/10.2830/192960

Investigaciones anteriores realizadas en el contexto del antiguo Portal Europeo de Datos exploraron conceptos, métodos y arquitecturas para hacer sostenibles los portales de datos (abiertos). Contribuyeron a que se produjera un cambio de paradigma en la comunidad de los datos abiertos, a saber, dejar de entender los portales principalmente como un medio para publicar y descubrir datos y replantearse los portales como fuentes de contenidos y recursos de valor añadido que facilitan la reutilización de los datos y fomentan las comunidades de datos. Este informe es el primero de una serie. La serie se basará en este trabajo previo y se centrará tanto en el valor de los datos y metadatos que contiene el portal data.europa.eu como en el valor de otros recursos disponibles en el portal (por ejemplo, documentación en forma de informes y publicaciones, herramientas e historias de datos). Para realizar este análisis, estamos desarrollando métodos (incluidos métodos computacionales, también conocidos como prototipos de software) para – evaluar el valor de los conjuntos de datos y sus recursos relacionados estudiando su presencia en otras plataformas digitales, herramientas y aplicaciones que utilizan habitualmente las comunidades de datos; – añadir valor a los conjuntos de datos y recursos recomendando otros conjuntos de datos y recursos relacionados y enriqueciendo su contenido para facilitar su uso en aplicaciones posteriores (por ejemplo, en aprendizaje automático).

Servicios de ciencia abierta de las bibliotecas de investigación: perspectivas organizativas – Un informe de LIBER y ADBU

Graaf, Maurits van der. «Open Science Services by Research Libraries: Organisational Perspectives – A LIBER and ADBU Report». Zenodo, 20 de junio de 2023. https://doi.org/10.5281/zenodo.8060243.

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El informe destaca que las bibliotecas de investigación desempeñan un papel crucial en la promoción de la ciencia abierta al ofrecer servicios como el acceso abierto a publicaciones científicas, la gestión de datos de investigación, la preservación digital, la promoción de prácticas de investigación reproducibles y la colaboración en proyectos de código abierto


«Open Science Services by Research Libraries: Organisational Perspectives – A LIBER and ADBU Report» es un informe elaborado por LIBER (Association of European Research Libraries) y ADBU (Association of Directors of French University Libraries and Documentation) que analiza el papel de las bibliotecas de investigación en la provisión de servicios de ciencia abierta.

El informe aborda las perspectivas organizativas de las bibliotecas de investigación en relación con la ciencia abierta. Examina los desafíos y las oportunidades que enfrentan las bibliotecas al proporcionar servicios relacionados con la apertura y cómo se están adaptando para cumplir con los requisitos cambiantes de la comunidad académica.

Se examinan diferentes aspectos organizativos, como la estructura y la gobernanza de las bibliotecas, los recursos humanos necesarios, la colaboración con otros actores institucionales y los desafíos financieros asociados con la implementación de servicios de ciencia abierta. Además, se presentan ejemplos de buenas prácticas y casos de estudio de bibliotecas de investigación que han implementado con éxito servicios de ciencia abierta.

En resumen, el informe proporciona una visión general de cómo las bibliotecas de investigación están adaptando sus servicios y organizaciones para apoyar la ciencia abierta. Destaca la importancia de las bibliotecas como socios clave en la implementación de prácticas abiertas y el fomento de la colaboración en la comunidad académica.

Hacia una metodología de evaluación y segmentación de la demanda de datos abiertos

Verhulst, Stefaan G., y Andrew Young. «Toward an Open Data Demand Assessment and Segmentation Methodology» GovLab, 2018.

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Plantillas

Metodología

En todo el mundo se invierte mucho tiempo y recursos en poner los datos públicos al alcance de todos con el objetivo general de mejorar la vida de las personas. Cada vez hay más pruebas del impacto de los datos abiertos en la mejora de la gobernanza, la capacitación de los ciudadanos, la creación de oportunidades económicas y la resolución de problemas públicos.

Sin embargo, gran parte del valor potencial de los datos abiertos sigue sin aprovecharse, en parte porque a menudo no sabemos quién los utiliza o, lo que es más importante, quién no los utiliza pero podría beneficiarse de la información que generan. Al identificar, priorizar, segmentar y comprometerse con la demanda actual y futura de datos abiertos de forma sistémica y sistemática, los profesionales pueden garantizar que los datos abiertos estén mejor orientados.

Sabemos que no podemos centrarnos simplemente en publicar datos abiertos, ni construir un portal sin comprender sus posibles usos y demanda. Sin embargo, a menudo hacemos precisamente eso. Comprender y satisfacer la demanda de datos abiertos puede aumentar el impacto global y el rendimiento de la inversión de los fondos públicos.

El GovLab, en colaboración con el Banco Interamericano de Desarrollo, y con el apoyo de la Agencia Francesa de Desarrollo, ha desarrollado la Metodología de Evaluación y Demanda de Datos Abiertos (Beta) para proporcionar a los responsables políticos y a los profesionales de los datos abiertos un enfoque para identificar, segmentar y comprometerse con la demanda. Este proceso busca específicamente empoderar a los defensores de los datos dentro de los organismos públicos que desean mejorar la capacidad de sus datos para mejorar la vida de las personas.

Perspectivas de los bibliotecarios universitarios sobre las habilidades y la formación para el apoyo a los datos de investigación en Canadá

Rod, Alisa B. «It Takes a Researcher to Know a Researcher: Academic Librarian Perspectives Regarding Skills and Training for Research Data Support in Canada». Evidence Based Library and Information Practice 18, n.o 2 (15 de junio de 2023): 44-58. https://doi.org/10.18438/eblip30297.

Este estudio empírico tiene como objetivo aportar pruebas cualitativas sobre las perspectivas de los bibliotecarios relacionados con los datos en relación con las habilidades necesarias, la educación y la formación para estas funciones en el contexto de las bibliotecas académicas canadienses. Un segundo objetivo de este estudio es comprender las perspectivas de los bibliotecarios relacionados con los datos en relación con el papel específico del MLIS en la prestación de formación y educación pertinentes. La definición de bibliotecario relacionado con datos en este estudio incluye a cualquier bibliotecario o profesional que tenga un título convencional relacionado con un campo de la biblioteconomía de datos (es decir, gestión de datos de investigación, servicios de datos, SIG, visualización de datos, ciencia de datos) o cualquier otro bibliotecario o profesional cuyas funciones incluyan la prestación de servicios relacionados con datos dentro de una institución académica.

El estudio emplea un enfoque cualitativo, incorporando pruebas empíricas en profundidad a través de 12 entrevistas semiestructuradas con bibliotecarios relacionados con los datos. El objetivo de las entrevistas es recopilar perspectivas de primera mano sobre las competencias necesarias para estos puestos y los medios por los que las personas adquieren y mantienen dichas competencias.

Las entrevistas arrojaron cuatro temas principales relacionados con las competencias esenciales para los puestos de bibliotecario especializado en datos. En primer lugar, los participantes destacaron la importancia de la experiencia en la realización de investigaciones originales. En segundo lugar, se destacó la competencia en codificación computacional y métodos cuantitativos como un conjunto de aptitudes cruciales. En tercer lugar, se reconoció la importancia de las competencias relacionadas con MLIS, como la comprensión de metadatos. Por último, se consideró valiosa la capacidad de aprender rápidamente nuevas habilidades en el trabajo. En general, este estudio sugiere que, si bien los conocimientos sobre metadatos, documentación y gestión de la información siguen siendo vitales para los bibliotecarios especializados en datos, los programas MLIS son cada vez menos competitivos en comparación con los programas de grado que ofrecen un mayor énfasis en la experiencia práctica de trabajo con diversos tipos de datos en un contexto de investigación, junto con la aplicación de diversos enfoques metodológicos.

A través de un análisis cualitativo en profundidad de los bibliotecarios relacionados con los datos en el contexto de las bibliotecas académicas canadienses, este estudio proporciona nuevas y valiosas perspectivas sobre la importancia percibida de llevar a cabo una investigación empírica original para tener éxito en estas funciones. Destaca la evolución del panorama de las habilidades requeridas y sugiere que los programas MLIS podrían beneficiarse de un mayor enfoque en la experiencia práctica con diferentes tipos de datos y metodologías de investigación para satisfacer mejor las necesidades de la biblioteconomía relacionada con datos en entornos académicos.

Cómo sacar el máximo partido de la información de la Unión Europea: Información y datos de la UE

Cómo sacar el máximo partido de la información de la Unión Europea: Información y datos de la UE. Publications Office of the European Union, 2022, 

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La Oficina de Publicaciones de la Unión Europea es una organización que ofrece servicios de publicación y gestión de datos abiertos a las instituciones de la UE. Sirve de punto de acceso central a una amplia gama de información y recursos relacionados con la UE, como legislación y jurisprudencia de la UE, anuncios de licitación, publicaciones, aplicaciones, datos abiertos, resultados de investigaciones e información de contacto oficial.

La misión de la Oficina de Publicaciones es apoyar la elaboración de las políticas de la UE garantizando que la información y los datos de la UE sean fácilmente accesibles, reutilizables y estén a disposición de los ciudadanos, las empresas y las administraciones públicas de toda la UE y fuera de ella. Su objetivo es fomentar la transparencia, la democracia y la difusión del conocimiento, contribuyendo al mismo tiempo a la transformación digital de Europa.

Como centro de excelencia para la gestión de datos, información y conocimientos, la Oficina de Publicaciones pretende dar a conocer al público las actividades de la UE y proporcionarle los medios para utilizar el poder de los datos. Su objetivo es facilitar el acceso a las publicaciones, datos e información de la UE, que abarcan ámbitos como la legislación de la UE, las oportunidades empresariales, las políticas de la UE, los resultados de la investigación, etc.

Este folleto sirve de guía para ayudar a las personas a aprovechar al máximo la amplia gama de publicaciones, datos e información disponibles a través de la Oficina de Publicaciones. Invita a los lectores a explorar y descubrir la riqueza de recursos que ofrecen. Ya se trate de comprender la legislación de la UE, acceder a oportunidades de negocio, mantenerse informado sobre las políticas de la UE o explorar los resultados de la investigación, la Oficina de Publicaciones pretende proporcionar valiosos recursos a sus usuarios.

Buenas prácticas en materia de datos: Eliminación de barreras a la reutilización de datos con licencias CC0 («Sin derechos reservados»)

The Dryad. «Good Data Practices: Removing Barriers to Data Reuse with CC0 Licensing». Dryad news, 30 de mayo de 2023.

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CC0 “No Rights Reserved”

CC0 permite a científicos, educadores, artistas y otros creadores y propietarios de contenidos protegidos por derechos de autor o bases de datos renunciar a esos intereses sobre sus obras y, de ese modo, ponerlas lo más completamente posible en el dominio público, de modo que otros puedan basarse libremente en ellas, mejorarlas y reutilizarlas para cualquier fin sin restricciones en virtud de la legislación sobre derechos de autor o bases de datos.

¿Por qué CC0 es una gran opción para los datos abiertos?

A los autores que envían datos a Dryad se les pide que consientan la publicación de sus datos bajo Creative Commons Public Domain Dedication, más comúnmente conocida como CC0. Al hacerlo, se pide a los autores que confirmen que cualquier material que haya sido publicado previamente por otro autor o grupo de trabajo se publicó en condiciones compatibles con CC0 y que aceptan publicar de forma novedosa cualquier material no publicado previamente bajo esta exención.

Las licencias Creative Commons (CC) son un estándar ampliamente adoptado para los productos académicos y también se emplean para una amplia gama de otros medios difundidos digitalmente (muchas imágenes de Wikipedia están alojadas bajo una licencia CC, por ejemplo). La licencia CC BY (Atribución) es particularmente común en las comunidades de investigación, ya que es la licencia bajo la cual se publican con frecuencia los artículos de acceso abierto. También existen muchas otras licencias abiertas estándar, como las específicas para software.

En cambio, CC0 no es una licencia, sino una renuncia a los derechos de autor del propietario o creador. Dedica una obra al dominio público sin restricciones ni condiciones para su reutilización, modificación o redistribución.

La reutilización de datos es el objetivo ideal de compartir datos abiertos. Las afirmaciones indebidas de derechos de autor y restricciones de licencias sobre material que probablemente no esté amparado por la ley de derechos de autor hace que los usuarios potenciales tengan que descifrar los textos legales para determinar si el contenido está sujeto a derechos de autor. Esto puede resultar bastante oneroso y crear aversión a la reutilización por miedo a acciones legales por uso indebido, especialmente en el caso de las licencias más restrictivas. Incluso si hay poca ambigüedad sobre si se puede hacer una reclamación de derechos de autor, la incertidumbre sobre cómo seguir las condiciones prescritas también puede sofocar la reutilización por miedo a acciones legales. Por ejemplo, todas las licencias CC exigen la atribución, pero ésta debe hacerse de la forma específica prescrita por el creador o creadores. Cuando se recopilan muchas obras con este tipo de licencias, esto puede crear mayor ambigüedad y cargas para los usuarios.

Con CC0, no hay ambigüedad sobre las restricciones de los datos, lo que, de nuevo, no autoriza a los usuarios potenciales a ignorar las normas establecidas por la comunidad, como la citación o la colaboración. Además, evita complicaciones en torno al llamado «apilamiento de atribuciones», cada vez más común a medida que los investigadores compilan grandes conjuntos de datos procedentes de muchas obras con licencias independientes (un inconveniente típico de CC BY en comparación con CC0). Por último, libera al editor de los datos de la carga legal de supervisar la reutilización de sus datos y, en caso necesario, de emprender acciones legales contra acciones percibidas como indebidas (algo para lo que muchas personas carecen de tiempo o recursos).

El concepto de renunciar a los derechos de autor de los productos académicos suele resultar desconcertante para los investigadores, que esperan que se reconozca el mérito de su trabajo. CC0 no exime ni excluye a los usuarios de los resultados publicados bajo esta exención de observar las normas establecidas de la comunidad, de las cuales la citación adecuada es sólo una de muchas. Las expectativas de citación y la práctica de hacerlo deben considerarse como una contribución positiva a una comunidad de investigación, no como una acción tomada bajo coacción por temor a acciones legales.

Desafíos y oportunidades de la investigación intensiva en datos

Barber, Michael, Jane Elith, Danny Kingsley, y Ayesha Tulloch. «Advancing Data-Intensive Research in Australia». Report. Australian Academy of Science, 13 de octubre de 2021. Australia. https://apo.org.au/node/314873.

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Este informe presenta los resultados de las consultas con la comunidad investigadora sobre los desafíos y oportunidades de la investigación intensiva en datos en Australia. El informe identifica oportunidades para avanzar en la investigación intensiva en datos en Australia al alinear la política de investigación, la infraestructura de investigación, las habilidades y la educación, y al reconocer la ciencia de datos como una disciplina científica distinta.

Los autores argumentan que la investigación intensiva en datos tiene el potencial de revolucionar la forma en que se lleva a cabo la investigación en muchos campos, pero que se necesitan cambios significativos en la infraestructura, las políticas y la cultura para aprovechar plenamente estos beneficios.

Los autores identifican varios desafíos clave que deben abordarse para avanzar en la investigación intensiva en datos en Australia, incluida la necesidad de repositorios de datos más accesibles e interoperables, mejores prácticas de gestión e intercambio de datos, y una mayor capacidad para el análisis y la visualización de datos. También discuten la necesidad de mejorar la alfabetización de datos entre los investigadores y la comunidad en general, así como la importancia de abordar las preocupaciones éticas y legales sobre el uso de datos.

El artículo destaca varias iniciativas y colaboraciones que están actualmente en curso en Australia para avanzar en la investigación intensiva en datos, incluidos Australian Research Data Commons y Australian BioCommons. Los autores también enfatizan la necesidad de una inversión continua en infraestructura y capacitación para respaldar la investigación intensiva en datos.

En general, el artículo argumenta que el avance de la investigación intensiva en datos en Australia requerirá un esfuerzo coordinado y sostenido de investigadores, financiadores, legisladores y otras partes interesadas. Sin embargo, los beneficios potenciales de la investigación intensiva en datos son significativos, y los autores sugieren que Australia está bien posicionada para convertirse en líder en este campo.