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¿Qué es la reutilización de datos de investigación?

 

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Van de Sandt, Stephanie; Dallmeier-Tiessen, S.; Lavasa, Artemis; Petras, Vivien “The Definition of Reuse”. Data Science Journal 18(1), 2019 DOI: 10.5334/dsj-2019-022

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La capacidad de reutilizar los datos de la investigación se considera un beneficio clave para la comunidad investigadora en general. Los investigadores de todas las disciplinas se enfrentan a la presión de compartir sus datos de investigación para que puedan ser reutilizados. La demanda de uso y reutilización de datos tiene implicaciones sobre la forma en que documentamos, publicamos y compartimos la investigación en primer lugar y, quizás lo más importante, afecta a la forma en que medimos el impacto de la investigación, que suele ser una medida de su uso y reutilización.

Es sorprendente que las comunidades de investigación, los responsables políticos, etc. no hayan definido claramente qué es el uso y la reutilización. Se necesita una definición clara de uso y reutilización para establecer mejores métricas para un registro académico integral de individuos, instituciones, organizaciones, etc. Por lo tanto, este artículo presenta una primera definición de reutilización de datos de investigación. Las características de la reutilización se identifican examinando la etimología del término y el análisis del discurso actual, lo que conduce a una serie de escenarios de reutilización que muestran la complejidad del panorama actual de la investigación, que ha ido evolucionando hacia un enfoque basado en datos. El análisis subraya que no hay razón para distinguir entre uso y reutilización. Discutimos lo que esto significa para posibles nuevas métricas que intentan cubrir las prácticas de la Ciencia Abierta de manera más completa. Esperamos que la definición resultante permita una estrategia mejor y más refinada para la Ciencia Abierta.

 

 

Reproducibilidad y Replicabilidad en la Ciencia

 

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Reproducibility and Replicability in Science.  Washington : The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2019

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Una de las vías por las que la comunidad científica confirma la validez de un nuevo descubrimiento científico es repitiendo la investigación que lo produjo. Cuando un esfuerzo científico no logra confirmar independientemente los cálculos o resultados de un estudio anterior, algunos temen que pueda ser un síntoma de falta de rigor en la ciencia, mientras que otros sostienen que tal inconsistencia observada puede ser un elemento precursor importante para un nuevo descubrimiento.

Las preocupaciones sobre la reproducibilidad y la replicabilidad se han expresado tanto en los medios científicos como en los populares. A medida que estas preocupaciones salieron a la luz, el Congreso solicitó que The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine llevaran a cabo un estudio para evaluar el alcance de los temas relacionados con la reproducibilidad y la replicabilidad y para ofrecer recomendaciones para mejorar el rigor y la transparencia en la investigación científica.

El informe ofrece definiciones de reproducibilidad y replicabilidad y examina los factores que pueden conducir a la no reproducibilidad y la no reproducibilidad en la investigación. Si bien la reproducibilidad es sencilla y debe esperarse en general, la replicabilidad es más matizada y, en algunos casos, la falta de replicabilidad puede ayudar al proceso de descubrimiento científico. El informe ofrece recomendaciones a investigadores, instituciones académicas, revistas y financiadores sobre las medidas que pueden tomar para mejorar la reproducibilidad y replicabilidad en la ciencia.

 

 

 

 

 

Libro Blanco sobre reutilización de contenidos digitales

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A White Paper From the Developing a Framework for Measuring Reuse of Digital Objects project. IMLS, 2018

https://osf.io/y9ghc/

“Developing a Framework for Measuring Reuse of Digital Objects.” de IMLS. El objetivo del proyecto es llevar a cabo una evaluación formal de las necesidades de la comunidad de la Biblioteca Digital para determinar la funcionalidad deseada para una futura caja de herramientas de evaluación de la reutilización de objetos digitales. Este conjunto de herramientas recopilará los recursos disponibles, las mejores prácticas y los casos de uso para estudiar la reutilización de los activos digitales propiedad de organizaciones de patrimonio cultural y de investigación.

Este libro blanco (a) proporciona una visión general del proyecto Measuring Reuse, incluyendo informacion de Assessment Interest Group (AIG) (b) describe los métodos utilizados por el equipo del proyecto, (c) resume los resultados, y (d) discute los pasos siguientes a seguir.

 

Cita y reutilización de datos de investigación : análisis del contenido de las publicaciones a texto completo.

 

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Zhao, M., E. Yan, et al. “Data set mentions and citations: A content analysis of full-text publications.” Journal of the Association for Information Science and Technology vol. 69, n. 1 (2018). pp. 32-46. http://dx.doi.org/10.1002/asi.23919

 

Este estudio proporciona evidencias de menciones y citas de conjuntos de datos en múltiples disciplinas basadas en un análisis del contenido de 600 publicaciones en PLoS One. Se encuentra que las menciones y citas de los conjuntos de datos variaron enormemente entre disciplinas en términos de cómo se recolectaron, referenciaron y curaron los conjuntos de datos. Aunque la mayoría de los artículos proporcionaron libre acceso a los datos, en un número limitado de artículos se utilizaron formas normalizadas de atribución de datos, como los DOI y las citas de datos. Además, la reutilización de los datos tuvo lugar en menos del 30% de las publicaciones que utilizaron los datos, lo que sugiere que los investigadores todavía se inclinan a crear y utilizar sus propios conjuntos de datos, en lugar de reutilizar los datos previamente curados. Este documento proporciona una comprensión exhaustiva de cómo se utilizan los conjuntos de datos en la ciencia y ayuda a las instituciones y editores a elaborar políticas de datos útiles.

Reutilización de datos de investigación: análisis de confianza y fiabilidad de los datos

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Yoon, A. “Data reusers’ trust development.” Journal of the Association for Information Science and Technology vol., n. (2016). pp.: http://doi.wiley.com/10.1002/asi.23730

La reutilización de datos se refiere al uso secundario de datos, no para su propósito original sino para estudiar nuevos problemas. Aunque la reutilización de datos aun no es de uso común en todas disciplina, los beneficios de la reutilización de datos compartidos han sido ratificados por diferentes organizaciones y grupos de investigadores, siendo una preocupación importante en muchas disciplinas. El reto que se plantea en torno a la cuestión es la fiabilidad de los datos y los perrjuicios derivados del uso de datos de baja caldiad

La valoración de los datos es uno de los grandes retos de cara a su reutiilizacón, esta cuestión se ha puesto de relieve sobre todo en los últimos años, que han aumentado las iniciativas de puesta en marcha de repositorios de datos de investigación; en los que se plantea la cuestión relativa a la confiabilidad de los datos, sobre todo debido a la falta de estándares para asegurar la calidad de los datos y los posibles daños derivados del uso de datos de baja calidad.

Esta investigación explora muchas facetas en torno a la fiabilidad que tienen los reutilizadores de datos cuando usan datos generados por otros investigadores, centrándose en el proceso de juicio de confianza y que factores críticos son los que determinan la confianza en los datos. El autor adoptó un enfoque cualitativo interpretativo mediante el uso de entrevistas semiestructuradas en profundidad como método de investigación principal.

Los resultados del estudio sugieren diferentes etapas de desarrollo en la generación de la confianza asociada a el proceso de reutilización de datos. La confianza de los reutilizadores en un sitios de alojamiento de daros de investigación se genera fundamentalmente a partir de las propias experiencias de los investigadores que utilizan estos datos, pero hay que tener en cuenta que esta fiabilidad es fluctuante, ya que puede ser formada, perdida, rechazada y recuperada durante sus experiencias de reutilización de datos. Estas etapas reflejan la naturaleza dinámica de la confianza.

Tendencias internacionales en la ciencia y la investigación durante 2016

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Brown, S., C. Keene, et al. (2016). [e-Book] International advances in digital scholarship : Jisc and CNI meeting, July 2016, Oxford University, UK. London, JISC, 2016.

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JISC y la Coalition for Networked Information (CNI)) dos de las instituciones principales de Reino Unido y Estados Unidos sobre investigación y comunicación científica, acaban de publicar el informe de este año sobre los avances internacionales en la ciencia abierta. Para la elaboración del mismo se invitó a un grupo de expertos del Reino Unido y de Estados Unidos a identificar las oportunidades existentes para una mayor colaboración en torno a dos temas. Primero, como crear, sostener y usar mejor la investigación; Y, en segundo lugar, como mejorar la capacidad de reutilizar los datos y los resultados de la investigación.

Algunas de las conclusiones del informe son que:

  • Es necesario tomar medidas para abordar las intenciones de la agenda política de cara a aprovechar al máximo los beneficios de los datos abiertos, como la reproducibilidad, la transparencia y el compromiso público. Y aunque la apertura es importante, hay que reconocer que hay importantes razones por las que los datos no pueden estar completamente abiertos; Para permitir que los datos de investigación alcancen todo su potencial, se requiere más capacidad de matización que un enfoque único.
  • Infraestructura de investigación se refiere a instalaciones, recursos y servicios relacionados utilizados por los investigadores para llevar a cabo la investigación. A medida que crece la complejidad del entorno de investigación, también aumenta la necesidad de contar con infraestructuras de apoyo que permitan a los investigadores operar eficazmente.
  • Las bibliotecas se han ido adaptando a los cambios externos que hemos vivido en los últimos años, evolucionando de espacios con estanterías para libros impresos y revistas que dan paso a una variedad de espacios de aprendizaje, recursos y tecnología
  • La comunidad ha recorrido un largo camino y alguna investigación reciente ha demostrado que las citas ya han aumentado en una quinta parte entre aquellos investigadores que han puesto a disposición de todos sus datos; por lo tanto se están dando beneficios directos que impulsan a la apertura de datos.
  • Existe necesidad de encontrar modelos sostenibles para la infraestructura que respalde el acceso abierto y los datos abiertos tanto en la publicación académica como en todo el ciclo de vida de la investigación.
  • El informe destaca los beneficios y desafíos que tienen para la comunidad internacional la transparencia del uso de datos. Aunque Estados Unidos y el Reino Unido tienen aspectos particulares y enfoques diferentes, ambos países deben tener en cuenta que el carácter internacional de la investigación se presta a la colaboración, con el objetivo de ayudar a encontrar soluciones comunes.
  • Ni el aprendizaje ni la investigación pueden medirse únicamente a través de métricas, y tanto los algoritmos y la infraestructura que lo sustentan deben ser abiertos y transparentes. El papel del aprendizaje analítico (Learning analytics) utiliza las nuevas tecnologías para ofrecer a las universidades un medio para mejorar el apoyo a los estudiantes y desarrollar su experiencia de aprendizaje para satisfacer sus necesidades. Del mismo modo que los investigadores tienen que estar involucrados en la creación de las métricas para analizar sus resultados, la reunión con CNI pidió a los estudiantes ayudar a dar forma a las herramientas para analizar su aprendizaje.
  • El poder del acceso abierto. El mensaje  es claro, los datos abiertos y el acceso a estos datos van a ser claves en el mundo de la investigación y el aprendizaje. Los programas de acceso abierto han posibilitado que las copias de los documentos y datos puedan ser compartidos sin costo alguno, con beneficios para los autores. La calve está en  considerar cómo y en qué medida potenciar los datos abiertos, al tiempo que se aminoran los temores en torno a la confidencialidad, mal uso y falta de recompensa.

 

 

Contenidos generados por el usuario en redes sociales. implicaciones y beneficios para los individuos y las organizaciones

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Kurian, J. “User-generated content on Facebook: Implications from the perspective of two organisations.” First Monday vol. 21, n. 7 (2016).  pp.: http://www.firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/6012

El propósito de este estudio es examinar las implicaciones y ventajas para el usuario (y costos) del contenido generado por los usuarios en Facebook desde un punto de vista organizativo. Aunque las motivaciones para usar sitios de redes sociales son ampliamente investigadas y publicados, los estudios sobre las repercusiones de diferentes tipos de contenidos publicados por los usuarios en las redes sociales es escasa. Por lo tanto, este estudio aborda la brecha en la literatura mediante un análisis interpretativo del contenido generado por el usuario publicado por los usuarios en el Facebook de dos organizaciones.

El contenido publicado por los usuarios se clasifica utilizando un marco de clasificación de la información de los sitios de redes sociales. Se examinan las implicaciones del contenido generado por el usuario para los individuos y las organizaciones a partir del análisis temático. Los resultados del análisis demuestran que los principales tipos de contenidos generados por los usuarios publicados en la categoría de información social son peticiones, críticas, saludos, actualizaciones de estado y anuncios. Las implicaciones teóricas en términos de beneficios para el usuario son la búsqueda de información, la construcción de relaciones, la coordinación y la colaboración, la construcción de la identidad y la difusión del conocimiento. Las implicaciones prácticas se entienden en términos de asistencia técnica, el apoyo a proyectos que se extienden a iniciativas de repositorios de acceso abierto, la colaboración y la creación de capacidad entre los usuarios del repositorio, el desarrollo de la comunidad de usuarios, marketing y comunicación. Este estudio también conduce a ganancias considerables para los usuarios y diseñadores de sitios de redes sociales mediante la identificación de los diferentes tipos de contenido generado por los usuarios para que los sitios de redes sociales puedan ser utilizados como una herramienta beneficiosa para maximizar sus implicaciones.