datos de investigación

De la gestión de datos de investigación al control de los datos académicos

Enrique Muriel-Torrado
Programa de Posgraduação em Ciência da Informação de la Universidade Federal de Santa Catarina (PGCIN/UFSC)


A Roadmap for Action: academic community control of data infrastructure (2019). [Washington, DC]: SPARC. 31 p. Disponible en: <https://sparcopen.org/news/2019/roadmap-for-action/>. [Consulta: 19/11/2020].


La Coalición de publicaciones académicas y recursos académicos (Scholarly Publishing and Academic Resources Coalition, SPARC) es una entidad que tiene entre sus objetivos «permitir el intercambio abierto de resultados de investigación y materiales educativos con el fin de democratizar el acceso al conocimiento, acelerar el descubrimiento y aumentar el rendimiento de la inversión en investigación y educación». 

La hoja de ruta para la acción de SPARC es una excelente propuesta con los principales desafíos y caminos a seguir para que la comunidad académica tome el control de sus datos, del análisis de los mismos y de la propia infraestructura. Tanto para los datos de investigación como para los «datos grises», la gran cantidad de datos producidos por los individuos de la comunidad durante sus actividades, así como las métricas y los algoritmos que se utilizan para su recopilación y explotación. 

El informe parte de la premisa de que el análisis de datos y la inteligencia artificial han llegado para quedarse y que la comunidad académica necesita discutir estos temas antes de que sea atropellada por la realidad, en particular por las empresas, que ya están explotando en beneficio propio algunos de estos datos hoy en día.

El trabajo se basa en tres categorías de acción: «mitigación de riesgos», «opciones estratégicas» y «acciones comunitarias». 
La primera categoría, «mitigación de riesgos», incluye elementos como la creación de un inventario de datos, mecanismos de coordinación en las entidades, el análisis de los datos y las políticas de privacidad, las prácticas de contratación abierta, y presenta además grandes iniciativas, como el rechazo de los acuerdos de confidencialidad de los contratos de las editoras comerciales, aunque se debe reconocer que es un asunto complejo de lograr. 

En las «opciones estratégicas» se hace un llamamiento para que se celebren los debates necesarios sobre los pros y los contras de la inteligencia artificial y sus repercusiones en la equidad, la privacidad y la asignación de recursos de las entidades. Plantea debates indispensables, como el uso de métricas cuantitativas frente a cualitativas y la explotación comercial de la propiedad intelectual frente al intercambio de conocimiento.

La última categoría, «acciones comunitarias», se centra en «posibles soluciones estructurales para fomentar un escenario abierto y competitivo para el análisis de datos y de información que esté alineado con los intereses de las instituciones académicas y las comunidades a las que sirven» (p. 22), con un importante llamamiento a la aplicación colectiva de prácticas estratégicas, presentando la posibilidad de crear una infraestructura o adquirirla, establecer estructuras de gobernanza inclusivas, aprovechar las políticas de apoyo al control comunitario o ajustar las relaciones con las partes interesadas, en las que se destaca el papel de los bibliotecarios que «viven y respiran datos e información todos los días y tienen una oportunidad única de aportar su experiencia, entre otras cosas» (p.29).

Aunque el documento no pretende aportar soluciones sino interrogantes es inevitable cuestionarse, por ejemplo, si los encargados de estos debates serán profesionales más próximos de áreas técnicas como la informática, o más centrados en la explotación económica. Y si serán conscientes de las repercusiones y el alcance social de las decisiones a tomar, es decir, de las consecuencias en la comunidad universitaria y en la sociedad. Para minimizar los aspectos negativos sería importante que los gestores tuvieran presente la importancia de la participación de profesionales de diferentes áreas del conocimiento. 

La transparencia de algoritmos y procedimientos es una de las principales claves para llevar a cabo la iniciativa, siempre con la participación de la comunidad universitaria. Esta participación de la comunidad y de especialistas de diversas áreas puede ser de gran utilidad para aprovechar mejor los recursos, así como para demostrar cómo debe ser una gestión de datos transparente y la utilización de algoritmos éticos que respeten la privacidad y los derechos de todas las personas involucradas.

Este informe es una llamada de atención, una alerta de un presente con aspecto de futuro imaginado en la mente de algunos como una distopía futurista, sobrepasando las actuales discusiones sobre la gestión de datos de investigación, para presentar un panorama mucho más amplio: la gestión de todos los datos que se generan en el seno de la universidad, en el ejercicio de sus funciones, y su explotación.

En un momento donde las universidades se han visto forzadas a la digitalización de algunos de sus procesos y a tomar decisiones de calado, como por ejemplo la utilización del ecosistema de aplicaciones Google GSuite por parte de la Universidad de Granada, que están directamente relacionadas con la utilización comercial de algunos «datos grises» de los participantes, la discusión propuesta por la SPARC es fundamental.
Si se actúa con rapidez aún es posible recuperar la soberanía de un espacio hasta ahora reservado a las grandes corporaciones tecnológicas, recuperando el control y capitalizando los beneficios tanto sociales como económicos. 

Sin lugar a dudas, una lectura obligada para los responsables de las universidades públicas y privadas de todo el mundo.

Bibliotecas de investigación, Wikimedia y datos abiertos enlazados

David Rodríguez Mateos
Departamento de Comunicación
Universidad Carlos III de Madrid


ARL White Paper on Wikidata Opportunities and Recommendations (2019). ARL Task Force on Wikimedia and Linked Open Data. Washington D.C.: Association of Research Libraries – Wikimedia Foundation. 59 p. Disponible en: <https://www.arl.org/wp-content/uploads/2019/04/2019.04.18-ARL-white-paper-on-Wikidata.pdf>. [Consulta: 19/05/2020].


¿Cómo conseguir que las principales bibliotecas universitarias de Estados Unidos y Canadá, y algunos otros grandes centros con recursos de información pública de esos países, aumenten la visibilidad de sus colecciones, de sus actividades y de sus investigadores? ¿Y, cómo compartir esfuerzos para aprovechar su experiencia describiendo esos contenidos? Responder, entre otras, a estas dos preguntas fue lo que llevó a la Association of Research Libraries (ARL) a unir sus fuerzas con una de las iniciativas de difusión de conocimiento colaborativo más conocidas del mundo: la Wikimedia Foundation, organización responsable de la Wikipedia.

Servicios relacionados con los datos de investigación por parte de las bibliotecas universitarias: mucho a ofrecer, mucho por formar

Alexandre López-Borrull
Estudis de Ciències de la Informació i de la Comunicació
Director del grau d'Informació i Documentació
Universitat Oberta de Catalunya (UOC)


Tenopir, Carol; Kaufman, Jordan; Sandusky, Robert; Pollock, Danielle (2019). Research data services in academic libraries: where are we today? [Middletown, CT]: Choice. (A Choice white paper). Disponible en: <https://www.choice360.org/content/2-librarianship/5-whitepaper/tenopir-white-paper-2019/tenopir_121019_rds.pdf>. [Consulta: 01/04/2020].


Choice es una unidad editorial de la Association of College & Research Libraries (ACRL), una división de la American Library Association (ALA). Choice y ACRL ofrecen herramientas de desarrollo profesional de biblioteconomía, dentro de las cuales se incluyen seminarios, podcasts, libros blancos, ensayos bibliográficos y publicaciones digitales, pensados para formar y reforzar las habilidades de los bibliotecarios. En este caso, se trata de un informe liderado por la reconocida profesora Carol Tenopir juntamente con tres profesores más de diversas universidades de los Estados Unidos.

FAIR x FAIR: recomendaciones para repositorios de datos de investigación FAIR

Tony Hernández-Pérez
Departamento de Biblioteconomía y Documentación
Universidad Carlos III de Madrid


Alcalá, Mireia; Anglada, Lluís (2019). FAIR x FAIR: requisitos factibles, alcanzables e implementables para un repositorio de datos de investigación FAIR. [Barcelona]: Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC). 42 p. Disponible en: <https://recercat.cat//handle/2072/356460>. [Consulta: 09/09/2019]. 


La gestión de datos de investigación está suponiendo ya o supondrá a corto plazo un reto para todas las bibliotecas universitarias y centros de investigación. Y surgen las dudas: ¿Acometer el proyecto ya o esperar a que todo esté un poco más maduro? ¿Almacenar datos finales o almacenar también datos provisionales? ¿Ceñirse sólo a datos de disciplinas que no tienen repositorios de datos ya consolidados o para todas las disciplinas? A estas y otras preguntas sobre repositorios de datos de investigación trata de responder el informe que aquí se reseña.

Recogiendo la realidad de los principios FAIR en las instituciones británicas

Fernanda Peset
Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada, Universitat Politècnica de València
 
Christian Vidal Cabo
Colaborador de la Cátedra de Transparencia y Gestión de Datos, Universitat Politècnica de València
 
Fernanda Garzón-Farinós
Directora Máster Universitario en Cuidados de Enfermería en Diálisis y Trasplante Renal, Universidad Católica de Valencia «San Vicente Mártir»
 
Pablo Lara Navarra
Profesor Agregado de los Estudios de Información y Comunicación, Universitat Oberta de Catalunya
 
Antonia Ferrer-Sapena
Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada, Universitat Politècnica de València


Allen, Robert; Hartland, David (2018). FAIR in practice: Jisc report on the Findable Accessible Interoperable and Reuseable Data Principles. Bristol: Jisc. 79 p. Disponible en: <https://zenodo.org/record/1245568#.XIo7daBCfcs>. [Consulta: 13/03/2019].


Empecemos por el principio. Se ha hablado mucho últimamente de los principios FAIR (findable, accessible, interoperable and reusable). Desde que F1000 los lanzó formalmente en 2016 se quieren impulsar como una capa que atraviese a cualquier tipo de datos. Se supone que pueden ser aplicados a todos, pero especialmente a los de investigación, donde la heterogeneidad impone una necesaria estandarización. Pero los principios FAIR no indicaban exactamente cómo implantarlos. Y como se suele decir, el papel lo aguanta todo, pero ¿qué ocurre en la práctica, en la realidad de las instituciones? En este informe veremos qué ha averiguado el JISC (Joint Information Systems Committee) al respecto: cómo se han implantado estos principios en el ambiente académico del Reino Unido. 

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