Fernanda Peset

Preservación de datos de investigación: estrategias prácticas

Antonia Ferrer Sapena, Universidad Politécnica de Valencia
Enrique A. Sánchez Pérez, Universidad Politécnica de Valencia
Fernanda Peset, Universidad Politécnica de Valencia


Johnston, Lisa R. (ed.) Curating research data. Chicago: Association of College and Research Libraries, 2017- . «Volume one: practical strategies for your digital repository». 285 p. Disponible en:  http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/publications/bo.... [Consulta: 03/07/17].


Este primer volumen de una obra mayor trata distintos aspectos que van unidos a la conservación de datos de investigación.

La introducción de Lisa R. Johnston resume de manera clara cada uno de los principales apartados del libro. Johnston ha sido bibliotecaria de los servicios de investigación y codirectora del repositorio institucional de la University of Minnesota, capacitación que le permite señalar los desafíos a los que se enfrentan los profesionales encargados del tratamiento de los datos. Los considera los primeros usuarios, por lo que son quienes desde el primer momento deben identificar los problemas que puede tener su reutilización. En esta introducción, además, se define la terminología que se utiliza así como los motivos por los cuales se desarrollan los servicios de conservación, los requisitos que deben tener y las políticas para su intercambio.

Triple salto mortal de los datos de investigación: sinergias del LEARN toolkit of best practice for research data management

Fernanda Peset, Universitat Politècnica de València
Ana Doñate-Cifuentes, Universidad CEU Cardenal Herrera
Antonia Ferrer-Sapena, Universitat Politècnica de València


LEARN toolkit of best practice for research data management (2017). [S.l.]: UCL [et al.]. Disponible en: http://learn-rdm.eu/wp-content/uploads/RDMToolkit_rev06-17.pdf


“El todo es más que la suma de sus partes” Aristóteles, Metafísica.

Una vez más el número tres protagoniza nuestras reseñas. Número asociado a la creatividad, a la sociabilidad, a la comunicación científica… por no hablar de su relación con la naturaleza, la religión o las artes. No queremos parecer supersticiosos, pero es que de nuevo este informe refleja ese tres: se estructura en tres grandes partes y, como anotamos en título y cita, su suma produce sinergias que van más allá que la pura suma de las partes.
Pasemos ahora a revisarlo desde presupuestos objetivos. Este informe del proyecto LEARN supone un paso más en los temas sobre la gestión de datos de investigación (RDM) que la LERU identificó en su Hoja de ruta para los datos de investigación (2013; Aleixos et al., 2015). Cubre gran parte de las intenciones que LEARN propuso suministrar:

Tres eran tres las hijas del rey: planteamiento, desarrollo y explotación en datos científicos

Inma Aleixos. Universitat Politècnica de València
Ricardo Albiñana. Universitat Oberta de Catalunya
José Morales.  Universitat Ramon Llull
Fernanda Peset. Universitat Politècnica de València
 

- Erway, Ricky. 2013. Starting the Conversation: University-wide Research Data Management Policy. Dublin, Ohio: OCLC Research. http://www.oclc.org/content/dam/research/publications/library/2013/2013-08.pdf
- LERU Research data Working group / LERU Roadmap for research data // LERU, 2013. Advice paper; 14. http://www.uzh.ch/research/LERU_Roadmap_for_Research_data.pdf
- Sergey Filippov / Mapping Text and Data Mining In academic and Research Communities in Europe // Lisbon Council 2014; special briefing issue 16. http://www.lisboncouncil.net/publication/publication/109-mapping-text-and-data-mining-in-academic-and-research-communities-in-europe.html

Parece que seguimos con la tradición de reseñar en una sola nota tres informes de temática común (Peset, 2013; Fenoll 2014). Vayamos pues a la tercera vez, completando el 3 con 3. Tratando de buscar un hilo conductor entre los informes de esta nota, podríamos leerlos de la siguiente manera: comenzaríamos por Erway, seguiríamos con LERU y terminaríamos en Filippov. Y pasaremos a exponer por qué lo hemos deducido tras su lectura: el primero identifica los stakeholders en el escenario de los datos de investigación y plantea el rol líder que puede asumir la biblioteca; el segundo informa exhaustivamente sobre qué debe acometerse; y por último, Filippov es una muestra de cómo el análisis de los datos con técnicas de minería pone en valor los datasets, única justificación de la extendida frase "los datos son el nuevo petróleo de la economía".

El camino incierto de la gestión de los datos

Alicia García-García
Universidad Católica de Valencia

Fernanda Peset
Universitat Politècnica de València
 

Council on Library and Information Resources (2013). Research Data Management: Principles, Practices, and Prospects. Washington, D.C.: CLIR. ISBN 978-1-932326-47-5 http://www.clir.org/pubs/reports/pub160/pub160.pdf

El Informe del Council on Library and Information Resources examina cómo los organismos de investigación y los profesionales de las bibliotecas y de ciencias de la información (LIS) pueden responder a los requerimientos de las agencias de financiación para la gestión de los datos de investigación (National Science Foundation-NSF y National Institutes of Health-NIH). Recoge seis interesantes estudios que pivotan sobre el proyecto DataRes, que se describe detalladamente en los dos primeros trabajos (Halbert, 2013 y Keralis, et al., 2013). El tercero (Crabtree, et al., 2013) es la Declaración de Denton, que resume los principios e intenciones que surgen de DataRes. El cuarto trabajo (Deards, 2013) proporciona un nuevo estado de la cuestión. El quinto (Jordan, et al., 2013) es una revisión de iniciativas y proyectos. El último (Jahnke y Asher, 2013) aborda los aspectos éticos desde una perspectiva cuasi filosófica, lo que confiere un interés especial a este trabajo.

Tres en uno, tres informes sobre la gestión de los datos de investigación

Alicia García-García
Universidad Católica de Valencia
 
Fernanda Peset
Universitat Politècnica de València

Grupo de Trabajo de "Depósito y Gestión de datos en Acceso Abierto" del proyecto
RECOLECTA (2012). La conservación y reutilización de los datos científicos en España. Informe del
grupo de trabajo de buenas prácticas
. Madrid: Fundación Española para la Ciencia y
la Tecnología, FECYT. <http://www.recolecta.net/buscador/documentos/informe_datos_cientificos_en_esp.pdf>. [Consulta: 4 agosto 2013].
 
The Royal Society (2012). Science as an open enterprise: open data for open science. London: The Royal Society. <http://royalsociety.org/uploadedFiles/Royal_Society_Content/policy/projects/sape/2012-06-20-SAOE.pdf>. [Consulta: 4 agosto 2013].
 
Tenopir, Carol; Birch, Ben; Allard, Suzie (2012). Academic Libraries and Research Data Services: Current Practices and Plans for the Future. Chicago: Association of College and Research Libraries. <http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/publications/whitepapers/Tenopir_Birch_Allard.pdf>. [Consulta: 4 agosto 2013].

El hilo conductor de estos informes es la gestión de los datos derivados de la investigación. Tres trabajos recopilatorios, acometidos desde tres escenarios diferentes. Como comenzaba un clásico chiste, "Va un inglés, un español y un norteamericano...", quienes abordando un mismo objeto de estudio, los datos de investigación, son en esencia diferentes entre sí.

Los tres se aproximan al tema desde una perspectiva de escala nacional. Pero los datos de investigación, al igual que otros muchos aspectos de la comunicación científica, tienen una dimensión internacional ineludible. Por esta razón, se observan puntos comunes en los tres documentos. Como ejemplo, vemos que la definición de datos de investigación utilizada en el español proviene de la Universidad de Melbourne:

Los datos de la investigación son hechos, observaciones o experiencias en que se basa el argumento, la teoría o la prueba. Los datos pueden ser numéricos, descriptivos o visuales. Los datos pueden ser en estado bruto o analizado, pueden ser experimentales u observacionales. Los datos incluyen: cuadernos de laboratorio, cuadernos de campo, datos de investigación primaria (incluidos los datos en papel o en soporte informático), cuestionarios, cintas de audio, videos, desarrollo de modelos, fotografías, películas, y las comprobaciones y las respuestas de la prueba. Las colecciones datos para la investigación pueden incluir diapositivas; diseños y muestras. En la información sobre la procedencia de los datos también se podría incluir: el cómo, cuándo, dónde se recogió y con qué (por ejemplo, instrumentos). El código de software utilizado para generar, comentar o analizar los datos también pueden ser considerados datos.

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