Fernanda Peset

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. 

En la diferencia está la riqueza. Cuatro informes relatan cuatro casos de gestión de datos de investigación

Fernanda Peset, Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada-Universitat Politècnica de València
Tomás Saorín, Universidad de Murcia
José Morales Aznar, Universitat Ramon Lull


Bryant, Rebecca; Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2017). The realities of research data management. Part one: A tour of the research data management (RDM) service space. Dublin, Ohio: OCLC Research. 17 p. (OCLC Research report). Disponible en: doi:10.25333/C3PG8J. [Consulta: 18/12/2017].

Bryant, Rebecca; Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2017). The realities of research data management. Part two: Scoping the University RDM service bundle. Dublin, Ohio: OCLC Research. 35 p. (OCLC Research report). Disponible en: doi:10.25333/C3Z039. [Consulta: 18/12/2017].


Seguiremos con el leitmotiv que parece guiar gran parte de las reseñas para Blok de BiD, la magia de los números. Si hasta ahora la cifra clave era el tres, este año le sumamos uno y resulta un cuatro.

En 2017 han aparecido los dos primeros informes1 sobre gestión de datos de investigación de OCLC Research, de un total de cuatro programados. Y su número de volúmenes coincide con el número de contextos nacionales distintos que analiza, cuatro: Reino Unido, Estados Unidos, Australia y Países Bajos. ¿Corresponderán a los cuatro órdenes tradicionales de tierra, agua, aire y fuego? En fin, no vamos a poder saberlo, pero justamente las diferencias de modelo que se apreciarán en cada uno de los casos son las que otorgan riqueza al análisis. De hecho, una de sus aportaciones es la identificación de un marco de trabajo EEC (Educación, Expertos, Conservación) que permite comprender, comparar y perfilar los contornos del espacio en la gestión de los datos de investigación (en adelante, RDM):

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".

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