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Gestión de datos de investigación.

Guía diseñada para entender qué son los datos de investigación y herramientas para gestionarlos

Los Datos de Investigación

Datos de investigación son "todo aquel material que sirve para certificar los resultados de la investigación que se realiza, que se han registrado durante ella y que se ha reconocido por la comunidad científica" (Torres–Salinas; Robinson–García; Cabezas–Clavijo, 2012), es decir, se trata de cualquier información reunida, utilizada o generada en la experimentación, observación, medición, simulación, cálculo, análisis, interpretación, estudio o cualquier otro proceso de indagación que sustente y justifique las aportaciones científicas que se difunden en las publicaciones de investigación.

Se presentan en cualquier formato y soporte, por ejemplo:

  • Archivos numéricos, hojas de cálculo, tablas, etc.
  • Documentos de texto en distintas versiones
  • Imágenes, gráficos, archivos de audio, vídeo, etc.
  • Código o registros de software, bases de datos, etc.
  • Datos geoespaciales, información georreferenciada

 

 

Datos abiertos son datos que pueden ser utilizados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona, y que se encuentran sujetos, cuando más, al requerimiento de atribución y de compartirse de la misma manera en que aparecen.

 

La definición de apertura completa da detalles precisos de lo que significa. Para resumir lo más importante:

  • Disponibilidad y acceso: la información debe estar disponible como un todo y a un costo razonable de reproducción, preferiblemente descargándola de internet. Además, la información debe estar disponible en una forma conveniente y modificable.
  • Reutilización y redistribución: los datos deben ser provistos bajo términos que permitan reutilizarlos y redistribuirlos, e incluso integrarlos con otros conjuntos de datos.
  • Participación universal: todos deben poder utilizar, reutilizar y redistribuir la información. No debe haber discriminación alguna en términos de esfuerzo, personas o grupos. Restricciones “no comerciales” que prevendrían el uso comercial de los datos; o restricciones de uso para ciertos propósitos (por ejemplo sólo para educación) no son permitidos.

Amplia la información con estas dos lecturas recomendadas:

El acrónimo FAIR data agrupa los cuatro principios que le dan significado, referidos a cualidades precisas y medibles que debería tener toda publicación formal de datos:

Fuente: Wikipedia Commons 

  • Encontrable: se pueden localizar, para lo que se acompañan de metadatos que identifican, describen y permiten localizar los datos.
  • Accessible: son accesibles, porque pueden recuperarse mediante protocolos estandarizados de comunicación y los metadatos persisten aun cuando los datos dejen de estar disponibles.
  • Interoperable: son interoperables, esto es, se presentan de forma que puedan ser utilizados por otras aplicaciones o flujos de trabajo e incluyen referencias a otros datos
  • Reusable: se pueden reutilizar, porque queda clara la procedencia de los datos y las condiciones de su reutilización.

La herramienta online FAIR-Aware, desarrollada por el proyecto FAIRsFAIR, ayuda a entender mejor los principios FAIR y como contribuyen a mejorar el valor e impacto de los datos de investigación.

 

Fuente: Australian National Data Service. FAIR principles 

Ampliar información en   GO FAIR 

ciclo de los datos de investigación

Fuente: REBIUN.Ciclo de los datos científicos

Biblioteca de la Universidad de Extremadura