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Gestión de datos de investigación.

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

Al final de tu proyecto...

En la última fase del proyecto para poder compartir, reutilizar y citar los datos de la investigación, el investigador realizará las siguientes acciones:

Depositar los datos

                                 

El repositorio que se seleccione para guardar los datos debe garantizar su preservación a largo plazo, y la facilidad de recuperación y acceso a los mismos..

A la hora de elegir un repositorio hay tener en cuenta algunos aspectos:

Según el OpenAIRE Research Data Management Briefing Paper, los datos deben depositarse en un repositorio de datos según el siguiente orden de preferencia:

  1. Repositorio temático de datos consolidado para esa disciplina. Re3data o Data Repositories, por ejemplo, en Ciencias Sociales, World Values Survey o Wellcome Library en Historia de la Medicina

  2. Repositorio institucional de datos. Digital CSIC o Harvard Dataverse

  3. Repositorio multidisciplinar de datos. ZenodoDryadDataverseFigshare,  Mendeley Data,

  4. Otros repositorios de datos

  5. Junto a las publicaciones científicas ODISEA

BUSCADORES DE REPOSITORIOS

Buscadores de repositorios también podrían ayudarte:

  • Re3data: registro mundial de repositorios de datos de investigación de diferentes disciplinas académicas. Gestionado y mantenido por DataCite.
  • Fairsharing: buscador de estándares, repositorios de datos y políticas de acceso abierto en todas las disciplinas.
  • Repository Finder: permite a los investigadores buscar el repositorio más adecuado para depositar los datos.

ACCIONES PARA DEPOSITAR LOS DATOS

El depósito de datos implica una serie de tareas, algunas de las cuales deben contemplarse durante todo el proceso:

  • Seleccionar los datos que se van a depositar: limpiar y procesar los datos en bruto 
  • Realizar una copia maestra del dataset definitivo para asegurar su integridad. 
  • Elegir qué datos estarán accesibles al público.( Tener en cuenta el marco legal que afecta a los datos de investigación: propiedad intelectual, confidencialidad, privacidad y protección de datos de carácter personal).
  • Anonimizar los datos de carácter personal. OpenAir recomienda la utilización de la herramienta Amnesia de anonimización de datos, que permite borrar de los datos toda aquella información identificativa (nombres, código postal, fechas de nacimiento...) 
  • Depositar los datos en un repositorio junto a la documentación necesaria para facilitar su reutilización.
  • Aportar los metadatos necesarios para la creación del registro en el repositorio
  • Enlazar al DOI de los datos depositados en el repositorio, si se publican los resultados de la investigación en una publicación científica.

LIMITACIONES AL DEPOSITAR LOS DATOS

  • Si los datos constituyen o contienen información sensible
  • Si los datos no son de propiedad de quienes los han recopilado o cuando esta es compartida por más de una parte, sean personas o instituciones.
  • Si los datos tienen un valor financiero asociado a su propiedad intelectual,

 

Difundir en Data Journal/ Data base

Los data journals son revistas académicas que publican datasets (o conjunto de datos)  y data papers (artículos centrados en los datos en sí mismos y no en las hipótesis, análisis y conclusiones extraídas a partir de estos datos).

BENEFICIOS DE PUBLICAR EN DATA JOURNALS

La publicación de los datos de investigación en data journals ofrece múltiples beneficios a los investigadores:

  • Proceso de revisión por pares que garantiza la calidad de los datos

  • Publicación de datos de investigación con un alto potencial de reutilización

  • Facilita la cita y reconocimiento académico

  • Difusión en Acceso Abierto respetando el reconocimiento a los autores

  • Mejora la transparencia en la investigación

  • Asignación de un DOI (Digital Object Identifier) a los datos de investigación

LISTADOS DE DATA JOURNALS

 

Data papers, son artículos centrados en los datos en sí mismos (descripción, metodología, motivación, etc.) y no en las hipótesis, análisis y conclusiones extraídas a partir de estos datos.Permite comprender cuándo, cómo y porque se recopilaron los datos y cuál es el producto derivado de esos datos.

Un data paper no contiene hipótesis ni argumentaciones basadas en los datos; se centra en describir de manera detallada los datasets a los que hace referencia.

BENEFICIOS DE PUBLICAR EN DATA PAPER

Los beneficios de publicar un data paper son :

  • Recibir crédito a través de la indexación y citación del trabajo publicado, de la misma manera que con cualquier publicación académica convencional, ofreciendo beneficios a los autores en términos de reconocimiento académico y laboral.
  • Aumentar la visibilidad, usabilidad y credibilidad de los recursos de datos que publicas.
  • Realizar un seguimiento más eficaz del uso y de las citas de los datos que publicas.
  • Incluye la revisión por pares del dataset que garantiza su calidad

EJEMPLO DE DATA PAPERS

  • Lanna J, da Silva L, Morim M, Leitman P, Queiroz N, Filardi F, Dalcin E, Oliveira F, Forzza R (2018) Herbarium collection of the Rio de Janeiro Botanical Garden (RB), Brazil. Biodiversity Data Journal 6: e22757. doi:10.3897/BDJ.6.e22757.

 

Biblioteca de la Universidad de Extremadura