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Introducción a la Gestión de Datos de Investigación

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por Fernando Ariel Lopez del CITRA (CONICET - UMET).

Esta charla forma parte de la serie de webinars "Abriendo América Latina: cómo podemos desde las bibliotecas contribuir a la Ciencia Abierta".

Más información en http://aprender3c.org/

Published in: Science
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Introducción a la Gestión de Datos de Investigación

  1. 1. Introducción a la Gestión de Datos de Investigación Fernando Ariel Lopez CITRA (CONICET / UMET) APRENDER 3C @fernando__lopez @Aprender3C
  2. 2. Los DATOS son el petróleo…. … pero si no se destilan, NO SIRVE
  3. 3. ¿Qué es la GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN (GDI)?
  4. 4. Es el proceso activo de manejo de los datos generados en una investigación. La GDI se realiza de forma continua y cubre todas las decisiones relacionadas con la gestión de los datos a lo largo de su ciclo vital, ETAPAS que abarca el GDI: ● Planificación de la investigación ● Ejecución de la investigación ● Diseminación de sus resultados ● Preservación de los conjuntos de datos de forma que estos sean precisos, completos, auténticos y fiables, y se mantengan accesibles y reutilizables a lo largo del tiempo.
  5. 5. (1) POLÍTICA DE DATOS DE INVESTIGACIÓN: ● Institucional, Nacional y/o Financiadores Públicos o Privados ● ¿Qué debe o puede incluir?
  6. 6. (2) CICLO DE VIDA DE LOS DATOS DE INVESTIGACIÓN
  7. 7. (3) PLAN DE GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN
  8. 8. PLAN DE GESTIÓN DE DATOS DE INVESTIGACIÓN (PDG) Es un documento formal elaborado por el investigador o grupo de investigación, que se desarrolla al inicio de un proyecto de investigación (puede repetirse a la mitad y al final del proyecto). Describe todos los aspectos de la gestión de los datos: ● ¿Qué tratamiento van a recibir los conjuntos datos de investigación (dataset) recopilados o generados en el curso de un proyecto de investigación? ● ¿Qué se hará con los datos durante y después del proyecto de investigación? FINALIDAD: herramienta de apoyo durante el ciclo de vida de aquellos datos que se recopilen, se procesen o se generen en el ámbito de un proyecto.
  9. 9. VENTAJAS DE USO de PLANES DE GESTIÓN DE DATOS ● Se pueden encontrar y comprender los datos cuando se necesite utilizarlos. ● Se garantiza la continuidad del proyecto independientemente de la participación de los investigadores. ● Se evitan duplicaciones y tareas innecesarias. ● El mantenimiento del conjunto de datos generados permite la validación de los resultados. ● Los datos se pueden compartir permitiendo un alto nivel de colaboración y de avance en la investigación. ● Los datos que se ofrecen en abierto tendrán una gran visibilidad. ● La reutilización de los datos, citados por otros investigadores aumenta el prestigio de la investigación. ● Otros investigadores que utilicen los datos pueden citarlos, así la investigación obtendrá más prestigio.
  10. 10. (4) INFRAESTRUCTURAS DE DATOS DE INVESTIGACIÓN
  11. 11. (A) Repositorio Interoperable de Datos ● Datos Públicos Argentina (CKAN, OKF), ● Zenodo (Invenio, CERN) ● DRYAD, PLICSS, LAGOS (DSpace, MIT & HP), ● Harvard DATAVERSE (Eprints) (B) Plataforma de Trabajo para Investigadores ● OSF, HubZero, MyExperiment.org, etc. (C) Cluster de Almacenamiento y/o Procesamiento
  12. 12. EJEMPLOS DE PROYECTOS / HERRAMIENTAS
  13. 13. opensourcemalaria.org
  14. 14. www.protocols.io
  15. 15. OSF es un repositorio de gestión de proyectos gratuito y de código abierto que apoya a los investigadores en todo el ciclo de vida de su proyecto. https://osf.io/ Open Science Framework
  16. 16. Data Scientist / Científicos de Datos La profesión del futuro. Es el encargado en extraer el conocimiento de los datos. Para ello debe tener sólidos conocimientos estadísticos, poseer destrezas para resolver problemas, hacer preguntas y explicar los resultados obtenidos.
  17. 17. Bibliotecari@ de Datos / Data Librarian Es un término ad-hoc, es la aplicación de los principios y las prácticas tradicionales de los bibliotecarios a los datos. El perfil del bibliotecario de datos requiere: ● Competencias informáticas ● Conocimiento de la disciplina (corpus, prácticas de investigación y flujos de trabajo) ● Gestión de datos: ○ adquisición (desarrollo de la colección), ○ organización (catalogación y metadatos), ○ preservación y conservación a largo plazo ○ implementación de servicios adecuados para los usuarios.
  18. 18. Ejemplo en ARGENTINA
  19. 19. Ley 26.899 Creación de Repositorios Digitales Institucionales de Acceso Abierto, Propios o Compartidos (noviembre de 2013/ Regl. 2016) http://bit.ly/Ley26899 Producción científico-tecnológica: artículos de revistas, trabajos técnico-científicos, tesis académicas, entre otros. Obligaciones para Investigadores e Instituciones de CyT
  20. 20. Ley 26.899 Creación de Repositorios Digitales Institucionales de Acceso Abierto, Propios o Compartidos + Datos Primarios de Investigación (deben ser depositados 5 años del momento de su recolección.) REQUISITOS: ● Política de Datos de Investigación ● Datos Primarios (data set) ● Plan de Gestión de Datos (DMP) ● Deposito “data set” en Repositorio de Datos ● (Fecha: Diciembre de 2018)
  21. 21. OPORTUNIDADES e INVITACIÓN ● Contribuir al avance de la ciencia y de la sociedad, maximizando la visibilidad y el impacto de la inversión en Investigación ● Generar un grupo de interés, cooperativo y colaborativo para acordar estándares de trabajo, normalización y gestión de datos, a nivel nacional, regional e internacional. ● Empoderar/nos en la Gestión de Datos de Investigación ● Financiamiento y Desarrollo de e-infraestructuras cooperativas a nivel nacional y/o regional.
  22. 22. Referencias Declaración de Paraná sobre Ciencia Abierta sobre Ciencia Abierta, Reproducible y Replicable (2018). [link] Manifiesto de la Ciencia Abierta: Hacia una ciencia abierta inclusiva para el bienestar social y ambiental (2015) OCDSNet [link] Hartley, Martini y López (2018). Ciencia Abierta: ciencia para la ciencia en la sociedad y para la sociedad. [link] Bernal, Isabel y Román-Molina, Juan; Digital.CSIC (2014). Prácticas en la gestión, difusión y preservación de datos de investigación en el CSIC. [link] FOSTER [link] OpenScience MOOC [link] MOOC de Acceso Abierto en Aprender 3C [link] Recursos Educativos Abiertos de la comunidad colaborativa Aprender 3C [link] Ameli Conocimiento Abierto [link]
  23. 23. ¿PREGUNTAS?
  24. 24. Muchas Gracias Fernando Ariel Lopez CITRA (CONICET / UMET) APRENDER 3C @fernando__lopez @Aprender3C flopez@conicet.gov.ar COMPARTAN

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