Los autores pueden enviar su conjunto de datos a depósitos de datos, por disciplinas y reconocidos por la comunidad, incluídos en su listado.
Gestión de los datos de investigación
La importancia de la gestión de los datos en el ámbito de la investigación ha ido en aumento en los últimos años, junto con la posibilidad de difundirlos y compartirlos con otros investigadores e investigadoras y con el público en general.
Gestión de los datos de investigación en la UOC
La gestión de los datos de investigación (RDM) engloba la organización, la estructura, el almacenamiento y el tratamiento de los datos utilizados o generados durante un proyecto de investigación.
Está presente en todas las fases de una investigación:
- Creación de datos y planificación de su reutilización
- Procesamiento y organización: estructuración y metadatos
- Análisis
- Preservación: seguridad, acceso, almacenamiento y recuperación
- Compartición: para publicar y ser citado/a
- Reutilización
El Plan de gestión de datos de investigación
¿Qué es un plan de gestión de datos (PGD)?
Un plan de gestión de datos (data management plan, DMP) es un documento formal que describe el ciclo de vida de los datos tanto durante un proyecto de investigación como cuando este ya ha terminado. El objetivo del PGD es que se consideren aspectos como por ejemplo la metodología y los estándares que deben emplearse para gestionar los datos, compartirlos, conservarlos y preservarlos en el futuro.
El plan de gestión de datos no es un documento definitivo, sino que va evolucionando a lo largo del proyecto de investigación.
¿Cuáles son los aspectos legales sobre la protección de datos?
La protección de los datos personales incluye la protección de las libertades y los derechos fundamentales de las personas físicas aplicados a un proyecto de I+D+i, y también su protección ante la posible utilización por parte de terceros no autorizados.
¿Cuáles son los aspectos éticos sobre la protección de datos?
Los aspectos éticos afectan a los datos que se pueden mostrar, el tiempo y el anonimato de las personas implicadas, y respetan su dignidad e integridad para garantizar su privacidad y confidencialidad.
Recursos y documentación relacionada:
¿Con qué licencia puedes publicar tus datos?
El documento Guidelines on Open Access to Scientific Publications and Research Data in Horizon 2020 explicita:
"As far as possible, projects must then take measures to enable for third parties to access, mine, exploit, reproduce and disseminate (free of charge for any user) this research data. One straightforward and effective way of doing this is to attach Creative Commons Licence (CC-BY or CC0 tool) to the data deposited."
Puedes encontrar más información en:
¿Cómo se citan los datos?
DataCite establece que los datos deben citarse del mismo modo que citamos otras fuentes de información bibliográfica, como por ejemplo artículos o libros.
Citar los datos de investigación permite:
- Reutilizar los datos fácilmente y, además, verificarlos.
- Realizar el seguimiento del impacto que puedan tener los datos.
- Crear una estructura académica que reconozca y recompense a los productores de datos.
Modelos de estructura:
- Creador (año de publicación): Título. Editor. Identificador.
- Creador (año de publicación): Título. Versión. Editor [tipo de recurso]. Identificador.
Nota: el identificador corresponde a DOI, Handle o URL permanente (preferiblemente enlazable).
Puedes encontrar más información en:
¿Dónde puedes publicar los datos de investigación?
Data journals o revistas de datos en abierto
En los últimos años se ha dado un interés creciente por publicar los datos de investigación en abierto con el fin de favorecer la transparencia, la visibilidad y el impacto de la investigación, así como garantizar el acceso a los datos de forma libre y gratuita; asegurando su preservación, explotación y reproducción.
En este contexto, han aparecido los Data Journals o revistas de datos que comprenden dos tipologías principales:
- Publicación de datos como artículos de datos (o data paper): son revistas donde sólo se publican datos en forma de artículo de datos (data papers). Son un nuevo formato de publicación centrado en el conjunto de datos.
- Publicación de datos juntamente con el artículo (o enriched/enhanced publication): son revistas que presentan, conjuntamente, artículos y datos. Habitualmente, este tipo de revistas no recogen los datos completos si no que recomiendan donde se deben depositar (en repositorios de datos concretos) y enlazan a estos desde los artículos.
Algunos ejemplos de revistas de datos son las editoriales siguientes:
Ubiquity Press (serie de acceso abierto)
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Ofrece la red de repositorios de acceso abierto Dataverse. Echad un vistazo a la siguiente selección de data journals, según el área temática, tipo de acceso e impacto científico en los índices internacionales más relevantes.
Lista de data journals
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Echad un vistazo a la siguiente selección de data journals, según el área temática, tipo de acceso e impacto científico en los índices internacionales más relevantes.
Repositorios
- En el repositorio consorciado CORA. Repositori de Dades de Recerca. Este repositorio tiene como objetivo la publicación de los datos de investigación de toda la comunidad UOC. Para publicar tus datos de investigación en este repositorio, ponte en contacto con el servicio de gestión de datos de investigación.
- En un repositorio temático. Consulta cuál es el más adecuado en Re3data, Registry of Research Data Repositories.
- En otros repositorios multidisciplinarios. Consulta la tabla comparativa de repositorios elaborada por la Biblioteca de la Universitat Autònoma de Barcelona.
¿Qué son los datos de investigación?
La Comisión Europea (CE) define los datos de investigación como aquella información factual o numérica recogida para ser examinada y considerada como la base de un razonamiento, de una discusión o de un cálculo. Los datos incluyen estadísticas, resultados de experimentos, medidas y observaciones resultantes del estudio de campo, de encuestas o de entrevistas e imágenes.
A FAIRy Tale
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Un relato de ficción como guía fiel a los principios FAIR para los datos de investigación.
Tipos de datos de investigación
- Observacionales: datos capturados en tiempo real. Por ejemplo, neuroimágenes, datos de muestras, datos de sensores, datos de encuesta
- Experimentales: datos capturados en equipos de laboratorio. Por ejemplo, secuencias de genes, cromatogramas, datos de campos magnéticos
- Simulación: datos generados a partir de modelos de prueba. Por ejemplo, climatológicos, matemáticos o modelos económicos.
- Derivados o compilados: datos reproducibles, pero de difícil reproducción. Por ejemplo, de texto y minería de datos, modelos 3D, bases de datos compilados.
- De referencia: conglomerado o conjunto de datos. Por ejemplo, bancos de datos de secuencias de genes, estructuras químicas o portales de datos espaciales.
Beneficios de gestionar y compartir los datos
- Validación de los resultados obtenidos.
- Localización y comprensión de los datos.
- Reducción de la duplicidad de recogida de datos y los costes que ello comporta.
- Cumplimiento de los requisitos de las convocatorias de investigación.
- Fomento del debate científico.
- Fomento de la innovación y los nuevos usos potenciales de los datos.
- Fomento de la colaboración entre los usuarios de datos y sus creadores.
- Incremento del impacto y la visibilidad de la investigación.
- Aumento de la propia reputación cuando los demás citen la obra propia.
¿En quién recae la autoría de los datos?
Según el artículo 12 de la Ley de propiedad intelectual:
Las bases de datos «que por la selección o disposición de sus contenidos constituyan creaciones intelectuales» están protegidas por derechos de autor.
Sin embargo, los datos en bruto incluidos en una base de datos no tienen autoría, por tanto, no son objeto de propiedad intelectual.
Entidades financiadoras y datos de investigación
H2020
La Comisión Europea establece que todos los proyectos financiados mediante el proyecto Horizonte 2020 (H2020) deben elaborar un plan de gestión de datos (data management plan, DMP) y compartir los datos de forma tan abierta como sea posible. Además, los datos deben ser FAIR, es decir, encontrables (findable), accesibles (accessible), interoperables (interoperable) y reutilizables (reusable).
Más información:
Para las acciones financiadas por el Consejo Europeo de Investigación (ERC, por su sigla en inglés), puede consultarse el documento Guidelines on Implementation of Open Access to Scientific Publications and Research Data in projects supported by the European Research Council under Horizon 2020.
Plan Estatal 2017-2020
Con el fin de impulsar el acceso a los datos de investigación de los proyectos de I+D+i financiados, el Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020 menciona incluir, con carácter optativo:
Un plan de gestión de datos que se depositará en depósitos institucionales, nacionales o internacionales una vez finalizado el proyecto y transcurrido el plazo establecido en las correspondientes convocatorias, respetando siempre todas las situaciones en las que los datos deban protegerse por razones de confidencialidad, seguridad, protección o cuando sea necesario para la explotación comercial de los resultados obtenidos.