Atributos de calidad web para repositorios de datos de investigación en universidades

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Resumen

El nuevo modelo de ciencia abierta requiere de una infraestructura adecuada para preservar y compartir los datos de investigación. Ello ha implicado un desafío tanto para los investigadores como para las universidades y centros. Como respuesta se han creado más de dos mil repositorios de datos en el mundo, un cuarto por parte de estas instituciones, con diferentes softwares especializados.

El presente trabajo tiene como objetivo proponer atributos de calidad web para evaluar la interfaz de este tipo de sitios. Para ello se realizó una revisión sistematizada de literatura con directrices internacionales, requisitos técnicos y recomendaciones de expertos, detectando coincidencias.

Como resultado se ofrece un protocolo de análisis especialmente formulado para repositorios de datos de investigación, con parámetros e indicadores sobre la interfaz de usuario, localización, acceso y reutilización, conservación, difusión, evaluación y compromiso institucional.

A modo de conclusión se observa la necesidad de atender los aspectos específicos de este tipo de datos, relevando el papel de las bibliotecas universitarias para gestionarlos.

Introducción

Ciencia abierta y datos de investigación

Nos encontramos frente a una época de cambio en la forma de hacer ciencia que implica un desafío tanto para los investigadores como para las universidades y otras instituciones involucradas. Se trata de un nuevo paradigma fundamentado en que la ciencia debe ser abierta, colaborativa y hecha con y para la sociedad (Anglada y Abadal, 2018).

Es la llamada ciencia abierta, que se relaciona con los conceptos de datos abiertos, open peer review, software libre y acceso abierto. Este último se refiere a la práctica de proporcionar el acceso en línea a información científica reutilizable y gratuita.

Lo novedoso es que dicha información ya no se expresa solo en artículos de investigación revisados por pares y publicados en revistas académicas, sino también en los propios datos de investigación, ya sea editados o en bruto (European Commission, 2017).

Los datos de investigación se definen como registros de hechos –puntuaciones numéricas, textos, imágenes y sonidos– utilizados como fuentes primarias para la investigación y cada vez son más aceptados en la comunidad científica como necesarios para validar los resultados (OECD, 2007).

Ejemplos de estos datos son las estadísticas, mediciones, respuestas a encuestas, grabaciones de entrevistas, fotografías y observaciones resultantes del trabajo de campo. En concreto, Arano et al. (2011) distinguen como datos primarios a los experimentos científicos; los modelos y simulaciones; las observaciones; los datos derivados, tanto del proceso como de la combinación de datos sin procesar (raw data); los datos referenciales (por ejemplo, estructuras químicas o secuencias genómicas); y el material complementario, como instrucciones de codificación y guías para entrevistadores, entre otros.

Al estar disponibles en formato digital, los usuarios pueden acceder, extraer, explotar, reproducir y difundir datos de inves-tigación de acceso libre y de forma gratuita. Y, por cierto, al estar en abierto pueden reutilizarse también por otros cien-tíficos, transformarse mediante nuevos métodos o agregarse a otras fuentes, evitando así la duplicidad de ensayos, dando transparencia a su forma de obtención y permitiendo su vali-dación (Melero y Hernández-San-Miguel, 2014)

Ahora bien, aunque es una tendencia emergente, principalmente en las ciencias naturales, no todas las áreas del conocimiento la han adoptado con la misma extensión. La idiosincrasia particular de los investigadores de ciencias sociales y humanidades podría explicar que pocos de ellos dejen sus datos accesibles (Gómez, Méndez y Hernández-Pérez, 2016).Esto se puede deber también al desconocimiento de dónde y cómo compartir datos de investigación.

La ciencia abierta requiere de una infraestructura tecnológica adecuada (RECODE, 2014) y de un modelo de gestión (OpenAire, 2017). La falta de un marco para organizar, preservar y hacer que los datos estén disponibles a largo plazo, ha resultado en la pérdida o el descarte de valiosos datos de investigación (Witt, 2008).

Indicadores de análisis de repositorios de datos de investigación
Parte de los indicadores para evaluación de sitios web de repositorios. Fuente: artículo reseñado

Es por ello que en los últimos años diversas naciones y organismos internacionales determinantes para la política científica han puesto sus incentivos en el manejo y difusión de los datos. En Estados Unidos, el año 2003 los National Institutes of Health (NIH) instaron a que los investigadores compartiesen las fuentes primarias y otros materiales (Peset, Aleixandre-Benavent, Blasco-Gil y Ferrer-Sapena, 2017). Diez años más tarde, pasó a ser una exigencia por parte de la National Science Foundation (NSF) en sus instrucciones para la financiación de proyectos.

En 2004 los miembros de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OECD), junto a China, Rusia y Sudáfrica, aprobaron una declaración sobre el acceso a los datos de investigación generada con fondos públicos (OECD, 2004). En la misma línea, la comunidad de académicos, bibliotecarios y editores FORCE11 redactó un manifiesto propugnando un cambio en el modelo de creación y el intercambio de conocimientos para mejorar el enlace a los datos (FORCE11, 2011).

Así mismo, universidades e instituciones científicas del Reino Unido han establecido un concordato sobre datos abier-tos (UKRI, 2016) que busca garantizar que estén disponibles para su uso por parte de otros miembros de su comunidad de investigación, de acuerdo a los marcos legales, éticos, discipli-narios y regulatorios.

Por su parte, la Unión Europea (UE) promueve activamente hacer públicos los datos de investigación desde la primera convocatoria del programa marco Horizonte 2020. A través de su Open Research Data Pilot obliga a liberar los datos, las publicaciones y sus metadatos tan pronto como sea posible (European Commission, 2017).

En la próxima convocatoria 2021-2027 será obligatorio que se confeccione un plan de gestión de datos (Data Management Plan, DMP) y que se depositen los datos en abierto con el fin de incrementar la transparencia y la eficiencia, a través de una rápida diseminación de los resultados y de facilitar su reutilización (Alcalá y Anglada, 2019).

Este depósito de los datos debe hacerse siguiendo los principios FAIR (Findable, Accesible, Interoperable y Reusable), publicados inicialmente como un artículo científico de la revista Scientific Data, de Nature, los cuales detallan cualidades precisas y medibles que una publicación de datos debería seguir (Wilkinson et al., 2016). En tanto, el Plan S de Science Europe, si bien se refiere a publicaciones, obliga a las revistas a incorporar enlaces a datos y código en repositorios externos (López-Borrull, Ollé-Castellà, Abadal y García-Grimau, 2019)

(…)

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Referencia

Morales-Vargas, Alejandro; Codina Lluís. «Atributos de calidad web para repositorios de datos de investigación en universidades». Hipertext.Net, [en línea], 2019, n.º 19, pp. 49-62, https://raco.cat/index.php/Hipertext/article/view/3609061-12-2019 

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