Datos de investigación

El hecho de compartir y usar datos de investigación puede aumentar el impacto, la validez, la reproducibilidad, la eficiencia y la transparencia de la investigación científica.

Hacemos los datos efectivos

En Elsevier creemos que hay 10 aspectos de datos altamente efectivos y que pueden funcionar como una hoja de ruta para el desarrollo de mejores procesos y sistemas de gestión de datos a lo largo del ciclo de vida de los mismos. Estas características se detallan a continuación:

1. Almacenados
   El primer paso en la jerarquía de las necesidades de los datos de investigación es que los datos que se hayan adquirido deben almacenarse.
2. Preservados
   Una vez que se almacenan los datos, deben preservarse de una forma independiente al formato o en una obsolescencia de los datos de riesgo.
3. Accesibles
   Aun cuando los datos se almacenan y preservan, no significa necesariamente que sean automáticamente accesibles. Tanto los investigadores como las máquinas seguramente deseen acceder a los datos para realizar metanálisis, por ejemplo, u otros tipos de reutilización.
4. Recuperables
   Incluso si los datos se almacenan, preservan y, en principio, son accesibles, no sirven de mucho si otros no pueden recuperarlos.
5. Citables
   Uno de los obstáculos para el uso compartido de datos ha sido que requiere un trabajo extra de los investigadores por una pequeña recompensa. Las citaciones de datos pueden cambiar eso porque pueden incorporarse fácilmente al sistema de recompensas actual basado en citaciones de artículos.
6. Comprensibles
   Para que los datos pueden reutilizarse, es necesario que esté claro qué unidades de medida se han usado, cómo se han recopilado los datos y qué abreviaturas y parámetros se han usado. La procedencia de los datos es esencial para la comprensión.
7. Revisados
   Aunque la revisión por pares de artículos de investigación es muy habitual, sigue siendo poco habitual en el caso de los datos de investigación. Sin embargo, es un paso importante en lo que concierne al control de calidad y la fiabilidad de los datos.
8. Reproducibles
   La reproducción de los resultados de las investigaciones es una gran preocupación para la ciencia. La irreproducibilidad a menudo da lugar a la falta de elementos de los datos de investigación que son necesarios para lograr los mismos resultados de investigación. Este es el caso de los recursos (p. ej., anticuerpos, organismos modelo y software) registrados en la bibliografía biomédica que a menudo carecen de suficientes detalles para permitir su reproducción o reutilización.
9. Reutilizables
   La ventaja clave de que se compartan los datos de investigación para la amplia comunidad científica es la capacidad de reutilizar estos datos. Solo cuando los datos de la investigación sean suficientemente fiables y reproducibles, los reutilizarán otros investigadores.
10. Integrados
    Creemos que es importante integrar estas nueve características de los “datos de investigación altamente efectivos”. Por ejemplo, los datos deben preservarse para poder reutilizarse. Para ser citables, deben ser accesibles. Pero, además, en la creación de sistemas para la reutilización o la citación de datos, deben tenerse en cuenta las prácticas de los sistemas actuales para el almacenamiento y el uso compartido de datos.
    Estas nueve características y el décimo paso de integración se han recopilado como un principio orientativo mediante el cual puedan ordenarse y verificarse las prácticas de gestión de datos de investigación, en lugar de como una prescripción para el rendimiento perfecto.

Más información (en inglés)

• Política sobre los datos de investigación
• Uso compartido de datos de investigación
• Más información acerca del informe sobre datos abiertos
• Más información sobre los 10 aspectos de los datos altamente efectivos

Gestión de datos de investigación

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