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Datos de investigación

¿Qué son los datos de investigación?, ¿cómo se elabora un plan de gestión de datos?, ¿es obligatorio difundir los datos de investigación?, ¿qué repositorios de datos de investigación abiertos existen?

¿Cómo deposito los datos de mi investigación?

Para depositar los datos hay que elaborar un Plan de Gestión de datos y elegir el repositorio al que subir el conjunto de datos

Los Planes de Gestión de Datos

La mayoría de las convocatorias de financiación de proyectos exigen la elaboración desde el principio de un plan de gestión de datos (PGD). Un PGD es un documento “vivo” que describe cómo serán gestionados los datos recogidos o generados durante y después del proyecto de investigación. Debe describir:

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  • El conjunto de datos: ¿Qué tipo de datos recogerá o generará el proyecto? ¿Para quién pueden ser útiles más adelante?
  • Estándares y metadatos: ¿De qué tratan los datos? ¿Quién los creó y por qué? ¿En qué formatos están disponibles? Los metadatos contestan estas cuestiones con el fin de que puedan ser tanto encontrados como comprendidos, idealmente conforme a los estándares específicos de su disciplina científica. 
  • Compartir datos: las razones legítimas por las que no se comparten datos de la investigación deben ser detalladas en el Plan de Gestión de Datos.
  • Archivo y conservación de los datos: los datos podrán ser usados en el futuro en base no solo a su correcto almacenamiento y copias de seguridad, sino también a que se conserve correctamente el software.
     

El PGD no es un documento estático, sino que evoluciona y adquiere mayor precisión y contenido a lo largo del proyecto. La primera versión del PGD debe ser completada durante los primeros meses del proyecto. Más tarde debe ser actualizado al menos a la mitad y al final del proyecto para ajustarlo a los datos generados y los usos identificados por el consorcio del proyecto.

Aspectos que puede incluir un PGD

  • Qué datos de investigación va a crear o recopilar.
  • Quién será responsable de cada aspecto del plan de gestión que está desarrollando.
  • Qué políticas (financieras, institucionales y legales) se aplicarán a los datos.
  • Cómo se organizarán los datos (estructuras de carpetas, convenciones de nomenclatura de archivos, versionamiento de archivos).
  • Cómo se realizará la documentación de los datos durante la fase de recopilación y análisis de la investigación.
  • Qué prácticas de administración de datos usará para almacenar y proteger sus datos (copias de seguridad, almacenamiento, control de acceso, archivado)
  • Qué instalaciones y equipos serán necesarios (espacio en disco duro, servidor de copia de seguridad, repositorio).
  • Quién tendrá los derechos de propiedad y acceso a los datos.
  • Cómo se conservarán y se pondrán a disposición los datos a largo plazo, una vez que se complete la investigación.redes
     

RECUERDA:

  • El PGD es parte integral de una solicitud de financiamiento - no una idea tardía o posterior.
  • Los PGDs son mejorados y fortalecidos a través de la colaboración. Pocas personas poseen todas las habilidades relacionadas con la gestión de datos. Busque el apoyo de otros que tengan el adecuado conocimiento; y use las herramientas disponibles desarrolladas por su institución o alguna comunidad.
  • Los PGDs son documentos vivos y sujetos a cambios. El plan presentado para la solicitud de financiamiento es una idea inicial. Una vez obtenido el financiamiento, tendrá que expandirlo desarrollando políticas y procedimientos o implementando las directrices para  su grupo de investigación, departamento o institución. Los procesos a menudo evolucionan en el tiempo para responder a nuevas oportunidades o cambios en la investigación. Su plan de datos puede ayudar a documentar este proceso de cambio. 

¿Cómo redactar un Plan de Gestión de datos?

En esta sección te facilitamos varios documentos de ayuda para la elaboración de los PGD.

Ejemplos de PGD:

10 pasos para elaborar un Plan de Gestión de Datos

  1. Revisa los requerimientos de la entidad financiadora.
  2. Identifica los datos: tipología, procedencia, volumen, formatos y ficheros. 
  3. Define cómo se organizarán y gestionarán los datos: nombre de los ficheros, control de versiones, software necesario...
  4. Explica cómo se documentarán los datos: identifica la información a procesar, consulta si hay estándares o esquemas de metadatos, identifica herramientas que permitan gestionarlos. 
  5. Describe los procesos que aseguran una buena calidad de los datos
  6. Prepara una estrategia de almacenamiento (durante el proceso) y de preservación de datos (repositorio).
  7. Define las políticas de datos del proyecto: cuestiones sobre propiedad intelectual y cómo se tratarán los datos sensibles y personales.
  8. Describe cómo se difundirán los datos: dónde, cuáles, cuándo se van a difundir. Si publicarás los datos en un repositorio, como información suplementaria del artículo o como un "data paper". 
  9. Asigna roles y responsabilidades para las personas y organizaciones participantes en el proyecto.
  10. Prepara un presupuesto realista: la gestión de datos cuesta tiempo y dinero en términos de software, hardware, servicios y personal. 

¿Dónde se pueden archivar los datos?

Un repositorio de acceso abierto almacena y permite el acceso libre a una colección digital de resultados de investigación. Un repositorio te puede proveer con un identificador persistente que facilita el hallazgo de las publicaciones. Muchos repositorios de datos también aceptan publicaciones y permiten establecer vínculos entre estas y sus datos subyacentes. 
Si no hay un repositorio temático o institucional disponible, los investigadores pueden usar el repositorio Zenodo, proporcionado por la Comisión Europea y alojado en el CERN. 
También existen recolectores de datos, es decir, sistemas que permiten buscar en los metadatos pero no alojan los conjuntos de datos propiamente dichos, sino que los enlazan al repositorio que los guarda. 

 

Repositorios de datos:

 

Recolectores de metadatos y directorios de repositorios: