El siguiente reto : compartir datos de investigación

Elaborado por Guadalupe Vega a partir de la revisión bibliográfica realizada por la Coordinación de Organización de la Información (2017)

Compartir es un verbo que se ha puesto de moda entre muchos de nosotros; podríamos afirmar que el uso de las redes sociales ha sido un detonador para ello, ya que es una práctica común en Facebook o Twitter en donde la mayoría de los usuarios hemos compartido algo (la foto de una cena, un paisaje que nos impresionó, un texto que nos hizo reflexionar, etc.). También es cierto que hay situaciones, datos o eventos que no queremos compartir; por ejemplo nuestros datos personales o, tal vez, nuestras ideas o planes futuros.  Quizá algo que no nos hemos planteado como investigadores o usuarios, es el compartir los datos de investigación que, por ejemplo, usamos para elaborar la tesis de maestría o doctorado.

 A principios del 2017, el Grupo de Catalogadores de la Coordinación de Organización de la Información de la BDCV realizó una revisión de la literatura sobre el tema  gestión de datos de investigación [GDI] en bibliotecas académicas.

Grupo de Catalogadores de la Coordinación de Organización de la Información de la BDCV.
Fotografía: Jesús Emmanuel López Vega

A través de la revisión bibliográfica fue posible identificar algunas de las preocupaciones que tienen los investigadores para compartir datos de investigación (DI), éstas son: la seguridad e integridad de los datos, quién y cómo se compartirán los datos; la exposición de datos confidenciales, restringidos o sensibles; así como el hecho de que, aún no es claro, cómo se van a citar los datos. Todo ello deriva en tener desconfianza de que se usen los datos sin dar el crédito debido a quiénes los compilaron y organizaron, o a que se usen de manera inapropiada. Por último, algunos investigadores, tienen miedo a perder el control y acceso a sus datos una vez que se han integrado a los repositorios institucionales o nacionales (Lage, Losoff y Maness, 2011).

Pero al igual que otro tipo de información, los beneficios de compartir son mayores que las de no hacerlo; algunas de las ventajas detectadas en la revisión de la literatura mencionada son :

• Almacenar los datos de forma organizada (Ray, 2013)
• Reutilizar los datos de investigación (Ray, 2013, Patel 2016)
• Avanzar de manera exponencial el conocimiento humano y promover el desarrollo económico (Ray, 2013)
• Reducir la costosa duplicación de datos (Ray, 2013)
• Ahorrar tiempo en los estudios de campo (Patel, 2016: 227; MIT, 2016)
• Verificar los resultados de la investigación (Higman, Pinfield, 2015)
• El acceso a los DI es una práctica democrática al hacer accesible un bien público (Higman, Pinfield, 2015)
• Dar crédito a los recolectores y analistas de datos gracias a las citas (Patel, 2016)
• Incrementar la confianza, autenticidad y objetividad de los DI (Patel, 2016)
• Aumentar la transparencia al proceso de investigación y de los métodos de recolección de datos (Patel, 2016)
• Aumentar el impacto de la investigación (MIT, 2016)
• Promover nuevos descubrimientos  (MIT, 2016)
• Preservar los datos (MIT, 2016)

Es decir, hay muchos más beneficios en compartir datos de investigación, sobre todo si implementamos mecanismos para resguardar y asegurar la custodia  y el correcto uso ético y legal de los datos de investigación.

 De esta forma y en el marco de la ciencia abierta se considera que compartir datos de investigación será un reto para los bibliotecarios, debido a que,  por un lado, algunas publicaciones científicas están solicitando el acceso a los datos de investigación; un ejemplo es Nature, que lo ha incluido en sus políticas de publicación; lo cual nos lleva a un cambio importante en el paradigma científico de publicación en el que el dato tiene más peso que el manuscrito (Patel, 2016 ; Torres Salinas, 2010). Por otro lado, en los Lineamientos generales para el repositorio nacional y los repositorios institucionales emitidos por CONACYT en el 2014,  se incluye el Capítulo V. De la información, en el cual se mencionan tres tipos de información susceptibles de ser incorporados, éstos son: las publicaciones científicas, los productos del desarrollo tecnológico y la innovación y, por último, los datos de investigaciones. Sobre éstos últimos señala que:

 [los datos] de las investigaciones, comprende[n] toda aquella información recolectada y utilizada para la investigación académica, científica, tecnológica y de innovación, además de ser aqu[é]lla comúnmente aceptada por la comunidad científica como un elemento necesario para validar los resultados de las investigaciones.

En los Lineamientos mencionados se indica que el depósito en el repositorio es una decisión personal (Artículo 5); y en el artículo 12 se explicita la función del repositorio nacional:

 El Repositorio Nacional tiene como principal función el acopio, preservación, gestión y acceso electrónico de información y contenidos de calidad, incluyendo aquellos de interés social y cultural que se producen en México con recursos públicos.

Lo anterior, sin perjuicio de las disposiciones en materia de patentes, protección de la propiedad intelectual o industrial, seguridad nacional y derechos de autor, entre otras, así como de aquella información que, por razón de su naturaleza o decisión del autor, sea confidencial o reservada.

A partir de lo anterior, se considera que la construcción de sistemas automatizados para organizar y compartir datos de investigación serán parte de las competencias que deben poseer los bibliotecólogos en los siguientes años; sobre todo para ser capaces de curar, analizar, organizar, dar servicio e inclusive enseñar a otros a usar de manera ética y legal los datos de investigación.

El primer paso para enfrentar este reto es aclarar lo que entendemos por datos de investigación; en el caso de Schallier (2017), la definición que ha adoptado el proyecto de la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) es la de  League of European Research Universities (LERU, 2014), que señala:

Todos los datos creados por los investigadores en el curso de su trabajo y para los cuales la institución tiene una responsabilidad curacional, por lo menos mientras el código y los registros pertinentes de archivo requieran, como datos de terceros  que se han originado  dentro de la institución o vienen de  otra parte

Es decir, son datos que se generan como evidencias de los procesos de investigación; aunque como Woutier Schallier (2017) señala en su conferencia, no todos los datos son viables de ser compartidos; por ello un paso muy importante es el establecimiento de políticas institucionales que permitan la viabilidad de los proyectos de GDI; la definición de prioridades, la seguridad, la concordancia con los organismos de financiamiento y la legislación vigente para la protección de datos y de la propiedad intelectual; entre otros aspectos que hay que considerar. En muchos países ya hay proyectos de GDI, entre ellos podemos citar dos ejemplos interesantes:

• LEARN. Proyecto coordinado por la University College London (Reino Unido). Es un proyecto que busca promover el desarrollo de proyectos de gestión de datos de investigación.
• re3data.org. Este proyecto actualmente cuenta con vínculos a más de 1500 repositorios a nivel internacional (Pampel, 2016); por ejemplo, al buscar información sobre México, se localizaron 20 bancos de datos de investigación.

 

El proyecto LEARN se ha promovido en América Latina a través de la CEPAL; en esta labor ha sido fundamental el liderazgo y asesoramiento del Mtro. Schallier, jefe de la Biblioteca; algunos países que ya están participado en este proyecto son Brasil. Argentina y Perú, entre otros.  

En México también nos estamos preparando para participar en proyectos de GDI, para ello en febrero de 2017 la Biblioteca Daniel Cosío Villegas de El Colegio de México realizó  el 1er Encuentro sobre Gestión de Datos de Investigación, el cual se realizó con el auspicio de la Red Amigos bajo el liderazgo de Micaela Chávez (El Colegio de México), como su presidenta; y de Ismael González (IMAC) como coordinador del evento; aunque cabe señalar que el primer contacto con LEARN lo realizó Lourdes Epstein  (Tecnológico de Monterrey) . Al evento asistieron cerca de 250 interesados en el tema y se conectaron a través de streaming alrededor de 600 personas más.

EL RETO en su totalidad se percibe como complejo, por ello debemos conformar fuerzas de trabajo interinstitucionales con los líderes bibliotecarios que este dispuestos a asumir este reto, con el fin de dividir esfuerzos, para multiplicar beneficios.

Consulte las presentaciones y la  grabación (aún sin editar) de los ponentes del 1er Encuentro sobre Gestión de Datos y Resultados de Investigación, celebrado en la Biblioteca Daniel Cosío Villegas, de El Colegio de México (https://www.youtube.com/watch?v=8cxF1OZXjds)

 

 

Bibliografía

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Coordinación de Organización de la Información. “El papel de la biblioteca en la GDI”. 1er Encuentro sobre Gestión de Datos y Resultados de Investigación, celebrado en la Biblioteca Daniel Cosío Villegas, de El Colegio de México. 24 diapositivas. Recuperado de: https://docs.google.com/presentation/d/1U9AeBHvfDG41dT27RtufTUWTJKsLUgLzr7a3kmMLYoo/edit#slide=id.p47

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Siguientes entregas:  

¿Cómo iniciar proyectos para compartir datos de investigación? / Guadalupe Vega (Julio del 2017)

Metadatos para proyectos de GDI / Manuel Diosdado (Agosto del 2017)

Perfil del bibliotecario de GDI / Mariana Córdoba (Septiembre del 2017)

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