Datos de investigación

Existen numerosas razones para compartir los datos de investigación. En el documento Recomendaciones para la gestión de datos de investigación, elaborado por la red Maredata, se detallan los siguientes motivos:

• Promover la innovación y la reutilización de los datos que potencialmente puedan tener nuevos usos.
• Facilitar la colaboración entre usuarios de datos, creadores de datos y reutilizadores.
• Maximizar la transparencia y la fiabilidad de los datos.
• Favorecer la reproducibilidad de los ensayos experimentales.
• Permitir la verificación de los resultados de investigación.
• Reducir costes al evitar la duplicación de datos.
• Aumentar el impacto y la visibilidad de la investigación.
• Promover los proyectos de investigación de los que provienen los datos y sus publicaciones.
• Generar un reconocimiento directo de los investigadores productores de datos, como ocurre con cualquier otro resultado de investigación.

Fuente: REBIUN. Ciencia Abierta: la Investigación y los datos científicos accesibles y abierto a todos los ciudadanos

¿Qué significa FAIR?

Existen numerosas revistas y agencias de financiación que solicitan que se publiquen los datos de investigación asociados a los trabajos académicos. Sin embargo, es necesario cumplir unos criterios para facilitar que otros investigadores puedan tener acceso a los datos de investigación.

Fuente: Wikipedia Commons

Los principios FAIR hacen referencia a cómo deben tratarse los datos de investigación para que sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable).

Fuente:  Australian National Data Service. FAIR principles

La herramienta online FAIR-Aware, desarrollada por el proyecto FAIRsFAIR, ayuda a entender mejor los principios FAIR y como contribuyen a mejorar el valor e impacto de los datos de investigación.

Findable

Para poder reutilizar los datos de investigación primero hay que localizarlos. Algunos de los principios que se deben cumplir son:

• Se asignará un identificador único persistente a los datos.
• Se describirán los datos de forma completa usando metadatos.
• Los metadatos podrán ser recuperados o indexados en recursos de búsqueda (por ejemplo, motores de búsqueda) para aumentar su visibilidad.

Accesible

Una vez localizados los datos de investigación, es necesario saber cómo se va a poder acceder a los datos. Algunos de los principios que se deben cumplir son:

• Se recuperarán los datos mediante su identificador utilizando protocolos de comunicación estandarizados, abiertos e implementables. Estos protocolos permitirán realizar procesos de autenticación y autorización de acceso a los datos.
• Los metadatos estarán accesibles, aunque los datos no estén disponibles.

Interoperable

Es necesario que los datos puedan ser interoperables para que sean utilizados por otras aplicaciones o flujos de trabajo. Algunos de los principios que se deben cumplir son:

• Los metadatos usarán un lenguaje formal, accesible y ampliamente utilizado para la representación del conocimiento.
• Los metadatos mostrarán relaciones descriptivas detalladas entre diferentes recursos.

Re-usable

La reutilización de los datos de investigación el objetivo principal que se persigue con los principios FAIR. Algunos de los principios que se deben cumplir son:

• Los metadatos contendrán un licencia clara y accesible sobre la reutilización de los datos.
• El contenido de los datos (atributos, metodología, variables, software y hardware necesario, etc.) deberá ser descrito para facilitar la reutilización de los datos.