Durante las últimas décadas hemos asistido a un aumento constante de la investigación en todos los campos acompañada de la internacionalización tanto de los avances científicos como técnicos. Como consecuencia se han incrementado tanto los trabajos de investigación (artículos, monografías, tesis, etc.) como de los datos de investigación asociados a ellos.
Del elevado número de investigadores y del grado de colaboración surge la necesidad global dentro de la comunidad científica de acceder más fácilmente a los datos de investigación, incluyendo dentro de esta idea el acceso a la información científica en modo abierto o data sharing, de especial importancia como medio para verificar resultados de investigación, mejorar la adquisición de conocimiento y compartir los hallazgos.
Los beneficios de compartir de datos de investigación no son pocos, permite la preservación a largo plazo, la recopilación sistemática, profundizar en investigaciones basadas en trabajos ya realizados, manipular y visualizar los datos, reproducir experimentos, aumentar el grado validación científica ya que los datos se pueden validar independientemente, favorecer la transparencia para evitar fraude, usar los datos para realizar nuevos trabajos de investigación que no fueron concebidos inicialmente por su autor, crear una estructura académica que reconozca a quienes producen datos y desde el punto de vista institucional, buscar un mayor rendimiento al capital invertido.
El interés por los datos de investigación proviene del consenso en la comunidad científica que considera a los datos de investigación como una parte esencial de los resultados y que de tal manera deben encontrar su lugar entre las tradicionales medidas de actividad científica, como los artículos. Así se reconoce a los datos como uno de los productos de la investigación.
A consecuencia de todo esto, el entorno de la comunicación científica se está viendo alterado tanto por la complejidad como por la cantidad de los datos. Es en este contexto, donde se hace necesaria la gestión de los datos de investigación.
Varios gobiernos y organismos están definiendo políticas para gestionar los datos de investigación que se reflejan en una serie de iniciativas que tienen como objetivo conectar, publicar, buscar, citar y reusar los datos de las investigaciones. Al mismo tiempo se están desarrollando directrices para facilitar a los investigadores cómo citar los datos y se están construyendo infraestructuras para almacenar y compartir datos científicos tanto para su uso específico como con fines educativos.
Datacite[1] es una organización que tiene como fin promover la gestión de la citación y el archivo digital de los datos de investigación. Su objetivo es permitir a los investigadores localizar, identificar y citar datos de investigación con seguridad para facilitar el acceso, incrementar la aceptación por la comunidad científica de los datos de investigación como elementos legítimos de la investigación capaces de recibir citas, así como apoyar el archivo de datos con el objetivo de verificar u reusar los datos.
Un aspecto esencial de DataCite es el de promover el uso de identificadores persistentes, únicos para cada recurso y estables en el tiempo. Estos identificadores aseguran que los datos de investigación puedan cumplir con los objetivos anteriores.
El identificador persistente propuesto para los datos ha sido DOI, que ayuda a los investigadores a la identificación y reutilización de los datos así como conocer el uso de los mismos. Otro de los objetivos de DataCite ha sido el desarrollo de un esquema de metadatos para la publicación y citación de datos de investigación.
| ID | Propiedad | Obligatoriedad |
| 1 | Identifier | Obligatorio |
| 2 | Creator | Obligatorio |
| 3 | Title | Obligatorio |
| 4 | Publisher | Obligatorio |
| 5 | Publication Year | Obligatorio |
| 6 | Subject | Recomendado |
| 7 | Contributor | Recomendado |
| 8 | Date | Recomendado |
| 9 | Language | Opcional |
| 10 | ResourceType | Recomendado |
| 11 | AlternativeIdentifier | Opcional |
| 12 | RelatedIdentifier | Recomendado |
| 13 | Size | Opcional |
| 14 | Format | Opcional |
| 15 | Version | Opcional |
| 16 | Rights | Opcional |
| 17 | Description | Recomendado |
| 18 | Geolocation | Recomendado |
Datacite fomenta el uso del siguiente formato para la citación de datos:
Creator (PublicationYear): Title. Version. Publisher. ResourceType. Identifier
La implementación de un sistema que englobe los identificadores persistentes y el esquema de metadatos permitiría a los investigadores tanto acceder a la descripción de los datos de investigación como a los mismos datos, identificar otros datos del mismo tipo desarrollados por un autor concreto, hallar los distintos trabajos realizados por un autor basados en unos datos concretos, así como encontrar trabajos llevados a cabo por diversos autores basados en unos datos específicos. Al mismo tiempo, en relación con el reconocimiento científico, además de recopilar los artículos y datos desarrollados por los autores, mostraría información sobre cómo se han reutilizados los datos y los comentarios y valoraciones a los mismos.
Dentro del Séptimo Programa Marco de la UE se desarrolla el proyecto ODIN[2] en el cual DataCite y ORCID persiguen desarrollar modelos para armonizar el uso de los identificadores de autores y de sus datos.
La citación de datos está todavía poco desarrollada debido a varias causas, como que es relativamente nueva, está poco aceptada por los investigadores, la falta de obligación de depositar estos datos o el retraso existente entre la generación de los datos, su uso y la consiguiente citación.
Uno de los objetivos de las bibliotecas debe ser educar a los investigadores en el hábito de compartir los datos e informar sobre sus beneficios, desarrollando guías y tutoriales sobre la gestión de los datos, medios de compartirlos y los problemas derivados de la propiedad intelectual. Las bibliotecas deberían en el futuro proveer servicios de archivo y preservación para los datos de la propia institución, ampliando las funciones de los repositorios digitales, como son los casos de los repositorios de la Cornell University (DataStar[3]) o la Purdue University (PURR[4]). Esto conllevará la evolución del perfil de los bibliotecarios.
[3]http://www.library.cornell.edu/node/2170
LODLAM 
Posted on 6 diciembre, 2014 por alonsofrancisco
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