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Gestión de datos de investigación

Esta guía te introducirá en los conceptos relevantes sobre los datos de investigación y cómo gestionarlos(qué son, cómo procesarlos y compartirlos, cómo crear un Plan de Gestión de datos de investigación, etc). Y te proporcionará una serie de recursos y h

Los datos de investigación y su gestión


Los datos de investigación son datos que son recolectados, observados o creados para ser analizados y producir resultados de investigación originales.

 

Estos pueden ser:

  • Numéricos, descriptivos o visuales.

  • Encontrarse en estado bruto o analizado, pueden ser experimentales u observacionales.

  • Públicos o privados 

  • Estructurados vs No-estructurados 

  • Brutos,  Procesados,  Estadísticos 

  • Primarios o Secundarios 

  • Microdatos vs Macrodatos 

Los datos incluyen:                                                                                                                                               

  • cuadernos de laboratorio,
  • cuadernos de campo,
  • datos de investigación primaria (incluidos los datos en papel o en soporte informático),
  • cuestionarios,
  • Audiovisuales (cintas de audio, videos, transcripciones, imágenes, películas ) 
  • Las colecciones de datos para la investigación pueden incluir diapositivas; diseños y muestras
  • Scripts de códigos

 

En la información sobre la procedencia de los datos también se podría incluir: el cómo, cuándo, dónde se recogió y con qué (por ejemplo, instrumentos). El código de software utilizado para generar, comentar o analizar los datos también pueden ser considerados datos.

No son considerados datos finales de investigación:                               

  • Notas de laboratorio,
  • Sets de datos parciales,
  • Análisis preliminares,
  • Borradores de trabajos,
  • Planes para investigaciones futuras,
  • Informes que han tenido un proceso de revisión por pares,
  • Comunicaciones con colegas, 
  • Objetos físicos, 
  • Ejemplares de laboratorio.

 

El concepto ciclo vital  de los datos científicos es ampliamente usado dentro del campo de la GDI, tanto para referirse al proceso de investigación y sus diferentes fases, como a las etapas asociadas a la creación, uso, difusión y preservación de los datos.

En la medida que la investigación transita entre diferentes etapas, las actividades asociadas al manejo y uso de los datos van cambiando.

 

Es importante que al compartir tus datos, estos cumplan los principios FAIR.

¿Qué son los datos FAIR ?

DATOS FAIR (del inglés FAIR – Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable),  se refiere a un conjunto de cualidades precisas y medibles que una publicación de datos debería seguir para que los datos sean Encontrables, Accesibles, Interoperables y Reutilizables:

 

  • FINDABLE (Encontrables): Los datos y metadatos pueden ser encontrados por la comunidad después de su publicación, mediante herramientas de búsqueda.
  • ACCESSIBLE (Accesibles): Los datos y metadatos están accesibles y por ello pueden ser descargados por otros investigadores utilizando sus identificadores.
  • INTEROPERABLE (Interoperables): Tanto los datos como los metadatos deben de estar descritos siguiendo las reglas de la comunidad, utilizando estándares abiertos, para permitir su intercambio y su reutilización.
  • REUSABLE (Reutilizables): Los datos y los metadatos pueden ser reutilizados por otros investigadores, al quedar clara su procedencia y las condiciones de reutilización.

 

Tan abierto como sea posible tan cerrado como sea necesario

La accesibilidad puede limitarse, por ejemplo, debido a la protección de la privacidad de los datos. Esto no contradice los principios FAIR

 

¿Cómo saber si tus datos cumplen con estos principios ?

Herramientas para valorar si tus datos son FAIR, es decir, si son localizables, accesibles, interoperables y reutilizables: 

 

Si quieres saber más y necesitas asesoría...
Puedes solicitar asesoría al propio Servicio de Datos de Investigación de la Biblioteca

Publicar los datos de investigación en abierto garantiza el acceso a éstos, así como la correcta preservación, reproducción, difusión, visibilidad e impacto de los mismos.

Puede acceder a nuestra  Guía: Acceso abierto.  https://guiasbib.upo.es/acceso_abierto

López-Borrull, A.; Canals, A. (2013) "La colaboración científica en el marco de nuevas propuestas científicas: Open Science, e-Science y Big Data". En: La colaboración científica: una aproximación multidisciplinar, València, 21-23 de noviembre de 2013.
http://hdl.handle.net/10760/20965

Los investigadores puede seguir además estas recomendaciones generales para comprender la Gestión de datos de investigación y la elaboración de los respectivos Planes de Gestión de Datos de Investigación en el marco de sus proyectos:

 

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