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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. Podrás encontrar una serie de recursos y herramientas útiles

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.

Imagen vectorial de varios tipos de gráficos de datos

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:                                                                                                                                               

  • Datasets o datos tabulares digitales (ejemplos: una hoja de datos tradicional en Excel, SPSS, etc) o en papel
  • 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.

Ten claro que no todos los datos son datos de investigación. En esta imagen podrás ver algunas diferencias. 

Se describen en dos columnas los datos que los de la izquierda son datos de investigación y en la derecha los que son registros de investigación

 

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.

 

Gráfico que describe el ciclo de los datos científicos

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:

  • Desglose de la palabra que corresponde a cada letra que compone el acrónimo FAIRFINDABLE (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 el personal investigador 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 el resto del personal investigador, 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.

Infografía sobre la Ciencia Abierta

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

El personal investigador 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:

Infografía sobre las buenas prácticas para gestionar datos de investigación

 

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