Mirando al futuro, del acceso abierto a datos abiertos de investigación

Fernando Ariel López
CAICYT – CONICET
IIGG-UBA y UMET
Mirando al futuro, del acceso abierto a
los datos abiertos de investigación
@fernando__lopez
#CLACSO2015

Big Data: Volumen, Velocidad, Variedad y Veracidad
Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento
(Data Mining & Knowledge Discovery)

Openness → Open Science
Open Access + Open Data + Open Source
+ Innovación + Colaboración Abierta

DATOS
OPEN DATA Gobierno Abierto
DATOS Tercer Sector + Ciudadano
ABIERTOS Periodismo de Datos

→ hechos, observaciones o experiencias (basado argumento, teoría o prueba)
→ pueden ser numéricos, descriptivos o visuales.
→ pueden ser en estado bruto o analizado,
→ pueden ser experimentales u observacionales.
→ pueden ser abiertos o cerrados
¿Qué son los datos de investigación?¿Qué son los datos de investigación?

Los datos incluyen: cuadernos de laboratorio, cuadernos de campo,
datos de investigación primaria (incluidos los datos en papel o en
soporte informático), cuestionarios, cintas de audio, videos, desarrollo
de modelos, fotografías, películas, y las comprobaciones y las
respuestas de la prueba.
Las colecciones datos para la investigación pueden incluir diapositivas;
diseños y muestras.
En la información sobre la procedencia de los datos también se podría
incluir: el cómo, cuándo, donde se recogió y con que (por ejemplo,
instrumentos). El código de software utilizado para generar, comentar o
analizar los datos también pueden ser considerados datos.”
¿Qué son los datos de investigación?¿Qué son los datos de investigación?

● Observacionales: datos capturados en tiempo real, comúnmente únicos e irremplazables
Ej: imágenes cerebrales, encuestas
● Experimentales: datos provenientes de resultados experimentales
Ej: Aquellos que provienen de aparatos de medición en laboratorios, comúnmente
reproducibles, pero caros.
● Simulación: datos generados de modelos de prueba donde el modelo y los metadatos
pueden ser mas importantes que los datos de salida del modelo.
Ej: Modelos económicos o climáticos.
● Desarrollados o compilados: resultado de procesar y/o combinar datos “crudos”,
comúnmente reproducibles pero caros.
Ej. Bases de datos compiladas,Resultados de text mining, Datos de censos consolidados.
● Reference or canonical: Una (estática u orgánica) conglomeración o colección de datasets
mas pequeños (revisados por pares), la mayor parte de ellos publicados y “curados”
Ej. Bancos de datos genéticos, bases de datos cristalográficas.
¿Qué son los datos de investigación?
Construcción de datos
científicos: tipos

● Es una colección de datos reunidos durante la ejecución de un
proyecto de investigación.
● Son objetos digitales compuestos y heterogéneos.
● Constituye la base de la investigación y va asociado a una
publicación científica (resultado de la investigación).
● Se almacena y gestiona en Repositorios Interoperables conforme a
estándares internacionales.
Es el objeto específico de
control, organización,
descripción y preservación
de datos científicos
DATASET

BENEFICIOS #DatosAbiertos
● Ayuda a verificar los resultados.
● Evitar la fabricación y falsificación de datos.
● Diferentes interpretaciones o enfoques aplicados
a datos existentes contribuyen a los avances
científicos.
● Optimización en el uso de recursos.
● Preservación a largo plazo bien gestionada,
permite mantener la integridad de los datos.
TenopirC, Allard S, Douglass K, AydinogluAU, et al. (2011) Data Sharing by Scientists: Practices and
Perceptions. PLoSONE 6(6): e21101. doi:10.1371/journal.pone.0021101
http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0021101

Una gestión adecuada de los datos requiere
al menos los siguientes aspectos:
● Políticas a nivel de agencias de financiación e institucionales.
Definición de roles/responsabilidades de los distintos actores.
● Recursos financieros a largo plazo ya que los datos son
acumulativos y se preservan.
● Recursos humanos especializados (para generación de datos,
normalización, explotación y preservación).
● Infraestructuras coordinadas para garantizar su
interoperabilidad. Entre los requisitos de las infraestructuras
destacar: preservación, acceso, data curation, data processing,
distribución.
Para dar respuesta a estos aspectos es necesaria una
formación adecuada, equipamientos, sistemas de
almacenamiento masivo de datos y redes de alta capacidad.

Los investigadores pueden ser reacios a compartir sus datos
públicamente debido a los costos individuales reales y / o percibidos.
Mayor resistencia: Cambio Cultural

ACTORES IMPLICADOS
- Investigadores / productores de datos
- Universidades y Centros de Investigación
- Repositorios Institucionales (corto-mediano plazo)
- Centro de Datos (largo plazo)
- Gestores de datos
- Usuarios que reutilizan los datos
- Agencias de financiación
Tercer sector / Sociedad Civil

Científico de Datos:
nuevos conocimientos y competencias

Antecedentes Políticas en las
Agencias de Financiamiento
●
Estados Unidos: National Science Foundation (NSF), National
Aeronautics and Space Administration (NASA), National Oceanographic Data
Center (NODC) y National Institutes of Health (NIH).
● Europa: Horizon2020
●
Reino Unido: AHRC, BBSRC, Cancer Research UK, EPSRC,
ESRC, MRC, NERC, STFC, WellcomeTrust.
●
Regional: OCDE
● Argentina:
– Iniciativas Nacionales de Datos
http://sistemasnacionales.mincyt.gob.ar/
– Ley Nacional 26.899. Datos primarios en 5 años
disponibles. Excepciones

Líneas de Trabajo
● Plan de Gestión de Datos / Data Management Plan (DMP)
● e-Infraestructuras

Plan de Gestión de Datos (DMP)
● Referencia y nombre del set de
datos
● Descripción del set de datos
● Estándares y metadatos
● Datos compartidos
● Archivo y preservación
(incluyendo almacenamiento y copias de
seguridad)
● Formatos
● Metadatos
● Identificador digital de datos
● Marco legal relacionado con la
gestión y divulgación de datos de
investigación
– Acceso y datos
– Privacidad y confidencialidad
– Propiedad Intelectual y datos
– Depósito de los datos
– Licencias alternativas copyright
● Preservación
Horizon2020 (UE) FECYT (España)

e-Infraestructura
●
Repositorio Interoperable de Datos
– Datos Públicos Argentina (CKAN, OKF),
– Zenodo (Invenio, CERN)
– DRYAD, PLICSS, LAGOS (DSpace, MIT & HP),
– Harvard DATAVERSE (Eprints)
●
Plataforma de Trabajo para Investigadores
– OSF, HubZero, MyExperiment.org, etc.
● Cluster de Almacenamiento y/o Procesamiento

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ARTÍCULOS y DATOS!!

¿Preguntas, Dudas o Consultas?
Muchas Gracias
@fernando__lopez
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