Planes de Gestión de Datos PGD / DMP

En esta oportunidad, en el contexto de la Ciencia Abierta, vamos introducirnos en un insumo fundamental cuando hablamos o tenemos intenciones de abrir nuestros datos de investigación. Estamos hablando de los Planes de Gestión de Datos (PGD), en inglés Data Management Plan (DMP). ¿Qué son los PGD o DMP? ¿Para qué sirven? e incluimos algunas herramientas para contribuir a elabora un PGD para investigadores y/o instituciones.

 

Repasando ¿qué es Ciencia Abierta (Open Science)?

La ciencia abierta es un movimiento que fomenta que las investigaciones científicas, metodologías y datos obtenidos a partir de ellas puedan ser distribuidas, reutilizadas y accesibles por todos los niveles de la sociedad de forma gratuita y libre.

Es una nueva forma de producción de conocimiento que promueve instancias de colaboración por fuera del ámbito del laboratorio y cuyos datos y resultados tienden a ser de acceso libre. Algunas prácticas relacionadas con la ciencia abierta son: ciencia ciudadana; investigación acción-participativa; publicaciones de libre acceso; datos libres; etc.

En la ciencia abierta confluyen prácticas de colaboración entre científicos profesionales, aficionados y otros actores sociales junto con la utilización de herramientas de colaboración usando Internet. De este modo, la ciencia abierta facilita los procesos de interacción y colaboración en la producción de conocimiento, fomentando instancias de creatividad colectiva y aumentando la información disponible de uso común (Centro STEPS América Latina y CENIT, 2015).

Más información, seguir leyendo el post “El turno de la Open Science o Ciencia Abierta” (2015).

 

La cantidad de datos de la investigación está creciendo de manera exponencial. Sumado la digitalización, los nuevos instrumentos y nuevos métodos de crear datos a una escala sin precedentes. Es por eso que para poder poner disponibles datos de investigación, es decir, compartir, usar y reutilizar set de datos (data set) debemos acompañar con información que brinde un contexto sobre cómo fue elaborado, qué datos incluye, por quién, entre otros.

Para que no haya data set huérfanos (es decir, sin información contextual) se crean y existen los planes de gestión de datos (entre otros motivos).

 

 

¿Qué es un Plan de Gestión de Datos Científicos (PGD)?

Un plan de gestión de datos es un documento formal que describe todo el ciclo de vida de los datos desde su recogida hasta la documentación completa del proceso de investigación y registra las decisiones tomadas en relación con estándares de metadatos, formatos, bases de datos, métodos, seguridad y periodos de almacenamiento, así como los costes asociados con la gestión de los datos (Couto Corrêa, 2016).
Un plan de gestión de datos (Data Management Plan – DMP) es un documento elaborado por el investigador o grupo de investigación donde se define:

  • qué datos van a ser creados y cómo,
  • cómo se van a describir, organizar, almacenar y gestionar los datos
  • de qué forma van a ser compartidos, explicando cualquier restricción de uso que pueda ser aplicada.
  • quién o quiénes serán los responsables de realizar cada una de estas actividades.
  • de qué forma van a ser compartidos, explicando cualquier restricción de uso que pueda ser aplicada.

 

El plan de gestión de datos de investigación (PGD) es un documento vivo, va evolucionando durante la vida del proyecto. El PGD abarca desde la planificación del proyecto de investigación hasta el final de la investigación. Momentos en los que se suele pedir un PGD:

  1. Acompañando al proyecto al momento de solicitar financiamiento.
  2. Iniciado el proyecto
  3. A mitad del proyecto
  4. Finalizado el proyecto

 

El alcance y la cantidad de detalles en un plan de gestión de datos dependen del proyecto en si y del público para el que se está creando. En general, estos planes requieren una descripción del proyecto y de los datos que se generan o utilizan, de los formatos y estándares de metadatos que se emplearán para almacenarlos y organizarlos, de dónde y cómo se almacenan, tanto a corto como a largo plazo, y de las disposiciones de acceso y los requisitos legales que se adhieren a ellos. Los organismos de financiación quieren saber qué han pensado los investigadores sobre la planificación de sus datos digitales y físicos y potencialmente accesibles a un público más amplio (Couto Corrêa, 2016).

 

¿Por qué aplicar un PGD?

Es una buena práctica que vienen realizando diversos organismos internacionales relacionados con el ámbito científico-tecnológico (Agencias Nacionales de Investigación, Financiadores, Consorcios de Universidades, etc.).

El PGD permite, por un lado, una organización de la gestión de los datos para el Investigador, y por otro, la capacidad de diagnóstico, caracterización y predicción acerca de la información que el PGD contiene. Además, esto contribuye como un insumo de valor para el diagnóstico o predicción para una Institución que gestiona Ciencia y Tecnología.

 

El PGD como requisito

Cada vez más Gobiernos, Financiadores, Agencias de Investigación, Centros y Universidades comienzan a recomendar y/o exigir la elaboración de planes de gestión de datos al momento de solicitar financiamiento, y en otros momentos, en casos de que se les asigne financiamiento.
En Argentina, hay legislación y normativa que exige el PGD como requisito obligatorio al recibir fondos públicos (total o parcial) para realizar una investigación:

 

Herramientas y ayudas para elaborar un DMP:

Existe algunas herramientas y portales para ayudar a los investigadores y a las instituciones a crear sus Planes de Gestión de Datos (PGD / DMP).
DMPTool (Data Management Planning Tool) es un servicio del Centro de Curación de  la Universidad de California y de la Biblioteca Digital de California. DMPTool ayuda a los investigadores a crear planes de gestión de datos (DMP). Proporciona orientación de financiadores específicos que requieren DMP, pero la herramienta puede ser utilizada por cualquier persona interesada en desarrollar DMP genéricos para ayudar a facilitar su investigación. La herramienta también ofrece recursos y servicios disponibles en las instituciones asociadas para ayudar a cumplir con sus requisitos de gestión de datos.

Más información en https://dmptool.org/

 

El Digital Curation Center (DCC, UK) desarrollo un portal para proporcionar asesoramiento especializado y ayuda práctica a cualquier persona en la educación superior y la investigación del Reino Unido que desean almacenar, administrar, proteger y compartir datos de investigación digital.

El DCC proporciona una lista de verificación para un plan de gestión de datos que reúne información sobre los requisitos de los financiadores y las mejores prácticas en la planificación de la gestión de datos.

DMPonline es una herramienta flexible basada en la web desarrollada por el DCC para ayudar a los usuarios a crear planes personalizados de acuerdo con su contexto o financiador de la investigación. La herramienta también ayuda a los investigadores proporcionando ejemplos de orientación y mejores prácticas a través de enlaces «crowdsourced» a los recursos de DCC y asesoramiento externo.

Más información en http://www.dcc.ac.uk/

 

Palabras finales:

Espero que este post les sirva para como introducción a la temática de los Planes de Gestión de Datos de Investigación y que los ayude en dar los primeros pasos asesorando a investigadores, en sus instituciones o a ustedes como investigadores.

 

 

Fuentes:

¿Qué es la Ciencia Abierta? (2015). Centro STEPS América Latina y el CENIT. Disponible en: https://stepsamericalatina.org/que-es-la-ciencia-abierta/
¿Qué es y cuál es la importancia de la ciencia abierta? (2014). NeoScientia. Disponible en: http://www.neoscientia.com/ciencia-abierta/
El turno de la Open Science o Ciencia Abierta (2015). Fernando Ariel López, InfoTecarios. Disponible en: https://www.infotecarios.com/el-turno-de-la-open-science-o-ciencia-abierta/
Couto Corrêa, Fabiano. Gestión de datos de investigación. Barcelona : Editorial UOC, 2016. (Colección EPI Scholar).
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