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Las leyes de protección de datos se aplican a cualquier persona que recopile información sobre una persona viva. Entonces, ¿qué necesitan saber los investigadores en artes, humanidades y ciencias sociales? [Publicado originalmente en el LSE Impact Blog en septiembre/2020]

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Por Katherine Foxhall

Imagen: Comfreak.

El Reglamento General de Protección de Datos de la UE (RGPD) entró en vigor el 25 de mayo de 2018 y fue diseñado para proteger los derechos en línea de las personas en relación con sus datos personales. En el Reino Unido, el GDPR se promulgó a través de la Ley de protección de datos de 2018 (UKDPA). Si bien el Reino Unido se encuentra dentro del período de transición de su retiro de la UE, el GDPR aún se aplica; el gobierno ha explicado su intención de incorporar un “RGPD del Reino Unido” junto con la ley de protección de datos del Reino Unido a partir de 2021.

Las leyes de protección de datos se aplican a cualquier persona que recopile información sobre una persona viva, ya sea por motivos de empleo, estudio o de forma independiente, voluntaria o personal. Entonces, ¿qué necesitan saber los investigadores en artes, humanidades y ciencias sociales?

1. La investigación está contemplada explícitamente en el GDPR

La buena noticia es que la investigación, ampliamente entendida, que promueve el conocimiento y el bienestar colectivos de la sociedad, disfruta de una posición privilegiada dentro del GDPR. Mientras se desarrollaban las nuevas regulaciones, las organizaciones instaron al Parlamento Europeo y a la Comisión Europea a proteger la investigación. En el Reino Unido, la Academia Británica y el Consejo de Investigación Económica y Social, junto con las asociaciones de ciencias sociales, trabajaron arduamente para garantizar que la “naturaleza centrada en el público” y el “valor social crítico” de la expresión académica se protegieran dentro del nuevo GDPR, por ejemplo para evitar que las universidades interpreten la nueva normativa de forma muy restrictiva a través de procesos como la revisión ética.

GDPR permite específicamente la recopilación y el procesamiento de datos para “fines de investigación científica o histórica” o “fines estadísticos”, lo que permite algunas exenciones de los derechos de los interesados relacionados con el acceso, la rectificación, la restricción del procesamiento y el derecho a oponerse.

2. La investigación debe ser ética

Las exenciones para la investigación asumen la existencia de estándares metodológicos y éticos relacionados con el sector ampliamente aceptados y de larga data para la investigación. Si bien los códigos de conducta y práctica éticos y profesionales no rigen las materias de SHAPE (Social Sciences, Humanities & the Arts for People & the Economy – Ciencias sociales, Humanidades y Artes para las Personas y la Economía) de la misma manera que el periodismo y la investigación en salud, los investigadores tienen normas metodológicas, éticas y profesionales reconocidas que guían el trabajo de los científicos sociales y los académicos de humanidades. Un ejemplo es la orientación de la Comisión Europea sobre Ética en Ciencias Sociales y Humanidades.

3. Siga los principios básicos

Si el uso de datos personales por parte de un investigador es para “fines de investigación científica o histórica” o “fines estadísticos”, debe cumplir con los principios básicos para el procesamiento de datos personales en el corazón del GDPR. Por lo tanto, los investigadores deben asegurarse de recopilar, procesar y almacenar datos:

  • de manera legal, justa y transparente
  • para fines específicos y limitados
  • que solo se recopilen datos mínimos
  • por no más de lo necesario
  • de forma segura y responsable

4. Elija una base legal

Además de cumplir con los principios básicos, los investigadores deben elegir una base legal para el procesamiento de datos. Si bien el consentimiento puede parecer una base legal obvia, UKRI advierte a sus investigadores que, si bien buscar el consentimiento de las personas para participar en un proyecto es ético y puede ser necesario por otras razones legales (por ejemplo, para ensayos médicos), el consentimiento tal como lo define el GDPR no es probable que sea una base legal para el procesamiento de datos personales con fines de investigación. Una razón importante de esto es que las personas tienen derecho a retirar su consentimiento.

En cambio, es probable que los investigadores académicos empleados por instituciones de educación superior del Reino Unido, o cuyo trabajo esté financiado por un consejo de investigación o una organización benéfica como Wellcome Trust, puedan elegir la “tarea pública” como base legal adecuada, lo que refleja que la los Estatutos de la Universidad y la legislación como la Ley de Reforma Educativa de 1988 prevén explícitamente la investigación. Depender de la “tarea pública” como base legal, señala además, UKRI, también puede ayudar a asegurar a los participantes de la investigación que la organización es creíble y que sus datos personales contribuirán al bien público.

Si la “tarea pública” no está disponible o no es apropiada (por ejemplo, porque un investigador es autónomo), entonces el “interés legítimo” puede proporcionar una base legal flexible y apropiada para el procesamiento de datos que puede incluir intereses comerciales, intereses individuales (incluido el del investigador) o beneficios sociales más amplios. El “interés legítimo” probablemente será una base legal apropiada para usar material que contenga datos personales en la enseñanza y para proyectos como disertaciones de estudiantes, aunque los estudiantes y el personal deben ser conscientes de sus responsabilidades.

5. Datos personales de categoría especial (sensibles)

Una forma clave en la que la investigación está protegida en GDPR es en las disposiciones para el procesamiento de ciertas categorías “especiales” de datos personales. Anteriormente conocido como “datos sensibles”, esto incluye información sobre el origen racial o étnico de una persona; opiniones políticas; creencias religiosas o filosóficas; afiliación sindical; datos genéticos o biométricos; salud, vida sexual o orientación sexual. El procesamiento de categorías especiales de datos personales está permitido si se identifica una base legal y existe una condición separada apropiada para el procesamiento de una categoría especial. La investigación se considera una de estas condiciones apropiadas.

6. Exenciones para fines especiales

Existe una segunda ruta hacia las exenciones de las obligaciones del GDPR y la UKDPA. Esto es a través de las disposiciones permitidas para la categoría de “fines especiales”, que ahora incluye fines académicos junto con fines periodísticos, artísticos o literarios. A primera vista, las exenciones para “fines especiales” parecen particularmente atractivas porque ofrecen un alivio de las obligaciones relacionadas con los principios básicos de la protección de datos, como la identificación de una base legal; condiciones para el consentimiento; procesamiento de categorías especiales de datos; y los derechos individuales de los interesados.

Sin embargo, las exenciones para “propósitos especiales” deben usarse con cuidado. Las regulaciones de protección de datos no son independientes de la legislación como la Ley de Derechos Humanos (1998) y la Ley de Igualdad (2010), y GDPR requiere explícitamente que se sigan los códigos y pautas regulatorias (como las Pautas editoriales de la BBC y el Código de Broadcasting de Ofcom). Un análisis reciente1 realizado por especialistas legales sugiere que los umbrales en estas exenciones relacionadas con la “necesidad” y la publicación son altos. Debido a que los propósitos académicos fueron una nueva adición a la categoría preexistente de propósitos especiales en 2018, los límites legales para la interpretación de las exenciones para académicos aún no se han probado.

Conclusión

Como observó recientemente el Supervisor Europeo de Protección de Datos: “el respeto por los datos personales es totalmente compatible con la investigación responsable2”. Las consideraciones clave para los investigadores que utilizan datos personales son éticas y prácticas. Los datos deben recopilarse por motivos claros, proporcionados y necesarios. Los datos deben protegerse contra el uso indebido, la destrucción o los daños tanto antes como después de las publicaciones resultantes. Los investigadores deben mantener registros, incluidas las decisiones que se hayan tomado en relación con los datos. Los investigadores no deben tomar decisiones sobre personas que se basen únicamente en el procesamiento automatizado y utilizar seudonimización y cifrado cuando sea posible

Nada de esto representa un cambio radical en la forma en que los investigadores deben abordar el uso de los datos. Sin embargo, representa una oportunidad para que los investigadores revisen sus métodos y se aseguren de que el uso que hacen de los datos personales sea justo, legal, transparente, seguro y no cause daños sustanciales, daños o angustia a las personas.

Descargue el Royal Historical Society Guide to Data Protection and Historians in the UK.

Notas

1. MOURBY, M., et al. Governance of academic research data under the GDPR—lessons from the UK. International Data Privacy Law [online]. 2019, vol. 9, no. 3, pp. 192–206 [viewed in 07 October 2020]. DOI: 10.1093/idpl/ipz010. Available from: https://academic.oup.com/idpl/article/9/3/192/5536592

2. A Preliminary Opinion on data protection and scientific research [online]. European Data Protection Supervisor. 2020 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://edps.europa.eu/sites/edp/files/publication/20-01-06_opinion_research_en.pdf

Referencias

A Preliminary Opinion on data protection and scientific research [online]. European Data Protection Supervisor. 2020 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://edps.europa.eu/sites/edp/files/publication/20-01-06_opinion_research_en.pdf

Ensuring a healthy future for scientific research through the Data Protection Regulation 2012/0011(COD) [online]. Wellcome. 2015 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://wellcome.org/sites/default/files/ensuring-healthy-future-for-scientific-research-data-protection-regulation-joint-statement-dec15.pdf

Ethics in Social Science and Humanities [online]. European Union. 2018 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://ec.europa.eu/research/participants/data/ref/h2020/other/hi/h2020_ethics-soc-science-humanities_en.pdf

GDPR and Reasearch – An Overview for Researchers [online]. UK Research and Innovation [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://www.ukri.org/files/about/policy/ukri-gdpr-faqs-pdf/

Information rights at the end of the transition period Frequently Asked Questions [online]. Information Comissioner’s Office. 2020 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/brexit/2617110/information-rights-and-brexit-faqs-v2_3.pdf

Joint statement on the implementation of GDPR in UK universities [online]. The Royal Geographical Society. 2018 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://www.rgs.org/geography/news/joint-statement-on-the-implementation-of-gdpr-in-u/

MOURBY, M., et al. Governance of academic research data under the GDPR—lessons from the UK. International Data Privacy Law [online]. 2019, vol. 9, no. 3, pp. 192–206 [viewed in 07 October 2020]. DOI: 10.1093/idpl/ipz010. Available from: https://academic.oup.com/idpl/article/9/3/192/5536592

Research governance policy [online]. National Institute for Health and Care Excellence. 2018 [viewed in 07 October 2020]. Available from: https://www.nice.org.uk/Media/Default/About/what-we-do/science-policy-and-research/research-governance-policy.pdf

Enlaces externos

Consent <https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/lawful-basis-for-processing/consent/>

Data Protection Act 2018 <https://www.gov.uk/government/collections/data-protection-act-2018>

Data Protection and Historians <https://royalhistsoc.org/policy/data-protection-and-historians/>

Education Reform Act 1988 <http://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/40/part/II>

Legitimate interests <https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/lawful-basis-for-processing/legitimate-interests/>

NUJ code of conduct <https://www.nuj.org.uk/about/nuj-code/>

Public task<https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/lawful-basis-for-processing/public-task/>

Special category data <https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/special-category-data/>

The principles <https://ico.org.uk/for-organisations/guide-to-data-protection/guide-to-the-general-data-protection-regulation-gdpr/principles/>

 

Sobre Katherine Foxhall

La Dra. Katherine Foxhall tiene 15 años de experiencia como historiadora académica y ha publicado numerosos artículos sobre la historia de la medicina y la salud. Es oficial de investigación y comunicaciones de la Royal Historical Society, incluido el trabajo sobre acceso abierto, desarrollo de políticas e igualdad de la sociedad.

 

Artículo original en inglés

https://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2020/09/16/data-protection-laws-apply-to-anyone-who-collects-information-about-a-living-individual-so-what-do-researchers-need-to-know/

 

Traducido del original en inglés por Ernesto Spinak.


Hacia una ciencia del suelo más abierta

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Por George Brown, Wilian Demetrio y Alessandro Samuel-Rosa

Imagen: Markus Spiske.

Quienes trabajan con ciencias ambientales como la ciencia del suelo saben que este método implica la evaluación de múltiples variables ambientales descriptivas y explicativas. El objetivo es comprender los complejos fenómenos que ocurren en la naturaleza, ya sea trabajando en el campo o en el laboratorio, o incluso con sus derivados, como la micro, meso o macrobiota. Por lo tanto, nuestra investigación generalmente genera enormes hojas de datos, con resultados de varias variables, muchas de ellas medidas a lo largo del tiempo. A menudo, estos datos se analizan utilizando métodos estadísticos complejos para encontrar y explorar las relaciones entre las variables y su importancia. Entre estos métodos, los multivariados se han vuelto indispensables porque son muy útiles para revelar estas relaciones de una manera visualmente comprensible.

Sin embargo, una limitación de casi todo el trabajo de investigación en ciencia del suelo realizado en Brasil es la falta de acceso a los datos primarios utilizados en el análisis estadístico. Esto impide que los datos sean reutilizados, ya sea para reproducir un estudio y verificar sus conclusiones o para realizar más investigaciones para responder preguntas que quedan sin respuesta.

A menudo, los datos se presentan solo de forma agregada en forma de tablas con estadísticas descriptivas de las variables estudiadas. Uno de los usos de los datos agregados es la realización de estudios de síntesis basados en herramientas metaanalíticas, que han ido ganando terreno en la ciencia del suelo. Estos estudios identifican tendencias y patrones de comportamiento de los datos producidos en muchos trabajos sobre un tema determinado, especialmente aquellos que tienen una alta variabilidad en los resultados. Sin embargo, con el uso creciente de métodos estadísticos multivariados, incluso esta versión agregada de los datos se ha omitido en las publicaciones. En estos casos, la preferencia de autores y editores suele ser presentar los datos en forma de figuras y tablas resultantes de análisis multivariados. Este tipo de práctica perjudica incluso a los estudios de metaanálisis, lo que convierte a estos trabajos de investigación en un punto final en la vida útil de los datos.

Como científicos, nos preocupa la sostenibilidad en el avance del conocimiento. Al adoptar una política centrada en hacer que los datos primarios utilizados en nuestros estudios estén disponibles, estaremos aumentando la sostenibilidad y la utilidad futura de nuestra investigación y colaboración entre investigadores.

Muchas revistas científicas en el extranjero han adoptado políticas de datos abiertos, que exigen cada vez más que los datos primarios, como mínimo, estén disponibles como material complementario para las publicaciones o que los autores informan dónde fueron depositados, ya sea en repositorios de datos o de metadatos. Sin embargo, la práctica más eficiente y adecuada es depositar los datos de investigación en repositorios públicos confiables especializados para tal fin que, además de la preservación digital, requieren una adecuada estructuración y decripción de metadatos, asignan DOI (Digital Object Identifier, identificador de objeto digital) y, por lo tanto, dan mayor sustentabilidad y visibilidad a los datos, ya que están indexados en bases de búsqueda en línea. Lo ideal es la organización y disponibilidad de los datos según el principios FAIR, Findable, Accessible, Interoperable and Resusable (localizable, accesible, interoperable y reutilizable), que se aplican especialmente al acceso computarizado.

La mayor parte del trabajo de investigación en Ciencias del Suelo que desarrollamos en Brasil es financiado por agencias públicas o con recursos públicos, otorgados por agencias que promueven la investigación o cursos de posgrado como CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico) y CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, Coordinación para la Perfeccionamiento del Personal de Educación Superior), y las fundaciones estatales de apoyo a la investigación. Además, los sueldos de los servidores públicos y empleados, que generan la mayor parte de los resultados de la ciencia en nuestro país, también se financian con recursos públicos. Por tanto, debemos entender que la disponibilidad abierta de los datos producidos en nuestra investigación, junto con las publicaciones que han generado, es una cuestión de sostenibilidad científica y de responsabilidad con la sociedad en general. Por supuesto, con la debida atención a las políticas institucionales para proteger la información sensible y hacer que los datos estén disponibles. Siempre recordando la regla de “lo más abierto posible y lo más cerrado cuando sea necesario”.

La disponibilidad abierta de datos ya es requerida por agencias de desarrollo internacionales como la Unión Europea y los Research Councils del Reino Unido, que refuerzan el requisito de presentación de datos como material complementario por parte de las revistas científicas, como se mencionó anteriormente.

En un futuro próximo, nuestros organismos de investigación también lo exigirán. El CNPq, en alianza con el Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict, Instituto Brasileño de Información en Ciencia y Tecnología), ya está desarrollando el repositorio Lattes Data para almacenar datos sobre proyectos promovidos por la agencia. En el caso de la FAPESP (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, Fundación de Apoyo a la Investigación del Estado de São Paulo), algunas convocatorias ya requieren la presentación de un plan de gestión de datos que acompañe a la propuesta de investigación. El programa SciELO también está desarrollando un repositorio, SciELO Data, para almacenar los datos vinculados a los manuscritos enviados a las revistas de la red SciELO.

Sin embargo, sería más recomendable si, como sociedad científica y como científicos, adoptamos una política de datos abiertos orientada a las especificidades y prioridades de cada área, en lugar de esperar un requerimiento de las agencias de financiación o de las revistas científicas. Así, nos adelantamos al proceso y mostramos nuestra buena voluntad hacia la sociedad brasileña, que con sus impuestos ha estado financiando nuestros trabajos, estudiantes e investigación durante décadas.

En un mundo cada vez más globalizado, en el que las grandes síntesis de datos a menudo causan una gran fanfarria, la adopción de una ciencia más abierta también aumentará la posibilidad de reutilización, uso y reanálisis de nuestros datos de investigación y, por lo tanto, su sostenibilidad, visibilidad e impacto.

El Boletín 45 (1) de la Sociedad Brasileña de Ciencias del Suelo (Sociedade Brasileira de Ciências do Solo)1 presentó una amplia discusión sobre ciencia abierta y los principales repositorios públicos nacionales e internacionales de datos abiertos de suelos. Sin embargo, desde entonces, parece que no ha habido avances en la apertura de datos sobre la investigación en ciencias del suelo en Brasil. Las principales revistas en el campo todavía no requieren que los datos se presenten como material complementario o que estén disponibles en repositorios públicos. Además, los estudiantes de maestría, doctorado y posdoctorado de los principales programas de posgrado e instituciones de investigación del área aún no necesitan desarrollar planes de gestión abierta de los datos producidos.

El desarrollo de modelos de organización y almacenamiento de datos que faciliten la disponibilidad, transferencia y reutilización, con un mínimo esfuerzo humano, se ha venido dando sólo de manera puntual y mal articulada. Es fundamental retomar esta discusión, con el objetivo de incrementar la apertura de la ciencia del suelo brasileña. Creemos que la forma más eficiente de fomentar esta discusión, de manera estructurada y coordinada, es formar un grupo de trabajo con la Sociedad Brasileña de Ciencias del Suelo. Un grupo de trabajo que reúne a investigadores de diferentes áreas de la ciencia del suelo con el fin de posibilitar soluciones sostenibles a la cuestión de los datos producidos en nuestra investigación.

La ciencia ha sido cada vez más demandada y, al mismo tiempo, criticada y escudriñada por la sociedad y los gobiernos, que buscan soluciones a los problemas actuales o, a veces, justificaciones para sus acciones. Al adoptar una política de ciencia abierta, con disponibilidad abierta de datos primarios y los resultados de nuestra investigación, demostramos que no tenemos nada que ocultar y que los datos son gratuitos para que cualquiera los use. Obviamente, esto conlleva ciertos riesgos, ya que los datos también pueden ser utilizados libremente por grupos de interés con sus propias agendas.

Como científicos, cuidamos los datos y los utilizamos con cuidado en nuestras publicaciones. Por tanto, es necesario construir, como sociedad científica, de manera concomitante con los posibles usuarios de nuestros datos, pautas de uso responsable que impliquen, por ejemplo, citar las fuentes y adoptar criterios de contexto, interpretación y uso de los datos abiertos. Estas pautas podrían estar disponibles junto con los archivos de datos, en repositorios de datos confiables. Claramente, existen muchos beneficios, pero también posibles escollos que deben evitarse en el proceso de apertura de datos de nuestra investigación, y estos temas merecen un mayor debate, con el objetivo de comprender mejor el proceso de apertura científica al que estamos expuestos y al que debemos prepararnos.

Nota

1. Os Desafios da Open Science para a Ciência do Solo. Boletim Informativo da Sociedade Brasileira de Ciência do Solo [online]. 2019, vol. 45, no.1, ISSN: 1981-979X [viewed 8 January 2020]. Available from: https://www.sbcs.org.br/wp-content/uploads/2019/06/Boletim-SBCS-Volume-45-N%C3%BAmero-1.pdf

Referencias

CNPq e IBICT lançam Lattes Data [online]. Governo Federal – Governo do Brasil. 2020 [viewed 8 January 2020]. Available from: https://www.gov.br/cgu/pt-br/governo-aberto/noticias/2020/2/cnpq-e-ibict-lancam-lattes-data

Lanzamiento del repositorio SciELO Data [online]. SciELO.org. 2020 [viewed 8 January 2020]. Available from: https://mailchi.mp/scielo/scielo-data-es

Os Desafios da Open Science para a Ciência do Solo. Boletim Informativo da Sociedade Brasileira de Ciência do Solo [online]. 2019, vol. 45, no.1, ISSN: 1981-979X [viewed 8 January 2020]. Available from: https://www.sbcs.org.br/wp-content/uploads/2019/06/Boletim-SBCS-Volume-45-N%C3%BAmero-1.pdf

WILKINSON, M.D., et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Sci Data [online]. 2016, vol. 3, no 1, 160018 [viewed 8 January 2020]. http://doi.org/10.1038/sdata.2016.18. Available from: https://www.nature.com/articles/sdata201618

Links externos

Gestão de dados – FAPESP: https://fapesp.br/gestaodedados

Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo: https://www.pedometria.org/febr/

SciELO Data: https://data.scielo.org/

Sociedade Brasileira de Ciência do Solo (SBCS): https://www.sbcs.org.br/

 

Sobre George Brown

George Brown es investigador de Embrapa Florestas y profesor de posgrados en Ciencias del Suelo en la Universidad Federal de Paraná. Es licenciado en Ciencias Naturales por la Universidad de Wisconsin y doctor en Ecología por la Universidad de París. Trabaja en ecología de suelos, utilizando animales como bioindicadores de calidad ambiental, y es uno de los pocos especialistas en lombrices de tierra en Brasil. Editó varios libros y publicó> 100 trabajos en revistas científicas, interactuando con cientos de profesionales en Brasil y en el exterior.

Sobre Wilian Demetrio

Wilian Demetrio es becario postdoctoral en el Instituto Nacional de Investigaciones Especiales (Inpe). Es licenciado en Agronomía de Uniguaçu, con maestría y doctorado en Ciencias del Suelo de la Universidad Federal de Paraná. Su área de estudio e interés es la ecología de suelos, con el uso de invertebrados, con énfasis en lombrices de tierra, como indicadores de la calidad del suelo.

 

Sobre Alessandro Samuel-Rosa

Alessandro Samuel-Rosa es profesor de clasificación y mapeo de suelos, estadística aplicada y probabilidad, y geoprocesamiento y teledetección en la Universidad Tecnológica Federal de Paraná. Sus intereses de investigación incluyen la optimización de configuraciones de muestra, modelos (geo)estadísticos y aprendizaje automático, y estandarización y armonización de datos. Es el líder del Laboratorio de Pedometría, que desarrolla los paquetes de pedometrics, spsann y febr para R, y mantiene el Repositório Brasileiro Livre para Dados Abertos do Solo.

 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak

Editores y datos FAIR

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Por Jan Velterop

Imagen: NASA.

Recientemente, yo, junto con mi coautor Eril Schultes, presentamos una propuesta para que el mundo de la publicación académica se involucre activamente en la formulación de protocolos y estándares que hagan que el material de investigación científica publicado sea legible por máquina para tornar los datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables, o sea, FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable). Dada la importancia de las publicaciones de revistas tradicionales en la comunicación académica en todo el mundo, la participación activa de los editores académicos – incluidos los servicios de preprint, en nuestra opinión – en el avance de la creación y reutilización más rutinarias de datos FAIR es muy deseable.

Nuestra propuesta fue publicada, con Acceso Abierto, por supuesto, en la revista Information Services and Use1.

Sostenemos que la comunicación científica ha cambiado y ahora está mucho más orientada a los datos de lo que estaba, probablemente debido a las posibilidades que ofrece internet. Los datos siempre han sido importantes en la investigación científica, pero en las publicaciones se trataron como un “suplemento”, disponible a través de los autores del artículo, si tenía suerte. Esa situación está cambiando, y casi se podría revertir esto en algunas disciplinas científicas, donde el artículo comienza a verse más como una “anotación” de los datos, que como el núcleo de la comunicación con los datos subyacentes simplemente como un “complemento”.

En palabras de un informe de la reconocida consultora editorial Outsell: “Los datos aportan transparencia y reproducibilidad a las comunicaciones académicas cuando se analizan y presentan de forma accesible e interactiva. Los editores que se enfocan en hacer de los datos un artefacto de investigación genuino crean una razón convincente para que los autores elijan sus revistas.”

Esto implica claramente que los editores deben hacer que los datos que subyacen a los artículos que publican en sus revistas sean más fáciles de encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables que en el pasado. Esto se puede hacer implementando los principios FAIR.

Con el fin de implementar los principios FAIR de manera coherente, con el apoyo de tantos equipos editoriales como sea posible, hemos tomado, con el aliento y el apoyo de IOS Press, esta iniciativa para reunir una red de implementación de editores.

Nota

1. VELTEROP, J. and SCHULTES, E. “An Academic Publishers’ GO FAIR Implementation Network (APIN)”. 2021, SciELO Data [viewed 20 January 2021]. https://doi.org/10.48331/scielodata.9CT6WT. Available from: https://data.scielo.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48331/scielodata.9CT6WT

Referencias

VELTEROP, J. and SCHULTES, E. An Academic Publishers’ GO FAIR Implementation Network (APIN). Information Services & Use [online]. 2020, vol. 40, pp. 333-341 [viewed 20 January 2021]. https://doi.org/10.3233/ISU-200102. Available from: https://content.iospress.com/articles/information-services-and-use/isu200102

VELTEROP, J. and SCHULTES, E. “An Academic Publishers’ GO FAIR Implementation Network (APIN)”. 2021, SciELO Data [viewed 20 January 2021]. https://doi.org/10.48331/scielodata.9CT6WT. Available from: https://data.scielo.org/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.48331/scielodata.9CT6WT

WILKINSON, M., et al. he FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data [online]. 2016, vol. 3, 160018 [viewed 20 January 2021]. http://doi.org/10.1038/sdata.2016.18. Available from: https://www.nature.com/articles/sdata201618

Enlace externo

IOS Press – https://www.iospress.nl/

 

Sobre Jan Velterop

Jan Velterop (1949), geofísico marino llegó a ser editor científico a mediados de 1970. Comenzó su carrera de editor en Elsevier en Ámsterdam. En 1990 se convirtió en director de un diario holandés, pero retornó a la publicación internacional de ciencia en 1993 en Academic Press en Londres, donde desarrolló el primer acuerdo nacional que le dio acceso electrónico a todas las revistas AP a todos las instituciones de educación superior en el Reino Unido (más adelante conocido como el BigDeal). A continuación se unió a Nature como director pero rápidamente se cambió para ayudar a levantar a BioMed Central. Participó en la Budapest Open Access Iniative (BOAI). En 2005 se unió a Springer, con sede en el Reino Unido como Director de Acceso Abierto. En 2008 lo dejó para ir a ayudar en el desarrollo de enfoques semánticos para acelerar el descubrimiento científico. Es un defensor activo del Acceso Abierto conforme al BOAI, en el uso de la microatribución, el sello distintivo de la llamada “nanopublicación”. Publicó varios artículos en ambos temas.

 

Traducido del original en inglés por Ernesto Spinak.

Se necesita una aldea global o un resumen de NISO Plus 2021

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Por Gabriela Mejias y Carolina Tanigushi

Introducción

La segunda Conferencia NISO Plus se celebró virtualmente del 22 al 25 de febrero. El tema de este año fue “Conversaciones globales: conexiones globales”. El evento reunió a 850 participantes de 26 países, con un alto nivel de participación durante las 52 sesiones. Al igual que en la edición anterior, NISO Plus es un evento donde “la sabiduia no está en el escenario“, lo que se tradujo en muchas discusiones interesantes en las preguntas y respuestas en vivo, Twitter y el foro de NISO.

Otro elemento que hizo que el programa NISO Plus 2021 fuera único fue el esfuerzo por permitir momentos de networking para iniciar más conversaciones. La edición Jeopardy NISO fue una forma diferente de aprender y pensar sobre los estándares, y la sesión contó con más de 80 participantes. “Estuvimos encantados de contar con tantas personas participando y aprendiendo sobre los estándares, eventos y actividades comunitarias de NISO”, comentó Raymond Pun (Hoover Institution), anfitrión de la sesión.

Como parte de su compromiso por mejorar la diversidad, equidad e inclusión en la comunidad de la información, por segundo año, y con el apoyo de la Digital Science, 15 profesionales fueron premiados con las Becas NISO Plus 2021.

En las siguientes secciones, recapitularemos las conclusiones más importantes desde nuestra perspectiva. (Descargo de responsabilidad: las autoras fueron ganadoras de la beca NISO Plus 2020 y parte del comité de planificación de NISO Plus 2021).

Diversidad, equidad e inclusión (DEI) y accesibilidad

La diversidad, la equidad, la inclusión (DEI) y la accesibilidad fueron temas centrales de NISO Plus 2021. Muchas sesiones diferentes se centraron en los esfuerzos y debates en curso para mejorar la DEI y la accesibilidad en la comunidad de la información.

Durante la sesión A Focus on Accessibility Mike Capara (The Viscardi Center) planteó la necesidad de una comprensión más clara de la accesibilidad digital. Solange Santos (SciELO) señaló un punto importante: mejorar la accesibilidad en las bibliotecas digitales mejora la experiencia del usuario para todos, no solo para las personas con discapacidad. La accesibilidad comienza en “la cima” de la organización y requiere necesariamente un cambio cultural.

Los oradores alentaron a comenzar a mejorar la accesibilidad lo antes posible para el beneficio de la comunidad y también a la luz de muchas regulaciones nacionales e internacionales vigentes.1 La Ley de Accesibilidad de la UE entrará en vigor a partir de 2025, después de lo cual será ilegal tener/alojar contenido digital no accesible.2

Los agregadores de datos están en una posición única para influir en el conocimiento y la implementación de la accesibilidad entre los creadores de contenido. SciELO está trabajando en esta dirección.

En la sesión Standards that Support Diversity, Equity, and Inclusion, Trevor Dawes compartió lo que está haciendo la biblioteca de la Universidad de Delaware para ser verdaderamente inclusiva, como asegurarse de que haya material relevante para todos los estudiantes/investigadores y que este material sea diverso (no eurocéntrico, incluyendo autores de todos los orígenes posibles), asegurándose de que sus servicios sean accesibles y adaptables a todos los usuarios, etc.

También han realizado auditorías internas para revisar los procesos de contratación (desde las preguntas que se hacen en las entrevistas laborales hasta dónde se publica el puesto de trabajo), para asegurarse de que tanto los usuarios como el personal se sientan bienvenidos y cómodos, y para analizar si existe equidad en la organización (observando que diversidad no es lo mismo que equidad).

Durante el panel se destacó la importancia de hablar sobre las discapacidades (y la autoidentificación), lo cual beneficia tanto a los empleados como a los empleadores, ya que puede ayudar a estos últimos a proporcionar mejores condiciones de trabajo y también a desestigmatizar a las personas con discapacidad.

El conocimiento indígena (CI), definido como “la comprensión, las habilidades y las filosofías desarrolladas por sociedades con una larga historia de interacción con su entorno natural3 también fue un tema recurrente, y Katharina Ruckstuhl (Universidad de Otago) mencionó la importancia de los datos y la soberanía indígenas (Indigenous Data and Sovereignty, IDS) con el fin de preservar el CI, para que los pueblos indígenas sean dueños de sus datos y puedan controlar su información, evitando la explotación, apropiación y supresión de su conocimiento comunitario. Los principios CARE, desarrollados por GIDA (Global Indigenous Data Alliance), complementan los principios FAIR, en un esfuerzo por reconocer la soberanía y gobernanza indígenas de los datos.

En el discurso de apertura Connecting the World Through Local Indigenous Knowledge, la Dra. Margaret Sraku-Lartey, habló sobre el conocimiento indígena (CI) originado en países africanos; sobre cómo el conocimiento y la investigación científica actual a menudo pasan por alto el CI; y la necesidad de registrar el CI como condición para su discoberabilidad.

La Dra. Sraku-Lartey también llamó la atención sobre cómo los derechos de propiedad intelectual de los pueblos indígenas a menudo se abusan/ignoran, ya que este conocimiento generalmente se extrae de esas comunidades, capitalizado por otros, sin reconocerlos nunca. La necesidad de metadatos para CI se ha planteado durante ambas sesiones y esperamos con interés los próximos pasos de NISO para facilitar las discusiones sobre este tema.

Todo se relaciona con el proverbio africano que dice que “cuando muere un anciano, una biblioteca se quema hasta los cimientos”. Las personas son bibliotecas vivientes y las bibliotecas proporcionan la infraestructura para que la sociedad acceda al conocimiento. Como Ginny Hendricks de Crossref señaló en otra sesión: la infraestructura se trata de las personas.

Preprints

La sesión Quality and Reliability of Preprints, ofreció amplias perspectivas institucionales sobre preprints, desde dos servidores – AfricArXiv y SciELO Preprints –, y el piloto de preprints de los Institutos Nacionales de Salud (National Institutes of Health, NIH).

Joy Owango, directora ejecutiva de AfricArXiv, presentó una descripción general del servidor, hecha para investigadores africanos o personas que realizan investigaciones en África o sobre ella. AfricArXiv se rige por los African Principles for Open Access in Scholarly Communication; también tienen un programa que anima a los investigadores a publicar en idiomas locales/regionales y luego les ayuda a traducir esa investigación al inglés.

Owango habló sobre la representación insuficiente del contenido académico procedente de África: la barrera del idioma, el sesgo regional en las revistas occidentales, una gran cantidad de investigaciones publicadas solo en forma impresa y cuellos de botella en la infraestructura, como los desafíos de la red y la conectividad a Internet.

En cuanto al servidor SciELO Preprints, es ejecutado por el Programa SciELO y basado en OPS (Open Preprint Systems), desarrollado por PKP (Public Knowledge Project). El Programa SciELO ha estado alentando a sus revistas a adoptar prácticas de Ciencia Abierta desde hace algunos años y SciELO Preprints es parte de este esfuerzo colectivo. El servidor comenzó a operar en abril de 2020 y, aunque está abierto a todas las áreas del conocimiento, recibió principalmente presentaciones de artículos relacionados con COVID-19. El 70% de los trabajos presentados son de autores brasileños, el 20% de autores latinoamericanos y el 10% restante son de otros países.

Abel Packer (SciELO) señaló que los preprints se adoptan cuando existe un sentido de urgencia en la comunicación de la investigación y es importante comprender que agregan complejidad a la gestión de la calidad de la investigación, y al mismo tiempo “enriquecen la infraestructura de nuestra comunidad de investigación”.

Por último, Abel afirmó que el poder de los “preprints reside en [su] propiedad de desintermediación web. Entonces, cuando sientes la necesidad de publicar, tienes esta nueva oportunidad porque [haces] la web y su propiedad de desintermediación [lo permite]”. SciELO ha venido diciendo durante los últimos años que el futuro es abierto ¡lo cual se siente realidad ahora!

También se discutió la confiabilidad de los preprints. En la sesión Misinformation and the Truth: From Fake News to Retractions to Preprints, Michelle Avissar-Whiting de Research Square mostró diversas recepciones de los medios de comunicación y la sociedad sobre tres preprints publicados en su plataforma, bajo las categorías de “malentendido” (creados con clickbait y reclamos),“sobreinterpretado” (leído de manera muy literal y no exhaustiva), y “verdad conveniente” (utilizada para impulsar teorías de conspiración/agenda política). Michelle terminó su charla argumentando que es mejor haber publicar un preprint y luego ser desacreditada rápidamente que ser publicada y causar daño con los resultados de investigación, usando el artículo de The Lancet que vinculo el autismo con las vacunas MMR como ejemplo, ya que el mismo tardó doce años para ser retractado.

Datos de investigación

Las sesiones dedicadas a datos FAIR, linked y datos de investigación discutieron y propusieron formas en que el intercambio de datos y su estandarización pueden mejorarse en beneficio de la comunidad.

Hubo un fuerte enfoque en políticas de datos de investigación y en cómo las organizaciones en el ecosistema de investigación (editores, financiadores, instituciones de investigación) están trabajando para estandarizar estas políticas. Todd Carpenter (Director Ejecutivo de NISO) señaló que el intercambio de datos/citas aún se encuentra en su fase inicial, por lo que los estándares y marcos creados seguirán cambiando y evolucionando por un tiempo.

Es muy importante concienciar a los investigadores y colaboradores de los principios FAIR, especialmente en lo que respecta a las declaraciones de disponibilidad de datos, los repositorios FAIR y sus beneficios. Los identificadores persistentes (PID) son un principio central (F1) de los datos FAIR y, por lo tanto, es crucial incrementar el conocimiento de los PID en la gestión de datos.

Para fomentar las mejores prácticas para el intercambio de datos e información, es importante dar crédito a quienes curan y comparten datos, dijo Christian Herzog (CEO de Dimensions). Los PID son importantes y los buenos metadatos aún más, dijo Shelley Stall (AGU). También planteó la importancia de los ORCID iDs y los DOIs de DataCite para aumentar el reconocimiento del software4 y los conjuntos de datos y sus creadores.

SciELO lanzó su repositorio de datos (gestionado en Dataverse) en agosto pasado, que pueden utilizar los autores que envían manuscritos a las revistas de la Red SciELO y al servidor SciELO Preprints. El repositorio sigue los principios FAIR.

Identificadores y estándares en infraestructura de investigación abierta

La sesión Identifiers, Metadata and Connections discutió cómo la combinación de identificadores persistentes en metadatos crea conexiones entre los trabajos de investigación.

En la vida real, los investigadores, los colaboladores, sus productos y organizaciones están interconectados de formas múltiples y complejas. Los identificadores persistentes para individuos (ORCID iDs), productos de la investigación (DOIs de Crossref y DataCite) y organizaciones (ROR IDs) nos permiten comprender y seguir mejor esas conexiones. Hacer que esas relaciones y su información sean accesibles para todos en forma de metadatos abiertos ayuda a mapear de manera efectiva el ecosistema de investigación y aumenta la confianza y la transparencia en la investigación y su infraestructura.

Los beneficios de los identificadores persistentes pueden aumentar si estos se combinan y conectan a través de sus metadatos, iluminan el proceso de investigación y sus actividades (quién contribuyó a un artículo, quién lo revisó, si se reportaron inquietudes, quién lo financió, enlaces a datos subyacentes y código) y reconocer a los investigadores, sus contribuciones y las organizaciones que los apoyan.

Fuente: The PID Graph.

Figura 1. El PID Graph, una red de sistemas PID, establece conexiones entre diferentes entidades dentro del ecosistema de investigación y puede ayudar a plantear y responder nuevas preguntas.

El panel Open Versus Proprietary in Softwares and Systems fue una mesa redonda moderada por Leslie Johnston (Archivos Nacionales), en la que los panelistas discutieron las ventajas y desventajas de los softwares y sistemas abiertos y propietarios. La principal conclusión de la sesión fue que el software propietario es mejor para una solución rápida, más robusta con un buen soporte especializado, pero que el software abierto es más sostenible a largo plazo, ya que está liderado por la comunidad y permite más transparencia, personalización, incluso si implica más trabajo gestionarlo/actualizarelo.

En lo que respecta al desarrollo de software y sistemas, los estándares pueden ser realmente útiles ya que es más sostenible (y fácil) trabajar con estándares preestablecidos que codificar todo desde “el principio”, lo que también permite mejorar opciones de interoperabilidad. Esto se superpone con lo discutido en la sesión Standards in Open Research Infrastructure, también una mesa redonda, dirigida por Natasha Simons de Australian Research Data Commons.

En este sentido, Daniel Bangert (Digital Repository of Ireland) mencionó que los estándares ayudan a la interoperabilidad y a garantizar la confiabilidad y la calidad (ayudan a que todos “hablen el mismo idioma”). Arianna Becerril-García de Redalyc señaló que la infraestructura de investigación abierta ayuda a que el contenido sea más accesible, diseminado, conectado y detectable.

Gobernanza de infraestructura abierta

En la sesión Business Models of Infrastructure Support, Ginny Hendricks planteó que las organizaciones indonesas representan casi el 14% de los miembros de Crossref, lo que ilustra la diversidad de sus miembros y el hecho de que las organizaciones de regiones más allá del “Norte global” hacen una contribución importante a su sostenibilidad. Tanto Ginny Hendricks como Rebecca Kross (Canadian Research Knowledge Network, CRKN) destacaron la importancia de las personas en la sostenibilidad de la infraestructura abierta: desde los usuarios, el personal, los miembros de la Junta Directiva hasta los miembros institucionales y voluntarios, todos juegan un papel importante en la adopción y el desarrollo de las infraestructuras.

La responsabilidad (accountability) fue un tema importante en la sesión, y en ese sentido se destacó que organizaciones como Crossref y ROR (Research Organisation Registry) se han comprometido recientemente con los Principles of Open Scholarly Infrastructure. La relación entre organizaciones sin fines de lucro y comerciales fue problematizada durante la discusión. En este sentido, el trabajo de CRKN con organizaciones con fines de lucro se basa en principios definidos por los miembros con el objetivo de promover comunicaciones académicas sostenibles y equidad de acceso para todos, no solo en Canadá, según Rebecca Kross.

Retractaciones

Otro tema para la sesión Misinformation and the Truth: From Fake News to Retractions to Preprints fue la investigación retractada; Caitlin Bakker de la Universidad de Minnesota señaló que existe un problema con el uso potencial de la investigación retractada sin el conocimiento de su estado retractado (por ejemplo, un médico podría usar un artículo retractado para diagnosticar a un paciente), aparte de eso, no hay consistencia entre plataformas y, a menudo, los avisos de retractación no son públicos/fáciles de encontrar/vinculados en el documento original.

Jodi Scheider de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign hizo algunas recomendaciones al respecto: hacer que la información de retractación sea fácil de encontrar y usar, recomendar metadatos y taxonomía, crear mejores prácticas para el proceso de retractación, educar y socializar a los investigadores y desarrollar estándares, software y bases de datos para una calidad de datos sostenible. NISO organizará grupos de trabajo para trabajar en las pautas de retractación.

Actualización de NISO

La sesión de NISO Update nos brindó una descripción general de tres proyectos actualmente en curso, MECA (Manuscript Exchange Common Approach), el Content Platform Migrations Working Group y KBART (Knowledge Bases And Related Tools).

MECA es un estándar que “busca acordar una metodología para empaquetar archivos y metadatos con el fin de transferir ese paquete de un sistema de presentación a cualquiera de los demás.5 Se convirtió en una práctica recomendada de NISO en 2020 y se volvió a reunir en 2021 como un comité permanente establecido. El comité de MECA está trabajando actualmente para expandir sus recomendaciones al analizar más estudios de casos e incorporar la revisión por pares.

El Content Platform Migrations Working Group está trabajando para desarrollar prácticas recomendadas con el fin de ayudar a normalizar los procesos de migración de la plataforma de contenido y proporcionar recomendaciones para mejorar las comunicaciones antes, durante y después de las migraciones. El borrador está actualmente abierto a comentarios públicos (del 10 de marzo al 23 de abril de 2021) y cualquier contribución realizada será considerada por el grupo de trabajo.

KBART “es una práctica recomendada de NISO que facilita la transferencia de metadatos de existencias de los proveedores de contenido a los proveedores de la base de conocimientos y las bibliotecas.6 Ahora se encuentra en la Fase III, que tiene, entre sus objetivos, la capacidad de permitir información más granular, mejorar su utilidad para contenido en idiomas distintos del inglés/europeo y mejorar y aclarar su proceso de aprobación.

Conclusión

La diversidad, la equidad y la inclusión (DEI), la accesibilidad y los desafíos de COVID-19 fueron temas transversales a lo largo del evento.

El Comité de Planificación de NISO Plus 21 fue un esfuerzo global, diverso y comunitario que ayudó a dar forma a la experiencia de la conferencia. El grupo estuvo conformado por 26 personas de diferentes geografías, etapas profesionales, sectores (bibliotecas, editoriales, vendedores, proveedores de infraestructura y más), y estructuras organizacionales. Es importante mencionar que se organizaron sesiones en todas las franjas horarias, ofreciendo oportunidades de discusión en vivo a todos los asistentes. El “deleite durante la conferencia” fue el principio rector de la organización del evento, y cada una de las múltiples plataformas para participar en NISO Plus fue seleccionada cuidadosa y deliberadamente para convertirla en una experiencia única y alegre para todos.

NISO Plus sigue siendo un espacio abierto para la discusión y la edición de este año redobló los esfuerzos para permitir una participación más amplia. El año pasado se discutió que “abrir no es suficiente”, la necesidad de “descolonizar las comunicaciones académicas y pensar en esas voces que “faltan en la sala”. En la conferencia anterior, Carolina Tanigushi fue la única persona que representó a una organización fuera del “Norte Global”. En NISO Plus 2021 aumentó la participación de delegados de América del Sur, África y Asia, al igual que el protagonismo de diferentes voces y perspectivas en toda la comunidad. Las autoras creemos que la inclusión debe ser más que un eslogan, una praxis. Si queremos resolver problemas globales, no podemos permitirnos trabajar en silos o ignorar las diversas prácticas y necesidades de nuestra comunidad.

Los temas relacionados con la ciencia abierta ya eran parte de la conversación, pero la pandemia los puso en el centro de atención, impulsando cambios rápidos en el ecosistema de investigación, especialmente en lo que respecta a las prácticas que permiten una publicación más rápida y una mayor transparencia en el proceso de publicación. De repente, se comenzó a hablar de los preprints en las noticias (para bien o para mal) y la discusión sobre la fiabilidad y la confianza en la ciencia alcanzaron una escala mucho más amplia, especialmente considerando algunos artículos de alto perfil sobre COVID-19 que se retractaron, ya sea que todavía estuvieran disponibles como preprints o publicados en revistas “de renombre”.

Sylvain Massip de Opscidia destacó tres grandes desafíos de la comunicación científica: descubrimiento, acceso y confianza. Si bien no podemos controlar cómo la sociedad recibirá/interpretará la información científica, los estándares (y otras prácticas de ciencia abierta) pueden usarse para permitir esta interacción, facilitando la búsqueda, el acceso y el uso de los resultados de la investigación, para finalmente aumentar confianza en la ciencia para todos.

Tras su segunda edición, podemos confirmar que NISO Plus se ha consolidado como un espacio de discusión sostenible y plural para todos aquellos interesados en el ecosistema de la información. Como parte de la cohorte de becarios de NISO Plus 2020, experimentamos, reconocemos y celebramos el liderazgo de NISO en el fomento de la inclusión y la participación.

NISO realmente hace el esfuerzo adicional al practicar lo que predica y brindar oportunidades, apoyo y aliento a todos aquellos interesados en mejorar la confianza en la información. Después de todo, es por eso que usamos y necesitamos estándares, para generar confianza en la información y promover prácticas de ciudadanía responsable. En ese sentido, es muy importante que nuestra comunidad se reúna y encuentre soluciones que funcionen para todos. ¡Se necesita una aldea, y una global!

Notas

1. Si consideramos que todas las instituciones de educación superior en los EE.UU. que fueron demandadas debido a la accesibilidad perdieron y que cada año hay alrededor de 2.000 demandas relacionadas con la accesibilidad de sitios web y documentos, esto aumenta la importancia y el impacto de habilitar/proporcionar contenido digital accesible.

2. Se compartieron algunas herramientas interesantes, como las VPAT (plantillas voluntarias de accesibilidad de productos), para ayudar a evaluar el estado de accesibilidad del sitio, y Ace, el Comprobador de accesibilidad para EPUB desarrollado por el consorcio Daisy.

3. Local and Indigenous Knowledge Systems: http://www.unesco.org/new/en/natural-sciences/priority-areas/links/related-information/what-is-local-and-indigenous-knowledge

4. La mención de software en particular sigue siendo un desafío, especialmente si se tiene en cuenta que el software se encuentra comúnmente en sitios como Github y, la mayoría de las veces, no lo tienen, por lo que no integran DOI y PID. Zenodo se integra con Github, lo que permite el envío de código, lo que permite enviar código al repositorio y obtener un DOI, lo que garantiza la preservación digital y la cita del software.

5. Manuscript Exchange Common Approach (MECA): https://www.manuscriptexchange.org/

6. Knowledge Bases and Related Tools (KBART): https://www.niso.org/standards-committees/kbart

Referencias

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Directive (EU) 2019/882 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on the accessibility requirements for products and services (Text with EEA relevance) [online]. EUR-Lex. 2019 [viewed 07 April 2021]. Available from: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32019L0882

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MEJIAS, G. and TANIGUSHI, C. “La sabiduría no está en el escenario” o una retrospectiva de la primera NISO Plus [online]. SciELO en Perspectiva, 2020 [viewed 07 April 2021]. Available from: https://blog.scielo.org/es/2020/04/16/la-sabiduria-no-esta-en-el-escenario-o-una-retrospectiva-de-la-primera-niso-plus/

PACKER, A.L., et al. SciELO después de 20 Años: el futuro sigue abierto [online]. SciELO en Perspectiva, 2018 [viewed 07 April 2021]. Available from: https://blog.scielo.org/es/2018/12/19/scielo-post-20-anos-el-futuro-sigue-abierto/

SCIENTIFIC ELECTRONIC LIBRARY ONLINE SciELO Preprints en operación [online]. SciELO en Perspectiva, 2020 [viewed 06 April 2021]. Available from: https://blog.scielo.org/es/2020/04/07/scielo-preprints-en-operacion/

External links

#NISOPlus21 – Twitter Search: https://twitter.com/search?q=%23NISOPlus21&src=typed_query

A focus on accessibility: https://nisoplus21.sched.com/event/fMn7/a-focus-on-accessibility

Ace, by DAISY: https://daisy.github.io/ace/

African Principles for Open Access in Scholarly Communication: https://info.africarxiv.org/african-oa-principles/

AfricArXiv: https://info.africarxiv.org/

CARE Principles for Indigenous Data Governance: https://www.gida-global.org/care

Connecting the World Through Local Indigenous Knowledge: https://nisoplus21.sched.com/event/fMm6/keynote-connecting-the-world-through-local-indigenous-knowledge

Content Platform Migrations Working Group: https://www.niso.org/standards-committees/content-platform-migrations

FAIR data principles and why they matter: https://nisoplus21.sched.com/event/fMma/fair-data-principles-and-why-they-matter

Identifiers, metadata and connections: https://nisoplus21.sched.com/event/fMnD/identifiers-metadata-and-connections

KBART Phase III Proposal: https://groups.niso.org/apps/group_public/download.php/22728/KBART%20Phase%203%20Proposal%20Final%20Revised.pdf

Knowledge Bases And Related Tools (KBART): https://www.niso.org/standards-committees/kbart

Linked data and the future of information sharing: https://nisoplus21.sched.com/event/fMll/linked-data-and-the-future-of-information-sharing

Manuscript Exchange Common Approach (MECA): https://www.manuscriptexchange.org/

Misinformation and the truth: from fake news to retractions to preprints: https://nisoplus21.sched.com/event/fMnP/misinformation-and-truth-from-fake-news-to-retractions-to-preprints

NIH Preprint Pilot: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/about/nihpreprints/

NISO Community Forum: https://discourse.niso.org/

NISO Plus Planning Committee: https://niso.plus/niso-plus-planning-committee/

NISO RP-38-202x, Content Platform Migrations Draft for Public Comment: https://groups.niso.org/apps/group_public/document.php?document_id=25127

NISO Update: https://nisoplus21.sched.com/event/gKIA/niso-update

Open versus proprietary in softwares and systems: https://nisoplus21.sched.com/event/fMmy/open-versus-proprietary-in-software-and-systems

ORCID: https://orcid.org/

Principles of Open Scholarly Infrastructure: https://openscholarlyinfrastructure.org/

Quality and reliability of preprints: https://nisoplus21.sched.com/event/fMlf/quality-and-reliability-of-preprints

Reducing the Inadvertent Spread of Retracted Science: https://infoqualitylab.org/projects/risrs2020/

Research data: describing, sharing, protecting, saving: https://nisoplus21.sched.com/event/fMms/research-data-describing-sharing-protecting-saving

SciELO Data: https://data.scielo.org/

SciELO Preprints: https://preprints.scielo.org/index.php/scielo

Standards in open research infrastructure: https://nisoplus21.sched.com/event/fMmm/standards-in-open-research-infrastructure-challenges-and-perspectives-for-global-adoption

Standards that support diversity, equity, and inclusion: https://nisoplus21.sched.com/event/fMlZ/standards-that-support-diversity-equity-and-inclusion

The business models of infrastructure support: https://nisoplus21.sched.com/event/fMm3/the-business-models-of-infrastructure-support

The DAISY Consortium: https://daisy.org/

The FAIR Data Principles: https://www.force11.org/group/fairgroup/fairprinciples

The PID Graph: https://www.project-freya.eu/en/pid-graph/the-pid-graph

What is Local and Indigenous Knowledge? http://www.unesco.org/new/en/natural-sciences/priority-areas/links/related-information/what-is-local-and-indigenous-knowledge

 

Sobre Gabriela Mejias

Gabriela Mejias es Engagement Manager de consorcios ORCID. Trabaja con comunidades de práctica que implementan estrategias regionales y nacionales de adopción de ORCID, y participa en actividades comunitarias para promover el uso de los identificadores persistentes (PIDs). Le interesa aprender más sobre y contribuir al desarrollo de infraestructuras de investigación abierta. Forma parte del Consejo de la Networked Digital Library of Thesis and Dissertations (NDLTD) y es miembro de la Society for Scholarly Publishing (SSP).

 

Traducido del original en inglés por Ernesto Spinak.

La imposibilidad de la ciencia abierta sin alteración y pluralidad epistémica [Publicado originalmente en el editorial del vol. 26 no. 2 en Revista de Administração Contemporânea]

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Por Marcelo de Souza Bispo Universidade Federal da Paraíba e Editor-chefe da Revista de Administração Contemporânea (RAC), João Pessoa, PB, Brasil

Palabras iniciales

Imagem: James Sutton.

Desde que asumí el cargo de editor en jefe de la Revista de Administração Contemporânea (RAC), me encontré con una revista que adoptó la política de ciencia abierta hace unos años. Aunque todavía son pocas las revistas, especialmente del área de la administración, que han adoptado esta política, creo que hacer la ciencia más accesible para todos es una posición que hay que defender. Sin embargo, cuando entré en contacto con un grupo de personas y textos sobre ciencia abierta, me di cuenta de que parte del pensamiento sobre el tema asume (o quiere determinar) una posición totalizadora. Esto significa decir que existe una comprensión de la ciencia abierta que se ancla en una perspectiva positivista (y sus derivaciones) de la ciencia en la que sería posible establecer (de hecho, imponer) un modelo cerrado y único de cómo debe ser la ciencia abierta. Esta postura me preocupa, por el simple hecho de que todo lo que se pretende ser total (general) acaba siendo exclusivo. Este es el contexto de la pregunta que guía mi reflexión: ¿Sería posible una forma perfecta e inequívoca de hacer ciencia abierta?

El movimiento de ciencia abierta ha ido creciendo durante las últimas dos décadas y es parte del debate científico contemporáneo (por ejemplo, Martins, 20201 y McKiernan et al.2, 2016). El debate gira fundamentalmente en torno a tres aspectos que involucran (a) el acceso abierto al conocimiento producido, (b) la transparencia en los procesos de investigación y (c) la replicación y reproducibilidad de investigaciones previas. En definitiva, la ciencia abierta busca hacer la práctica científica más accesible y transparente. Me parece que hay poco o ningún espacio para la discusión de que la ciencia debería avanzar hacia una mayor accesibilidad y transparencia.

Sin embargo, el debate sobre cómo debemos entender la “transparencia” con posibilidades de insubordinación a la idea misma de ética y la “impresionante necesidad” de replicación y reproducibilidad de la investigación científica merece una mirada especial y un debate más calificado. Mi objetivo en este texto es presentar un contrapunto al sesgo positivista (ej., Aguinis, Cascio, & Ramani, 2017;3 Aguinis & Solarino, 2019;4 Mendes-da-Silva, 20195) que ha estado dominando el debate sobre ciencia abierta en con el fin de resaltar algunos problemas y abrir espacios para una mirada más plural e inclusiva sobre el tema. Reflexiono sobre los tres puntos centrales mencionados sobre el debate sobre ciencia abierta, destacando el tema de la necesidad de una visión plural e inclusiva de la ciencia que se base en supuestos de alteridad.

Acceso abierto al conocimiento producido (open access)

La necesidad de un acceso abierto a lo que se produce en el mundo científico como una forma de democratizar el conocimiento y ofrecer oportunidades para mejorar las formas de vida (humana y no humana) parece ser un consenso entre los académicos y se ha convertido en política pública en algunos países. Una de las grandes dificultades que tiene todo el conocimiento científico, especialmente a través de artículos, y que esté al alcance de todo aquel que esté interesado, está en los costes operativos de las revistas. En medio del requisito de que las revistas científicas tengan múltiples profesionales para trabajar en necesidades tecnológicas (por ejemplo, sitios web y sistemas de envío de artículos), editoriales (por ejemplo, secretaría, diseño, publicación) y difusión (por ejemplo, redes sociales, participación en eventos), se creó un mercado editorial que mueve miles de millones de dólares anualmente.

En este mercado, algunas editoriales llegan a obtener más beneficios que empresas como Google o Apple. El proceso es bien conocido por los académicos. Los investigadores investigan y escriben artículos científicos (a menudo sin recursos) y envían sus textos a revistas que aparecen en el catálogo de las editoriales. Los artículos presentados demandan el trabajo de otros académicos (generalmente entre tres y cinco) para leer y evaluar los textos recibidos, buscando valorar la calidad científica y colaborando en el desarrollo de nuevas ideas. Esta es la llamada revisión por pares. Los autores y revisores no suelen recibir pagos por estos trabajos realizados para los editores. Sin embargo, los editores cobran cantidades significativas para que las personas tengan acceso a los artículos publicados. Ahí radica el secreto de la rentabilidad empresarial y de la primera barrera para la ciencia abierta, el acceso a los artículos publicados.

Algunos gobiernos, con miras a democratizar el conocimiento creado a partir del financiamiento de la investigación generada en sus países, también ponen a disposición recursos para la tarifa de procesamiento de artículos (article processing charges, APC) para que los artículos publicados no tengan costo para los lectores. Es importante mencionar que estas tarifas pueden costar entre dos y cinco mil dólares, lo que parece ser mucho más alto que el costo real de publicar un artículo científico. También hay revistas que cobran la tarifa de procesamiento del artículo en otras dos situaciones. La primera está relacionada con lo que convencionalmente llamamos revistas depredadoras, que son revistas que cobran tarifas por procesar artículos que, de hecho, son la compra de un espacio para la publicación del artículo en la revista. Muchas de estas revistas ni siquiera pasan por el proceso de revisión por pares (aunque dicen que sí en sus sitios web). El segundo es de revistas serias que cobran la tarifa para financiar lo que se necesita para mantener la revista y editar los artículos. En estos casos, el monto cobrado a los autores es muy inferior a los mencionados anteriormente y puede variar entre veinte y cien dólares.

Fuera de las grandes editoriales, revistas depredadoras y revistas serias que cobran tarifas de procesamiento de artículos, tenemos ejemplos como el predominante en Brasil. Aquí, varias revistas científicas son financiadas por universidades, el gobierno federal, gobiernos estatales o asociaciones como ANPAD (Associação Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Administração), que patrocina el RAC, por ejemplo. En estos casos, no hay costos para los autores o lectores. Dado lo anterior, es evidente que el término open access a los artículos no significa necesariamente una ciencia abierta, democrática y justa. Este es un punto extremadamente relevante para la defensa de la ciencia abierta. Se trata de reflexionar sobre cómo es hacer ciencia y democratizarla en un contexto marcado por cuestiones de mercado.

Un punto que debe avanzar en la ciencia abierta es el cuestionamiento y, por qué no, la extinción de la adopción de rankings para revistas científicas. Los rankings son un instrumento que alimenta el mercado de publicaciones científicas y dificulta la democratización del conocimiento producido. A la hora de determinar qué es de “mejor” o “peor” calidad de una marca (de la revista), surge una competencia por algunos espacios de publicación que terminan siendo utilizados para agregar valor (en el sentido que atribuye Karl Marx).

Un instrumento que se ha utilizado como forma de democratizar el conocimiento a través de artículos científicos es el preprint. Se trata de hacer que un artículo esté disponible en un repositorio abierto antes o simultáneamente con el envío del artículo a una revista científica. Si bien parece una buena idea, tiene dos problemas. El primero es que los preprints no satisfacen la necesidad de que los académicos acumulen puntos (publish or perish), ya que no es una publicación definitiva y no está en una revista de “prestigio”. El segundo es que hay áreas, como la administración, en las que los artículos enviados a las revistas después del proceso de revisión por pares terminan con una versión final (publicada) que es muy diferente a la original (que está en el preprint). Por lo tanto, tener acceso al preprint no significa necesariamente (en algunas áreas) tener acceso a material con el mismo contenido que se publicó.

Transparencia en los procesos de investigación

La ética en la investigación científica es una condición fundamental. La transparencia en los procesos de investigación es una forma de cumplir con los requisitos necesarios para una investigación cuidadosa con aspectos éticos. Sin embargo, no podemos reducir la ética de la investigación a la transparencia, ni la transparencia en el acceso abierto a la apertura sin restricciones a los datos de la investigación. La idea de tener acceso abierto a todos y cada uno de los datos de investigación puede tener efectos deletéreos, además de ignorar algunos aspectos importantes de la investigación científica en sus múltiples posibilidades epistemológicas y metodológicas.

Aquí empiezo a hablar de alteridad. La alteridad es un principio que sustenta todo el conocimiento producido en antropología y tiene un gran valor en otras áreas como el derecho. Simple y directamente, la alteridad significa reconocer las diferencias sin emitir juicios de valor sobre ellas. Pero, ¿qué tiene que ver la alteridad con la transparencia y la ética en la investigación científica? La respuesta está en saber que el conocimiento científico no se produce de la misma manera entre todas las áreas del conocimiento.

Se trata, por tanto, de (re) saber que los supuestos teórico-metodológicos utilizados en áreas como las ciencias naturales y la salud, por ejemplo, pueden no encontrar viabilidad y equivalencia en otras áreas como la sociología, la psicología o la administración. Si somos aún más juiciosos en el tema de la alteridad, nos daremos cuenta de que incluso en áreas como la administración, existen múltiples posibilidades para la producción de conocimiento, aunque algunas personas insisten en que la administración es una ciencia natural con esfuerzos hercúleos por encontrar leyes generales a través de modelos.

Ser transparente en la investigación de gestión no tiene por qué ser sinónimo de tener todos y cada uno de los datos abiertos. Incluso estoy hablando de datos comerciales que se pueden clasificar como “confidenciales”, donde la simple mención de que son “estratégicos” garantiza una “buena” justificación de que no pueden ser accesibles. ¿Será que la palabra “estratégico” no puede acarrear un conjunto de problemas éticos por parte de la empresa y de los investigadores? Aquí les dejo una reflexión. Pero mi punto está un poco más adelante, se refiere a las consecuencias éticas de tener cualquier tipo de datos abiertos, como ya lo menciona Martins (2020).1 Es necesario respetar las múltiples formas de producción de conocimiento con sus potencialidades, limitaciones e implicaciones éticas.

Para ilustrar mi punto, presentaré dos ejemplos, de mujeres víctimas de acoso sexual en el lugar de trabajo y de casos de corrupción. Sobre el acoso sexual en el lugar de trabajo surgen las siguientes preguntas. ¿Será posible dejar las entrevistas abiertas para que cualquiera pueda escucharlas o leerlas (incluso sin identificación del nombre de la persona y el lugar de trabajo)? ¿Será que a alguna de las víctimas entrevistadas le gustaría leer su testimonio abiertamente en algún repositorio de datos, o que también se use en algún otro sitio web o red social? ¿No podría esta situación causar más problemas a los entrevistados y problemas legales a los investigadores? Aún si los investigadores siguiesen las pautas de Chauvette, Schick-Makaroff y Molzahn (2019)6 para solicitar autorización para liberar los datos en un repositorio abierto, ¿será que, previa autorización, debido a las consecuencias de esta accesibilidad a las historias, los entrevistados no podrían después solicitar la eliminación del contenido del repositorio? Ahora pensemos en el caso de la investigación sobre corrupción. ¿Los investigadores tendrían autorización para divulgar varios de los datos obtenidos? Con la divulgación de los datos, ¿podrían los investigadores y otras personas no estar en riesgo de integridad física, ya que dependiendo del contexto de corrupción podría haber grupos del crimen organizado involucrados?

Con base en estos ejemplos y las preguntas presentadas, quiero problematizar y relativizar que la apertura de datos sea considerada la principal herramienta para la transparencia o incluso para garantizar una postura ética en una investigación. Cabe señalar que no estoy ignorando los problemas relacionados con la fabricación de datos y otros problemas operacionales de la investigación (generalmente cuantitativos) que son serios y necesitan ser abordados, sino señalar que hay especificidades (alteridades) que necesitan ser respetadas. De lo contrario, la ciencia abierta se encamina hacia una paradoja en la que, para garantizar la transparencia a través del acceso a datos abiertos (sin las relativizaciones adecuadas), termina excluyendo un conjunto de investigaciones científicas que no encajan en un modelo que parece adecuado solo para el conocimiento producido en algunas áreas, temas o perspectivas epistemológicas. En este sentido, parece sensato tomar una posición de que la transparencia a través de datos abiertos se refleja y adopta ampliamente a través de niveles de apertura de datos considerando las particularidades de cada investigación.

Replicación y reproducibilidad de la investigación

Si bien las ideas de replicación y reproducibilidad son bien conocidas en el mundo científico, no representan un tema central para todos los tipos de investigación que hacemos, especialmente en las humanidades y ciencias sociales. En realidad, la replicación y reproducibilidad son un tema relevante para una forma de producir conocimiento, la investigación con orientación epistemológica positivista y sus derivaciones como el funcionalismo. Esta observación es importante porque nos ayuda a comprender un conjunto de implicaciones metodológicas que confunden a muchos investigadores.

Es posible citar como influencias de la forma de pensar positivista-funcionalista la búsqueda de generalizaciones, la creación y comprobación de hipótesis, el supuesto de que los fenómenos sociales están subordinados a leyes generales y que la investigación solo es confiable si es posible. replicar los métodos utilizados y reproducir resultados similares a investigaciones anteriores. Por tanto, la replicación y reproducibilidad de la investigación científica es una agenda esencialmente positivista que, una vez más, representa UNA (y no la) forma de investigar y producir conocimiento.

Desde el punto de vista de la ciencia abierta, para mí, la defensa de que cualquier investigación debe ser replicable y reproducible es una forma miope y totalizadora de determinar qué supuestos de una corriente epistémica son parámetros para otras epistemologías y metodologías. Un ejemplo clásico de este debate es la investigación cualitativa. Aunque mucha gente entiende que la investigación cualitativa es casi un conjunto de métodos complementarios, de hecho, el término “investigación cualitativa” es en realidad un gran paraguas que alberga múltiples posibilidades epistemológicas y metodológicas.

Así, lo que une la diversidad de la investigación bajo el paraguas de la investigación cualitativa es el tipo de datos que utilizan, es decir, datos no numéricos o textuales (en el sentido amplio de texto) como prefieren decir algunos autores. Por tanto, la investigación cualitativa puede tener diferentes orientaciones epistemológicas, incluida la positivista-funcionalista.

Así, tanto los investigadores que trabajan principalmente con investigación cuantitativa (que son predominantemente positivistas) como los investigadores que trabajan con investigación cualitativa con una orientación positivista-funcionalista asumen que la replicación de métodos y la reproducibilidad de resultados es algo importante para su investigación. Esto no es un problema en sí mismo, pero se vuelve incómodo cuando estos investigadores usan el argumento de la ciencia abierta para imponer sus preferencias de investigación y su visión del mundo a otros investigadores que trabajan con otros paradigmas.

La situación empeora aún más cuando el argumento central para la adopción de la replicación y la reproducibilidad es el entendimiento de que la investigación cualitativa necesita demostrar más rigor (por lógica positivista) o asumir que la subjetividad (que es una condición fundamental para la humanidad y la vida en sociedad) es una debilidad de la investigación cualitativa. La objetividad y neutralidad reivindicadas por los positivistas llevan en estos presupuestos innumerables subjetividades.

Mi sugerencia es que los aspectos de replicabilidad y reproducibilidad no deben considerarse centrales para determinar que cualquier investigación o revista sea clasificada como partidaria de la ciencia abierta, sino que se les debe recordar su importancia para la investigación de orientación positivista (generalmente cuantitativa) a la que llegan a resultados similares o para medir los pasos estadísticos de una investigación se configura como algo relevante.

Esto sin generalizar este proceso a otras formas de producción de conocimiento que no están en línea con este pensamiento. De lo contrario, limitaremos las posibilidades de hacer ciencia y producir conocimiento, además de excluir posiciones clásicas (especialmente de las ciencias humanas y sociales) como, por ejemplo, la “imaginación sociológica” de Wright Mills (1975),7 la “reducción sociológica” de Alberto Guerreiro Ramos (1966), o incluso las múltiples posibilidades de la fenomenología. Todos ellos están presentes en varias investigaciones en el campo de la administración y no pueden encapsularse en las ideas de replicación y reproducibilidad.

Ultimas palabras

Como decía al principio, creo que es importante la idea central de la ciencia abierta en la que el hacer científico sea más accesible y transparente. Sin embargo, no podemos reclamar una ciencia abierta que esté cerrada a las múltiples formas de producir conocimiento. Es decir, una ciencia abierta que parece más una jaula en la que no hay lugar para lo diferente. Sostengo que podemos ampliar el debate sobre la ciencia abierta para encontrar caminos que puedan acomodar las múltiples formas de hacer ciencia con sus propias especificidades.

Por tanto, es necesario reconocer las alteridades presentes en las diferentes áreas del conocimiento y en las diversas formas de investigar y producir conocimiento. Es urgente que la ciencia abierta avance en el debate sobre la mercantilización del conocimiento científico. Además, es necesario reflexionar sobre reglas muy estrictas que pueden implicar posturas que atentan contra la ética académica, incluso bajo el argumento de promover la ética (en el caso de la apertura total de datos). Finalmente, me parece pertinente pensar en qué medida la creación de cánones de ciencia abierta no la transforma en una ciencia cerrada y exclusiva. ¡Es necesario evitar esta paradoja!

Notas

1. MARTINS, H.C. A importância da ciência aberta (open science) na pesquisa em Administração. Revista de Administração Contemporânea [online]. 2020, vol. 24, no. 1, pp. 1-2 [viewed 16 December 2021]. http://doi.org/10.1590/1982-7849rac2020190380. Available from: https://www.scielo.br/j/rac/a/xdsnKjbRg6BD6nzFXnKnVhb/?lang=pt

2. MCKIERNAN, E.C., et al. Point of view: How open science helps researchers succeed. eLife [online]. 2016, vol. 5, e16800 [viewed 16 December 2021]. https://doi.org/10.7554/eLife.16800. Available from: https://elifesciences.org/articles/16800

3. AGUINIS, H., CASCIO, W.F. and RAMANI, R.S. Science’s reproducibility and replicability crisis: International business is not immune. Journal of International Business Studies [online]. 2017, vol. 48, no. 6, pp. 653-663 [viewed 16 December 2021]. https://doi.org/10.1057/s41267-017-0081-0. Available from: https://link.springer.com/article/10.1057%2Fs41267-017-0081-0

4. AGUINIS, H. and SOLARINO, A.M. Transparency and replicability in qualitative research: The case of interviews with elite informants. Strategic Management Journal [online]. 2019, vol. 40, no. 8, pp. 1291-1315 [viewed 16 December 2021]. https://doi.org/10.1002/smj.3015. Available from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smj.3015

5. MENDES-DA-SILVA, W. Have we been transparent enough? Challenges in replicability and credibility in business research. Revista de Administração Contemporânea [online]. 2019, vol. 23, no. 5, pp. 1-6 [viewed 16 December 2021]. http://doi.org/10.1590/1982-7849rac2019190306. Available from: https://www.scielo.br/j/rac/a/tsZmSW669GQGJTyxNqsCB6D/?lang=pt

6. CHAUVETTE, A., SCHICK-MAKAROFF, K., and MOLZAHN, A.E. Open data in qualitative research. International Journal of Qualitative Methods [online]. 2019, vol. 18 [viewed 16 December 2021]. https://doi.org/10.1177/1609406918823863. Available from: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1609406918823863

7. MILLS, C.W. A imaginação sociológica. Rio de Janeiro: Zahar, 1975.

Referencias

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Articulo original en portugués

https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2022210246.por

 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak.

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Open Code Community: una plataforma abierta para compartir códigos de investigación

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Por Henrique Castro Martins y Gerson de Souza Raimundo Júnior

Imagen: Markus Spiske.

El análisis de datos, ya sea cuantitativo o cualitativo, es uno de los pasos más críticos en la investigación científica. Además de requerir herramientas específicas (por ejemplo, software capaz de realizar análisis estadísticos), este paso demanda conocimiento y disponibilidad de tiempo por parte del investigador. Así, aún de forma desestructurada e informal, es común, entre los miembros de la comunidad científica, compartir los códigos creados por el científico que permitieron la realización de sus investigaciones. Sin embargo, a pesar de ser una práctica cada vez más común entre los miembros de la comunidad científica, dicho intercambio no llega fácilmente a los participantes del mercado.

Es aquí que viene el proyecto Open Code Community (https://opencodecom.net/). La Comunidad Código Abierto es un proyecto comunitario creado por: Henrique Castro Martins (Profesor de la Fundação Getúlio Vargas) y Gerson Júnior (Doctorado en Finanzas de la PUC-Rio y Analista Cuantitativo de NCH Capital Brasil). El objetivo del proyecto es ofrecer tutoriales, de forma libre y gratuita, basados en las indicaciones del movimiento de Ciencia Abierta (Open Science), que ayuden a los profesionales del mercado y estudiantes de grado y posgrado a desarrollar investigaciones, resolver problemas y realizar análisis cuantitativos económico-financieros.

El proyecto se basa en gran medida en la lógica de la Ciencia Abierta. En otras palabras, la navegación por el sitio es completamente gratuita y todos los materiales se ofrecen de forma gratuita a todas las partes interesadas. Además, la plataforma anima a los participantes a reunirse para resolver problemas específicos de programación y/o análisis. Una vez que la comunidad está abierta, los beneficios potenciales del uso del sitio pueden ser realizados por prácticamente toda la población de interesados. Esto potencia la inclusión social de estudiantes y practicantes de mercado de regiones menos favorecidas a partir de la absorción de conocimientos especializados y complejos obtenidos a un costo prácticamente nulo.

En otras palabras, no existen criterios de exclusión para el ingreso de nuevos colaboradores, lo que refuerza el sentido de comunidad del proyecto y favorece la inclusión de nuevos participantes. Esta característica también diferencia el diseño de plataformas similares, que suelen estar centralizadas y funcionan bajo el paraguas de un producto o servicio comercializable. El hecho de que el proyecto sea gratuito, operando con el objetivo de inclusión y basado en un sentido de comunidad, sin el requisito de comprar productos o servicios comercializables es un diferencial del proyecto.

Es con estos beneficios en mente y con el objetivo de promover la integración entre los miembros de la comunidad científica y los participantes del mercado que se creó Open Code Community Project. Para obtener más información, visite los enlaces a continuación:

Referencia

MENDES-DA-SILVA, W. Meus dados, minha vida: Objetivos individuais e papel da comunidade de pesquisadores na área de negócios. Rev. adm. Contemp. [online]. 2020, vol. 24, no. 2, pp. 197-200 [viewed 17 February 2022]. https://doi.org/10.1590/1982-7849rac2020190403. Available from: https://www.scielo.br/j/rac/a/7HbcyyS3Sn6rpKqVH4vMtyG

Enlaces externos

LinkedIn – Gerson de Souza Raimundo Júnior

LinkedIn – Henrique Castro Martins

LinkedIn – Open Code Community

Open Code Community

Twitter – Open Code Community (@opencodecom)

 

Sobre Henrique Castro Martins

Doctor en Administración con énfasis en Finanzas y profesor de Finanzas en el CFC de la FGV/EAESP (São Paulo, Brazil). Enseña finanzas corporativas, gobierno corporativo y política financiera en todos los niveles. Investigación en las áreas de Corporate Finance y ESG.

 

Sobre Gerson de Souza Raimundo Júnior

Doctorando en Finanzas de la PUC-Rio y Miembro del Centro de Investigación en Finanzas de la PUC-Rio (FINE). Fue Investigador Visitante en IÉSEG – París. Ha publicado artículos en revistas internacionales: Finance Research Letters, Journal of Behavioral Finance, Applied Economic Letters. Imparte cursos, talleres y conferencias sobre finanzas.

 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak.

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Ciencia Abierta en las Humanidades

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Por Luiz Augusto Campos y Bernardo Buarque de Hollanda

Pieza gráfica del evento Ciencia Abierta en las Humanidades con retratos de todos los ponentes.

El mundo científico ha estado experimentando una revolución silenciosa. Luego de siglos basados en estándares centrados en el secreto de los laboratorios y el anonimato de la evaluación científica, varias disciplinas están migrando paulatinamente a lo que llamamos Programa de Ciencia Abierta (PCA). Esto implica una serie de políticas de transparencia que van desde la disponibilidad de los datos utilizados en la investigación hasta la apertura de opiniones en el proceso de evaluación de los artículos.

Sin embargo, pocos conocen todavía el impacto de estas transformaciones en las distintas áreas de las Humanidades, que aglutinan desde campos como la Filosofía y la Historia hasta las Ciencias Sociales y Humanas, como la Sociología y la Psicología, pasando por las áreas de las Ciencias Sociales Aplicadas, como Administración y Educación. Fue con el objetivo de acompañar este proceso y sus principales desafíos que el Programa SciELO realizó el evento Ciencia Abierta en las Humanidades (sitio disponible solo en portugués) entre el 17 y 18 de mayo, en total fueron seis mesas con más de dos decenas de editores y expertos discutiendo las consecuencias del PCA para el área, sus potencialidades y límites.

La primera mesa estuvo dedicada a los desafíos de PCA en las Humanidades. El director del programa SciELO, Abel Packer, y la subdirectora de la Asociación Brasileña de Editores Científicos (ABEC), Lia Machado Fialho, presentaron datos sobre la adhesión de las revistas de la Plataforma a las prácticas de ciencia abierta. A pesar de ser lenta, la incorporación de estas prácticas en la colección no dista mucho de lo que ocurre en otros ámbitos. Además, hay toda una pluralidad y creatividad en este proceso, fomentada por la mesa en su conjunto. Finalmente, la profesora Fernanda Beigel (Universidad de Cuyo) destacó la importancia de considerar las desigualdades regionales e internacionales en este proceso de difusión del PCA a través de las Humanidades.

 

 

El primer día continuó con la Mesa 2, dedicada a la divulgación y visibilidad de la producción científica. El panel contó con cuatro participantes: Natália Padovani (Universidad Estadual de Campinas, UNICAMP), de la revista Cadernos Pagu, Marcus Cueto (Fundación Oswaldo Cruz, FIOCRUZ), de la revista História, Ciências e Saúde Manguinhos, Haroldo Ramanzini (Universidad Federal de Uberlândia, UFU), de la Revista Brasileira de Política Internacional, y Sabine Righetti (UNICAMP), de la Agência Bori. Todos ellos exploraron varios de los desafíos que implica la comunicación científica, desde la necesidad de revistas estructuradas con el apoyo de recursos humanos, o una política editorial que se preocupe por el alcance e impacto de sus publicaciones, hasta la capacidad de operar en la interfaz. con las redes sociales y con los hacedores de opinión pública.

 

 

El tercer y último panel del 17 de mayo abordó los servidores de preprints, repositorios de artículos que proponen la difusión de manuscritos incluso antes de su revisión por pares. La profesora Suzana Gomes (Universidad Federal de Minas Gerais, UFMG), editora de la revista Educação em Revista, presentó la experiencia editorial no solo de aceptación sino también de adopción de preprints como condición para el envío de manuscritos a su revista. Aunque está a favor del PCA y de que su revista ya ha introducido sus directrices, el Prof. Marcelo Bispo (Universidad Federal de Paraíba, UFPB), editor de la Revista de Administração Contemporânea (RAC-ANPAD), trajo consideraciones más escépticas sobre la forma de implementar la Ciencia Abierta, en vista de la exigencia imperativa sobre como sus reglas son puestas a los editores. La comentarista del panel, la profesora Andréa Slemian, editora de la Revista Brasileira de História (RBH-ANPUH) y coordinadora del Foro de Editores de Historia, trajo datos sobre la todavía tímida adhesión de su área a los preprints. En ese sentido, consideró que el argumento de la rapidez en la publicación de los resultados no es una necesidad tan apremiante para los historiadores como en otros sectores de la producción científica.

 

 

El segundo día continuó con la discusión de las políticas de divulgación científica implementadas por las revistas. Adrian Lavalle, profesor de la Universidad de São Paulo (USP) y editor de la Brazilian Political Science Review, discutió los avances de la revista en relación con la transparencia de las bases de datos, lo que le valió a la revista un premio de la plataforma Dataverse de Harvard. Su equipo cuenta con un editor-curador de bases de datos, quien evalúa la calidad y replicabilidad antes de enviarlas al repositorio virtual. Laura Moutinho, también docente de la USP y coeditora de la revista Vibrant, destacó las especificidades de la antropología en este debate, dada su distancia tradicional de los datos cuantitativos y la centralidad de la subjetividad del etnógrafo en el proceso de investigación. Manoel Galdino, director de la ONG Transparência Brasil, destacó las diferencias conceptuales entre transparencia, reproductibilidad y replicabilidad de las bases de datos, y cómo siempre es importante tener claro lo que se quiere con la disponibilidad de las bases de datos. El profesor José Gondra (Universidad del Estado de Rio de Janeiro, UERJ, y Revista Brasileira de História da Educação) moderó la mesa, llamando la atención sobre la pluralidad interna de las Humanidades y la necesidad de remodelar el PCA para cada una de sus disciplinas.

 

 

La mesa redonda 2 del 18 de mayo abordó el tema importante y controvertido de las opiniones de apertura. Los cuatro participantes – Paula Mendonça (Universidad Federal de Ouro Preto, UFO, y la revista Ensaio Pesquisa em Educação em Ciências), Cristina Wolff (Universidad Federal de Santa Catarina, USFC, y la Revista de Estudos Feministas), Lillian Nassi-Calò (Comunicación Científica en Salud/BIREME) y Valdei Araújo (UFOP y RBH-ANPUH) – discutidos desde experiencias concretas de adopción progresiva de opiniones que abdican del anonimato, hasta aspectos más críticos de disputas, vergüenzas y las competiciones que puede traer la apertura de la identidad de autor y crítico. También se sugirieron alternativas intermedias entre la revisión por pares doble ciego – considerada durante mucho tiempo el estándar de oro de la publicación científica – y la apertura irrestricta de la autoría por parte de los interesados, así como las formas en que las revistas pueden estructurar, formalizar y registrar la participación constructiva y diálogo entre las partes involucradas en dicha evaluación.

 

 

La ronda 3 del segundo y último día planteó el tema crucial de la sostenibilidad y la financiación de la revista. Los cuatro integrantes – Jimena Beltrão (Museo Paraense Emílio Goeldi y la revista Boletim do Museu Paraense Emílio Goeldi), Adriano Codato (Universidad Federal de Paraná, UFPR, y la Revista de Sociologia e Política), Elaine Neiva (Universidad de Brasília, UnB, y la revista Psicologia: Teoria e Pesquisa) y Jorge Carneiro (Fundación Getulio Vargas, FGV y la Revista de Administração de Empresas) – presentado desde la dificultad concreta de sobrevivencia que enfrentan ciertas revistas, en medio de la situación actual de falta de apoyo de las agencias financiadoras, hasta discusiones profundas sobre la viabilidad financiera del área de Humanidades para adoptar tarifas por procesamiento de artículos, dejando para el final para reflexiones más amplias sobre el carácter público/privado de la educación superior en el país.

 

 

Luego de los dos días de debates, que fueron seguidos en vivo por cerca de 150 editores, y que ya cuentan con cientos de visualizaciones en el canal de SciELO en YouTube, se destaca el aporte que el evento brindó a la comunidad de editores del país. El formato adoptado, con mesas específicas, con una duración de una hora, si bien no agota la profundidad de los temas, permitió cubrir una amplia gama de temas y un número importante de subáreas y editores representados.

Creemos que esta fue una oportunidad especial para el conocimiento mutuo del estado del arte en Humanidades, con una mejor comprensión general de la agenda de la Ciencia Abierta, su incorporación paulatina, así como las especificidades de sus respectivas subáreas. Esto se hizo cuidando los criterios de diversidad en la representación de revistas, regiones y áreas, asegurando el principio de pluralidad de opiniones sobre el tema y, finalmente, brindando elementos para que se puedan subvencionar los cambios necesarios en el trabajo de los editores. en adelante, titulares de revistas pertenecientes a la colección SciELO.

Referencias

A experiência da revista Ensaio Pesquisa em Educação em Ciências com abertura de pareceres [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/A_experi_ncia_da_revista_Ensaio _Pesquisa_em_Educa_o_em_Ci_ncias_com_abertura_de_pareceres/19794487

As linhas prioritárias de ação do Programa SciELO face à inexorabilidade da Ciência Aberta [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/As_linhas_priorit_rias_de_a_o _do_Programa_SciELO_face_inexorabilidade_da_Ci_ncia_Aberta/19786321

Desafios da Ciência Aberta nas Humanidades [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/Desafios_da_Ci_ncia_Aberta_nas_Humanidades/19782490

Disponibilização e replicação de dados – Brazilian Political Science Review [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/Disponibiliza_o_e_replica_o_de_dados_-_Brazilian_Political_Science_Review/19798906

Divulgação Científica e a Ciência Aberta: a experiência de História, Ciências, Saúde – Manguinhos [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/Divulga_o_Cient_fica_e _a_Ci_ncia_Aberta_a_experi_ncia_de_Hist_ria_Ci_ncias_Sa_de_Manguinhos/19794418

Sustentabilidade – Psicologia: Teoria e Pesquisa [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/Sustentabilidade_-_Psicologia_Teoria_e_Pesquisa/19798897

Sustentabilidade – Revista de Sociologia e Política [online]. Figshare. 2022 [viewed 09 June 2022]. Available from: https://scielo.figshare.com/articles/presentation/Sustentabilidade_-_Revista_de_Sociologia_e_Pol_tica/19795408

Enlaces externos

SciELO – YouTube: https://www.youtube.com/c/SciELONetwork

A Ciência Aberta nas Humanidades: https://eventos.scielo.org/humanidadesca/

 

Sobre Bernardo Borges Buarque de HollandaRetrato del profesor Bernardo Buarque.

Es profesor adjunto de la Facultad de Ciencias Sociales (FGV-CPDOC). Es becario postdoctoral en Maison des sciences de l’homme de Paris (Bourse Hermès-2009) y en la Universidad de Birmingham (Beca Rutherford – 2018). Es miembro de la junta de la Asociación Internacional de Historia Oral (IOHA) y editor de las revistas Estudos Históricos y Words & Silences. Es secretario general de la Asociación Brasileña de Historia Oral. Sus principales áreas de interés son: la historia social del fútbol y la afición organizada; modernismo y vida literaria en Brasil; Cultura brasileña – crítica e interpretación; pensamiento social e historia intelectual.

 

Sobre Luis Augusto CamposRetrato del profesor de sociología y ciencias políticas Luiz Augusto Campos en su apartamento de Río.

Luiz Augusto Campos es profesor de Sociología y Ciencias Políticas en el Instituto de Estudios Sociales y Políticos de la Universidad del Estado de Río de Janeiro (IESP-UERJ), y Doctor por la misma institución. Es coordinador del Grupo de Estudio Multidisciplinario sobre Acción Afirmativa (GEMAA) y editor en jefe de la revista DADOS. Su investigación se centra en la interfaz entre raza y política.

 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak.

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Documentos de datos… y FAIR [Publicado originalmente en el blog The road to FAIR en junio/2022]

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Por Karla Avanço

Definición de documentos de datos

En el artículo Data Papers as a New Form of Knowledge Organization in the Field of Research Data, Schöpfel, et al.1 definen el documento de datos como documentos de metadatos buscables cuyo objetivo principal es describir un conjunto de datos, incluidas las condiciones y el contexto de su adquisición y su utilidad potencial. Los autores afirman que los artículos de datos se centran en la información sobre qué, dónde, cómo y quién de los datos en lugar de centrarse en los resultados originales de la investigación. Son artículos completos publicados en forma de artículos revisados por pares.

En el paradigma de investigación clásico, como explican los autores, existe una clara distinción entre conjuntos de datos (resultados de investigación), artículos (análisis y discusión de tales hallazgos) y resúmenes/indexación (la descripción de dichos conjuntos de datos y artículos). En este marco tradicional, la atención se centra en los artículos que presentan los hallazgos, mientras que los datos de la investigación son útiles para la validación de dichos hallazgos.

La inclusión del documento de datos en el entorno de publicación académica representa un cambio en la organización del conocimiento, desdibujando los límites y cambiando las prioridades a medida que el documento de datos interrelaciona conjuntos de datos, artículos y metadatos. Por lo tanto, el documento es útil para “informar y vincular datos de investigación en repositorios de datos, contribuyendo a su localización y reutilización.”1

Documentos de datos y ciencias sociales y humanidades

Los data papers son una forma de publicación que ha surgido en campos acostumbrados a presentar datos y hacerlos interpretables y verificables; sin embargo, en las ciencias sociales y humanidades (CSH) todavía tropezamos con la pregunta (recurrente): ¿cómo se ven los datos de investigación, ya que en este campo pueden tomar tantas formas diferentes?

En el artículo Poétique et Ingénierie Des Data Papers, Kembellec e Le Deuff2 se hicieron otras preguntas, como: ¿cómo llegó este objeto de las llamadas ciencias “duras” al umbral de nuestras prácticas en ciencias sociales y humanidades? ¿Podemos comparar los métodos de descripción de los corpus a partir de datos generados con los datos recolectados y filtrados pacientemente?

Esta última pregunta nos lleva a las posibles diferencias que podemos encontrar entre los data papers de CSH y los de las disciplinas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas). Al respecto, Kembellec y Le Deuff2 firman que el data paper no puede ser un espacio científico de debate o presentación detallada de resultados de investigación. Según los autores,

[e]n STEM, un artículo de datos es un artículo científico descriptivo corto, de no más de 10 páginas en el caso de datos en breve: por lo tanto, no es un espacio de postura epistémica. (…) En las ciencias sociales y humanidades, el data paper es un concepto emergente (…). Lo consideramos sobre todo como un escrito de acompañamiento. Utiliza los códigos del papel de datos en STEM, respetando la tradición literaria. El documento de datos acompaña al conjunto de datos presentado y, en cierta medida, al proyecto asociado con él. 2

Data papers y Principios FAIR

A través de la descripción de metadatos enriquecidos, el objetivo principal del documento de datos es aumentar la capacidad de encontrar y reutilizar los conjuntos de datos. En el artículo Un Data Paper En SHS : Pourquoi, Pour Qui, Comment?, Gay3 explica que documentar el proceso de producción de datos y garantizar que se ajuste a los principios FAIR requiere mucho tiempo y, sin embargo, es necesario para la reproducibilidad de la investigación.

En este contexto, el documento de datos es una herramienta que puede permitir que los productores de datos vean reconocida su contribución científica al hacer que sus datos sean fácilmente citables, pero también al mejorar la relevancia y el alcance de la reutilización de sus datos.3

La mayoría de las revistas de datos son un producto puro de este nuevo ecosistema de acceso abierto, datos abiertos (y big data) y nuevas formas de selección y difusión, lo que las diferencia de otras revistas académicas, lo que las hace especialmente interesantes para los requisitos de los Principios FAIR. Schöpfel, et al.1 detallaron cómo los documentos de datos contribuyen al cumplimiento de los principios FAIR de diferentes maneras.

Localizable (findable)
F2. Los datos se describen con metadatos enriquecidos Los documentos de datos enriquecen los metadatos existentes de los conjuntos de datos.
F4. Los (meta)datos se registran o indexan en un recurso de búsqueda Los metadatos enriquecidos se registran, indexan y conservan en la plataforma del diario de datos.
Accesible (accessible)
A2. Los metadatos son accesibles, incluso cuando los datos ya no están disponibles La accesibilidad de los metadatos publicados a través de documentos de datos no depende de la accesibilidad de los conjuntos de datos en un repositorio de datos.
Interoperable (interoperable)
I1. Los (meta)datos utilizan un lenguaje formal, accesible, compartido y ampliamente aplicable para la representación del conocimiento Al menos algunas de las revistas de datos insisten en la aplicación de un lenguaje estándar y formal (vocabularios) para la descripción de los conjuntos de datos. Como mínimo, reproducen la representación formal del conjunto de datos de los repositorios de datos.
I3. Los (meta)datos incluyen referencias calificadas a otros (meta)datos Los documentos de datos pueden (y generalmente lo hacen) proporcionar enlaces a otros recursos relacionados, p.ej. trabajos de investigación, afiliaciones institucionales, conjuntos de datos similares o relacionados, etc.
Reutilizable (reusable)
R1.1. Los (meta)datos se publican con una licencia de uso de datos clara y accesible La mayoría de los documentos de datos se publican con una licencia abierta; siempre que el documento de datos se derive de los metadatos originales, esta licencia puede depender de los derechos de licencia y reutilización iniciales del repositorio.
R1.2. Los (meta)datos están asociados con una procedencia detallada Una de las principales funciones de los documentos de datos es proporcionar un conocimiento detallado sobre el origen de los datos, a quién citar, quién los generó o recopiló y cómo se han recopilado.

Adaptado de Schöpfel, et al.1

 

Serie de videos

Para obtener más información sobre la nueva forma de publicación en CSH, The road to FAIR recomienda una serie de tres videos coproducidos por EOSC-Pillar, en el marco del Paquete de Trabajo dedicado a establecer servicios de FAIR Data, en colaboración con CNRS, Centre National de la Recherche Scientifique, (Huma-Num) y CO-OPERAS IN (OpenEdition).

Los videos se basan en entrevistas con profesores franceses, investigadores, editores de revistas y se centran en la definición de papel de datos, su ecosistema y su impacto.

Además de definir los documentos de datos, el primer video de la serie analiza la estructura de este tipo de documentos, los criterios para su evaluación, la importancia del plan de gestión de datos y las formas de hacerlo FAIR.

 

El segundo video se enfoca en el ecosistema de los documentos de datos y algunos de sus elementos constitutivos (herramientas, repositorios de datos, diarios de datos) y los obstáculos para la producción de documentos de datos.

El video final trata sobre el impacto de los documentos de datos: compartir datos y métodos, funcionar como una herramienta educativa, aumentar las citas, la descarga de datos y las posibilidades de colaboración.

Notas

1. SCHÖPFEL, J., et al. Data Papers as a New Form of Knowledge Organization in the Field of Research Data. Knowledge Organization [online]. 2020, vol. 46, no. 8, pp. 622–38. https://doi.org/10.5771/0943-7444-2019-8-622. Available from: https://www.nomos-elibrary.de/10.5771/0943-7444-2019-8-622/data-papers-as-a-new-form-of-knowledge-organization-in-the-field-of-research-data-jahrgang-46-2019-heft-8?page=1

KEMBELLEC, G. and LE DEUFF, O. Poétique et Ingénierie Des Data Papers. Revue Française Des Sciences de l’information et de La Communication [online]. 2022, no. 24 [viewed 24 June 2022]. https://doi.org/10.4000/rfsic.12938. Available from: https://journals.openedition.org/rfsic/12938

GAY, V. Un Data Paper En SHS : Pourquoi, Pour Qui, Comment? In: #dhnord2021 – Publier, Partager, Réutiliser Les Données de La Recherche: Les Data Papers et Leurs Enjeux. Lille, 2021 [viewed 24 June 2022]. Available from: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03434216

Referencias

GAY, V. Un Data Paper En SHS : Pourquoi, Pour Qui, Comment? In: #dhnord2021 – Publier, Partager, Réutiliser Les Données de La Recherche: Les Data Papers et Leurs Enjeux. Lille, 2021 [viewed 24 June 2022]. Available from: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03434216

KEMBELLEC, G. and LE DEUFF, O. Poétique et Ingénierie Des Data Papers. Revue Française Des Sciences de l’information et de La Communication [online]. 2022, no. 24 [viewed 24 June 2022]. https://doi.org/10.4000/rfsic.12938. Available from: https://journals.openedition.org/rfsic/12938

SCHÖPFEL, J., et al. Data Papers as a New Form of Knowledge Organization in the Field of Research Data. Knowledge Organization [online]. 2020, vol. 46, no. 8, pp. 622–38. https://doi.org/10.5771/0943-7444-2019-8-622. Available from: https://www.nomos-elibrary.de/10.5771/0943-7444-2019-8-622/data-papers-as-a-new-form-of-knowledge-organization-in-the-field-of-research-data-jahrgang-46-2019-heft-8?page=1

 

Artículo original en inglés

Data papers… and FAIR

 

Traducido del original en inglés por Ernesto Spinak

The post Documentos de datos… y FAIR [Publicado originalmente en el blog The road to FAIR en junio/2022] first appeared on SciELO en Perspectiva.


El repositorio de datos SciELO Data en funcionamiento regular

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Por Solange Santos, Carolina Tanigushi y Abel L Packer

Logo de SciELO Data

El tercer ciclo de desarrollo del Programa SciELO prevé su posicionamiento como un programa de ciencia abierta. En este sentido, el Programa SciELO pasa a incorporar formalmente prácticas de Ciencia Abierta en sus principios y en la formulación de la estrategia, objetivos, funciones y planes de trabajo del Modelo SciELO de Publicación1 (texto disponible solo en portugués).

En este nuevo modus operandi, corresponde a cada revista renovar su política y gestión editorial a favor de aceptar manuscritos depositados en servidores de preprint confiables, citar, referenciar y compartir contenidos subyacentes a los textos de los artículos y ofrecer opciones que promuevan una mayor transparencia y calidad en el proceso de revisión por pares.

En agosto de 2020, el repositorio de datos SciELO Data fue lanzado y operado experimentalmente hasta enero de 2022. SciELO Data tiene un alcance multidisciplinario y opera el depósito, preservación y difusión de datos de investigación de artículos enviados, aprobados para publicación o ya publicados en revistas de la Red SciELO o publicados en SciELO Preprints. Los datos de investigación son operados en forma de archivos digitales de datos numéricos, códigos de aplicaciones informáticas, textos, esquemas y otros contenidos subyacentes a los textos de los artículos.

SciELO Data utiliza la plataforma de código abierto Dataverse, desarrollada por el Instituto de Ciencias Sociales Cuantitativas (IQSS) de la Universidad de Harvard. A junio de 2022, hay 79 repositorios de datos que funcionan con Dataverse repartidos por todo el mundo.

Un repositorio de dataverse permite hospedar recursivamente múltiples colecciones o repositorios dataverse. En el contexto de SciELO Data, cada revista tiene su propio dataverse, al igual que el servidor SciELO Preprints. Eventualmente, puede tener más de un dataverse. Las revistas son responsables de administrar sus dataverses con el apoyo del equipo SciELO, lo que permite que el intercambio de datos de investigación se realice de acuerdo con las políticas editoriales de cada revista y las especificidades de las comunidades de investigación.

Los dataverses están formados por conjuntos de archivos de datos o conjuntos de datos (datasets). Cada conjunto y cada uno de sus archivos va siempre acompañado de metadatos. De esta forma, además de almacenar, preservar y publicar datos de investigación, las revistas SciELO aumentarán la visibilidad de la investigación al compartir, citar, explorar y analizar datos de investigación.

Diagrama que muestra los niveles de la colección del dataverse SciELO Data. La colección de dataverse de SciELO Data abarca los dataverse de las revistas que contienen los conjuntos de datos.

En este contexto, el flujo de trabajo de SciELO Data se desarrolla de la siguiente manera:

  1. Los investigadores preparan el conjunto de datos durante su investigación (archivos de datos numéricos en diferentes formatos, códigos de aplicaciones informáticas, documentos, esquemas, audios, videos, etc.) siguiendo la Guía de preparación de datos de investigación;2
  2. El depósito del conjunto de datos en el dataverse de la revista en SciELO Data se realiza siguiendo la Guía de depósito de datos de investigación;3
  3. Los investigadores envían el conjunto de datos al equipo editorial de la revista para su curaduría;
  4. La revista recibe notificación de SciELO Data informando sobre el depósito de un conjunto de datos;
  5. La revista conserva el conjunto de datos de acuerdo con las instrucciones de la Guía de curación de datos de investigación para equipos editoriales;4
  6. Una vez que el conjunto de datos cumple con los estándares establecidos, la revista informa al equipo SciELO Data que el conjunto de datos ya está disponible para su curaduría por parte del equipo SciELO;
  7. El equipo de SciELO Data revisa el conjunto de datos;
  8. SciELO informa a la redacción de la revista que la revisión ha concluido; y,
  9. El equipo editorial decide sobre la publicación del conjunto de datos.

Diagrama de flujo de SciELO Data

Al promover la visibilidad de la investigación, el contenido del repositorio SciELO Data es indexado y recuperado por algunos de los servicios de indexación y búsqueda de datos más importantes, como: Google, Dataset Search, Re3Data, FAIRSharing, Repository Finder y Ranking web of repositories.

La adopción de prácticas de ciencia abierta en su conjunto supone la revisión y enriquecimiento de metodologías, conceptos y desafíos para agregar nuevas funcionalidades, que muchas veces se perciben como disruptivas para la comunicación científica.

En este sentido, uno de los mayores desafíos para la consolidación de SciELO Data está precisamente en las dificultades y resistencias de los investigadores para avanzar en el intercambio de datos de sus investigaciones y de las revistas en la actualización de sus políticas editoriales para transformar el intercambio de datos como una práctica integrada en el proceso editorial. A esto se suma el tiempo y la energía necesarios para aprender e implementar estos cambios, que demandan de los diferentes actores (autores, revisores, editores, equipos editoriales) una nueva actuación alineada con el modus operandi de la Ciencia Abierta.

Como repositorio confiable de datos, SciELO Data tiene, además de la preservación a largo plazo de los datos de investigación, el papel de facilitador en el intercambio y reutilización de datos que sustentan los análisis, resultados, discusiones y conclusiones descritas en los manuscritos. También vale la pena señalar que la publicación de estos datos de investigación contribuye a aumentar la transparencia en el proceso de revisión por pares, y también facilita la reproducción y replicación de la investigación.

Desde enero de 2021, el proyecto SciELO promueve la mejora de un grupo técnico en gestión de datos de investigación y su funcionamiento en el sistema Dataverse, que es responsable del desarrollo de SciELO Data. El grupo elaboró y mantiene actualizada una extensa documentación de apoyo a la operación, que puede ser consultada en portugués, inglés y español en la página SciELO Data del portal de la Red SciELO.5 Responsable de la asistencia técnica a los autores, revistas y coordinadores de la red SciELO, el grupo puede ser contactado por correo electrónico <data@scielo.org>.

Notas

1. SciELO – modelo de publicação eletrônica para países em desenvolvimento [online]. SciELO.org. 2019 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Modelo_SciELO.pdf

2. Guía de preparación de datos de investigación [online]. SciELO.org. 2022 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Guia_preparacao_es.pdf

3. Guía de depósito de datos de investigación [online]. SciELO.org. 2022 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Guia_deposito_es.pdf

4. Guía de curación de datos de investigación para equipos editoriales [online]. SciELO.org. 2022 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Guia_curadoria_es.pdf

5. SciELO Data | SciELO.org: https://scielo.org/es/sobre-el-scielo/scielo-data-es/

Referencias

Guía de curación de datos de investigación para equipos editoriales [online]. SciELO.org. 2022 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Guia_curadoria_es.pdf

Guía de depósito de datos de investigación [online]. SciELO.org. 2022 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Guia_deposito_es.pdf

Guía de preparación de datos de investigación [online]. SciELO.org. 2022 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Guia_preparacao_es.pdf

Lanzamiento del repositorio SciELO Data [online]. MailChimp. 2020 [viewed 24 August 2022]. Available from: http://eepurl.com/hbkCTn

SciELO – modelo de publicação eletrônica para países em desenvolvimento [online]. SciELO.org. 2019 [viewed 24 August 2022]. Available from: https://wp.scielo.org/wp-content/uploads/Modelo_SciELO.pdf

Enlaces externos

DataCite Repository Selector: https://repositoryfinder.datacite.org/search?query=scielo%20data&sort=relevance

Dataset Search: https://datasetsearch.research.google.com/

FAIRsharing | SciELO Data: https://fairsharing.org/3575

Google: https://www.google.com/

Metrics | The Dataverse Project: https://dataverse.org/metrics

Ranking Web of Repositories: https://repositories.webometrics.info/en

SciELO Data | r3data.org: https://www.re3data.org/repository/r3d100013658

SciELO Data | SciELO.org: https://scielo.org/es/sobre-el-scielo/scielo-data-es/

SciELO Data: https://data.scielo.org/

SciELO Preprints: https://preprints.scielo.org/index.php/scielo

The Dataverse Project: https://dataverse.org/

 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak.

Revista DADOS crea editoría especializada en replicabilidad

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Por Bruno Schaefer, Luiz Augusto Campos y Marcia Rangel Cándido

1. Introducción

A partir de este año, la revista DADOS contará con un editor creado específicamente para abordar cuestiones de replicabilidad de sus artículos. Desde su fundación en 1966, la publicación ha construido su nombre sobre el compromiso de producir información objetiva y válida sobre el mundo social. Este compromiso supuso una ruptura con el ensayismo en favor de una visión más sistemática de la investigación, lo que determinó la difusión de manuscritos fuertemente sustentados en evidencia empírica.

Continuando con la tradición de innovación, DADOS, junto con otras revistas brasileñas e internacionales, está viviendo una revolución en el mundo científico, postulada por el movimiento de ciencia abierta, que, entre otras cosas, tiene que ver con los procesos de disponibilidad y replicación de datos. Para estar al día con los cambios recientes, adoptamos un Consejo Editorial de Replicabilidad, ahora encabezado por el profesor del Instituto de Estudios Sociales y Políticos de la Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), el politólogo Bruno Schaefer.

Este texto se divide en siete secciones y analiza la importancia de la replicabilidad en las ciencias sociales; el concepto de replicabilidad que utilizamos en el proceso editorial de DADOS; las diferencias en replicabilidad entre investigación cuantitativa y cualitativa; experiencias internacionales y nacionales sobre el tema; las cuestiones éticas involucradas en la replicabilidad; y, finalmente, los impactos en el flujo de trabajo y gestión de envíos a la revista.

2. ¿Qué significa replicabilidad y por qué es importante?

Desde hace casi dos décadas, el debate sobre la “crisis de replicabilidad” es un espectro que rodea la práctica científica, ya sea en las ciencias “más duras” (química, física, biología) o en las ciencias sociales (psicología, economía, ciencias políticas, sociología, entre otras). El artículo de Ioannidis, Why Most Published Research Findings Are False1, publicado en 2005, postuló que la mayoría de los estudios aleatorios en el campo de la epidemiología tienen resultados falsos, ya que no son replicables. Este hallazgo implicó principalmente la observación de dos problemas: investigaciones con un bajo número de casos analizados y sesgos de significación estadística. Fue, por tanto, la recurrencia de encuestas con poca evidencia empírica y que “exageraron demasiado” a alcanzar un valor p inferior al 5%, criterio de fiabilidad. En el campo de la psicología, un esfuerzo por replicar 100 experimentos que presuponían inferencias causales logró encontrar los mismos resultados en menos de la mitad de ellos. En Ciencia Política, el artículo reciente Transparencia y Replicación en la Ciencia Política Brasileña: Una Primera Mirada 2 publicado en DADOS indicó un desempeño aún peor de la producción brasileña. De un corpus con 197 artículos con algún tipo de análisis cuantitativo, sólo el 28% de sus respectivos autores aceptaron compartir los datos y códigos, de los cuales sólo se pudo intentar replicar el 14%, con un 5% de éxito. Los problemas más comunes en el proceso de replicación involucraron la ausencia de alguna rutina computacional (script), problemas con los resultados y problemas con los datos.

Antes de analizar qué hay detrás de esta “crisis de replicabilidad”, es importante entender qué significa el concepto. Para Janz (2016), replicación significa: “Proceso mediante el cual los hallazgos de un artículo publicado se vuelven a analizar para confirmar, avanzar o cuestionar los resultados originales”3 (Traducción libre). Para King (1995), replicabilidad significa: “(…) que existe información suficiente para comprender, evaluar y desarrollar trabajos previos, si un tercero puede replicar los resultados sin ninguna información adicional del autor”4 (Traducción libre).

A pesar de las diferencias entre los autores, un punto en común es la idea de que la investigación replicable es aquella que proporciona claramente el proceso de recolección, procesamiento y análisis de datos, de modo que un tercero pueda seguir el mismo camino y encontrar resultados similares, ya sea analizando el mismo material empírico (base de datos, por ejemplo), o aplicar el diseño de investigación a otros casos.

Figueiredo Filho, et al. (2019)5 postulan siete razones para tomar en serio la replicabilidad en Ciencias Sociales:

  • La disponibilidad de datos previene errores y malas conductas. En el primer caso, los investigadores pueden cometer errores en el proceso de análisis de datos que serán corregidos, ya que el material empírico y las técnicas de análisis están ampliamente disponibles para los árbitros y la comunidad científica. En el segundo caso, tomar en serio la replicación permite identificar malas conductas (invención de datos, p-hacking, entre otros fraudes);
  • Pensar en la investigación basada en patrones de replicación facilita la realización del análisis en sí. Cuando sabemos que nuestros análisis pueden replicarse, hacemos un esfuerzo adicional para aclarar nuestras ideas y elecciones;
  • La replicación facilita el proceso de evaluación del trabajo. Sin alguna posibilidad de replicación, nos vemos obligados a confiar ciegamente en lo que está escrito, lo que limita mucho la evaluación;
  • Los materiales replicables ayudan en la acumulación de conocimiento y desarrollo del campo científico. Además de que la propia replicación proporciona una mayor validación de los descubrimientos científicos, garantiza la accesibilidad a pruebas y bases de datos que antes eran completamente inaccesibles para un público más amplio;
  • La replicabilidad aumenta la reputación de los investigadores;
  • Proporcionar material de investigación ayuda en el proceso de aprendizaje y formación de nuevos investigadores;
  • La replicabilidad aumenta el impacto del trabajo. Los artículos que publican sus bases de datos tienen más citas que los artículos que no lo hacen (Christensen, et al. 2019).6

3. Replicabilidad, reproducción y transparencia

El concepto de replicabilidad se utiliza a menudo como sinónimo de otras prácticas igualmente importantes: como la reproducibilidad o la transparencia, que pueden generar confusión y ruido. La transparencia es un concepto más amplio, que implica comunicar de manera clara y abierta cómo se llevaron a cabo los procedimientos de investigación, cómo se da el camino entre la pregunta de investigación y los resultados encontrados. En este sentido, la idea de transparencia dialoga con el movimiento de ciencia abierta: “el amplio acceso a las fuentes de conocimiento involucradas y producidas por la investigación apunta a maximizar la razón de ser de la ciencia como empresa cooperativa cultural y social.”7 Ser transparente implica habilidades de comunicación. La reproducción, o reproducibilidad, a su vez, comprende la provisión de investigaciones paso a paso, generalmente guiones o rutinas computacionales que posibilitan la reproducción de la obra. Un trabajo reproducible es aquel en el que el reanálisis de los mismos datos utilizando los mismos métodos produciría los mismos resultados.

La investigación sólo puede ser replicable si es transparente, del mismo modo que la investigación es reproducible si es replicable. El concepto implica la necesidad de claridad en el proceso de producción de conocimiento, que puede o no ser reproducible en base a rutinas computacionales. En otras palabras, toda investigación replicable es transparente, pero no necesariamente reproducible en sentido estricto, ya que puede utilizar métodos de recolección y análisis de datos que no son directamente reproducibles (etnografía y otros métodos cualitativos), o no utilizan rutinas computacionales (scripts). El concepto de replicabilidad también es más amplio y subyace a la idea de que el mismo diseño de investigación puede usarse para otro material empírico.

Gran parte de la “crisis de replicabilidad” implica precisamente la imposibilidad de replicar experimentos en otros contextos. Por ejemplo, realizar un experimento con estudiantes universitarios que encuentre resultados positivos para la hipótesis de que las personas tienden a obedecer ciegamente a las autoridades (el experimento de Milgram) debería ser replicable en otro contexto (otros estudiantes y otra universidad).

En DADOS adoptamos como concepto de replicabilidad la idea de que la investigación debe ser clara y transparente en cuanto al paso a paso metodológico (camino entre problema y respuestas), poner a disposición todos los datos necesarios para que se encuentren los mismos resultados y, cuando sea posible, compartir rutinas computacionales que faciliten la reproducción de los hallazgos.

4. Replicabilidad en la investigación cuantitativa y cualitativa

El debate sobre replicabilidad y reproducibilidad es bastante rico y no pretendemos cubrirlo todo aquí. El punto que nos gustaría resaltar es que a menudo, en las ciencias sociales, podemos abordar problemas que no son directamente replicables. El debate entre investigación cualitativa y cuantitativa da sustancia a esta cuestión. A mediados de los años 90, King, Kehone & Verba (en adelante KKV) publicaron un libro fundamental sobre metodología en ciencias sociales, Design Social Inquiry: scientific inference in qualitative research.8 El argumento defendido por los autores es que el objetivo de las ciencias sociales sería construir inferencias válidas, descriptivas o explicativas, y la investigación cualitativa y cuantitativa tendría esta misma lógica. La esencia de la ciencia sería el método, no los temas tratados.

En este sentido, los partidarios del enfoque cualitativo deberían prestar atención al uso de estrategias metodológicas, ya utilizadas por los cuantitativistas (especialmente importadas de la estadística), que sean capaces de construir inferencias válidas. Entre la descripción de un fenómeno y la búsqueda de una o más causas, la investigación debe centrarse en la búsqueda de causalidad(es). Para los autores, la inferencia se refiere, por tanto, al proceso en el que utilizamos información conocida (y disponible) para conocer información desconocida (y no disponible).

Las críticas a la propuesta del KKV vinieron de varios frentes. Brady y Collier (2004), por ejemplo, en Rethinking Social Inquiry: Diverse Tools, Shared Standards9 atacan la noción de KKV de que la estructura del enfoque cuantitativo sería la única posibilidad de lograr inferencias válidas o un estándar de cientificidad. Para Haverland y Yanow (2012), entre otros, también sería necesario hacer una distinción entre métodos y metodología. Según estos últimos autores, la confusión entre términos tiende a ocurrir en numerosas ocasiones, lo que afecta la construcción de la investigación y el análisis de los resultados. Mientras que el método se refiere a las herramientas y técnicas utilizadas en una obra, la metodología se refiere a un nivel más integral, que concierne a las construcciones ontológicas y epistemológicas que guían la adopción de un método u otro. Precisamente en este punto se haría necesario diferenciar la construcción de conocimiento propuesta por enfoques cuantitativos o cualitativos. Mientras que para los investigadores guiados por un diseño cuantitativo la cuestión principal sería “explicar” un determinado fenómeno, a grandes rasgos, el efecto de X¹ y X² sobre Y; los investigadores guiados por un diseño de investigación cualitativo tienden a centrarse en la interpretación y el significado de ciertos resultados.

En A Tale of Two Cultures: qualitative and quantitative research in social sciences,10 Goertz y Mahoney (2012) proponen una posible integración entre la investigación cualitativa y cuantitativa. Para los autores, es necesario considerar que estos enfoques provienen de posiciones epistemológicas diferentes. La investigación cuantitativa se basa en una epistemología objetivista (sin mencionar el término positivismo, que se utiliza incorrectamente la mayor parte del tiempo), mientras que la investigación cualitativa se basa en una epistemología constructivista o interpretativista. Esta diferencia sería incluso matemática, considerando que los primeros se basarían en la estadística y la probabilidad, mientras que los segundos en la lógica y la teoría de conjuntos. Dentro de estos enfoques, o “culturas”, todavía habría divisiones: la investigación cuantitativa interesada en hacer inferencias causales o descriptivas (el avance de la informática y el aprendizaje automático, entre otros); y “Qualitativistas” centrados en la interpretación y producción de significado (con Q mayúscula) o que están trabajando con métodos cualitativos guiados por la epistemología objetivista, como QCA, process tracing, entre otros.

Las distinciones antes mencionadas son de interés aquí ya que se relacionan con el debate sobre la replicabilidad. Los estudios cuantitativos suelen ser más replicables porque, idealmente, utilizan bases de datos estructuradas, rutinas computacionales y métodos de análisis que pueden reproducirse, así como ampliarse. La investigación cualitativa que utiliza métodos como el QCA o el seguimiento de procesos sigue patrones similares. Ahora bien, otras técnicas y métodos son por naturaleza no reproducibles. ¿Cómo rehacer una etnografía? ¿Retroceder en el tiempo y observar, con los mismos ojos, el mismo fenómeno? De esta manera, en DADOS adoptamos como estándar en la investigación cualitativa realizada con base en la epistemología interpretativa, la idea de que los autores deben ser lo más transparentes posible en la descripción de sus métodos, y es deseable que, junto con los artículos, envíen información metodológica. anexos que pueden publicarse: videos, transcripciones y grabaciones de entrevistas, diarios de campo, entre otros.

La disponibilidad de estos materiales provenientes de la investigación cualitativa cumple dos funciones adicionales. En primer lugar, garantiza que haya información complementaria disponible más allá de los límites cada vez más limitados de un artículo académico. En segundo lugar, ayuda a preservar datos de investigaciones calificadas que a menudo se pierden encerrados en archivos personales o restringidos. Por todas estas razones, DADOS recomienda encarecidamente la disponibilidad de evidencia proveniente de investigaciones cualitativas (transcripciones de entrevistas, videos, grabaciones, codificación utilizada para el análisis de contenido, diarios de campo, entre otros).

5. Experiencias Nacionales e Internacionales

Aunque la “crisis de replicabilidad” ha llamado la atención de científicos de todo el mundo, las políticas editoriales que realmente fomentan una mayor transparencia, replicación y reproducibilidad son minoritarias en las ciencias sociales. En el período reciente, ha habido avances en los esfuerzos por hacer que los datos estén disponibles y en la adhesión de las revistas al movimiento de ciencia abierta. En ciencia política y sociología, principales áreas de actividad de DADOS, es posible identificar un marcado avance en revistas con mayor factor de impacto, caracterizado por la institución de políticas de replicabilidad en casos como Political Analysis, la American Political Science Review, la American Journal of Political Science y la Sociological Methods & Research. El British Journal of Political Science, por ejemplo, empezó a exigir que los autores depositaran sus datos, el libro de códigos, la rutina computacional y las tablas, gráficos y figuras que generaban los análisis.

En el contexto nacional, la Brazilian Political Science Review fue pionera en poner a disposición los datos de los artículos en el repositorio Dataverse y, más recientemente, adhirió a un proceso de curación de datos: son reproducidos por los editores de la revista y, una vez obtenidos los mismos resultados, el artículo es publicado.

En un sentido más amplio, iniciativas como la Rede Brasileira de Reprodutibilidade (RBR) buscan reunir diferentes organizaciones y áreas de conocimiento: “(…) promover la ciencia rigurosa, confiable y transparente en Brasil”.11 La creación de un repositorio de datos brasileño, Lattes Data, también demuestra un paso importante.

6. Cuestiones éticas de replicabilidad

La búsqueda de replicabilidad aborda importantes cuestiones éticas, que van desde controlar las malas prácticas científicas hasta poner información valiosa a disposición de la sociedad, que muchas veces la financia con recursos públicos. Pero dependiendo de la naturaleza de los datos, la replicabilidad puede plantear problemas éticos, que casi siempre tienen que ver con el riesgo de identificación directa o indirecta de los individuos u organizaciones que son el foco de la investigación.

La identificación directa ocurre cuando elementos de la identidad de un individuo u organización se incluyen explícitamente en las bases de datos enviadas para replicación. Esto no siempre es un problema, al contrario. Figuras públicas como políticos y servidores públicos hacen públicos muchos de sus datos personales precisamente para que exista un mayor control civil sobre sus actividades. Sin embargo, no ocurre lo mismo con todos. Hay sujetos cuya exposición es sensible, como menores de edad o personas en conflicto con la ley. En tales casos, las bases de datos o las pruebas suelen ser desidentificadas, ya sea eliminando o modificando variables de identificación (nombre, CPF, dirección, etc.).

La identificación indirecta, a su vez, puede ocurrir cuando datos no identificados todavía permiten un conocimiento detallado de los casos. Esto puede ocurrir en bases de datos que recopilan mucha información sobre casos específicos. Aunque no conozca ningún dato personal sobre un caso determinado, puedo localizarlo en el mundo porque la base de datos disponible contiene mucha información indirecta (raza, género, región, educación, edad, etc.). Aunque más difíciles de evaluar, estos casos deben ser juzgados conjuntamente por autores y editores, para garantizar una mayor replicabilidad sin exponer a ningún riesgo a las poblaciones estudiadas.

7. Editoría sobre replicabilidad de datos

Habiendo considerado los aspectos conceptuales y cíclicos, en esta sección describimos cómo funcionará la Editoría de Replicabilidad de DADOS. Es importante comenzar resaltando que la creación de dicha función está en línea con iniciativas recientes para modernizar la revista, que se ha sumado al movimiento de ciencia abierta, comenzando a recibir envíos de preprints y exigiendo el envío de bases de datos para fomentar la transparencia en las evaluaciones de las investigaciones. Además, también hemos mejorado las acciones de divulgación científica e instituido políticas para promover la diversidad y la igualdad de género y racial entre revisores y autores.

En términos generales, la revista ya cuenta en sus reglas de envío con lineamientos para que los investigadores envíen sus materiales de investigación detallados, sus rutinas computacionales y otra información al momento de enviar el manuscrito para evaluación. Esto facilita el trabajo de verificación preliminar por parte de los editores y revisores que, sin embargo, no tienen las mismas responsabilidades que un editor de replicabilidad. DADOS tiene una página en el portal Dataverse, que solo publicará lo que, luego de la aprobación en la revisión documental y la revisión por pares, sea autorizado por el editor de replicabilidad.

El principal cambio, por lo tanto, es que la revista ahora cuenta con una dirección específica para curar la evidencia científica presentada en los manuscritos. Esto significa que, incluso si son aceptados, los artículos solo se publicarán cuando el editor de replicabilidad determine que su material de análisis es reproducible. El proceso desde el envío hasta la publicación será el siguiente:

  1. Envío del artículo (en formato preprint o tradicional);
  2. Revisión documental;
  3. Designación de revisores;
  4. Comentarios y respuestas de los autores a opiniones;
  5. Aprobación (o no);
  6. Curación de datos (replicación de los hallazgos de los artículos por parte de los editores y asistentes de la revista), que implicará la comunicación entre los autores y la revista;
  7. Publicación del artículo y disponibilidad de datos en el repositorio de Dataverse.

La acción tiene como objetivo garantizar mayor seguridad y rigor en los hallazgos que difundimos, contribuir de manera más amplia al proceso de construcción de conocimiento en ciencias sociales, así como alinear las prácticas editoriales de DADOS con estándares de replicabilidad nacionales e internacionales de vanguardia. De esta forma, siguiendo el paradigma de una ciencia abierta. En medio de la rápida transformación del trabajo científico y de los instrumentos de comunicación con la llegada de diversos recursos de inteligencia artificial, la promoción de la transparencia es cada vez más necesaria y beneficiosa para los intercambios entre la comunidad académica y el público en general, y también puede ser una herramienta que mejore la confianza en la ciencia.

Notas

1. IOANNIDIS, J.P.A. Why Most Published Research Findings Are False. PLOS Medicine [online]. 2005, vol. 2, no. 8, e124. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124. Available from: https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124

2. AVELINO, G., DESPOSATO, S. and MARDEGAN, I. Transparency and Replication in Brazilian Political Science: A First Look. Dados rev. ciênc. sociais [online].  2021, vol. 64, no. 3, e20190304 [viewed 20 October 2023]. https://doi.org/10.1590/dados.2021.64.3.242. Available from: https://www.scielo.br/j/dados/a/4pMrxZVYv4pXypfGrRr55Nx/

3. JANZ, N. Bringing the Gold Standard into the Classroom: Replication in University Teaching. International Studies Perspectives [online]. 2016, vol. 17, no. 4, pp. 392–407 [viewed 20 October 2023]. https://doi.org/10.1111/insp.12104. Available from: https://academic.oup.com/isp/article-abstract/17/4/392/2528285?redirectedFrom=fulltext

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5. FIGUEIREDO FILHO, D. et al. Seven Reasons Why: A User’s Guide to Transparency and Reproducibility. Bras. Political Sci. Rev.  [online]. 2019, vol. 13, no. 2 [viewed 20 October 2023]. https://doi.org/10.1590/1981-3821201900020001. Available from: https://www.scielo.br/j/bpsr/a/sytyL4L63976XCHfK3d7Qjh/

6. CHRISTENSEN, G. et al. A Study of the Impact of Data Sharing on Article Citations Using Journal Policies as a Natural Experiment. PLoS One [online]. 2019, vol. 1, no. 12, e0225883 [viewed 20 October 2023]. https://doi.org/10.1371%2Fjournal.pone.0225883. Available from: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0225883

7. Ciencia abierta y el nuevo modus operandi de comunicar la investigación – Parte II [online]. SciELO en Perspectiva, 2019 [viewed 20 October 2023]. Available from: https://blog.scielo.org/es/2019/08/01/ciencia-abierta-y-el-nuevo-modus-operandi-de-comunicar-la-investigacion-parte-ii/

8. KING, G., KEOHANE, R.O. and VERBA, S. Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research. Princeton: Princeton University Press, 2021.

9. COLLIER, D. and BRADY, H.E. Rethinking Social Inquiry: Diverse Tools, Shared Standards. Lanham: Rowman & Littlefield Publishers, 2004.

10. GOERTZ, G. and MAHONEY, J. A tale of two cultures: Qualitative and quantitative research in the social sciences. Princeton: Princeton University Press, 2012.

11. Rede Brasileira De Reprodutibilidade – Site Institucional: https://www.reprodutibilidade.org

Referencias

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Enlaces externos

Instituto de Estudos Sociais e Políticos da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ),  https://iesp.uerj.br/

Lattes Data (CNPq): https://lattesdata.cnpq.br/

Rede Brasileira De Reprodutibilidade – Site Institucional: https://www.reprodutibilidade.org

Revista DADOS – Dataverse: https://dataverse.harvard.edu/dataverse/revistadados

Revista DADOS: https://www.scielo.br/j/dados/

 

Traducido del original en portugués por Ernesto Spinak.

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