An Introduction to the Basics of Research Data

An animated video that explains the basics of research data.

(Source: Created by Louise Patterton of the Council for Scientific and Industrial Research in South Africa)

Fuentes y tipos  de datos de investigación

LEARN – Investigadoras de la CEPAL – Fuentes y tipos de datos de investigación [Fuente: Cepal]

Datos primarios y Secundarios

MANTRA – John MacInnes – Datos primarios versus datos secundarios (active los subtítulos en español en YouTube) [Fuente: Cepal]

Qué son los Datos de investigación

Los datos de investigación son aquellos datos que son recolectados, observados o creados para ser analizados y producir resultados de investigación originales. [Fuente: Cepal]

La Comisión Europea define los datos de investigación, a la información, en particular factual o numérica recogida para ser examinada y considerada como la base de un razonamiento, de una discusión o de un cálculo.

En un contexto de investigación, los ejemplos de datos incluyen estadísticas, resultados de experimentos, mediciones, observaciones resultantes del trabajo de campo, resultados de encuestas, grabaciones de entrevistas e imágenes. La atención se centra en los datos de investigación que están disponibles en forma digital. Los usuarios normalmente pueden acceder, extraer, explotar, reproducir y difundir datos de investigación de libre acceso de forma gratuita.

Tipología de los datos de Investigación, está en función de:

→ Nivel de procesamiento en el curso de la investigación:

Un mayor acceso a las publicaciones científicas y los datos ayuda a:

• Construir sobre los resultados de investigaciones anteriores (mejora de la calidad de los resultados)
• Fomentar la colaboración y evitar la duplicación de esfuerzos (mayor eficiencia)
• Acelerar la innovación (un avance más rápido hacia el mercado significa un crecimiento más rápido)
• Involucrar a los ciudadanos y la sociedad (transparencia mejorada del proceso científico).

¿Qué es la reutilización de datos de investigación?

The definition of reuse. Stephanie van de Sandt , Sünje Dallmeier-Tiessen, Artemis Lavasa, Vivien Petras. Data science journal, 2019, 18(1), p.22. DOI: http://doi.org/10.5334/dsj-2019-022

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La capacidad de reutilizar los datos de la investigación ahora se considera un beneficio clave para la comunidad de investigación en general. Los investigadores de todas las disciplinas se enfrentan a la presión de compartir sus datos de investigación para poder reutilizarlos. La demanda de uso y reutilización de datos tiene implicaciones sobre cómo documentamos, publicamos y compartimos la investigación en primer lugar, y, quizás lo más importante, afecta cómo medimos el impacto de la investigación, que comúnmente es una medida de su uso y reutilización. Es sorprendente que las comunidades de investigación, los encargados de formular políticas, etc., no hayan definido claramente qué uso y reutilización es todavía.

Postulamos que se necesita una definición clara de uso y reutilización para establecer mejores métricas para un registro académico integral de individuos, instituciones, organizaciones, etc. Por lo tanto, este artículo presenta una primera definición de reutilización de datos de investigación. Las características de la reutilización se identifican al examinar la etimología del término y el análisis del discurso actual, lo que lleva a una variedad de escenarios de reutilización que muestran la complejidad del panorama de investigación actual, que se ha estado moviendo hacia un enfoque basado en datos. El análisis subraya que no hay razón para distinguir el uso y la reutilización. Discutimos lo que eso significa para posibles nuevas métricas que intentan cubrir las prácticas de Open Science de manera más integral. Esperamos que la definición resultante permita una estrategia mejor y más refinada para Open Science.