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Gestión de datos de investigación

Componentes de un PGD

Los PGDs difieren de acuerdo con el área de investigación o disciplina. Sin embargo, estos incluyen ciertos componentes básicos que deben ser explicitados en forma clara y sencilla, y actualizados regularmente durante el curso de una investigación.

EL PGD  puede incluir los siguientes elementos o componentes.

  • Contexto de la investigación
  • Organización de datos, por ejemplo nombre de carpetas y archivos
  • Documentación y metadatos (descriptivos, administrativos, estructurales)
  • Almacenamiento y seguridad (incluidos los métodos de copia de seguridad y el uso del cifrado)
  • Protección de datos, derechos y acceso (para ayudarle a garantizar altos estándares éticos y cumplimiento de aspectos legales y regulatorios)
  • Preservación, compartir y licenciar (para ayudarle a maximizar el alcance y el impacto de su investigación).

Fuente: Portal PAGODA: Plan de Gestión de Datos. Basado en DCC (2013) 'Checklist para un Plan de Gestión de Datos. V.4.0. ' Edimburgo: Centro de Curatoría Digital.

 

Componentes básicos de un PGD

 

  • Nombre e identificación del proyecto
  • Descripción del Proyecto
  • Institución / agencia de financiamiento
  • Nombre del Investigador Principal e identificador (ID)
  • Datos de contacto
  • Políticas relacionadas (institucionales y/o externas)
  • Fecha de la primera versión
  • Fecha de la última actualización

 

  • Descripción de los datos, incluyendo el tipo, formato y volumen previstos
  • Conjuntos de datos existentes a reutilizar
  • Métodos a través de los cuales los datos serán recolectados o creados
  • Estructuras, sistema de nomenclatura y control de versiones para carpetas y archivos
  • Procesos de aseguramiento de calidad

Describa y justifique sus opciones: Debe detallar qué datos va a crear y explicar por qué ha optado por formatos, estándares y o metodologías en particular. Tenga en cuenta que las elecciones que haga pueden hacer más fácil o más difícil compartir y conservar sus datos.
Puede ser útil capturar sus datos en (o convertirlo a) formatos de datos aceptados por la comunidad. El uso de formatos estándar o ampliamente adoptados hará que sus datos sean interoperables. Los formatos abiertos o no propietarios son preferibles, ya que usted y otros tendrán menos problemas para procesarlos más tarde. Si sus datos deben ser depositados en un archivo, se pueden preferir formatos particulares.

 

  • Información de estime necesaria para que los datos puedan ser leídos e interpretados en un futuro
  • Cómo planea recopilar o crear esta documentación y metadatos
  • Los estándares de metadatos que usará

Algunos ejemplos de documentación de datos:

• Cuadernos de laboratorio y protocolos experimentales
• Cuestionarios, libros de códigos, diccionarios de datos
• Sintaxis de software y archivos de salida
• Información sobre la configuración del equipo y la calibración del instrumento
• Esquema de base de datos
• Informes de metodología
• Información de la procedencia delas fuentes de datos derivados

Se recomienda añadir descripciones detalladas de colecciones o archivos, por ejemplo: qué información contiene un archivo, de dónde vino, cómo pudiera ser recuperado si fuese necesario, y cualquier otro aspecto o problemas que facilite la comprensión y reuso de los datos.

La documentación y los metadatos permiten que sus datos sean comprendidos y descubiertos por otros. Es fundamental capturar detalles contextuales sobre cómo y por qué se crearon los datos. Los metadatos son un subconjunto de esta amplia documentación, que describe los datos en detalle. Existen varios estándares de metadatos que pueden ayudarle a describir sus datos de manera coherente.

 

Ética

  • Detalles del consentimiento necesario para la preservación y compartir datos
  • Pasos a seguir, si es necesario, para proteger la identidad de los participantes
  • Pasos a seguir, si es necesario, para garantizar que los datos confidenciales se almacenen y se transfieran con seguridad.

Derechos de Autor y Derechos de Propiedad Intelectual

  • Nombre(s) del propietario(s) de los datos
  • Licencia(s) de reutilización que se aplicará (por ejemplo, algunas de las licencias disponibles de Creative Commons o Open Data Commons)
  • Restricciones sobre el uso de terceros
  • Cualquier situación esperada que pudiera demorar el compartir los datos.

Explique cualquier restricción, como una solicitud de patente pendiente, períodos de embargo o acceso restringido, y asegúrese de que éstos estén debidamente justificados ya que hay una expectativa común de que los datos de investigación financiados públicamente estarán abiertamente disponibles tan pronto como sea posible.

Toda investigación que implique datos o información de humanos está sujeta a una revisión ética formal. Cuando sea apropiado, debe describir los pasos que tomará para proteger a los participantes de la investigación, por ejmplo anonimizar datos (link interno). Demuestre un adecuado conocimiento de la legislación o normas vigentes sobre formas consentimiento y protección de datos personales.

Debe aclararse la propiedad de los datos y, cuando sea necesario, deberían establecerse planes para negociar licencias al inicio del proceso de investigación. Si acepta o compra licencias para reutilizar datos de terceros, tenga en cuenta las restricciones que esto impone en el posterior depósito y uso compartido de datos.

 

Almacenamiento y copia de seguridad

• Donde se almacenarán los datos (físicamente)
• Provisión de respaldo
• Persona o equipo responsable de la copia de seguridad
• Procedimientos de recuperación de datos

Seguridad

• Riesgos existentes y cómo serán manejados
• Mecanismo de acceso
• Cualquier mecanismo que sea necesaria para la segura transferencia de los datos recolectados en el campo.

Describa las facilidades que le ofrece su institución y los recursos adicionales que necesita para asegurar el almacenamiento y la seguridad de los datos. Si requiere apoyo externo, justifique la selección e indique el presupuesto necesario. Sea claro quién será responsable de las diferentes tareas en este tema. Describa además los procedimientos aseguramiento de la calidad y de respaldo previstos.

 

 

  • Detalles de los datos que se deben retener, compartir y / o conservar, con especial referencia a los requisitos contractuales, legales o reglamentarios
  • Usos de investigación previsibles para los datos
  • Tiempo que se mantendrán (o deberían mantenerse) los datos más allá de la duración del proyecto
  • El repositorio o archivo donde se almacenarán los datos y cualquier cargo asociado.
  • Tiempo y esfuerzo necesarios para preparar los datos para su preservación y compartición.

Utilizar la infraestructura existente: Cuando sea posible, seleccione una base de datos disciplinaria apropiada, un centro de datos o un repositorio institucional.

Seleccionar datos de valor a largo plazo: El uso compartido de datos y la preservación pueden no ser aplicables en todos los casos. El Digital Curation Center proporciona una guía que ofrece estrategias prácticas para ayudarle a seleccionar losdatos importantes. Decidir lo que tiene valor a largo plazo y preparar esos datos a los estándares esperados para el depósito son procesos que consumen mucho tiempo, para los cuales debe asignar recursos significativos.

Asegúrese de que sus datos permanezcan accesibles: Las universidades y centro de investigación están proporcionando cada vez más infraestructura para apoyar la gestión de datos. El personal a cargo le puede aconsejar lo que es apropiado y factible en términos de preservación.

 

  • Pasos a seguir para maximizar y/o facilitar la detección o descubrimiento de los datos
  • Cualquier condición o restricción en compartir los datos, y si estas serán establecidas en un “acuerdo para compartir datos”
  • Mecanismo para compartir (es decir, a través de un repositorio, correspondencia directa u otro arreglo)
  • Calendario de publicación de datos
  • Mecanismos, si existieran, para obtener un identificador persistente para los datos

Anticipar y planificar la reutilización de datos puede ayudar a prever los usuarios que pudieran estár interesados y atender sus necesidades al decidir cómo poner los datos a su disposición. Los centros de datos también pueden pedirle que cumpla con estándares de calidad mínimos para asegurarse de que sus datos puedan ser entendidos y reutilizados por otros investigadores.

Proporcione detalles específicos sobre el acceso: Sea muy claro sobre dónde, cuándo y cómo se pondrán a disposición sus datos. Las agencias de financiamiento suelen indicar los plazos esperados para su publicación, como por ejemplo, poner los datos en una publicación. Si no puede satisfacer estas expectativas o necesita imponer restricciones, trate de demostrar que ha considerado diversos medios para superar estos desafíos.

 

  • Persona designada responsable de la implementación del Plan de Gestión de Datos
  • Persona designada responsable de cada actividad de gestión de datos
  • Hardware y software requerido (cualquiera que sea adicional a los existentes provistos por la institución)
  • Especialización o capacitación adicional requerida
  • Cargos que deben ser aplicados por los repositorios de datos

Especificar las responsabilidades en la gestión y la curación de datos dentro de los equipos de investigación.

Esboce el hardware, software y experiencia técnica adicional, y el  soporte y capacitación que es probable requiera y cómo se pretende adquirir. Describa y justifique los costos si necesita comprar almacenamiento, o subcontratar servicios de respaldo y preservación, o planear pagar por el soporte de administración de datos. Estos costos deben ser delineados y justificados en su propuesta. Cuando existan disposiciones institucionales, demuestre que se ha discutido y acordado el apoyo que necesita.

No subestime el esfuerzo humano requerido: Crear documentación y hacer que sus datos sean comprensibles para otros es muy lento, así es que sea realista sobre cuánto esfuerzo se necesita para preparar sus datos para compartirlos y preservarlos. La UKDA ofrece una caja de herramientas para ayudar a los investigadores a costear las actividades relacionadas con la gestión y el uso compartido de datos en las ciencias sociales.

Vincular recursos con roles y responsabilidades ayuda a demostrar cómo se implementará el plan.

Fuente: Jones, S. (2011). ‘How to Develop a Data Management and Sharing Plan’. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre. Available online: https://www.dcc.ac.uk/guidance/how-guides