FAIR x FAIR: informe sobre repositorios de datos de investigación

Las universidades catalanas, agrupadas en el Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya (CSUC), dan un servicio de apoyo a la gestión de datos de investigación desde septiembre de 2016. Con el fin de identificar los requisitos funcionales que deben cumplir los repositorios de datos realizaron varias entrevistas con expertos cuyos resultados se publican en el informe FAIR x FAIR. Requisitos factibles, alcanzables e implementables para un repositorio de datos de investigación FAIR.

Los requisitos funcionales definidos en este informe se agrupan en los siguientes apartados: identificadores persistentes, alta capacidad de almacenamiento, prestaciones preservación, interoperabilidad con otros sistemas y gestión de características especiales.

Entre las ideas compartidas por los expertos a través de este informe están las siguientes:

  • La gestión de datos de investigación es un tema aún incipiente, y por lo tanto será necesario adaptar los requisitos funcionales de los repositorios de datos con el tiempo.
  • Se recomienda crear una infraestructura de datos de investigación en Cataluña, que cumpla los principios FAIR, con el fin de «generar experiencia y buenas prácticas», a pesar de que ya existen repositorios de datos a nivel Europeo.
  • La creación de una infraestructura debe ir acompañada de buenas prácticas, como el uso de estándares o el fomento de los datos abiertos, entre otras.

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Principios FAIR: buenas prácticas para datos abiertos de investigación

Con el objetivo de desarrollar la filosofía de la Ciencia Abierta, la Comisión Europea requiere, desde enero de 2017, que todos los proyectos financiados con el Programa Horizonte 2020, salvo excepciones justificadas, garanticen el acceso abierto a los datos de investigación.

Junto al requerimiento de desarrollar un plan de gestión de datos de investigación, hay que depositar en abierto estos datos siguiendo los principios FAIR (acrónimo de Findable, Accessible, Interoperable y Reusable), que se publicaron en 2016 en la revista Scientific Data de Nature, en el artículo Principios FAIR para el manejo y administración de datos científicos.

Los principios FAIR consisten en un conjunto de cualidades para conseguir que los datos sean:

  1. Encontrables: asignando un identificador único y persistente DOI o handle, describiendo los datos con metadatos enriquecidos, incluyendo el identificador asignado e indexándolos en un recurso de búsqueda.
  2. Accesibles: utilizando protocolos estandarizados de comunicación que sean abiertos y gratuitos. Cuando los datos no puedan ser abiertos por razones de privacidad, seguridad nacional o intereses comerciales, el protocolo debe permitir procedimientos para la autentificación y la autorización.
  3. Interoperables: los metadatos deben utilizar formatos, lenguajes y vocabularios acordados por la comunidad y contener enlaces a información relacionada mediante identificadores.
  4. Reutilizables: asignando metadatos con atributos que proporcionen información contextual y metadatos de información sobre su procedencia. Deben utilizar una licencia abierta y legible por ordenador y estándares que use la comunidad del dominio concreto, para permitir su reutilización.
Principios FAIR.

Imagen: Australian National Data Services.

Publicar los datos de investigación en acceso abierto y siguiendo los principios FAIR permite cumplir con el siguiente lema: «as open as possible, as closed as necessary». Nos recuerda la importancia de hacer los datos abiertos en la medida en que sea posible, y lo necesariamente cerrados para proteger los datos personales, sensibles, médicos, de salud, datos relacionados con temas de confidencialidad, de seguridad o en caso de que puedan ser explotados comercialmente o industrialmente.