LEARN Toolkit of Best Practice for Research Data Management

Sumario

A través del análisis de mejores prácticas y casos de aplicación prácticos, LEARN recoge experiencias de éxito en la gestión de datos de investigación para facilitar a las instituciones y organizaciones a generar políticas e identificar soluciones que ya se han aplicado con buenos resultados en otras instituciones, así como un modelo de política de gestión de datos y un test de evaluación para la fase de implementación de la política.

Organizaciones promotoras

El RDM Toolkit (Toolkit of Best Practice for Research Data Management) ha sido impulsado por el proyecto europeo LEARN (LEaders Activating Research Networks), financiado por la Comisión Europea en el marco de Horizon 2020 (Grant Agreement 654139). El proyecto LEARN se desarrolló entre junio de 2015 y mayo de 2017; aunque finalizó, el Toolkit sigue disponible como recurso de referencia.

El desarrollo y la coordinación del proyecto recayeron en University College London (UCL) (UCL Library Services), y contó con un consorcio internacional formado por: Universitat de Barcelona (UB), Universität Wien / University of Vienna (UNIVIE), LIBER (Association of European Research Libraries) y la United Nations Economic Commission for Latin America and the Caribbean (UN-ECLAC / CEPAL).

Objetivos

Los datos de investigación son un activo valioso en la sociedad de la información. Estos datos además crecen exponencialmente, dificultando su gestión, difusión, reutilización y preservación a largo plazo. Con el fin de facilitar a las organizaciones la elaboración de políticas que respondan a las diferentes necesidades de gestión de los datos, LEARN ofrece una caja de herramientas con 23 casos de estudio de buenas prácticas en gestión de datos, 8 secciones que incluyen políticas y liderazgo, datos abiertos, aspectos y legales y costes entre otros, un modelo de política de gestión de datos y más de 20 recomendaciones para la gestión de datos desarrolladas en Europa.

LEARN también ofrece recomendaciones, modelos de políticas de gestión de datos basados en elementos core o fundamentales, una lista de indicadores de implementación para poder evaluar el nivel alcanzado en la puesta en práctica del modelo de gestión de datos, y una guía para el desarrollo de una política de gestión de datos propia.

Beneficiarios y stakeholders

Instituciones e investigadores son los principales grupos de interés por tener parte activa tanto en el desarrollo de las políticas como en su aplicación práctica. La sociedad en conjunto se beneficiará de los avances científicos que puede suponer compartir los datos de investigación en abierto (reutilización, integridad de las investigaciones, etc.).

Resultados

Este documento tiene la ventaja de poder ser aplicado directamente para el desarrollo de políticas de gestión de datos propias, con la ayuda de los casos de estudio propuestos que pueden funcionar como guías para otras instituciones. Además de los casos de estudio, se facilita un modelo de política de gestión de datos para instituciones de investigación, de manera que no tengan que partir de cero.

El hecho de que se facilite también un test y una serie de indicadores para evaluar el grado de implementación y desarrollo de las políticas de gestión de datos hace que las instituciones tengan mayor facilidad para evaluar la aplicación práctica de las políticas y proponer también acciones correctivas. Aunque el proyecto concluyó en 2017, el documento y sus materiales siguen accesibles y pueden aplicarse directamente para desarrollar o mejorar políticas de gestión de datos.

Retos

Algunas de las buenas prácticas recogidas en este toolkit sostienen que los mayores retos se encuentran en torno a cuatro ejes:

Las herramientas tecnológicas e infraestructuras necesarias para almacenar, compartir y preservar los datos.
Se necesitan cambios culturales y sistemas de incentivos para que compartir los datos sea visto como algo valioso y adecuadamente recompensado.
Fomentar la formación en el análisis y la gestión de los datos para aumentar y desarrollar las capacidades y competencias necesarias entre la comunidad científica.
Las políticas y marcos de actuación deben asegurar que los datos son tratados de forma ética y justa, manteniendo la confianza de la sociedad.

Evidencia de éxito

Los casos de buenas prácticas estudiados y propuestos han sido agrupados en secciones. Se muestran los casos de éxito de diferentes instituciones en varios países europeos, cuyas políticas de gestión de datos se han desarrollado siguiendo recomendaciones de organismos como Wellcome Trust o Go FAIR, y cuya implementación se ha logrado con éxito.

De cada uno de los casos descritos, se facilitan informaciones útiles que pueden guiar el desarrollo de políticas de gestión de datos a otras instituciones, asegurando no cometer los errores comunes o facilitando los elementos que pueden convertir la implementación de la buena práctica en un éxito y por tanto una potencial ventaja para la institución.