Seminario web universitario sobre 'Ciencia Abierta y Datos Abiertos'

Las diferencias entre Open Science y Open Data y los datos abiertos como recurso para potenciar la investigación científica, eje central del evento que se celebra el 28 de septiembre en la UCLM

Andalucía, 28/09/2022
Datos Abiertos y Acceso abierto

El G-9 de Universidades se da cita el 28 de septiembre para celebrar en la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) el seminario web sobre 'Ciencia Abierta y Datos Abiertos'. La ciencia abierta es una práctica que permite un mayor acceso y una mayor comunicación y colaboración entre los investigadores universitarios por ser más transparente y permitir un amplio intercambio de conocimientos en colaboración. En este seminario web gratuito se examina al detalle qué es la ciencia abierta y cómo se diferencia del acceso abierto.

El evento es organizado por el Grupo 9 de Universidades (@uni_g9), una asociación sin ánimo de lucro formada por las universidades públicas de Cantabria, Castilla La Mancha, Extremadura, Islas Baleares, La Rioja, Navarra, Oviedo, País Vasco y Zaragoza, que colaboran tanto en el ámbito académico y docente, como en el científico e investigador. 

Desde hace unos años, el G-9 organiza una serie de seminarios web para programas de doctorado en distintas universidades españolas, entre los que destacan los dedicados a los movimientos de Ciencia Abierta y Datos Abiertos, que están detrás del crecimiento del movimiento editorial de Acceso Abierto. 

Datos Abiertos

Diferencias entre Open Data, Open Science y Open Access

Aunque no hay una definición consensuada de Ciencia Abierta (Open Science), no se debe confundir con el Acceso Abierto (Open Access) o los Datos Abiertos (Open Data).

El acceso abierto es una parte de la ciencia abierta, pero ésta tiene más áreas. Para ahondar en este análisis, destacan las definiciones de Albert Corominas en su artículo 'De la Ciencia Abierta y de sus implicaciones en la Universidad', que hace referencia a un movimiento pro ciencia abierta que consiste en “la disponibilidad gratuita (de artículos en revistas y preprints) en Internet, que permite a cualquier usuario leer, descargar, copiar, distribuir, imprimir, buscar o usarlos con cualquier propósito legal, sin ninguna barrera financiera, legal o técnica”.

En 2021, la Unesco lanzó también una definición sobre estos conceptos. "La ciencia abierta se define como un constructo inclusivo que combina diversos movimientos y prácticas con el fin de que los conocimientos científicos multilingües estén abiertamente disponibles y sean accesibles para todos, así como reutilizables por todos, se incrementen las colaboraciones científicas y el intercambio de información en beneficio de la ciencia y la sociedad, y se abran los procesos de creación, evaluación y comunicación de los conocimientos científicos a los agentes sociales más allá de la comunidad científica tradicional". Así, el acceso abierto es una parte de la ciencia abierta, pero ésta, según la definición de la Unesco, va mucho más allá que el mero acceso abierto.

Por su parte, el director de la Unidad de Ciencia Abierta de la UE, Konstantinos Glinos, en una conferencia que dio en la Universidad de Barcelona a principios del pasado febrero, identificó la ciencia abierta con la compartición de conocimientos, datos y herramientas, tan pronto como sea posible en el proceso de investigación, en abierta colaboración con todos los actores relevantes del conocimiento. Y relacionó el concepto con una necesaria reforma de los procedimientos de evaluación de las instituciones públicas, que deberían incorporar, junto a los cuantitativos, indicadores cualitativos. Sin embargo, la Unesco no limita la aplicación del concepto a la investigación financiada con fondos públicos.

Los datos abiertos como recurso para potenciar la investigación científica

Los datos abiertos (open data) son datos que pueden ser utilizados, reutilizados y redistribuidos libremente por cualquier persona, y que se encuentran sujetos al requerimiento de atribución y de compartirse de la misma manera en que aparecen. De ahí la necesidad de compartirlos. 

De acuerdo con el National Institutes of Health2 de Estados Unidos o la OECD3, se consideran datos de investigación a "todo aquel material que sirve para certificar los resultados de la investigación que se realiza, que se han registrado durante la misma y que ha sido reconocido por la comunidad científica".

Los datos de investigación pueden ser numéricos, textuales, audiovisuales, digitales o físicos, dependiendo de la disciplina y de la naturaleza de la investigación. Ejemplos de datos de investigación son los cuestionarios, los registros sonoros o visuales (fotografías, películas, videos, diapositivas) y todo tipo de imágenes, registros y medidas de cualquier tipo de prueba o experimento, muestras, modelos, cuadernos de laboratorio y de campo, series numéricas en tablas, registros de ordenador, estadísticas.

¿Por qué compartir datos de investigación?

Compartir datos de investigación es importante por diversas razones, analizadas por ScienceDirect en https://bit.ly/3SiZSdN. La primera de ellas es su capacidad para generar riqueza. la Unión Europea estima que la explotación de los datos genera unos 60 billones de euros al año de media, miles de puestos de trabajo, que las administraciones públicas de los países de la Unión se pueden ahorrar casi 2 billones de euros y que, por compartir datos, pueden salvarse miles de vidas gracias a la posibilidad de dar respuestas rápidas a las enfermedades. El open source (código abierto) ha sido responsable de muchos productos de software importantes utilizados a nivel mundial, como el sistema operativo Linux, el navegador web Firefox, la Wikipedia y el gestor de referencias bibliográficas Zotero.

Otra razón de peso es su potencial como acelerador de la investigación. Existen numerosos ejemplos en la literatura científica de cómo enfoques de open data permiten que investigadores académicos e industriales puedan unir sus fuerzas para hacer nuevos descubrimientos científicos que tienen un enorme impacto en la salud humana, por ejemplo, mediante el descubrimiento de nuevos medicamentos o derivados de medicamentos previos.

Sin embargo, compartir datos también tiene inconvenientes. Uno de los más reportados por los investigadores es el temor de que otros puedan hacer un uso fraudulento de sus datos sin el debido reconocimiento, o la falta de reconocimiento y de incentivos, obstáculos no resueltos que frenan el establecimiento de una cultura más colaborativa o de intercambio de datos. 

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