Hola a todas y a todos.
En este vídeo vamos a ver cómo depositar datos de investigación
en la UNED.
Si eres PDI de la UNED puedes depositar tus datos de investigación
en el repositorio y espacio datos que pertenece a iCienciaDatos,
el repositorio de datos que gestionamos de manera consorciada
todas las bibliotecas universitarias que formamos parte del consorcio
Madroño.
En primer lugar hay que saber que el proceso
para realizar el depósito es mediante autoarchivo.
Esto significa que es el propio investigador
o investigadora quien rellena los metadatos relativos a sus datos,
que cuanto más completos estén muchísimo mejor,
y quien sube los ficheros con sus datos correspondientes.
Para ello solo necesita una cuenta de usuario que nos puede solicitar
en este correo que veis aquí.
El repositorio de espaciodatos es un repositorio
de los denominados confiable, cuenta con un certificado de seguridad
y asegura todos los requisitos correspondientes al repositorio
para que los datos de investigación sean FAIR.
Lo vamos a ver ahora en un momento.
Además, realiza la labor de curación de datos,
que es lo que nos diferencia de otro tipo de repositorios
como Zenodo, para asegurarnos de que lo más posible el grado de FER
de los datos sea lo más alto posible.
Además proporciona un DOI para cada dataset,
una licencia Creative Commons y dispone de una funcionalidad
que se trata de una URL privada previa
a que se publique el dataset que nos puede servir para dos cosas
o bien para realizar el proceso de revisión por pares
que muchas veces no solicitan las revistas.
Y que permite anonimizar los datos relativos a la autoría
y mostrar solo los ficheros y los metadatos.
Y también un segundo tipo de URL privada igualmente,
pero que en esta sí que puede mostrar estos datos de autoría
y que está más pensada para trabajar con colegas
y darles acceso a nuestro dataset antes de que esté publicado.
En primer lugar,
cuando hablamos de dataset nos referimos al conjunto de datos
depositados que corresponden o bien a una publicación,
aunque no es estrictamente necesario que exista una publicación,
o bien a un trabajo, un proyecto, un estudio definido.
Si se da el caso de que.
Pertenecéis a un grupo
de investigación que genera un amplio volumen de datos
relacionados en torno al mismo proyecto,
pues se puede crear un dataverse, que es la denominación
para un contenedor más amplio de datasets relacionados.
A partir de cinco datasets se puede solicitar la creación del dataverse,
ya digo, siempre relativo a un proyecto de investigación.
Bueno, pues esto de los principios FAIR,
que seguramente habréis oído hablar de ellos
en muchas ocasiones, como hemos dicho,
el repositorio de incidencia de datos cumple la mayoría de los criterios
para que sean fáciles de encontrar los datos,
para que sean accesibles, interoperables y reutilizables.
Pero estos dos puntos,
el de la interoperabilidad y el de la reutilización,
Recaen también del lado del investigador,
es decir, por mucho que el repositorio
asegure una serie de criterios,
la parte que más corresponde a la documentación de los datos,
a que estén correctamente descritos, organizados,
explicados con sus archivos README, el diccionario de datos, etc.,
es lo que va a permitir que realmente sean reutilizables.
Por una persona ajena a nuestro proyecto de investigación
que se descargue el dataset y pueda trabajar con él
sin necesidad de tener que recurrir a más información
o ponerse en contacto con nosotros o algo así.
Además, en la última convocatoria de sexenios del 2024,
en la sección de contribución a la ciencia abierta
que podía suponer hasta un 10% del total de la valoración,
aparecía un epígrafe que valora positivamente el que la aportación
incluya un dataset que esté en abierto con posibilidad
para su descarga y que cumpla los principios FER.
Es decir, esto ya se menciona hasta en una convocatoria de sexenios.
Perdón, he ido para atrás.
Vale, entonces seguimos hablando de esta parte de conseguir
que nuestros datos sean FAIR por parte de los investigadores.
Lo más importante, como venía diciendo,
es documentar de manera prolija el conjunto de los datos.
Ahora vamos a ir viendo cómo hacer esto,
porque además también hay que pensar que los datos,
especialmente los datos tabulares,
deben ser legibles también por máquina y no solo por humanos.
Vamos a ver algunas recomendaciones dentro de que este tema
es muy amplio, pero algunas recomendaciones básicas
a la hora de trabajar con archivos tabulares,
que son de los más frecuentes que podemos encontrar
para almacenamiento y organización de datos.
Es importante tener unos datos organizados y limpios.
El formato CSV es el preferible sobre otro tipo de formatos.
Porque es más universal,
porque no requiere un software específico
y es el que está más ampliamente extendido.
Otra cuestión a tener en cuenta es que en los archivos tabulares
cada archivo debe contener una sola tabla.
Muchas veces nos encontramos archivos de Excel con múltiples pestañas
y impiden bastante la accesibilidad.
Tampoco usar celdas combinadas ni múltiples celdas
como cabeceras o incluir datos ya agregados,
celdas que incluyan fórmulas de cálculo, etc. Tampoco algo que es
relativamente frecuente es incluir en los ficheros tabulares celdas.
Otro tipo de explicaciones distintas
a los datos, logos, imágenes, unidades de medida, etc.
Todas las explicaciones que nuestros datos
requieran es conveniente incluirlas en un archivo aparte.
Aquí vemos un ejemplo de una tabla de datos bien organizada
en la que cada variable es una columna,
cada observación es un registro y cada intersección es una celda.
Aquí por ejemplo también vemos un ejemplo erróneo del uso
de múltiples líneas como cabecera y un ejemplo correcto
en el que está mucho más limpio y organizado
y simplemente se ha incluido una línea como cabecera.
Sobre el nombrado de las columnas, este es un tema también importante.
Es interesante no usar ni nombres cortos,
ni abreviaturas, ni códigos,
ni otro tipo de explicaciones.
Como vemos el ejemplo superior es confuso,
no se entiende bien, hay alguna abreviatura
y en el de abajo está todo mucho más claro.
Tenéis mucha más información sobre archivos tabulares
en esta guía que mencionamos aquí y que os enviamos cuando solicitáis
el usuario en iEspacioDatos.
¿Cómo podemos documentar nuestros datos de manera apropiada
para que queden totalmente explicados,
especialmente las variables de los datos tabulares?
Esto se hace a través de lo que se denomina diccionario de datos.
Lo más recomendable es que sea un archivo aparte,
puede ser un fichero tabular o puede ser un fichero de texto plano
en el que se incluyan todos los términos,
los acrónimos y la equivalencia para que describa
y defina perfectamente nuestro dataset.
Aquí vemos un ejemplo de un fichero tabular
en el que evidentemente no sabemos qué significan las variables
de la cabecera porque es un código alfabético
desconocido y al lado tenemoslo que sería
el diccionario de datos.
Puede ser una cosa muy sencilla o puede ser algo más elaborado
pero simplemente con adjuntar este archivo junto a nuestro dataset
ya quedaría resuelto y quedaría totalmente fértil.
Ahora vamos a ver algunas recomendaciones de la propia
compleción de metadatos dentro del repositorio y espacio datos.
Este es un pantallazo de los metadatos que tiene
que rellenar el usuario.
Y os voy a contar algunos consejos de errores
que se cometen habitualmente y que tienen su repercusión.
Por ejemplo, el tema del ORCID, del investigador o investigadora,
tiene una aplicación, el repositorio,
por la cual se conecta con ORCID y nos saca automáticamente
el código del investigador al teclear los apellidos de esta manera,
como vemos.
Pero hay que seleccionarla porque si no la aplicamos
se queda el nombre solo.
Esto puede influir en la interoperabilidad
con otros sistemas,
como por ejemplo con el portal del investigador de la UNED,
que se conecta a través del ORCID.
También es importante el uso de palabras clave
para definir nuestros datos.
Cada palabra clave debe insertarse en una propia línea
y además es muy recomendable el uso de vocabularios
controlados específicos, de tesauros,
que cada disciplina dispone de los suyos
porque se trata de vocabularios estandarizados,
interoperables y reconocibles por las máquinas
de una manera amplia.
Otra cosa muy importante es no olvidar adjuntar el fichero README,
que también os proporcionamos una plantilla al crear la cuenta,
que como veis es un fichero de texto plano en el que se repite
la información que ponemos en los metadatos,
pero que es muy importante que vaya dentro del conjunto de datos
depositado para que quede unido a nuestros propios datos
y cualquier persona que se lo descargue tenga también
el fichero a la vista.
Para ir ya terminando, es importante también,
antes de terminar el depósito, seleccionar la licencia
Creative Commons que deseamos de entre las disponibles para adjudicar
a nuestro dataset.
Si no lo hacemos, por defecto, el sistema asigna la más abierta
y más recomendada, que es la 1.0 de dominio público.
Y otra cuestión muy importante es, una vez finalizado el depósito,
enviar a revisión.
Hay que marcar la casilla de aceptación
de las políticas y licencias de uso y luego enviar a revisión
para que ese dataset nos llegue al equipo de bibliotecarias
del repositorio y podamos revisarlo,
porque si no se hace este paso, ese dataset queda en borrador.
Permanentemente
y no nos llega el aviso de que tenemos que revisarlo,
hacer las modificaciones que podamos hacer,
realizar los comentarios necesarios.
Muchas veces se establece un diálogo,
indicamos las cosas que faltan que se pueden mejorar
y una vez que está todo completo ya finalmente validamos
y publicamos.
Bueno, no hemos hablado de datos restringidos porque los repositorios
están pensados, los datos FAIR y la ciencia abierta,
para que todos los datos sean abiertos en su mayor medida,
siempre que sea posible.
Pero es cierto que hay algunos casos excepcionales
por razones de seguridad, privacidad, propiedad industrial
u otra causa totalmente justificada y argumentada,
en el que se pueden restringir los datos.
Esta condición debe quedar reflejada en nuestro plan de gestión de datos
si disponemos de él.
Por último,
recordaros que tenéis tanto en la web de la Biblioteca de la UNED
como en nuestro canal de YouTube información mucho más ampliada
sobre gestión de datos de investigación,
depósito en repositorios y distintos temas
relacionados con la publicación y la ciencia abierta.
Y por supuesto que podéis realizarnos cualquier tipo
de consulta, duda o sugerencia en el correo del repositorio.
Por mi parte nada más, muchas gracias por vuestra atención.