Muchas gracias a todos por venir.
Yo soy Leire Frisuelos y trabajo en el servicio de publicación
en abierto de la biblioteca, como ya ha explicado Inma.
Vamos a hablar un poquito en concreto
de las peculiaridades del depósito de datos.
Bueno, simplemente recordar
que en el 2022 se modifica la ley de ciencia
y que establece como novedad el depósito de los datos
de investigación asociados a las publicaciones científicas.
Y en concreto, la última convocatoria de Sexenios,
en su capítulo de Contribución a la Ciencia Abierta,
pues establece o puede valorar.
Que la contribución, la publicación incluya un dataset, que es
como se denomina los conjuntos de datos,
que se encuentre disponible en abierto con posibilidad
para su descarga
y que cumpla los principios.
Convocatorias de evaluación no valora positivamente el mero depósito,
que a veces esto se confunde,
porque el depósito ya es obligatorio por ley,
se supone que tienes que depositar a partir de 2022.
Lo que va a valorar es el grado de apertura,
de utilización, de uso, etc. Como decimos,
puede valorar el número de descargas,
las citas y los usos.
Y también como novedad se introduce el hecho
de que, además de las publicaciones,
un conjunto de datos puede constituir una contribución en sí misma.
Es decir, si tiene suficiente entidad,
enjundia, además me imagino, bueno, que se considere que por sí mismo
es una aportación.
Vale, pues una vez aclarada la normativa,
también nos preguntamos a menudo qué datos tengo que depositar.
Y bueno,
la LOSU es verdad que hace así una definición un poco amplia
que habla de todas aquellas fuentes primarias necesarias
para validar los resultados de las investigaciones.
Y luego la Estrategia Nacional de Ciencia Abierta nos proporciona
algunos ejemplos más concretos que, en función de la disciplina
en la que trabajemos, puede ser muy variado el tipo de dato
que tengamos entre manos y que haya que depositar.
Desde conjuntos de datos tabulares, encuestas, tanto respuestas
como las propias preguntas de las encuestas,
imágenes, transcripciones, software, códigos, bases de datos propias,
resultados de experimentos.
En definitiva, toda la tipología de datos recolectados
o analizados durante el proceso de investigación que permitan validar
y replicar nuestra investigación.
¿Y qué es esto de los principios FAIR?
Que habréis escuchado mil veces
y que también se menciona como un requisito,
es decir, hay que depositar los datos,
pero además tienen que cumplir estas condiciones.
Ya os anticipo que muchas de ellas se cumplen, digamos,
por defecto al depositar en un repositorio institucional
confiable como el de la UNED, como Ciencia de Datos,
el que tiene con el consorcio madruño.
Pero hay otros requisitos que son
necesariamente tarea del investigador.
Vale, entonces los principios,
Fer nos dice que tiene que ser fácil.
El conjunto de datos tiene un DOI o Handel,
que son dos tipos de identificador permanente.
Esto os lo damos en el momento en que el dataset se publica,
se genera el DOI en.
Para incorporarlo en cualquier evaluación
o en cualquier sitio donde lo queráis citar.
Con los metadatos adecuados,
que también los proporcionamos, que esté lo más abierto posible
para que sea accesible.
Ahora hablaremos un poco de esto del grado de apertura
y de algún tipo de datos que puede no estar en abierto también.
También nos dicen los principios FER
que sean interoperables, porque cada vez más,
como hemos visto también muy bien en la presentación de Andrés,
hay un montón de bases de datos que.
Que se intercambien información
y es necesario que sigan unos estándares
y unas normas para que, bueno, pues en definitiva
para que tengamos visibilidad y puedan encontrarse nuestros datos,
ya que nos hemos tomado la molestia de recopilarlos, gestionarlos,
prepararlos y depositarlos,
pues necesitamos que estén interoperables también.
Que estén en formatos abiertos
y esto es súper importante para un montón de cosas,
tanto porque son elegibles por máquina de manera más sencilla,
como para su preservación a largo plazo,
porque los repositorios otra de las funciones que tenemos
es la preservación y asegurar que.
La garantía de que esos ficheros van a estar bien encontrables
mientras exista la universidad.
Y para ello los formatos abiertos son fundamentales
porque si en algún momento hay que hacer una migración
a otro formato, pues siempre es más sencillo
que tratar con un formato abierto que con un formato propietario.
Y por último tenemos la R de reutilizables
y esto está aquí marcado en negrita porque es donde más importancia
tiene la labor del investigador.
A la hora de documentar el conjunto de datos, explicar,
ahora lo vamos a ver en detalle, para qué sirven nuestros datos,
cómo los hemos recogido, qué significan las variables,
las siglas, los códigos.
Es decir, que lo pueda utilizar una persona ajena a nuestro proyecto
sin necesidad de tener que contactar con nosotros ni nada así,
sino simplemente descargándose el dataset.
Y luego, por supuesto, para poder reutilizarlos,
pues también nos hace falta una licencia de las que ya ha hablado
Inma en detalle y para los datos se recomiendan las más abiertas,
la CCO o CC BYTE.
Porque claro,
si elegimos una licencia que no permite obras derivadas,
pues ya no se puede hacer nada con nuestros datos.
Y aquí seguimos avanzando un poco en la parte fair del investigador,
que realmente comienza en el momento
en que se empieza a trabajar con los datos,
mucho antes de generar la publicación, obviamente.
Desde la recopilación, la organización,
si estamos acostumbrados a trabajar de esta manera,
pues en el momento de depositar será mucho más fácil
porque no habrá que hacer a posteriori
esta labor de organización.
Queremos insistir un poco en esto,
en que por muy repositorio de confianza que tengamos
y estén súper abiertos, si no están bien estructurados
o descritos o.
Alguien se descarga ese dataset y no entiende,
no sabe por dónde cogerlo, pues realmente no es reutilizable
y ahí pues la biblioteca obviamente no puede hacer nada.
Igual, bueno, esto ya lo hemos comentado,
documentarlo de manera prolija y de.
Vale, un elemento importante que nosotros os pedimos en iEspacioDatos
es que adjuntéis a vuestro dataset un fichero readme,
un txt de texto plano.
Os proporcionamos una plantilla, como veis ahí, con distintos campos
para rellenar, en el que el más importante
es el de los ficheros para explicar detalladamente su estructura,
su contenido, formato, versión.
Hay que tener en cuenta que a veces hay datasets
que tienen muchísimos ficheros y es muy importante
todo esto que venimos comentando.
Puede parecer a veces un poquito de trabajo de más,
pero realmente merece la pena tenerlo así.
Aparte, es un requisito indispensable para nuestro repositorio
para poder depositar, a diferencia, por ejemplo, de Zenodo,
que si podéis ir a buscar cualquier dataset os vais
a encontrar muchísimos casos solo con los conjuntos de datos
sin ningún tipo de explicación.
Aquí os ponía un ejemplo porque los archivos tabulares
son de los más frecuentes que recibimos,
como es muy importante que estén limpios,
lo que se llama formato tidy y organizados.
Usar preferiblemente CSV, tener en cada columna una variable,
en cada celda un valor.
No añadir, porque a veces es verdad que a lo mejor
para trabajar puede ser más práctico tener.
Incrustado en nuestra tabla otro tipo de información,
explicaciones, logos, imágenes, demás.
Bueno, pues todo esto a la hora de depositar es mejor eliminarlo,
también facilitando luego la elegibilidad por máquina.
No usar múltiples celdas como cabeceras.
Bueno, todo esto son pequeñas pinceladas
porque tenemos información mucho más ampliada.
Luego os dejaré los enlaces.
Hay un vídeo y hay guías y demás.
Pero para que os hagáis una idea de por dónde van los tiros.
Hay también una guía súper útil de datos.
gov sobre todos los ficheros tabulares que viene súper detallada.
Otra cosa muy importante
es lo que se denomina diccionario de datos,
que podemos aportarlo con.
Como un archivo aparte, lo recomendado,
pero si tampoco es muy fácil incluir desde el fichero README,
en el último apartado, o lo indicamos en la plantilla,
para recoger todos los términos técnicos,
acrónimos o códigos que hayamos usado en nuestros ficheros
y que solo sepa el propio investigador
o el equipo lo que significan
y no lo sepa evidentemente una persona ajena al proyecto.
Aquí os pongo un pequeño ejemplo muy gráfico de lo que sería aquí
a la izquierda un fichero tabular con una serie de denominaciones
en las columnas que no entendemoslo que son
y los valores que tampoco sabemos a qué corresponden.
Y a la derecha un ejemplo muy básico pero muy bien estructurado
de qué sería el diccionario de datos.
Y esto si nos acostumbramos a hacerlo desde el principio
pues realmente tampoco supone tanto y es lo que garantiza que realmente
nuestros datos sean reutilizables.
Porque si yo solo deposito este fichero
pues no hago nada con él evidentemente.
Vamos a hablar ahora un poco del grado de apertura,
que también es una cosa que genera un poco de preocupación a veces.
Y bueno, en lo que son los mandatos,
las recomendaciones y las buenas prácticas,
dejan lugar a una serie de circunstancias
debidamente justificadas.
Es decir,
no porque yo quiera que mis datos estén.
Encerrado o no encerrado, sino motivos de seguridad,
de privacidad, o sea, datos especialmente sensibles
que sea imposible de anonimizar o que permitan inferir al final
la identidad de personas que hayan ofrecido sus datos,
hayan participado en un estudio, en una encuesta.
Por cuestiones de propiedad industrial o comercial,
serían esos tres los motivos.
Todo esto debe quedar además debidamente reflejado
y justificado en el plan de gestión de datos,
una herramienta que cada vez se solicita más
y terminará siendo obligatoria en el momento
en que se trabaja con datos de investigación.
En estos casos sí que es posible hacer un depósito restringido,
como comentaba antes Inma, de tal manera que yo demuestro
que esos datos están depositados en el repositorio
y se pueden ver los ficheros,
pero si quiero acceder a ellos tengo que contactar con el investigador,
O también se puede establecer un periodo de embargo,
sobre todo por cuestiones de propiedad industrial,
a veces se establece ese periodo de embargo
que se hace automáticamente en el repositorio
y cuando vence el periodo se libera el archivo
y ya está libre para su descarga.
Luego también deciros que hay herramientas
y hay sistemas.
Para anonimizar o pseudonimizar datos personales o sensibles.
De hecho, creo que también Andrés tiene algún vídeo
en el canal de YouTube de la biblioteca,
está en las guías.
Hay herramientas de la Comisión Europea,
o sea, hay un montón de documentación sobre cómo hacer esto,
de manera que evidentemente no se revele ningún tipo
de dato personal y una vez realizado este proceso de limpia,
entonces sí podamos depositarlos.
Y luego ya un poco más de información de carácter práctica
para el PDI de la UNED.
Pues comentaros que el repositorio y espacio de datos
está integrado dentro de licencia de datos,
como ya hemos mencionado, que el proceso para depositar
es mediante autoarchivo revisado por el equipo de la biblioteca
y bueno,
pues para ello tenéis que solicitarnos una cuenta
de usuario a este correo y nosotros vosotros la creamos.
Y os mandamos toda la información para empezar
con una guía muy completa
y todos los pasos que tenéis que dar.
Esta es un pantallazo del repositorio donde vosotros podéis
crear los datasets y ir rellenando los metadatos correspondientes.
Más o menos todo lo que he puesto aquí, yo creo
que ya lo hemos ido diciendo.
Bueno, pues que proporcionamos un DOI,
que se activa al publicar el dataset,
que aseguramos todos los requisitos de los repositorios
para lograr los datos FAIR, las licencias abiertas.
Y luego sí que hay una cosa interesante
que se ha implementado hace no demasiado tiempo,
y es que si nos lo solicitáis podemos generaros una URL de previsualización
antes de que el dataset esté publicado.
Eso suele tener dos finalidades.
Para el proceso de revisión por pares que solicitan las revistas,
porque muchas veces solicitan que los datos
estén depositados previamente a la publicación del trabajo,
Y entonces en este caso la URL se puede anonimizar
y así no aparecen los datos de los autores,
simplemente se accede a los archivos y solamente puede acceder la persona
a la que se le ha proporcionado la URL.
Y luego hay otra opción en que esa URL no es anónima
y está más pensada para trabajar entre distintos investigadores.
Poder tener ese acceso mientras está vivo
el proceso de gestión de los datos antes de publicarlo finalmente
y que esté disponible para todo el mundo.
Aquí, bueno, estos son algunos de los metadatos que hay que rellenar.
Los que entréis veréis que.
Es muy amplio, no hay que completarlo absolutamente
todo porque algunos metadatos son obligatorios, otros no.
Unos son más importantes que otros y depende también del tipo de dato,
evidentemente.
Pero bueno,
sí que incidir en algunas cosas de las que ya se han dicho,
como incluir el ORCIS, incluir el ROR, que no lo he puesto,
pero también hay que meter el identificador de la universidad,
en este caso de la UNED,
porque, por ejemplo, si no metes el ROR,
puede ser que el portal de investigación
o otras bases de datos no te recuperen.
Y también quería incidir en una cuestión muy importante
que son las palabras clave, los descriptores,
los términos de materia, que sois el PDI,
los que trabajáis con los datos,
evidentemente los que mejor conocéis,
incluso en muchos ámbitos seguramente ya trabajáis con vocabularios
controlados específicos y esto es fundamental
para la recuperación, sobre todo porque hay veces que.
Que son materias tan concretas que es mucho más útil
tener el término exacto y además que esté validado
por vocabularios usados ampliamente por la comunidad.
Nosotros, bueno, hacemos un proceso de revisión muy detallado
de todo esto y cuando nos es posible
y las materias digamos que son asequibles,
pues siempre lo revisamos o consultamos vocabularios,
os podemos preguntar en un momento dado,
pero aquí también hago un llamamiento a que si vosotros trabajáis
con algún vocabulario concreto
y nos lo queréis pasar, no será de gran utilidad
porque, bueno, estamos haciendo una.
Una compilación de algunos de los más usados,
pero evidentemente es un trabajo muy minucioso
y a lo mejor no llegamos a todas las disciplinas.
Y luego también un pequeño recordatorio,
porque a veces se olvida,
es importante marcar una vez que vosotros habéis completado
todo el proceso, todos los metadatos,
habéis subido vuestros archivos y ya está, habéis elegido la licencia
Creative Commons que se puede elegir, ahí ya está listo
para publicar.
Tenéis que hacer aquí el pequeño clic en enviar a revisión porque esa es
la forma en la que nos llega el aviso al equipo de la biblioteca.
Durante este proceso,
digamos que el dataset queda en borrador,
no está publicado y una vez que nosotros lo revisamos,
ya lo publicamos y está accesible y os llega a vosotros también
el aviso por correo electrónico.
Bueno, nada, lo que os comentaba
y tenemos varios vídeos en el canal de YouTube de la Biblioteca
y en Canal UNED sobre todo esto.
Y todos los recursos
y guías de apoyo que también encontraréis en la página web
que creo que os ha ido mandando Carolina a través del chat.
Y nada,
que cualquier duda que queráis plantearnos tenéis ahí nuestro correo
sobre datos o publicaciones
o cualquier cuestión relacionada con.
Con la presentación.
Y nada más,
muchas gracias a todos.