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Planes de Gestión de Datos (PGD)

Índice

Introducción

La tendencia a compartir datos derivados de proyectos financiados con fondos públicos hace necesario que los investigadores y los gestores de la investigación adquieran competencias en el manejo, almacenamiento, consulta y preservación de los datos de investigación.

El ISPA, consciente del nuevo escenario que se abre en el mundo de la investigación, ha diseñado una Política de Open Science, integrada en el plan de Open Science, que aúna los principios implícitos en las principales políticas nacionales y europeas en cuestión de Ciencia Abierta.

Concretamente el punto 6 de la política se compromete a:

Realizar acciones de coordinación entre el grupo de trabajo de Open Science y el área de Calidad con el fin de facilitar el apoyo para la creación de planes de gestión de datos (PGD) de investigación.

La recientemente nombrada Comisión de Open Science ya está trabajando en todos los aspectos relacionados con la Ciencia Abierta y su implicación en los proyectos de investigación en el seno del Instituto.

1.    ¿Por qué es importante compartir datos de investigación?

Todas las políticas, mandatos e iniciativas en el ámbito europeo revelan el valor de los datos de investigación, así como la importancia de poder compartirlos y reutilizarlos. En definitiva, hacen significativa cualquier acción institucional de coordinación de iniciativas y acciones llevadas a cabo por los investigadores. En este escenario, es necesario fortalecer y aunar las iniciativas que eviten la redundancia y potencien trabajos coordinados entre grupos de investigación y otros sectores implicados en la gestión y la apertura de los datos de investigación.

Los siguientes puntos resumen esquemáticamente la importancia de compartir datos de investigación:

    • Promover la innovación y la reutilización de los datos que potencialmente puedan tenernuevos usos.
    • Facilitar la colaboración entre usuarios de datos, creadores de datos y reutilizadores.
    • Maximizar la transparencia y la fiabilidad de los datos.
    • Favorecer la reproducibilidad de los ensayos experimentales.
    • Permitir la verificación de los resultados de investigación.
    • Reducir costes al evitar la duplicación de datos.
    • Aumentar el impacto y la visibilidad de la investigación.
    • Promover los proyectos de investigación de los que provienen los datos y sus publicaciones.
    • Generar un reconocimiento directo de los investigadores productores de datos, como ocurre con cualquier otro resultado de investigación.

 2.    ¿Qué es un Plan de Gestión de Datos (PGD)?

El Plan de Gestión de Datos (PDG) o Management Data Plan (MDP) es un documento que aúna las declaraciones del proyecto de investigación con respecto a los datos que se van a utilizar en el mismo. El PGD debe especificar:

  • Qué tipología de datos generará y recopilará el proyecto.
  • Qué estándares se utilizarán.
  • De qué forma se explotarán los datos y se compartirán, de forma accesible para su consulta, verificación y reutilización.
  • Criterios de transparencia.
  • Procedimientos de conservación y preservación de datos.

Se trata de un documento:

    • descriptivo, en el que se reflejen las distintas fases o ciclos de gestión de los conjuntos de datos utilizados
    • dinámico, es decir, que debe ser revisado en las distintas fases del proyecto (revisable)
    • instrumental: debe servir al control y verificación del propio proyecto así como a la asignación de fondos y recursos
    • histórico, teniendo en cuenta que debe indicar cómo se llevará a cabo la preservación de los datos una vez finalizado el proyecto así como los criterios de reutilización de los mismos

3.    Guías y recursos para la elaboración del Plan de Gestión de Datos

Existe variada literatura en forma de guías y directrices que pueden orientar al investigador a la hora de diseñar y confeccionar un Plan de Gestión de Datos. A continuación, citamos algunos de ellos.

La Red de Bibliotecas Universitarias (REBIUN) ha creado una infografía con los 10 pasos para elaborar un PGD:

 

Infografía elaborada por la Biblioteca de Ciencias de la Salud de la Universidad de Oviedo

 

Otros recursos se recogen en los siguientes enlaces:

4.    Herramientas para crear un Plan de Gestión de Datos

Las siguientes herramientas están disponibles como apoyo a los investigadores para la elaboración del PGD:

PAGODA: traducción al castellano de la herramienta DMP Online desarrollada por el Consorcio Madroño
DMP ONLINE está desarrollado por el Digital Curation Center sirve como plantilla para elaborar el Plan de Gestión de Datos siguiendo el esquema de la Comisión Europea. Muy recomendable su Check List for a Data Management Plan
eiNa DMP. El Pla de Gestió de Dades de Recerca es una herramienta en línea, desarrollada por el Consorcio de Servicios de las Universidades Catalanas, basada en el modelo creado por el DCC (Digital Curation Centre, UK). Incluye ejemplos reales en el cuestionario para ayudar en la elaboración del Plan de Gestión de Datos
ARGOS es un software open source que posibilita la elaboración de Planes de Gestión de Datos. Se trata de una iniciativa de OpenAIRE y EUDAT que ofrece una plataforma para la Planificación de Gestión de Datos y que adopta las normas FAIR y las prácticas de apertura de datos de forma que no se interpongan barreras en el uso de los mismos. ARGOS simplifica la gestión, validación monitorización y preservación de los Planes de Gestión de Datos permitiendo a los distintos actores (investigadores, gestores, supervisores, etc) crear PDGs que sean interoperables entre sistemas de acuerdo a los objetivos y compromisos de los propietarios de los datos.

 

5.    Ejemplos de PGDs

https://argos.openaire.eu/explore-plans

 

6.    PGDs en los Proyectos de Investigación en Salud