Joao Manuel Fernandes Cardoso

Bulletin of IEEE Technical Committee on Digital Libraries, ISSN 1937-7266, Vol. 15, n. 2, 2019

Uno de los frutos de la investigación científica es la producción de datos. El ejercicio de la práctica científica exige cada vez más la utilización de un mayor volumen de estos datos. Pero hay pocos incentivos para que los investigadores publiquen sus datos, lo que limita la reproducción de los métodos. Por lo tanto, los investigadores se enfrentan al crecimiento reto de cómo gestionar, preservar y publicar sus datos de forma que sean reproducidos y reutilizados. La gestión de datos de investigación (RDM) es una posible estrategia para enfrentarse a este reto.

Es una manifestación del concepto de “ciencia abierta” por el que los datos de la investigación son accesibles libremente. El plan de gestión de datos (DMP) es una herramienta disponible para la RDM. Se trata de un documento que describe las técnicas, métodos y políticas sobre cómo se deben crear, documentar, acceder, preservar y hacer públicos los datos de investigación. El DMP machine-actionable es un intento de proporcionar utilidades dinámicas a este concepto, específicamente mediante el uso de técnicas semánticas. Entre los principios y prácticas del DMP está la identificación de datos a recolectar, definir su organización o describirlos. A estos, el DMP machine-actionable añade otra serie de principios que incluyen la descripción de los componentes de la gestión de datos, el uso de vocabularios controlados o seguir un modelo común de documentos, todo con el objetivo de que los resultados sean legibles tanto por humanos como por máquinas.

Resumen elaborado por Antonio Rodríguez Vela