Research data integrity: A cornerstone of rigorous and reproducible research

Patricia Condon, Julie Simpson, Maria Emanuel

IASSIST Quarterly, ISSN: 0739-1137, Vol. 46, n. 3, 2022, p. 1-21

La integridad de los datos de investigación proporciona una base sólida para obtener resultados de investigación de alta calidad y es una parte esencial del ciclo de vida de los datos de investigación debido a su papel fundamental en el rigor de la investigación, la reproducibilidad, la replicación y la reutilización de datos (las cuatro R). Por lo tanto, comprender la integridad de los datos de investigación es imperativo en la investigación interdisciplinaria colaborativa y la investigación intersectorial colaborativa donde existen diferentes normas, procedimientos y terminología con respecto a los datos.

La integridad de los datos de investigación está estrechamente relacionada con la gestión de datos, la calidad de los datos y la seguridad de los datos. Producir datos que sean confiables, válidos y seguros durante todo el proceso de investigación requiere una planificación deliberada para la integridad de los datos de investigación y una cuidadosa consideración de las acciones del ciclo de vida de los datos de investigación, como la adquisición, el análisis y la preservación de datos. Además, la planificación intencionada permite a los investigadores realizar investigaciones rigurosas y generar resultados reproducibles, replicables y reutilizables. Para avanzar en esta conversación, desarrollamos dos herramientas: un modelo de concepto que representa visualmente la relación entre la gestión de datos, la calidad de los datos y la seguridad de los datos como componentes de la integridad de los datos de investigación, y un esquema para implementar estos componentes en la práctica. Sostenemos que desentrañar la integridad de los datos de investigación y sus componentes, desarrollar una forma estandarizada de describir su interacción y abordarlos intencionalmente en el ciclo de vida de los datos de investigación reduce las amenazas a la integridad de los datos de investigación.

En este documento, desglosamos la complejidad de la integridad de los datos de investigación para que sea más comprensible y proponemos un proceso práctico mediante el cual se puede lograr la integridad de los datos de investigación de una manera que sea útil para los productores, proveedores, usuarios y educadores de datos. Posicionamos nuestro modelo conceptual y esquema dentro del diálogo más amplio sobre la integridad de la investigación y la alfabetización de datos e iluminamos el papel que desempeñan la integridad de los datos de investigación y sus componentes (gestión de datos, calidad de datos y seguridad de datos) en las cuatro Rs. En este documento, presentamos un modelo conceptual y un esquema para usar como herramientas para la instrucción/capacitación y la implementación práctica. Con estas herramientas, examinamos el papel de la integridad de los datos de investigación en una investigación rigurosa y reproducible y ofrecemos información para garantizar la integridad de los datos de investigación durante todo el proceso de investigación.

Resumen traducido de la propia publicación

https://iassistquarterly.com/index.php/iassist/article/view/1033