Datos de investigación: Gestión, planificación y difusión

Los datos de investigación son los datos recogidos, utilizados o generados durante el proyecto de investigación.

Definición

"hechos, observaciones o experiencias en función de los cuales se construyen o se ponen a prueba un argumento o una teoría. Los datos pueden ser numéricos, descriptivos, auditivos o visuales; en bruto, resumidos o analizados; experimentales u observacionales."
Fuente: Proyecto LEARN

Clasificación y ejemplos

• Contenido: datos numéricos, tabulares, textuales, audiovisuales, sonoros, multimedia, computacionales o de secuenciación genómica, entre otros.
• Formato: hojas de cálculo, imágenes, mapas, encuestas, ficheros de audio, grabaciones sonoras y audiovisuales o texto estructurado, entre otros.
• Método: 
  • Observacionales: datos capturados en tiempo real, no repetibles.
  • Simulaciones: datos generados por modelos predictivos.
  • Experimentales: se recogen haciendo experimentos.
  • Derivados o de referencia: datos que derivan de otros datos, pueden ser datos crudos o procesados.
• Naturaleza: digitales (creados digitalmente) o no digitales (encuestas en papel, datos recogidos en hojas de campo, etc.).
• Recurso:
  • Datos primarios: se recogen por primera vez y, por lo tanto, tienen carácter original.
  • Datos secundarios: datos que ya han sido recogidos por otra persona, que ya han pasado por algún tipo de procesamiento, normalmente estadístico y que otro alguien ha creado con un objetivo específico.
• Procesamiento:
  • Datos crudos: datos primarios no procesados.
  • Datos procesados: cualquier modificación de los datos crudos, como limpieza de datos, modificación o cálculos.

Fuente: CSUC

La Gestión de los Datos de Investigación (GDI), en inglés RDM (Research Data Management), incluye la recopilación, organización, documentación, almacenamiento y preservación de los datos utilizados durante un proyecto de investigación.

Descárgate el gráfico con el circuito de gestión de datos de investigación. Fuente: CSUC

¿Por qué publicar los datos en abierto?

Publicar los datos de investigación en abierto permite garantizar el acceso, de forma libre y universal, a estos datos, así como una correcta preservación, explotación, reproducción, difusión, visibilidad e impacto de los mismos. También permite cumplir con los requisitos de los organismos financiadores.

Estos datos en abierto deben seguir los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), que implican facilitar la reproducción, réplica y reutilización de los datos, y se aplican a los diferentes repositorios, como CORA.RDR (Repositori de dades de recerca) o Zenodo, entre otros.

Descárgate el documento ¿Qué significa que los datos sean FAIR?

Los datos personales identifican o pueden identificar a personas concretas de forma directa o indirecta. Ejemplos: un nombre, un número de identificación, datos de localización, un identificador online o uno o varios elementos propios de la identidad física, fisiológica, genética, psíquica, económica y cultural, etc. 

• Consulta también la información de la UPF sobre protección de datos de carácter personal en la intranet Protección de datos de carácter personal.