Durante el proyecto. Infórmate sobre:
En relación con la organización hay que normalizar (Stuart McDonald):
- La estructura de los directorios.
- El nombre de los ficheros.
- Cómo documentar los datos, anotando la procedencia, la frecuencia de actualización, cuántos datos se generan y los formatos de datos que se van actualizando. Hay también que documentar los datos de manera que sirvan para recordar, ayudar a otros, verificar, replicar, archivar, reclamar autorías…
Ejemplos: cuadernos de laboratorio, notas de campo, metodologías cualitativas
- Nivel de Proyecto: documentar la base del estudio, métodos, instrumentos, hipótesis de trabajo
- Nivel de archivo o dataset: formatos, relaciones entre archivos
- Nivel de variable o item: como fue generada la variable y descripción de los campos
Controlar las versiones (redactar manuales). Es imprescindible identificar las diferentes versiones, especialmente si el dataset es actualizado por múltiples usuarios. Se recomienda:
- Usar un sistema de número secuencial: v1, v2, v3, etc.
- No utilizar nombres confusos como revisión, final, final2, etc.
- Registrar todos los cambios, incluso los pequeños.
Descartar versiones obsoletas (nunca eliminar los datos brutos).
- Los backups automáticos.
- La información adicional para entender cada uno de los archivos.
- Las copias de seguridad que se establezcan.
En relación a la propiedad de los datos, el conocimiento legal necesario para tomar una decisión acertada en cuanto al almacenamiento en la nube no es tarea habitual en los equipos de investigación (Jahnke y Asher, 2013[1]). Los equipos han de lidiar situaciones altamente complejas y multidimensionales. La firma de acuerdos precisos sobre la titularidad y derecho de uso de los datos producidos no es trivial, especialmente si los equipos están formados por consorcios internacionales.
- En relación con el archivo hay que diferenciar:
- Lo que se archivará al finalizar el proyecto
- Durante cuánto tiempo
- Dónde se almacenará
- Quién es responsable de enviar los datos al archivo y mantenerlo
- Quién puede tener acceso
Debe existir una persona responsable de que se cumpla el plan de gestión de datos. Se ocupará de todo el proceso y fundamentalmente de la integridad y seguridad de los datos.
En esta fase del proyecto donde aún se está trabajando con los datos, se pueden compartir a través de plataformas como Dropbox, Drive o Figshare.
Notas
[1] Jahnke, Lori M.; Asher, Andrew. (2013) Dilemmas of Digital Stewardship: Research Ethics and the Problems of Data Sharing. En: Research Data Management: Principles, Practices, and Prospects. Washington, D.C.: CLIR pp. 80 – 99 http://www.clir.org/pubs/reports/pub160/pub160.pdf
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