Explorando NASA-TOPS en comunidad: datos abiertos

En el marco del grupo de estudio pre-NASA TOPS, nos reunimos una vez más para revisar lo que aprendimos sobre los datos abiertos y compartir experiencias previas. Nuestra comunidad se animó a discutir el tema desde perspectivas contemporáneas y muy complejas. Continuando la serie de artículos sobre nuestro aprendizaje compartido, a continuación compartimos un resumen del encuentro 3.

La colaboración nos hace ir más lejos

A medida que avanzamos en los módulos de Open Science 101 nos damos cuenta de las relaciones que existen entre los temas presentados. Por ejemplo, al tratar de datos abiertos, necesitamos recordar las licencias con las que podemos compartirlos y la importancia de planificar el tratamiento de los datos en un proyecto de investigación, asuntos que aparecen en módulos anteriores y posteriores. Recursos como los identificadores persistentes, las licencias, los metadatos y los protocolos reproducibles dan base a la existencia de los datos abiertos.

Todo esto se presenta siempre en el marco de los principios FAIR y discutiendo cómo los distintos actores producen, usan y comparten datos. En el encuentro 3, nuestra comunidad consideró también fundamental basarnos en los principios CREA cuando se trata del uso responsable y de la gobernanza de datos en América Latina. Esto amplía el acceso a los datos y su potencial de uso, de especial importancia en un contexto de escasez socioeconómica y profundas desigualdades de poder.

No es tarea simple cumplir con los estándares y protocolos de la Ciencia Abierta. En nuestra conversación compartimos sentimientos de aislamiento y situaciones frustrantes al intentar trabajar con datos abiertos. Como nos recordó una participante, en América Latina las redes colaborativas son naturalizadas como parte de un modo de subsistencia. En un entorno donde compartir datos es cada vez más común y crucial para el avance científico y tecnológico, las comunidades y redes colaborativas son esenciales para mitigar el problema: escuchamos un ejemplo de un grupo de trabajo donde se practican la anonimización o la desidentificación de datos personales como estrategias para proteger la privacidad de los individuos mientras se facilita que se usen y se compartan los datos para fines científicos y académicos, lo que promueve su reutilización y acceso.

En este módulo también revisamos cómo encontrar, evaluar y citar un conjunto de datos abiertos, el uso de repositorios, la revisión de documentación y licencias y cómo citar correctamente. De nuevo, las redes y comunidades pueden servir como conexión para llegar a las fuentes confiables y accesibles de los datos requeridos. Una persona nos compartió sus experiencias participando en un proyecto que promueve la reutilización de microbiotas ecológicas, una iniciativa que beneficia a investigadores de cualquier parte del mundo al facilitarles el acceso a datos valiosos y promover la colaboración como estrategia para abordar problemas complejos en el campo de la ecología y la microbiología.

Compartir con responsabilidad en entornos públicos y académicos

El módulo 3 del curso nos muestra cómo la documentación, los formatos abiertos y la atribución de crédito nos apoyan para usar y compartir datos en comunidad en forma responsable. Con esto se pueden garantizar preferencias y criterios como la compatibilidad con otros recursos y herramientas y el uso no comercial. Una serie de actores (instituciones, marcos regulatorios, financiadores y otros) influyen en la decisión de compartir un conjunto de datos. Lo ideal es también consultar a las comunidades involucradas y actuar conforme a sus sistemas políticos. A partir de esta consideración, discutimos colectivamente cómo los datos abiertos son cada vez más promovidos en el sector público y en la academia.

Dos participantes trajeron experiencias sobre el modelado de epidemias con datos anonimizados, especialmente sobre los desafíos y oportunidades al compartirlos en el ámbito de la salud pública y la epidemiología. Al mismo tiempo que se protege la privacidad de los individuos involucrados, el uso de datos anonimizados puede facilitar la investigación científica y el desarrollo de estrategias efectivas para abordar problemas de salud pública. La gestión de datos es un desafío en entornos clínicos y por eso es fundamental seguir protocolos y regulaciones establecidos para garantizar la confidencialidad y la integridad de la información.

Uno de los recursos complementarios a nuestro encuentro, el Barómetro Regional de Datos Abiertos de ILDA, recomienda que los gobiernos inviertan en equipos que implementen estas políticas abiertas en todos los niveles de la administración, de manera constante y sostenible. También es necesario mejorar la calidad de los datos, tomando especial cuidado en considerar las dimensiones de género y otras variables relevantes, de forma tal que los datos incluyan a todas las personas en sus sociedades.

Por tratarse de un módulo sobre datos abiertos, encontramos información relevante sobre la legislación y regulaciones asociadas con la protección de datos personales y sensibles. Podemos tener así un panorama de los recursos y herramientas prácticas para comprender mejor y cumplir con estos estándares, promoviendo una cultura de ética y responsabilidad en la investigación científica y la práctica profesional.

Sin embargo, con los avances de la inteligencia artificial (IA) en sus distintas formas, se deben actualizar los estándares éticos y legales frente a estos emergentes, siempre incluyendo la mirada de comunidades locales y los cambios que viven con la llegada de nuevas tecnologías en su cotidiano. En el ámbito de la IA se debe garantizar un acceso justo y equitativo a los recursos y datos disponibles para todas las personas e instituciones involucradas, promoviendo así la igualdad de oportunidades y la colaboración inclusiva en la comunidad científica y tecnológica.

Al mismo tiempo que se abren más caminos potenciales para transformar industrias y campos de estudio, se plantean desafíos éticos y sociales que deben ser abordados de manera colaborativa y responsable. El manejo adecuado de datos masivos requiere una cuidadosa consideración de los riesgos y beneficios involucrados, así como el cumplimiento de los estándares éticos y legales en la práctica profesional.

Como practicantes de una Ciencia Abierta responsable y accesible, esperamos contribuir con estos delicados temas orientándonos hacia el beneficio de nuestras comunidades.

¡Sírvete sin culpa!

Estos son los registros del encuentro 3 de nuestro grupo de estudio:

• Presentación
• Documento compartido
• Grabación

Nuestros materiales están disponibles en forma gratuita bajo esta licencia. Es decir, puedes reusar o editar cualquier material que aparece acá, lo único que pedimos a cambio es que cuando tomes material de acá incluyas una referencia a esta página web.

Sobre los encuentros

Entre enero y marzo de 2024 se están desarrollando 6 encuentros para explorar los contenidos del curso Open Science 101, que forma parte de la iniciativa NASA TOPS.

Ver detalles de los encuentros

Estos encuentros ofrecen una oportunidad de intercambio y aprendizaje, para nutrirnos entre personas y comunidades con nuestras experiencias.

Agradecimientos

Esta publicación fue posible gracias a un subsidio de Chan Zuckerberg Initiative (DOI: 10.5281/zenodo.7386372), los subsidios de la NASA 80NSSC23K0854 (DOI: 10.5281/zenodo.8215455), 80NSSC23K0857 (DOI: 10.5281/zenodo.8250978) y 80NSSC23K0861 (DOI: 10.5281/zenodo.8212072) y el grant DAF2021-239366 y DOI de subsidio https://doi.org/10.37921/522107izqogv de la Chan Zuckerberg Initiative DAF, un fondo aconsejado por la Silicon Valley Community Foundation (DOI de financiador 10.13039/100014989) y el subsidio “Open Cloud Collaborative Project for Latin America and Africa (the Catalyst Project)” del mismo financiador (DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.8431422).

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Esta es la cita que te recomendamos usar para referenciarla: Melissa Black, Nicolás Palopoli (2024). Explorando NASA-TOPS en comunidad: datos abiertos. Zenodo. https://zenodo.org/records/10785648