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¿Qué es la gestión de datos de investigación? Te explicamos en 5 pasos esenciales

October 14, 2022 por Brandon Mora 3 Comentarios


5 minutos de lectura.

Cuando nos planteamos iniciar un proyecto de investigación que involucra el análisis de datos numéricos, necesariamente pensamos en las tareas que esto conlleva, por ejemplo cómo realizar la recolección de datos, en qué momento comenzar con el análisis, cómo compartir los datos, entre otras. A pesar de su aparente dificultad, ahora existen metodologías que pueden ayudar a gestionar los proyectos de investigación que conllevan el manejo de datos y con base en esto, en este artículo hablaremos sobre la Gestión de Datos de Investigación (GDI), conocida en inglés como Research Data Management (RDM).

La GDI involucra la organización y mantenimiento activo de los datos durante todo el desarrollo de la investigación, enfocándose en la confiabilidad y replicabilidad de los productos finales. Se podría decir que la GDI es una forma de implementar las mejores prácticas en gestión de datos en todo el ciclo de vida de un proyecto de investigación. Ya seas un investigador junior, un estudiante o un académico, te puedes beneficiar de la gestión de datos en cualquier etapa de tu proyecto. Los beneficios incluyen mayor transparencia de los resultados, la optimización del tiempo y los recursos disponibles, la reutilización de los datos en otros proyectos, y el impacto y visibilidad del proyecto final. Sin más preámbulo, empezamos.

Pasos para la gestión de datos de investigación

1 – Planificar
El primer paso consiste en preparar un buen plan para la investigación. Podemos decir que un buen plan para la gestión de datos debe considerar:

  • Una sección sobre la recolección de datos: ¿Qué tipo de datos recolectarás, crearás o adquirirás?
  • La documentación y los metadatos: ¿Qué documentación se necesita para la descripción de los datos?
  • El almacenamiento: ¿Dónde se localizarán los datos durante y posterior a la investigación?
  • La ética y temas legales: Si tu proyecto incluye datos sensibles, ¿cómo aseguras que se respeta la privacidad de los participantes en la investigación?

2 – Adquirir:
Una vez que tienes tu plan de investigación ya puedes iniciar con el proceso de adquirir los datos necesarios a través de la experimentación, simulación, medición u observación; todo dependiendo de la disciplina en la que te encuentres. También es buen momento para preparar los metadatos y el material complementario para capturar la información de manera consistente durante el proyecto. Para el almacenamiento, ten en cuenta los requerimientos de espacio específicos de tu proyecto, así como el tiempo que permanecerán almacenados. De la misma manera, se debe pensar en cómo y dónde se almacenarán las copias de respaldo de los datos y los niveles de acceso que se brindará al equipo de investigación y/o al resto de los colaboradores.

3 – Procesar y analizar:
Con los datos almacenados y a la mano, es hora de realizar el procesamiento, lo que implica que los datos deben ser

  • Validados
  • Limpiados
  • Recodificados
  • De ser necesario, anonimizados

Estos aspectos son esenciales para asegurar la calidad de tus resultados. Una vez realizado el procesamiento, es hora de analizar los datos para producir los hallazgos de la investigación y presentarlos ya sea como una publicación, artículo, reporte, tesis, etc. El análisis, en caso de haber sido elaborado en un lenguaje de programación estadístico (o un lenguaje de programación en general), también puede ser alojado en un portal de control de versiones como Github.

4 – Preservar y compartir:
Este paso es esencial para la apertura de información y la transparencia de los resultados. Inmediatamente después de realizar el análisis, es muy importante guardar los datos en un formato abierto, crear un diccionario de datos y actualizar los metadatos para su publicación.  Después de tener en cuenta cuestiones de privacidad de los datos, permisos para compartir la información y los derechos de propiedad intelectual, es momento de publicar los datos en un servidor público o un repositorio como Harvard Dataverse. Como se mencionó anteriormente, si tienes código en un lenguaje de programación, también puedes compartirlo por Github o incluirlo en los repositorios junto con los datos.

5 – Reusar:
Después de haber seguido los pasos anteriores podemos decir que el proyecto de investigación cuenta ya con una GDI implementada, documentado y abierto al público que puede ser utilizado por ti o por otros investigadores en análisis secundarios, o en proyectos de investigación completamente nuevos.

La apertura y la transparencia en las investigaciones que conllevan datos ha cobrado tanta relevancia que existen ya importantes iniciativas al respecto. Muchas de ellas están enfocadas en corroborar y replicar los resultados de investigaciones ya publicadas, tales como el Institute for Replication o el Berkeley Initiative for Transparency in the Social Sciences.

¿Tienes algún proyecto que se puede beneficiar de la Gestión de Datos de Investigación? Cuéntanos en los comentarios.

Por Brandon Mora consultor de datos e información en el BID.


Archivado Bajo:Datos abiertos Etiquetado con:Análisis de datos, Paso a paso

Brandon Mora

Brandon Mora es consultor de datos e información en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Ha trabajado como consultor de investigación y datos en el Departamento de Evaluación de Impacto del Banco Mundial, y como analista de datos en la oficina de planeamiento estratégico del Ministerio de Educación en Perú. Es economista graduado de la Universidad Andina del Cusco y además posee un MicroMaster en Data, Economía y Política del Desarrollo del MIT.

Reader Interactions

Comments

  1. Carlos Frías Coronado Dice

    October 19, 2022 at 4:20 pm

    Excelente artículo Brandon, soy investigador ya viejo, por eso estas nuevas tecnologías son muy útiles, para investigadores con o sin experiencia. Lo voy a compartir con otros colegas. Gracias por poner a disposicion de todos esta información tan útil. Que gusto que hayas estudiado en Cusco, mi segunda tierra.

    Reply
  2. Pablo Dice

    October 25, 2022 at 12:34 pm

    ¡Muy buen artículo Brandon!

    Sin duda comparto el argumento de que planificar, preservar y reusar son críticos a la hora de realizar una correcta gestión de datos de investigación.

    Comparto con un par de colegas a quienes les irá genial tu artículo.

    Gracias!

    Reply
  3. Marcos Nuarte Dice

    November 7, 2022 at 2:06 pm

    Estimado Brandon;

    Estoy realizando una investigación sobre el comportamiento de regantes de una cuenca hídrica de Mendoza Argentina. me interesaría información sobre el diseño metodológico,
    elaboración del cuestionario y otros datos relevantes de estudios similares que estén disponibles.
    Mi tesis basa su investigación sobre los usos hídricos y las conductas al derroche o ahorro eficiente del recurso.

    un gran saludo.
    Marcos Nuarte

    Reply

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