Datos de investigación. Español

El Plan de Gestión de Datos es un documento formal que describe todo el ciclo de vida de los datos desde su recogida hasta la finalización del proyecto de investigación, en el que se detalla qué datos se van a generar o recopilar, cómo se van a procesar, si serán compartidos o no y cómo se van a conservar. Es un documento "vivo", que irá evolucionando y adquiriendo más precisión y contenido a lo largo del proyecto. Debería actualizarse al menos una vez hacia la mitad del transcurso del proyecto y otra al final.

Los Planes de Gestión de Datos son un requisito cada vez más demandado en los  proyectos financiados con fondos públicos, sobre todo en Europa, así los proyectos financiados con H2020 iniciados en 2017 deberán garantizar el acceso abierto a los datos de investigación, salvo excepciones justificadas. Los participantes tendrán que entregar un Plan de Gestión de Datos durante los 6 primeros meses de vida del proyecto, que debe de ser actualizado durante todo el proceso.

En su sucesor Horizonte Europa, programa de investigación e innovación de la UE para el período 2021-2027, se quiere garantizar el acceso abierto a los datos de investigación según el principio “tan abierto como sea posible y tan cerrado como sea necesario”. Además, se insiste en la obligatoriedad del desarrollo de planes de gestión de datos. ​

El Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación (PEICTI) 2024-2027, aprobado el 7 de mayo de 2024, establece que uno de sus objetivos específicos es "Garantizar el cumplimiento de los principios de ciencia abierta". Este objetivo se entiende como una Condición Marco que debe estar presente en las actuaciones de los distintos programas y subprogramas de financiación. Establece la obligatoriedad de realizar un plan de gestión de datos como parte integral de los proyectos de investigación financiados con fondos públicos que permitirá apoyar el libre acceso y la gestión de los datos generados por la propia investigación.

Además de ser una obligación habitual ya de muchos financiadores, el DMP tiene muchos beneficios:

• Planificar, gestionar y reflejar nuestras prácticas en relación con los datos de investigación.
• Ayudar a que nuestra investigación sea verificable y replicable, pues se mantienen los datos de soporte de las publicaciones.
• Convertir nuestros datos en datos comprensibles y FAIR.
• Aumentar la eficiencia de la investigación, ahorrando tiempo y evitando duplicar esfuerzos como, por ejemplo, repetir la compilación de datos.
• Incrementar nuestra visibilidad e impacto como personas investigadoras: otros autores o autoras pueden citar nuestros datos.
• Dar la posibilidad de encontrar y comprender los datos cuando otro investigador/a necesite usarlos.
• Garantizar la continuidad en el flujo de trabajo en el caso de cambios entre el personal del equipo que trabaja en el proyecto.
• Promover el intercambio de datos, lo cual conduce a una mayor colaboración y avances en la investigación.

La información para incluir en un Plan de Gestión de Datos ha de cubrir los siguientes aspectos:

• Identificación de los datos que se utilizarán: tipología, procedencia, formatos, etc.
• Documentación de los datos: qué metadatos y documentación acompañarán a los datos (por ejemplo, metodología de recopilación de datos).
• Medidas de control de calidad de los datos: descripción de los procesos para asegurar la fiabilidad de los datos a lo largo de la investigación (por ejemplo, calibración, vocabularios controlados, etc.)
• Estrategia de almacenamiento y preservación de los datos: cómo se almacenarán y realizarán copias de seguridad de los datos; repositorio o sistema de conservación de los datos.
• Políticas de datos: propiedad intelectual, licencias de reutilización, tratamiento de datos sensibles y personales, etc.
• Descripción de cómo se difundirán los datos: cuáles y dónde se van a difundir, posibles restricciones para compartir datos o motivos de embargo, etc.
• Asignar roles y responsabilidades: quién será responsable de la gestión de los datos, qué recursos se dedicarán (económicos y de tiempo).

Es imprescindible dejar inequívocamente claro qué responsabilidades asumirá cada integrante del equipo y los recursos que habrá para la gestión de los datos.

• Quién -con nombre, apellidos, función, cargo e institución- será la persoa responsable o que administrará la gestión de los datos. Es crucial en el caso de proyectos colaborativos en los que participa personal investigador de varios centros o incluso, varios países.
• Qué recursos de todo tipo -financieros, espaciales, temporales, etc.- se dedicarán para gestionarlos y, tanto o más importante que esto, garantizar que cumplan con los principios FAIR.