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Fernanda Peset, Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada-Universitat Politècnica de València
Tomás Saorín, Universidad de Murcia
José Morales Aznar, Universitat Ramon Lull

Bryant, Rebecca; Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2017). The realities of research data management. Part one: A tour of the research data management (RDM) service space. Dublin, Ohio: OCLC Research. 17 p. (OCLC Research report). Disponible en: doi:10.25333/C3PG8J. [Consulta: 18/12/2017].

Bryant, Rebecca; Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2017). The realities of research data management. Part two: Scoping the University RDM service bundle. Dublin, Ohio: OCLC Research. 35 p. (OCLC Research report). Disponible en: doi:10.25333/C3Z039. [Consulta: 18/12/2017].

Seguiremos con el leitmotiv que parece guiar gran parte de las reseñas para Blok de BiD, la magia de los números. Si hasta ahora la cifra clave era el tres, este año le sumamos uno y resulta un cuatro.

En 2017 han aparecido los dos primeros informes¹ sobre gestión de datos de investigación de OCLC Research, de un total de cuatro programados. Y su número de volúmenes coincide con el número de contextos nacionales distintos que analiza, cuatro: Reino Unido, Estados Unidos, Australia y Países Bajos. ¿Corresponderán a los cuatro órdenes tradicionales de tierra, agua, aire y fuego? En fin, no vamos a poder saberlo, pero justamente las diferencias de modelo que se apreciarán en cada uno de los casos son las que otorgan riqueza al análisis. De hecho, una de sus aportaciones es la identificación de un marco de trabajo EEC (Educación, Expertos, Conservación) que permite comprender, comparar y perfilar los contornos del espacio en la gestión de los datos de investigación (en adelante, RDM):

Pero pasemos a ver estos dos primeros informes. A través de una metodología de tipo cualitativo, desarrollado con entrevistas e investigación, responden algunas cuestiones que se plantean en este tema transdisciplinar. Contamos a día de hoy con bastantes informes, algunos ya reseñados en Blok de BiD, pero apreciamos que todavía es un escenario en plena ebullición, en el que no están consolidados los servicios de apoyo a las prácticas que emergen en la gestión de datos de investigación. «Institutions must also determine what subset of the service space is most pertinent to meeting current and future RDM requirements» (p. 13). En este breve texto describiremos el ambiente en que ha de entenderse la RDM, la principal aportación del primer informe, es decir el marco de análisis EEC, y los dos principales puntos del segundo: los descubrimientos clave y el análisis pormenorizado de los casos, ofreciendo una tabla comparativa de elaboración propia.
El contexto de la RDM se inserta en un ecosistema, en un ambiente académico que, por supuesto, va más allá de la gestión de los datos. El primer volumen ya comenta desde sus primeras páginas los problemas que conllevan el registro y descripción de los resultados de la investigación. En este sentido², refuerza las tendencias clave identificadas por el NMC Horizon report: 2017 library edition. Entre ellas incluye la atención a la naturaleza cambiante de los registros académicos desde el año 2014:

Menciona algunos sistemas para documentar el proceso y los resultados del esfuerzo académico (Elsevier Pure o Symplectic Elements) que actúan como agregadores de diferentes acciones que se producen en una institución. Corresponderían en nuestro entorno con los portales de producción científica basados en los repositorios y los current research information systems (CRIS) de cada una de las instituciones, como FUTUR-UPC. A nuestro entender, existe entre ellos una diferencia de base, mientras que los primeros gestionan la información de una institución de forma integral y desde su origen, los portales presentan esa información de forma integrada, pero se gestionan por separado.

El primer volumen examina la infraestructura, los servicios y otros recursos que se han necesitado para adquirir competencias en RDM en las cuatro instituciones estudiadas (University of Edinburgh; University of Illinois at Urbana-Champaign, Monash University y Wageningen University & Research), escogidas tras el estudio de los servicios sobre RDM en más de una docena de instituciones. Insistimos en la aportación que supone ese marco de interpretación EEC, que permite ensamblar los descubrimientos de contextos muy diferentes. La RDM es un territorio amplio, con unas fronteras muy difusas, fuzzy borders, pero han detectado tres patrones para adquirir las capacidades RDM. Son los servicios EEC: educación/formación, expertos y conservación/preservación. La formación actúa como detonante para concienciar a través de guías, tutoriales, cursos… Los servicios para expertos, en segundo lugar, proporcionan apoyo individual y concreto para tomar decisiones en los diversos momentos del proceso, muchas veces trabajando junto al grupo de investigación. Por último, la curación de los datos está referida a la infraestructura tecnológica y servicios orientados al acceso y la preservación de los datos, como la asignación de identificadores únicos, creación de metadatos...

Son conscientes de que no es necesario que todas las instituciones desarrollen estos tres apartados para adquirir competencias suficientes en RDM. Pero sí que insisten en que se tenga una perspectiva global, de manera que las acciones sean coherentes y estén cohesionadas en la institución. La RDM es un espacio donde el completo compromiso de la institución es insoslayable.

Una vez detallado el marco de trabajo, el segundo informe expone lo que hemos denominado en el título como Riqueza. La agregación de diferentes experiencias evidencia los hitos, lecciones y puntos críticos de decisión que pueden ser seguidos en otros contextos institucionales. Define el alcance de las capacidades en RDM desarrolladas en cada una de las cuatro universidades en la creencia de que otra institución se vea reflejada en alguno de sus aspectos. Examina las decisiones clave que en cada universidad han perfilado los contornos de su modelo. Responde a cómo cada una cubre las categorías EEC y qué servicios asocian a cada una; por qué ha enfatizado más una u otra categoría; y qué relación existe entre los servicios de la institución y los externos. Recuerda las palabras de Boulton³: «Science is an international activity, done in a national cultural setting, thereby requiring national strategies to fit within a common international frame». Así que este informe supone un avance frente a otros estudios de casos que ya conocemos puesto que concreta los conceptos abstractos que asocian la RDM a su práctica real. De esta forma, precisa con exactitud los paquetes de servicios RDM («RDM service bundle», en sus palabras) que cada una de las cuatro instituciones ha escogido. Parte de la idea de que la RDM es un reto, una necesidad tanto en el nivel institucional como el individual, evidencia que hay mil maneras de enfrentarla. Sin duda, la primera decisión institucional es decidir si actuar y la segunda qué paquete de servicios implementar a nivel local, teniendo en cuenta que este término no significa que un servicio sea desarrollado en la institución sino que se ofrece a los investigadores de la institución.

Antes de ofrecer algunos puntos relevantes de estas cuatro instituciones, nos gustaría, recoger sus descubrimientos basados en los cuatro casos. En primer lugar, evidencia que la RDM no es un conjunto monolítico de servicios que se replican en cada universidad. Es una solución adaptada a factores internos y externos, que determinan las decisiones de cada institución. De hecho, no es necesario desarrollar las tres dimensiones EEC, pero incluso cuando se hace, las universidades difieren en el énfasis que otorgan a uno de los componentes. Un paquete de servicios RDM es un conjunto de servicios desarrollados en colaboración con las unidades internas y en función de las opciones externas. En ocasiones, un servicio local da como resultado un producto muy utilizado a escala global, lo que reforzaría la marca propia de la universidad. Por último, se constata el desarrollo de repositorios de datos al margen del institucional, pero que son integrados por el esquema de gestión de información académica general que se comentó al principio. Algunos de ellos no se perciben ni ofrecen como primera opción para los investigadores. Las instituciones son conocedoras del peso de cada área en el proceso de investigación, con sus propias soluciones por disciplina.

Pasemos sucintamente a ver los casos y ofrecer una tabla que compara las dimensiones en cada institución. La Edinburgh University viene marcada por su temprana política institucional sobre RDM (2011), que determina una atención especial al ciclo de vida de los datos. Ellos se perciben como centro de referencia en RDM a escala global. La University of Illinois at Urbana-Champaign comienza en RDM con el mandato de los NIH (2003) y posteriores requerimientos de los financiadores desde 2013. Su servicio está alojado en la biblioteca, que colabora con otras unidades: tecnológicas, con sus autoridades, con la facultad, etc. Ha desarrollado un Data Bank que completa con mucho apoyo del personal del servicio. Sus retos son la cooperación con otras infraestructuras más allá de la institución para evitar solapamientos. La Monash University se inserta en los desarrollos nacionales del Gobierno desde 2007, que culmina en su política de 2010. Ha desarrollado todos los apartados de EEC y su infraestructura, Monash.Figshare, es primera opción para sus investigadores. Recomiendan tener desarrollados servicios de apoyo de tipo práctico para que cuando los investigadores se aproximen a la biblioteca, ésta no pierda credibilidad. Por último, Wageningen University & Research está inmersa en la realidad de su país, siempre muy coordinada en sus servicios de información. Por ejemplo, el National Coordination Point Research Data Management para coordinar políticas e infraestructuras. Así, Wageningen se caracteriza por apoyarse en estructuras organizativas consorciadas. Su Data Management Support Hub hace especial hincapié en el apoyo individualizado y la colaboración con el exterior para construir sus capacidades en RDM.

Así que sigue la incertidumbre, el desafío en el campo de la RDM, por lo que adquirir las capacidades requiere de los recursos de una comunidad de práctica que actúa más allá de las fronteras de una sola institución.

¹ Al cierre de esta reseña ha aparecido el tercer informe: Bryant, Rebecca [et al.] (2017). Research information management: defining RIM and the library's role. Dublin, Ohio: OCLC Research.
² Lavoie, Brian; Malpas, Constance (2015). Stewardship of the evolving scholarly record: from the invisible hand to conscious coordination. Dublin, Ohio: OCLC Research.
³ Boulton, Geoffrey (2015). Open data, big data and the future of science.