Dados de pesquisa : descrição do ciclo de vida de gestão de dados

Os Dados bem organizados e com documentação, com garantia para preservação e enfim compartilhados são essenciais para  a investigação científica e para reforçar as oportunidades de aprender e de inovar.

Os dados de pesquisa tem uma vida alem do projeto que os criam. Pesquisadores devem continuar a trabalhar nos dados depois que os financiamentos acabam, e seguir projetos para que os dados possam ser analisados, citados, atualizados ou qualquer forma de reutilização para outros pesquisadores. Desta forma, a reutilização de dados para criar novas pesquisas alimenta um ciclo de vida.

O ciclo de vida dos dados de pesquisa tem varias representações e envolvem as principais etapas seguintes (ver a figura 1) :

Criação dos dados

  • Concepção da pesquisa
  • Plano de gestão de dados  (formato, estocamento, …)
  • Plano para compartilhar os dados
  • Localização dos dados existentes
  • Coletar dados (experimentações, observações, medir, simulação é modelização)
  • Capturamento e criação de metadados seguindo os padrões do domínio

Tratamento dos dados

  • Transcrição, tradução, entrada de dados, digitalização,
  • Verificação, validação e limpeza de dados,
  • Anonimização dos dados quando é necessário
  • Descrição dos dados
  • Gestão e estocagem dos dados

Analise dos dados

  • Interpretação dos dados
  • Derivação dos dados
  • Produzir  resultados
  • Preparar os dados para acompanhar as publicação cientifica
  • Preparar os dados para preservação

Preservação dos dados

  • Migração dos dados pelo formato mais adequado (em geral um formato open source ou não proprietário)
  • Migração dos dados no supor mais adequado
  • Backup e armazenamento de dados
  • Criação de  metadados e documentação
  • Arquivar os  dados

Acesso aos dados

    • Distribuir os dados
    • Compartilhar  dados
    • Controle de acesso
    • Aspectos jurídicos de reutilização
    • Promoção dos dados

Reutilização dos dados

  • Acompanhamento
  • Nova pesquisa
  • Fazer  revisão ou síntese sobre pesquisa
  • Examinar os resultados
  • Ensinar e aprender
 Figura 1 : Research Data Lyfe cycle UK Data Archive http://www.data-archive.ac.uk/create-manage
Figura 1 : Research Data Lyfe cycle UK Data Archive http://www.data-archive.ac.uk/create-manage

Outros esquemas como a figura 2 apresentam o ciclo com outro ciclo  incluído sobre a elaboração, analise e estocagem dos dados.

 

Figura 2 The University of California, Santa Cruz, Data Management LibGuide, Research Data Management Lifecycle, diagram,
Figura 2 : The University of California, Santa Cruz, Data Management LibGuide, Research Data Management Lifecycle, diagram, <http://guides.library.ucsc.edu/datamanagement>

 

A figura 3 do diagrama do Jisc indica que a curaçao de dados implica varias atividades  que concerne as profissões interessadas : os primeiros são os pesquisadores depois naturalmente eles vão recorrer ao apoio e serviços a partir de outros.

 Figura 3 https://www.jisc.ac.uk/guides/meeting-the-requirements-of-the-EPSRC-research-data-policy
Figura 3 https://www.jisc.ac.uk/guides/meeting-the-requirements-of-the-EPSRC-research-data-policy

 

A figura 4 , O DCC Curation Lifecycle Model, mostra o papel de diferente profissões por exemplo arquivista ou curadores nas diferentes partes do ciclo.  O modelo permite aos curadores de identificar fraquezas na políticas potenciais,  lacunas no processo de arquivo ou preocupações que poderiam ser incluídas nas praticas alem dos limites dos processos de gestão de dados quando a responsabilidade da instituição termina (*).

Figura 4 : DCC Curation Lifecyle Model http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model
Figura 4 : DCC Curation Lifecyle Model http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model ver também a FAQ sobre esse modelo http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model/lifecycle-model-faqs

há outros componentes importantes no ciclo de vida

  •  A destruição dos dados porque em varios casos não é possível conservar todos. Então uma estrategia para eliminar os dados é importante.
  • A relação entre o conjunto de dados e a publicação cientifica. Os editores estão exigindo cada vez mais o deposito dos dados de pesquisa num repositório de dados. A publicação de um data paper descrevendo como foi criado os conjuntos de dados
  • A abertura dos dados.  O mais importante é compartilhar os dados quando for possível mais deveria ser a opção por omissão.

Vou publicar vários posts sobre esses diferentes temáticas.

(*) I’m a data archivist – why is the model relevant to me? DCC http://www.dcc.ac.uk/node/9555


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