La gestión de datos en la investigación hace referencia a la organización, almacenamiento y conservación de los datos creados durante el periodo investigación. Abarca la planificación inicial, los procesos diarios, el archivo y el intercambio a largo plazo. De acuerdo con los autores Whyte & Tedds, la gestión de datos en la investigación hace referencia a “la organización de los datos, desde la entrada al ciclo de investigación hasta la difusión y archivo de resultados valiosos” (2011, p.1). Por lo tanto, la gestión tiene como objetivo garantizar la verificación fiable de los resultados, y admite que investigaciones nuevas e innovadoras estén basadas en la información existente.
Los datos de investigación pueden ser representados en diferentes formatos y estos depende del tipo de investigación que se realice. Algunos ejemplos de datos de investigación son:
- Grabaciones de video y voz.
- Transcripciones de entrevistas.
- Resultados de las pruebas guardados en archivos de texto.
- Hojas de cálculo.
- Materiales de archivo.
- Notas manuscritas.
- Código y software.
- Fotografías y diapositivas.
- Cuadernos de laboratorio.
Existen grades beneficios cuanto se realiza una buena gestión de datos de investigación, entre ellos tenemos:
- Eficiencia y facilidad de control de datos, con un riesgo reducido de pérdida de datos.
- Mayor visibilidad de los datos, lo que genera más citas y futuras colaboraciones.
- Demostración de la integridad de la investigación.
- Validación de los resultados de la investigación.
- Cumplimiento de las políticas y expectativas del financiador o institución.
- Mayor impacto de la investigación a través de la transferencia del conocimiento.
- Reutilización de datos por parte de investigadores en todo el mundo.
En síntesis, la gestión de datos en la investigación es un término que describe la organización, almacenamiento, preservación e intercambio de datos recopilados, como, utilizados en un proyecto de investigación. Implica la gestión diaria de los datos de investigación durante la vida útil de un proyecto de investigación). Asimismo, implica decisiones sobre cómo se conservarán y compartirán los datos después de que se complete el proyecto.
Referencias
Whyte, A. &Tedds, J. (2011). Making the Case for Research Data Management. DCC Briefing Papers. Edinburgh: Digital Curation Centre. https://www.dcc.ac.uk/guidance/briefing-papers/making-case-rdm
