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Gestión de datos de investigación

Plan de Gestión de Datos de Investigación

El Plan de Gestión de Datos de Investigación es un documento formal elaborado por el/la investigador/a,  o quienes  participen del proyecto de investigación.  Es un documento vivo que debe actualizarse a medida que se va desarrollando el proyecto y,  además,  debe describir todos los aspectos sobre la gestión de datos indicando cómo se van a recolectar, almacenar, preservar  y compartir dichos datos  a lo largo del tiempo. 

Un plan de gestión de datos debe considerar:

  • El manejo de los datos de investigación durante y después del final del proyecto.
  • Ser actualizado durante todo el ciclo de vida de la investigación.
  • Dar información sobre los datos que serán recolectados, procesados y/o generados.
  • La metodología y estándares que se aplicarán sobre los datos incluidos.
  • Cómo serán preservados y compartidos los datos luego de finalizado el proyecto.

Este instrumento debe asegurar que los datos de investigación sean: precisos, completos, confiables y seguros,  tanto durante como después que termine la  investigación. En algunos países y/o instituciones financiadoras es obligatorio tener un PGD para conseguir financiamiento y es  de vital importancia para el éxito de una investigación.

En algunos casos el PGD debe considerar la documentación necesaria que asegure el uso ético de la información,  sobre todo cuando la investigación se hace sobre la  base de datos sensibles,  como por ejemplo: fichas médicas, datos de pacientes u otros;  estos planes deben contener los consentimientos informados y asegurar la confidencialidad de los datos sensibles.

Aspectos a considerar en un Plan de Gestión de Datos de Investigación

Algunos de los aspectos que se deben considerar al desarrollar un Plan de Gestión de Datos de investigación, son:

  • Definir roles y responsabilidades de los/as  participantes  del equipo de investigación.
  • Tipos de datos y formatos que se van a utilizar en el proyecto de investigación.
  • Métodos de captura, nombres de archivos y versiones de los datos (Metadatos descriptivos).
  • Ética y propiedad intelectual.
  • Acceso, intercambio y reutilización de datos.
  • Almacenamiento a corto plazo y largo plazo.
  • Recursos y herramientas.
  • Costos.

Para mayor información: DCC. (2013). Checklist for a Data Management Plan. v.4.0. Edinburgh: Digital Curation Centre. Recuperado de: http://www.dcc.ac.uk/resources/data-management-plans