Presentación de Resultados del Estudio ESTADO DEL ARTE NACIONAL E INTERNACIONAL EN MATERIA DE GESTION DE DATOS DE INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA Y RECOMENDACIONES DE BUENAS PRACTICAS Presentación de Resultados del Estudio Ronald Cancino Salas Académico Depto. Cs. Sociales Coord. Investigación IDER-UFRO Programa de Estudios de la Ciencia y la Tecnología-CIS Patricio Padilla Investigador IDER-UFRO

Estructura de la Presentación Objetivos del Estudio Contexto: TENDENCIAS Y conceptos CLAVES METODOLOGIA GENERAL Benchmarking y aprendizajes internacionales Capacidades Chilenas de Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica Recomendaciones de Política

1. OBJETIVOS DEL ESTUDIO

OBJETIVOS DEL ESTUDIO Objetivo General OBJETIVOS ESPECIFICOS Conocer el estado del arte nacional e internacional sobre manejo y políticas de acceso a datos de investigación e información científica financiado con fondos públicos, que permita elaborar una política nacional de gestión de OBJETIVOS ESPECIFICOS Obtener un diagnóstico nacional sobre el estado de la Gestión de Datos e Información científica y tecnológica financiada con fondos públicos científica y tecnológica financiada con fondos públicos Conocer cuál es el estado del arte internacional en cuanto al manejo, acceso y difusión de datos de investigación e información científica y tecnológica financiados con fondos públicos, y de las políticas nacionales que las rigen Obtener recomendaciones para una política nacional de acceso a datos de investigación e información científica y tecnológica generada con fondos públicos

2. Contexto: TENDENCIAS Y conceptos CLAVES

Transformaciones del Sistema Nacional de Innovación Rediseño Arquitectura del SNI Estrategia Nacional de Innovación Clusterización selectiva Conformación Sistemas Regionales de Innovación Necesidad de transitar de modelo de gestión basado en individuos a Grupos de Investigación Necesidad de contar con Programas Nacionales de Ciencia, Tecnología e Innovación

Cambio en la Naturaleza del Conocimiento Científico y Tecnológico LOS DATOS DE INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA REDEFINEN EL MODO DE GENERACION DE CONOCIMIENTO: Creación de conocimiento: interdependencia y actuación en redes no solo organiza la ciencia, sino que deviene en mecanismo de producción de conocimiento Distribución de conocimiento: revistas electrónicas, congresos y organizaciones científicas Orientación del conocimiento: tensiones entre productividad e impacto científico, productivo y social

Redes de Información y Conocimiento MECANISMOS DE CONSTRUCCION DE REDES Confianza como base para la cooperación Eficiencia colectiva Aprendizaje colectivo Conformación de comunidades epistémicas creadoras de conocimiento FALLAS EN LA CIRCULACION DE INFORMACION Insuficiente apropiabilidad Inconsistencia dinámica Problemas de Captura Problemas de Asimetría

HIPOTESIS PROSPECTIVA El Acceso a Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica se articulará a: Desarrollos emergentes ya instalados en Chile en algunos campos disciplinarios Encontrará una vía en el desarrollo de Plataformas Emergentes de Ciencia y Tecnología En el marco de Programas Nacionales de Ciencia y Tecnología disciplinarios y/o sectoriales de soporte de los Sectores productivos con potencial de crecimiento, definidos en la Estrategia Nacional de Innovación.

3. Metodología GENERAL DEL ESTUDIO

CAPACIDADES CHILENAS (INSTITUCIONES E INVESTIGADORES) PROCESO METODOLOGICO Base bibliográfica Análisis evolutivo Identificación políticas y experiencias internacionales BENCHMARKING Análisis marco normativo Identificación y contacto Selección instrumentos Aplicación Sistematización y análisis Desarrollo herramienta visualización CAPACIDADES CHILENAS (INSTITUCIONES E INVESTIGADORES) Entrevistas a expertos Análisis documental Análisis de gabinete RECOMENDACIONES

Instituciones Investigadores Metodología: análisis en instituciones e investigadores Instituciones Investigadores

Identificación de instituciones Metodología: análisis en instituciones Identificación de instituciones Estadísticas Población: 444 Contactadas: 246 Efectivas122 Proceso: Encuesta Entrevista Validación

Identificación de investigadores Metodología: análisis en investigadores Identificación de investigadores Estadísticas Población: 4.791 Contactadas: 3.602 Efectivas: 1.189 Proceso: Encuesta Validación

4. Benchmarking y aprendizajes internacionales

Evolución de la Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica

Algunas experiencias disciplinarias Oceanografía (COI, SCOR, OIDE) Prevención, reducción y mitigación de impactos; cambio climático y variablidad; salvaguarad ecosistemas marinos Amplia experiencia en planificación para Gestión de datos de investigación Epidemiología (NCHS-RDC Caja fuerte de datos Acceso restringido a investigadores Computación y Ciencias de la Información Compresión de datos Desarrollo de cluster Captura automática y minería de datos Metadatos de imágenes Genómica Administración de datos genómicos Desarrollo de secuencias genómicas Almacenamiento y distribución de datos genómicos Ciencias Astronómicas (Hubble) Datos con uso prioritario del investigador por 1 año Sistema de revisión de pares paa puesta a disposición via internet Geología, Vulcanología, Sismología Formato de intercambio de datos geoquímicos Información en red sobre terremtoso recientes (Shakemap, ShakeCast, Mapas de peligros, Notificaciones, Catálogo, Formas de onda, etc.)

PRINCIPALES APRENDIZAJES DE LA EXPERIENCIA INTERNACIONAL POLITICAS DE GESTION Identificación y priorización de problemas en cada área científica Institucionalización de la problemática entre actores Creación de organismos que resguarden datos e información Cambios en sistemas de incentivos y marco normativo para compartir datos CAPITAL HUMANO Desarrollo carreras universitarias especializadas Incentivos a investigadores para desarrollo de proyectos especializados INFRAESTRUCTURA TECNOLOGICA Internet medio privilegiado para acceso, procesamiento y diseminación Desarrollo mecanismos de comunicación e interacción entre sistemas de información (interoperabilidad) Desarrollo estructuras digitales de almacenamiento Edición de información Especialización de buscadores PATRIMONIO Homologación Distribución en sistemas madres VINCULACIONES Sector público contribuye y/o lidera Articulación progresiva de investigadores, redes e instituciones Interoperabilidad permite emergencia de proyectos

5. Capacidades Chilenas de Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica

ANALISIS MARCO NORMATIVO FONDOS PUBLICOS

Fondos y variables analizadas Incentivos analizados i. Derechos de propiedad ii. Difusión de la información Formación de redes y alianzas entre los agentes iv. Data sharing

Síntesis de Resultados Derechos de Propiedad Innova-Chile, Corfo y FIC-R alta indefinición Definición difusa de propiedad conjunta (FIA) Conicyt atribuye propiedad a beneficiarios Difusión de Información Falta de standard en definición de responsabilidad (normalmente Beneficiaria) Desigual definición de libertad de difusión e información Falta planificación en las actividades de difusión Redes y Alianzas FIC-R, Innova y Conicyt incentivan formación de redes FIA carece de incentivo explícito Data Sharing Conicyt e Innova Chile definen formatos y soportes de entrega de resultados, FIA en menor medida, FIC-R no indica Carencia en definición de formatos y soportes de procesos

ENCUESTA A INSTITUCIONES E INVESTIGADORES

I. INSTITUCIONALIDAD Nivel de institucionalidad de las unidades o departamentos con labores de gestión de datos de investigación y/o información científica, además del nivel de exclusividad que posee estas labores en relación con otras tareas y funciones. ¿Qué tan institucionalizadas se encuentran las prácticas de gestión de datos de investigación e información científica en Chile?

Institucionalidad: análisis en instituciones Las instituciones estudiadas, gestionan mayormente datos de investigación que información científica y corresponden a Centros de Investigación. Universidades e Institutos son las instituciones que tienen una mayor gestión de información científica. Las instituciones en su mayor parte realizan labores de gestión de datos y/o información científica de forma no centralizada ni exclusiva.

Institucionalidad: análisis en instituciones Un porcentaje altísimo de instituciones chilenas que gestionan datos de investigación y/o información científica lo hacen carentes unidades especializadas en estas labores traspasando esas responsabilidades a los propios investigadores. Existe una ausencia de formalización en este tipo de labores en las instituciones estudiadas lo que impide planes de mejoramiento.

Un 13% realiza gestión de datos de investigación . Institucionalidad: análisis en investigadores De los investigadores a los que se aplicó la encuesta, el 67% declara gestionar tanto datos investigación como información científica. Un 13% realiza gestión de datos de investigación . Un 9% realiza gestión de información científica.

II. Capital humano Características de los recursos humanos responsables de la gestión de datos de investigación y/o información científica, pertinencia de profesionales, capacidades, habilidades técnicas, etc. ¿Cuáles son las capacidades del capital humano en Chile para la realización de labores en gestión de datos de investigación e información científica?

Capital Humano: análisis en instituciones Las labores de gestión de datos de investigación e información científica requieren competencias que se obtienen en programas de magister y doctorado específicos. Sin embargo, la situación que ocurre en la mayor parte de las instituciones que se estudiaron, es que los mismos profesionales, sin poseer necesariamente estas habilidades, son los encargados de realizar la gestión. De las razones aludidas por las propias instituciones estudiadas para explicar lo bajos estándares en la gestión de datos e información, es la carencia de recursos para continuar el trabajo de personas y unidades que aborden este tipo de gestión. En este sentido, existen falencias en las propia normativas, en los fondos y en las prioridades emanadas del Estado en materia de ciencia y tecnología para crear y fortalecer iniciativas que vayan en beneficio de la gestión de datos de investigación e información científica en Chile.

Capital Humano: análisis en instituciones Mayor conocimiento Menor conocimiento Open source Derecho de autor OAI- PMH E-repositories Tecnología aplicada a datos Tecnología y aplicaciones web Metadatos

Capital Humano: análisis en investigadores En la mayor parte de los investigadores que se les aplicó la encuesta, se detectó un alto nivel de desconocimiento en los conceptos de Open Acces, y Ley de Transparencia y un mediano conocimiento en Derechos de Autor . Los tres muy relevantes en lo que implica la gestión de datos de investigación e información científica.

III. Infraestructura tecnológica Características y pertinencia del equipamiento asociado a la gestión de datos de investigación y/o información científica, computadores, servidores, PDA, software, etc. ¿Cuáles son las características de la infraestructura y el equipamiento para la gestión de datos de investigación e información científica en Chile?

Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones La disponibilidad de Infraestructura es diferenciada. En las Universidades y centros de investigación estudiados se identifica un volumen de equipos razonables y pertinentes a las labores de gestión de datos de investigación e información científica. Escaso equipamiento se identificó en organismos estatales, centros de salud e institutos.

Bajo número de administradores de bases de datos. Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones Bajo número de administradores de bases de datos. Carencia de protocolos para los procedimientos de respaldo. Formatos manuales y semiautomáticos para el tratamiento de datos de investigación e información científica, escaseando métodos automáticos o más avanzados.

Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones Existe una clara ausencia de procesos formales, protocolos y normativas internas para definir, estandarizar y ejecutar procesos de respaldo de datos de investigación e información científica. Existe una incapacidad de las mismas instituciones estudiadas para detectar cuáles son sus requerimientos pensando en los estándares internacionales. Un alto porcentaje de instituciones estudiadas señalan no disponer de profesionales competentes para el uso de tecnologías pertinentes para la gestión de datos de investigación e información científica.

IV. Patrimonio Características del patrimonio generado con fondos públicos y las prácticas de diseminación asociado a éste. ¿Cuáles son las características del patrimonio de datos de investigación e información científica que se gestiona en Chile?

Patrimonio: análisis en instituciones Los datos de investigación e información científica generada en las instituciones estudiadas son mayormente financiados con fondos públicos. Incorporarrotulos

Patrimonio: análisis en instituciones En la mayor parte de los casos, las instituciones señalaron que el cobro en dinero de ciertos datos de investigación e información científica responde a las características del patrimonio solicitado. Estos casos refieren a patrimonio de “carácter estratégico” que es entregado a otros actores, previa firma de convenios, para así resguardar un uso apropiado

Patrimonio: análisis en investigadores Los investigadores encuestados ofrecen mayormente acceso a su patrimonio de forma parcial y restringida

Patrimonio: análisis en investigadores ¿Cuáles son las razones de los investigadores para restringir el patrimonio? Las razones más aludidas tienen que ver con: Protección de privacidad Por falta de normativas Por competitividad científica Para tener mayor control Por restricciones de normativas Visibiizar de acuerdo y muy de acuerdo. Grafica solo la llinea verde para (enviar a paula)

No ser prioridad de la unidad/institución. Patrimonio: análisis en instituciones Razones de las instituciones para no realizar prácticas de diseminación No ser prioridad de la unidad/institución. Por ser una labor de reciente implementación. Por respetar las cláusulas de confidencialidad de los contratos.

Ventajas de la diseminación Desventajas de la diseminación Patrimonio: análisis en instituciones Ventajas de la diseminación Desventajas de la diseminación Posicionamiento y/o reconocimiento institucional. Limitaciones por el mal uso de información. Contribución al desarrollo del campo científico tecnológico. Limitaciones a la competitividad y/o patrimonio. Generación de redes de intercambio y procesos de retroalimentación. Limitaciones presupuestarias y de financiamiento. Permite la transparencia efectiva del gasto público. Limitaciones temporales. Generación de ventajas a sectores productivos. Limitaciones en el interés de la difusión. Vinculación del medio con la institución. Limitaciones en la interpretación de la información. Mayores exigencias a la calidad de la información diseminada. Conocimiento al servicio de la sociedad.

V. vinculación Características de los proyectos, programas y/o convenios de cooperación con otras instituciones ligadas a la gestión de datos de investigación y/o información científica, además de la percepción respecto a los beneficios que otorgan las vinculaciones interinstitucionales para estas labores. ¿Existen redes, convenios, o programas de vinculación interinstitucionales relacionados con la gestión de datos de investigación e información científica en Chile?

Vinculación: análisis en instituciones e investigadores Las instituciones e investigadores estudiados tienen un alto nivel de vinculación en redes, programas o convenios de cooperación que permiten compartir el patrimonio.

Razones para no participar en redes Vinculación: análisis en instituciones Razones para no participar en redes Unidad de reciente creación. Inexistencia de unidades para interactuar. Existe otro canal destinado a esto. Desconocimiento. Ausencia de sistematización.

VI. Políticas de gestión Existencia y características de políticas o procedimientos internos que regulen y estandaricen la gestión de datos de investigación y/o información científica. ¿Existen políticas de gestión en las instituciones chilenas?, ¿Cómo funcionan en el caso de que existan?, ¿Cuáles son las razones para que no dispongan de ellas en el caso que no existan?, ¿Qué beneficios, perjuicios y sugerencias tienen las instituciones para con las políticas de gestión?

Brecha entre realidad nacional y las buenas prácticas internacionales. Políticas de Gestión: análisis en instituciones Brecha entre realidad nacional y las buenas prácticas internacionales. Instituciones estudiadas que disponen de políticas de gestión: Estas políticas son aplicadas por pocas personas En ocasiones los funcionarios desconocen su existencia Son de carácter indicativo Existe ausencia de protocolos, manuales de operaciones, etc.

Políticas de Gestión: análisis en instituciones Las áreas científicas donde mayormente se detectó la disposición de políticas de gestión son ciencias naturales, ciencias médicas y humanidades. Las tres pertenecientes a instituciones que gestionan información científica.

Políticas de Gestión: análisis en investigadores Existencia de Política de Gestión de Datos de investigación y/o Información Científica Nivel de aplicación de la política de gestión de los investigadores/académicos Existe una menor disponibilidad de políticas, y nivel de implementación de las mismas, en aquellas áreas científicas donde se gestionan mayormente datos de investigación que información científica.

Políticas de Gestión: análisis en instituciones ¿Qué pasaría si en Chile se instalara una política nacional de gestión de datos de investigación e información científica?

Políticas de Gestión: análisis en instituciones Beneficios identificados Perjuicios identificados Mejoramiento del rendimiento y eficiencia de los recursos. Aumento de la burocracia. Facilitación de conformación de redes de intercambio y difusión de resultados. Imposible homogeneizar los datos. Facilitación de acceso a datos e información. Limitaciones a partir del investigador. Potenciaría el desarrollo de la investigación. Inexistencia de interés institucional. Propensión a un modelo de estandarización y mejoramiento del modelo de gestión. Aspectos que pueden desencadenar beneficios y/o perjuicios Depende si constituye una desventaja comparativa. Dependería de los costos, financiamiento y estructura del diseño. Protocolos y política de intercambio/protección de datos/información. Depende si potencia el desarrollo de la investigación. Depende si tiene una propensión a un modelo de estandarización y mejoramiento del modelo de gestión de datos e información.

ENTREVISTAS: PERCEPCIONES DE LOS AGENTES

SINTESIS ANALISIS DE PERCEPCIONES DE INVESTIGADORES POLITICA NACIONAL No incorporada en imágenes de investigadores Reconocimiento de carencia en standares, regulaciones e incentivos Preocupación sobre su dependencia, financiamiento e implicancias para procesos de investigación ESTADO ACTUAL No existen protocolos institucionales (criterios de investigadores) No se comprende que significaría un protocolo Comprensión de parte de la cadena de gestión (no hay planificación) Carencias en capital humano e infraestructura MARCO NORMATIVO No se observa claridad en normativas y regulaciones de fondos (quien, como, restricciones) No existen incentivos para conformar redes que compartan datos e información REDES Las redes se orientan a mantener o incrementar el financiamiento

Políticas de Gestión: análisis en instituciones Para finalizar…. ¿Qué sugerencias tienen las instituciones y los investigadores para la posible construcción de una política de gestión en datos de investigación e información científica?

Sugerencias de instituciones Sugerencias de investigadores Políticas de Gestión: análisis en instituciones e investigadores Sugerencias de instituciones Sugerencias de investigadores Subcontratar una institución especializada. Acceso restringido. Formar una red disciplinaria. Acceso total con restricciones. Plataforma centralizada. Alinear con estándares internacionales. Financiamiento permanente para la gestión y difusión. Necesidad de hacer capacitaciones. Eliminar las cláusulas de confidencialidad. Elaboración participativa de la política de gestión . Elaboración participativa de la política de gestión. Evitar trabas burocráticas. Necesidades previas a la elaboración de la política de gestión. Gestión descentralizada. Alinear estándares internacionales. Implementar marcha blanca. Incentivar trabajo en red. Reglas claras y uniformes.

6. Recomendaciones de Política

RECOMENDACIONES SOBRE POLITICAS DE GESTION Institucionalizar y sensibilizar a comunidad científica sobre el carácter de bien público de los datos de investigación e información científica financiada con fondos públicos y su relevancia para potenciar el desarrollo y la competitividad Priorizar campos de I&D&i para el desarrollo de Políticas (soporte a Programas Nacionales de Ciencia, Tecnología e Innovación) Necesidad de resguardo de datos de investigación e información científica, y definición de “tratamiento especial” Promover diseños disciplinarios y transdisciplinarios

RECOMENDACIONES SOBRE CAPITAL HUMANO Definición de Política de Grupos de Investigación como soporte para la Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica Diseñar Planes de atracción, formación y retención de Capital Humano Avanzado pertinente para la Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica

RECOMENDACIONES SOBRE INFRAESTRUCTURA TECNOLOGICA Identificar requerimientos tecnológicos especializados por área científica Generar repositorios web por área científica (del proyecto, a la información, a los datos) Mejoramiento de comunicación e interacción entre sistemas de información Creación de nuevos tejidos institucionales para el traspaso de estructuras físicas para la captura, almacenamiento, procesamiento y diseminación Diseñar buscadores especializados

RECOMENDACIONES SOBRE EL PATRIMONIO Estandarizar metadatos accesibles y no accesibles en las áreas científicas Diferenciar procesos de homologación y heterogeneidad de los datos

RECOMENDACIONES PARA LAS VINCULACIONES Y REDES Generación de plataformas para la interacción de instituciones y redes de investigación de una misma área científica y tecnológica (Ej. Sectores con Potencial de Crecimiento) Generación de estándares de intercambio de datos en un área científica

HIPOTESIS PROSPECTIVA El Acceso a Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica se articulará a: Desarrollos emergentes ya instalados en Chile en algunos campos disciplinarios Encontrará una vía en el desarrollo de Plataformas Emergentes de Ciencia y Tecnología En el marco de Programas Nacionales de Ciencia y Tecnología disciplinarios y/o sectoriales de soporte de los Sectores productivos con potencial de crecimiento, definidos en la Estrategia Nacional de Innovación.

Presentación de Resultados del Estudio ESTADO DEL ARTE NACIONAL E INTERNACIONAL EN MATERIA DE GESTION DE DATOS DE INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA Y RECOMENDACIONES DE BUENAS PRACTICAS Presentación de Resultados del Estudio Ronald Cancino Salas Académico Depto. Cs. Sociales Coord. Investigación IDER-UFRO Programa de Estudios de la Ciencia y la Tecnología-CIS Patricio Padilla Investigador IDER-UFRO