Coloque los datos en el centro de su estrategia organizacional

‘¿Has hecho tu debida diligencia?’ Estas seis palabras evocan miedo y pavor en cualquier persona involucrada en las finanzas, con la amenaza subyacente de que un gran peligro puede estar a punto de sobrevenirle si no se han hecho los deberes necesarios. La debida diligencia en el ámbito comercial es un factor de higiene: una verificación de riesgos básica, aunque detallada, para garantizar que se hayan evaluado todos los resultados posibles de modo que no salga nada de la nada una vez que se ha realizado una inversión.

La pregunta, sin embargo, es igual de importante para las instituciones académicas que buscan verificar datos sobre sus programas de investigación: ¿ha hecho su debida diligencia sobre eso? De lo contrario, una base de datos vinculada como Dimensions puede ayudarle.

Objetivos Estratégicos

En un panel de discusión reciente organizado por Times Higher Education (THE) en asociación con Digital Science sobre la optimización de la estrategia de investigación, la cuestión de la diligencia debida se enmarcó analizando el ciclo de vida de la investigación académica y los desafíos que surgen de la mayor cantidad de datos actuales. accesible a las universidades. Más específicamente, cómo las universidades podrían extraer y utilizar datos verificados del creciente número de fuentes que tenían a su disposición.

En su intervención en el panel, Ann Campbell, directora de soluciones de productos técnicos de Digital Science, cree que el uso de nuevos modos de datos para superar los problemas asociados con la sobrecarga de datos tiene muchos beneficios. «Es importante pensar de manera integral, no sólo en los diferentes sistemas que están involucrados aquí sino también en los diferentes departamentos y partes interesadas», dijo. «Es mejor tener un modelo o perspectiva de datos general que observar el ciclo de vida de la investigación en lugar de los silos de investigación separados o los diferentes silos de datos que se encuentran en estos sistemas».

El panel reconoció que los autoinformes de los académicos pueden dar lugar a lagunas en los datos, mientras que también se pueden pasar por alto datos dispares sobre el impacto debido a la falta de conciencia o comprensión por parte de los miembros del cuerpo docente.

Digital Science busca abordar estos problemas agregando algo de poder a la base de datos conectada a sus Dimensiones en forma de Google BigQuery. Al combinar esta potencia informática con el tamaño y alcance de Dimensions, los académicos y administradores de investigación tienen el poder de identificar datos específicos de todas las etapas del ciclo de vida de la investigación. Esto permite a los investigadores conectar sin problemas datos externos con sus propios conjuntos de datos internos, brindándoles una visión holística de la investigación identificada por Ann Campbell en la discusión.

Experto en datos

El tema de mejorar las capacidades de las instituciones de educación superior en lo que respecta a la utilización de datos fue descrito más claramente por Ann Campbell en su presentación de noviembre en la conferencia Times Higher Education Digital Universities en Barcelona en octubre. De manera memorable, comparó el uso de los datos de las universidades con la trama del popular drama televisivo Juego de Tronos. ¿Profesores como dragones? ¿Departamentos rivales como familias en guerra? Bueno, en realidad no, pero lo que Ann observó fue que hay muchos elementos que compiten dentro de las IES (gestión de la investigación, información sobre la investigación, cultura académica, biblioteca) y, además, está la alta dirección que tiene preguntas clave que sólo pueden responderse utilizando datos y conocimientos. a su alrededor:

• ¿Qué facultades tienen un alto impacto? ¿Deberíamos invertir más en ellos?
• ¿Qué facultades tienen un alto potencial pero carecen de recursos suficientes?
• ¿Cómo podemos promover nuestras áreas de excelencia?
• ¿Cómo podemos identificar departamentos con fuertes vínculos con la industria?
• ¿Qué impacto en la investigación del mundo real podemos rastrear en nuestro plan de estudios?
• ¿Estamos reduciendo el riesgo potencial para la reputación a través de la apertura y la transparencia?

Reunir estos diferentes desafíos requiere una narrativa, que es otra razón por la que la analogía de Juego de Tronos funciona bien, ya que vemos que para que todas las partes móviles de la historia funcionen, se necesita una historia coherente. Así podría ser cómo la estrategia de cultura de investigación de una institución está funcionando con un aumento en las colaboraciones internacionales al inicio de su carrera, cómo un aumento en nuevas oportunidades de financiamiento ha seguido un compromiso de aumentar las colaboraciones interdisciplinarias, o cómo la reputación global de una universidad podría parecer haber mejorado la suya. Posición de ranking de impacto debido a un aumento en la investigación relacionada con los ODS.

Cualquier buena historia debe tener los ingredientes adecuados, y donde la ciencia digital realmente puede ayudar a una institución es combinar esos ingredientes de toda la organización en narrativas visibles y manejables.

Contando historias

Pero, por supuesto, el panorama general no es toda la historia. Hay otras narrativas más pequeñas que circulan por las IES en un momento dado y que reflejan las diferentes especialidades, temas candentes o áreas de enfoque de la universidad. Tres de estas áreas de enfoque que se encuentran más comúnmente en las universidades modernas son la integridad de la investigación, las asociaciones industriales y el impacto de la investigación, y estas se discutieron recientemente en otro seminario web colaborativo entre THE y Digital Science: Uso de datos para impulsar la integridad de la investigación, las asociaciones industriales y el impacto.

Este panel de discusión fue un poco más detallado y adelantó algunos desafíos específicos para las instituciones en lo que respecta a la utilización de datos. Para la integridad de la investigación, ciertos datos relacionados con el autor se pueden utilizar como «marcadores de confianza», basados ​​en la autoría, la reproducibilidad y la transparencia. En representación de Digital Science, la gerente de soluciones de productos técnicos, Kathryn Weber–Boer, repasó los marcadores de confianza que forman la base de la solución Dimensions Research Integrity para universidades.

Pero ¿por qué son importantes estos marcadores de confianza? El panel de discusión también detalló que fuera de la esfera de interés de las universidades, tanto los financiadores como los editores estaban cada vez más interesados ​​en la integridad de la investigación y la procedencia de la investigación que surgía de las universidades. Como tal, productos como Dimensions Research Integrity estaban formando una parte clave del arsenal de gestión de datos que las universidades necesitaban en el entorno moderno de financiación de la investigación.

Además, el uso y el escrutinio de dichos datos pueden ayudar a adelantar el tiempo en otras áreas importantes, como el cambio en la cultura y la integridad de la investigación. Los interesados ​​deben confiar en la investigación que se hace, saber que puede ser reproducida y también ver que hay un nivel de transparencia. Todos estos factores influyen entonces en la promoción y ejecución de actividades de investigación más abiertas.

Otro aspecto importante de la integridad de la investigación y el uso de los datos no es solo tener información sobre dónde y cómo se comparten los datos, sino que también es si se comparte tal como se registró y dónde se encuentra En realidad esta ubicado Como se indicó en la discusión, Dimensions es un ‘conjunto de datos de conjuntos de datos’ y permite la referencia cruzada de estos datos para comprender si los puntos de datos de integridad de la investigación están alineados.

Perspectiva positiva

Las discusiones sobre la integridad de la investigación y la gestión de datos a menudo pueden ser asuntos oscuros, pero ahora hay cierto optimismo porque hay un número cada vez mayor de productos en los mercados para ayudar a las IES a cumplir sus objetivos en estas esferas de actividad. El uso eficaz de los datos será sin duda uno de los factores críticos de éxito de las universidades en el futuro, y no sólo lo será para la gestión eficaz de cuestiones como la integridad o la reputación de la investigación. Con el rápido desarrollo, la adopción de la IA generativa en el espacio de la investigación y el creciente interés en temas como la seguridad de la investigación y la colaboración internacional, la utilización de datos (y con quiénes se asocian las universidades para optimizarlos), nunca ha estado tan alto en el orden del día.

Puede ver los seminarios web arriba usando nuevos modos de datos y Transmitir la integridad de la investigación..

Sobre el autor

Simón LinacreResponsable de Contenidos, Marca y Prensa | Ciencia Digital

Simon tiene 20 años de experiencia en comunicaciones académicas. Ha hablado y publicado sobre temas de bibliometría, ética editorial e impacto de la investigación, y recientemente es autor de un libro sobre publicaciones predatorias. Simon es tutor de ALPSP y también se ha desempeñado como administrador de COPE.