Ciencia abierta / Ciencia ciudadana

La Ciencia Abierta y la Ciencia Ciudadana son dos conceptos relacionados que han ganado popularidad en los últimos años. Ambos movimientos pretenden democratizar la investigación científica y hacerla más accesible, transparente y colaborativa. Sin embargo, difieren en su enfoque y alcance.

Ciencia Abierta (‘Open Science‘) es un movimiento que pretende que la investigación científica sea más transparente, accesible y reproducible. De este movimiento ya hemos hablado bastante en este blog y ya sabemos que se apoya en los principios de datos abiertos y acceso abierto a la información: poner los datos de la investigación a disposición del público para que cualquiera pueda acceder a ellos y reutilizarlos junto con el acceso abierto a las publicaciones de forma gratuita. También es importante la metodología abierta que hace hincapié en hacer transparente el proceso de investigación, lo que incluye proporcionar descripciones detalladas de los métodos y protocolos de investigación (los planes de gestión de datos tienen aquí su papel).

Ya sabemos que uno de los principales beneficios de la Ciencia Abierta es el aumento de la colaboración y la innovación. Al hacer públicos los datos y los resultados de la investigación, los investigadores pueden trabajar juntos más allá de las disciplinas y fronteras geográficas para hacer avanzar el conocimiento científico. La Ciencia Abierta también hace que aumente el impacto y la relevancia de la investigación porque el público objetivo es más amplio, En general. ayuda a garantizar la calidad y reproducibilidad de los hallazgos científicos haciendo más transparentes los métodos y datos de investigación.

A su lado, quizá como hermana pequeña para los que formamos parte de la comunidad científica, está la Ciencia Ciudadana. Este movimiento implica la participación de «no científicos» en investigaciones. Se basa en la idea de que cualquiera puede contribuir al avance científico, independientemente de su educación o formación. Los proyectos de Ciencia Ciudadana pueden abarcar desde tareas sencillas, como la recogida de datos sobre avistamientos de fauna o pautas meteorológicas, hasta actividades más complejas, como el análisis de datos científicos o el diseño de experimentos. En España, uno de sus mayores promotores es Joan Subirats, el ministro de Universidades, para quien «los ciudadanos actúan voluntariamente como «sensores» a través de la colaboración científica con herramientas al alcance de todos, recogiendo datos a través del teléfono móvil u otro tipo de dispositivos«.

ilustraciones de Charles Darwin — Ilustraciones de Charles Darwin, posiblemente el naturalista más famoso

Para ser un movimiento actual, resulta curioso que los orígenes de la Ciencia Abierta se remonten al siglo XIX, cuando naturalistas aficionados y observadores de aves empezaron a recopilar datos sobre las poblaciones de animales salvajes y las pautas migratorias. El movimiento moderno surge gracias al desarrollo de las tecnologías digitales y los medios sociales que han facilitado enormemente la participación de las en proyectos de investigación científica. Uno de sus principales beneficios es el aumento del compromiso público con la ciencia. Al implicar a «no científicos» en proyectos de investigación, la Ciencia Ciudadana ayuda a aumentar la comprensión pública de los conceptos y métodos científicos. También sirve para abordar cuestiones científicas que no pueden responderse con los métodos de investigación tradicionales, como el seguimiento de los cambios en el medio ambiente durante largos periodos de tiempo o el estudio del comportamiento de los animales en sus hábitats naturales.

Ciencia Abierta y Ciencia Ciudadana comparten el objetivo común de hacer la investigación científica más democrática y accesible, pero difieren en su enfoque y alcance. La primera hace hincapié en la transparencia, la colaboración y el acceso abierto a los datos y resultados de la investigación, mientras que la segunda implica la participación de no científicos en proyectos de investigación científica. Eso s`´i, coinciden en tener el potencial de transformar la forma en que se lleva a cabo la investigación y de mejorar la calidad y su impacto en la sociedad.

Hay muchos ejemplos de proyectos de Ciencia Ciudadana que han conseguido implicar a muchas personas en la investigación científica. Ahi está, como si de tripulantes del buque Beagle se tratara, el proyecto eBird del Laboratorio de Ornitología de la Universidad de Cornell que invita a los observadores de aves a compartir sus anotaciones online, creando así una gran base de datos de avistamientos de aves que los científicos pueden utilizar para estudiar las poblaciones y sus patrones de migración (muy volátiles en los últimos años a causa del calentamiento global).

portada web del proyecto ebird — Web del proyecto ebird.org

Otro ejemplo es la plataforma Zooniverse, que permite participar en una gran variedad de proyectos de investigación, desde la identificación de galaxias en imágenes de telescopio hasta la transcripción de documentos históricos.

La Ciencia Ciudadana también ha desempeñado un papel importante a la hora de abordar retos globales como el cambio climático y la pérdida de biodiversidad. Por ejemplo, la plataforma iNaturalist. Lo que sí está claro es que la pasión por el naturalismo no decae.

04/08/2023 por admin Ciencia Abierta 0

Qué es un ‘retracted paper’

Hace unos pocos años, durante el primer aniversario de mi mandato como vicerrector de Comunicación de la UMU, una revista científica «detractó» una veintena cantidad de artículos a un exprofesor de mi universidad, ahora (afortunadamente) «catedrático» en una «universidad» privada cercana. Recuerdo una mañana respondiendo preguntas de algunos medios de comunicación locales, a media mañana nacionales, que demostraron un interés por la noticia inusitado y, al mismo tiempo, fiel reflejo de lo que la universidad representa para la sociedad, el sitio donde se forma a las personas encargadas de las profesiones, las artes, las ciencias, donde se investiga y se conserva la cultura, y se forman los nuevos maestros y maestras (esto no es mío, es de Ortega y Gasset en su discurso «Misión de la Universidad«).

Cuando un artículo científico (o un conjunto de artículos) se retracta, significa que se ha puesto en duda su integridad (su calidad científica) y que se han retirado formalmente de la publicación. La retractación es un mecanismo utilizado para corregir el registro científico cuando hay problemas graves con la investigación, como errores, mala conducta o datos fraudulentos.

Se trata pues, de una medida seria que sólo debe tomarse tras una deliberación exhaustiva por parte del editor, los redactores y, a veces, el autor o los autores. Los motivos de la retractación suelen exponerse en un aviso que se publica en la propia revista afectada y en las bases de datos en las que ese artículo o artículos hayan sido indexados. La mala praxis de los autores suele ser la causa de estas detractaciones la mayor parte de las veces.

Los artículos retirados se eliminan del sitio web de la revista. También se pueden dejar y añadirles (como en la imagen anterior) una marca de agua u otra indicación de que han sido retirados. Esto ayuda a evitar que otros investigadores presten atención en el futuro en una investigación defectuosa o fraudulenta, lo que podría tener consecuencias negativas para el progreso científico. Los editores de las revistas científicas no pueden poner en juego el prestigio de sus publicaciones, el principal medio de comunicación científica desde los tiempos del ‘Journal des Scavants‘ o la ‘Philosophical Transactions‘, por lo que se toman muy en serio los casos denunciados.

Los científicos solemos trabajar en instituciones públicas, que pagan nuestros salarios y sufragan los gastos de las infraestructuras, equipos y proyectos de investigación. Sabemos que el dinero público tiene nos límites y que no hay para todos. Un año se puede poner en marcha un laboratorio en biotecnología de último nivel, es posible que no haya dinero para explorar una cueva donde creemos que hace treinta mil años vivieron los neandertales. Por ello, quienes reciben esos fondos deben devolver a la sociedad, con su trabajo honrado y, si es posible, con creces, esa inversión llevada a cabo por los ciudadanos y ciudadanas.

La transparencia en la actividad investigadora es totalmente necesaria y, por eso, los resultados de la investigación deben estar accesibles en abierto para el resto de la comunidad científica. En realidad no solo los resultados, los conjuntos de datos deben estar depositados en repositorios de libre acceso también.

Por ello, casos como el denunciado en la Universidad de Córdoba hace unos días, donde un «investigador» ha sido sancionado con suspensión por 13 años de empleo y sueldo por mala praxis abusiva y repetitiva en sus investigaciones (ha llegado a publicar artículos cada 37 horas en el campo de la Química Verde), son verdaderos lunares que obligan a plantearnos diversas cuestiones:

La primera: el sistema de promoción de la carrera docente e investigadora valora mucho más la investigación que la docencia. Eso es algo congénito en España (en Portugal también me cuentan mis amigos de la Universidade do Minho). España no es una potencia del i+d+i mundial, pero somos casi imbatibles en artículos publicados en revistas científicas internacionales, últimamente con los gastos de publicación sufragados total o casi totalmente con fondos públicos. ¿No parece incongruente?

En segundo lugar, incluso pudiendo asumir lo anterior (como lo de «pulpo animal de compañía» del anuncio), ¿de verdad existe tanta revista científica de calidad para que esto se lleve a cabo? Está claro que revistas existen, pero que buena parte de ellas (muchas de reciente aparición y rapidísimo crecimiento en los índices de impacto) han rebajado sus niveles de exigencia y calidad editorial también es cierto. Y encima, asistimos «cuasi» impávidos a la reciente aparición de muchas publicaciones que parecen haberse creado específicamente para acoger estos articulos «masivos» y cobrar APCs (gracias al Plan-S), sin apenas llevar a cabo procesos de revisión medianamente serios.

Llegados a este escenario, enfrente de un enemigo superior en número y armamento (el dinero), ¿podemos hacer algo? Lo cierto es que acabar con este negocio apoyado por fondos capital-riesgo se aventura complicado, pero no debemos quedarnos impasibles. En esta «batalla», la transparencia de los procesos editoriales se antoja como decisiva, sin olvidar que esa transparencia es un aspecto fundamental de la Ciencia Abierta porque fomenta la responsabilidad, la reproducibilidad y la fiabilidad de la investigación. Al compartir los datos, métodos y resultados de la investigación, los científicos aumentamos la calidad y el impacto de nuestras investigaciones, facilitaremos la colaboración y la innovación, permitiendo también que se verifiquen nuestros resultados y conclusiones.

La transparencia es esencial para alcanzar estos objetivos, garantizando que la investigación se lleve a cabo de forma ética y rigurosa, y que los resultados sean fiables y reproducibles. La información transparente sobre los métodos y resultados de una investigación permite a otros investigadores reproducir el estudio y validar sus conclusiones. Del mismo modo, el acceso abierto a los conjuntos de datos de la investigación permite volver a analizar los datos y probar hipótesis alternativas, lo que puede conducir a nuevos conocimientos y descubrimientos. Ademas, está claro que la transparencia ayuda a prevenir prácticas científicas indebidas, como el plagio y la falsificación de datos, porque permite detectar y denunciar estos problemas. Otro motivo más para evolucionar hacia la CIencia Abierta.

También hay casos donde la apertura de resultados y conjuntos de datos permite a la comunidad científica corregir errores presentes en las investigaciones. Casi todos recordaremos el tremendo error del «Experimento Opera» que afirmaba que los neutrinos podían llegar a velocidades más allá de la de la luz («superlumínica» es la palabra). La publicación de la investigación en abierto, en el repositorio Arxiv creo recordar, permitió rebatir la misma y el CERN, que participaba en el experimento original detectó fallos en el instrumental con el que se había llevado a cabo el experimento. Los autores de la investigación no cometieron mala praxis, solo se equivocaron, y eso se corrigió.

En resumen, la transparencia es un aspecto fundamental de la Ciencia Abierta que fomenta la credibilidad, fiabilidad y utilidad de la investigación científica. Al adoptar prácticas transparentes, los científicos pueden aumentar la calidad y el impacto de sus investigaciones, promover la colaboración y la innovación y contribuir al avance del conocimiento.

04/03/2023 por admin Ciencia Abierta 0

Principios FAIR: qué son y por qué son importantes

La nueva ley orgánica de universidades española (LOSU), dentro del artículo 12 dedicado al fomento de la Ciencia Abierta y Ciencia Ciudadana menciona los principios FAIR (acrónimo de ‘Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability‘)

qué son los principios FAIR de la Ciencia Abierta

Estos principios resultan esenciales en un mundo en el que la cantidad de datos científicos se duplica cada pocos años. Con tanto conjunto de datos disponibles, es cada vez más necesario encontrar maneras de hacer que sean útiles y accesibles para los investigadores de todo el mundo. Los principios FAIR proporcionan una guía para hacer precisamente eso. La idea la presentaron Wilkinson et al. en el artículo ‘The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship‘ publicado en la revista Scientific Data del grupo Nature

El primer principio, «encontrable«, significa que los datos científicos han de publicarse de manera que sean fácilmente identificables y localizables por cualquier persona que esté buscando información. Esto se logra mediante la asignación de identificadores únicos y permanentes a los datos, la utilización de metadatos descriptivos y la inclusión de información sobre el contexto en el que se recopilaron los datos.
El segundo principio, «accesible«, se refiere a la necesidad de hacer que el acceso a esos conjuntos de datos sea fácil para cualquier persona, en cualquier momento y lugar. Para ello, es muy importante eliminar todo tipo de barreras técnicas, legales y financieras que puedan impedir el acceso a los datos. Todo ello sin olvidar que estos conjuntos de datos deben ser accesibles en un formato legible para las personas y las máquinas.
El tercer principio, «interoperable«, se refiere a la necesidad de que los datos sean compatibles con los sistemas y herramientas utilizados por los investigadores. Esto será posible mediante el uso de de estándares y formatos comunes, que permiten que los datos sean intercambiados y combinados fácilmente.
El cuarto principio, y no por ello menos importante, «reutilizable» significa que los datos deben ser capaces de ser reutilizados por cualquier persona con cualquier propósito, siempre y cuando se respeten los derechos de autor y otros aspectos legales. Para ello, los datos deben ser claros y comprensibles, y deben estar disponibles en un formato que sea fácil de utilizar y manipular.

En definitiva, los principios FAIR permiten que los datos científicos sean más útiles y eficaces, lo que a su vez puede acelerar el avance de la investigación y ayudar a abordar problemas globales urgentes. Su uso masivo va a ayudar, sin duda alguna, a mejorar la calidad y la eficiencia de la investigación, y a fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos en todo el mundo. Esto último es trascendental, depositar para compartir conjuntos de datos es uno de los pilares de la Ciencia Abierta

04/01/2023 por admin Ciencia Abierta 1

El carácter selectivo de la recuperación de información

Cubierta del libro ‘Language and representation in information retrieval’, de DC Balir

Uno de los libros fundamentales sobre recuperación de información es la obra ‘Language and representation in information retrieval’ de D.C. Blair de 1990. Y una de sus principales aportaciones es, sin duda alguna, el llegar a establecer una clara diferenciación entre el término ‘data retrieval’ y el término ‘information retrieval’, utilizando como criterios distintivos:

En recuperación de datos se usan preguntas altamente formalizadas, cuya respuesta es directamente la información deseada. En cambio, en recuperación de información las preguntas resultan difíciles de trasladar a un lenguaje normalizado (aunque existen lenguajes para ello son de naturaleza mucho menos formal que los empleados en los sistemas relacionales) y la respuesta es un conjunto de documentos que pueden contener, sólo probablemente, lo deseado, con un evidente factor de indeterminación.
De lo anterior y según la relación entre el requerimiento al sistema y la satisfacción de usuario, la recuperación de datos es determinista y la recuperación de información es posibilista, por causa del nivel de incertidumbre presente en la respuesta.
En cuanto al éxito de la búsqueda, en recuperación de datos el criterio a emplear es la exactitud de lo encontrado, mientras que en recuperación de información, el criterio de valor es el grado en el que la respuesta obtenida satisface las necesidades de información del usuario, es decir, su percepción personal de utilidad, más conocido como la relevancia de la respuesta..

Diferencias entre búsquedas de datos y de información.
Imagen elaborada con chatGPT.

Jesús Tramullas destaca un aspecto de las reflexiones de Blair, “la importancia, en ocasiones ignorada, que tiene el factor de predicción por parte del usuario, ya que éste debe intuir, en numerosas ocasiones, los términos que han sido utilizados para representar el contenido de los documentos, independientemente de la presencia de mecanismos de control terminológico. Este criterio de predicción es otro de los elementos que desempeñan un papel fundamental en el complejo proceso de la recuperación de información” y que no se presenta en el campo de la recuperación de datos.

11/20/2022 por admin Recuperación de información 0

DORA: Declaración de San Francisco sobre la evaluación de la investigación.

De largo existe un amplio debate sobre la necesidad de mejorar la forma en que las agencias de financiación, las instituciones académicas y otros grupos de interés evalúan la investigación científica. Para abordar este tema, en diciembre del año 2012, un grupo de editores de revistas científicas se reunió en San Francisco aprovechando el encuentro anual de la American Society for Cell Biology (ASCB). Este grupo desarrolló una serie de recomendaciones, conocidas como la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación, invitando a los grupos de investigación interesados de todas las disciplinas científicas a mostrar su apoyo añadiendo su nombre a esta declaración.

Como todos sabemos, los productos de la investigación científica son muchos y variados, e incluyen: artículos científicos que informan de los avances de la ciencia y de la generación de nuevos conocimientos, datos, reactivos y software; propiedad intelectual y también sirven para conocer el trabajo de jóvenes científicos capacitados. Las agencias financiadoras, las instituciones que emplean a los científicos y ellos mismos, tienen la necesidad de evaluar la calidad y el impacto de los resultados de sus investigaciones. Y siempre ha existido una discusión permanente sobre si el método tradicional de evaluación (basado fundamentalmente en el factor de impacto de la revista científica donde se publica nuestros trabajo) representa de verdad la calidad del mismo. En estos momentos ya es imperativo que la producción científica se mida con precisión y prudencia.

Entrada al Instituto de Información de Filadelfia, donde se creó el Factor de Impacto. — Entrada al Instituto de Información de Filadelfia

El factor de impacto se utiliza con frecuencia como parámetro principal con el que comparar la producción científica de individuos e instituciones. Este factor fue calculado, en un principio por Eugene Gardfield en el Instituto de Información de Filadelfia, luego Thomson Reuters y ahora por Clarivate Analytics, se creó originalmente como una herramienta para ayudar a los bibliotecarios a identificar las mejores revistas para completar las colecciones de sus instituciones, no como indicador de la calidad científica de un artículo. Teniendo esto en cuenta, es fundamental comprender que el factor de impacto tiene una serie de deficiencias bien documentadas como herramienta para la evaluación de la investigación.

Estas limitaciones incluyen:

Las distribuciones de citas dentro de las revistas son muy sesgadas (Adler, Ewing y Taylor, 2008).
Las propiedades del factor de impacto son específicas de cada campo: es un compuesto de múltiples tipos de artículos altamente diversos, incluyendo trabajos de investigación primaria y revisiones (Vanclay, (2012).
Los factores de impacto pueden ser manipulados (o evaluados) por la política editorial (The PLoS Medicine Editors, 2006), y
los datos utilizados para calcular el factor de impacto no son transparentes ni están abiertamente disponibles para el público [4, 6, 7]. (Vanclay, (2012), (Rossner et al., 2007) y (2008).

Recomendaciones

El grupo de trabajo reunido en San Francisco elaboró un conjunto de recomendaciones para mejorar la forma en la que se evalúa la calidad de la producción científica. Los productos que no sean artículos científicos crecerán en importancia a la hora de evaluar la eficacia de la investigación en el futuro, pero el documento por excelencia de la comunicación de los avances en la investigación revisado por pares seguirá siendo primordial para la evaluación de la investigación. Por lo tanto, estas recomendaciones se centran en las prácticas relacionadas con los artículos científicos publicados en revistas revisadas por pares, pero se puede y se debe ampliar su alcance recogiendo elementos adicionales, como los conjuntos de datos, ya que son productos de investigación importantes. Las recomendaciones se dirigen a las agencias financiadoras, instituciones académicas, revistas, organizaciones que proporcionan métricas e investigadores individuales y cubren:

La necesidad de eliminar el uso de métricas basadas en revistas, tales como el factor de impacto, en consideraciones de financiamiento, nombramiento y promoción,
La necesidad de evaluar la investigación por sus propios méritos (del autor o autores) en lugar de basarse en la revista en la que se publica la investigación, y …
… la necesidad de capitalizar las oportunidades que ofrece la publicación en línea (como flexibilizar los límites innecesarios en el número de palabras, figuras y referencias en los artículos, y explorar nuevos indicadores de importancia e impacto).

Hay que reconocer que bastante agencias financiadoras, instituciones, editores e investigadores ya están fomentando mejores prácticas en la evaluación de la investigación. Dichos pasos están comenzando a aumentar el impulso hacia enfoques más sofisticados y significativos para la evaluación de la investigación que ahora pueden ser desarrollados y adoptados por todas las partes clave involucradas.

Los signatarios de la Declaración de San Francisco sobre la Evaluación de la Investigación apoyan la adopción de las siguientes prácticas en la evaluación de la investigación.

Recomendación general

No utilice métricas basadas en revistas, como el factor de impacto, como una medida sustituta de la calidad de los artículos de investigación individuales, para evaluar las contribuciones de un científico individual, o en las decisiones de contratación, promoción o financiación.

Para las agencias de financiación

Sea explícito sobre los criterios utilizados para evaluar la productividad científica de los solicitantes de fondos de investigación, especialmente para los investigadores que están iniciando su carrera investigadora, que el contenido científico de un artículo es mucho más importante que las métricas de publicación o la identidad de la revista en la que fue publicado.
Con el fin de evaluar la investigación, considere el valor y el impacto de todos los resultados de la investigación (incluidos los conjuntos de datos y el software) además de las publicaciones de investigación, y considere una amplia gama de medidas de impacto que incluyan indicadores cualitativos, como la influencia sobre la política y prácticas científicas.

Para las instituciones

Sea explícito sobre los criterios utilizados para realizar decisiones de contratación, permanencia y promoción, destacando, especialmente para los investigadores que están iniciando su carrera investigadora, que el contenido científico de un trabajo es mucho más importante que las métricas de publicación o la identidad de la revista en la que fue publicado.
Con el fin de evaluar la investigación, se debe considerar el valor y el impacto de todos resultados de la investigación (incluidos los conjuntos de datos y el software) además de las publicaciones de investigación, y considere una amplia gama de medidas de impacto, incluidos los indicadores cualitativos del impacto de la investigación, como la influencia sobre la política y prácticas científicas (el mismo consejo que se le ha dato a las agencias).

Para las editoriales

Reducir profundamente el énfasis en el factor de impacto como herramienta promocional, idealmente dejando de promover su uso o presentando la métrica en el contexto de una variedad de métricas basadas en revistas (por ejemplo, factor de impacto de 5 años, EigenFactor, SCImago, el índice h, tiempo editorial y de publicación, etc.) que proporcionan una visión más amplia del rendimiento de la revista.
Poner a disposición una variedad de métricas a nivel de artículo para alentar un cambio hacia la evaluación basada en el contenido científico de un artículo en lugar de las métricas de publicación de la revista en la que se publicó.
Fomentar las prácticas de la autoría responsable y la provisión de información sobre las contribuciones específicas de cada autor.
Independientemente de que una revista sea de acceso abierto o basada en suscripciones, se deben eliminar todas las limitaciones de reutilización de las listas de referencias en los artículos de investigación y procurar que estén disponibles bajo la dedicación de dominio público de Creative Commons.
Eliminar o reducir las restricciones al número de referencias en los artículos de investigación y, cuando corresponda, ordene la citación de la literatura primaria a favor de las revisiones para dar crédito al grupo o los grupos que primero informaron de un hallazgo.

Para las organizaciones que proporcionan métricas

Ser abiertos y transparentes al proporcionar datos y métodos utilizados para calcular las métricas.
Proporcionar los datos bajo una licencia que permita la reutilización sin restricciones y proporcione acceso computacional a los datos, cuando sea posible.
Especificar que no se tolerará la manipulación inapropiada de las métricas; sea explícito sobre lo que constituye una manipulación inapropiada y qué medidas se tomarán para combatirla.
Tener en cuenta la variación en los tipos de artículos (por ejemplo, revisiones frente a artículos de investigación) y en las diferentes áreas temáticas al utilizar, agregar o comparar métricas.

Para los investigadores

Cuando se participe en comités que toman decisiones sobre financiación, contratación, permanencia o promoción, se deben realizar evaluaciones basadas en el contenido científico en lugar de en métricas de publicación.
Cuando sea apropiado, se debe citar literatura primaria en que las observaciones son referidas primero, en lugar de revisiones para dar crédito donde debe darse.
Utilizar una gama de métricas e indicadores basadas en declaraciones personales y de apoyo, como evidencia del impacto de artículos individuales publicados y otros resultados de investigación.
Impugnar las prácticas de evaluación que dependan indebidamente del factor de impacto y promover y transmitir prácticas que se centren en el valor y la influencia de los resultados de investigación específicos.

05/12/2022 por admin Ciencia Abierta 0

Google dedica al cambio climático el ‘doodle’ del 22 de abril – Día de la Tierra

El buscador Google quiere llamar la atención sobre los devastadores efectos del cambio climático acelerado que estamos viviendo y que todavía hay gente que lo niega. Para ello, dedica su ‘doodle‘ de hoy a una animación que destaca imágenes reales del paso del tiempo en determinadas zonas del planeta desde 1986 a 2020.

'doodle' de Google en formato animación con imágenes de los efectos del cambio climático

Para las Naciones Unidas (ONU), la celebración de este día aspira a recordar la necesidad de «avanzar hacia una economía más sostenible que funcione tanto para las personas como para el planeta”.

Precisamente hoy, y en la sede central de esta organización, se celebra el evento ‘Dialogue on Harmony with Nature‘ en el que están invitados a participar Teresa Vicente y Eduardo Salazar, profesores de la Universidad de Murcia, quien con Mario Cervera, alcalde del municipio de Los Alcázares, expondrán en tan destacado foto, la propuesta de iniciativa legislativa popular impulsada desde la Clínica Jurídica de la Facultad de Derecho y que se encuentra en trámite en el Congreso de los Diputados, tras recoger 639.000 firmas de apoyo de ciudadanos y ciudadanas.

Efectos de la anoxia en el Mar Menor en el verano de 2021. 16 toneladas de peces muertos.

El evento se podría seguir en streaming desde la dirección https://media.un.org/en/webtv/ y desde la página principal de la Universidad de Murcia.

Cartel del Día de la Madre Naturaleza de Naciones Unidad, año 2022

04/22/2022 por admin blog Mar Menor 0

Open Science Manifesto

OCSDNet llevó a cabo, en 2017, una consulta participativa con científicos, profesionales del desarrollo y activistas de 26 países de América Latina, África, Oriente Medio y Asia para comprender cuáles eran para ellos son los valores fundamentales de la ciencia abierta. El resultado de esta consulta fue que no existe una forma correcta de hacer ciencia abierta, que se requiere una negociación y una reflexión constante, y el proceso siempre será diferente según el contexto. Pero también se pudo encontrar un conjunto de siete valores y principios en el centro de su visión de una ciencia abierta y más inclusiva que se recoge en este video subtitulado en español:

De esta forma, se establecieron los siguientes SIETE principios de la ciencia abierta y colaborativa.

Permite un conocimiento común en el que cada individuo decide cómo se gobierna y gestiona su conocimiento para abordar sus necesidades (si tiene los medios para ello).
Reconoce la justicia cognitiva, la necesidad de diversas comprensiones de la toma de conocimiento para coexistir en la producción científica.
Practica la apertura situada al abordar las formas en que el contexto, el poder y la desigualdad condicionan la investigación científica.
Defiende el derecho de cada individuo a la investigación y permite diferentes formas de participación en todas las etapas del proceso de investigación.
Fomenta la colaboración equitativa entre científicos y actores sociales y cultiva la cocreación y la innovación social en la sociedad.
Incentiva las infraestructuras inclusivas que empoderan a las personas con todas las capacidades para crear y utilizar tecnologías accesibles de código abierto.
Y finalmente, la ciencia abierta y colaborativa se esfuerza por utilizar el conocimiento como un camino hacia el desarrollo sostenible, equipando a cada individuo para mejorar el bienestar de nuestra sociedad y el planeta.

12/15/2021 por admin Ciencia Abierta 0

Berners-Lee vende una copia digital del código original del primer navegador web por más de 5 millones de dólares.

Tim Berners Lee

Tim Berners Lee creó la WWW en 1989, conectando diferentes piezas de información en internet a través de hipervínculos. Para ello construyó el primer navegador y servidor web, y siempre se negó a patentar su invención porque quería garantizar el acceso universal a este nuevo sistema. En el año 1993, el CERN (la organización de investigación para la que trabajaba) renunció a todos sus derechos sobre la tecnología y la puso en el dominio abierto.

Hace unos días se anunció la subasta de una copia de ese código original (y de una carta firmada digitalemente por Berners-Lee y alguna otra fruslería) en Sotheby’s, pero en forma de una NFT (‘Tokens no fungibles’, por sus siglas en inglés, archivos digitales que se basan en la misma tecnología que sustenta las criptomonedas para crear un registro inalterable de una creación digital, que no puede ser modificado o copiado sin perder su firma criptográfica original). La recaudación iba a ser íntegramente donada con fines sociales.

Berners-Lee dijo al diario inglés ‘The Guardian‘ que «los códigos y protocolos centrales en la web están libres de regalías, como siempre lo han sido». Y no estaba «vendiendo la web«, y no habrá que empezar a pagar dinero para seguir enlaces porque “no estoy vendiendo el código fuente, vendo una imagen que hice, con un programa escrito en Python que escribí yo mismo, de cómo se vería el código fuente si estuviera pegado en la pared y firmado por mí».

Sotheby’s describió el lote como «la única copia firmada del código del primer navegador web existente«, comparando su venta con la de los documentos manuscritos de una figura histórica. Las NFT han sido criticadas por su impacto en el medio ambiente, ya que la cadena de bloques, donde los registros de propiedad se almacenan en un libro de contabilidad digital, requiere grandes cantidades de energía para funcionar. Sotheby’s dijo que pagaría una compensación de carbono por los «costos de acuñación y transacción de la venta».

Si quieres «revivir» cómo funcionaba ese primer navegador web hace algo más de 30 años, el CERN ha preparado un enlace para ello.

HyperMedia browser/editor. El primer navegador web que utilizó Berners-Lee para crear la web.

07/02/2021 por admin blog Internet 0

El primer método de evaluación de los buscadores web

tabla de comparativa de la efectividad de dos buscadores web

Sin duda alguna, el honor de haber propuesto el primer método de evaluación de los sistemas de recuperación de información en la web le corresponde a Heiting Chu y Marilyn Rosenthal, quienes en el año 1996 (prácticamente en el inicio del desarrollo de los buscadores web) publicaron el trabajo ‘Search Engines for the World Wide Web: A Comparative Study and Evaluation Methodology‘ con motivo de la conferencia ASIS’96.

Se compararon tres sistemas de búsqueda (AltaVista, Excite y Lycos), midiendo sus capacidades de búsqueda (por ejemplo, lógica booleana, truncamiento, búsqueda por campos, búsqueda de palabras y de frases) y de su rendimiento en la recuperación de información (es decir, precisión y tiempo de respuesta), utilizando consultas de ejemplo extraídas de preguntas reales de referencia.

La exhaustividad (recall), el otro criterio clásico de evaluación en recuperación de información, se omite deliberadamente en este estudio, ya que resulta imposible suponer cuántos ítems relevantes existen para una consulta determinada dentro del enorme y cambiante sistema de la web. Ya adelantaba este estudio pionero la poca utilidad de calcular esta ratio en este contexto (nadie aspira a consultar la mayor parte de la respuesta, con la primera y/o segunda página de resultados va a ser suficiente).

Los autores del estudio constataron que AltaVista superaba a Excite y Lycos tanto en las funcionalidades de búsqueda como en el rendimiento de recuperación, aunque Lycos presentaba la mayor cobertura de recursos web entre los tres motores de búsqueda analizados.

Como resultado de esta investigación, se propuso además una metodología para evaluar otros motores de búsqueda web no incluidos en el presente estudio.

03/29/2021 por admin Internet Recuperación de información 0

Sistemas de recuperación de información desarrollados a partir del ‘dataset’ CORD-19

Aquí os dejo enlace al artículo «Vista de Sistemas de recuperación de información implementados a partir de CORD-19: herramientas clave en la gestión de la información sobre COVID-19» que he publicado con Rosana López Carreño en la Revista Española de Documentación Científica (número de diciembre de 2020).

La investigación sobre el coronavirus ha generado una producción de documentos científicos extraordinaria. Su tratamiento y asimilación por parte de la comunidad científica ha necesitado de la ayuda de sistemas de recuperación de información diseñados de forma específica para esta cuestión. Algunas de las principales instituciones mundiales dedicadas a la lucha contra la pandemia han desarrollado el conjunto de datos CORD-19 que destaca sobre otros proyectos de similar naturaleza.

Los documentos recopilados en esta fuente han sido procesados por distintas herramientas de recuperación de información, a veces prototipos o sistemas que ya estaban implementados. Se ha analizado la tipología y características principales de estos sistemas concluyendo que hay tres grandes categorías no excluyentes entre ellas: búsqueda terminológica, visualización de información y procesamiento de lenguaje natural. En el artículo podemos ver que la gran mayoría de ellos emplean preferentemente tecnologías de búsqueda semántica con el objeto de facilitar la adquisición de conocimiento s los investigadores y ayudarlas en su ingente tarea.

Concluimos convencidos de que la crisis provocada por la pandemia ha sido aprovechada por los buscadores semánticos para encontrar su sitio. Y seguramente para no abandonarlo.

logo del conjunto de datos CORD19

12/13/2020 por admin Internet 0