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CURADORIA DE DADOS
DE PESQUISA
Dra. Ana Carolina Simionato
acsimionato@ufscar.br
set/2018
Agenda
 Curadoria digital;
 Produção de dados de pesquisa;
 Gestão de dados;
 Plano de gestão de dados de pesquisa.
cu.ra.do.ria
 ato, processo ou efeito de curar, cuidado.
 museologia: curador, comissário, conservador,
responsável pela montagem e exposição de coleções
do acervo do museu.
curadoria
museologia
tecnologia
Curadoria Digital
 A curadoria digital foi denominada para referenciar as atividades de
seleção, preservação, manutenção, coleta e
arquivamento de recursos.
 A Curadoria Digital reduz os efeitos da obsolescência digital, mantendo
a informação acessível aos usuários por tempo indeterminado.
Sant’Ana (2016)
DCC Curation Lifecycle Model (2013)
(2013)
Qin; Ball; Greenberg (2012)
entre outros...
#diversidade de
modelos de ciclo de
vida dos dados de
pesquisa
ações essenciais do ciclo de vida dos dados:
IDENTIFICAÇÃO, DIGITALIZAÇÃO,
HIGIENIZAÇÃO, DESCRIÇÃO,
ARMAZENAMENTO E PRESERVAÇÃO,
COMPARTILHAMENTO, e AVALIAÇÃO.
#plano de gestão de dados
#planejamento
DCC Curation
Lifecycle Model
(2013)
Ciclo da
curadoria digital
(Modelo DCC)
Três tipos de fases ou ações:
• Durante todo o ciclo de
vida;
• Realizam de forma
sequencial;
• Ações ocasionais que
podem ou não produzir.
Fases que se levam durante
todo o ciclo de vida:
a) Descrição e representação da
informação;
b) Planejamento da Preservação;
c) Participação e observação da
comunidade;
d) Preservação e curadoria.
Fases que se realizam
de forma sequencial
1) Conceitualização;
2) Criação ou recepção;
3) Valorização e seleção;
4) Ingestão;
5) Ação de preservação;
6) Armazenamento;
7) Acesso, uso e reutilização;
8) Transformação.
Atividades:
 Identificação #estruturação?
 Digitalização #tipo de dado?
 Higienização #informações sensíveis?
 Descrição #variáveis?
 Armazenamento e Preservação, #acesso, infraestrutura,
confiabilidade,
obsolescência?
 Compartilhamento, #formato aberto?
 Avaliação #integridade?
METADADOS
 Planejamento:
 definição dos metadados;
 arquitetura mínima  perfil de aplicação
 acesso, uso e reuso;
 sustentabilidade de dados.
#dado
Dado de pesquisa
Dados são sempre registrados tomando como base de
algum interesse, perspectiva, tecnologia e prática que
determinam seus significados e utilidades em diferentes
contextos. (NIELSEN; HJORLAND, 2014, p.225).
Tipos de dados
Os dados de pesquisa em diferentes momentos, podem ser também
identificados como dados brutos (raw data) ou preliminares, dados
derivados, dados referenciais ou canônicos.
Tipos de dados:
observacionais, experimentais, simulações, dados compilados.
#pesquisa
#diversidade em:
##campos e métodos de pesquisa
##tipos de dados de pesquisa
Os dados científicos
são registros
realizados durante
uma pesquisa.
#coleta de pesquisa
#métodos de pesquisa
#diversos fins
Visível pelas
publicações
Invisível
?
#revisão por pares
#preprints
#validação da pesquisa
#publicação ampliada
#visibilidade científica
#colaboração pesquisa
Todos os esforços de
uma pesquisa?
Paradigmas da Ciência
1. Ciência experimental ou empírica estuda a relação
entre fenômenos por meio de experimentos;
2. Ciência teórica ou descritiva formula modelos
para descrição e explicação dos fenômenos naturais;
SAYÃO; SALES, 2015
Paradigmas da Ciência
3. Ciência baseada em simulação uso de software e grande
geração de dados;
4. Ciência com o auxílio de ferramentas avançadas de software
e de mineração da dados ajudam a interpretar e transformar
dados brutos em configurações ilimitadas de informação e
conhecimento.
SAYÃO; SALES, 2015
# criação de inúmeros dados de pesquisa
# big data
#como promover o acesso ao
conhecimento?
# open science
# progresso científico
Demoiselle (1907) – patente pública
#reprodutibilidade
#validação
#autocorreção
#avaliação por pares
#interpretação
#novas pesquisas
REUSO
Encontrável Acessível
Interoperável Reutilizável
Princípios
FAIR
É importante ressaltar que o dado precisa ser fornecido em
condições que permitam a sua reutilização e redistribuição, incluindo
o vínculo com outros conjuntos de dados.
Os princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)
definem orientações para que os dados científicos sejam localizáveis,
acessíveis, interoperáveis e reusáveis.
FORCE11 (2016)
Como publicar?
PUBLIQUEM E COMPARTILHEM SEUS DADOS!
Mandatória de:
• Agências financiadoras de pesquisa;
• Periódicos científicos;
• Instituições de pesquisa;
• Pesquisadores.
? políticas institucionais
? responsabilidades
? armazenamento
? manutenção
? recursos humanos e
financeiros
? entre outras questões
?
#planejamento
# Curadoria digital / Ciclo de vida dos dados
# Modelos de dados
# Ligação entre dados
Para o Plano de Gestão de
Dados, o Digital Curation Centre
(2013) orienta ao pesquisador a
refletir sobre 13 questões:
Plano de gestão de dados
1. Quais dados você coletará ou criará?
2. Como os dados serão coletados ou criados?
3. Que documentação e metadados acompanharão os dados?
4. Como você administrará qualquer questão ética?
5. Como você vai gerenciar os direitos autorais e os direitos de
propriedade intelectual?
6. Como os dados serão armazenados e armazenados durante a pesquisa?
DCC (2013)
Plano de gestão de dados
7. Como você vai gerenciar o acesso e a segurança?
8. Quais dados devem ser mantidos, compartilhados e / ou preservados?
9. Qual é o plano de preservação a longo prazo para o conjunto de dados?
10.Como você vai compartilhar os dados?
11.São necessárias restrições ao compartilhamento de dados?
12.Quem será responsável pelo gerenciamento de dados?
13.Quais recursos você precisará para implementar seu plano?
DCC (2013)
Conteúdo do PGD Fapesp
 Um Plano de Gestão de Dados é um texto que deve responder a duas perguntas
básicas:
 1. Quais dados serão gerados pelo projeto
 2. Como serão preservados e disponibilizados, considerando questões éticas, legais, de
confidencialidade e outras
 O texto de um Plano varia conforme a disciplina, os tipos de dados considerados e
como os responsáveis pelo projeto pretendem disponibilizá-los. Algumas chamadas
FAPESP poderão especificar o formato desejado do Plano. Para todos os demais casos,
o Plano submetido como anexo de uma proposta à FAPESP deve seguir as seguintes
diretivas:
Conteúdo do PGD Fapesp
 Texto de até duas páginas, contendo as seguintes informações
 a) Descrição dos dados e metadados produzidos pelo projeto - por exemplo, amostras, registros de
coleta, formulários, modelos, resultados experimentais, software, gráficos, mapas, vídeos, planilhas,
gravações de áudio, bancos de dados, material didático e outros.
 b) Quando aplicável, restrições legais ou éticas para compartilhamento de tais dados, políticas para
garantir a privacidade, confidencialidade, segurança, propriedade intelectual e outros.
 c) Política de preservação e compartilhamento (por exemplo, compartilhamento imediato ou apenas
após a aceitação da publicação associada). Período de carência (antes do compartilhamento) e
período durante o qual os dados serão preservados e disponibilizados.
 d) Descrição de mecanismos, formatos e padrões para armazenar tais itens de forma a torná-los
acessíveis por terceiros. Esta descrição pode incluir o uso de repositórios e serviços de outras
instituições.
templates de auxílio a construção do plano de gestão
de dados, sugestão:
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[Cuidado: cada agência ou instituição de fomento possui um
escopo, é necessário verificar]
Onde depositar
seus dados?
 Repositórios institucionais;
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https://www.re3data.org/
Reflexões finais
 Responsabilidade do pesquisador;
 Novos serviços para as bibliotecas;
 “Nossos dados”???
Referências
A. Goben e R. Raszewski, “The data life cycle applied to our own data”, J. Med. Libr. Assoc. JMLA, vol. 103, no 1, p. 40–44, jan. 2015.
C. Borgman, “Research Data: Who will share what, with whom, when, and why?”, 2010.
C. Lee, S. Allard, N. McGovern, e A. Bishop, “Open Data meets Digital Curation: an investigation of practices and needs”, Int. J. Digit. Curation, vol. 11, no 2, p. 115–
125, jul. 2017.
D. R. Harvey, Digital curation: a how-to-do-it manual. New York: Neal-Schuman Publishers, 2010.
Digital Curation Centre, “Digital Curation Centre: because good research needs good data”, 2016. [Online]. Disponível em: http://www.dcc.ac.uk/. [Acessado: 02-
ago-2016].
Editorial Nature, “Everyone needs a data-management plan”, Nature, 13-mar-2018. [Online]. Disponível em: http://www.nature.com/articles/d41586-018-03065-z.
[Acessado: 10-ago-2018].
FORCE11, “Guiding Principles for Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable Data Publishing version b1.0”, FORCE11, 10-set-2014. [Online]. Disponível em:
https://www.force11.org/fairprinciples. [Acessado: 13-ago-2017].
H. Chen, Y. Lin, e C. Chen, “Approaches to building metadata for data curation”, Int. Conf. Dublin Core Metadata Appl., p. 4, 2013.
H. J. Nielsen e B. Hjørland, “Curating research data: the potential roles of libraries and information professionals”, J. Doc., vol. 70, no 2, p. 221–240, 2014.
L. F. Sayão e L. F. Sales, “Algumas considerações sobre os repositórios digitais de dados de pesquisa”, Informação Informação, vol. 21, no 2, p. 90, dez. 2016.
Referências
L. F. Sayão e L. F. Sales, “Curadoria digital e dados de pesquisa”, AtoZ Novas Práticas Em Informação E Conhecimento, vol. 5, no 2, p. 67, jan. 2017.
L. F. Sayão e L. F. Sales, “Dados de pesquisa: contribuição para o estabelecimento de um modelo de curadoria digital para o país”, 2013.
L. F. Sayão e L. F. Sales, Guia de gestão de dados de pesquisa para bibliotecários e pesquisadores. Rio de Janeiro: CNEN/IEN, 2015.
M. D. Wilkinson et al., “The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”, Sci. Data, vol. 3, p. 160018, mar. 2016.
National Science Foundation, “Planning data for researchers: information on writing a data management paragraph for NSF”, Research Information Services baseline,
2015. [Online]. Disponível em: http://www.ru.nl/research-information-services/data-management/planning-research/funder-requirements/nsf/. [Acessado: 13-ago-
2017].
National Science Foundation, “Planning data for researchers: information on writing a data management paragraph for NSF”, Research Information Services baseline,
2015. [Online]. Disponível em: http://www.ru.nl/research-information-services/data-management/planning-research/funder-requirements/nsf/. [Acessado: 13-ago-
2017].
Q. Schiermeier, “Data management made simple”, Nature, 13-mar-2018. [Online]. Disponível em: http://www.nature.com/articles/d41586-018-03071-1. [Acessado: 10-
ago-2018].
R. C. G. Sant’Ana, “Ciclo de vida dos dados: uma perspectiva a partir da ciência da informação”, Informação Amp Informação, vol. 21, no 2, p. 27, 2016.
R. G. Curty e J. Qin, “Towards a model for research data reuse behavior”, Proc. Am. Soc. Inf. Sci. Technol., vol. 51, no 1, p. 1–4, 2014.
R. G. Curty, K. Crowston, A. Specht, B. W. Grant, e E. D. Dalton, “Attitudes and norms affecting scientists’ data reuse”, PloS One, vol. 12, no 12, p. e0189288, 2017.
Obrigada!
Dra. Ana Carolina Simionato - acsimionato@ufscar.br

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CURADORIA DE DADOS DE PESQUISA

  • 1. CURADORIA DE DADOS DE PESQUISA Dra. Ana Carolina Simionato acsimionato@ufscar.br set/2018
  • 2. Agenda  Curadoria digital;  Produção de dados de pesquisa;  Gestão de dados;  Plano de gestão de dados de pesquisa.
  • 3. cu.ra.do.ria  ato, processo ou efeito de curar, cuidado.  museologia: curador, comissário, conservador, responsável pela montagem e exposição de coleções do acervo do museu.
  • 5. Curadoria Digital  A curadoria digital foi denominada para referenciar as atividades de seleção, preservação, manutenção, coleta e arquivamento de recursos.  A Curadoria Digital reduz os efeitos da obsolescência digital, mantendo a informação acessível aos usuários por tempo indeterminado.
  • 6. Sant’Ana (2016) DCC Curation Lifecycle Model (2013) (2013) Qin; Ball; Greenberg (2012) entre outros... #diversidade de modelos de ciclo de vida dos dados de pesquisa
  • 7. ações essenciais do ciclo de vida dos dados: IDENTIFICAÇÃO, DIGITALIZAÇÃO, HIGIENIZAÇÃO, DESCRIÇÃO, ARMAZENAMENTO E PRESERVAÇÃO, COMPARTILHAMENTO, e AVALIAÇÃO. #plano de gestão de dados #planejamento
  • 9. Ciclo da curadoria digital (Modelo DCC) Três tipos de fases ou ações: • Durante todo o ciclo de vida; • Realizam de forma sequencial; • Ações ocasionais que podem ou não produzir.
  • 10. Fases que se levam durante todo o ciclo de vida: a) Descrição e representação da informação; b) Planejamento da Preservação; c) Participação e observação da comunidade; d) Preservação e curadoria.
  • 11. Fases que se realizam de forma sequencial 1) Conceitualização; 2) Criação ou recepção; 3) Valorização e seleção; 4) Ingestão; 5) Ação de preservação; 6) Armazenamento; 7) Acesso, uso e reutilização; 8) Transformação.
  • 12. Atividades:  Identificação #estruturação?  Digitalização #tipo de dado?  Higienização #informações sensíveis?  Descrição #variáveis?  Armazenamento e Preservação, #acesso, infraestrutura, confiabilidade, obsolescência?  Compartilhamento, #formato aberto?  Avaliação #integridade?
  • 13. METADADOS  Planejamento:  definição dos metadados;  arquitetura mínima  perfil de aplicação  acesso, uso e reuso;  sustentabilidade de dados.
  • 14. #dado
  • 15. Dado de pesquisa Dados são sempre registrados tomando como base de algum interesse, perspectiva, tecnologia e prática que determinam seus significados e utilidades em diferentes contextos. (NIELSEN; HJORLAND, 2014, p.225).
  • 16. Tipos de dados Os dados de pesquisa em diferentes momentos, podem ser também identificados como dados brutos (raw data) ou preliminares, dados derivados, dados referenciais ou canônicos. Tipos de dados: observacionais, experimentais, simulações, dados compilados.
  • 17. #pesquisa #diversidade em: ##campos e métodos de pesquisa ##tipos de dados de pesquisa
  • 18. Os dados científicos são registros realizados durante uma pesquisa. #coleta de pesquisa #métodos de pesquisa #diversos fins
  • 19. Visível pelas publicações Invisível ? #revisão por pares #preprints #validação da pesquisa #publicação ampliada #visibilidade científica #colaboração pesquisa Todos os esforços de uma pesquisa?
  • 20. Paradigmas da Ciência 1. Ciência experimental ou empírica estuda a relação entre fenômenos por meio de experimentos; 2. Ciência teórica ou descritiva formula modelos para descrição e explicação dos fenômenos naturais; SAYÃO; SALES, 2015
  • 21. Paradigmas da Ciência 3. Ciência baseada em simulação uso de software e grande geração de dados; 4. Ciência com o auxílio de ferramentas avançadas de software e de mineração da dados ajudam a interpretar e transformar dados brutos em configurações ilimitadas de informação e conhecimento. SAYÃO; SALES, 2015
  • 22. # criação de inúmeros dados de pesquisa # big data
  • 23. #como promover o acesso ao conhecimento?
  • 24. # open science # progresso científico Demoiselle (1907) – patente pública
  • 27. É importante ressaltar que o dado precisa ser fornecido em condições que permitam a sua reutilização e redistribuição, incluindo o vínculo com outros conjuntos de dados. Os princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) definem orientações para que os dados científicos sejam localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reusáveis. FORCE11 (2016)
  • 29. PUBLIQUEM E COMPARTILHEM SEUS DADOS! Mandatória de: • Agências financiadoras de pesquisa; • Periódicos científicos; • Instituições de pesquisa; • Pesquisadores.
  • 30. ? políticas institucionais ? responsabilidades ? armazenamento ? manutenção ? recursos humanos e financeiros ? entre outras questões ?
  • 31. #planejamento # Curadoria digital / Ciclo de vida dos dados # Modelos de dados # Ligação entre dados
  • 32. Para o Plano de Gestão de Dados, o Digital Curation Centre (2013) orienta ao pesquisador a refletir sobre 13 questões:
  • 33. Plano de gestão de dados 1. Quais dados você coletará ou criará? 2. Como os dados serão coletados ou criados? 3. Que documentação e metadados acompanharão os dados? 4. Como você administrará qualquer questão ética? 5. Como você vai gerenciar os direitos autorais e os direitos de propriedade intelectual? 6. Como os dados serão armazenados e armazenados durante a pesquisa? DCC (2013)
  • 34. Plano de gestão de dados 7. Como você vai gerenciar o acesso e a segurança? 8. Quais dados devem ser mantidos, compartilhados e / ou preservados? 9. Qual é o plano de preservação a longo prazo para o conjunto de dados? 10.Como você vai compartilhar os dados? 11.São necessárias restrições ao compartilhamento de dados? 12.Quem será responsável pelo gerenciamento de dados? 13.Quais recursos você precisará para implementar seu plano? DCC (2013)
  • 35. Conteúdo do PGD Fapesp  Um Plano de Gestão de Dados é um texto que deve responder a duas perguntas básicas:  1. Quais dados serão gerados pelo projeto  2. Como serão preservados e disponibilizados, considerando questões éticas, legais, de confidencialidade e outras  O texto de um Plano varia conforme a disciplina, os tipos de dados considerados e como os responsáveis pelo projeto pretendem disponibilizá-los. Algumas chamadas FAPESP poderão especificar o formato desejado do Plano. Para todos os demais casos, o Plano submetido como anexo de uma proposta à FAPESP deve seguir as seguintes diretivas:
  • 36. Conteúdo do PGD Fapesp  Texto de até duas páginas, contendo as seguintes informações  a) Descrição dos dados e metadados produzidos pelo projeto - por exemplo, amostras, registros de coleta, formulários, modelos, resultados experimentais, software, gráficos, mapas, vídeos, planilhas, gravações de áudio, bancos de dados, material didático e outros.  b) Quando aplicável, restrições legais ou éticas para compartilhamento de tais dados, políticas para garantir a privacidade, confidencialidade, segurança, propriedade intelectual e outros.  c) Política de preservação e compartilhamento (por exemplo, compartilhamento imediato ou apenas após a aceitação da publicação associada). Período de carência (antes do compartilhamento) e período durante o qual os dados serão preservados e disponibilizados.  d) Descrição de mecanismos, formatos e padrões para armazenar tais itens de forma a torná-los acessíveis por terceiros. Esta descrição pode incluir o uso de repositórios e serviços de outras instituições.
  • 37. templates de auxílio a construção do plano de gestão de dados, sugestão: - DMP Tool - DMP Online [Cuidado: cada agência ou instituição de fomento possui um escopo, é necessário verificar]
  • 38. Onde depositar seus dados?  Repositórios institucionais;  Repositórios multidisciplinares: https://datadryad.org/ https://zenodo.org/ https://figshare.com/
  • 40. Reflexões finais  Responsabilidade do pesquisador;  Novos serviços para as bibliotecas;  “Nossos dados”???
  • 41.
  • 42. Referências A. Goben e R. Raszewski, “The data life cycle applied to our own data”, J. Med. Libr. Assoc. JMLA, vol. 103, no 1, p. 40–44, jan. 2015. C. Borgman, “Research Data: Who will share what, with whom, when, and why?”, 2010. C. Lee, S. Allard, N. McGovern, e A. Bishop, “Open Data meets Digital Curation: an investigation of practices and needs”, Int. J. Digit. Curation, vol. 11, no 2, p. 115– 125, jul. 2017. D. R. Harvey, Digital curation: a how-to-do-it manual. New York: Neal-Schuman Publishers, 2010. Digital Curation Centre, “Digital Curation Centre: because good research needs good data”, 2016. [Online]. Disponível em: http://www.dcc.ac.uk/. [Acessado: 02- ago-2016]. Editorial Nature, “Everyone needs a data-management plan”, Nature, 13-mar-2018. [Online]. Disponível em: http://www.nature.com/articles/d41586-018-03065-z. [Acessado: 10-ago-2018]. FORCE11, “Guiding Principles for Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable Data Publishing version b1.0”, FORCE11, 10-set-2014. [Online]. Disponível em: https://www.force11.org/fairprinciples. [Acessado: 13-ago-2017]. H. Chen, Y. Lin, e C. Chen, “Approaches to building metadata for data curation”, Int. Conf. Dublin Core Metadata Appl., p. 4, 2013. H. J. Nielsen e B. Hjørland, “Curating research data: the potential roles of libraries and information professionals”, J. Doc., vol. 70, no 2, p. 221–240, 2014. L. F. Sayão e L. F. Sales, “Algumas considerações sobre os repositórios digitais de dados de pesquisa”, Informação Informação, vol. 21, no 2, p. 90, dez. 2016.
  • 43. Referências L. F. Sayão e L. F. Sales, “Curadoria digital e dados de pesquisa”, AtoZ Novas Práticas Em Informação E Conhecimento, vol. 5, no 2, p. 67, jan. 2017. L. F. Sayão e L. F. Sales, “Dados de pesquisa: contribuição para o estabelecimento de um modelo de curadoria digital para o país”, 2013. L. F. Sayão e L. F. Sales, Guia de gestão de dados de pesquisa para bibliotecários e pesquisadores. Rio de Janeiro: CNEN/IEN, 2015. M. D. Wilkinson et al., “The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship”, Sci. Data, vol. 3, p. 160018, mar. 2016. National Science Foundation, “Planning data for researchers: information on writing a data management paragraph for NSF”, Research Information Services baseline, 2015. [Online]. Disponível em: http://www.ru.nl/research-information-services/data-management/planning-research/funder-requirements/nsf/. [Acessado: 13-ago- 2017]. National Science Foundation, “Planning data for researchers: information on writing a data management paragraph for NSF”, Research Information Services baseline, 2015. [Online]. Disponível em: http://www.ru.nl/research-information-services/data-management/planning-research/funder-requirements/nsf/. [Acessado: 13-ago- 2017]. Q. Schiermeier, “Data management made simple”, Nature, 13-mar-2018. [Online]. Disponível em: http://www.nature.com/articles/d41586-018-03071-1. [Acessado: 10- ago-2018]. R. C. G. Sant’Ana, “Ciclo de vida dos dados: uma perspectiva a partir da ciência da informação”, Informação Amp Informação, vol. 21, no 2, p. 27, 2016. R. G. Curty e J. Qin, “Towards a model for research data reuse behavior”, Proc. Am. Soc. Inf. Sci. Technol., vol. 51, no 1, p. 1–4, 2014. R. G. Curty, K. Crowston, A. Specht, B. W. Grant, e E. D. Dalton, “Attitudes and norms affecting scientists’ data reuse”, PloS One, vol. 12, no 12, p. e0189288, 2017.
  • 44. Obrigada! Dra. Ana Carolina Simionato - acsimionato@ufscar.br

Notas do Editor

  1. Reapraise
  2. No século XX houve um movimento na direção do fechamento do conhecimento patrocinado por grandes corporações no sentido de privar parte das pessoas do acesso ao conhecimento como forma de gerar receita financeira (KON, 2013) Irmãos Wright - patente