Según un nuevo informe de Clarivate y el Instituto de Información Científica (ISI), la información científica fiable depende de algo más que la escala o la transparencia. A medida que el volumen y la complejidad del registro académico global siguen aumentando, el informe advierte que los datos mal estructurados o inconsistentes pueden perjudicar la evaluación comparativa, la valoración y la toma de decisiones políticas.
por Oxford University Press
Para que la investigación se descubra, compare y evalúe eficazmente, los datos subyacentes deben ser limpios, estar estructurados de manera consistente y ser estables a lo largo del tiempo, según indica el informe. Sin esta base, las deficiencias en la calidad de los datos pueden dar lugar a indicadores de colaboración distorsionados, comparaciones engañosas y tendencias inestables.
El informe examina cómo la curación de datos deliberada, la categorización estable y los metadatos completos respaldan la Web of Science y su papel en el descubrimiento y análisis de la investigación. «Un buen análisis de la investigación… depende de datos validados y estructurados», afirma, y añade que los metadatos completos mejoran la interoperabilidad entre fuentes de datos complementarias.
Los orígenes de este enfoque se remontan a 1956 con el lanzamiento de Current Contents , que introdujo la indexación estructurada de la literatura científica mediante metadatos clave como autor, ubicación y palabras clave. A medida que los resultados y formatos de la investigación se han diversificado, ISI y Clarivate han adaptado sus sistemas para tener en cuenta las diferencias disciplinares en las prácticas de publicación y la cultura de la investigación.
“Para poder realizar comparaciones equitativas, es necesario tener en cuenta estas diferencias”, explica el informe, destacando la variación en la importancia de las revistas, las actas de congresos y los libros en las distintas áreas temáticas.
El informe también analiza la evolución de los sistemas de clasificación, buscando un equilibrio entre las categorías estables y jerárquicas y los enfoques más dinámicos y participativos que agrupan la investigación según características y patrones de citación comunes. Asimismo, destaca el trabajo en curso con el Centro de Estudios de Ciencia y Tecnología (CWTS) de la Universidad de Leiden para desarrollar estructuras temáticas más detalladas.
Más allá del descubrimiento, el informe analiza cómo se pueden alinear los datos estructurados con los marcos nacionales de evaluación de la investigación y las prioridades mundiales, como los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU, ayudando a conectar los resultados de la investigación con el impacto social.
En definitiva, el informe sostiene que los datos estructurados sobre la actividad investigadora son esenciales para obtener información fiable sobre la investigación. «Los datos estructurados, verificados e interoperables sobre la actividad investigadora no son una conveniencia, sino un requisito indispensable para una búsqueda, un descubrimiento y una evaluación fiables».