Bienvenidos de vuelta mi recuerdo.
Yo soy María Jiménez Boedo,
estoy en el departamento de
de Lógica y de Ciencias Políticas de la UNED.
O sea.
Y yo también formo parte del equipo encargado
de este proyecto.
Y bueno, hoy vamos a tener a una ponente
que va a dar una presentación de tener a Sabina León L.
Y es un placer para nosotros contar con ella.
Sabina Leonel es la directora de.
Estadios de las Ciencias de.
La Universidad que estudiar ciencias en autorales.
Alan Turing
ha trabajado también este tuto estadística.
Londres
ha trabajado también en experiencia en filosofía,
ciencias políticas y ahora trabaja en Berlín.
Escucharlo
de una asociación alemana, yo creo que va a hablar en nombre
de esta organización alemana hoy
en Sheffield.
Pues bien, ha trabajado
en la historia, filosofía, estudios
de la ciencia, biología
y actualmente está estudiando
las ciencias relacionadas con los datos,
sobre todo el impacto de los datos grandes y abiertos sobre el desarrollo
y las infraestructuras relacionadas y la construcción de semánticas.
Mailing
me dice.
También en el ámbito de la biomedicina.
World.
Ha recibido
muchos, muchos premios.
También forma parte
de la Academia Internacional de Filosofía de la Ciencia,
la Academia Europea y la Academia Nacional de la Biología.
También es la vicepresidenta de la Asociación
Europea de las Ciencias
Ella está a favor de la ciencia abierta
y también ha sido embajadora
de la Plataforma Abierta de Planificación de Ciencias
La Comisión Europea hoy va a presentar dos.
Va a hablar sobre los datos abiertos y grandes
para el desarrollo
Mi tema es Cuidado con las brechas, así que intentemos la palabra.
Sabina Muchísimas gracias.
Gracias, María. Gracias por la invitación a todos
a mí.
Estaba muy, muy interesada en todo este proyecto y todas las
y todas estas conversaciones que vamos a tener con expertos en esta área.
Pues bien,
como ha dicho María, yo no soy experta en el estudio del desarrollo,
pero espero que vaya a poder
aportar algunas reflexiones.
Vale, algunas.
Vamos a ver algunos de los temas que ya hemos visto antes.
Vamos a ver qué es lo que estaba ocurriendo
actualmente en la investigación académica.
Voy a hablar sobre la
diseminación de datos, cómo se están formando
el panorama actual, tratando de hablar sobre las dificultades
y los retos actuales en este en este sector.
Muchas
somos de.
Vale, bien, pues voy a resumir algunos de los puntos de partida.
Por ejemplo, cuál es?
Son las ventajas de las novedades de estos datos abiertos y grandes
de las ciencias.
Bueno, ya se han mencionado el anterior, el anterior debate.
A qué interés presentaciones?
Pues bien, en los últimos años, los anteriores años, muchas veces
no se divulgaba estos datos entre investigadores.
Múltiples.
Entonces, antes se ha divulgado más bien en forma
de publicaciones, pero ahora,
ahora la compartir entre investigadores cada vez
es más importante se están empezando a centrar también en este.
En este.
En esta forma de dividir los datos.
Entonces vemos una nueva situación.
Y. Hay nuevas fuentes de datos.
Y ahora esto se puede integrar mejor nuevos datos que provienen
de diferentes sectores, como el
como servicios de datos, por ejemplo,
de servicios sociales o comerciales.
Entonces, estos datos los podemos usar constantemente
todo el rato, una y otra vez para diferentes objetivos.
Y también podemos reducir la pérdida de estos datos,
que normalmente conlleva un coste muy alto.
Son. También hay una expectativa
de que se podrán utilizar por
herramientas automatizadas o semi automatizadas
para analizar estos datos.
Entonces las personas han
definido un
descubrimiento relacionado orientado de los datos.
Entonces también tenemos los sistemas semánticas
de los estándares que permite la movilidad de los datos. Son
Y luego.
Ahora vemos que
estos datos no solo ayudan a acceder o ayudar a personas que viven
diferentes lugares al conectarlos sino que también se
pueden integrar y entender por diferentes protocolos de datos.
Entonces dentro de las ciencias hemos visto que han aparecido
muchas instituciones nuevas en las formas de trabajo, también
relacionadas con los datos. Y yo creo que.
Es. Esto la sesión ha explicado muy bien.
Yo Entonces, por supuesto, esto ofrece llevarnos oportunidades.
De ver y.
Vemos la oportunidad de mejorar la relación
entre la ciencia y la sociedad y vemos que se ofrece una plataforma
en las que se puede ahora debatir qué es lo que se considera una ciencia.
Porque solo estamos, si estamos sólo centrándonos
en publicaciones científicas o qué es lo que se considera
algo de este, de esta categoría.
Y luego también mejorar la investigación
y las intervenciones hacia los Objetivos de Desarrollo
Entonces, cómo?
Cómo debería acreditarse lo de
los resultados, los datos?
Cómo se debería divulgar e.
Impulsar
las fuentes.
Y cómo conseguir?
O qué pasa con las personas que no quieren compartir los datos.
De Science Relationship.
Entonces,
el hecho de mejorar
la investigación y las intervenciones en este
tendría tendría diferentes ventajas.
Por ejemplo,
se podrían integrar
las fuentes de datos para producir indicadores fiables
y evaluar el impacto de las intervenciones.
Y también se podría ampliar el alcance de los métodos
científicos a grupos sociales y regiones geográficas
que hasta ahora no estaban bien representadas.
Esto en parte porque igual no teníamos la oportunidad de recuperar
estas áreas.
Entonces, todo esto suena muy bien
Y ahora voy a fijarme
en algunos de los retos relacionados
Entonces, por supuesto, también hay retos relacionados en este ámbito.
Y esto es aquí vemos un ejemplo de lo que se ha acosado la pandemia del xix
Estoy seguro que habrán escuchado alguna vez.
Y demandar ni crespones. Es
que la respuesta frente a la pandemia
ha dependido muchísimo de las iniciativas de ciencia abierta
y las nuevas formas de compartir y de divulgar datos.
Se ha enfatizado mucho que gracias a publicadores comerciales
se podía utilizar, por ejemplo, periódicos gratis con temporal.
Ha habido diferentes iniciativas
y plataformas de big data que han permitido
compartir todos estos datos de diferentes grupos de investigación.
Todo ha sido muy rápido, toda esta divulgación de información
con el fin de poder entender
esta enfermedad, este virus
mejor de esta.
Entonces, por supuesto, también.
Uno de estos objetivos también era el desarrollo
de las vacunas lo más rápido posible.
Entonces
eran audaces.
Vemos que ha sido muy, muy importante durante la pandemia
y una demostración
irrefutable del valor de los datos grandes y abiertos.
Pero bueno.
Es otra forma
de ver lo que nos ha aportado la pandemia
es fijándonos es
qué ha pasado con la investigación biomédica.
Medios de.
Porque hemos visto que ha tenido muchas ventajas.
Sin. Bueno, en primer lugar
hemos visto muchos problemas
técnicos a la hora
de compartir los datos, sobre todo cuando nos fijamos
en los datos que venían de servicio los de la primera línea de médicos,
de doctores, grupos de pacientes o personas con experiencia
que no tenían por qué ser expertos reconocidos en 1/2 de la biomedicina.
Esto es algo que se ha visto en el Reino Unido.
Y. De los diferentes institutos que han analizado.
Si el Reino Unido estaba preparado, estaba preparado para utilizar o si era
simple,
los investigadores podían llegar a aprovechar todos estos datos
para encontrar formas de hacer frente a la pandemia muy rápido.
Y los datos revelaron que todo era bastante catastrófico,
que con diferencia estaban lejos de poder integrar
todas estos sistemas, sobre todo a nivel de las instituciones públicas.
Y aquí vimos unas enormes brechas a la hora de
se redujo la capacidad de los investigadores
para reducir la curva de la pandemia en todo el país.
Y bueno, otra cosa que
también ha mostrado la
la pandemia es que muchas de las tecnologías
propuestas para rastrear eran muy caras.
Por ejemplo, muchas de los programas de los sistemas que se habían diseñado
para rastrear
la enfermedad eran muy caras y pocas eficaces.
Existen
ahora
Entonces, por ejemplo, esto no era eficaz
porque, por ejemplo, las personas que no tenían
acceso a teléfonos móviles o igual las personas mayores que no sabían
utilizar estas aplicaciones, sus teléfonos móviles
para rastrear el virus, pues no podían participar
y se veían excluidos En este ejercicio de recopilación de datos
y también algo que nos ha
demostrado la pandemia, es una falta de claridad
sobre cuáles son los derechos, cuáles son las obligaciones
relacionadas al reparto de estos de estos datos.
Entonces uno de los ejemplos que hemos visto
es una base de datos del SAT que se diseñó en 2008 y el objetivo
era ayudar a investigadores, divulgar datos
sobre la enfermedad, la influenza.
Va a haber tantas y.
Las particulares que tenía esta base de datos
en vez de que estuviera disponible para todo el. Mundo.
Ahora se trata de.
Las personas que accedían a esta base de datos.
Se tenían que subscribir a una serie,
a una lista de normas para poder acceder a estos.
A estos datos, por ejemplo, tenían que dar crédito o méritos
a las personas que habían obtenido estos datos.
Entonces, esto ha tenido mucho éxito.
Muchas personas han llegado a contribuir información
y contribuir datos
porque sabían que las personas tenían la garantía que las personas
que iban a utilizar estos datos se van a dar, que les iban a acreditar.
Su. O los iban a reconocer por haberse interesado los datos.
Entonces vimos que esto luego se
se volvió a utilizar más adelante en un sistema para el COBIT
y que tuvo mucho éxito en el primer año de la pandemia.
De hecho, se podría decir que fue una de las herramientas principales para
la investigaciones bien biomédicas en primer año de la pandemia,
pero en 2021 no el segundo año de la pandemia
Esta base de datos fue atacada
porque muchos investigadores pensaron que era bastante problemático.
Era muy problemático que. En.
Que no se podía simplemente acceder a todos estos datos,
entonces era más en que había que
criticaban el hecho de que habría que pedir permiso para hacer esto.
Se generó un debate que todavía hay polémica
en cuanto a esta plataforma de las que está.
También había otras de dates,
otras bases de datos que se han cantado como servicios alternativos,
pero esto al final muestra que hay muchas perspectivas distintas
en lo que significa los datos abiertos
y los datos grandes como i include.
Y esto se ve que todavía se está debatiendo
y que todavía no estamos muy seguro ahora en torno a la pandemia.
En mi blog.
Y otra cosa que a mí me ha preocupado mucho durante la pandemia
es ver un.
De. Un desconocimiento
de diversas fuentes de conocimiento y perspectivas
que podrían estar relacionadas a los datos.
Hemos escuchado mucho hablar sobre que la integración de los datos
integrar muchas diferentes perspectivas de muchas fuerzas
y eso está muy bien.
Pero lo que hemos visto durante la pandemia
es que ha habido muchos investigadores que han sido más bien conservadores
en cuanto a qué datos, qué datos consideraban fiables
y cuáles no y cuales se centraban y cuáles no?
Por ejemplo,
datos sobre la biología del virus se considera bastante fiable,
mientras que al principio de la de la pandemia igual
no se centraba mucho en integrar estos datos biológicos
con los datos socioeconómicos.
Por ejemplo,
ya dependiendo de si venían, procedían de las fundaciones públicas
o del sistema sanitario y esto se debía o bueno, fue bastante obvio
que en muchos ámbitos había una falta de herramientas
y entonces
para poder consultar y consultar diferentes comunidades
y diferentes disciplinas
entonces se veía que había una carencia en este sentido
y al mismo tiempo también
y la parte de gracias a que está
gracias a la paz.
La pandemia sí que vimos, por ejemplo,
que se estaban cogiendo cualquier dato de cualquier lado
donde se podía esto también.
No se observaban a veces las pautas éticas.
Y aquí también entra en el tema del feudalismo digital,
que las personas que se sentían tenían el derecho a
usar todos los datos que podían en parte
porque tenían una buena intención, ya que utilizaban
estos datos para el bien común.
Pero como se pueden imaginar, esto también conlleva muchos problemas
Entonces.
Se que.
Esto es un tema bastante problemático, aunque hay diferentes
perspectivas. Pero
las. Y luego también ha habido mucha
polémica sobre la gobernanza y el acceso a estos datos
a nivel transnacional, a través de a través de fronteras.
Y de al curso.
Y un tema a una preocupación central.
Por ejemplo, para Blue Kids Research
es el problema de la solidaridad transnacional.
Transform de no.
En por ejemplo, al pensar en cómo se transforma el conocimiento
que se adquiere de la integración y a la divulgación del big
data en los productos
en productos grandes, como por ejemplo vacunas y otros fármacos
en la pandemia.
Quedó muy claro que a pesar de la gran solidaridad
de todos los investigadores que estaban tratando de desarrollar
y de esas vacunas, había muy poca relación entre eso
y las vacunas que se han llegado a comercializar
Entonces esto
me lleva a a mi siguiente punto y quería hablar sobre
algunos de los retos que hemos visto con el del uso de los datos
en otros grandes y abiertos el BIG, el Open Data.
Entonces sí que hay diferentes
argumentos que se puede decir es también justificado.
Qué es lo que está pasando con el Big Data?
Es un tipo de vigilancia, es una monitorización. En.
Se está forjando herramientas para la vigilancia masiva
no regulada, comportamiento humano
tanto a nivel individual como comunitario.
Entonces, Luc
esto es un tema
problemático. Por supuesto.
Otra preocupación grande
es que hay muchas tecnologías y análisis de datos
en sí.
No son crisis.
Han ampliado ya las brechas existentes entre
habíamos visto que se han silenciado
nuestros conocimientos procedentes de otros entornos con pocos recursos,
y, por ejemplo, que
algunos investigadores que están investigando
algunos ámbitos más pequeños
o unas investigaciones pequeñas no son tan fiables.
Pero ese ha sido otro problema.
Y dentro de la investigación también ha habido preocupación en cuanto a qué
significa tener que centrarse tanto en la reutilización de los datos.
Y qué implica esto para crear nuevas áreas de datos.
Cuando se necesita.
Y también cuáles son las necesidades
no solo de la reutilización, sino que también hay que pensar.
O ver tan cómo.
Se mantiene la calidad de los datos con el paso del tiempo.
Como muchos
saben, esto es algo muy problemático para muchas bases de datos.
El pensar
esto que si tiene una fecha de caducidad, los datos y con el tiempo
van perdiendo fiabilidad, va cambiando la tecnología
y va cambiando las métodos de clasificación etc.
luego, por supuesto, también hay preocupaciones
en torno al EM en la investigación,
en cuanto a la fiabilidad de la tecnologías digitales
y la estandarización de los paquetes de
análisis estadístico, por ejemplo.
De expertise
y. Entonces
unas personas que han estado trabajando, por ejemplo, no se sabe si
lo que decían ellos era fiable o no,
y entonces también ha habido un tema.
Y seguimos.
También en el tema del fake news.
Entonces, por supuesto, también
hay datos fiables no fiables, falsos. Lo
Entonces también hay algunos intereses
de hacer pasar datos como si fueran datos fiables.
Entonces también. Esto también
entra en el juego también la responsabilidad
de las estadísticas nacionales en cómo?
Con el control de este asunto.
Entonces, junto con mi grupo de investigación de mi universidad,
me han preguntado como pasa uno de pensar de ICC
sobre finales del Open data de la teoría de la teoría
a algunos de los problemas más prácticos que surgen en la práctica.
Por un lado, no existe la idea de que el usar estos datos
puede abrir nuevos espacios, puede desafiar lo tradicional
en los canales de comunicación y las
estructuras de poder,
e incluso puede fomentar la participación desde abajo. A.
La participación de personas
que no han tenido tan buena representación hasta ese momento.
Pero al mismo tiempo, también existe una preocupación justificada
que el fiarse de estos datos podría
aumentar el conservador, el conservadurismo podría
empeorar los perjuicios
puede empeorar la explosión
o puede acabar en discriminación
y en mayor desigualdad. De.
Entonces en uno de los ejercicios que he hecho cuando trabajaba
junto con la Comisión Europea estos últimos tres o cuatro años.
Voy a estar.
Este pensar cuáles serán los problemas de las personas
que querían contribuir datos a los esfuerzos de investigación.
Y entonces,
por qué algunas personas querían?
Porque algunas personas pueden aportar datos de forma tan fácil,
mientras que otros no.
Entonces,
a veces hay una sensación falsa de que simplemente porque tengamos
datos, acceso libre al Internet, todo el mundo puede contribuir libremente.
Pero no, eso no es así.
Y esto lo hemos visto que no es así en estas investigaciones,
en otras colaboraciones, que hemos hecho los diferentes países,
como en África, en partes de Latinoamérica, etc.
Entonces
lo que hemos visto
es que el sistema académico hay problemas muy gordos
en cuanto a la evaluación de la investigación de las investigaciones
y cuando alguien trata.
De saber.
De aportar estos datos o contribuir los datos
para que lo entiendan otros a otras personas, pues
al final
se les penaliza a estas personas.
Si por hacer esto y esto,
por supuesto, había que hacerlo bien.
Y luego también tenemos un entorno de investigación
entonces aquí es importante recordar de conocer diferentes métodos
de datos de investigación.
Por supuesto,
actualmente se están centrando mucho en las medidas cuantitativas
Y esto viene a costa de las observaciones.
Las observaciones cuantitativas
que siguen siendo siguen siendo un elemento
muy importante para análisis cuantitativo
y bueno, es muy difícil
para personas que están tratando de transmitir datos cuantitativos
de cosas.
Y, por supuesto, también hay muchos costes y responsabilidades
relacionados con hacer que estos datos estén disponibles
y que sea un recurso de hecho, normalmente es un ejercicio
bastante caro, de muchas formas,
muchas instituciones no tiene la oportunidad.
Los recursos de hacerlo y no creo que sea una casualidad
que por lo menos el ámbito de la biomedicina.
Data de la.
Mayoría de las bases de datos que
están en el norte global
y lo lideran o lo llevan, lo gestionan instituciones públicas
que tienen mayor presupuesto.
Entonces ahí también
hay muchos problemas con las habilidades
y la formación necesaria para que las personas puedan trabajar con
los datos y que pueden trabajar con datos de formato, con cuidado
y de forma que puedan hacerse sus propias preguntas a los datos
que están gestionando.
También hay muchos muchos temas en relación
con los regímenes de propiedad intelectual de los datos,
y aquí se aplican también diferentes marcos legislativos. Que
son esos.
Entonces igual a unos datos son para la institución
y en función de cada país,
a saber, que eran diferentes marcas legislativas.
Mi discurso en particular International Sanders.
Entonces hay que tener mucho, mucho cuidado con esto.
Y luego también sabemos que está financiado por institución.
Igual esa especie en particular también tiene sus normas particulares,
la divulgación de los datos y la propiedad de los datos.
Entonces hay muchos temas de propiedad intelectual a tener en cuenta.
En son, en su forma discreta.
Y todo esto crea mucha, mucha confusión
y muchos problemas para los diversos investigadores.
Luego también hay muchas preguntas, muchos temas
alrededor de
la semántica de los datos, es decir, la forma en las que se clasifican
y las y la terminología.
Y muchas veces, qué tipo de idioma o lenguaje se utiliza para
para divulgar estos datos, sobre todo en Occidente.
Actualmente ya hemos aceptado que el inglés
es el idioma oficial para la divulgación de los datos,
pero por supuesto, también es muchos datos en tratar de
divulgar información sobre cultivos
en países africanos
y los que hemos visto de que la traducción de
de datos y de investigación.
Estos países también tienen sus problemas
porque a veces se pierden
pequeños matices, pequeños datos a la hora de hacer esas traducciones.
Luego están temas éticos, problemas éticos, el tema de los recursos.
Y. Luego también hay.
El discrimine.
Asunto relacionado con la desigualdad
de estos investigadores.
Pues qué
titula un espacio público a la discusión
para que las menciones This
is this light a ese buen título soy yo, Astarita, admitida.
En esta diapositiva.
Sólo quería mostrarles.
Los activos que.
Hay. Perdonad, espero que me hagáis bien en esta diapositiva.
Quería demostrarles un estudio que indicaba que hace unos años
se buscaba clasificar
y no hacer una lista, sino clasificar
los tipos de repositorios
de datos y servicios de datos
que utilizaban o que deberían conocer los
que trabajaban en ciencias de sobre plantas
Y como véis,
son muchísimos los tipos de recursos diferentes, lo que dificulta,
por supuesto, para los que están trabajando en el campo
la comprensión de este paisaje de datos tan complejo.
Por tanto, los alumnos que entraban en este espacio por primera vez
estaban muy confusos.
Yo llevo trabajando con esto muchos años.
Y. No logro estar al día, estar al tanto de lo que está pasando.
La mayor parte de las veces
es una situación en la que tenemos que confiar en
diferentes colaboradores para intentar seguir al día
al corriente de todo el conocimiento.
Por supuesto, también hay problemas o retos,
mejor dicho, de gobernanza, sobre cómo se gestionan estos datos
me gustaría mencionar algunos de los asuntos relacionados
con los datos abiertos y justos
que deben ser accesibles operable y reutilizable.
Son principios muy populares
y, por supuesto, muy importantes a la hora de pensar en
lo que significa compartir datos Pero una de las cosas que nos
ha preocupado.
Y. Que nos han subrayado muchas personas
es el hecho de que, a pesar del acrónimo que significa justo,
hay muy poca relación entre lo que significa operar de
forma ética y responsable y lo que realmente se hace,
no es una consideración que esté incluida en los principios.
Phipps Y como ejemplo, este es un proyecto en el que colaboramos,
que busca
producir conjuntos de datos
sobre diferentes cultivos, pruebas
con unos cultivos que se cultivan en todo el mundo.
Esto se encuentra cerca de Lagos, en
cerca de Nigeria.
Son las raíces de una planta muy importante para la alimentación.
Están analizando diferentes tipos de raíces
para poder diseminar estos datos que producen por todo el mundo
y así poder comparar estos datos
y aplicar los conocimientos sobre
mejores cultivos, el tipo de desarrollo de estas plantas
cuando están expuestos a diferentes climas también, que es muy importante
Esta labor
se realizan a menudo a través de libros estandarizados
que permite que los técnicos recopile datos directamente en el campo
conforme están realizando las pruebas y que exporten los datos
directamente a sus servidores locales en Nigeria, que a su vez
se vuelcan de forma más o menos instantánea
y se diseminan en los bases de datos internacionales.
Esto posibilita que los datos viajen por todo el mundo
a un montón de institutos e instituciones
en todo el mundo que están realizando investigaciones,
además de universidades, organizaciones internacionales como
la de agricultura, la
extractivistas.
Y también al mundo tecnológico de la agricultura.
Pero uno de los problemas de buscar
que se compartan datos a esta escala es que por un lado es muy importante
pensar en los datos de los cultivos como un bien común,
como algo que es muy importante que los investigadores puedan actual
acceder, porque así comprenderán
mejor cómo se puede sobrevivir el ser humano en nuestro planeta.
Pero por otro lado, esto las bases de datos
es muy difícil dentro de estas infraestructuras
reconocer los derechos de los grupos indígenas y de los
que hacen los cultivos a nivel local, que son los que producen
las variedades de los cultivos que se van a analizar y medir
Y luego todo este conocimiento que se transfiere
a las bases de datos emana de estas personas.
Muchas veces se intenta incorporar este conocimiento a bases de datos
en las comunidades.
Pero.
Por lo general
es algo que se está quedando muy atrás en los esfuerzos.
Y se prima el diseminar al máximo posible
y no ayudar a las poblaciones indígenas,
lo que significa que las personas que participan en producir las plantas
y que las recogen, básicamente están siendo explotados por empresas
que aprovechan estos datos más tarde para producir
fertilizantes y semillas que se van a comercializar.
En a.
Las personas que han ofrecido gratuitamente sus conocimientos.
Y también es importante conocer hasta qué punto
los datos que se producen a través de instrumentos agrícolas realmente se
están utilizando en las granjas, en las explotaciones agrícolas.
De cuáles son?
Por tanto, la pregunta es
vale la gobernanza de datos es importante, pero para quién?
Quién participa en estos datos y quién establece?
Establece las normas
A modo entonces de conclusión simplista,
hay una visión bastante simplista sobre la investigación
en la que se piensa que todo versa sobre la transparencia
y que lo mejor es hacer que los elementos de
una investigación sean lo más accesibles posibles.
También hay una idea que gira mucho en torno a la transformación digital.
Es un fenómeno innovador.
Y el Internet, por ejemplo,
es una de las herramientas clave que podemos usar para hacer investigación.
Se tiene también la idea de que son investigaciones buenas
y que el hecho de hacer disponibles el contenido hace que sea mejor
el contenido porque hay más material disponible.
También se mejoran las condiciones de los investigadores.
Se tiene también la idea de que las investigaciones intensivas de datos
son globales,
que pueden alcanzar a todo el mundo y de que hay interconexiones
y de que se puede aportar habilidades en formación
y que no importa dónde estén, dónde se radique cada uno.
Y también se tiene la idea de que la investigación
intensiva de datos puede facilitar la equidad
en la investigación y en la producción y el consumo de sus resultados.
Pero no es así.
Lo que hemos encontrado en nuestras investigaciones,
y yo creo que hay un punto de vista alternativo que podríamos adoptar,
que es el hecho de que la investigación intensiva de datos
no versa sobre tanto sobre dar acceso abierto a todo,
sino garantizar que los datos se utilicen de forma responsable
y de hecho, el tener acceso a los datos puede ser bastante dañino o
bueno, bastante poco útil,
salvo que se
tengan las herramientas necesarias la infraestructura, la gobernanza,
y el apoyo administrativo para su buen uso.
Y además, respecto a que lo único importante
es el dato, son los datos que se pueden digitalizar.
Creo que es importante replantearse esta idea.
Hay muchos diferentes tipos de experiencia
de conocimientos que son más difíciles de digitalizar
que, por ejemplo, unos datos de secuenciación genómica.
Para mí no es evidente
y de hecho creo que no es así,
que estos datos sean más relevantes para la investigación. Sí.
Yo por eso creo que hay que tener mucho cuidado
y creo que también hay que reconocer el hecho de que
la investigación intensiva de datos es buena para algunos,
pero no para otros.
Hay muy pocas soluciones que sirvan para todos
y creo que cuando hay mucha gente que trabaja en el mundo de los datos,
ellos aceptan que no hay una forma, digamos neutra,
de diseminar la información. Los datos.
Cuando se desarrollan infraestructuras de datos
casi siempre se está haciendo juicios de valor
y se está tomando decisiones
sobre lo que consideremos que son datos prioritarios y fiables.
Y también se piensa en el público meta y el uso que se
le va a dar a los datos
antes.
Y dada esta realidad, es importante hacer estos juicios de valor
y tomar estas decisiones de forma explícita para que
no haya problemas de falta de equidad
y de injusticia en la recopilación de datos.
Y mientras muchas soluciones
intensivas de datos tienen un impacto global, a menudo
tenemos que intentar buscar soluciones locales.
Y esto significa
entender que usuarios se han visto privilegiados
por una solución concreta y hacerlo de manera transparente.
Creo que es importante este punto
al hacer que estas infraestructuras sean más fiables
hace que la gente que las está accediendo
sepan para qué se van a usar y para quién son
Y luego, más allá de pensar en la equidad como un resultado obvio
e inmediato de las infraestructuras y del compartimiento de datos.
Es importante pensar en la justicia,
en hacer una investigación empírica sobre los objetivos de investigación
y cuáles van a verse más beneficiadas por la solución
y cómo poder lograr un equilibrio en las soluciones.
Podría decir algo más
porque tengo más diapositivas, pero puede ser
buen momento parar para poder debatir.
Muchas gracias por prestarme atención
personal.
Sabina.
Muchísimas gracias, Sabina.
Hola! Bueno.
Bueno, pues ahora vamos a abrir un poco
el turno de palabra
para que los miembros del público puedan compartir sus observaciones
y preguntas.
Creo que tenemos una pregunta.
La de Alex más arduo es una pregunta nueva, verdad?
No es la misma de antes.
Vale, pues adelante, Alex, puedes plantearla
Muchísimas gracias y gracias, Sabina.
Gracias por
este enfoque tan amplio, tan matizado.
Has abarcado muchísimo en muy poco tiempo y eso me suscita
muchísimas reflexiones muy interesantes.
También para los del mundo académico, de los que trabajan en el sector
y los alumnos también.
Si tuviera que centrarme en un solo, en una sola reflexión.
Y es así, lo que tengo que hacer hacia el final.
Me ha impresionado mucho
tu forma de resumir algunas de las recomendaciones de lo que
tenemos que intentar priorizar
y los enfoques que deberíamos tener.
Yo me preguntaba. Tú.
Has hablado de la igualdad?
Pero cómo se hace un equilibrio en la atención entre la equidad
en la producción y el consumo de la investigación?
Y este acceso tan abierto
cómo se equilibra esto con
el hecho de simultáneamente garantizar
que los que lo hacen tienen realmente la capacidad
y la infraestructura de gobernanza para garantizar su uso responsable.
Ahí yo creo que hay una tensión muy importante
y ha subrayado la justicia,
el ser justos como una forma de
equilibrar estos dos elementos.
Pero me gustaría
que me dijeras algo más, porque yo no lo veo del todo claro.
Dices que con justicia se conseguiría, pero creo que es algo difícil
y yo no sé cómo se podría conseguir este equilibrio.
Pues sí, por supuesto. Gracias, Alex.
Esta pregunta es totalmente clave y estoy de acuerdo.
Es realmente difícil.
El. Decir qué significa la justicia en la práctica
ante este tipo de recursos, pero mi enfoque
y la forma en la que yo he empezado este debate en mi trabajo
es pensar qué significa la justicia a la hora de desarrollar
especificación técnicas en el compartir datos y el usar datos.
O sea que más allá de externalizar el concepto de justicia,
es decir, bueno, va sobre condiciones sociales generales.
De momento.
Es decir, el momento previo a la llegada de los datos a un sistema.
Y luego después pensar en cómo se utilizan los datos.
Al final creo que es el espacio intermedio entre esas dos momentos.
El hecho de procesar los datos que nos interesa, el
realizar decisiones sobre cómo se estructuran la infraestructura
de datos para utilizar ciertos datos y otras no?
Creo que es aquí donde surgen los aspectos más clave
y creo que para mí uno de
los grandes desafíos es trabajar con muchos colaboradores científicos
y pensar mucho en mucho detalle sobre qué significa una decisión justa
en estas decisiones muy técnicas, muy concretas,
que se hacen durante la investigación.
Ahora no voy a entrar en detalle en esto
porque tardaría demasiado, pero tengo una publicación
que no me importaría nada compartir con vosotros, en el que exploramos
el concepto de justicia en el reutiliza
reutilización de datos de medios sociales, redes sociales.
Creo que muchos habéis comentado este reto, no?
Porque por un lado tenemos un conjunto de datos de
aportaciones muy relevantes que proceden de las redes sociales
y por otro lado tenemos el gran reto.
Pues primero ético, porque esta gente
no necesariamente está de acuerdo o consiente al hecho
de que se utilicen su información para compartir,
aunque los fines sean buenos y también problemas científicos, retos
científicos, porque los científicos
a menudo les cuesta contextualizar los datos.
Este tipo de publicaciones de datos
hay que intentar entender cómo se interpretan los datos.
Qué quería decir esta persona
cuando ha dicho, por ejemplo yo no puedo respirar, no por ejemplo.
He gastado en.
Este estudio que yo he realizado, hemos buscado el entender
qué puede hacer la gente a la hora de diseñar su estudio y su investigación
para pensar en cómo mejorar la situación,
porque siempre va a haber tensión.
Es cuando utilizamos los datos siempre y no queremos directamente
dejar de utilizarlos por ese hecho, porque el hecho de tener
fuentes de información puede salvar vidas para una comunidad entera.
Pero creo que seguir atentos a las condiciones
en las que lo hacemos es súper importante.
Y hay otro aspecto bastante relevante que ha surgido bastante
en nuestro trabajo con investigaciones en el norte global,
y es el hecho de que, como mucha gente le está costando saber
dónde almacenar sus datos y en qué tipo de soluciones de la nube
utilizar, si existe la tendencia de preocuparse,
qué tipo de base de datos utilizar, pero se propagan menos por quién
va a almacenar estos datos y quién va a tener control sobre los datos
y sobre los recursos.
En un mundo donde lo más económico es lo que se utiliza.
Muchas veces ha habido corporaciones muy grandes y malas en,
por ejemplo, Google Amazon que almacenan estos datos.
Por lo tanto, es importante
plantearse qué podemos hacer para solventar este tema
qué podemos hacer
para utilizar servicios que existen pero son algo menos inmediatos,
pero que aportan algo más de protección a los datos.
Uno es el concepto de Stew Hardin, que puede ser muy interesante.
Yo podría hablar y hablar al respecto, pero creo que en mi caso,
pensar en lo que podemos hacer caso a caso
es lo más importante para mejorar la situación,
porque no creo que se pueda solventar así como así, pero sí intentar
tener en cuenta las tensiones en todo el estudio Eso es importante.
Y otro ejemplo muy rápidamente que puedo daros
en la investigación biomédica.
Hay muchos datos ahora mismo sobre.
Y se piensa mucho en.
Para hacer
un estudio intensivo en datos, quién tiene que acceder a estos datos?
Porque muchas veces así los datos. Que
veo. Son accesibles sólo a las personas relevantes,
porque muchas veces no se necesita tener datos
al acceso a los datos de agregado,
sino se tiene que poder responder a preguntas muy concretas.
Y así los que utilizan la base de datos pueden utilizar un algoritmo
en todos estos datos para dar una respuesta fiable,
sin que las personas que la utilizan tengan que utilizar todos los datos.
Así, los datos no salen de ese espacio.
Entonces, para situaciones, por ejemplo, como el ámbito agrícola
que he utilizado donde se subestiman
los problemas éticas de compartir estos datos,
algunas de las soluciones podría ser muy interesantes.
Es súper interesante y me gustaría responderte solo muy rápidamente
porque estaba pensando en Iñigo y lo que ha dicho delante es que él
representa Oxfam y.
Ha. Dicho que hoy,
no sé cómo decirlo,
Hay gente que está
trabajando los números y sólo basta con hacer la pregunta más adecuada.
Pero entonces hay un problema de transparencia, de accesibilidad,
Por eso es bueno tener, digamos,
organizaciones de terceros, sectores que estén pendientes,
que puedan acceder
y que garanticen que estos datos están interpretando correctamente.
Sí, gracias. Estoy totalmente de acuerdo.
Y es que creo que para mí hay un ámbito tercero
que no he mencionado y que es el más importante,
y es cómo se interpretan las instalaciones de diálogo
y de consulta,
porque es muy importante
trabajar de forma transdisciplinar.
Hay que tener gente con experiencia en todos los ámbitos,
pero que no sean necesariamente profesionales en este campo.
Eso es fundamental.
Es, por supuesto, el caso en la investigación de la pandemia
que hemos dicho antes los cuerpos de pacientes,
los médicos que estaban en primera línea esto ha sido crucial
y se ha utilizado muy poco porque simplemente no había estos
espacios que estuvieran dispuestos a conectar a las personas entre sí.
Creo que de todas formas es un ámbito muy importante.
Gracias.
Y bueno, muchas gracias.
Si me no os importa que os robe un par de minutos más
porque hemos empezado un poquito tarde.
Hay una pregunta más que nos han mandado por el chat.
Lo ha enviado Leire, que creo que tienen problemas con el micro.
Y bueno, dice, es una charla muy interesante.
Gracias.
Estamos pensando sobre todo en los alumnos que buscan
datos de calidad.
Hay alguna herramienta que les permita medir la calidad de los datos en
diversas dimensiones, algo parecidas
a las meta revisiones y metaanálisis
para evaluar la calidad de las evidencias empíricas.
Pues es una pregunta muy buena y lamento decir que no la hay.
Esta sería la respuesta corta.
Hay diferentes herramientas que se desarrollan en diferentes ámbitos,
pero no hay un método universal y casi todos
los expertos en calidad de datos estarían de acuerdo conmigo.
Hay herramientas muy útiles en
ámbitos concretos que permiten evaluar la calidad de los datos,
pero pienso que uno de los criterios que yo suelo utilizar para,
por lo menos tener una primera impresión
de cuando abordo una infraestructura por primera vez,
hay que fijarse en el cuidado, en el que
con el que se han contextualizado los datos. Y.
Por lo general
no estaré nunca contenta con los conjuntos de datos
en los que lo único que puedes acceder es a los datos directamente.
Por ejemplo, un conjunto de mediciones o de medidas.
Eso a veces ocurre
porque es lo que necesita la gente o porque solo tenían estos recursos,
pero hace que sea muy, muy difícil plantearse
si los datos son fiables o no, o si son de calidad o no, porque para
para pronunciarse al respecto hacen falta metadatos,
hace falta información sobre quién ha producido los datos
y mejor todavía, información sobre cómo se han procesado esos datos
desde que se insertaron en una infraestructura concreta.
Por eso pienso que una señal muy buena de
si los datos son fiables y de calidad consiste en saber si se puede definir
información sobre de qué van esos datos, cómo se recopilaron
y cómo se han procesado y organizado en función
de qué criterios y con qué objetivos.
Los que te dan acceso a esos datos que buscaban conseguir.
Yo creo que eso sería un punto de partida muy útil.
Vale, muchas gracias.
Gracias, Sabina,
por esta intervención tan maravillosa
Nos has dado mucho en lo que pensar. Y.
Yo es que no tengo la opción de aplauso.
Pero bueno, muchas gracias por escucharme y yo
estaré encantada de hablar con la gente.
Si quieren hacerme cualquier pregunta, gracias.
Pues muchísimas gracias de nuevo.
La palabra a Tatiana.
Llega.
Sí, bueno, ha sido superinteresante
y como dices, nos ha dado muchísimo en lo que reflexionar.
Para cuando acabe el proyecto tenemos mucho que leer, mucho en lo
que pensar sobre otros proyectos y otros trabajos con datos.
Así que gracias por todo ello.