Tan sólo el nombre invitaba a la reflexión :»Open Data, atribución e impacto: Bootcamp THOR para jóvenes investigadores». Lo primero fue: soy investigador pero, ¿realmente soy joven? En un mundo como el académico puede no ser una pregunta válida a mis 34 años recién cumplidos, pero al juntar «atribución e impacto» con «Open Data» en un mismo título no pude evitar evocar aquellas conversaciones en las que muchos compañeros, entre cervezas y tapas, se empeñaban en contraponer al mundo académico y su afán por publicar con la forma de trabajo en sus nuevos colectivos colaborativos e «inteligencias colectivas». Al parecer, en mucho de esos espacios pareciera haber un sesgo muy marcado contra todo aquello que oliera a Academia que, en algunos casos, me hicieron sentir viejo. Por otro lado, me he sentido realmente joven al oír hablar a algunas figuras públicas del mundo académico de mi Venezuela natal. Esto ha ocurrido sobretodo cuando aconsejan hacia donde debería ir la investigación científica y se atreven, en algunos casos muy polémicos, a clasificar que trabajo es científico y cual no según criterios ya bastante «superados» según la filosofía de la ciencia.
Mucho de lo que acabo de escribir puede no sonarle a muchos de los compañeros del seminario e intuyo que puede ser a sus campos científicos: las ciencias exactas y las ingenierías. En mi caso, humanista y científico social, suelo encontrarme con complicaciones de este tipo todo el tiempo. Complicaciones y contradicciones a las que no escapo como investigador y que me han llevado, como pueden perfectamente constatar, a complicar más de la cuenta un simple post sobre un seminario tan interesante. Por esta razón, intentaré no hacer más guiños amenos e iré al punto sin profundizar mucho más en mi grata experiencia con el seminario. Pero no prometo nada: lo intentaré.
Lo primero. La presentación Open Science, why? estuvo muy buena. El conocimiento de las ponentes en el tratamiento de datos y las herramientas a utilizar dependiendo de nuestro interés fue bastante ilustrativo. Probablemente se notó, al ser quién más preguntas hacia al respecto, que eché en falta más usos de herramientas de tratamientos de datos cualitativos y usos de algunas de las herramientas. Me pareció muy poco tiempo de exposición el que le dieron a Xiaoli Chen, quién dio una perspectiva bastante interesante desde las ciencias sociales. Entiendo que Suenje Dallmeier-Tiessen fuera la expositora principal – quién además hizo una presentación impecable-, pero tampoco vi muchas dudas por parte de quienes ella mencionó era su público objetivo – investigadores de ciencias exactas e informáticos. A pesar de esto quedé muy satisfecho: mi tema de tesis trata la transparencia y el periodismo de datos y a pesar de todo lo que he leído al respecto, he aprendido con ustedes a cuestionar algunos aspectos del Open Data que estoy tratando en mi muestra.
También tengo que añadir que muchas dudas en torno al DOI, ORCID y repositorios alternativos a Git Hub fueron aclaradas. En particular pude constatar como las traducciones que en algunos artículos de publicaciones en revistas académicas españolas de impacto salen con un DOI distinto al del artículo en español, por lo que el DOI presenta un problema a la hora de valorar tu indice de publicaciones de un mismo artículo en varios idiomas. Esa es una información que es muy útil a tener en cuenta en el futuro.
Otra presentación muy interesante fue la de Laura Rueda, en particular en la elaboración de DOI con Figshare y Zenodo. En general, el uso de estas herramientas era desconocido para mí. En mi caso, ya he utilizado Figshare para asignarle un DOI a la tesis de licenciatura en historia.
Resumiendo, puedo asegurar que en mi caso ha sido muy útil el seminario, me ha planteado nuevas dudas en torno al Open Data y Open Science y me ha ayudado a descubrir herramientas muy útiles.
La exportación del DOI desde Figshare a DataCite y la sincronización con mi ORCID fue muy sencilla. Se actualizó el ORCID, aunque no lo hizo enseguida.