Curso: USO DE LAS HERRAMIENTAS 2.0 PARA LA DIFUSION Y VISIBILIDAD DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA
SESIÓN: Como comunicar y diseminar información científica en internet para obtener mayor visibilidad open access, data sharing y ciencia 2.0
GUIA DE CIRCUNFERENCIA Y ELIPSE UNDÉCIMO 2024.pdf
Como comunicar y diseminar información científica en internet para obtener mayor visibilidad open access, data sharing y ciencia 2.0
1. Curso: USO DE LAS HERRAMIENTAS 2.0 PARA LA DIFUSION Y VISIBILIDAD DE LA INVESTIGACION CIENTIFICA SESIÓN: Como comunicar y diseminar información científica en internet para obtener mayor visibilidad: open access, data sharing y ciencia 2.0 • Daniel Torres Salinas (Grupo Ec3. Universidad de Navarra) torressalinas@gmail.com • Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) 31 de Mayo de 2010 – Madrid 5 horas
2. # ¿Qué vamos a aprender en este curso? # 1 C Principales tendencias en comunicación científica en internet y su potencialidad para aumentar nuestra visibilidad. Nos centraremos en: Una introducción general El acceso abierto a las publicaciones El data sharing La ciencia 2.0 Esta publicación nos servirá como ejemplo. 2. Parte práctica de herramientas y aplicaciones para diseminar resultados y publicaciones científicas torressalinas@gmail.com
3. # ¿Porqué es necesario un curso como éste? # 0 C Webelievethattheresearchcommunityisripefor a revolution in scienticcommunication and thatthecurrentgeneration of scientistswillbetheonetopushit forward. Thesescientistshave a natural abilityto do science in anelectronicenvironmentwithouttheneedforprintedpublicationsorstaticdocuments and, in fact, can feel quite limitedbythetraditionalformat of a publication. Perhapsmostimportantly, theyappreciatethatthesheeramount of data and thenumber of publicationsisprohibitivetothetraditionalmethods of keepingcurrentwiththeliterature. (Fink and Bourne, 2007). torressalinas@gmail.com
4. #1 La comunicación científica en la actualidad torressalinas@gmail.com
5. # Intro # 1 C NYAS: You have called the Web "the ultimate global collaborative medium" and science "the ultimate global collaborative pursuit.“Hannay: Yes, that's one of the reasons why I decided to work on the Web in science. Tim Berners-Lee originally considered the Web a scientific communication means. But, ironically it hasn't been scientists and the research community pushing the Web to its limits. HannayPublishing Director, Web Publishing, Nature Publishing Group
6. # Los canales de comunicación científica # 1 Cafeterías universitarias, e-mail, teléfono [interpersonal, privado] Web 2.0: blogs, facebook, twitter. [sin Peer Review, interpersonal, público] Informal Congresos [Peer Review, interpersonal, público] Repositorios autoarchivos preprints Data Sharing Data Banks Artículo Científico [Peer Review, Público Final, Especializado] Formales Libros y monografías Obras de referencia torressalinas@gmail.com
7. # ¿Qué canales utilizan los científicos? # 1 ¿Significa esto que internet no es importante? torressalinas@gmail.com
8. # ¿Cómo buscan los científicos? # 1 • Several of the researchers describe themselves as “lazy,” alluding to the fact that they do not bother to get a journal article if it is unavailable in electronic form. This is primarily because they have become so used to information being just “a click away (Haglund,2008) • Personally the way I work, I mean in the old days we used to go to the library, and people used to go Saturday morning or whatever to the libraries and go through the journals […], now this doesn’t happen any more, we have the electronic information (Fry et all., 2009) • “If I can't get it right away online, I don't read it," said a chemist at Science Online 2010. (Names omitted to protect the guilty!) • For many researchers, especially in the sciences, Google is the first choice for information—all kinds of information. Only a few of the researchers have knowledge about Google Scholar. The researchers use a relatively limited amount of sources, a few subject specific databases (Haglund, 2008) torressalinas@gmail.com
9. # ¿Dónde buscan información los científicos? # 1 torressalinas@gmail.com
11. # Las herramientas de los científicos según los científicos # 1 1. CASOS ANALIZADOS Los propios científicos nos dicen que servicios y fuentes de información usan nos puede ayudar a orientarnos en la formación que debemos dar a los usuarios. Dedicado a CIENCIAS DE LA VIDA, Grupos encuestados: Animal Genetics and Animal Disease Genetics; Transgenesis in the chick and development of the chick embryo; Epidemiology of Zoonotic Diseases; Neuroscience; Systems Biology; Regenerative Medicine 2. RECURSOS BIBLIOGRÁFICOS 2.1. Pubmed, Biomed Central, Google Scholar, Google 2.2. Portales específicos: Wiley, WoS, ScienceDirect 2.3 Otros recursos mencionados: Citesser, Arxiv 2.4. Mencionan como software bibliográfico: Ednote y Zotero 3. RECURSOS ON-LINE 3.1. Portales de revistas importantes: Nature, Science, New Scientist 3.2. Portales de Instituciones: Welcome Trust, EuropeanBioinformaticsInstitute, … 3.3. Portales específicos disciplina: NCBI, OMIM, OMIAN 3.4. Portales comerciales: Rochen, Sigma, Invitrogen torressalinas@gmail.com
12. # Las herramientas de los científicos según los científicos # 1 4. OTROS RECURSOS WEB Y WEB 2.0 4.1. Enciclopedias: Wikipedia 4.2. Escritorios On-line: Google Docs 4.3. Mensajería: Skipe, Twitter, MSM 4.4. Imágenes: Google Images, YahooImagesSearch, Picasa 4.5. Otros: Google Earth 5. KEY ISSUES DEL ESTUDIO 5.1. Google aparece como herramienta fundamental en búsquedas bibliográficas 5.2. Los portales de revistas son muy empleados y bien considerados 5.3. Se piensa que se debería compartir toda la información On-Line 5.4. Open Access se percibe positivamente 5.5. La falta de tiempo es el factor más importantes a la hora de usar la 2.0 5.6. La mayor de los recursos se descubren por recomendación de colegas 5.7. Uso muy limitado de las Redes Sociales en el lugar de trabajo 5.8. No tienen ni idea de lo que es la Cloud Computing torressalinas@gmail.com
13. # Pilares de la e-ciencia # 1 E-CIENCIA DATA SHARING REPOSITORIOS CIENCIA 2.0 torressalinas@gmail.com
14. # Pilares de la e-ciencia # 1 torressalinas@gmail.com
15. # Los modelos de comunicación científica. ANTES # 1 torressalinas@gmail.com
57. # Directory of Open Access Repositories (DOAR) # 2 torressalinas@gmail.com
58. # Open Access e impacto ¿Aumenta o no? # 2 torressalinas@gmail.com
59. # Open Access e impacto ¿Aumenta o no? # 2 torressalinas@gmail.com
60. # Open Access e impacto ¿Aumenta o no?. # 2 torressalinas@gmail.com
61. # Ejemplo, pasos a seguir para dar acceso abierto a un trabajo # 2 1. Me aceptan un paper en el Profesional de la Información Torres-Salinas, Daniel; Jiménez-Contreras, Evaristo. Introducción y estudio comparativo de los nuevos indicadores de citación sobre revistas científicas en Journal Citation Reports y Scopus. El profesional de la información, 2010, marzo abril, v. 19, n. 2, pp. 201-207. 2. Compruebo política OA de la revista torressalinas@gmail.com
62. # Ejemplo, pasos a seguir para dar acceso abierto a un trabajo # 2 3. Lo cuelgo desde diferentes lugares. Puertas de entrada al documento Página grupo Repositorio temático Revista científica también lo da en OA Página personal EL OBJETIVO ESENCIAL ES QUE EL PAPER SEA RECUPERABLE EN INTERNET A LO QUE DESPUÉS HABRÁ QUE SUMAR LAS BBDD. torressalinas@gmail.com
63. # Difusión según depósito # 2 Google scholar Otros motores Web Site Google Recolectores Repositorio Repositorio Poca gente te buscará aquí Sin embargo te garantiza estar aquí en condiciones óptimas torressalinas@gmail.com
69. # Prefacio # 3 "Reanalysis is a direct measure of utility to other researchers, which is the basis for reputation and for a high level of citation. So there is potentially value in Analyses looking at the accessibility of data, the adequacy of metadata and protocols, and the reproducibility of specific results. Such studies—if transparently and responsibly conducted—can be more useful in guiding excellent research practices than any number of standard-setting documents because they directly demonstrate the effects of data formatting, accessibility and precisely described decision making on other researchers' ability to use the published results and data."
70. # Definición # 3 ¿Qué son los datos de investigación? By "final research data", we mean recorded factual material commonly accepted in the scientific community as necessary to validate research findings. Final research data do not include laboratory notebooks, partial datasets, preliminary analyses, drafts of scientific papers, plans for future research, peer review reports, communications with colleagues, or physical objects, such as gels or laboratory specimens. NIH RAW DATA || FINAL RESEARCH DATA || PRIMARY DATA torressalinas@gmail.com
71. #¿Qué es el data sharing? # 3 ¿Qué es el data sharing? ”Acción de compartir con otros colegas los ficheros de datos, generados durante el curso de una investigación. Si trabajas en medicina, por ejemplo, consistiría en poner en línea para descarga todos los datos, convenientemente organizados, de los pacientes que han participado en un ensayo” ¿Cómo se comparten los datos? • A través de repositorios públicos (DATASETS) • A través de publicaciones/revistas científicas • Peer to peer • Medios no públicos [data centers o data enclaves] torressalinas@gmail.com
72. #¿Qué tipo de datos? # 3 Experimentales - Generales por equipos de laboratorio. Suelen ser reemplazables y caros - Ejms: Secuencias genómicas, cromatografías, etc… Modelos o simulaciones. - Generados por modelos, el modelo y los metada (inputs) es lo más importante Observacionales - Reproducibles, capturados en tiempo real, irremplazables - Ejms: datos de sensores, encuestas, telemetría, Neuroimagénes Datos derivados. - Surgen de la combinación de raw data y otros datos - Bases de datos en 3D, Data mining torressalinas@gmail.com
73. #¿Qué tipo de datos?. Ejemplos de los formatos. # 3 torressalinas@gmail.com
74. # La pirámide de los datos # 3 Los datos como información ● Publicación Colaboración entre científicos Los datos como objeto de investigación Visualización, manipulación, interpretación etc.. ● Almacenamiento, data curation, normalización Enriquecimiento de los datos ● Almacenamiento primario ● Almacenamiento primario Raw datos torressalinas@gmail.com
75. # ¿Cuál es el destino final de los datos? # 3 torressalinas@gmail.com
76. # Ventajas del data sharing # 3 • contribuye a reproducir, replicar y verificar resultados obtenidos por otros • favorece la posibilidad de reutilización de esos datos para otro tipo de análisis diferente al original • permite combinar diferentes archivos para realizar metaánalisis • ayuda a evitar investigaciones duplicadas • ahorro económico para las agencias financiación • es un arma eficaz en la lucha contra el fraude • aceleración en la citación e incrementos en el número de citas ¿? Frente a las ventajas la incertidumbre del científico y el coste torressalinas@gmail.com
77. # ¿Dónde se almacenan los datos?. (Piwowar, 2008) # 3 torressalinas@gmail.com
78. # Ejemplo de datos centralizados: the cancer genome atlas # 3 torressalinas@gmail.com
79. # Ejemplo de distribuidos # 3 Artículo publicado en PLoS One torressalinas@gmail.com
82. # Tipología de los datos según el control (Piwowar, 2008) # 3 torressalinas@gmail.com
83. # Ejemplo de repositorio de datos abierto: SNP # 3 torressalinas@gmail.com
84. # Ejemplo de repositorio de datos híbrido: dbGAP # 3 Why is access restricted? NIH is committed to respecting the privacy and intentions of research participants with regard to how data pertaining to their individual information is used. Data access is therefore intended only for scientific investigators pursuing research questions that are consistent with the informed consent agreements provided by individual research participants. Furthermore, investigators provided access will be expected to utilize appropriate data security measures. Who is an authorized user within the data access request system? Authorized users include the researchers who may request data sets for specific research uses, the Institutional Signing Officials from the PI's home organization who certify and submit such requests, and the NIH staff who review and process requests (e.g., members of the Data Access Committees). torressalinas@gmail.com
85. # Ejemplo de repositorio de datos controlado: NIMH # 3 Access Certification Investigators who do not have NIMH grant funding to analyze these data must submit an access request. Access requests will be considered based on experience and qualifications of the investigators in conducting genetic research on complex disorders, and consist of an original of the following: A letter containing the name, mailing address, e-mail address, …. This letter should be written on the letterhead of the sponsoring institution at which the research will be conducted.The curriculum vitae of the principal investigator and all co-investigators. A completed Distribution Agreement (one agreement per disorder), including specification of the research project to be conducted and signatures of the principal investigator and an authorized representative of the recipient institution. torressalinas@gmail.com
86. # ¿Quién controla el acceso y los permisos a los repositorios? # 3 torressalinas@gmail.com
87. # El papel de las revistas científicas # 3 “... a condition of publication in a Nature journal is that authors are required to make materials, data and associated protocols promptly available to readers without preconditions” “... All appropriate datasets, images, and information should be deposited in public resources. Please provide the relevant accession numbers (and version numbers, if appropriate). Accession numbers should be provided in parentheses after the entity on first use” torressalinas@gmail.com
88. # El papel de las revistas científicas # 3 Las revistas bien cuelgan los datos en la @versión del paper o… torressalinas@gmail.com
89. # El papel de las revistas científicas # 3 o bien las mismas revistas indican a los lectores en que repositorios “oficiales” deben depositar los datasets. torressalinas@gmail.com
90. # El papel de las revistas científicas # 3 torressalinas@gmail.com
91. # Del artículo a los datos (1) # 3 torressalinas@gmail.com
92. # Del artículo a los datos (1). El accession number # 3 torressalinas@gmail.com
93. # Del artículo a los datos (1). El código y la cita. # 3 torressalinas@gmail.com
94. # Del artículo a los datos (1) # 3 torressalinas@gmail.com
95. # Del artículo a los datos (1) # 3 torressalinas@gmail.com
96. # Del artículo a los datos (1) # 3 torressalinas@gmail.com
97. # De los datos a los artículos # 3 torressalinas@gmail.com
98. # De los datos a los artículos # 3 Búsqueda en GEO = smoking & Cancer torressalinas@gmail.com
99. # De los datos a los artículos # 3 torressalinas@gmail.com
101. # Ejemplo, Swivel. Características básicas. # 3 Ventajas: - Permite trabajar directamente con ficheros excel - Gráficos interactivos - Permite crear informes - Permite compartirlos - Bien embebidos en la web - Bien a través de urls torressalinas@gmail.com
107. # Analogía actividad científica y web 2.0 # 4 Semejanzas web 2.0 y ciencia PILARES SOCIALES DE LA WEB 2.0 ACTIVIDAD CIENTÍFICA INTELIGENCIA COLECTIVA Revistas científicas, libros, comunicaciones, etc.. Congresos, grupos de investigación, cartas a revistas, compartir equipos, dar cursos, etc.. GENERACIÓN ALTRUISTA* DE CONTENIDO INTERACCIÓN ENTRE USUARIOS FORMACIÓN DE COMUNIDADES Colegios invisibles torressalinas@gmail.com
108. # La web 2.0 y el normativismo mertoniano # 4 EL DECÁLOGO 2.0 IDEAL? COMUNITARISMO UNIVERSALIDAD DESINTERÉS ORIGINALIDAD ESCEPTICISMO ESPECIALIZACIÓN ENTRETENIMIENTO DESCRIPCIÓN DE LA ESTRUCTURA NORMATIVA DE LA CIENCIA - Merton, Robert K. 1977. La Sociología de la ciencia. Alianza. Madrid. - Ziman, John. 2003. ¿Qué es la Ciencia?. Cambridge UP. Madrid torressalinas@gmail.com
109. # La web 2.0 y …. # 4 WIKIPEDIA - CIENCIA Wikipedia es uno de los productos más representativos de los valores de la Web 2.0; un medio ambiente igualitario con sentido de neutralidad entre pares… La aplicación permite al usuario publicar y luego la comunidad determina la relevancia del contenido. CIENCIA - WIKI A tono con los valores del saber compartido, Sunstein (2006) señala que los campos del conocimiento científico son como grandes wikis, editables todo el tiempo a modo de revisión entre pares, en los cuales las nuevas entradas representan trabajos que hacen crecer la inteligencia colectiva en forma eficiente. Pardo Kuklinski. Nociones básicas alrededor de la Web 2.0. EN: Cobo Romaní, Cristóbal;Pardo Kuklinski, Hugo. 2007. Planeta Web 2.0. Inteligencia colectiva o medios fast food. Grup de Recerca d'Interaccions Digitals, Universitat de Vic. Flacso México. Barcelona / México DF. torressalinas@gmail.com
111. # La web 2.0 y …. # 4 torressalinas@gmail.com
112. # Cosas que están cambiando con la ciencia 2.0 # 4 La forma de comunicarse La forma de escribir La forma de difundir información La aptitud torressalinas@gmail.com
113. # Una ventaja competitiva? # 4 Stewart Wills Editorial Director, Web & New Media, Science Magazine Wills: Now we're doing some of the more obvious things to improve the syndication of research results—RSS feeds, Twitter, and Facebook. We're active on these social channels because that's where the users are having conversations. It's a way to capture some of the conversation around our content. NYAS: Would you say that scientists who aren't on Facebook or following Twitter are at a competitive disadvantage? Wills: That's an interesting question and I'll answer it this way: It's going to depend on the network that you're following. I heard Cameron Neylon, a senior scientist with the U.K.'s Science and Technology Facilities Council, speak at a conference recently. He filters his content through a tool called FriendFeed. It's the most sophisticated use of tools like Twitter or Facebook to deal with the information glut: a collection of friends he trusts helps him with discovery by filtering papers that are of interest to him. It's a certain kind of peer review.
114. # 4 # Los servicios de la web 2.0 para la difusión BLOGS microblogs Dentro de los servicios de la web 2.0 para la difusión de la actividad científica y académica ALOJAMIENTO PPT ESCRITORIOS ONLINE REDES SOCIALES torressalinas@gmail.com
130. Me gustan los genéricos. Me gustan que mis colegas de la academia se enteren de mis actividades pero también me gusta que mis colegas del bar y mi madre lo hagan. No nos olvidemos hablamos de canales informales. Coexistencia de contenidos. Los medios 2.0 han de entenderse también como una forma de ocio.torressalinas@gmail.com
131. # Herramientas 2.0 generalistas que recomendamos # 4 Blogging Microblogging Red Social Repositorio ppt Google Docs torressalinas@gmail.com
132. # Los blogs usos básicos en ciencia # 4 torressalinas@gmail.com
133. # Los blogs usos básicos en ciencia. # 4 ANUNCIAR NUESTRAS PUBLICACIONES torressalinas@gmail.com
134. # Los blogs usos básicos en ciencia. # 4 ADELANTAR NUESTRO TRABAJAO torressalinas@gmail.com
135. # Los blogs usos básicos en ciencia. # 4 INFORMAR Y COMENTAR EN QUE CONGRESOS PARTICIPAMOS torressalinas@gmail.com
136. # Los blogs usos básicos en ciencia. ESCRIBIR PEQUEÑAS NOTAS RÁPIDAS O BIEN DAR SALIDA A TEXTOS DIVULGATIVOS PUBLICADOS EN OTROS LUGARES
137. # 4 # Los blogs usos básicos en ciencia. INFORMAR SOBRE NOTICIAS EN NUESTRO CAMPO
138. # Los blogs usos básicos en ciencia. # 4 OTRAS COSAS QUE HEMOS PUBLICADO EN EL BLOG Reconocimientos Visitas recibidas Proyectos concedidos Reseñas
139. # Los blogs en la ciencia. Algunos ejemplos. # 4
140. # Los blogs en la ciencia. Algunos ejemplos. Redes de blogs # 4
141. # De las redes sociales a los colaboratorios # 4 A Collaboratory, or virtual research workplace /environment, is a web-based collaboration environment for researchers. The literature also describes it as: “an organisational entity that spans distance, supports rich and recurring human interaction oriented to a common research area, and fosters contact between researchers who are both known and unknown to each other, and provides access to data sources, artifacts and tools required to accomplish research tasks.” It thus offers a solution for collaboration during the research process with researchers within and outside the researchers’ own institute. torressalinas@gmail.com
142. # Microaudiencias profesionales/científicas en Facebook # 4 Técnico CSIC Contratado investigación Bibliotecario en la USAL Compañero EC3 U. Miguel Hernández Staff Postdoc UCIII Un repositorio ¿? Una biblioteca torressalinas@gmail.com
146. # Algunos de los mensajes que suelo mandar en Twiiter # 4 A nivel científico el principal uso de twiiter es la difusión de información! torressalinas@gmail.com
147. # También muy empleado en las congresos y charlas # 4 torressalinas@gmail.com
150. # Gestión de borradores con Google Docs # 4 • Permite a todos los autores saber en que fase se encuentra el trabajo • Acceso al borrador desde cualquier lugar • Permite tener un archivo histórico desde el inicio de un artículo hasta su borrador final • Permite anexar otros materiales que se estén empleando (ejm: Otros trabajos que los autores quieran compartir, hojas de cálculo, etc..) • Controlamos las versiones • Comunicación centralizada Autor 1 Autor 2 Autor 3 torressalinas@gmail.com
157. # B. Redacción de la entrada del blog # 4 Título de la entrada similar al título del artículo o igual Imagen portada de la revista donde ha aparecido el trabajo Texto explicando el trabajo. En tono informal. Podemos aprovechar el abstract Referencia. Incluye link a la versión electrónica de la revista Link al texto completo
158. # C. Difusión del paper desde twitter # 4 Versión full-text del paper Link al repositorio Link a la entrada del blog ● Se preciso en el mensaje ●Nombra a la revista ●Deja espacio para RTs ●Utiliza acortadores de URL ●Piensa en el horario ● Mensaje un 1-2 después blog
159. # C. Difusión del paper desde facebook # 4 Versión full-text del paper Link al repositorio Link a la entrada del blog
161. # La huella 2.0 # 4 Y lo escrito Y lo comentado Y lo filtrado Y lo difundido Y lo valorado Y lo puntuado Y lo seleccionado Se escribe Se comenta Se filtra Se difunde Se valora Se puntúa Se selecciona … queda registrado y nos habla del valor de un usuario del valor de una información torressalinas@gmail.com
162. # Indicadores 2.0 # 4 Links (entrantes; salientes; co-links) Visitas (visitantes únicos, tiempo visita, …) Uso (visualizaciones, descargas, …) TRADICIONALES Cometarios recibidos (blogs) Chat social (retweets en Twitter) Selecciones en servicios de etiquetado social (ej: del.cio.us) ORIGINALES 2.0 Enlaces recibidos desde la web social (ej: blogs) Número de nodos y contactos en las redes (ej: Facebook) torressalinas@gmail.com
179. Como comunicar y diseminar información científica en internet para obtener mayor visibilidad: open access, data sharing y ciencia 2.0 HASTA AQUÍ LLEGAMOS, SEGUIREMOS POR LAS REDES SOCIALES: twitter.com/torressalinas facebook.com/torressalinas friendfeed.com/torressalinas slideshare.net/torressalinas • Daniel Torres Salinas (Grupo Ec3. Universidad de Navarra) torressalinas@gmail.com