Objetos Digitales FAIR: Un Nuevo Enfoque para los Datos de Investigación

Los Objetos Digitales FAIR (FDO) son una nueva idea respaldada por la Nube Europea de Ciencia Abierta (EOSC) para ayudar a crear un sistema para gestionar y compartir datos de investigación. Este sistema busca hacer que los resultados de la investigación sean más accesibles y utilizables por máquinas. En este artículo, evaluamos los FDO y cómo interactúan con las prácticas existentes en Datos Vinculados. Usaremos cinco marcos diferentes para evaluar ambos enfoques, enfocándonos en cómo se alinean con los principios de interoperabilidad y las pautas de la comunidad.

#¿Qué son los Objetos Digitales FAIR?

Los FDO representan una forma de gestionar los datos de investigación como entidades activas. Estas entidades están organizadas bajo los Principios FAIR que enfatizan que los datos deben ser encontrables, accesibles, interoperables y reutilizables. Los FDO se basan en el concepto más antiguo de Objetos Digitales (DO), que eran repositorios que almacenaban archivos digitales con metadatos que los describían.

Estos FDO dependen de identificadores persistentes (PID) como los DOI para ayudar a los usuarios a localizarlos y utilizarlos. Cada FDO tiene un registro que incluye su tipo y proporciona una forma de recuperar no solo los datos, sino también los metadatos y funcionalidades operativas asociadas. El objetivo principal de los FDO es crear un sistema que permita a los investigadores gestionar información digital compleja vinculada a identificadores específicos y metadatos.

#El Rol de los Datos Vinculados

Los Datos Vinculados se basan en principios similares a los que se encuentran en los FDO, utilizando técnicas para conectar y compartir datos a través de diferentes plataformas. Utiliza tecnologías de la Web Semántica para hacer que los datos sean más interconectados y accesibles. Sin embargo, muchos investigadores han sido reacios a adoptar completamente estos métodos, a menudo eligiendo modelos más simples y personalizados que pueden no integrarse sin problemas con otros sistemas. Aunque estos modelos más simples son más fáciles de manejar, crean complicaciones en cuanto a interoperabilidad y compartición de datos.

#Marcos para Evaluación

Usaremos diferentes marcos para nuestra comparación:

1. Marco de Interoperabilidad: Se centra en cómo diferentes sistemas pueden trabajar juntos de manera efectiva.
2. Principios FAIR: Estos principios guían cómo se deben gestionar y compartir los datos.
3. Requisitos de la EOSC: Estas son las necesidades específicas delineadas por la EOSC para apoyar una infraestructura de compartición de datos.
4. Pautas de FDO: Estas son las reglas establecidas para implementar FDO.
5. Prácticas Existentes de Datos Vinculados: Reflexionaremos sobre cómo se comparan los enfoques de Datos Vinculados con los principios de FDO.

Veamos más a fondo el concepto de FDO y su relevancia hoy en día.

#El Concepto de FDO

El FDO surgió como una forma estructurada de exponer datos de investigación en línea con los principios FAIR. Busca crear un ecosistema donde cada objeto digital se trate como un participante activo en la investigación. Esto significa que los FDO no solo almacenan información, sino que también apoyan acciones realizadas sobre esa información.

La idea de los FDO proviene del concepto anterior de Objetos Digitales, que sirven como un repositorio sistemático para varios tipos de materiales digitales. Los FDO llevan esto un paso más allá al enfatizar la necesidad de que cada objeto tenga un Identificador persistente que permita localizarlo y referenciarlo fácilmente. La riqueza de un FDO radica en sus metadatos, que incluyen detalles sobre el objeto, sus atributos e incluso sus relaciones con otros objetos.

#Cómo Funcionan los FDO

Cuando alguien quiere usar un FDO, tendrá un PID (como un DOI) que apunta a un registro que describe el FDO. Este registro proporciona información estructurada sobre el objeto, incluidos sus metadatos y las operaciones que se pueden realizar sobre él. Por ejemplo, un investigador podría encontrar un FDO para un conjunto de datos y usarlo para recuperar no solo el conjunto de datos, sino también descripciones sobre cómo acceder a los datos, posibles usos y conjuntos de datos relacionados.

El enfoque FDO está ganando reconocimiento de organizaciones como la EOSC, que lo ven como una manera de fomentar recursos más activos e interoperables que pueden ser utilizados a través de infraestructuras de investigación electrónicas.

#La Conexión con los Datos Vinculados

Los Datos Vinculados a menudo se ven como un competidor o una alternativa a los FDO. Se basa en principios que fomentan la compartición y vinculación de información usando tecnologías web estandarizadas. El objetivo de los Datos Vinculados es conectar conjuntos de datos para que diferentes fuentes de datos puedan ser accesibles a través de identificadores comunes.

A pesar del potencial de los Datos Vinculados para mejorar la compartición de datos, muchos desarrolladores e investigadores siguen siendo cautelosos. A menudo, optan por soluciones personalizadas que pueden afectar la interoperabilidad general de los conjuntos de datos. El enfoque en sistemas más simples puede dificultar la creación de un marco cohesivo para compartir datos a través de varias plataformas.

#Desafíos en la Adopción

Uno de los obstáculos significativos para adoptar FDO y Datos Vinculados es la complejidad y diversidad de las tecnologías involucradas. Muchos desarrolladores pueden sentirse abrumados por la cantidad de conocimiento que necesitan para navegar por las complejidades de las tecnologías de la Web Semántica o los diferentes formatos y estándares involucrados. El resultado puede llevar a una renuencia para hacer la transición de prácticas familiares.

#La Relación entre FDO y Datos Vinculados

Un aspecto clave de nuestra evaluación es entender cómo FDO y Datos Vinculados pueden complementarse. Ambos comparten objetivos en torno a hacer que los datos sean más accesibles y útiles, pero abordan estos objetivos de manera diferente. Los FDO presionan por un sistema más estructurado y basado en reglas, mientras que los Datos Vinculados ofrecen flexibilidad pero pueden sufrir de una falta de consistencia.

#Evaluando Implementaciones de FDO

Para ver qué tan bien los FDO se alinean con los principios FAIR, evaluaremos algunas implementaciones existentes. Esto implicará revisar si cumplen con las pautas establecidas para el uso de FDO. Específicamente, queremos ver si estas implementaciones pueden promover efectivamente la accesibilidad y usabilidad que los FDO buscan.

#El Futuro de FDO y Datos Vinculados

Tanto las comunidades de FDO como las de Datos Vinculados tienen mucho que ganar de una mejor colaboración. Hay una oportunidad para que los practicantes de Datos Vinculados adopten algunos de los enfoques estructurados que presentan los FDO, llevando a datos más confiables y utilizables a través de plataformas.

#Conclusión

Este análisis ilustra la promesa que los FDO tienen para crear un ambiente de compartición de datos más interoperable. Aunque los Datos Vinculados tienen sus fortalezas, su complejidad puede obstaculizar la adopción. Al encontrar formas de fusionar la naturaleza estructurada de los FDO con la flexibilidad de los Datos Vinculados, podemos trabajar hacia un sistema más eficiente para gestionar y compartir datos de investigación.

El camino hacia adelante implica crear un entendimiento compartido y pautas más claras entre las comunidades involucradas. A medida que continuamos refinando estas tecnologías, la visión de un nuevo ecosistema para los datos de investigación que sea tanto accionable por máquinas como amigable para los usuarios se vuelve cada vez más alcanzable.