Características dos dados abertos de pesquisa

uma análise a partir dos data papers brasileiros sobre a COVID-19 indexados na Scopus

Resumo

Introdução: A Ciência Aberta combina vários movimentos de abertura do fazer científico, dentre eles a abertura dos dados de pesquisa e a criação dos repositórios de dados. Também são definidos os Princípios FAIR que orientam a preservação dos dados e o seu reuso tanto por humanos quanto por máquinas. Este trabalho analisa o conjunto de dados de pesquisa sobre COVID-19 em datapapers publicados por pesquisadores vinculados a instituições brasileiras. Metodologia: Os datapapers foram coletados na Scopus.  Foi realizado um recorte para 16 conjuntos de dados sobre a COVID-19, depositados em repositórios, após foram identificadas suas características e sua adesão aos Princípios FAIR a partir do uso da ferramenta F-UJI Automated FAIR Data Assessment Tool. Resultados: O repositório Mendeley Data foi o que mais concentrou o compartilhamento dos dados. A maioria dos dados eram oriundos de questionários, estavam no formato de tabelas e utilizavam a licença CC BY 4.0. As extensões indicaram uso de ferramentas livres e proprietárias. Princípio Findable foi o mais aderido pelos conjuntos analisados e o Princípio da Reusability é que mais carece de atenção. Conclusão: A análise dessas características fornece indícios que indicam que os pesquisadores brasileiros carecem de instruções que tornem os dados reutilizáveis e disponíveis a longo prazo.