Presentación de Resultados del Estudio Ronald Cancino Salas Académico Depto. Cs. Sociales Coord. Investigación IDER-UFRO

1. ESTADO DEL ARTE NACIONAL E INTERNACIONAL EN MATERIA DE GESTION DE DATOS DE INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA Y TECNOLOGICA Y RECOMENDACIONES DE BUENAS PRACTICAS Presentación de Resultados del Estudio Ronald Cancino Salas Académico Depto. Cs. Sociales Coord. Investigación IDER-UFRO Programa de Estudios de la Ciencia y la Tecnología-CIS Patricio Padilla Investigador IDER-UFRO

2. Estructura de la Presentación • Objetivos del Estudio • Contexto: TENDENCIAS Y conceptos CLAVES • METODOLOGIA GENERAL • Benchmarking y aprendizajes internacionales • Capacidades Chilenas de Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica • Recomendaciones de Política

3. 1. OBJETIVOS DEL ESTUDIO

4. OBJETIVOS DEL ESTUDIO Objetivo General Conocer el estado del arte nacional e internacional sobre manejo y políticas de acceso a datos de investigación e información científica financiado con fondos públicos, que permita elaborar una política nacional de gestión de OBJETIVOS ESPECIFICOS • Obtener un diagnóstico nacional sobre el estado de la Gestión de Datos e Información científica y tecnológica financiada con fondos públicos científica y tecnológica financiada con fondos públicos • Conocer cuál es el estado del arte internacional en cuanto al manejo, acceso y difusión de datos de investigación e información científica y tecnológica financiados con fondos públicos, y de las políticas nacionales que las rigen • Obtener recomendaciones para una política nacional de acceso a datos de investigación e información científica y tecnológica generada con fondos públicos

5. 2. Contexto: TENDENCIAS Y conceptos CLAVES

6. Transformaciones del Sistema Nacional de Innovación • Rediseño Arquitectura del SNI • Estrategia Nacional de Innovación • Clusterización selectiva • Conformación Sistemas Regionales de Innovación • Necesidad de transitar de modelo de gestión basado en individuos a Grupos de Investigación • Necesidad de contar con Programas Nacionales de Ciencia, Tecnología e Innovación

7. Cambio en la Naturaleza del Conocimiento Científico y Tecnológico • LOS DATOS DE INVESTIGACION E INFORMACION CIENTIFICA REDEFINEN EL MODO DE GENERACION DE CONOCIMIENTO: • Creación de conocimiento: interdependencia y actuación en redes no solo organiza la ciencia, sino que deviene en mecanismo de producción de conocimiento • Distribución de conocimiento: revistas electrónicas, congresos y organizaciones científicas • Orientación del conocimiento: tensiones entre productividad e impacto científico, productivo y social

8. Redes de Información y Conocimiento MECANISMOS DE CONSTRUCCION DE REDES • Confianza como base para la cooperación • Eficiencia colectiva • Aprendizaje colectivo • Conformación de comunidades epistémicas creadoras de conocimiento FALLAS EN LA CIRCULACION DE INFORMACION • Insuficiente apropiabilidad • Inconsistencia dinámica • Problemas de Captura • Problemas de Asimetría

9. HIPOTESIS PROSPECTIVA El Acceso a Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica se articulará a: • Desarrollos emergentes ya instalados en Chile en algunos campos disciplinarios • Encontrará una vía en el desarrollo de Plataformas Emergentes de Ciencia y Tecnología • En el marco de Programas Nacionales de Ciencia y Tecnología disciplinarios y/o sectoriales de soporte de los Sectores productivos con potencial de crecimiento, definidos en la Estrategia Nacional de Innovación.

10. 3. Metodología GENERAL DEL ESTUDIO

11. PROCESO METODOLOGICO

12. Metodología: análisis en instituciones e investigadores Instituciones Investigadores

13. Metodología: análisis en instituciones Identificación de instituciones Estadísticas • Población: 444 • Contactadas: 246 • Efectivas122 Proceso: • Encuesta • Entrevista • Validación

14. Metodología: análisis en investigadores Identificación de investigadores Estadísticas • Población: 4.791 • Contactadas: 3.602 • Efectivas: 1.189 Proceso: • Encuesta • Validación

15. 4. Benchmarking y aprendizajes internacionales

16. Evolución de la Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica

17. Algunas experiencias disciplinarias

18. PRINCIPALES APRENDIZAJES DE LA EXPERIENCIA INTERNACIONAL

19. 5. Capacidades Chilenas de Gestión de Datos de Investigación e Información Científica y Tecnológica

20. ANALISIS MARCO NORMATIVO FONDOS PUBLICOS

21. Fondos y variables analizadas Incentivos analizados i. Derechos de propiedad ii. Difusión de la información • Formación de redes y alianzas entre los agentes iv. Data sharing

22. Síntesis de Resultados

23. ENCUESTA A INSTITUCIONES E INVESTIGADORES

24. I. INSTITUCIONALIDAD • Nivel de institucionalidad de las unidades o departamentos con labores de gestión de datos de investigación y/o información científica, además del nivel de exclusividad que posee estas labores en relación con otras tareas y funciones. ¿Qué tan institucionalizadas se encuentran las prácticas de gestión de datos de investigación e información científica en Chile?

25. Institucionalidad: análisis en instituciones • Las instituciones estudiadas, gestionan mayormente datos de investigación que información científica y corresponden a Centros de Investigación. • Universidades e Institutos son las instituciones que tienen una mayor gestión de información científica. • Las instituciones en su mayor parte realizan labores de gestión de datos y/o información científica de forma no centralizada ni exclusiva.

26. Institucionalidad: análisis en instituciones • Un porcentaje altísimo de instituciones chilenas que gestionan datos de investigación y/o información científica lo hacen carentes unidades especializadas en estas labores traspasando esas responsabilidades a los propios investigadores. • Existe una ausencia de formalización en este tipo de labores en las instituciones estudiadas lo que impide planes de mejoramiento.

27. Institucionalidad: análisis en investigadores • De los investigadores a los que se aplicó la encuesta, el 67% declara gestionar tanto datos investigación como información científica. • Un 13% realiza gestión de datos de investigación . • Un 9% realiza gestión de información científica.

28. II. Capital humano • Características de los recursos humanos responsables de la gestión de datos de investigación y/o información científica, pertinencia de profesionales, capacidades, habilidades técnicas, etc. • ¿Cuáles son las capacidades del capital humano en Chile para la realización de labores en gestión de datos de investigación e información científica?

29. Capital Humano: análisis en instituciones • Las labores de gestión de datos de investigación e información científica requieren competencias que se obtienen en programas de magister y doctorado específicos. Sin embargo, la situación que ocurre en la mayor parte de las instituciones que se estudiaron, es que los mismos profesionales, sin poseer necesariamente estas habilidades, son los encargados de realizar la gestión. • De las razones aludidas por las propias instituciones estudiadas para explicar lo bajos estándares en la gestión de datos e información, es la carencia de recursos para continuar el trabajo de personas y unidades que aborden este tipo de gestión. En este sentido, existen falencias en las propia normativas, en los fondos y en las prioridades emanadas del Estado en materia de ciencia y tecnología para crear y fortalecer iniciativas que vayan en beneficio de la gestión de datos de investigación e información científica en Chile.

30. Capital Humano: análisis en instituciones

31. Capital Humano: análisis en investigadores • En la mayor parte de los investigadores que se les aplicó la encuesta, se detectó un alto nivel de desconocimiento en los conceptos de Open Acces, y Ley de Transparencia y un mediano conocimiento en Derechos de Autor . • Los tres muy relevantes en lo que implica la gestión de datos de investigación e información científica.

32. III. Infraestructura tecnológica • Características y pertinencia del equipamiento asociado a la gestión de datos de investigación y/o información científica, computadores, servidores, PDA, software, etc. • ¿Cuáles son las características de la infraestructura y el equipamiento para la gestión de datos de investigación e información científica en Chile?

33. Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones • La disponibilidad de Infraestructura es diferenciada. En las Universidades y centros de investigación estudiados se identifica un volumen de equipos razonables y pertinentes a las labores de gestión de datos de investigación e información científica. • Escaso equipamiento se identificó en organismos estatales, centros de salud e institutos.

34. Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones • Bajo número de administradores de bases de datos. • Carencia de protocolos para los procedimientos de respaldo. • Formatos manuales y semiautomáticos para el tratamiento de datos de investigación e información científica, escaseando métodos automáticos o más avanzados.

35. Infraestructura Tecnológica: análisis en instituciones • Existe una clara ausencia de procesos formales, protocolos y normativas internas para definir, estandarizar y ejecutar procesos de respaldo de datos de investigación e información científica. • Existe una incapacidad de las mismas instituciones estudiadas para detectar cuáles son sus requerimientos pensando en los estándares internacionales. • Un alto porcentaje de instituciones estudiadas señalan no disponer de profesionales competentes para el uso de tecnologías pertinentes para la gestión de datos de investigación e información científica.

36. IV. Patrimonio • Características del patrimonio generado con fondos públicos y las prácticas de diseminación asociado a éste. • ¿Cuáles son las características del patrimonio de datos de investigación e información científica que se gestiona en Chile?

37. Patrimonio: análisis en instituciones • Los datos de investigación e información científica generada en las instituciones estudiadas son mayormente financiados con fondos públicos.

38. Patrimonio: análisis en instituciones • En la mayor parte de los casos, las instituciones señalaron que el cobro en dinero de ciertos datos de investigación e información científica responde a las características del patrimonio solicitado. • Estos casos refieren a patrimonio de “carácter estratégico” que es entregado a otros actores, previa firma de convenios, para así resguardar un uso apropiado

39. Patrimonio: análisis en investigadores • Los investigadores encuestados ofrecen mayormente acceso a su patrimonio de forma parcial y restringida

40. Patrimonio: análisis en investigadores ¿Cuáles son las razones de los investigadores para restringir el patrimonio? • Las razones más aludidas tienen que ver con: • Protección de privacidad • Por falta de normativas • Por competitividad científica • Para tener mayor control • Por restricciones de normativas

41. Patrimonio: análisis en instituciones Razones de las instituciones para no realizar prácticas de diseminación • No ser prioridad de la unidad/institución. • Por ser una labor de reciente implementación. • Por respetar las cláusulas de confidencialidad de los contratos.

42. Patrimonio: análisis en instituciones

43. V. vinculación • Características de los proyectos, programas y/o convenios de cooperación con otras instituciones ligadas a la gestión de datos de investigación y/o información científica, además de la percepción respecto a los beneficios que otorgan las vinculaciones interinstitucionales para estas labores. • ¿Existen redes, convenios, o programas de vinculación interinstitucionales relacionados con la gestión de datos de investigación e información científica en Chile?

44. Vinculación: análisis en instituciones e investigadores • Las instituciones e investigadores estudiados tienen un alto nivel de vinculación en redes, programas o convenios de cooperación que permiten compartir el patrimonio.

45. Vinculación: análisis en instituciones Razones para no participar en redes • Unidad de reciente creación. • Inexistencia de unidades para interactuar. • Existe otro canal destinado a esto. • Desconocimiento. • Ausencia de sistematización.

46. VI. Políticas de gestión • Existencia y características de políticas o procedimientos internos que regulen y estandaricen la gestión de datos de investigación y/o información científica. • ¿Existen políticas de gestión en las instituciones chilenas?, ¿Cómo funcionan en el caso de que existan?, ¿Cuáles son las razones para que no dispongan de ellas en el caso que no existan?, ¿Qué beneficios, perjuicios y sugerencias tienen las instituciones para con las políticas de gestión?

47. Políticas de Gestión: análisis en instituciones • Brecha entre realidad nacional y las buenas prácticas internacionales. • Instituciones estudiadas que disponen de políticas de gestión: • Estas políticas son aplicadas por pocas personas • En ocasiones los funcionarios desconocen su existencia • Son de carácter indicativo • Existe ausencia de protocolos, manuales de operaciones, etc.

48. Políticas de Gestión: análisis en instituciones • Las áreas científicas donde mayormente se detectó la disposición de políticas de gestión son ciencias naturales, ciencias médicas y humanidades. Las tres pertenecientes a instituciones que gestionan información científica.

49. Políticas de Gestión: análisis en investigadores Existencia de Política de Gestión de Datos de investigación y/o Información Científica Nivel de aplicación de la política de gestión de los investigadores/académicos • Existe una menor disponibilidad de políticas, y nivel de implementación de las mismas, en aquellas áreas científicas donde se gestionan mayormente datos de investigación que información científica.

50. Políticas de Gestión: análisis en instituciones ¿Qué pasaría si en Chile se instalara una política nacional de gestión de datos de investigación e información científica?