Academia, datos y reproducibilidad de la ciencia

Abstract

La pandemia de COVID-19 ha catalizado una serie de prácticas académicas y cuando la superemos, la geografía y, sobre todo la dinámica de los grupos de investigación será otra. Quizá seremos máseficaces, peroel rasgo que será másindeleble de ese cambio lo constituirá la incorporación cotidiana de prácticas de ciencia abierta, repetible y reproducible. El cambio cualitativo de la investigación a la “e-investigación”, describe nuevas formas de producción y diseminación del conocimiento e impone nuevas metodologías para manejar, administrar, analizar y preservar este “diluvio de datos”. La repetibilidad y la reproducibilidad de los resultados científicos en la ciencia centrada en datos ha sido detectado como un un problema creciente. Las publicaciones académicas están llamadas a transformarse, exigiendo acceso a los datos y aplicaciones computacionales que soportan los resultados. En esta nota editorial comentamos y reflexionamos sobre algunas de las metodologíasy herramientas que se disponen para promover la repetibilidad/reproducibilidad de los experimentos. Discutimos el enfoque metodológico que emerge del Instituto Turing del Reino Unido. Presentamos una evaluaciónde las herramientas para construir repositorios de datos que existen actualmente.