Antes de começar a investigação

O ciclo de vida dos dados de investigação descreve as principais fases pelas quais os dados passam ao longo de um projeto de investigação. É uma representação do percurso desde o momento do planeamento e desenho da investigação, passando pela recolha e tratamento dos dados, até à sua publicação e partilha, e preservação a longo prazo.

Conhecer este ciclo ajuda na definição de responsabilidades, no cronograma de tarefas e na adoção de práticas que otimizem a segurança e integridade dos dados.

1. Planeamento

● Definição de como os dados e a sua documentação serão geridos ao longo do projeto, idealmente criando um Plano de Gestão de Dados (PGD).

● Identificação de necessidades, riscos, responsabilidades e estratégias para garantir que os dados tenham o maior impacto possível e possam ser partilhados e preservados.

2. Recolha

● Momento da recolha/criação dos dados a serem analisados, no qual é crucial o registo da proveniência e métodos usados.

3. Processamento

● Transformação dos dados em brutos para formatos organizados e prontos a incorporar no sistema de análise (por exemplo, limpeza, normalização, conversão de formatos…).

4. Análise

● Aplicação dos métodos e instrumentos de análise para extração de resultados. Este processo deve ser documentado por motivos de rastreabilidade e transparência dos resultados científicos.

5. Preservação

● Preparação dos dados para o seu depósito em repositórios ou outra estrutura de arquivo adequada. Aplica-se um conjunto de ações que garantam a integridade, segurança, e acessibilidade a longo prazo.

6. Partilha

● Depósito dos dados e documentação acompanhante em repositórios de dados, com a explicitação da licença e condições de utilização.

7. Reutilização

● Uso de dados já existentes alojados em repositórios de dados ou outras plataformas que garantam a sua utilização segura e fidedigna.

Um plano de gestão de dados (PGD) é um documento com o descritivo de como os dados de investigação serão criados, organizados, documentados, armazenados, preservados e, sempre que possível, partilhados ao longo de todo o ciclo de vida do projeto.

É um requisito de muitas entidades de financiamento, como a Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) e a Horizonte Europa (Comissão Europeia). As entidades financiadoras costumam fornecer os seus próprios modelos de PGD.

Mesmo quando a entrega de um PGD não constitui um requisito obrigatório, continua a ser um documento importante no planeamento e execução de uma investigação.

Os PGDs são documentos dinâmicos que devem ser atualizados periodicamente, e espelhar eventuais alterações assinaláveis ao longo do projeto.

Tipicamente, consta num PGD a informação relativa a:

● Tipo, volume e formato de dados a serem criados/recolhidos.

● Documentação e metadados que acompanhem e contextualizem os dados.

● Local de armazenamento, política de backups.

● Estratégia de proteção de dados sensíveis.

● Gestão da propriedade dos dados e direitos intelectuais.

● Métodos de recolha, processamento e análise dos dados.

● Expectativa de preservação de dados a longo prazo.

● Partilha e disponibilização dos dados para reutilização (repositório, licença de utilização, gestão de acesso…).

● Agentes responsáveis pela gestão dos dados.

É fundamental consultar as políticas institucionais de gestão de dados e os requisitos das entidades financiadoras. Estas orientações ajudam a definir o planeamento do projeto e a antecipar obrigações que podem influenciar a recolha, armazenamento, partilha e preservação dos dados.

A análise destes requisitos numa fase inicial permite adequar os procedimentos de trabalho, evitar ajustes tardios e garantir a conformidade com exigências éticas, legais e de financiamento.

Entre os aspetos mais importantes a verificar nas políticas das entidades financiadoras destacam-se:

● A obrigatoriedade de elaborar um Plano de Gestão de Dados (PGD) e os respetivos prazos de submissão;

● Os requisitos para a disponibilização dos dados em acesso aberto;

● As condições para a preservação e partilha dos dados de investigação;

● Eventuais restrições relacionadas com dados sensíveis, confidenciais ou sujeitos a proteção legal.

Constitui uma boa prática verificar a existência de datasets (conjuntos de dados) alinhados com os objetivos da investigação antes de iniciar a recolha de novos dados.

Reutilizar dados evita a duplicação desnecessária de esforços na geração de novos dados de investigação. Permite integrar informação de estudos anteriores abrindo novas perspetivas de investigação e a otimização do uso de dados de investigação.

Onde encontrar dados de investigação:

● Repositórios listados em re3data.org ou FAIRsharing.org.

● Índice DataCite (pesquisa por identificadores persistentes, como DOI, ORCID, ROR…, ou pelas categorias correspondentes).

● Portal OpenAIRE.

● Em revistas dedicadas à publicação de dados de investigação (ex. : Scientific Data) ou enquanto data papers (nome da tipologia de artigo) em jornais convencionais.

Ao reutilizar dados existentes, é necessário consultar e cumprir as condições de acesso e uso. Nem sempre é permitida a reutilização livre, podendo existir, por exemplo, questões de confidencialidade ou proteção por direitos de propriedade intelectual a respeitar.

● Dados em acesso aberto: Podem ser acedidos e utilizados livremente.

● Dados restritos: Sujeitos a condições específicas de acesso e/ou uso. Por exemplo, há datasets que podem ser usados, modificados e divulgados, mas não para fins comerciais.

Os datasets (conjuntos de dados) presentes em repositórios fidedignos possuem a informação da licença de utilização. Se não encontrar esta informação, contacte os autores. Cite sempre os datasets reutilizados.