Nuevas herramientas para mejorar la búsqueda de información científica

Libia Muñoz Aguilera

Normalmente es muy común la pérdida de información de estudios y publicaciones científicas debido a que las revistas no suelen publicar los archivos o tablas de datos de dichos estudios. Cambiar esto mejoraría la calidad de la información científica que se publique en el futuro y ayudaría a fomentar la replicabilidad de los estudios.

Ante este reto, el grupo de investigación Ciberimaginario ha realizado un estudio para identificar los artículos científicos referentes a las temáticas de economía circular y bioenergía. Mediante el repositorio abierto de Zenodo, este equipo obtuvo tres data sets como resultado de un proceso de revisión de la literatura científica enmarcada en las áreas de comunicacion y educación.

Esto es de gran relevancia ya que los datos aportados pueden ser útiles para el desarrollo de estudios más amplios, metaanálisis -que recojan resultados de múltiples estudios- y revisiones sistemáticas de la literatura científica relacionada, así como la futura repetición de estos estudios (estudios de replicación). Podría aplicarse a un área emergente de la investigación y ser utilizado en el marco teórico de los estudios científicos, además de que “suponen una oportunidad para que otros investigadores repliquen el proceso de investigación o utilicen los datos en otros estudios”, apunta Alejandro Carbonell, coautor del trabajo e investigador del grupo Ciberimaginario.

Para llegar a estos resultados se ha llevado a cabo un proceso llamado Revisión Sistemática de Literatura (SLR, por sus siglas en inglés), el cual permite recuperar información y literatura científicos (cómo artículos, ponencias o fragmentos de libros) de un determinado tema de estudio. Mediante el protocolo PRISMA, que es un modelo que establece cuatro pasos de actuación (Identificación, Cribado, Elegibilidad y Selección), se establecen unos criterios específicos de los cuales se obtiene la información deseada.

El proceso de análisis de la información científica que se pretende obtener se ha realizado mediante el modelo DESCLOSIS, que consiste en una ficha que permite recoger información relevante de las características de la literatura científica a obtener (área, objetivos, hipótesis, metodologías, muestras, técnicas, etc.) en el área de Ciencias Sociales.

Este estudio, publicado en la revista científica Data in Brief, se encuentra dentro del proyecto BIOTRES-CM, cofinanciado por la Comunidad de Madrid, el Fondo Social Europeo y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional.