Hola, estamos otro día más en nuestro mooc
sobre cultura libre y hoy nos toca hablar de datos abiertos, eso es.
Y bueno, vamos a vamos a charlar de diferentes
cosas. Vamos a empezar, por supuesto por la definición,
pero después vamos a hablar de la privacidad, la confidencialidad,
cómo reutilizarlos y las licencias que que que se utilizan.
En la Universidad tenemos datos abiertos, no tenemos un archivo,
luego hablaremos del tenemos un archivo en combinación con otras universidades de
Madrid, luego lo comentamos, pero si si que podemos subir nuestros
datos en abierto aquí entonces, según el Open data handbook.
Los datos abiertos son datos que se pueden que pueden ser reutilizados,
no piso de vuelta, venga. Los datos abiertos son datos que pueden
ser utilizados, reutilizados y redistribuidos libremente
por cualquier persona, y que se encuentran sujetos cuanto más al
requerimiento de atribución y de compartirse de la misma forma en que
aparecen.
Para mí es muy complicado esto, o sea, para mí los datos abiertos son datos que
se pueden volver a usar Sí, yo creo que es una definición que trata
de capturar lo que hay, pero es muy parecida a las definiciones
de conocimiento abierto o o de software libre que hemos visto en otros temas, no,
y lo que pasa es que está escrito de una forma un poco.
Yo creo que especial porque los datos son también especiales.
Entonces, daros cuenta que la la forma como
manejamos los datos es diferente a cómo manejamos otro tipo de información que
qué hacemos con los datos. ¿Qué hacéis vosotros con los datos?
Los primero los tocas, lo primero no, no nos bajamos el archivo,
miramos cómo tratamos de entender el archivo donde están los datos,
tratamos de marcar las columnitas para ver qué tipo de información hay, no,
y después los usamos los reutilizamos y sobre todo tenemos que ser súper
creativos porque vos podéis sacar los datos para una cosa.
Y yo de golpe digo, Ah, no, no, pero yo no solamente quiero saber cuántos
profes trabajan en la Universidad, sino cuántos están a tiempo completo para
calcular cuántas cafeterías tengo que tener. De hecho,
yo creo que esa es la primera diferencia, porque cuando trabajas con una obra
intelectual, una novela, por ejemplo, pues lo que haces es leerla, vale,
y todos más o menos lo haremos igual. Habrá gente empiece por la última página,
pero lo normal es empiezas por la primera página, vas leyendo y tal. Sin embargo,
cuando coges unos datos creo que prácticamente nadie empezará a leerse los
datos uno a uno debajo de otro.
Lo que haces es los metes en alguna herramienta y empiezas a hacer cosas con
ellos, los agregas los filtras, le quitas cosas,
le pones cosas buscando algo que haya en esos datos que a ti te interese y que
puede ser muy diferente de lo que pensó la persona que recopiló los datos.
Por eso hay que tener en cuenta que lo primero con los datos es que se utilizan
de formas diferentes a cómo se utilizan otros.
Digamos que en otros tipos de materiales, incluido el software,
pues normalmente te vienen de una cierta forma en la que tú lo vas a usar.
Los datos, no, los datos son como materia prima, digamos,
y de ahí tú sacas lo que quieres, entonces eso lo tiene que tener en cuenta
la definición, por ejemplo, unos datos que no puedas manejar de esta
manera que estamos dando, no puedas masajear como a TI te dé la
gana, que no puedas agregar, que no puedas filtrar normalmente no te
sirve porque es justo lo que quieres hacer, es eso, claro, eso,
eso te iba a decir, o sea, que lo primero de todos es que tienen que
ser legibles por máquinas, es decir, no lo puedes poner ahí en un Word,
en un PDF, exactamente eso es lo segundo, lo veremos luego ahora cuando hablemos un
poco de la parte técnica, pero tienes toda la razón porque,
como decía antes, nadie se va.
Mujer, imagínate, no sé, los datos de la altura de todo el
personal de la Universidad y tú empiezas 1´81, 1´73,
no te los vas a leer así ni te sirve para nada.
Tú los quieres en un formato que lo puedas meter en la hoja de cálculo y
puedes decir, la altura media de la persona de la
Universidad es la que sea y ese es el número que te interesa.
Para eso necesitas todos los datos, necesitas poderlos meter en la hoja de
cálculo, por ejemplo. Entonces es fundamental que te lleguen en
un formato en el que eso sea útil, digamos exactamente.
Bien, hace un ratito dijiste varias veces la
palabra datos agregados o agregar. ¿Qué quiere decir eso? Bueno,
agregar es cuando coges un conjunto de datos y los juntas de alguna manera que a
ti te conviene. Por ejemplo, los sumas calculas una media,
los divides en clasificaciones de distintos tipos.
Normalmente haces algún tipo de operación matemática que de alguna manera te lo
resume bien y de alguna forma. Entonces trabajamos en el conjunto y no
con cada dato individual.
Claro, casi siempre los datos individuales.
Como bueno, pues lo sabéis vosotros porque manejas
datos, igual que yo, cuando cuando tienes los datos originales
son un poco una cosa en bruto que tú.
Masajeas de alguna manera para que te sirva para algo y eso quiere decir,
pues agregarlos a veces quiere decir filtrar.
A veces hay datos que quieres quitar porque esos datos no te interesan.
Piensa que son erróneos, no tienen que ver con tu investigación o
con tu interés, lo que sea esos quitas, por ejemplo,
a lo mejor te viene una hoja de cálculo con 20 columnas y te vas a con una.
Todas las demás columnas las ignoras, por ejemplo, o lo juntas con otros datos.
Por ejemplo, en el contexto que hablábamos antes de la
altura de la gente de la Universidad, pues a lo mejor tienes otra base de datos
que te da el género de cada persona de la Universidad y quieres cruzarlo para ver,
por ejemplo, si las mujeres o los hombres son más
altos. Bueno, pues tienes que juntarlos con otros datos,
tienes que trabajarlos en conjunto. En ese sentido,
yo creo que los datos son muy, muy particulares cuando hablamos de
publicación abierta, porque son, ya digo, a diferencia de lo que hacemos en casi
todo lo demás, que damos algo que es directamente
utilizable, los datos son como un material.
Más saciado que a mí en bruto soy el titular.
Los datos abiertos son datos masajeables, no solo como masajear a una persona,
sino por ejemplo como una masa de pizza. No es que cada uno le da esa forma y
le echas unas cositas por encima u otras que son tu toque personal para esos
datos, no, entonces por eso más esponjosa o si la
giras más cuadrada pizza de cancha han probado pizza de cancha, ni sé lo que es,
ni quiero que me lo cuentes por si acaso bien entonces.
Bien, sí, sí. Entonces hay dos ideas básicas que ya
hemos tocado para que los datos sean abiertos. Una, los permisos. Y eso,
como ya hemos visto en otras ocasiones, está en la licencia y otra la parte
técnica que comentabais los dos hace un momento.
No hace falta que me hagan un formato en el que me sirvan. O sea,
que sea un formato legible por programas.
Y esa es la parte técnica que también nos hemos encontrado.
Si os acordáis cuando hablamos, por ejemplo,
de de documentos libres donde queremos que me vengan un formato digital que yo
puedo utilizar. Lo que pasa que aquí es todavía más
crítico, porque no solo es que yo los quiera ver
que me los den, por ejemplo, como decíamos en un PDF,
sino que yo pueda trabajar con ellos de forma cómoda. Y es cierto que de un,
PDF los Podrías extraer.
Si te lo propones, los puedes extraer de ahí.
Y más con la ayuda ahora de la gente extra que realmente, claro,
podemos ahorrar. Y sobre todo, es que si tú has publicado los datos para
que estén abierto, quiere decir que quieres que otra gente
los pueda utilizar. Entonces ponen la vida fácil.
Y esa es la idea de que en los datos abiertos normalmente se exija que estén
en un formato en el que sean fáciles de reutilizar.
Porque ¿para qué me dan un permiso de reutilización si luego me va a costar un
montón poderlos reutilizar? Por eso en los repositorios se suele
pedir justamente en un formato editable. Y en el tema de datos tenemos muchos
formatos, eso es, tenemos muchos formatos de datos,
pero hay unos cuantos que son los que normalmente utiliza la gente.
Por ejemplo, sabéis que el formato CSV es muy habitual
Pues ese formato que lo importa casi cualquier herramienta,
pues para datos que no tienen mucha estructura.
Básicamente, el formato CSV me permite poner tablas
con filas y columnas, pues es un formato muy habitual para
muchos tipos de datos. Claro, cuando hablamos de datos más elaborados,
más complejos, pues a veces tengo datos con una cierta
estructura y me vienen datos en formato XML
o en formato json o en otros formatos no.
Pero lo importante es que yo sepa cuál es la estructura de esos datos y que me
vengan en un formato que yo puedo importar en las aplicaciones habituales
para ese tipo de datos. Y si queréis, comentamos muy rápidamente un tipo muy
especial de datos donde se muy claramente.
Por ejemplo, cuando tienes datos geográficos, Ah,
tú normalmente los vas a querer ver en formato de mapas.
Si tienes aplicaciones que cogen los datos y te muestran el mapa, no,
entonces claro, si en los datos no te los dan en esos
formatos que entienden estas aplicaciones de ubicación de mapas hombre,
pues si servirían, pero servirían mucho menos.
Entonces lo normal es que si tú vas a dar datos geográficos,
te preocupes de enterarte. Que formato son los habituales en ese
mundo y los.
Difundas en ese, en de esa manera. Porque así,
cualquiera que esté un poco metido en el undo de los datos geográficos y tal,
podrá importar muy fácilmente tus datos en sus propios mapas y poner capas nuevas
sobre sus mapas, visualizar lo que quiera, etcétera. Si se los DAS en otros formatos,
todo ese trabajo lo tendrá que hacer. O sea, sigue siendo posible,
pero no es la forma más adecuada de hacerlo, ¿no?
Me gusta, me gusta el ejemplo de los mapas porque
justamente Open Street MAP trabaja muchísimo con esto y facilita mucho para
y yo creo que también se ve la diferencia entre el dato en formato útil y formato
mucho menos útil porque te pueden dar el mapa final ya. Por ejemplo,
yo que se distribución de farmacias en la Comunidad de Madrid,
te pueden dar la farmacia con un puntito sobre un mapa en la Comunidad de Madrid o
te pueden dar las coordenadas en un formato como GEO Jason,
donde tú lo puedes importar después en un mapa y tal, claro,
si te dan el primero está bien, tú ves donde están las farmacias, es algo.
Incluso podrías extraer probablemente las coordenadas de con un programa que mire a
ver en qué pixel ha caído. No sé qué y tal,
pero si tú tienes las coordenadas originales,
que es lo que normalmente tiene, lo suyo es que lo distribuyas en ese
formato, porque ese es el formato que la gente va
a poder utilizar. Entonces es muy interesante porque justo
queriendo sin querer has tocado una vía, que es el reaprovechamiento de los
datos para posibles trabajos, no para posibles emprendimientos.
Entonces, desde la Universidad nosotros generamos
muchos datos, los ponemos a disposición de la
ciudadanía. Por ejemplo, en mi Grupo los los hemos generado
pensando en X, pero el Grupo de Tomás los puede
reaprovechar con con otra cosa, no. Yo por ejemplo, puedo decir,
necesito la ubicación de las farmacias para saber pues qué zonas tienen
farmacias abiertas siempre. Pero Tomás puede decir, bueno,
quiero saber dónde están ubicadas para.
Otra cosa para saber si hay no sé para ofrecerles hacer pintarles la la puerta
de la farmacia ¿No?, entonces cada persona puede reaprovechar
eso de una forma muy distinta. Y se generan muchas,
muchas negocios a partir de esto, no aplicaciones que tiran de los datos
abiertos y justamente reclamas. Reclaman a las instituciones públicas que
publiquen esa información para poder generar sus propias Apps.
Es un cambio de modelo también de de cómo accedemos al.
conocimiento y cómo lo construimos tradicionalmente
El el digamos el conocimiento se nos daba ya en un libro de una manera,
pues es no manipulable, estabas o no de acuerdo,
pero el el ir a dar los datos en crudo y que tú seas el que tú a partir del
conocimiento que se da, pero que tú puedas manipularlo.
Yo creo que es un modelo muy distinto y bueno, mucho más rico, claro.
Y además hay otra cosa que también hay que tener muy en cuenta que es que los
datos se pueden combinar con otros datos y a priori es muy posible que la gente
que originó los datos que los compiló por primera vez ni se le ocurran ciertas
formas de poder y eso.
Yo creo que es un buen ejemplo de cómo tú compilas unos datos con un cierto
objetivo. Y si tú te los quedas para ti, pues los podrás usar con las ideas que se
te ocurran y con el tiempo que tengas y con los recursos que tengas.
Pero cuando los pones como datos en abierto ocurren cosas.
Ponen cosas como que alguien que está buscando justamente datos de farmacias
para combinarlo con la red de metro encuentra los tuyos.
Y de repente tienen una aplicación nueva que a lo mejor da oportunidad para un
modelo de negocio o da aplicación por una o da mecanismos para una aplicación libre
o para hacer un estudio de la distancia a las farmacias desde que son completamente
imprevisibles.
Para la persona que recolectó los datos por primera vez,
entonces yo creo que los datos también tienen esa característica muy especial,
que los diferencia también de otras obras libres. Porque, por ejemplo,
si tú escribes una novela, pues bueno, es una novela.
Se le pueden dar distintos usos, pero es difícil pensar usos más allá de
leer la novela o o por elaborar. Bueno, pero incluso si haces esas cosas,
ya estás haciendo cosas.
Casi completamente nuevos utilizaba en el mismo guión para hacer una película es,
pero aquí estamos hablando de meter los datos en una aplicación y simplemente
cruzarlos de voluntarios. Y tengo unos numeritos distintos que
antes no estaban, pero están basados en esos datos
directamente y si esos datos no estuvieran disponibles sería imposible
hacer eso. Algo que nos estamos olvidando de
mencionar es que en ese en ese paquete de datos se puede colar información sensible,
claro, Y. De hecho hay al menos dos temas.
Que tenemos que tener cuidado y tenemos que tener en cuenta siempre cuando íbamos
a publicar los datos, que son, por un lado,
los posibles acuerdos de de confidencialidad implícitos o explícitos
y Por otro lado, la privacidad de las personas.
Los acuerdos de confidencialidad no son muy diferentes de los que pueden afectar
también a cualquier otro obra intelectual. O sea,
a lo mejor tú has escrito un libro pero has escrito por encargo de no sé quién,
ya has firmado un acuerdo de este libro, se sujeta a tal licencia o se va a
publicar de tal o de cual manera y eso impide que se pueda publicar en abierto,
por ejemplo.
Igualmente puede pasar con los datos a lo mejor todo.
Has cogido los datos en el contexto de un proyecto financiado por no sé quién y
cuando has aceptado la financiación has firmado un documento donde dice,
y esos datos no se van a publicar de ninguna manera o se van a dar solo la
empresa financiadora o lo que sea en esos casos
Pues obviamente no vas a poder publicar los datos. Por lo tanto,
la confidencialidad es importante porque podría impedir que todos o parte de los
datos que queremos publicar no los podamos publicar en abierto porque en
realidad no tenemos.
El derecho de hacerlo Bueno, pero yo me refería en realidad a otros
datos. Por ejemplo, cuando trabajamos en con datos médicos,
no, no de las farmacias como el ejemplo que
veníamos. Pero si por ejemplo del hospital no
podemos decir fulano de tal que tuvo tal enfermedad, no decimos.
Tenemos que anonimizar, ¿no? Eso es el segundo caso que puede ocurrir,
que nuestros datos tengamos datos que influyan en la privacidad de las personas
de alguna manera exactamente. De hecho, tenemos dos cosas a tener en cuenta,
por un lado, la legislación, obviamente como en cualquier otra cosa,
pero luego también está la parte ética. Puede haber cosas que la legislación nos
permitiera hacer, pero éticamente pues al menos me lo
tendría que estudiar y tendría que mirar si eso tiene sentido,
sobre todo si lo estoy haciendo en el contexto de una investigación, ¿no?
Y ahí, pues como bien decías, pues hay muchas técnicas. La primera,
pues a lo mejor quitar datos que no voy a publicar de ninguna manera. Otra,
a veces los datos se pueden anonimizar, otra,
a veces los datos se pueden combinar de ciertas maneras, por ejemplo,
agregarlos de forma que no se pueda encontrar la información original y que
los datos sigan siendo útiles. Pero hay que tener cuidado también porque
a veces hago técnicas de este estilo, aplico técnicas de este estilo y luego
hay técnicas para de anonimizarlos, de forma que se puede recuperar la
información original si la información está hecha de tal manera, etcétera,
con lo cual no es trivial.
De este campo de la analización y demás conviene asesorarse por gente que los
conoce, porque además encima están las
legislaciones, primero nacionales, luego europeas y luego internacionales,
es decir, lo que aquí está prohibido, que así de repente en Estados Unidos,
que está como todo abierto por de repente.
Pero bueno, es interesante eso que dice esto,
que lo puedas utilizar, ese dato estaba oculto y que de repente
lo puedas usar en, o sea, un ejemplo que enseguida permite entender
cómo funciona esto. Os imaginoos que por ejemplo,
Cogéis la lista de habitantes de la Comunidad de Madrid y Ponéis para cada uno,
pues no sé la preferencia sobre a qué partido político vota, por ejemplo,
ese es un dato protegido. Entonces se podría decir, bueno,
pues anonimizo a todos, pongo un número en lugar de su DNI,
por ejemplo, un número aleatorio que yo le doy y ya
queda todo el mundo anonimizado.
Bueno, a priori parece que sí, pero imaginaros que en esa misma base de
datos viene por ejemplo, el sitio donde vive esa persona y viene
solamente del pueblo. Y tú dices, claro, bueno, pues si hablamos de móstoles,
pues claro, aquí hay varios cientos de miles de
personas. Imposible, pero imaginaos que estás hablando de un
pueblo que tiene cuatro habitantes, pues al haber puesto el pueblo imaginaos
que además los cuatro votan al mismo, pues entonces tienes identificados
perfectamente a quién votan cuatro personas
Entonces, ese es el tipo de cuidado de cosas con
las que hay que tener cuidado, porque uno piensa, bueno,
anonimizo le pongo ahí y no en este caso concretísimo, por ejemplo,
pues hay gente que no queda, queda expuesta completamente a pesar de
que haya hecho la anonimización, hay hay análisis,
incluso análisis matemáticos, para ver cómo evitar esas cosas,
pero no es trivial, hay que conocer un poco bueno ahí hay
varias guías publicadas, no en en datos. GOB tenemos tenemos una,
tenemos otra sobre ética de la Unión Europea,
entonces esta parte merece un un tiempo de reflexión y por eso ahora llevo.
Otro lado y perdona y antes de que vayas a otro lado,
recuerda que tenemos también los comités de ética en las universidades,
que también nos pueden apoyar en esas cosas. O sea,
si yo tengo dudas sobre el que yo tales datos pueda o no pueda difundirlos de
tales, o de cualquier manera puedo ir al Comité
de Ética de la Universidad si estoy haciendo una investigación en la
Universidad y preguntarlo y decir, Oye, esta es mi investigación.
¿Os parece que desde su punto de vista ético es correcto?
Estoy haciendo algo mal, lo que sea, y normalmente ellos nos darán apoyo
también.
¿Y vamos a? y vamos al plan de gestión de datos, que para algo existe, no qué?
¿Qué es un plan de gestión de datos? ¿Cuándo vamos a iniciar un proyecto?
Tenemos que presentar cómo vamos a trabajar, cómo los vamos a cuidar,
cómo vamos en este caso, si tenemos que anonimizar, guardarlos,
preservarlos, todo ese proceso de masajeo no,
no masajeo todavía de la la la compra de los ingredientes, no.
¿Cómo vamos a hacer la misa en Plas? Toda la gestión.
La cuestión es convertir a los datos normalmente, digamos,
en un ciudadano de primera dentro de.
Igual que tienes, por ejemplo, normalmente un plan de publicaciones,
quiero publicar tales cosas en tales sitios,
no sé qué o que tienes un plan de investigación,
voy a hacer tal cosa este mes, tal cosa, el mes siguiente tal cosa,
o un plan de contratación, pues tienes que tener un plan de datos
también, y el plan de datos va a decir en las
distintas etapas de tu proyecto, qué datos esperas conseguir,
cómo los esperas gestionar, cómo los vas a guardar, por ejemplo,
si tiene información privada, cómo los vas a custodiar para que nadie
puede acceder a ellos más que quien tenga derecho, etcétera, etcétera.
Y también cómo los vas a publicar en abierto al final.
Suponiendo que sea un plan que incluya la publicación en abierto.
Y eso quiere decir que, por ejemplo, si vas a publicar en abierto y puede
haber ahí datos privados, pues tienes que explicar cómo los vas a
Masajear para quitar los datos, o de analizar o o lo que sea,
de forma que efectivamente sean publicables.
Y eso es algo que hay que tener diseñado normalmente desde el principio del
proyecto, aunque siempre es una cosa que durante la
propia duración del proyecto puede evolucionar.
Y ahí pones detalles de todo tipo. ¿Por ejemplo,
qué campos voy a tener en mis datos o espero tener?
¿Y qué campos pueden tener algún tipo de impacto sobre la privacidad de las
personas?
¿Zonas o qué? Campos de forma que luego se puede
simplemente seguir ese plan. Y si hace falta,
pues como todas las cosas en los proyectos replantearlo durante la vida
del proyecto, porque si han aparecido datos que a
priori no eran interesantes y ahora hemos visto que si o los podemos recoger o lo
que sea, no incluso que estemos trabajando en,
un proyecto con datos que vayan a
estar en abierto y datos que no, eso es vale.
Entonces no van a participar de este repositorio público que tenemos en la
Universidad o en distintos sistemas.
Porque claro, hay investigaciones que requieren datos
sensibles y no van a ser parte de esos datos abiertos y que además tendremos que
custodiar de formas distintas. Por ejemplo, la legislación como la GDPR
o la legislación española. Protección de Datos te dice que ciertos
datos de cierto tipo hay que protegerlos de cierta manera y cierta manera.
Puede ser en un servidor, en una sala cerrada, con llave,
con control de acceso y no sé qué. Claro que es muy diferente de unos datos
que yo vaya a poner en abierto, donde en general pues no tengo que tener
unas precauciones muy especiales sobre como custodiarlos, ¿no?
Y De hecho, eso es muy interesante. También porque la propia redacción del
plan de gestión de datos normalmente te obliga a reflexionar sobre cómo vas a
gestionar los datos. Y en muchos casos te vas a dar cuenta de
que hay datos que a priori ni siquiera habías considerado.
Porque son datos en bruto que aparecen durante el el propio proceso de
investigación, pero que pueden ser interesantes.
Como decíamos antes, es muy difícil predecir cómo alguien que
no sea yo va a utilizar los datos.
Entonces ahí cuando vas identificando esos datos en distintas fases de la
investigación, que a priori no son resultados,
y tú a lo mejor ni siquiera te habías planteado en investiga, en publicar,
pues ahí te puedes plantear. Bueno, tendría sentido publicarlos.
¿Puedo hacerlo? ¿Me es fácil, porque entonces puedes aparecer conjuntos
de datos nuevos de tu investigación que no son el resultado final,
pero que son muy valiosos para terceros, aunque para ti no valgan nada porque no
hagas nada directamente con ellos, no?
De hecho, es una de las cosas que más a mí siempre
me han interesado la interdisciplinaridad, es decir, o sea,
que de repente te encuentres ahí, en en un lugar donde tú ni te lo
esperabas y puedas coger esos datos. O sea que por eso,
a la hora de hacer el plan de gestión de datos se suele recomendar ir un poco con
mente abierta y decir qué datos voy a poder conseguir.
Y sobre todo, los que sean fáciles de poner en abierto,
pues aprovecho y los pongo en abierto, lo cual a veces también tiene resultados
desde el punto de vista. Investigación interesantes. Por ejemplo,
en muchos campos se están empezando a considerar los data papers.
Es eso a eso quería llegar No, nosotros tenemos una investigación,
estamos muy acostumbradas a a ir a congresos o publicar en en revistas,
pero hay veces que esas publicaciones son gracias a datos.
¿Cómo cómo damos crédito a esos datos? ¿Cómo reconocemos eso? O sea, como decía,
Hay hay disciplinas donde el propio hecho de publicar los datos se le está dando
valor y tú puedes escribir un data paper que no es una forma de explotar esos
datos y no una descripción de los datos y posibles usos que a ti se te ocurren que
puedan tener. Y los datos. Entonces esos data papers en según qué
disciplinas pues empiezan a considerarse y en algunos casos son muy valiosos.
O sea, imaginaros, por ejemplo, cuando ejecutas un experimento en el
cernet de estos de física altas energías, la gente que ejecuta el experimento.
Y recolecta todos esos datos. Esos datos son valiosísimos,
son los que luego vienen los teóricos ahí a comprobar sus teorías y no sé qué,
no sé cuántos, pero claro, hay que coger esos datos.
Cuesta una pasta hacer el experimento Te construyen, como sabéis,
instrumentos enteros de kilómetros de largo para poder hacer esas cosas.
Hay un equipo de físicos, ingenieros, no sé qué,
que lo gestiona y que al final te produce un conjunto de datos,
lo que ya lo que producen ellos en muchos casos es estrictamente el conjunto de
datos. Luego vendrá otra gente a analizarlo.
Entonces esa gente también en muchas disciplinas, le digo,
pues el propio hecho de coger esos datos, organizarlos bien,
dejarlos para que todos los puedan usar y publicarlos,
se considera como una actividad parte del proceso científico y, por ejemplo,
mediante data papers, o sea, artículos de datos, pues se les.
Entre comillas, da crédito de alguna manera a esa
actividad Todavía no está extendido, quizás como debería en todas las
disciplinas Sí, en los encuentros de editores hemos
hablado de este tipo de de publicaciones y la pega que que de la que se hablaba
era que realmente claro, a a la hora de evaluarlos era muy difícil,
porque precisamente lo que se ofrece es información en bruto,
que es interesantísima, que que nadie duda,
que son muy importantes, pero a la vez bueno, claro,
como el proceso de evaluación, pues tiene que ser un una revisión por
pares ciegos y tal. Claro, ahí realmente son son artículos distintos
y.
Yo estoy de acuerdo en que muchas veces son difíciles de evaluar,
pero de alguna manera permiten algo muy importante también en ciencia,
que es la especialización. O sea, hay gente que es buena haciendo
experimentos y por lo que sea, a lo mejor no es tan buena.
Luego sacándoles un resultado teórico o haciendo un análisis de ellos,
pero son buenísimos haciendo experimentos. Sí, sí, sí, sí.
A mí eso me encanta porque por lo menos en en mi área.
A esa persona que extraía los datos, la sumábamos como firmante, ¿no? Claro,
es que luego al final se hacen cosas, entre comillas, un poco raras como eso,
como tenemos un artículo que fundamentalmente presenta resultados.
Y claro, la gente que recogió los datos y demás
nuevamente también firma el artículo porque es parte de todo el proceso.
Pero esos mismos datos por separado no siempre se explotan, porque a veces,
pues por lo que sea, resulta que no parecen interesantes para
la investigación que está funcionando, que se está buscando,
no dan los resultados esperados, no sé qué,
pero los datos siguen estando ahí, costó mucho conseguirlos,
siguen teniendo un valor potencial muy alto porque otra gente los podría usar y
parece que de alguna manera es razonable reconocer ese trabajo y reconocer a esa
gente. Entonces, a la hora de revisarlos yo creo que,
por ejemplo, se pueden hacer cosas, se puede revisar el valor potencial que
tiene, o sea, los revisores sí que pueden evaluar.
Bueno, pues estos datos vale que no se han
analizado todavía.
Pero viendo qué datos son, cómo se han recogido, etcétera, etcétera,
pues parece que claramente tiene un valor potencial muy grande para muchas cosas ¿no?
E incluso el artículo puede dar pistas para que otra gente a lo mejor más
teórica, por ejemplo, pues pueda venir. Ah,
qué bien esos datos me están explicando y en el propio data Paper que valdrían para
validar tal teoría, por ejemplo, Eh, pues voy a yo que entiendo de esa teoría,
voy a ver si lo puedo validarlos ante esos datos y tal no,
yo creo que es un campo todavía por desarrollar en muchas disciplinas,
pero es muy importante.
Y poco a poco se va teniendo en cuenta, o sea,
si vamos encontrando ya poco a poco, como en ciertos ámbitos,
pues se nos reconocen cuando hemos producido datos como tales, no,
y tenemos las revistas que publican data papers, algunas, algunas en JCR, depende,
repito mucho de la disciplina, pero poco a poco yo creo que se va
avanzando también en ese camino, algo que es transversal a todo,
a todo este mock mooc o como se pronuncie son las licencias.
Entonces los datos abiertos no, no están fuera de esto ¿No?.
Necesitamos para poder reaprovecharlos un permiso.
¿Y cuáles son las licencias más más extendidas acá en esto de datos?
Pues hemos hablado ya unas cuantas. Bueno, ya tenemos un un módulo específico
precisamente de de licencias. Teníamos las licencias Creative Commons,
que son las que bueno, pues las de siempre, las de siempre,
las de siempre, que que nosotros en particularmente
pensamos y defendemos que bueno, que hay dos concretas,
no las de atribución, CC by atribución Y CC by a compartir
igual.
Y eso en cuanto a licencias Creative Commons. Pero Y bueno,
acá hablábamos antes de fuera de micrófono, no de que es a partir de la 4.
0. Sí, si no recuerdo mal es justamente a partir.
Recordad que las licencias de Creative Commons tienen como varias ediciones la
la última es la cuatro ahora mismo y creo que es en la cuatro donde ya la licencia
contempla específicamente los datos. Bueno,
Y hable porque no lo hemos dicho hasta ahora,
ya es un tema jurídico en el que tampoco vamos a entrar, pero los datos no están.
Esa o la mayor parte de la protección sobre los datos no viene de la
legislación de protección intelectual, sino que los datos tienen una legislación
ad hoc específica para datos porque, como hemos dicho ya al principio,
se comportan de una parte de una forma muy diferente. Por ejemplo,
los datos no suelen tener ese componente creativo que es necesario para que una
obra esté protegida por la propia o la legislación de propiedad intelectual,
por ejemplo. También, sin embargo, las cosas como la organización de los
datos sí que supone.
Pues una cierto esfuerzo creativo o de otros tipos, que es justamente lo que,
por ejemplo en Europa se reconoce como protegible. Entonces en Europa,
dependiendo de qué tipo de cosas son, y sin entrar en detalles,
es muy posible que los datos crudos, por así decirlo,
no tengan una posición como tal. Pero, por ejemplo,
los datos organizados de una cierta manera sí la tengan. Por ejemplo,
pues no sé las calles de Madrid, simplemente un listado, pues puede que no,
pero yo qué sé si las organizas de una cierta manera, por ejemplo, por barrios,
no se qué Pues esa organización junto con los datos.
Sí que tiene cierta protección Y no vamos a entrar en detalle porque es un
tema muy jurídico, ¿no? Pero eso hace que las licencias o
contemplan específicamente esa legislación de datos o muy probablemente
no cubran los datos como deberían o como esperaría el que la use.
Por eso las licencias anteriores a las a la cuatro de Creative Commons normalmente
no se recomiendan para datos, pero las últimas en principio,
pues parece que sí cubren todas estas cosas.
¿Pero tenemos otras licencias también, verdad?
Más habías dicho la de atribución, atribución,
compartir igual y también tenemos las s cero dando vueltas por ahí,
que también se usa para datos y para datos.
Es más relevante porque igual que ya habíamos dicho que al menos en la
legislación continental europea, pues es muy probable que no podamos ceder
todos los datos, por ejemplo, el derecho de autoría no lo podemos ceder,
perdón, el reconocimiento, autoría no lo podemos ceder o cosas de
este estilo.
Pero con los datos, como no son del mismo tipo,
pues es muy posible que sí podamos tener todos los nuestros derechos sobre ellos
sin medio problemas, si queremos hacerlo y entonces aplicar
estas es de cero, que es del estilo de dominio público,
sin necesidad de mencionar autoría. Y ahí y ahí,
pues básicamente permitimos que nada, literalmente lo que les dé la gana con
esos datos, pero luego las las digamos más entre
comillas normales, son la atribución y atribución compartir,
igual que cumplen la definición del principio.
Y que en principio son las mismas de las que hemos hablado siempre cuando hablamos
de publicación en acceso abierto, por ejemplo. Bueno y aparece,
además de las Creative Commons, en este ecosistema aparecen otras
licencias como las propuestas por la Open Knowledge Foundation no que es open data
Commons Open data base license. Sí que también se llama a veces
simplemente la la Open data base license me parece licencia de de datos abiertos o
de bases de datos libres, no o o abiertas para los amigos.
Y que son licencias que en parte salieron precisamente porque en Creative Commons
no estaban contempladas Y había gente que pensaba con razón,
probablemente que hacían falta licencias específicas para datos y otras por
motivos históricos o de lo que sea, pues ha habido gente que ha pensado,
no quiero hacer una licencia específicamente para estos datos.
Hay muchas que cumplen las definiciones de datos en abierto que hemos visto al
principio y por lo tanto son consideradas igual que las otras.
Quizás la más conocida es esta, que tú acabas de mencionar, ¿no?
Y que te encuentras en muchos y que es muy parecida a la de a la de atribución
de Creative Commons. En cualquier caso, lo importante, como siempre,
es utilizar una licencia con la que te sientas razonadamente, cómodo,
cómoda y que además tengas evidencia de que jurídicamente esa licencia es
defendible si algún día quisieras o necesitaras ponerla en en práctica, ¿no?
¿Y las de Creative Commons? En principio lo cumplen. ¿Y esta otra?
Pues probablemente también porque también ha sido realizada también por juristas.
Mantenemos muchas, que cuando una organización,
por ejemplo el Banco Mundial, es un buen ejemplo,
cuando va a poner los datos en abierto, lo que te hace es decir,
te los doy con estas condiciones y las condiciones son la licencia.
En este caso cumple lo mismo que hemos dicho al principio,
la definición de datos en abierto, pero hay muchas organizaciones que hacen
eso por motivos diversos.
A veces históricos, porque empezaron a publicar datos cuando
ni siquiera había estas licencias de las que hemos hablado. En otros,
por lo que sea, te ponen unas condiciones que luego
pueden cumplir o no. La definición que hemos visto antes de
datos en abierto, pero en muchos casos la cumplen porque
normalmente la vocación que tienen es justamente de que esos datos sean
reutilizables. Es la idea del Banco Mundial. Por ejemplo,
yo te pongo ahí datos para que luego tú los analices como mejor te parezca.
Entonces eso hace que esos datos tengan una licencia,
unos términos y condiciones que son perfectamente compatibles con la
definición que hemos visto al principio.
Bien, y cuando tenemos todos estos datos ahí
juntitos, listos para hacer masajeados con una
licencia que nos sentimos cómodas y tal. ¿Dónde los metemos, dónde los guardamos,
dónde los archivamos? Pues en los lugares específicos que
venimos a llamar repositorios. Claro, me encanta.
¿Entonces en la Universidad tenemos un espacio para guardar datos? Sí,
en muchas instituciones, universidades, asientos de investigación,
tenemos repositorios o archivos de datos en la de datos abiertos.
Específicamente aquí en en nuestra Universidad, la rey Juan Carlos,
tenemos unos parte de un consorcio que se llama Madroño,
que es donde están las universidades públicas de la Comunidad de Madrid y
tenemos un archivo que se llama de ciencia datos. Si no recuerdo mal,
donde se pueden depositar datos de de nuestras universidades, no,
y eso es un buen ejemplo, creo, de archivo institucional de una
institución que decide, pues yo quiero un archivo de datos
abiertos y voy, lo creo, y ese es el que tenemos, no bien,
y tenemos más. También tenemos más espacio que que ya
conocemos de de otras charlas como zenodo, por ejemplo, zenodo.
Claro, luego tenemos estos a estos espacios que
son archivos, digamos públicos, donde cualquiera puede subir los
contenidos. Entonces, en principio tú te creas una cuenta y
subes tus datos, unos los organizan de una manera,
otros de otros, algunos son específicos sólo para datos y
otros para más cosas. Por ejemplo, zenodo ya nos ha salido varias veces
porque zenodo puedes guardar casi de todo, puedo guardar datos, puedo guardar vídeo,
puedes guardar software, puedes guardar obras en tradicionales
artículos, lo que sea, no.
Y luego tienes otros un poco más específicos de datos. Perdón,
es que el zenodo te da dois, entonces los que somos ahí sedientos de
dois? De hecho muy interesantes que por ejemplo
en zenodo si depositas unos datos tienes un doi para los datos,
con lo cual los puedes citar y pueden recoger citas que ya sabéis que estos
gallifantes que nos gustan tanto a los académicos,
pues es una forma de poder recoger citas, porque luego en el sitio donde tú estés
distribuyendo los datos, por ejemplo en el propio zenodo puedes
decir la nota típica de si usas esos datos,
por favor cítame de esta manera con este doi.
Y eso tiene un valor para nosotros, pues y también puedes ver cuánta gente lo
ha mirado y se lo ha descargado. Entonces eso no sé si para aneca,
pero para el ego mientras además te permite también conectar con un montón de
bases de datos similares, crear red, crear comunidad que está muy bien y
además es automático, que a diferencia de otros repositorios
que tienes que esperar a que te den un poco el el visto bueno, tú lo subes,
lo subes y esto lo depositas pero no lo publicas en zenodo. Es automático,
tienes tú y tienes tu publicación al segundo.
Que es tan fácil porque se se apela a la autoconciencia.
No vamos a publicar cualquier verdura con nuestro nombre.
Entonces zenodo espera eso, no, que la gente sea responsable de lo que
publica y no tire ahí cualquier cualquier porquería.
Y luego en la misma categoría de zenodo de reposterios públicos,
donde cualquiera puede subir datos, tienes otros, como por ejemplo fixer,
que además tiene herramientas para hacer cosas con los datos.
Algunos tienen eso está muy bien y te permite visualizar desde ciertos puntos
de vista los datos.
Y tienes otras que entran todavía en más detalle y te permiten además masajearlos,
mezclarlos. Hay todo un ecosistema por ahí te das
cuenta que una vez que tienes datos en abierto,
pues hay gente que se le ocurren cosas muy interesantes, como por ejemplo,
pues imagínate que te los cargan directamente en una hoja de cálculo en la
nube. Los datos que acabas de subir para que
puedas jugar con ellos, pues ahí sí hay repositorios que te
permiten hacer ese tipo de cosas, por ejemplo,
y en otros lo que te permiten es crear visualizaciones con ellos automáticamente
o semiautomáticamente no, entonces eso hace que haya repositorios
que te dan.
Ese tipo de valores añadidos que por el hecho de subir los tienes depositados,
pero además puedes hacer cosas con ellos. Y dentro de eso tenemos unos casos muy
especiales, que son los repositorios que ya no son
públicos necesariamente, que son los repositorios de de dominio de
aplicación, digamos de tipo de datos. Por ejemplo,
hay repositorios de datos de salud, la Organización Mundial de la Salud,
por ejemplo, tiene uno de ellos. Y ahí pues son en este caso son datos
procedentes sobre todo de los proyectos de investigación de la OMS.
Y que te los proporcionan también, digamos, desde un punto de vista fiable,
porque además son datos relacionados con la salud.
Es muy importante o especialmente importante que los datos sean fiables,
son datos curados por los investigadores de OMS
y demás y que los puedes recoger. Y allí sólo tienen, por ejemplo,
datos relacionados con temas relacionados con la salud, vaya,
pero luego tienes otros, como por ejemplo face face es un sitio
que utiliza mucho la gente que trabaja en entrenamiento de modelos de inteligencia
artificial y cosas de este estilo.
Donde se pueden publicar dataset específicamente para estos fines.
Por ejemplo, para entrenar modelos de inteligencia
artificial y te dan herramientas asociados para que si tú tienes el modelo
allí con mucha facilidad, tú lo puedas incorporar en tu software.
Entrenar modelos, hacer cosas de ese estilo de forma
automática, también no semiautomática, que vosotros me deshaces. Hacéis de todo,
hacéis de todo.
Entonces, yo creo que estos son buenos ejemplos de
cómo a la gente también se le ocurre formas muy interesantes de hacer cosas
con los datos, pero cosas genéricas. O sea,
no es aplicarlos ya por una investigación concreta,
sino es cosas como visualizarlos, utilizarlos para entrenar modelos o
juntarlos para que haya un montón de datos disponibles.
Quizás un ejemplo ahí muy conocido fue durante la la época del COVID.
¿Os acordáis? que no hace tanto tiempo Google organizó un archivo
específicamente para datos sobre el COVID
Y que fue muy interesante durante esa época,
porque todos los investigadores que estaban trabajando ahí subían ahí sus
datos. Y ahí. Sabías que solo había datos sobre COVID
entonces que estabas haciendo cualquier tipo de investigación, de cualquier tipo,
es muy probable que ellos tuvieran los datos que necesitabas. Bueno,
es interesante En este sentido de sitios que compilan, no el trabajo, por ejemplo,
de Redes es odatos. gov siempre me los confundo datos.
gov que lo que hace es.
Recibir los datos que a su vez todas las no sé diferentes partes de España han han
generado, ¿no? Sí, en el contexto de España y en otros
países. Las Administraciones Públicas también
tienen un papel muy grande en la publicación de datos.
Yo diría que son otro tipo de datos porque estaremos hablado sobre todo de
datos de investigación.
Pero las Administraciones Públicas recolectan muchos tipos de datos que son
muy interesantes. Por ejemplo, recolectan datos de yo que sé en
geográficos de dónde están las calles o incluso donde están las papeleras,
por ejemplo, no, exacto, donde están los pipican en Valencia ese
dato a mí me encanta, me encanta, o las duchas en las playas o los
albergues en el Camino de Santiago o las fuentes.
Esos datos se pueden mezclar con los datos de investigación,
masajear todos juntos y generar datos. Por ejemplo, en Madrid que conozco,
algunos de los datos que tienen tienen datos muy interesantes de transporte,
por ejemplo, donde tienes pues cosas como por.
Van pasando los autobuses casi en tiempo real si lo quieres,
o en el histórico por dónde están o los tráficos en según qué calle.
Puedes ver los flujos de tráfico por las calles,
cosas de seguro y como están en abierto puedes generar una aplicación,
entonces Podrías trabajar con tus estudiantes en encargarles un trabajo
también que termina siendo un emprendimiento Claro no,
y De hecho hay gente que tiene negocios basados en explotar estos datos de
Administraciones Públicas. Y si tu lo comentabas antes a nivel
español, el de datos.gob.es.
Pues lo que hace es tener datos producidos a nivel nacional,
pero luego además tenemos datos producidos a nivel autonómico,
datos producidos a nivel municipal, datos producidos por consorcios,
datos producidos por empresas públicas. Muchos de ellos tienen el portal de datos.
Exacto. Y ahí estamos, llegando casi a la transparencia.
Eso es porque al darle tú la transparencia que tenías ganas. No, no,
no, porque es que muchas veces se se habla.
Casi mezclando las cosas, no. Entonces en un portal de transparencia
solemos tener datos abiertos Sí, pero no todo el mundo está obligado a
tener un portal de transparencia. Hay hay empresas privadas que no tienen
porqué mostrar nada y sin embargo lo muestran,
lo ponen a disposición de la ciudadanía para pues para que vean su
comportamiento ético y esas cosas. De hecho,
hablando primero de Administraciones Públicas,
tenemos normalmente los portales de datos y los portales de transparencia,
que no tienen porqué ser la misma cosa, aunque están muy relacionados porque en
el portal de transparencia casi siempre.
lo que aparecen son datos también, y esos datos pueden permitir evaluar
muchas cosas de cómo está funcionando esa administración pública. Por ejemplo,
pueden estar, deberían De hecho estar todos esos
contratos y deberían estar en un formato que además podamos bajarnos,
descargarnos y luego masajearlo para cruzar y ver, por ejemplo,
quién está contratando con esa administración pública. Y De hecho,
son datos que utilizan, por ejemplo, periodistas e investigadores para poder
detectar, yo que sé, casos potenciales de fraude, por ejemplo,
donde puedas ver, pues si tal empresa resulta que contratas
siempre en tal tipo de cosa, de tal manera en.
Ya sabéis a quién me refiero. Verdad que además lo tenemos ahora estos
días que estamos grabando muy pero muy presente, ¿no? Entonces,
ese tipo de cosas permiten no solamente hacer un seguimiento de Del
funcionamiento, digamos, ético o no ético o legal,
incluso de las Administraciones Públicas, sino también entender cosas muy básicas
como en que se gastan nuestro dinero.
Sin que alguien nos lo tenga que analizar. O sea,
nosotros podemos analizar nuestros propios datos o incluso contratar
organizaciones que contraten a gente para, por ejemplo,
ver cómo se están gastando los datos de contratación pública a nivel de una
cierta Comunidad Autónoma y ver en qué se está gastando realmente dinero que se va
para una cosa, que se va para otra. O sea, que tenemos muchos tipos de datos que
proporcionan las Administraciones Públicas y yo no lo comentaba de las
empresas. Yo creo que en muchos casos también nos
interesaría que las empresas, estén o no estén obligadas por ley,
hagan lo mismo, porque también las empresas al final
tienen un componente muy importante.
En nuestra sociedad y hay muchos datos que pues son potencialmente útiles y que
nos pueden servir incluso para trazar a las propias empresas. De hecho,
hay datos que tienen que publicar sí o sí. Las empresas que, por ejemplo,
cotizan en bolsa y tienen que publicar ciertos datos porque se lo pide para que
los accionistas que están comprando y vendiendo sus acciones, pues.
Tengan cierta información mínima no, pero hay otra mucha información que nos
puede interesar. Por ejemplo, como consumidores yo me voy a comprar un
dispositivo electrónico, por ejemplo. a mí me encantaría saber cada
componente de eso, de dónde ha venido Y, por qué cadena de suministro ha pasado o
cuánto energía consume, o yo que sé muchos otros datos y hay
empresas que dan esos datos, otras no, Y ahí hasta donde yo sé,
no hay legislación específica, salvo la legislación de consumo,
que no es especialmente muy exigente con con,
al menos con el dar los datos de forma agregada,
de forma que te los puedas descargar todos y trabajar con ellos.
¿Bien, y para trabajar con los datos, entonces necesitamos herramientas que
sean capaces de leer esos data sets, no? Y cuando hablamos de herramientas tenemos
pues muy variadas, tenemos privativas, tenemos abiertas, openrefine en Wikidata,
se usa muchísimo el openrefine muchísimos Europe refine es una, yo creo,
de las herramientas más conocidas en el mundo de vista de los datos.
Permite hacer cosas como filtrados, bueno, como dice la palabra, refinar los datos,
o sea, coger unos datos crudos.
Y adaptarlos para un uso concreto y es una aplicación,
yo creo que de las más populares un poco en todo este mundo y luego tenemos
también las aplicaciones para archivo estas que no sé pronunciar bien porque yo
decía Ckan y es ckan, bueno, eso ya sabéis que depende en qué parte
del mundo hispano estemos, yo lo digo bien,
tú lo dices como lo dice casi todo el mundo, claro, claro,
quitando en algunas partes de España, yo allá hay, lo decimos Ckan,
vosotros decís ckan y sois muchos más que nosotros. Bueno,
es con C de de casa y después.
K a n y que es un sistema de gestión, no de de de de datos es con el que se
puede hacer, por ejemplo, y están hechos. Muchos portales de datos están hechos con
esa herramienta justamente es una herramienta libre, relativamente sencilla,
además de desplegar y bastante potente, y después podemos trabajar con R con Python
Bueno, tenemos un montón de lenguajes de
programación y bibliotecas basadas en lenguajes de programación para trabajar
con datos. Pero no olvidéis también que a veces las
herramientas que nos bastan son cosas muy sencillas. A veces una hoja de cálculo,
sea libre o no sea libre, nos basta para manejar según qué datos y
para hacer cosas interesantes con ellos. Entonces,
conocer herramientas está muy bien, te ayudan y te pueden simplificar mucho
la vida Y te dan más potencia en general.
Pero a veces herramientas muy sencillas que casi todo el mundo conoce te permiten
también trabajar con datos abiertos. Por eso creo que también que no hay que
pensar que para trabajar con datos abiertos hay que ser un experto.
A veces es descargarte los datos, preocuparte un poquito.
¿En qué formato están cargarlos? En una herramienta que ya conozcas por
otros motivos y sacar de ahí la información que a ti te interese.
Y De hecho, yo estuve haciendo yo no soy muy de
trabajar todavía con datos abiertos.
Más que información que me sirva, no para para trabajos periodísticos,
pero cuando me bajo un data SET he probado en dárselo a a la inteligencia
artificial. Claro, claro, también ahora que tenemos esta opción,
los LLM vamos, los agentes de inteligencia artificial en
muchos casos te extraen directamente información de ellos de forma normalmente
además muy fiable. Entonces depende de los datos,
depende cómo estén estructurados, pero muchas veces te los pueden,
te pueden ayudar muchísimo. Además, cada vez más los agentes están.
Digamos preparándose o desplegándose en combinación con otras herramientas
justamente para gestión de datos, de forma que cuando le dices ande cosas
con los datos, no es exactamente la gente el que lo está
haciendo, sino que se lo está pasando a una
herramienta que, por ejemplo, está haciendo el proceso matemático y tal
se lo está devolviendo a la gente. Y la gente te devuelve el resumen de
haber hecho eso, de forma que empieza a ser perfectamente
factible descargarte datos, por ejemplo, de un portal de datos abiertos en una
administración pública y decirle, OYE, Dime por partida,
en qué se ha gastado el presupuesto del año pasado
Y cada vez más. Es realista que el resultado que te está
dando es real. Es de verdad lo que has traído a partir
de esos datos ¿No?, y eso para mí es fundamental porque
empieza a poner los datos en un nuevo nivel.
Ya no es que ni siquiera tengas que pensar si eres experto o no,
es que te basta con hablar con un agente de inteligencia artificial para poder
manejar datos en abierto. Imaginaros la potencia que tiene eso.
Cuando lo empiece a usar gente con creatividad, con ganas de hacer cosas, no.
Yo lo que hice fue pedirle mapa conceptual,
no a partir de de una base de datos, y me resultó interesante como rápidamente
este. Yo me podría haber pasado no se una
semana encontrando puntos en común. De hecho,
los sistemas de inteligencia artificial son especialmente buenos,
haciendo cosas como clasificaciones, por ejemplo.
Entonces, si la gente con el que estás trabajando
lo permite, cosas como coges esos datos y
clasificarmelos de acuerdo con estos o con estos otros criterios son cosas que
normalmente hacen muy bien nosotros en arte.
La verdad es que lo de la IA nos va a facilitar mucho las cosas,
porque todos los que nos hemos visto muy interesados en trabajar con datos crudos
y pero de repente tenías en la pareja no de programar, de no tener ni idea.
¿Cómo se toca ingeniero ingeniería?
¿Alguien que se dedique al ingenieria? Efectivamente,
automatizar eso y que sin tener esos conocimientos puedas tener un traductor
que en este caso es un traductor de Jason o a cualquier tipo de lenguaje que está
fenomenal. El otro día probamos incluso a coger una
imagen que me la tradujera Jason.
No sabías muy bien qué hacer con ello, pero en vez de en vez de darle una imagen,
le voy a dar unos datos de esa imagen en jayson y luego le pedíamos cosas.
Y De hecho todavía hay temas donde a lo mejor,
como la la fiabilidad de los resultados. Todavía hay que trabajar en ellos y demás,
pero cada vez están siendo más fiables. Cada vez lo que me están contando ahí es
más correcto, digamos. Y además es una forma de no hablar,
porque la en muchos casos, cuando hablas con los agentes digamos que
conversas con la información que tiene el propio modelo por sí misma.
Esa información no necesariamente es correcta.
Pero cuando le estás diciendo, Usa estos datos para responderme a la
pregunta que te he hecho. Claro,
la cosa es muy diferente porque ya tiene una referencia exacta de dónde obtener la
evidencia que tú le estás pidiendo, ¿no? Y como decía antes,
cuando además eso se combina con herramientas, por ejemplo,
de análisis estadístico, etcétera, que cada vez se está haciendo ya más,
pues el resultado que tú tienes es muy parecido al que habría hecho alguien que
entendiera de esas herramientas de análisis estadístico, no, por lo tanto,
puedes extraer conclusiones.
Sin saber demasiado, sobre todo las técnicas que hay por
detrás para que esas conclusiones se extraigan bien. O sea,
que podemos empezar a lanzarnos a la creatividad sin necesariamente haber
hecho un doctorado en en R no Y. Luego de todas formas,
me decís cómo cómo hemos terminado hablando inteligencia artificial que no
lo teníamos en el pero bueno, es porque es porque hemos recorrido todo
el guión es porque hablamos de las herramientas que podemos utilizar
para visualizar, para trabajar con datos abiertos y.
Pero habíamos llegado al punto de que no necesitamos ser una súper ingenieras este
informáticas para poder aprovechar datos, sino que cada vez tenemos más
herramientas que nos ayudan a acercarnos a ver ese masaje a la Carta que le
queremos dar. Y porque hoy en día la Illa es que permea
a todo. O sea, es que ya claro, difícil no hablar de nada sin sin meterla,
pues además de la idea dejarme que meto una píldora muy rápida,
las visualizaciones también me parecen muy interesantes y las visualizaciones
también. Tenemos herramientas que me puedo
descargar o que tenemos en Internet que no te hace falta ser un experto para usar.
Muchas veces les subes simplemente un documento en formato hoja de cálculos en
formato csv y le dices cosas como mira, me interesa esta columna y esta otra
visualizamelo de tal manera y directamente es con menús y no sé qué le
das muy parecido, como haces una hoja de cálculo pero con
tratamientos.
Digamos más profundos, por así decirlo, y muchas de ellas además enganchadas con
herramientas estadísticas también que te permiten hacer sin saber de nuevo casi
nada sobre esas técnicas, entendiendo un poco por dónde quieres ir
y tal, pues hacer tratamientos bastante
complejos de los datos y visualizar los resultados.
Porque recordad que un problema de los datos es que si yo veo una columna de
datos, me es muy difícil entenderlos. Si yo esa misma columna la pongo en una
visualización, de repente los datos cobran otro sentido
y puedo entender mucho mejor que iba con ellos. No bien, entonces.
Yo creo que hemos cubierto todos los temas que teníamos,
no que son los datos abiertos, cómo los podemos reaprovechar,
las licencias, dónde encontrarlos, dónde depositarlos.
Hemos hablado poco de cómo publicarlos a cómo publicarlos,
pero hemos hablado de que tenemos que poner un repositorio.
Pero también conviene darse cuenta de que a la hora de publicar los datos tenemos
que seguir un poco unas fases. Si os acordáis de lo hablamos cuando
hemos hablado también de cómo publicar un material de cualquier tipo en acceso
abierto, no aquello, hay que asegurarse de la autoría,
no sé qué, pues en datos también es muy parecido.
Tenemos que empezar por las cosas obvias que hemos comentado antes,
como asegurarse de que tengo derechos para poderlo publicar en abierto,
asegurarme de que no hay información que pueda interferir con la privacidad,
privacidad de las personas o o haberla quitado,
o haberla organizado o lo que sea.
Y después tengo que hacer pasos muy parecidos a los que hemos visto ya para
la publicación de acceso abierto. Tengo que elegir una licencia.
Tengo que marcar normalmente en los metadatos de los datos.
Metadatos esa esa información que acompaña a los datos. Vale, cuando,
cuando solamente por aclarar cuando hablamos de marcar con metadatos,
es que cuando estamos en esa plataforma para subir.
El archivo de los datos abiertos. Tenemos una serie de campos para
completar. Entonces ahí tenemos que escribir,
no tenemos que darle al avanzar al avanzar al siguiente siguiente No, no,
no. Tenemos que parar y escribir ahí la
licencia que elegimos.
Las características, los nombres del archivo.
Todo eso es muy importante porque es el marcaje Y. Además,
igual que en las obras en acceso abierto, por ejemplo en el PDF Recomendábamos que
además la propia obra tuviera también enmarcados en la propia obra o escribiera
en los datos también, siempre que sea posible.
También conviene hacerlo, por ejemplo, si tienes un formato jason,
pues puedes dedicar una parte de los campos de jason para especificar,
por ejemplo, qué licencia tiene o qué permisos DAS,
o quiénes son los autores de esa compilación de datos. ¿No?
Entonces toda esa información son los metadatos y la información que ha
asociado a los datos.
Pues hay que cuidarla para que cuando alguien vaya recibiendo los datos lo
pueda entender. Y muy importante, en el caso de los datos también tienes
que documentarlos de una forma razonable para que si yo veo los datos los pueda
entender y tal campo, por ejemplo, en una columna,
yo sé que ese campo es tal cosa, no simplemente le pongo arriba un nombre
más o menos interpretable, sino que quien los vaya a usar para que
le sean útiles tiene que entender lo más exactamente posible ese dato que es lo
que está representando.
Entonces, por lo tanto, la documentación de los datos es muy
importante. También en el caso de los datos,
muchas veces no me basta con que me den los datos en formato elegible por un
programa, sino que necesito además que me los
interpreten, sea, que me digan qué es cada una de las cosas
que hay en esos datos y luego lo último claro, publicarlos en un archivo abierto,
como hablábamos, publicarlos y ya que estamos contarle al
mundo no, que los hemos publicado, que así también la gente los puede
reaprovechar. En este sentido, la Open Knowlege Foundation ha hecho no
un manual o una guía de.
¿Cómo publico los datos? ¿Cómo les doy movimiento?
Como o sea que recomendamos que que miremos esos otros materiales para porque
un dato publicado que nadie se entera que está ahí.
Sí es como si no estuviera bueno alguien se lo encontrara,
porque los datos que en los archivos también aparecen en catálogos de datos
aparecen en buscadores. Pero claro, cuanto más lo hayamos difundido,
pues es como el marketing normal que que hacemos en muchos otros aspectos de la
vida, ¿no?
Pues entonces, ahora sí hemos tocado todos los puntos
que teníamos. Seguro que se nos olvidó algo,
pero yo creo que hemos llegado hasta aquí ya hasta aquí hemos dado de sí Y esto es
lo que hay por hoy y como esto seguro que tiene una licencia libre,
alguien podrá bajarlo y agregarle lo que le falte y quien quiera que lo mejore.
Muchas gracias, hasta luego, hasta luego.