Buenas Prácticas en el Conocimiento Abierto

¿Qué es Conocimiento abierto?

Otras de las bases fundamentales para el progreso del Conocimiento abierto son los lineamientos y las buenas prácticas.

En Colombia, el Ministerio de Ciencias ha formulado ciertas reglamentaciones para apoyar el desarrollo del Conocimiento abierto en el país, destacando las reivindicaciones de la Ciencia abierta. Desde 2019 existen unos lineamientos para la política de Ciencia Abierta en Colombia.

Pero, no fue sino hasta 2022 que se firmó la resolución en la cual se adopta la Política Nacional de Ciencia Abierta; dicha resolución formula un concepto de Ciencia Abierta apropiado para el contexto colombiano, donde propone incluir los beneficios que trae consigo la apertura del conocimiento más allá del acceso y la participación, resaltando aspectos como: inclusión, fortalecimiento de la democracia, además de pensar en un conocimiento dialogante con las necesidades sociales, económicas y culturales de los territorios del país[1].

Contexto histórico

Ciencia y creación, transparente y reproducible

Pilares fundamentales para el desarrollo de la Ciencia abierta en Colombia

Que el conocimiento sea tan abierto como sea posible y tan cerrado como sea necesario. A veces, ciertas restricciones son necesarias para poder proteger la confidencialidad, la seguridad nacional o los derechos humanos, por ejemplo.

lo que incluye: Directorios y Redes de contenidos científicos abiertos, plataformas de publicación, como portales de revistas abiertos, herramientas y sistemas de información libres para gestión de recursos de investigación, como los sistemas de gestión editorial, identificadores persistentes, los cuales son usados para registrar investigadores, publicaciones, datos, etcétera, museos, parques científicos, centros de ciencia.

La cual comprende: Participación abierta de los agentes sociales, diálogo abierto con otros sistemas de conocimiento, comunicación abierta.

Además de estos lineamientos, hay una serie de buenas prácticas que se han vuelto estándares indispensables para abrir el conocimiento. Dentro de estas buenas prácticas destacan FAIR,TRUST y CARE, principios para mejorar la reutilización de datos de investigación.

En 2016, se publicaron los principios FAIR en la revista Scientific Data. Estos buscan que los datos sean accionables por máquina, es decir, que un computador pueda acceder, interoperar y reusar los datos sin tener que pasar por intervención humana. Las siglas de FAIR significan Findable, Accessible, Interoperable y Reusable[2].

Se refiere a que los datos deben ser fáciles de encontrar. Esto implica que los datos tengan una identificación única, la cual debe ser visible fácilmente para cualquier usuario y también debe ser indexada en algún recurso que se pueda buscar en línea.

Significa que, al encontrar los datos, el usuario debe poder saber cómo se puede acceder a ellos. Para que esto sea posible, es necesario que la información que identifica los datos sea visible a través de protocolos gratuitos y universalmente implementables.

Se refiere a que los datos deben funcionar con aplicaciones o flujos de trabajos distintos. Para lograr esto, es necesario que la información que identifica los datos utilice lenguajes formales y compartidos de representación del conocimiento.

Significa que los datos deben estar bien descritos, lo cual permite que puedan ser replicados o combinados en diferentes escenarios. Este principio necesita que los datos estén descritos de manera abundante, utilizando atributos precisos y relevantes al caso.

Por otra parte, los principios TRUST se publicaron en 2020 en Scientific Data. Estos están dirigidos a quienes manejan repositorios digitales, para que al seguir los principios puedan ganar la confianza de las comunidades a las cuales buscan servir. Las siglas de TRUST representan Transparency, Responsibility, User focus, Sustainability y Technology[3]. Sus principios aplican a los repositorios que albergan los datos de investigación y buscan que estos sean repositorios digitales confiables. Es decir, que sean sostenibles, tengan infraestructuras seguras y políticas integrales que apoyen prácticas de sus comunidades respectivas.

Significa que los repositorios sean transparentes con los servicios que prestan y con los datos que retienen.

Implica que los repositorios aseguren la autenticidad y la integridad de los datos que retienen, además de que sus servicios sean confiables y persistan en el tiempo.

Se refiere a que es fundamental asegurarse que se sigan las expectativas de cada comunidad respectiva en cuanto a manejo de datos.

Significa que los repositorios deben mantener sus servicios y retener los datos a largo plazo.

Se refiere a la necesidad de proveer infraestructura para mantener servicios que sean confiables, seguros y persistentes.

Por otra parte, los principios CARE para la Gobernanza de Datos Indígenas fueron desarrollados para complementar los principios FAIR, poniendo el énfasis en las personas, las comunidades y los contextos culturales, en lugar de centrarse solo en las características técnicas de los datos. Estos principios buscan asegurar que los datos relacionados con Pueblos Indígenas se gestionen de manera ética, respetuosa y orientada al beneficio colectivo[4].

CARE significa:

Los ecosistemas de datos deben generar beneficios para los Pueblos Indígenas y apoyar su innovación, bienestar y desarrollo.

Los Pueblos Indígenas deben tener la autoridad para decidir cómo se recopilan, gestionan y utilizan sus datos, reconociendo plenamente sus derechos sobre ellos.

Quienes manejan datos indígenas tienen la responsabilidad de garantizar que su uso fortalezca la autodeterminación y responda a las prioridades comunitarias.

La gestión de datos debe respetar los valores, derechos y bienestar de los Pueblos Indígenas en todas las etapas del ciclo de vida de los datos.

Referencias

[1] Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, «Política Nacional de Ciencia Abierta 2022-2031» (Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, 2022), pp. 24-25.

[2] «FAIR Principles», GO FAIR, accedido 23 de mayo de 2023, https://www.go-fair.org/fair-principles/.

[3] Dawei Lin et al., «The TRUST Principles for Digital Repositories», Scientific Data 7, n.o 1 (14 de mayo de 2020): 144, https://doi.org/10.1038/s41597-020-0486-7.

[4] Global Indigenous Data Alliance. (s.f.). CARE Principles for Indigenous Data Governance. accedido 19 de diciembre de 2025, https://www.gida-global.org/care