Infraestrutura e serviços de gestão de dados de pesquisa: uma avaliação no âmbito da Universidade Estadual Paulista (UNESP)
| Autor | Emanuelle Torino, Jean Fernandes Brito, Gustavo Lunardelli Trevisan, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti |
| Cargo | Doutoranda em Ciência da Informação. Programa de Pós- Graduação em Ciência da Informação, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Marília, Brasil Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Curitiba, Brasil Universidade Estadual Paulista - Unesp, Programa de Pós- Graduação em Ciência da Informação, Marília, Brasil / Doutorando em Ci... |
| Páginas | 230-257 |
Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, Florianópolis, v. 27, p. 01-28, 2022.
Universidade Federal de Santa Catarina. ISSN 1518-2924. DOI: https: //doi.org/10.5007/1518-2924.2022.e85188
Artigo
Original
INFRAESTRUTURA E SERVIÇOS DE GESTÃO DE
DADOS DE PESQUISA: UMA AVALIAÇÃO NO ÂMBITO
DA UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA (Unesp)
Research data management infrastructure and services: an assessment within the scope of São Paulo
State University (Unesp)
Emanuelle Torino
Doutoranda em Ciência da Informação. Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação, Universidade Estadual
Paulista (UNESP), Marília, Brasil
Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR),
Curitiba, Brasil
Universidade Estadual Paulista - Unesp, Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação, Marília, Brasil
emanuelle@utfpr.edu.br
https://orcid.org/0000-0002-3791-9884
Jean Fernandes Brito
Doutorando em Ciência da Informação. Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação, Universidade Estadual
Paulista (UNESP), Marília, Brasil
Universidade Estadual Paulista - Unesp, Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação, Marília, Brasil
j.brito@unesp.br
https://orcid.org/0000-0002-9258-8205
Gustavo Lunardelli Trevisan
Doutorando em Ciência da Informação. Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação, Universidade Estadual
Paulista - Unesp, Marília, Brasil
Universidade Estadual Paulista - Unesp, Programa de Pós-
Graduação em Ciência da Informação, Marília, Brasil
g.trevisan@unesp.br
https://orcid.org/0000-0002-4175-7910
Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti
Doutora em Educação. Programa de Pós-Graduação em
Ciência da Informação, Universidade Estadual Paulista
(UNESP), Marília, Brasil
Professor Assistente Doutor MS3.2, Regime de Dedicação
Integral à Docência e à Pesquisa. Universidade Estadual
Paulista - Unesp, Departamento de Ciência da Informação.
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação,
Marília, Brasil
silvana.vidotti@unesp.br
https://orcid.org/0000-0002-4216-0374
A lista completa com informações dos autores está no final do artigo
RESUMO
Objetivo: Compreender o processo d e autoavaliação da infraestrutura e oferta de serviços de gestão de dados de
pesquisa, por meio do diagnóstico da Universidade Estadual Paulista utilizando a ferramenta de autoavaliação Research
Infrastructure Self-Evaluation.
Método: A pesquisa de cunho exploratória, aplicada e de natureza qualitativa, que se constituiu na autoavaliação
realizada j unto à Universidade Es tadual Paulista, com o uso do Research Infrastructure Self-Evaluation, gerando um
spider chart, visando avaliar a infraestrutura e a oferta de serviços de gestão de dados de pesquisa. A coleta de dados
consistiu na aplicação do Research Infrastructure Self-Evaluation, tendo como resultado o mapeamento das práticas de
gestão de dados de pesquisa na Instituição.
Resultado: A partir do mapeamento foi possível a análise dos pontos fortes e necessidades de melhoria da infraestrutura
de apoio à gestão de dados de pesquisa na Universidade Estadual Paulista, possibilitando à Instituição verificar aspectos
que demandam investimentos, visando aperfeiçoar a infraestrutura e os serviços de apoio ao pesquisador.
Conclusões: A partir da autoavaliação e da análise dos aspectos relacionados à gestão de dados de pesquisa, foi
possível identificar os pontos fortes, de ntre os quais se destaca a atenção institucional para políticas que, embora
generalista, pode ser aplicada à gestão de dados de pesquisa. Por outro lado, para que a infraestrutura e os serviços de
gestão de dados de pesquisa sejam adequadamente estruturados é necessário um olhar global da Universidade Estadual
Paulista para todos os aspectos que compõem a gestão dos dados de pesquisa, conforme estruturado no modelo
Research Infrastructure Self-Evaluation e, por meio do resultado da autoavaliação investir no preenchimento de lacunas
ora existentes e saná-las em benefício do pesquisador, dos seus resultados de pesquisa, da comunidade científica, da
sociedade e da própria instituição.
PALAVRAS-CHAVE: Dados de Pesquisa. Gestão de Dados de Pesquisa. Research Infrastructure Self-Evaluation. RISE.
Encontros Bibli: revista eletrônica de biblioteconomia e ciência da informação, Florianópolis, v. 27, p. 01-28, 2022.
Universidade Federal de Santa Catarina. ISSN 1518-2924. DOI: ht tps://doi.org/10.5007/1518-2924.2022.e85188
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ABSTRACT
Objective: Understand the process of infrastructure self-assessment and the p rovision of research data management
services, through the diagnosis o f the São Paulo State University, using the Research Infrastructure Self-Evaluation
Framework.
Methods: Exploratory, applied and qualitative research, which consisted of the self-assessment carried out at the São
Paulo State University, using the Research Infrastructure Self-Evaluation, generating a spider chart, in order to assess the
infrastructure and the offer of services of research data management. Data collection consisted of applying the Res earch
Infrastructure Self-Evaluation, resulting in the mapping of research data management practices in the Institution.
Results: Based on the mapping, it was possible to analyze the strengths and needs to improve the infrastructure to support
research data management at São Paulo State University, enabling the Institution to verify aspects that require
investments, in order to improve the infrastructure and support services for researchers.
Conclusions: Starting from the self-assessment and analysis of aspects related to research data management, it was
possible to identify the p oints highlighted, among which institutional attention to policies stands out, which, al though
general, can be applied to research data management. However, for the infrastructure and research data management
services to be properly structured, it is necessary to have a global look by São Paulo State University for all aspects that
make up the management of research data, as structured in the Research Infrastructure Self-Evaluation model and through
the As a result of self-assessment, invest in filling existing gaps and remedying them for the benefit of the researcher, their
research results, the scientific community, society and the institution itself.
KEYWORDS: Research Data. Research Data Management. Research Infrastructure Self-Evaluation. RISE.
1 INTRODUÇÃO
Fazer e comunicar ciência são atividades rotineiras de pesquisadores em todo o
mundo. Contudo, discussões recentes no bojo da Ciência Aberta trazem à tona processos
e práticas realizadas pelos pesquisadores, dentre as quais, neste estudo, enfatiza-se a
gestão e a disponibilização de dados de pesquisa.
A necessidade de gestão e disponibilização de dados de pesquisa pode se constituir
em uma das respostas às demandas sociais aplicadas à ciência e aos dados de pesquisa,
sua transparência, reuso, validação e replicação. Fato que requer que sejam propostos e
consolidados novos modelos de infraestruturas e serviços específicos visando o suporte às
pesquisas e aos pesquisadores, culminando em formas otimizadas de gerenciamento,
disponibilização e acesso aos dados de pesquisa.
Nesse sentido, instituições acadêmicas, de pesquisa e agências de fomento em todo
o mundo estão trabalhando na disponibilização de diretrizes, políticas e infraestruturas que
possam apoiar o pesquisador na atividade de pesquisa, bem como em ações que otimizem
os processos de tratamento, disponibilização, recuperação e uso dos dados de pesquisa
gerados. O que torna de interesse comum a todos os campos da ciência, a criação e a
padronização de modelos para o tratamento, o uso e o reuso de dados de pesquisa. Para
tanto, o envolvimento interdisciplinar não é mais interpretado como facultativo, mas
condição básica para a gestão de dados de pesquisa (GDP).
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