Presentación de los Principios FAIR para el software de investigación | Barker et al. (2022) | Scientific Data [note]

  • “El Grupo de Trabajo “FAIR for Research Software” (FAIR4RS) ha adaptado los principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) para crear los Principios FAIR para el Software de Investigación (Principios FAIR4RS)”
  • “Los componentes de software (por ejemplo, los sistemas operativos, las bibliotecas, las dependencias, los paquetes, los scripts, etc.) que se utilizan para la investigación pero que no fueron creados durante la investigación o con una clara intención de investigación deben considerarse software en investigación y no software de investigación”

Fuente: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01710-x

Nota:

Sobre el tema del Open Source en la Open Science, pienso que debería haber Open Source para el software que se crea y también en el utilizado para hacer ciencia (en el que se usa para escribirla incluso). En el artículo de Barker et al. (2022), pienso que diferencian entre "software de investigación" y "software en investigación" porque mucha investigación suspendería en Open Source por usar Windows, Office, SPSS, etc. No solo por responsabilidad de las personas que hacen ciencia, que la escriben (autores y autoras), sino porque desde las mismas revistas predomina y fomentan el formato propietario ya solo a la hora de exigirlo en el envío de manuscritos (“en formato doc" por encima de todos y muy poco en odt u open document, por ejemplo).

Es curioso cómo software libre como OJS (Open Journal Systems) está tan presente para la gestión de revistas científicas, y cómo en ofimática y sistemas operativos la gente está casi totalmente entregada a Microsoft, y en realidad en todo lo que a tecnología se refiere a las empresas GAFAM (Google, Amazon, Facebook, Apple y Microsoft). Iniciativas nogafam o antigafam me parecen importantes hoy día. Por ejemplo, esta de https://www.nobigtech.es/.

Conocí Linux en segundo curso de la licenciatura de Filosofía, en 2006, concretamente la distribución Fedora, y desde entonces soy de Linux y de lo libre (en cambio no de Fedora y sí de Debian). No entiendo por qué por ejemplo en la Universidad Complutense no hay instalado Linux (no me refiero a solo exclusivamente Linux, sino Windows más Linux por ejemplo). Desde el punto de vista del futuro profesional de la gente, es importante conocer y saber usar software propietario, pero también conocer alternativas libres por si el día de mañana no tienen recursos para pagar por licencias o por si simplemente optan por la filosofía del software libre.

Este año solicité la instalación en ordenadores con Windows de software libre como Audacity, LibreOffice, VYM (View Your Mind), Thunderbird, OBS (Open Broadcaster Software) o Keepass. Para cada software que enseño en una asignatura de introducción a las tecnologías de la información y la documentación (enlace), presento una alternativa libre a lo propietario. O dicho de otra forma: incluyo alternativas libres al menos por igual a las propietarias. De la misma forma que el día de mañana la gente no contará con la VPN de la universidad para acceder a los recursos de información suscritos por la biblioteca, y por ello es importante enseñar bases de datos y recursos Open Access, me parece necesario enseñar software libre, incluso casi más que el propietario.

Desde este año 2022, he empezado a añadir en los papers y en todo lo que escribo en lo académico un párrafo mencionando el software que uso en mis investigaciones para dejar claro que es todo software libre. Por ejemplo, en uno de mis últimos papers (enlace), lo añadía así:

“El software utilizado para el tratamiento de los datos y el cálculo de los resultados e información estadística ha sido LibreOffice Calc (versión 7.0.4.2) y Rstudio (versión 2022.02.0). En Rstudio se utilizó el paquete Nortest (Gross; Ligges, 2015) y las funciones cor.test, shapiro.test y lillie.test. Para la redacción del artículo se ha utilizado LibreOffice Writer (versión 7.0.4.2). Todo lo anterior se ha utilizado funcionando sobre Debian GNU/Linux 11 (Bullseye).”

Si sumamos que la revista Métodos de Información publica con licencia Creative Commons de Atribución (CC-BY), eso sí que es ciencia abierta al 100% en lo que al Open Source se refiere (aunque la investigación no consista en la creación de un software). No solo de puertas para afuera, sino también de puertas para adentro por el software empleado.

Hace unos meses lancé una pequeña encuesta en la instancia Scholar.Social de Mastodon preguntando si la Ciencia Abierta es abierta si la investigación es escrita/desarrollada/procesada con software no Open Access (por ejemplo si es Ciencia Abierta si la investigación es escrita con Microsoft Office, o desarrollada con SPSS). Hubo personas que argumentaron que si lo desarrollado se podía reproducir con software Open Source, valía para ser Ciencia Abierta; otras que pensaban que para ser 100% ciencia abierta, el software utilizado debía ser Open Source en todos los pasos del proceso; y gente que hablaba de gradientes de lo abierto y quien compartía que no hay que ser demasiado purista en el punto de lo utilizado, siendo más importante que lo producido (los resultados de la investigación) se distribuyera/n en abierto. Muy interesante.

Fin. Post publicado el 1 octubre de 2022 por Pedro Lázaro Rodríguez; con licencia Creative Commons CC BY-NC-SA 4.0 y en la categoría "Ciencia, Software Libre"

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