Desde el punto de vista de la investigación, cuando hacemos nuestro trabajo con pasión, las diferentes tareas que llevamos a cabo se vuelven parte de nuestro día a día sin implicar mucho esfuerzo. Pasar horas y horas delante de datos que nos ayudarán a llegar a conclusiones para hacer públicos y compartir los resultados con la comunidad científica y con la ciudadanía hace que los investigadores y las investigadoras entablemos una relación de cuidado de estos datos que utilizaremos. Y, por otro lado, desde el punto de vista de la sociedad, nos gusta que la atención que recibimos sea lo más respetuosa posible y totalmente honesta.

En esta línea, en el artículo “Caring for data: Value creation in a data-intensive research laboratory” [Cuidar los datos: creación de valor en un laboratorio de investigación intensivo en datos], los investigadores e investigadoras se han propuesto observar cómo se lleva a cabo el trabajo invisible del cuidado de los datos que se obtienen en diferentes investigaciones, para conocer cómo influye el “tratar bien” los datos en los resultados finales de dichos estudios. 

El estudio se llevó a cabo en un laboratorio que guarda datos sobre gemelos y analizó cómo se realiza el tratamiento de los datos recibidos. Según el estudio, cuidar los datos empieza desde mantener la base de datos limpia, vigilar el empaque, el procesamiento y el formateo de dichos datos. ¿Con qué objetivo? La finalidad es que cuando el personal investigador accede a estos datos, la información que necesitan tiene que estar ordenada, estructurada para que se facilite la producción de hallazgos confiables. Aunque parezca poca cosa o muy poco relevante, tratar bien los datos hace más fácil el trabajo y permite llegar a resultados correctos. Personalmente, no me gustaría que me llamaran cuatro veces para repetir un análisis por un error informático.

En conclusión, el “trabajo invisible” de cuidar los datos hace que las investigaciones sean efectivas (¿nos imaginamos trabajar con datos desordenados, sin saber a qué muestras pertenecen?, ¿sería fiable esa investigación?), que lleguen a resultados íntegros (que nos podamos fiar de los datos que interpreta el personal de salud cuando nos hacemos una analítica), que respeten tanto a los participantes en las investigaciones (no tener que ir varias veces para repetir la misma prueba) como a los usuarios y usuarias que utilizan estos resultados para mejorar algún aspecto de su vida o la de otras personas.

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