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Como redigir um plano de gerenciamento de dados para submissão de um projeto de pesquisa

Seu projeto de pesquisa finalmente resultou em um montante de evidências experimentais que suportam sua hipótese e te permitem escrever um manuscrito. Nesse momento, começa um árduo trabalho científico: juntar todas as informações, de maneira concisa, para submeter o seu trabalho a uma revisão por pares.

Inevitavelmente, todo pesquisador já sacrificou muitas horas de trabalho na busca por resultados em seus cadernos ou em infinitas pastas armazenadas no seu computador. Muitos sabem do sofrimento envolvido na perda de dados científicos, seja porque eles estavam armazenados naquele pen drive perdido, ou simplesmente porque um programa de computador se tornou obsoleto, impedindo a análise de dados obtidos em formatos muito específicos.

Como pesquisa é um campo majoritariamente financiado pelo dinheiro público, a perda de cada resultado significa falta de eficiência e mal uso do dinheiro recebido. Não apenas isso, a perda de resultados pode levar à perda de credibilidade de um grupo de pesquisa ou uma instituição perante colaboradores, seja por não entregar resultados prometidos, seja por mostrar fragilidade institucional no armazenamento de dados científicos. Por outro lado, um eficiente plano de gerenciamento de dados permite uma comunicação rápida e eficiente de resultados com a comunidade científica, seja com colaboradores ou através de publicações.

Por esses e outros motivos, muitas agências de financiamento tem exigido um plano de gerenciamento de dados junto aos projetos de pesquisa. Neste artigo iremos discutir o que é um plano de gerenciamento de dados e cada um de seus elementos.

O que é um plano de gerenciamento de dados?

É um curto documento suplementar, de até 2 páginas, descrevendo os tipos de dados que serão produzidos, como eles serão gerenciados, e como a pesquisa será acessada por outros grupos. Um plano de gerenciamento de dados é parte importante das boas práticas de pesquisa, uma vez que racionaliza recursos, facilita a sua reprodutibilidade e permite novos projetos devido a possibilidade de reuso de dados e seu compartilhamento. Geralmente, esse plano contém 7 elementos essenciais no gerenciamento de dados, descritos a seguir.

Coleta de dados

Nesta seção são descritos quais tipos de amostras, coletas físicas, códigos de programação, softwares e outros materiais serão usados e quais dados serão gerados durante a pesquisa que será apoiada pelo financiamento. A descrição da coleta de dados varia enormemente de acordo com a área e a natureza da linha de pesquisa; por exemplo, pesquisas em engenharia podem gerar códigos desenvolvidos para softwares; em ecologia, os dados podem ser uma planilha contendo a abundância e diversidade de espécies em um local. É importante ressaltar a fonte dos dados (por exemplo, o software utilizado para exportar os dados brutos) e em qual formato eles serão obtidos e armazenados, pois estes podem determinar como os dados serão acessados e analisados futuramente. Lembre-se: versões atualizadas de um mesmo software podem não abrir arquivos com extensão de versões anteriores.

Documentação e metadados

Metadados literalmente significa dados sobre os dados. Eles descrevem resumidamente quem gerou os dados, quais são os dados, quando, onde e como os dados foram gerados, como estes dados gerados podem ser utilizados, assim como possíveis restrições sobre os dados e seu uso.

Conformidade ética e legal

Descreve restrições éticas e legais envolvidas na geração, no uso e no compartilhamento de dados. Por exemplo, uma pesquisa que coleta dados de participantes precisa do auxílio de uma equipe especializada para discutir possíveis problemas éticos e legais na divulgação dos resultados (mesmo na presença de formulários de consentimento), caso estes impactem não apenas o indivíduo mas também o grupo ao qual ele pertence.

Armazenamento e backup

Descreve como os dados serão armazenados de uma maneira segura e íntegra ao longo do tempo, evitando a sua perda ou o seu rastreamento e vazamento. Atualmente, também há uma preocupação de como os dados gerados serão armazenados (backup) ao final da pesquisa. Visto que os dados poderiam ser utilizados por outros grupos no futuro, é importante a sua proteção e manutenção para maximizar os recursos empregados na sua geração. É importante também considerar por quanto tempo este dado será preservado ou retido, e os motivos dele ser retido por tal período de tempo antes de ir a público.

Seleção e preservação de dados

Aborda questões sobre como os dados gerados serão preservados, curados e armazenados a longo prazo. Detalhe onde os seus dados serão depositados (incluindo nome de arquivos, repositório ou base de dados) e se algum processamento será necessário para sua manutenção ao longo do tempo como, por exemplo, procedimentos de manutenção de evidências físicas para evitar perda de integridade.

Compartilhamento de dados

Nesta seção você deve explicar quando e como os dados serão disponibilizados para a comunidade cientifica. Leve em conta se serão necessários recursos para a disponibilização desses dados como, por exemplo, a manutenção de banco de dados e repositórios ou taxas para publicação de artigos em jornais especializados. Discuta quando os dados serão disponibilizados e qual o processo para obter acesso a estes. Ainda, ressalte por quanto tempo o pesquisador responsável pela pesquisa poderá reter o direito de usar o dado antes deste se tornar de domínio público, e quem possivelmente deterá a propriedade intelectual ou como isso afetará o acesso aos dados.

Responsabilidades e recursos

Descreva quem será responsável pela implementação do gerenciamento de dados e quais recursos e expertises serão necessários para a implementação.

Em tempos de recursos financeiros cada vez mais escassos para financiar a pesquisa nacional, mais frequentemente grupos de pesquisa tem buscado recursos advindos de órgãos internacionais de pesquisa. Entretanto, lembre-se que muitas agências de financiamento à pesquisa, em geral, não permitem a submissão de um projeto de pesquisa sem ter um plano de gerenciamento de dados. Além disso, ter um plano de gerenciamento de dados ajuda a planejar a sua manutenção a longo prazo e evitar a perda de resultados que podem ser importantes no futuro. Portanto, planeje-se para ter um plano eficiente para gerenciamento de seus dados e boa sorte com a submissão de projetos de pesquisa.

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