As Recomendações de Políticas do WorldFAIR para Infraestruturas de Pesquisa” [1] acabam de ser atualizadas e publicadas em um novo formato.

O documento apresenta as recomendações de políticas do projeto WorldFAIR e foi lançado antes do Evento Paralelo do ICRI “Habilitando Dados Globais do FAIR: Recomendações de Investimentos do WorldFAIR para Infraestruturas de Pesquisa” .

Ele sintetiza as descobertas do projeto e apresenta recomendações para stakeholders específicos, para a European Open Science Cloud e outras infraestruturas globais de pesquisa.

Para enfrentar os desafios e oportunidades enfrentados pela ciência do século XXI, incluindo a necessidade de apoiar a pesquisa interdisciplinar e o impacto da Inteligência Artificial IA, é preciso mudar para uma abordagem de engenharia de dados e investir na melhoria de metadados e na implementação dos princípios FAIR para permitir isso.

Há uma necessidade urgente de melhorar a infraestrutura que dá suporte à reutilização de dados acadêmicos.

Um conjunto diverso de partes interessadas — representando a academia, a indústria, agências de financiamento e editoras acadêmicas — se uniram para projetar e endossar conjuntamente um conjunto conciso e mensurável de princípios que chamamos de Princípios de Dados FAIR.

A intenção é que eles possam atuar como uma diretriz para aqueles que desejam aprimorar a reutilização de seus acervos de dados. Diferentemente de iniciativas de pares que se concentram no acadêmico humano, os Princípios FAIR colocam ênfase específica em aprimorar a capacidade das máquinas de encontrar e usar os dados automaticamente, além de dar suporte à sua reutilização por indivíduos [2].

Os princípios FAIR referem-se a ativos digitais:  Encontrabilidade –  Findability, Acessibilidade, Interoperabilidade e Reutilização de ativos digitais.

Os princípios enfatizam a acionabilidade da máquina (ou seja, a capacidade dos sistemas computacionais de encontrar, acessar, interoperar e reutilizar dados com nenhuma ou mínima intervenção humana) porque os humanos dependem cada vez mais do suporte computacional para lidar com dados como resultado do aumento do volume, complexidade e velocidade de criação de dados.

Os princípios se referem a três tipos de entidades: dados (ou qualquer objeto digital), metadados (informações sobre aquele objeto digital) e infraestrutura [3]

O Policy Brief agora atualizado traz onze recomendações de políticas relevantes para a EOSC e para outras infraestruturas de pesquisa.

Ele inclui recomendações para permitir uma transição para uma abordagem de engenharia de dados para administração de dados, suporte para elevação de metadados e investimento em tecnologias e abordagens que facilitem a agregação e integração de dados para áreas de pesquisa interdisciplinares e de grande desafio.

Recomendações também são feitas para reforçar a pesquisa reprodutível e transparente e para dar suporte ao uso responsável da IA.

Referências

[1] Hodson, S., & Gregory, A. (2024). WorldFAIR Final Policy Brief: Enabling Global FAIR Data – Recommendations for Research Infrastructures (Version 2). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.14236140

[2] Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data, 3, 160018 (2016). https://www.nature.com/articles/sdata201618 DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

[3] FAIR Principles. Disponível em: https://www.go-fair.org/fair-principles Acesso em: 1 dez. 2024.