Concepção de uma Ferramenta Brasileira de Elaboração de Planos de Gestão de Dados de Pesquisa: desafios rumo ao modelo de planos acionáveis por máquina – MaDMP

1 Introdução

Os tempos atuais exigem maior aproximação entre a comunidade científica e a sociedade em geral. Torna-se premissa básica a importância da Ciência, Tecnologia e Inovação (CTI) frente aos desafios apresentados pelas sociedades em todas as áreas do conhecimento. O movimento de abertura do fazer científico começa a se concretizar pelas nações e algumas orientações ao nível internacional começam a tomar lugar de destaque, como é o caso do documento elaborado pela UNESCO versando sobre recomendações para a Ciência Aberta.

A ciência aberta é definida como um construto inclusivo que combina vários movimentos e práticas que têm o objetivo de disponibilizar abertamente conhecimento científico multilíngue, torná-lo acessível e reutilizável para todos, aumentar as colaborações científicas e o compartilhamento de informações para o benefício da ciência e da sociedade, e abrir os processos de criação, avaliação e comunicação do conhecimento científico a atores da sociedade, além da comunidade científica tradicional. Abrange todas as disciplinas científicas e todos os aspectos das práticas acadêmicas, incluindo ciências básicas e aplicadas, ciências naturais, sociais e humanas, e se baseia nos seguintes pilares-chave: conhecimento científico aberto, infraestrutura científica aberta, comunicação científica, envolvimento aberto dos atores sociais e diálogo aberto com outros sistemas de conhecimento (UNESCO, 2021, p. 7).

O processo de abertura do fazer científico abrange várias vertentes, que vão desde o acesso aberto às publicações, disponibilização de dados, avaliações por pares abertas, tornar públicos os cadernos de laboratórios, recursos educacionais, códigos computacionais e também a popularização da Ciência. Observa-se no contexto brasileiro que as ações relacionadas com a Ciência Aberta prioritariamente ainda se concentram no acesso aberto à produção científica. Um fato que evidencia este cenário é que o diretório internacional DOAJ (Directory of Open Access Journals), que indexa periódicos de acesso aberto, apresenta um número expressivo de 1.632 revistas abertas originadas no Brasil (DOAJ, 2022).

Para este trabalho, optou-se por trazer um arcabouço prático e de implementação da gestão dos dados de pesquisa, priorizando a etapa inicial de planejamento. A vertente da Ciência Aberta relacionada à gestão e abertura de dados começa a se consolidar no cenário brasileiro, mesmo que de maneira incipiente. Percebe-se que ainda não existe integração de informações provenientes dos agentes envolvidos em todo o ecossistema de Ciência, Tecnologia e Inovação (CTI). Além dos pesquisadores e instituições de pesquisa, as agências de fomento são atores fundamentais rumo à abertura dos dados científicos uma vez que podem solicitar que as pesquisas financiadas tornem seus dados gerados ou produzidos disponíveis para a comunidade científica e sociedade em geral.

Dito isto, a etapa de planejamento da pesquisa deve considerar quais ações serão desenvolvidas para que os dados produzidos ou gerados durante o processo investigativo sejam abertos de maneira adequada, além de também prever onde esses dados serão armazenados ao final da pesquisa. Um documento utilizado para descrever estas informações é o Plano de Gestão de Dados (PGD). Atualmente, existem ferramentas de criação destes planos, porém percebe-se um caráter demasiadamente estático e textual, sem informações que poderiam ser buscadas automaticamente de sistemas utilizados pelos agentes envolvidos em todo o ecossistema científico, ao nível nacional e internacional.

Outro ponto relevante é que, por ser um documento estático, em geral os PGDs são considerados como documento adicional a ser preenchido pelos pesquisadores somente quando lhes é solicitado, por parte das agências de fomento. Entende-se que, ao invés de ser considerado pelos pesquisadores como mais uma demanda burocrática, os PGDs deveriam ser parte integrante de todas as etapas da pesquisa, estabelecendo conexões entre os agentes envolvidos no processo investigativo, servindo como uma espécie de integrador dinâmico, passível de atualizações automáticas durante todo o gerenciamento de dados de pesquisa.

Existem algumas iniciativas de definição e desenvolvimento de PGD acionável por máquina, ou seja, estruturado de maneira a possibilitar que os agentes envolvidos no processo investigativo e de gestão dos dados atuem de forma integrada e colaborativa tendo várias informações sendo preenchidas de maneira automatizada. Este trabalho apresenta um estudo de definição do modelo conceitual de ferramenta de elaboração e gestão de PGDs acionável por máquina (maDMP - Machine Actionable Data Management Plan) para o cenário brasileiro conduzido pelo Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT).

2 Planejando a gestão de dados de pesquisa

Visando o compartilhamento das pesquisas produzidas bem como seus processos, metodologias, códigos e dados, é preciso que os pesquisadores realizem o planejamento de toda a investigação, inclusive o que será feito com seus dados e insumos gerados. Visando ilustrar de maneira mais didática e como uma tentativa de atualizar e adaptar o modelo de comunicação científica proposto por Pinto e Costa (2018, p.155), a figura 1 a seguir apresenta uma sugestão de como poderia ser o ciclo de vida da pesquisa e opções de disseminação dos seus resultados e dados científicos gerados. Na fase inicial, tem-se a etapa do planejamento da pesquisa, quando é possível que o pesquisador utilize o Plano de Gestão de Dados (PGD) no intuito de detalhar os procedimentos da pesquisa, técnicas de coleta e quais os dados serão gerados, além de fornecer informações referentes ao local de armazenamento e publicação dos resultados ao final das pesquisas. Ao término do processo investigativo, é possível compartilhar os resultados e dados gerados ou não. Exemplificando como caso negativo, tem-se as questões que envolvem propriedade intelectual e industrial, havendo a necessidade de manter sob sigilo ou embargo produtos gerados como resultados de pesquisas científicas. Partindo para a parte central e direita da figura 1, na etapa de finalização da pesquisa, ao decidir por disseminar ou compartilhar os resultados e dados gerados, o pesquisador tem como opção a comunicação formal, que envolve os periódicos científicos e todo seu processo de avaliação por pares como principal meio disponível. Para além da publicação formal e no escopo do presente estudo, um dos modos de abertura do fazer científico é o depósito dos dados de pesquisa gerados durante o processo investigativo. Os repositórios de dados científicos são considerados os melhores locais de armazenamento uma vez que são concebidos visando conferir informações descritivas detalhadas sobre os conjuntos de dados visando favorecer a localização, inteligibilidade e compartilhamento.

Figura 1. Ciclo de vida da pesquisa e a disseminação dos resultados/dados científicos.         
Fonte: os autores, baseada em Pinto; Costa, 2018.

Desta forma, torna-se necessário planejar a gestão de dados a ser realizada durante a pesquisa visando o compartilhamento e divulgação científica adequados, tendo os planos de gestão de dados como documentação relevante para o detalhamento de todas estas etapas. Destaca-se que as opções de publicação dos resultados de pesquisa e dados devem ser entendidas como maneiras complementares de abertura do fazer científico.

2.1 Planos de gestão de dados

Um Plano de Gestão de Dados (PGD) é um documento que descreve todo o ciclo de vida dos dados de pesquisa, desde a sua coleta até a documentação completa do processo de pesquisa e registra as decisões tomadas em relação aos padrões de metadados, formatos, licenças, período de armazenamento, custos associados, dentre outros fatores que envolvem as características e processos da pesquisa desde a sua concepção até o armazenamento, preservação e consequente disponibilização.

O PGD requer uma sequência documentada de ações destinadas a identificar, assegurar recursos, coletar, manter e utilizar os conjuntos de dados. Isto inclui a obtenção de financiamento e identificação dos recursos técnicos e de pessoal para o completo ciclo de gestão de dados. O alcance e a quantidade de detalhes em um PGD dependem do projeto e do público para o qual está sendo desenvolvido.

Os PGDs são documentos fundamentais para garantir a preservação e acessibilidade dos dados gerados em pesquisas científicas. Esses planos têm sido exigidos por agências de fomento e instituições de pesquisa para assegurar que os dados gerados sejam tratados de forma adequada, desde a concepção até a preservação.

2.2 Conferindo dinamismo aos Planos de Gestão de Dados: maDMPs

A questão cerne que se apresenta como problemática dos PGDs é que os pesquisadores entendem que se trata de mais uma demanda a ser feita por eles, muitas vezes de maneira mandatória e, da forma como ocorre hoje, estes documentos se apresentam estáticos e sem interligação com outros agentes envolvidos no fazer científico. No contexto das agências de fomento que solicitam PGDs o controle, conferência e análises desses documentos acabam sendo feitos manualmente desprovidas de inter-relação entre identificadores que poderiam interligar pesquisadores, pesquisas, financiamento, dados e publicações.

Nos últimos anos, esta problemática impulsionou estudos voltados para o aprimoramento dos PGDs na tentativa de lhes conferir dinamismo, interoperabilidade com outros sistemas e capacidade de atualização automática de informações ao longo do processo investigativo. Estes PGDs são conhecidos como maDMP, acrônimo do inglês Machine Actionable Data Management Plans. Os maDMPs buscam melhorar os planos tradicionais, potencializar a qualidade dos dados e metadados de pesquisa por meio da automação e assim, reduzir a sobrecarga administrativa gerada pelo preenchimento e avaliação dos textos presentes dos modelos tradicionais. Ao interligar sistemas de informação no ecossistema científico, os maDMPs trazem benefícios para financiadores, equipes de conselhos de ética, especialistas jurídicos, pesquisadores e equipes de apoio, editores, operadores de repositório, administradores institucionais e provedores de infraestrutura (Miksa, et al., 2019).

No tocante às suas funcionalidades, Miksa, et al. (2019) apresentam dez princípios para a aplicação dos maDMPs considerando a variabilidade de escopo e especificidades implícitas em cada princípio, além das questões técnicas, organizacionais e sociais demandadas conforme a origem e realidade dos locais de aplicação, desenvolvimento da ferramenta e dos planos. Para o funcionamento dos planos acionáveis por máquina, os provedores de infraestrutura devem fornecer sistemas de suporte correspondentes às demandas necessárias de sua execução. A seguir os dez princípios mencionados (Miksa, et al., 2019):

• Integrar PGDs com os fluxos de trabalho de todas as partes interessadas no ecossistema de dados de pesquisa.
• Permitir que sistemas automatizados atuem em nome das partes interessadas.  
• Políticas devem considerar os sistemas e interconexões, não apenas versar sobre os atores envolvidos.  
• Os componentes do ecossistema de gerenciamento de dados devem ser descritos considerando sistemas, suas interconexões e os atores envolvidos.
• Use identificadores únicos persistentes e vocabulários controlados.  
• Sugere-se seguir um modelo de dados comum para maDMPs. 
• PGDs devem funcionar voltados para consumo humano e de máquina. 
• PGDs devem dar apoio na avaliação e monitoramento do gerenciamento de dados.  
• PGDs devem ser atualizáveis, vivos e com versionamento de documentos.
• PGDs devem estar disponíveis ao público em geral.

Os princípios apresentados pelos autores possibilitam perceber claramente a evolução do modelo inicial do PGD estático em formato texto para um acionável por máquina. Outros aspectos a serem considerados na definição conceitual e implementação de um PGD acionável por máquina foram listados pelo Research Data Alliance (RDA), com base em estudos conduzidos por Miska, et al. (2020). Ao analisarem dez ferramentas para elaboração de planos de gestão de dados: Haplo, F1000 Researsh, DMPTool, DMPonline, DMP Opidor, Data Stewardship Wizard, NSD DMP, Argos, Tu Wien i Easy Dmp, verificaram que as ferramentas contemplam as características básicas de cardinalidade, granularidade, versionamento, embargo, status e série. Entende-se por:

• Cardinalidade: Os PGDs que possuem campos preenchidos com informações pré-definidas oriundas de outros sistemas relacionados (obrigatórias ou opcionais).  
• Granularidade: Depende do contexto da pesquisa e se refere às descrições das características dos conjuntos de dados podendo variar e ser atualizadas conforme o avanço da pesquisa.   
• Versionamento: Geração de marcadores de data e hora de criação dos PGDs e suas respectivas versões. Os mecanismos de controle de versão atualizam cada vez que os dados são alterados e permitem recuperar diferentes versões de um PGD com base nos registros dos marcadores.  
• Embargo: Os dados só podem ser disponibilizados após terem recebido uma atribuição de licença de acesso e uso. Enquanto a licença não for atribuída, os dados são considerados fechados ou inacessíveis;  
• Status do PGD: Indica se as ações do plano estão em fase de ″previstas no planejamento‶ ou se já foram realizadas.  
• Serializações: Serialização em Java Script Object Notation (JOSN), representação ontológica de conteúdo que pode ser utilizada em qualquer outra representação: Extensible Markup Language (XML), Ontology Web Language (OWL) e JavaScript Object Notation for Linked Data (JSON-LD).

Apresentadas as características e inovações conferidas aos planos de gestão de dados acionáveis por máquina, seguem descrições sobre o percurso metodológico deste estudo que visa definir um modelo conceitual para uma ferramenta centralizada de criação de PGDs acionáveis por máquina a ser disponibilizada para a comunidade científica brasileira.

3 Percurso metodológicos

O presente estudo emprega um relato de experiência do desenvolvimento de modelo conceitual de ferramenta para elaboração de Plano de Gestão de Dados de Pesquisa. Foi utilizado o método Design Science Research, que permite ao investigador pesquisar, descrever ou explicar um fenômeno e, também, projetar ou prescrever soluções para um problema específico (Dresch, et al., 2014). O método Design Science Research objetiva desenvolver soluções para dois tipos de problemas: quesitos práticos, que demandam mudanças que melhor se adequem com os objetivos dos tomadores de decisão, e problemas de conhecimento que necessitem de reinvenções no conhecimento sobre o mundo (Weiringa, 2009). Para esse estudo, identificou-se dois problemas práticos:

• As ferramentas de elaboração de PGDs que resultam em planos estáticos e textuais, sem informações que poderiam ser buscadas automaticamente de sistemas utilizados pelos agentes envolvidos em todo o ecossistema científico.  
• Inexistência de uma ferramenta brasileira centralizada que atenda às demandas das diversas partes envolvidas no ecossistema de pesquisa e seja acionável por máquina.

No quadro 1 constam as diretrizes aplicadas ao presente estudo.

Tabela 1: Design Science Research para concepção e desenvolvimento da ferramenta de criação de PGD acionável por máquina.           
Fonte: Elaborado pelos autores baseado em Hevner, March, Ram e Park (2004).

4 Análise e resultados

Os resultados apresentam-se em duas etapas. Primeiramente foi feita uma análise detalhada de conformidade dos principais softwares de elaboração de PGDs disponíveis quanto à melhor adequação e customização para acionamento por máquina. Em seguida apresenta-se a proposta do modelo conceitual para uma ferramenta de elaboração de PGD acionável por máquina, baseada na DMPTool, no cenário brasileiro.

4.1 Análise das ferramentas de elaboração de PGD para se tornar acionável por máquina

As ferramentas selecionadas para elaboração de PGDs foram: DMPTool, DMPOnline, Argos, DataWiz, EasyDMP. Tais ferramentas foram analisadas para verificação de suas funcionalidades, possibilidades de customização e usos. A ferramenta DMPTool foi selecionada para customização e implementação e a seguir as devidas justificativas:

• Segue as recomendações da RDA DMP Common Standards, para ser acionável por máquina. 
• DMPRoadmap é uma base de código aberto para uma ferramenta de PGD acionável por máquina, gerenciada em conjunto pela Digital Curation Center (DCC) e a University of California Curation Center (UC3), representando esforços para convergir em uma única solução os melhores recursos de versões anteriores do DMPonline e DMPTool. 
• DMPRoadmap é usada em vários serviços internacionais, incluindo DMPAssistant no Canadá, DMPTuuli na Finlândia, DMPOPIDoR na França, PGDonline na Espanha e a versão do DEIC do DMponline na Dinamarca. 
• Oferece suporte amplo para a comunidade que está implementando a ferramenta, crucial para os desenvolvedores.  
• Possui parceria com a DataCite e construíram um fluxo de trabalho para gerar DOIs que são conectados ao ORCID, sendo recuperados em ferramentas de busca Web.  
• É uma ferramenta recomendada por diversas instituições brasileiras de ensino e fomento à pesquisa.

Tabela 2. Análise das funcionalidades das ferramentas de planes de gestão de dados. Fonte: Elaborada pelos autores (2022).

4.2 Proposta de modelo conceitual da ferramenta brasileira de elaboração de PGDs acionáveis por máquina (maPGD)

Definido o caminho na customização do DMPTool, o próximo passo foi delinear o modelo conceitual de funcionamento da ferramenta considerando os atores envolvidos no ecossistema científico brasileiro. Destaca-se o papel fundamental do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT) em iniciativas de incentivo ao desenvolvimento científico brasileiro alinhadas aos preceitos da Ciência Aberta, em especial a condução e desenvolvimento deste estudo que favorece ações de gestão de dados de pesquisa em todo o país, além de possibilitar a sistematização e cruzamento de informações em Ciência, Tecnologia e Inovação (CTI), fundamentais para as agências de fomento e instituições de pesquisa.

A ferramenta brasileira de elaboração de PGDs está representada na figura 2 como ″PGD BR (IBICT)‶, localizada ao centro propositalmente, uma vez que a ideia é que ela atue como um centralizador de informações referentes às pesquisas científicas brasileiras. Na parte superior do fluxo, tem-se as informações referentes aos pesquisadores e custos envolvidos no projeto, incluindo o acesso à plataforma PGD BR com as credenciais previamente definidas. Tais insumos serão provenientes das seguintes fontes informacionais:

• Comunidade Acadêmica Federada (CAFe), a primeira federação acadêmica do país, sendo hoje uma das cinco maiores do mundo em números de clientes (RNP, 2022).  
• ORCID (Open Researcher and Contributor Identifier), que além de fornecer um identificador único ao pesquisador, vincula-o com suas informações profissionais integradas (afiliações, bolsas, publicações científicas, revisões por pares previamente cadastradas em uma espécie de currículo de alcance internacional). Estando interligado com a ferramenta PGD, o ORCID poderá oferecer todas estas informações de maneira sistematizada automaticamente.   
• Currículo Lattes, principal plataforma de gestão de currículos brasileira.  
• GovBr, serviço governamental brasileiro de identificação em meios digitais. Permite identificação com segurança na hora de acessar serviços digitais governamentais (Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços, 2022).

No lado esquerdo da figura 2, tem-se as agências de fomento como fornecedoras de informações referentes às chamadas de financiamento, projetos financiados e seus respectivos vínculos com a equipe de pesquisadores. Destaca-se aqui a possibilidade de registro de um identificador único das agências de fomento via recurso Crossref Founder Registry, favorecendo a parametrização destas informações. Destaca-se aqui a bidirecionalidade da relação entre o PGD BR e os sistemas das agências de fomento uma vez que, além de fornecerem informações, estes agentes também podem fazer uso das informações provenientes dos PGDs especialmente para geração de indicadores e estatísticas de financiamento.            
 

Figura 2. Modelo conceitual do PGD IBICT.         
Fonte: dos autores, baseada em Miksa, Walk e Neish (2020).

No lado inferior da figura, tem-se a interligação dos PGDs com as Instituições de ensino e pesquisa que poderão atuar como gestoras de repositórios de publicações e dados científicos. Estes sistemas de armazenamento são essenciais no contexto das pesquisas científicas uma vez que os pesquisadores podem depositar seus dados e demais publicações favorecendo o compartilhamento e disponibilização, tendo a Ciência Aberta como pano de fundo de todo processo de abertura do fazer científico.

Destaca-se a complexidade e diversidade no processo descritivo dos dados e demais publicações nestes repositórios por meio de metadados que obedecem padrões a internacionais em conformidade com princípios de descoberta e reuso. Tais repositórios abrangem identificadores persistentes, licenças de acesso e uso (que podem ser obtidas de bases de dados automaticamente oferecendo as opções que melhor se adequem às situações dos projetos de pesquisa), requisitos de segurança, confiabilidade dos dados, controle de versionamento, buscas multifacetadas, dentre outros recursos que enriquecem os dados. Destaca-se aqui também a possibilidade de bidirecionalidade da relação entre os PGDs e os repositórios uma vez que além de fornecerem informações, estes agentes também as recebem dos PGDs de maneira automática alimentando os metadados dos conjuntos de dados (datasets). Um exemplo desta troca de informações são os DOI (identificadores persistentes) dos conjuntos de dados (atribuídos pelos repositórios), quando o pesquisador informa no PGD BR qual será o repositório escolhido para futuro armazenamento. Assim, será possível alocar espaço de armazenamento neste repositório ainda na etapa de planejamento da pesquisa.

Finalizando a descrição do modelo conceitual, tem-se o IBICT ao lado direito da figura como órgão que disponibiliza a solução tecnológica de gestão e elaboração de PGDs. Destaca-se que este órgão também proverá, uma solução de preservação digital do PGD BR, visando garantir o acesso ao longo do tempo, utilizando o modelo Hipátia.

O modelo Hipátia, desenvolvido pelo IBICT, é uma iniciativa que cria uma camada de barramento tecnológico interoperável para automatizar o processo de preservação de objetos digitais. Além disso, existe compatibilidade com o modelo referencial OAIS de preservação digital incorporando a estruturação de Repositórios Arquivísticos Digitais Confiáveis, os quais fazem parte da etapa final de armazenamento, garantindo a integridade, autenticidade, confiabilidade e segurança dos dados armazenados em um sistema, neste caso especificamente, o PGD BR. Um dos softwares compatíveis para estes repositórios no final da cadeia de custódia é o Archivematica. Essa solução tecnológica pode se adaptar a qualquer sistema que faça gestão de processos e objetos digitais.

5 Considerações Finais

O Plano de Gestão de Dados acionável por máquina (maDMP/ maPGD) definido conceitualmente para o cenário brasileiro tem como premissa básica ser centralizador de informações entre sistemas dos diversos agentes envolvidos no ecossistema de Ciência, considerando as infraestruturas tecnológicas disponíveis e as possibilidades de utilização dos recursos por parte de pesquisadores de diferentes áreas do conhecimento, instituições de ensino e pesquisa, agências de fomento, dentre outras. Optou-se por utilizar uma ferramenta livre já existente que conta com uma rede robusta de colaboradores e suporte, o DMPTool. Entende-se que tal decisão poderá otimizar e agilizar o processo de desenvolvimento rumo à uma ferramenta acionável por máquina, contribuir para o amadurecimento de padrões e definições deste tipo de solução tecnológica ao nível internacional.

No contexto brasileiro, a rede federada de instituições de ensino e pesquisa conferem uma utilização consorciada inovadora a este tipo de ferramenta de elaboração de PGDs permitindo avanços no amadurecimento do desenvolvimento e uso da ferramenta por parte dos diversos agentes envolvidos. Outro destaque é a possibilidade de descoberta das funcionalidades e necessidades de cada agente envolvido no ecossistema brasileiro de Ciência, o que pode conferir possibilidades de uso e compartilhamento de informações de maneira enriquecedora. Ressalta-se enfim que uma ferramenta maPGD, customizada com base neste modelo conceitual, estará ajustada para interligar agentes, produtos, serviços e demais entidades envolvidas no ecossistema científico por meio de padrões, diretrizes e melhores práticas difundidas em nível internacional, como os princípios FAIR, esquemas de metadados previamente definidos, identificadores únicos, dentre outros.            
 

Bibliografia

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