Muchos de los principales problemas a los que se enfrentan la ciencia y la sociedad en la actualidad son intrínsecamente complejos. Se refieren al funcionamiento de sistemas que exhiben un comportamiento emergente o impredecible como consecuencia de las interacciones entre sus componentes. Desde el funcionamiento de las ciudades o el cerebro humano hasta la dinámica de las enfermedades infecciosas, el cambio climático y los caminos hacia la sostenibilidad, la investigación de desafíos complejos requiere casi invariablemente la colaboración interdisciplinaria. Las herramientas de la revolución digital y las técnicas de inteligencia artificial han creado oportunidades sin precedentes para maximizar los beneficios de dicha colaboración mediante la integración de datos relevantes de fuentes disciplinarias dispares.
"El próximo siglo [el XXI] será el siglo de la complejidad".
Stephen Hawking, hablando en enero de 2000.
Sin embargo, nuestra capacidad para dicho análisis está actualmente limitada por las limitaciones en nuestra capacidad para acceder y combinar datos heterogéneos dentro y entre dominios. Las prácticas de datos subóptimas son un factor limitante importante y costoso en la investigación: se estima que el 80% de los gastos de investigación se utilizan para preparar datos inconsistentes para su uso.
Abordar estos problemas es crucial si queremos utilizar de la mejor manera las cantidades cada vez mayores de datos diversos para comprender los sistemas complejos que se encuentran en el centro de los desafíos globales. Los datos deben describirse abundantemente con metadatos, estar bien documentados, ser transparentes y, en última instancia, comprensibles para los humanos para facilitar la extracción de significado de la complejidad. El habilitador fundamental de la ciencia basada en datos es un ecosistema de recursos que permite que los datos sean FAIR (Findable, Accessible, Interoperable y Reutilizable) para humanos y máquinas. Este ecosistema debe incluir una administración de datos efectiva y máximamente automatizada, y terminologías efectivas y especificaciones de metadatos. Este es un esfuerzo decenal y su éxito dependerá de la participación activa y el compromiso de todas las disciplinas, incluidas las ciencias sociales y humanas, y de científicos de todas partes del mundo, incluidos los países cuyas capacidades de ciencia de datos pueden ser limitadas.
Este proyecto comenzó bajo nuestro anterior Plan de acción 2019-2021.
Impacto anticipado
Ayudar a las comunidades científicas y de innovación a acelerar la comprensión científica a través de un cambio radical en la aplicación de metodologías interdisciplinarias de uso intensivo de datos y, por lo tanto, permitir una ciencia más eficiente y transparente para abordar los desafíos globales.
Hitos clave
✅ Los ISC Comité de Datos (CODATA) propone un Programa Decadal: Hacer que los datos funcionen para los grandes desafíos de dominios cruzados', para abordar estos desafíos en el período 2020-2030. Se planea un lanzamiento formal en la Semana Internacional de Datos en Seúl, Corea, en junio de 2022.
Descubre más sobre el Sitio web de CODATA.
Próximos pasos
🟡 CODATA ahora está poniendo en marcha las asociaciones de financiación básica, capacidad y actividades piloto para llevar a cabo el programa Decadal.
🟡 Como parte de este proceso de construcción de alianzas, CODATA invita a discusiones con una variedad de instituciones, proyectos de investigación de dominios cruzados, organizaciones de estándares y grupos con experiencia en interoperabilidad de datos.
Contacto
Oficial de ciencia
megha.sud@council.science