La comunidad científica ha estado luchando con el problema de la reproducibilidad de los datos, un paso clave en el proceso que guía cómo la mayoría de los científicos crean conocimiento en su campo.

Según una encuesta reciente, más del 70 por ciento de los investigadores han intentado y no han podido reproducir los experimentos publicados por otros científicos. Más de la mitad ni siquiera logró reproducir sus propias investigaciones con éxito. Eso plantea la pregunta:si un experimento o una simulación no se puede reproducir, ¿Fue exitoso en primer lugar?

Investigadores del Instituto de Ingeniería Molecular de la Universidad de Chicago y del Laboratorio Nacional Argonne tienen como objetivo ayudar a resolver este problema con una nueva plataforma de software que permite a los científicos compartir los datos de cada una de sus publicaciones de manera que se puedan realizar búsquedas. Durante los últimos dos años, desarrollaron una herramienta para curar, descubrir y explorar artículos científicos reproducibles llamados Qresp, que ahora está disponible para uso público.

"Nuestro objetivo es acelerar el proceso científico y reducir el tiempo necesario para compartir conocimientos entre investigadores, "dijo Giulia Galli, el Profesor de Ingeniería Molecular de la Familia Liew. "Al hacer que los datos estén disponibles y se puedan buscar, esperamos que sea más fácil para los investigadores reproducir los resultados ".

El proceso de reproducción de resultados científicos sigue siendo un tema complejo. Artículos publicados, que están disponibles en línea como PDF, a menudo no incluyen suficiente información sobre los datos y procesos resultantes para que otros puedan reproducir los resultados, y los datos a menudo no se ponen a disposición de la comunidad científica.

"Muchos artículos no incluyen detalles suficientes para poder reproducir los datos, "dijo Marco Govoni, científico asistente en Argonne y científico invitado en la Universidad de Chicago. "Y, a menudo, la mayoría de los datos obtenidos y utilizados en el documento no están disponibles en absoluto. Para obtener esos datos, a veces es necesario escribir a los autores del artículo. No debería ser tan difícil, y no debe ser un proceso ad hoc ".

Con Qresp, Los investigadores esperan ayudar a aliviar algunas de las dificultades actuales para hacer que los datos sean abiertos y reproducibles. El software guía a los usuarios a través del proceso de organizar y compartir sus datos, incluidos conjuntos de datos y gráficos. Todos los campos son personalizables, permitir que los investigadores seleccionen sus datos de la mejor manera de acuerdo con el artículo que hayan escrito. La plataforma también está disponible para cualquiera que desee explorar datos compartidos por otros investigadores.

Aunque se han realizado varios esfuerzos para gestionar grandes conjuntos de datos, la mayoría de esos esfuerzos se basan en un repositorio central, mientras que Qresp se basa en un modelo distribuido. Dentro de la plataforma, los investigadores no cargan datos, sino que alojan sus propios datos seleccionados y deciden qué quieren compartir. De esa manera, Qresp proporciona una solución escalable para compartir datos, Dijo Govoni.

Los investigadores que no quieran dar este paso adicional para compartir sus datos inmediatamente después de la publicación deben considerar los beneficios de organizar y compartir datos para su propio grupo. Dijo Galli. Los estudiantes de su grupo ahora seleccionan automáticamente sus datos en Qresp como un paso más en su investigación científica. Qresp facilita la transferencia de información y conocimiento entre proyectos llevados a cabo por diferentes estudiantes, y entre los investigadores que se quedan y los que abandonan el grupo.

"Todo el proceso de intercambio de datos en el grupo se ha vuelto mucho más eficiente, "dijo Galli, quien también es profesor de química y científico senior en Argonne.

Con el uso y adopción de Qresp por una amplia comunidad de investigadores, los artículos publicados pueden volverse mucho más interactivos, una interfaz viva donde, haciendo clic en una imagen, un investigador puede ver el conjunto de datos detrás de los resultados.

"Queremos elevar el listón de la reproducción de resultados científicos, y queremos ir más allá de la publicación de archivos PDF y compartir investigaciones que sean mucho más interactivas y útiles, "Dijo Govoni.