Apertura es una clave ORCID propuesta de, y seguir ese principio y celebrar Open Access Week, cada año publicamos nuestro archivo de datos públicos anual. El archivo de 2019, que ahora está disponible, contiene una instantánea de todos ORCID registrar datos que los investigadores habían marcado como públicos en el ORCID Registro en el momento en que se creó el archivo el 1 de octubre de 2019. Nuestro archivo de datos públicos se publica bajo un Renuncia CC0 y es de uso gratuito para todos: en el momento de redactar este artículo, archivo del año pasado se ha visto más de 5,000 veces y se ha descargado más de 3,200 veces.
Como 2019 es ORCIDEl año del investigador, esta vez nos complace compartir con ustedes dos ejemplos de investigadores que están utilizando nuestros datos de archivos de datos públicos para su investigación.
Darío Rodighiero (Asociado postdoctoral en MIT, Facultad de Estudios de Medios Comparados / Redacción)
El Mapa mundial de investigación es un proyecto que analiza la comunidad investigadora en términos de relaciones y trayectorias individuales. Se basa en el ORCID Archivo de datos públicos: un buen ejemplo de cómo una organización sin fines de lucro puede ayudar a que la investigación sea abierta y accesible para todos, y también mi manera de apoyar la ORCID iniciativa. El proyecto se origina en mi tesis doctoral que ilustra un método visual para representar una facultad de EPFL. Gracias al apoyo de la Fundación Nacional Suiza de Ciencias, mi investigación ahora se ha expandido en escala, pasando de miembros individuales de la facultad a analizar instituciones y universidades mundiales. Mi enfoque interdisciplinario me permite explorar el ORCID conjunto de datos desde dos perspectivas. El primero es puramente visual y se centra en la forma en que los individuos y las instituciones pueden ser representados de manera adecuada y justa mediante el diseño gráfico. El segundo trata sobre el procesamiento de datos, utilizando desarrollos recientes en el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial para extraer información significativa. La intersección de estas dos perspectivas permite una nueva forma de hacer investigación al reflexionar sobre el cálculo, la visualización y la interpretación de datos al mismo tiempo. Este proyecto específico se enfoca en tres pasos simples: 1) el estudio de las colaboraciones entre instituciones (ver figura a continuación), 2) el análisis de las trayectorias individuales de los académicos a través de los institutos a lo largo del tiempo, y 3) la creación de un sistema de recomendación basado en datos recopilados y generados. Estoy agradecido con mi supervisor Kurt Fendt, MIT y mis colegas, Ringgold por permitirme usar su base de datos, el MetaLab de Harvard por su apoyo intelectual, Mauro Martino (IBM) y Paolo Ciuccarelli (Northeastern University) por sus consejos, y Abram Turner (MIT) por la ayuda brindada durante su pasantía.
Roberto Eyre (Candidato a doctorado en la Universidad de Bristol, Departamento de Ingeniería Matemática)
De todas las trayectorias profesionales posibles, los investigadores académicos tienen quizás la mayor oportunidad de viajar y migrar internacionalmente a medida que forman nuevos vínculos y relaciones de colaboración. Para estudiar sus migraciones, los resultados de la investigación de los académicos pueden examinarse para formar una trayectoria de afiliaciones a lo largo del tiempo. Sin embargo, esto puede resultar difícil cuando los investigadores comparten el mismo nombre, un problema común en los estudios de migración que utilizan datos bibliométricos. Para combatir esto podemos extraer los CV de millones de investigadores del público ORCID archivo de datos públicos. Este conjunto de datos es más de 300 veces mayor que el mayor estudio conocido basado en correo electrónico sobre migración científica, realizado por Franzoni y col. en 2012.
Planeamos extender nuestro uso de la ORCID Archivo de datos públicos, para identificar el efecto que eventos seleccionados (como el Brexit o la crisis de la Eurozona) han tenido sobre la migración en la comunidad investigadora. Estamos trabajando en un método para evitar irregularidades en los datos, como una sobrerrepresentación de personas que recientemente obtuvieron su doctorado y la sobrerrepresentación y la subrepresentación de países individuales. Esto se logrará creando modelos de referencia aleatorios para los datos observados y comparando estos modelos con nuestra red temporal observada obteniendo valores p para cada posible decisión migratoria en cada año. Estos puntajes nos permitirán identificar en qué años se ha producido un número anormal de migraciones.
Más sobre ORCID archivo de datos públicos
Si está interesado en utilizar nuestro archivo de datos públicos, puede descargarlo del ORCID repositorio. Archivo de este año está disponible en formato XML y además se divide en archivos separados para una gestión más sencilla. Un archivo contiene el resumen completo de cada registro. El resto de los datos se divide en 11 archivos que contienen las actividades de cada registro, incluidos los datos completos del trabajo.
Liberamos el archivo de datos públicos bajo un CC0 1.0 Dedicación de dominio público y el uso de los datos públicos está de acuerdo con nuestra Sitio de Política de privacidad. Hemos creado normas comunitarias recomendadas para usar el archivo.
Si planea o ya está utilizando el archivo de datos públicos para su investigación, por favor Haznos saber, ¡Nos encantaría saber de ti!