Re.data

Idealizar a forma de recolha dos dados

Uma das lições mais importantes aprendidas com este projeto foi a necessidade de dedicar mais tempo à criação de cenários sobre a forma de organização dos dados e a sua forma de partilha. Dada a precisão exigida na recolha, era essencial optar por uma organização dos dados precisa, mas simultaneamente fluída para que os datasets pudessem vir a ser usados em diferentes contextos.

Inicialmente, não foram considerados adequadamente os formatos e a hierarquização dos dados, o que resultou em dificuldades significativas na fase final de partilha. Esta experiência sublinhou a importância de um planeamento meticuloso desde o início do projeto, garantindo que todos os dados sejam estruturados de maneira lógica e acessível.

Normalização dos Metadados

Normalizar os metadados é tão importante para o processo científico quanto o tratamento dos próprios dados e só assim é possível garantir a interoperabilidade entre os diversos stakeholders. 

A normalização dos metadados assegura que os dados possam ser compreendidos e utilizados de forma eficiente por todos os envolvidos, independentemente de suas áreas de especialização.

A ausência de uma descrição clara e consistente dos metadados obsta à utilização dos dados por outros investigadores, destacando-se a necessidade de estabelecer e aplicar padrões rigorosos de documentação. 

Formação contínua em Gestão de Dados de lnvestigação

A sobrecarga de trabalho e a falta de tempo para formação resultaram em inconsistências na forma como os dados foram geridos e partilhados. Esta lição enfatiza a necessidade de um compromisso contínuo com a cultura da Ciência Aberta e a formação em boas práticas de gestão de dados, garantindo que todos os membros da equipa estejam atualizados e capacitados para lidar com os desafios associados à gestão de grandes volumes de dados.

Tratando-se de um projeto com enfoque nos dados, todas as ações que permitiram aprender a estruturar dados com vista à sua partilha imediata foram fulcrais.

O Plano de Gestão de Dados (PGD) como documento vivo e estruturante

Ao contrário do que é habitual em muitos projetos, o PGD do SAIL foi elaborado antes do início da campanha. Essa antecipação revelou-se essencial, não apenas como formalidade, mas principalmente como uma ferramenta de trabalho dinâmica, constantemente atualizada. Na realidade, tornou-se uma espécie de pré-data paper, facilitando não só o acesso aos dados, como também a sua interpretação e reutilização.

Um repositório adequado para cada processo de dados

A necessidade de lidar com versões múltiplas de datasets em constante atualização exigiu a adoção de um sistema de repositório robusto e com possibilidade de versionamento. 

A experiência com CKAN, embora útil, mostrou limitações na gestão de dados em evolução, reforçando a necessidade de ferramentas que acompanhem a mutabilidade e a complexidade dos dados. 

O Zenodo demonstrou ser uma opção adequada num processo de investigação altamente dinâmico.

O valor dos dados não estruturados e da observação informal

A ausência de registos não instrumentados — como observações visuais, contextos ambientais ou acontecimentos inesperados — evidenciou uma lacuna crítica: o que atualmente existe em termos tecnológicos é exponencial no que se refere ao conhecimento gerado, mas tende a deixar de lado um manancial de dados circunstanciais, assumidamente difíceis de sistematizar. Por exemplo, informações como relâmpagos observados no decurso das expedições, mas não anotados pelos instrumentos, provaram que a informalidade pode ser científica e necessária.

Contudo, é necessário conseguir soluções para a recolha, registo e partilha destes dados de investigação, equilibrando a sofisticação contemporânea com o valor do registo qualitativo do passado.