Re.data

Garantia da qualidade e interoperabilidade de dados históricos

A integração de séries temporais anteriores constitui um dos maiores desafios na gestão de dados ambientais e científicos. A recolha de dados realizada em diferentes períodos, por distintos grupos de investigação e com metodologias diversas, exige um esforço significativo de harmonização. É necessário superar discrepâncias nos métodos de amostragem, nos instrumentos utilizados e nos formatos de registo, assegurando consistência e comparabilidade. A qualidade dos dados históricos deve ser cuidadosamente verificada, de modo a garantir que possam ser integrados em bases de dados atuais sem comprometer a fiabilidade das análises. A interoperabilidade, por sua vez, implica que estes dados sejam estruturados e documentados de forma a permitir a sua reutilização em contextos nacionais e internacionais, reforçando o valor científico das séries temporais e ampliando o seu impacto na investigação e na tomada de decisão.

Sustentabilidade a longo prazo

A continuidade e fiabilidade dos dados dependem da existência de recursos técnicos, humanos e financeiros estáveis. A sustentabilidade a longo prazo exige não apenas financiamento adequado, mas também a criação de estruturas organizacionais que assegurem a manutenção das plataformas de recolha, armazenamento e disponibilização de dados. A formação contínua de profissionais especializados, como data stewards e técnicos de monitorização, é igualmente essencial para garantir que as práticas de gestão de dados evoluam em consonância com os avanços tecnológicos e científicos. Além disso, a sustentabilidade implica a definição de estratégias institucionais que assegurem a preservação da informação ao longo do tempo, evitando perdas e assegurando que os dados permaneçam acessíveis e utilizáveis para futuras gerações de investigadores e decisores.

Implementação de sistemas avançados de disponibilização

O desenvolvimento de plataformas tecnológicas que permitam o acesso em tempo real a dados ambientais representa um desafio tanto tecnológico como organizacional. A criação de sistemas geográficos interativos, capazes de disponibilizar mapas, séries temporais e indicadores atualizados, exige investimentos em infraestrutura digital, interoperabilidade de sistemas e segurança da informação. Estes sistemas devem ser concebidos para servir múltiplos públicos: investigadores, decisores políticos, gestores ambientais e cidadãos interessados. A disponibilização avançada de dados não só aumenta a transparência e a credibilidade da investigação, como também promove a ciência aberta e o envolvimento da sociedade na conservação ambiental. Contudo, a implementação destes sistemas requer coordenação institucional, definição clara de responsabilidades e integração de diferentes competências técnicas, assegurando que a informação seja não apenas acessível, mas também compreensível e útil para os diversos utilizadores.

Garantia da interoperabilidade e reutilização dos dados

A investigação científica contemporânea enfrenta o desafio de assegurar a interoperabilidade e reutilização dos dados produzidos. A criação de datasets não pode ser vista apenas como um resultado imediato de um projeto, mas como um recurso de longo prazo que deve manter padrões elevados de qualidade, consistência e anonimização. Para que os dados possam ser utilizados por outros investigadores, é fundamental que sejam estruturados de forma clara, documentados com rigor e acompanhados de metadados que permitam compreender o seu contexto de produção. A interoperabilidade garante que os datasets possam ser integrados em diferentes sistemas e comparados com outras séries temporais, ampliando o seu valor científico e evitando que a informação se torne obsoleta ou limitada ao âmbito restrito de um único estudo.

Sustentabilidade da informação sensível

A par desta preocupação, surge a necessidade de assegurar a sustentabilidade da informação sensível. A preservação de dados humanos, especialmente quando relacionados com saúde ou comportamento, exige cuidados adicionais de natureza técnica e legal. É imprescindível garantir que os dados sejam armazenados em sistemas seguros, protegidos contra acessos não autorizados e preservados de forma a manter a sua integridade ao longo do tempo. A sustentabilidade implica também assegurar que os dados permanecem acessíveis e utilizáveis, mesmo após o término dos projetos que lhes deram origem. Este compromisso requer investimentos contínuos em infraestrutura tecnológica, formação de profissionais especializados e definição de políticas institucionais que assegurem a longevidade da informação. Só assim é possível garantir que os dados sensíveis não apenas sobrevivem ao ciclo de vida imediato da investigação, mas continuam a ser recursos valiosos para futuras gerações de cientistas e decisores.

Promoção da partilha colaborativa de dados

Finalmente, a criação de datasets públicos deve ser acompanhada por uma estratégia clara de promoção da partilha colaborativa de dados. A disponibilização aberta da informação não é suficiente por si só; é necessário fomentar práticas que incentivem a colaboração internacional, evitando duplicação de esforços e fortalecendo a ciência aberta. A partilha colaborativa permite que investigadores de diferentes instituições e países utilizem os mesmos recursos, ampliando o impacto da investigação e promovendo sinergias entre projetos. Além disso, contribui para reduzir a necessidade de recolher novamente dados junto de participantes, minimizando a intrusão e respeitando a dignidade das pessoas envolvidas. A ciência aberta, apoiada por datasets públicos e colaborativos, reforça a transparência, aumenta a credibilidade da investigação e promove uma cultura de responsabilidade coletiva na produção e utilização do conhecimento.

Reforço do apoio institucional especializado

Um dos principais obstáculos prende-se com a ausência de equipas dedicadas de data stewards capazes de apoiar coordenadores e gestores de projetos, sobretudo em consórcios internacionais de grande dimensão. A inexistência deste suporte técnico coloca sobre os investigadores responsabilidades para as quais não estão plenamente preparados, como a definição de vocabulários ou a harmonização de práticas entre parceiros. O futuro exige que as instituições invistam em estruturas estáveis de apoio especializado, garantindo consistência e qualidade na gestão de dados.

Integração da formação em currículos académicos

A gestão de dados de investigação deve ser incorporada desde cedo nos percursos formativos, começando na licenciatura e aprofundando-se no mestrado e doutoramento. A ausência desta preparação inicial faz com que os investigadores encarem estas práticas como exigências adicionais e burocráticas. Ao contrário, se forem treinados desde o início, adotarão naturalmente estas metodologias como parte integrante da investigação, tornando os processos mais eficientes e sustentáveis. Este desafio implica uma mudança curricular e pedagógica significativa.

Reconhecimento e proteção da autoria dos dados

Apesar das vantagens do acesso aberto, subsiste um conflito entre o esforço de quem gera dados e a reutilização por terceiros sem o devido reconhecimento. A falta de mecanismos eficazes para garantir citações e rastrear reutilizações fragiliza a confiança dos investigadores e cria barreiras psicológicas à abertura. O futuro passa por desenvolver ferramentas e práticas que assegurem integridade e reconhecimento, promovendo a cultura de que um dataset tem o mesmo valor e estatuto de uma publicação científica.

Estes três desafios — apoio institucional especializado, formação académica estruturada e reconhecimento da autoria dos dados — representam pontos críticos para a consolidação de uma cultura de gestão de dados robusta e sustentável. Enfrentá-los será determinante para que as instituições e os investigadores possam não apenas cumprir requisitos formais, mas também transformar a gestão de dados num verdadeiro motor de eficiência, colaboração e inovação científica.

Recursos humanos e sustentabilidade da equipa

A escassez de recursos humanos dedicados à manutenção da infraestrutura constitui um dos maiores entraves à sua consolidação. Apesar de fases de financiamento terem permitido a contratação temporária de bolseiros, que apoiaram investigadores na preparação de dados e data papers, a ausência de mecanismos de apoio continuado para pessoal técnico especializado compromete a estabilidade da equipa. Esta intermitência gera descontinuidade no trabalho, dificulta a retenção de competências e impede a criação de rotinas sólidas de gestão de dados. Sem uma equipa estável e qualificada, torna-se difícil assegurar a eficiência na mobilização, curadoria e disponibilização dos dados, o que fragiliza a credibilidade e a capacidade de resposta da infraestrutura perante desafios crescentes.

Infraestrutura tecnológica e capacidade institucional

A limitação da capacidade técnica das instituições para gerir servidores, garantir requisitos de rede e assegurar padrões de segurança representa outro obstáculo significativo. A inexistência de condições adequadas obriga ao recurso a empresas externas para a gestão da infraestrutura, financiadas com verbas de investigação que deveriam ser canalizadas para atividades científicas. Esta dependência externa aumenta os custos operacionais e reduz a autonomia do projeto, tornando-o vulnerável a flutuações de mercado e à disponibilidade de serviços contratados. Além disso, a falta de uma base tecnológica sólida dentro da instituição dificulta a integração da infraestrutura em estratégias mais amplas de ciência aberta e gestão de dados, limitando o seu impacto e alcance.

Institucionalização e continuidade a longo prazo

Garantir que a infraestrutura seja assumida de forma institucional pelo Governo Regional ou por entidades nacionais é um desafio crítico para a sua sustentabilidade. Atualmente, a continuidade depende sobretudo da visão e dedicação das equipas de investigação, sem integração plena nas estruturas oficiais. Esta dependência de lideranças individuais coloca em risco a perenidade do projeto, especialmente perante a eventual saída ou reforma dos investigadores que o impulsionam. A institucionalização é, portanto, essencial para assegurar estabilidade, financiamento regular e reconhecimento formal da infraestrutura como parte integrante das políticas científicas e tecnológicas. Só através desta integração será possível garantir relevância a longo prazo, consolidar a confiança da comunidade científica e da sociedade, e transformar a infraestrutura num recurso estratégico para o desenvolvimento regional e nacional.

Superar barreiras terminológicas e disciplinaridades fragmentadas

Um dos desafios mais persistentes na ciência contemporânea é a fragmentação terminológica entre disciplinas que, embora distintas, partilham conceitos e metodologias semelhantes. Exemplifica-se esta realidade com o conceito de priming na psicologia, equivalente ao search image na etologia — duas designações para o mesmo fenómeno. Esta duplicação terminológica dificulta o diálogo interdisciplinar e impede a construção de conhecimento partilhado.

A partilha de dados, acompanhada de metadados rigorosos, surge como uma estratégia fundamental para ultrapassar estas barreiras. Ao tornar os dados acessíveis e bem descritos, abre-se espaço para que investigadores de diferentes áreas possam reinterpretá-los, reutilizá-los e estabelecer novas conexões. A criação de pontes entre disciplinas exige, portanto, não apenas abertura conceptual, mas também práticas de documentação e partilha que favoreçam a inteligibilidade e a interoperabilidade dos dados.

Reequilibrar a relação entre investigação básica e aplicada

Outro desafio crítico prende-se com a crescente assimetria entre investigação básica e aplicada, especialmente em áreas como a psicologia. A pressão por resultados com aplicação imediata tem levado ao desinvestimento em estudos fundamentais, comprometendo o avanço científico a longo prazo. Pretende-se, muitas vezes, colher os frutos da ciência sem investir na plantação das sementes.

A partilha de dados pode funcionar como um mecanismo de reequilíbrio, permitindo que resultados de investigação básica sejam reutilizados em contextos aplicados, mesmo quando a sua utilidade não era evidente no momento da recolha. No entanto, esta ponte entre vertentes exige também uma mudança nos critérios de avaliação científica, que devem reconhecer o valor intrínseco da investigação fundamental.

Além disso, dentro da própria psicologia, a ligação entre investigação básica e aplicada é frequentemente frágil. A partilha estruturada de dados pode contribuir para reforçar essa ligação, promovendo uma maior circulação de conhecimento entre subáreas e facilitando a tradução de descobertas em soluções práticas.

Decidir o que partilhar e como garantir sustentabilidade

A decisão sobre o que partilhar — e em que condições — constitui um dos dilemas mais complexos da gestão de dados. Em estudos experimentais, como os realizados com animais, os dados recolhidos incluem múltiplas variáveis (escolhas, latências, taxas de acerto), nem todas tratadas ou publicadas. Embora os dados brutos possam ter valor futuro, a sua partilha implica custos significativos de organização, curadoria e interpretação.

Muitos desses dados “invisíveis” existem e podem ser recuperados, mas a sua disponibilização exige um esforço adicional que nem sempre é viável. A alternativa — não os partilhar — limita o potencial de reutilização científica. Assim, torna-se necessário encontrar um equilíbrio entre exaustividade e viabilidade, definindo critérios claros para a seleção, tratamento e preservação dos dados.

Clarificação dos limites dos dados pessoais na investigação histórica

A investigação histórica enfrenta uma lacuna significativa na definição e tratamento de dados pessoais, especialmente no que diz respeito a figuras públicas e documentos administrativos. A ausência de diretrizes claras sobre o estatuto jurídico e ético destes dados pode gerar entraves à investigação, dificultando o acesso, a reutilização e a publicação de fontes relevantes. Em muitos casos, documentos que são tecnicamente públicos — como atas, relatórios ou correspondência institucional — contêm informações que podem ser interpretadas como dados pessoais, o que levanta dúvidas sobre os limites da sua divulgação.

Este desafio exige uma abordagem equilibrada entre o direito à informação e a proteção da privacidade, com especial atenção ao contexto histórico, à função pública dos sujeitos envolvidos e à finalidade científica da investigação. A clarificação normativa e institucional destes limites é essencial para garantir segurança jurídica aos investigadores e para promover práticas éticas e transparentes na gestão de dados históricos.

Saber o que pode, ou não, ser incluído, como anonimizar dados, e como garantir a conformidade legal é um esforço adicional que exige tempo e atenção. 

Preservação digital a longo prazo

Embora os repositórios institucionais ofereçam garantias importantes em termos de preservação digital, subsistem incertezas quanto à sustentabilidade de plataformas próprias desenvolvidas por projetos de investigação. Estas plataformas, muitas vezes criadas com financiamento temporário, enfrentam riscos associados à obsolescência tecnológica, à descontinuidade de manutenção e à falta de integração com infraestruturas institucionais permanentes.

A longo prazo, a preservação dos dados depende da sua migração para sistemas estáveis, interoperáveis e reconhecidos institucionalmente. É fundamental que os projetos prevejam desde o início estratégias de preservação que incluam o depósito em repositórios certificados, a atribuição de identificadores persistentes e a adoção de formatos normalizados. A articulação entre plataformas próprias e repositórios institucionais deve ser pensada como uma complementaridade, garantindo simultaneamente inovação e sustentabilidade.

Reconhecimento académico da produção de dados em bruto

A produção de dados de investigação, especialmente qualitativos, continua a ser subvalorizada nos sistemas de avaliação científica. Apesar de constituírem uma componente essencial em projetos de ciência cidadã e em investigações que envolvem comunidades, os dados em bruto — como testemunhos orais, registos históricos ou documentação recolhida — são frequentemente vistos como auxiliares ou preparatórios, e não como resultados científicos em si.

Este enquadramento limita o reconhecimento do trabalho de recolha, curadoria e publicação de dados, que exige competências especializadas e contribui diretamente para o avanço do conhecimento. É necessário promover uma mudança cultural e institucional que valorize os dados como produtos científicos legítimos, com critérios próprios de qualidade, citabilidade e impacto. A atribuição de identificadores persistentes, o depósito em repositórios e a adoção de licenças claras são passos fundamentais nesse processo, mas devem ser acompanhados por políticas de avaliação que reconheçam a diversidade das práticas científicas.

Garantir a continuidade da aplicação dos princípios FAIR, promovendo a sua integração efetiva em práticas de ciência aberta

A aplicação dos princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) deve ser entendida não como uma etapa pontual, mas como um compromisso contínuo ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. A sua integração efetiva nas práticas de ciência aberta exige o desenvolvimento de políticas institucionais claras, a capacitação dos investigadores e a adoção de ferramentas tecnológicas que facilitem a sua implementação. Ao garantir que os dados permanecem localizáveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis, mesmo após o término dos projetos, promove-se a longevidade do conhecimento científico e a sua disseminação responsável.

Assegurar a continuidade dos procedimentos e a manutenção de um servidor fiável para o armazenamento seguro dos dados

A infraestrutura tecnológica desempenha um papel determinante na preservação e acessibilidade dos dados. A manutenção de um servidor fiável, seguro e com capacidade de longo prazo é essencial para garantir que os dados recolhidos não se perdem, permanecem acessíveis e podem ser reutilizados por outros investigadores ou em novos contextos. Esta continuidade operacional deve ser acompanhada por procedimentos bem documentados, planos de preservação digital e mecanismos de redundância que assegurem a integridade e a confidencialidade da informação armazenada.

Conciliar a aplicação rigorosa das boas práticas de proteção de dados com a promoção de investigação socialmente relevante, garantindo que uma não comprometa a outra

A proteção de dados, especialmente quando se trata de dados pessoais ou sensíveis, é uma exigência ética e legal incontornável. No entanto, esta proteção não deve ser vista como um obstáculo à produção de investigação socialmente relevante. Pelo contrário, é possível — e desejável — encontrar um equilíbrio entre o respeito pelos direitos dos participantes e a geração de conhecimento com impacto social. A aplicação rigorosa das boas práticas de anonimização, consentimento informado e gestão ética dos dados permite que a investigação avance de forma responsável, sem comprometer a confiança pública nem a qualidade científica.