Principios FAIR
En una frase
Los principios FAIR establecen que los datos (y, por extensión, el código) de una investigación deben ser Fáciles de encontrar, Accesibles, Interoperables y Reutilizables, para maximizar su valor científico.
Un poco más de detalle
El acrónimo FAIR fue propuesto en 2016 (Wilkinson et al.) y resume cuatro atributos que debería tener cualquier material de investigación:
- Findable (fácil de encontrar): los datos y el código tienen identificadores persistentes (como DOIs) y metadatos que permiten localizarlos.
- Accessible (accesible): una vez localizados, pueden obtenerse mediante un protocolo estándar (por ejemplo, descargándolos de un repositorio), incluso si requieren autenticación o tienen restricciones.
- Interoperable (interoperable): usan formatos y vocabularios estándar que permiten combinarlos o integrarlos con otros datos y sistemas.
- Reusable (reutilizable): incluyen licencias claras y suficiente documentación (procedencia, metodología) para que otros puedan reutilizarlos legítimamente.
Un punto que suele confundirse: FAIR no es lo mismo que “abierto”. Unos datos pueden ser FAIR sin ser públicos (por ejemplo, datos sensibles con acceso controlado, pero bien documentados e identificables), aunque en la práctica la apertura facilita cumplir varios de estos criterios.
¿Por qué importa?
Las políticas editoriales son una de las principales vías para promover la adopción de FAIR: cuando una revista exige depositar los datos en un repositorio con identificador persistente, o licenciar el código explícitamente, está empujando a los autores hacia prácticas alineadas con estos principios, incluso si no los menciona por su nombre.