En nuestro artículo, A Skeptical View of the National Science Foundation's Role in Economic Research, Tyler y yo señalamos que si la NSF está haciendo lo que debería, debería estar haciendo cosas muy diferentes a las de otros financiadores.

La teoría de los bienes públicos nos dice que la National Science Foundation debería apoyar actividades que son especialmente difíciles de financiar a través de fuentes tradicionales universitarias, filantrópicas y del sector privado. Esta idea sugiere una prueba simple: en la medida en que la NSF asigna fondos a bienes públicos genuinos, en lugar de subsidios marginales, deberíamos ver una gran diferencia en los tipos de proyectos que la NSF apoya en comparación con lo que respalda el sector "de mercado". Pero lo que destaca en las listas de subvenciones destacadas de la NSF (como la que proporcionó Moffitt en este simposio) es lo similares que se ven a las listas de investigación "buena" producida por el statu quo actual. Si tomamos en serio la teoría de los bienes públicos, ¿qué áreas de la economía deberían recibir apoyo?

Sugerimos estudios de replicación y apoyo para la producción de conjuntos de datos públicos. Esto me lleva a Scholar Data, un interesante proyecto nuevo que ganó la competencia del NIH para crear un índice de intercambio de datos. Que exista una competencia del NIH refleja un cambio más amplio: los principales financiadores y revistas han exigido cada vez más el intercambio de datos en los últimos años; el NIH, por ejemplo, introdujo una Política de Gestión y Compartición de Datos que exige planes para compartir datos de investigación, y muchas revistas han convertido la disponibilidad de datos en una condición para publicar. Scholar Data crea un S-Index —similar al H-Index para artículos— pero, en este caso, el S-Index mide la facilidad de acceso a un conjunto de datos, sus citas y otras menciones. El objetivo es crear una métrica que recompense la creación de un bien público:

Los investigadores invierten años recolectando y compartiendo conjuntos de datos que sustentan la reproducibilidad, la transparencia y el descubrimiento en todos los campos. Sin datos compartidos, los hallazgos no pueden verificarse, ampliarse ni ser confiables. Sin embargo, las métricas que definen las carreras académicas, como las citas, el h-index y el factor de impacto, solo cuentan las publicaciones. El intercambio de datos pasa desapercibido y sin recompensa.

Esto genera un incentivo deficiente: se espera que los investigadores compartan datos, pero no reciben crédito por hacerlo. El resultado es que el intercambio de datos se trata como una carga y no como una contribución.

Scholar Data y el S-Index apuntan a corregir esto. Al medir el impacto de sus conjuntos de datos, el S-Index le da al intercambio de datos la misma visibilidad y reconocimiento que tienen las publicaciones, convirtiéndolo de una obligación en un activo para la carrera. El enfoque hace eco de esfuerzos comunitarios anteriores como los principios de datos FAIR —que piden que los datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables— al ofrecer a los investigadores una señal concreta y cuantificable de una práctica que durante mucho tiempo se ha fomentado pero nunca se ha medido.

¡Bravo! Es posible que su conjunto de datos ya esté catalogado. Puede obtener crédito en ScholarData.

Fuente: Marginal Revolution