La participación ciudadana en la recopilación de datos científicos
impulsa una ciencia más democrática, al involucrar a la sociedad en los procesos de I+D+i y reforzar la rendición de cuentas. En este sentido, existen diversidad de iniciativas de ciencia ciudadana puestas en marcha por entidades como CSIC , CENEAM o CREAF , entre otras. Además, actualmente, existen numerosas plataformas de plataformas de ciencia ciudadana que ayudan a cualquier persona a encontrar, unirse y contribuir a una gran diversidad de iniciativas alrededor del mundo, como por ejemplo SciStarter .
Cómo construir una iniciativa de ciencia ciudadana considerando los datos abiertos desde el inicio
21 agosto 2025
La participación ciudadana en la recopilación de datos científicos impulsa una ciencia más democrática, al involucrar a la sociedad en los procesos de I+D+i y reforzar la rendición de cuentas.
Algunas referencias en legislación nacional y europea
Diferentes normativas, tanto a nivel nacional como a nivel europeo, destacan la importancia de promover proyectos de ciencia ciudadana como componente fundamental de la ciencia abierta . Por ejemplo, la Ley Orgánica 2/2023, de 22 de marzo, del Sistema Universitario , establece que las universidades promoverán la ciencia ciudadana como un instrumento clave para generar conocimiento compartido y responder a retos sociales, buscando no solo fortalecer el vínculo entre ciencia y sociedad, sino también contribuir a un desarrollo territorial más equitativo, inclusivo y sostenible.
Por otro lado, la Ley 14/2011, de 1 de junio, de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación , promueve “la participación de la ciudadanía en el proceso científico técnico a través, entre otros mecanismos, de la definición de agendas de investigación, la observación, recopilación y procesamiento de datos, la evaluación de impacto en la selección de proyectos y la monitorización de resultados, y otros procesos de participación ciudadana”.
A nivel europeo, el Reglamento (UE) 2021/695 que establece el Programa Marco de Investigación e Innovación “Horizonte Europa”, indica la oportunidad de desarrollar proyectos codiseñados con la ciudadanía, avalando la ciencia ciudadana como mecanismo de investigación y vía de difusión de resultados.
Iniciativas de ciencia ciudadana y planes de gestión de datos
El primer paso para definir una iniciativa de ciencia ciudadana suele ser establecer una pregunta de investigación que necesite de una recopilación de datos que pueda abordarse con la colaboración de la ciudadanía. Después, se diseña un protocolo accesible para que los participantes recojan o analicen datos de forma sencilla y fiable (incluso podría ser un proceso gamificado). Se deben preparar materiales formativos y desarrollar un medio de participación (aplicación, web o incluso papel). También se planifica cómo comunicar avances y resultados a la ciudadanía, incentivando su participación.
Al tratarse de una actividad intensiva en la recolección de datos, es interesante que los proyectos de ciencia ciudadana dispongan de un plan de gestión de datos que defina el ciclo de vida del dato en proyectos de investigación , es decir cómo se crean, organizan, comparten, reutilizan y preservan los datos en iniciativas de ciencia ciudadana. Sin embargo, la mayoría de las iniciativas de ciencia ciudadana no dispone de este plan: en este reciente artículo de investigación se encontró que sólo disponían de plan de gestión de datos el 38% de proyectos de ciencia ciudadana consultados.
Por otra parte, los datos procedentes de la ciencia ciudadana solo alcanzan todo su potencial cuando cumplen los principios FAIR y se publican en abierto. Con el fin de ayudar a tener este plan de gestión de datos que hagan que los datos procedentes de iniciativas de ciencia ciudadana sean FAIR, es preciso contar con estándares específicos para ciencia ciudadana como PPSR Core .
Datos abiertos para ciencia ciudadana con el estándar PPSR Core
La publicación de datos abiertos debe considerarse desde etapas tempranas de un proyecto de ciencia ciudadana, incorporando el estándar PPSR Core como pieza clave. Como mencionábamos anteriormente, cuando se formulan las preguntas de investigación, en una iniciativa de ciencia ciudadana, se debe plantear un plan de gestión de datos que indique qué datos recopilar, en qué formato y con qué metadatos, así como las necesidades de limpieza y aseguramiento de calidad a partir de los datos que recolecte la ciudadanía, además de un calendario de publicación.
Luego, se debe estandarizar con PPSR (Public Participation in Scientific Research) Core. PPSR Core es un conjunto de estándares de datos y metadatos, especialmente diseñados para fomentar la participación ciudadana en procesos de investigación científica. Posee una arquitectura de tres capas a partir de un Common Data Model (CDM) . Este CDM ayuda a organizar de forma coherente y conectada la información sobre proyectos de ciencia ciudadana, los conjuntos de datos relacionados y las observaciones que forman parte de ellos, de tal manera que el CDM facilita la interoperabilidad entre plataformas de ciencia ciudadana y disciplinas científicas.
Este modelo común se estructura en tres capas principales que permiten describir de forma estructurada y reutilizable los elementos clave de un proyecto de ciencia ciudadana:
- La primera es el Project Metadata Model (PMM), que recoge la información general del proyecto, como su objetivo, público participante, ubicación, duración, personas responsables, fuentes de financiación o enlaces relevantes.
- En segundo lugar, el Dataset Metadata Model (DMM) documenta cada conjunto de datos generado, detallando qué tipo de información se recopila, mediante qué método, en qué periodo, bajo qué licencia y con qué condiciones de acceso.
- Por último, el Observation Data Model (ODM) se centra en cada observación individual realizada por los participantes de la iniciativa de ciencia ciudadana, incluyendo la fecha y el lugar de la observación y el resultado.
Es interesante resaltar que este modelo de capas de PPSR-Core permite añadir extensiones específicas según el ámbito científico, apoyándose en vocabularios existentes como Darwin Core (biodiversidad) o ISO 19156 (mediciones de sensores). (ODM) se centra en cada observación individual realizada por los participantes de la iniciativa de ciencia ciudadana, incluyendo la fecha y el lugar de la observación y el resultado.
Esta separación permite que una iniciativa de ciencia ciudadana pueda federar automáticamente la ficha del proyecto (PMM) con plataformas como SciStarter, compartir un conjunto de datos (DMM) con un repositorio institucional de datos abiertos científicos, como aquellos agregados en RECOLECTA del FECYT y, al mismo tiempo, enviar observaciones verificadas (ODM) a una plataforma como GBIF sin redefinir cada campo.
Además, el uso de PPSR Core aporta una serie de ventajas para la gestión de los datos de una iniciativa de ciencia ciudadana:
- Mayor interoperabilidad: plataformas como SciStarter ya intercambian metadatos usando PMM, por lo que se evita duplicar información.
- Agregación multidisciplinar: los perfiles del ODM permiten unir conjuntos de datos de dominios distintos (por ejemplo, calidad del aire y salud) alrededor de atributos comunes, algo crucial para estudios multidisciplinares.
- Alineamiento con principios FAIR: los campos obligatorios del DMM son útiles para que los conjuntos de datos de ciencia ciudadana cumplan los principios FAIR.
Cabe destacar que PPSR Core permite añadir contexto a los conjuntos de datos obtenidos en iniciativas de ciencia ciudadana. Es una buena práctica trasladar el contenido del PMM a lenguaje entendible por la ciudadanía, así como obtener un diccionario de datos a partir del DMM (descripción de cada campo y unidad) y los mecanismos de transformación de cada registro a partir del ODM. Finalmente, se puede destacar iniciativas para mejorar PPSR Core, por ejemplo, a través de un perfil de DCAT para ciencia ciudadana .
Conclusiones
Planificar la publicación de datos abiertos desde el inicio de un proyecto de ciencia ciudadana es clave para garantizar la calidad y la interoperabilidad de los datos generados, facilitar su reutilización y maximizar el impacto científico y social del proyecto. Para ello, PPSR Core ofrece un estándar basado en niveles (PMM, DMM, ODM) que conecta los datos generados por la ciencia ciudadana con diversas plataformas, potenciando que estos datos cumplan los principios FAIR y considerando, de manera integrada, diversas disciplinas científicas. Con PPSR Core cada observación ciudadana se convierte fácilmente en datos abiertos sobre el que la comunidad científica pueda seguir construyendo conocimiento para el beneficio de la sociedad.
