The four organizations representing international science (International Council for Science - ICSU,  The InterAcademy Partnership – IAP, The World Academy of Sciences – TWAS y el International Social Science Council – ISSC) present this Agreement proposing fundamental principles that must be adopted by scientists, research institutions, academic publishers, research funding agencies, science associations and digital repositories, to respond to the opportunities and challenges of the data revolution as today´s predominant issue for global science policy. This Accord adds the distinctive voice of the scientific community to those of governments and inter-governmental bodies that have made the case for open data as a fundamental pre-requisite in maintaining the rigour of scientific inquiry and maximising public benefit from the data revolution in both developed and developing countries

Babini, Dominique

Boulton, Geoffrey

Hodson, Simon

Li, Jianhui

Marwala, Tshilidzi

Musoke, Maria G. N.

Uhlir, Paul F.

Wyatt, Sally

Spanish

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1. El mundo de los grandes datos (big data)
La revolución digital de décadas recientes es un evento histórico mundial tan profundo
y más penetrante que la introducción de la imprenta. Ha creado una explosión sin
precedentes en la capacidad de adquirir, almacenar, manipular y transmitir
instantáneamente grandes y complejos volúmenes de datos, con profundas
implicaciones para la ciencia.1 La velocidad del cambio es formidable. En 2003 los
científicos declararon que el mapeo del genoma humano estaba completo. Llevó más
de diez años y costó un billón de dólares; hoy se tarda apenas unos días y cuesta una
pequeña fracción de dicho monto (mil dólares). Los grandes volúmenes de datos (big
data), de donde emanan flujos sin precedentes de datos desde y hacia los sistemas
computacionales, y los datos amplios (broad data), en los que numerosos conjuntos
de datos pueden ser semánticamente vinculados para crear significados más
profundos, son los motores de esta revolución, ofreciendo nuevas oportunidades a las
ciencias naturales, sociales y humanas. 
* La versión extendida de este acuerdo internacional está disponible en inglés en: http://www.icsu.org/science-
international/accord.
** Geoffrey Bouton: Universidad de Edimburgo, Escocia; presidente de CODATA y del grupo de trabajo que
redactó este acuerdo internacional. Simon Hodson: director ejecutivo de CODATA. Dominique Babini:
CLACSO y Universidad de Buenos Aires, Argentina. Jianhui Li: Academia China de Ciencias-CNIC. Tshilidzi
Marwala: Universidad de Johannesburgo, Sudáfrica. Maria G. N. Musoke: Universidad de Makerere, Uganda.
Paul F. Uhlir: Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos. Sally Wyatt: Universidad de Maastricht,
Holanda, y eHumanities-KNAW.
1. La palabra “ciencia” se utiliza para referirse a la organización sistemática del conocimiento que se puede
explicar racionalmente y aplicar en forma confiable. El concepto “ciencia” se utiliza, como en la mayoría de los
idiomas distintos del inglés, para incluir todos los ámbitos, incluyendo las humanidades y las ciencias sociales,
así como las disciplinas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y medicina, por sus siglas en inglés). 
Datos abiertos en un mundo de grandes datos. 
Un acuerdo internacional ICSU-IAP-ISSC-TWAS *
Geoffrey Boulton, Simon Hodson, Dominique Babini, Jianhui Li,
Tshilidzi Marwala, Maria G. N. Musoke, Paul F. Uhlir y Sally Wyatt **
2. Las oportunidades
Las oportunidades científicas de este mundo rico en datos residen en descubrir
patrones que hasta ahora han estado fuera de nuestro alcance; en vincular y
correlacionar mejor los diferentes aspectos de los sistemas para entender su
comportamiento; en caracterizar la complejidad; y en la iteración entre descripciones
del estado de sistemas complejos y simulaciones que pronostican su comportamiento
dinámico. Hay muchas áreas de investigación donde estas capacidades son
profundamente relevantes: en predicción meteorológica y climática; en la
comprensión del funcionamiento del cerebro; en el comportamiento de la economía
global; en la evaluación de la productividad agrícola; en las previsiones demográficas;
en historias a desentrañar; y en muchos de los desafíos globales contemporáneos
como los del cambio ambiental, las enfermedades infecciosas y la migración masiva,
que requieren combinar conocimientos y datos de muchas disciplinas.
3. Los desafíos
Aprovechar estas oportunidades plantea serios desafíos a la forma en que la ciencia
se ejecuta y se organiza. Los datos abiertos son el elemento común que lo hace
posible.
3.1. El imperativo de los datos abiertos
El rol fundamental de la investigación financiada con fondos públicos es agregar al
acervo de conocimiento y comprensión que son esenciales para el discernimiento
humano, la innovación y el bienestar social y personal. Las tecnologías y los procesos
de la revolución digital proporcionan un poderoso medio a través del cual la
productividad y la creatividad científica se pueden mejorar permitiendo que los datos
y las ideas fluyan en forma abierta, rápida y generalizada a través de la interacción
en red de muchas mentes. Si esta revolución social en la ciencia ha de realizarse, es
vital que adoptemos, como posición por defecto, que los datos financiados con fondos
públicos sean accesibles públicamente y reutilizables cuando se completa el proyecto
de investigación a través del cual se han recolectado. 
3.2. Mantener la autocorrección
La apertura de la evidencia de aseveraciones científicas (los datos) es la base del
progreso científico. Permite que la lógica de un argumento pueda ser examinada y
que la reproducibilidad de las observaciones o experimentos puedan ser
comprobados, apoyando o invalidando de ese modo las aseveraciones. Cuando se
publica un documento haciendo una afirmación científica, es esencial que los datos
probatorios, los metadatos relacionados que permiten el re-análisis y los códigos
utilizados en la manipulación por computadora se abran al mismo tiempo al escrutinio
para asegurar que se mantiene el proceso vital de autocorrección. Recientes
demostraciones en varias disciplinas de altas tasas de no-reproducibilidad de los
resultados de los trabajos publicados enfatizan la necesidad crucial de revitalizar
procesos de datos abiertos para un mundo de grandes datos. La apertura no es, sin
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embargo, suficiente. Los datos deben ser inteligentemente abiertos, lo que significa
que deben ser: descubribles, accesibles, inteligibles, evaluables y reutilizables.
3.3. Adaptar el razonamiento científico
Muchas de las complejas relaciones que ahora tratamos de capturar a través de
grandes datos (big data) o datos amplios (broad data) enlazados se encuentran más
allá de la capacidad analítica de muchos métodos estadísticos clásicos. Requieren
enfoques matemáticos más profundos, incluyendo métodos topológicos para
asegurar que las inferencias extraídas de grandes datos y datos amplios sean válidas.
El análisis computacional intensivo en datos y la capacidad de las computadoras de
aprendizaje automático (machine-learning) están muy presentes y tienen importantes
implicaciones para el descubrimiento científico. La complejidad de los patrones que
las máquinas son capaces de identificar no son fácilmente captados por los procesos
cognitivos humanos, lo que plantea cuestiones profundas sobre la interfaz hombre-
máquina y lo que puede significar ser un investigador en el siglo XXI.
3.4. Restricciones éticas
El principio de datos abiertos tiene implicaciones éticas para los investigadores y para
los sujetos investigados. Puede parecer que resta valor a los intereses individuales de
los investigadores que generan los datos, de modo que es necesario desarrollar
nuevas formas de reconocer y recompensar su contribución. La privacidad de los
sujetos a los cuales se refieren necesita ser protegida. En un régimen de intercambio
abierto en el que los datos son transmitidos por sus creadores, hay pérdida de control
sobre su uso futuro, al tiempo que los procedimientos de anonimización han
demostrado ser incapaces de garantizar la seguridad de los registros personales.
3.5. Participación global abierta
Los grandes datos y los datos abiertos tienen un gran potencial para beneficiar a los
países con menos recursos, y en especial a los menos desarrollados. Sin embargo,
los países menos desarrollados suelen tener sistemas nacionales de investigación
con pocos recursos disponibles. Si no pueden participar en investigación basada en
grandes datos y datos abiertos, la brecha podría crecer exponencialmente en los
próximos años. Ellos no podrán recolectar, almacenar y compartir datos, participar en
la investigación global, contribuir como socios plenos en los esfuerzos globales sobre
el cambio climático, el cuidado de la salud y la protección de los recursos, y no podrán
beneficiarse plenamente de tales esfuerzos, donde las soluciones globales sólo se
lograrán si hay una participación internacional. Por lo tanto, las naciones emergentes
y desarrolladas tienen ambas un claro y directo interés en ayudar a movilizar
plenamente el potencial científico de los países menos desarrollados y de esta
manera contribuir al logro de los objetivos de desarrollo sostenible de la Organización
de las Naciones Unidas.
3.6. Aprovechar la oportunidad
La apertura efectiva de datos sólo puede ser realizada si hay acción sistémica a nivel
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personal y disciplinario, nacional e internacional. Aunque la ciencia es una actividad
internacional, se realiza dentro de distintivos sistemas nacionales de responsabilidad,
organización y gestión, todos los cuales necesitan responder a la oportunidad. Los
financiadores y las instituciones de investigación deben financiar e implementar
procesos que aligeren la carga que significa para los investigadores abrir en forma
inteligente los datos y apoyar los procesos de datos abiertos. 
Un número creciente de comunidades de investigación han descubierto los
beneficios de compartir datos en campos tan variados como la lingüística, la
bioinformática y la cristalografía química, y han hecho grandes avances en el logro de
beneficios en sus disciplinas a través de la colaboración internacional para facilitar el
acceso y el uso de datos abiertos.
Las responsabilidades también corresponden a organismos internacionales como
el Committee on Data for Science and Technology (CODATA) del International Council
for Science (ICSU), su World Data System (WDS) y la Research Data Alliance (RDA),
para promover y apoyar desarrollos de los sistemas y procedimientos que garanticen
a nivel internacional el acceso, la interoperabilidad y la sustentabilidad de los datos.
3.7. Ciencia abierta y conocimiento público
La idea de “ciencia abierta” se ha desarrollado en reconocimiento de la necesidad de
fortalecer el diálogo y el compromiso de la comunidad científica con la sociedad en
general para hacer frente a muchos problemas actuales mediante la formulación
recíproca de los temas y el diseño, ejecución y aplicación colaborativa de la
investigación. Hay, por supuesto, límites legítimos a la apertura, tales como la
preocupación de la necesidad de proteger la seguridad, privacidad y propiedad
mediante mecanismos aplicados juiciosamente. También hay tendencias
compensatorias hacia la privatización del conocimiento que están en contradicción
con la ética de la investigación científica y la necesidad básica de la humanidad de
utilizar las ideas libremente. Si la iniciativa científica no debe hundirse bajo tales
presiones, se requiere un compromiso firme de la comunidad científica global con los
principios de datos abiertos, información abierta y conocimiento abierto. 
4. Los principios de datos abiertos
Tal es la importancia y magnitud de los desafíos para la práctica de la ciencia en la
revolución de datos que Science International considera oportuno promover la
siguiente declaración de principios de datos abiertos.
4.1. Responsabilidades
4.1.1. Los científicos
Los científicos financiados con fondos públicos tienen la responsabilidad de contribuir
al bien público a través de la creación y comunicación de nuevos conocimientos, en
los cuales los datos asociados son parte intrínseca. Ellos deben hacer que esos datos
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estén disponibles abiertamente a los demás, después de su producción y tan pronto
como sea posible, en formas que permitan que los datos puedan ser reutilizados y
utilizados con otros propósitos. 
Los datos que proporcionan evidencia de las afirmaciones científicas publicadas
deben hacerse disponibles y públicos al mismo tiempo, así como abiertos de manera
inteligente.2 Esto debe permitir que la lógica de relación entre los datos y las
afirmaciones pueda ser rigurosamente analizada y la validez de los datos
comprobada por replicación de experimentos u observaciones. En la medida de lo
posible, los datos deben ser depositados en repositorios bien gestionados y
confiables, con bajas barreras de acceso.
4.1.2. Las instituciones de investigación y las universidades
Tienen la responsabilidad de crear un entorno de apoyo para los datos abiertos. Esto
incluye brindar capacitación en gestión, preservación y análisis de datos y el soporte
técnico pertinente, incluyendo servicios de biblioteca y de gestión de datos. Las
instituciones que emplean a los científicos, y los organismos que los financian, deben
desarrollar incentivos y criterios de promoción para aquellos involucrados en los
procesos de datos abiertos. Es necesario un consenso a nivel nacional sobre tales
criterios, e idealmente a nivel internacional, para facilitar pautas deseables de
movilidad de los investigadores. En el espíritu actual de internacionalización, las
universidades y otras instituciones científicas en los países desarrollados deben
colaborar con sus contrapartes en los países en desarrollo para movilizar las
capacidades de uso intensivo de los datos.
4.1.3. Los editores
Tienen la responsabilidad de poner a disposición de los evaluadores los datos durante
el proceso de revisión, de requerir acceso abierto inteligente a los datos al mismo
tiempo que la publicación que los utiliza, y exigir las referencias y citas completas de
esos datos. Los editores también tienen la responsabilidad de poner a disposición el
registro científico para su posterior análisis mediante el suministro abierto de los
metadatos y el acceso abierto para minería de textos y datos. 
4.1.4. Los organismos de financiación
Deben considerar los costos de los procesos de datos abiertos en los proyectos de
investigación como parte intrínseca del costo de su realización, y deben proporcionar
recursos y políticas adecuados para la sostenibilidad a largo plazo de la
infraestructura y repositorios. La evaluación del impacto de la investigación,
particularmente los indicadores que involucran métricas de citación, debe tomar en
cuenta la contribución de los creadores de datos.
4.1.5. Las asociaciones profesionales, sociedades científicas y academias
Deben desarrollar directrices y políticas de datos abiertos y promover las
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2. Véase la versión completa del documento en: http://www.icsu.org/science-international/accord.
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oportunidades que los datos abiertos ofrecen, de forma tal que reflejen las normas
epistémicas y las prácticas de sus miembros.
4.1.6. Bibliotecas, archivos y repositorios
Tienen responsabilidad en el desarrollo y prestación de servicios y normas técnicas
para los datos, de tal forma que aseguren su disponibibilidad para quienes deseen
utilizarlos, y para que los datos sean accesibles en el largo plazo.
4.2. Los límites de la apertura
Los datos abiertos deben ser la posición por defecto para la ciencia financiada con
fondos públicos. Las excepciones deben limitarse a cuestiones de privacidad, de
seguridad y de uso comercial en el interés público. Las excepciones propuestas
deben justificarse caso por caso, y no como exclusión general. 
4.3. Prácticas habilitantes
4.3.1. Citación y procedencia
En publicaciones académicas, cuando los investigadores utilizan datos creados por
otros, éstos deben ser citados con referencia a su autor, a su procedencia y a un
identificador digital permanente. 
4.3.2. Interoperabilidad
Tanto los datos de investigación como los metadatos que permiten la evaluación y
reutilización de los datos deben ser interoperables en la mayor medida posible.
4.3.3. Reutilización no restrictiva
Si los datos de investigación no están ya en el dominio público, deben ser etiquetados
como reutilizables por medio de una renuncia a los derechos o una licencia no
restrictiva que deje en claro que los datos pueden ser reutilizados sin mayor requisito
que el reconocimiento al productor.
4.3.4. Capacidad de vinculación
Los datos abiertos deben, siempre que sea posible, estar vinculados con otros datos
basados en su contenido y contexto, con el fin de maximizar su valor semántico.
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