Repositório para dados psicolinguísticos

Abstract

O presente resumo consiste em discorrer a respeito do período de desenvolvimento do plano de trabalho do bolsista de Iniciação Científica (PIBIC-CNPq) Marcel Miguel Costa. O plano de trabalho é intitulado “Instrumentos de Aferição de Experiência Psicolinguística e de Nível Socioeconômico em Estudos Psicolinguísticos”, coordenado pela Profª Drª Mailce Borges Mota. Conforme o quadro de atividades proposto após a substituição da bolsista anterior, este período consistiu de uma extensa revisão de literatura, pesquisa e testes sobre plataformas que poderiam servir como repositório para os dados do Laboratório da Linguagem e Processos Cognitivos (LabLing). O Laboratório possui uma enorme quantidade de dados das inúmeras pesquisas feitas por seus membros ao longo dos anos, dados esses que vão desde resultados de coletas de dados, até áudios, dados de eyetracking, até códigos de software. Esses dados estão, atualmente, guardados em HDs ou no Drive do Laboratório. Como o LabLing tem como um de seus guias norteadores a promoção da Ciência Aberta, essa forma de guardar os dados ia contra esse valor importante ao Lab. O bolsista, portanto, fez uma extensa revisão de literatura e testou diferentes plataformas que pudessem servir para todos esses dados diferenciados das pesquisas, que são totalmente anonimizados, sem possibilidade de reconhecimento dos participantes seja por voz, vídeo, ou qualquer outra forma de possível reconhecimento. O GitHub, o FigShare e o Zenodo foram os mais estudados e testados. A conclusão alcançada foi a de que o GitHub é útil para um repositório de códigos, mas não para todo o resto. O FigShare não incluía todos os tipos diferentes de dados que o Laboratório possui, além de um limite pequeno de tamanho de arquivos que podem ser colocados em um repositório. O Zenodo, por outro lado, foi considerado o melhor, já que foi criado justamente com a intenção de se produzir mais da Ciência Aberta, para que todos os cientistas pudessem facilmente compartilharem todos os tipos de dados que possuem e precisam. Seu fácil uso faz com que o cientista não tenha que perder muito tempo aprendendo a usar a plataforma, e sua integração com o GitHub permite também o compartilhamento de códigos de software. Essa pesquisa e a subsequente definição do Zenodo como o repositório ideal servirá para que o Laboratório consiga guardar seus dados em um repositório online e que pode ser aberto e compartilhado com qualquer cientista do mundo.