Descripción
Contexto: Desde la asesoría en investigación, la edición de revista y el estudio de políticas para la igualdad y la no violencia de género en la Universidad Nacional (UNA), se identificó una meta común: incluir la Perspectiva de Género (PdG) en la gestión de datos de investigación, desde su planificación. Los Planes de Gestión de Datos (PGD), herramienta de la Ciencia Abierta, buscan mayor trazabilidad y transparencia en la producción, el resguardo y la socialización de los datos, para que la comunidad científica los aproveche y potencie la creación de saberes. Las epistemologías feministas enriquecen este enfoque al exigir que la investigación y, por ende, la gestión de datos, integre una mirada de género e interseccional, pues no basta con abrir los datos: hay que preguntarse: ¿quién se representa en ellos? ¿Qué desigualdades reproducen o invisibilizan sus categorías? y ¿a quién protegen o exponen sus decisiones de resguardo? De manera que se promuevan prácticas investigativas éticas, respetuosas de los derechos humanos.
Objetivo: Analizar la relación entre la perspectiva de género y la calidad de los Planes de Gestión de Datos en las formulaciones de proyectos de la Facultad de Filosofía y Letras (FFL), para fundamentar una recomendación.
Metodología: Se realizó un análisis documental de los PGD incluidos en la formulación de proyectos vigentes de la FFL de la UNA con el fin de identificar potencialidades para incorporar criterios PdG en los PGD. Para esto se anonimizó información personal que permitiera identificar al equipo investigador y se diseñó un prompt con preguntas específicas para analizar los principales ejes que conforman un PGD, con apoyo de la herramienta Claude.ai versión Opus 4.8, durante el mes de mayo 2026, en modo privado. Con base en ello, se desarrolló una recomendación que retoma los principios FAIR (datos localizables, accesibles, interoperables y reutilizables), el Plan de Gestión de Datos de la Universidad Nacional y las epistemologías feministas aplicadas a la gestión de datos.
Hallazgos: De las 39 formulaciones vigentes sólo 33 contaban con PGD. En cuanto a la calidad de los PGD se identificó que 10 proyectos con un potencial sólido, 13 de potencial parcial, 10 de potencial débil y en seis que el PGD sería inexistente.
Con respecto a la presencia de estas formulaciones para incorporar la PdG, se encontró que ocho propuestas la consideran de forma central, 13 son potenciales para incluirla y 18 están ausentes.
Destacan tres casos de formulaciones que, por las características de su población o del tipo de estudio a realizar, se convierten en casos prioritarios para incorporar un PGD con PdG.
Cuatro proyectos logran combinar PdG con una práctica sólida de PGD y provienen del instituto especializado en estudios de género, lo que plantea el desafío de fortalecer capacidades para incorporar esta perspectiva en otras instancias no especializadas de la facultad. Los 13 PGD con potencial parcial sumados a las 13 propuestas que incluyen la PdG de manera latente son precisamente donde una capacitación o un acompañamiento metodológico podría fortalecer esta área.
Conclusiones: Se identificó que la calidad del PGD depende de las capacidades instaladas en el PGD y los conocimientos disciplinares en género también ofrecen calidad, lo que muestra la cultura de gestión de datos instalada en la unidad o programa ejecutor. Las investigaciones con PdG central y PGD débil o inexistente pueden reforzarse para mejorar la protección de datos sensibles. Esto ofrece un espacio de oportunidad para la incorporación de un PGD con PdG consecuente con lo propuesto en este estudio.
