Anexo D. Metodología de la OCDE para construir el índice OURdata

El índice OURdata de la OCDE tiene como objetivo medir los esfuerzos del gobierno en línea con las tres etapas principales de la cadena de valor de los datos. Esto significa que el Índice evalúa a los gobiernos con respecto a sus progresos hacia (1) mayor disponibilidad de datos, (2) accesibilidad eficiente de datos y (3) mayor apoyo a la reutilización de datos. Al medir estos tres elementos, el índice considera la disponibilidad de diferentes requisitos formales (ya sea aplicable para todos los ministerios y agencias o solo para algunas agencias), vacíos en la implementación y la presencia de mecanismos de supervisión.

Los datos utilizados para la construcción del índice compuesto derivan de la Encuesta OCDE sobre Datos Abiertos Gubernamentales 3.0. La encuesta se compone de 80 preguntas que representan 170 puntos de datos (con algunos puntos de datos correspondientes a sub-preguntas). La encuesta fue diseñada para monitorear la implementación de la Carta Internacional de Datos Abiertos (ODC por sus siglas en inglés) adoptada en octubre de 2015. La ODC corresponde a un instrumento internacional integral que proporciona un conjunto de principios sobre datos abiertos gubernamentales (DGA). La ODC se suma a la Recomendación de la OCDE para mejorar el acceso y un uso más efectivo de la Información del Sector Público (OCDE, 2008b). Además, y por supuesto, la encuesta y el índice compuesto también se basan en la experiencia de la OCDE en el campo de DGA y en una hoja de ruta desarrollada en 2013 (Ubaldi, 2013).

La construcción del índice sigue las pautas del Manual de la OCDE/UE sobre la construcción de indicadores compuestos (2008) que son necesarios para la construcción de índices compuestos o sintéticos significativos. Este enfoque es particularmente útil para abordar los problemas comunes asociados con los índices compuestos y, por lo tanto, es la solución más efectiva para resumir información discreta y cualitativa sobre aspectos clave de DGA.

Por lo tanto, se realizaron cuatro tipos principales de análisis con los datos para garantizar los más altos estándares en términos de confiabilidad y validez de los indicadores (OCDE-UE, 2008):

• Análisis de correlación

• Análisis factorial de componentes principales para confirmar

• Prueba alfa de Cronbach (coeficiente de fiabilidad de la escala)

• Exámenes de sensibilidad (simulación Monte Carlo)

El índice OURdata se basa en 140 datos puntuales (lo que significa que se eliminó un número total de 30 datos puntuales). Cada pilar del índice (disponibilidad de datos, accesibilidad de datos y apoyo del gobierno a la reutilización de datos) tiene tres sub-pilares. La puntuación para cada pilar corresponde a un promedio simple no ponderado de cada sub-pilar. Con respecto, al nivel del sub-pilar, se evitó la ponderación implícita ya que tres sub-pilares fueron retenidos sistemáticamente bajo cada pilar principal.

Además, cada sub-pilar tiene parámetros (factores) identificados mediante el juicio de expertos y el análisis factorial. La puntuación de cada sub-pilar se calcula como el promedio simple no ponderado de cada parámetro. Hay 9 parámetros en el Pilar 1, 8 parámetros en el Pilar 2 y 7 parámetros en el Pilar 3.

En el caso de los países de América Latina y el Caribe, la recopilación de datos se realizó de marzo de 2019 a junio de 2019. Los encuestados eran funcionarios gubernamentales de alto nivel (en muchos casos, el Director Nacional de Información).