Introducción a la Bibliometría

Información elaborada a través de la investigación científica, caracterizada por su carácter acumulativo, crecimiento exponencial, especialización, redundancia, revisión por expertos, obsolescencia, interdisciplinariedad, lenguaje propio y cobertura lingüística.

Ciencia que estudia cuantitativamente la producción científica, analizando su cantidad y distribución.

Proceso por el cual la información científica se acumula y se basa en conocimientos previos para generar nuevos descubrimientos.

Tendencia a la publicación acelerada y creciente en la ciencia.

División de la ciencia en campos especializados para un análisis más profundo.

Repetición de investigaciones sobre temas similares debido a la falta de coordinación entre equipos de investigación.

Proceso por el cual expertos revisan y evalúan la calidad de la información científica antes de su publicación.

La ciencia se actualiza constantemente, lo que hace que la información se vuelva obsoleta con el tiempo.

El estudio cuantitativo de la comunicación a través de la web, incluyendo contenido no científico.

Conjunto de métricas que se basan en fuentes e indicadores distintos a la bibliometría tradicional.

Combina la bibliometría con la biblioteconomía, centrándose en la gestión de bibliotecas.

Ley de Lotka, ley de Bradford, ley del crecimiento exponencial de la ciencia, ley del envejecimiento de la literatura científica.

Estudia la distribución de la productividad de los investigadores: pocos autores escriben mucho, muchos autores escriben poco.

Estudia la distribución de la literatura científica: la mayor parte de la información relevante se encuentra en un pequeño número de publicaciones.

Estudia el crecimiento exponencial de la ciencia: la cantidad de información científica se duplica aproximadamente cada 15 años.

Medidas obtenidas a partir del análisis estadístico de aspectos mensurables de la literatura científica. Proporcionan información cuantitativa sobre la actividad investigadora.

Conjunto de indicadores que se aplican a un grupo de investigadores, departamentos, universidades, países o disciplinas. Miden la producción científica y se basan en el conteo de publicaciones.

Se basan en el conteo de publicaciones, por lo que no distinguen entre la calidad o el impacto de las mismas. No reflejan la calidad o la influencia de las publicaciones.

Objetos como artículos de revistas científicas, revistas científicas, monografías, capítulos de monografías, tesis doctorales, patentes, comunicaciones a congresos y actas de congresos. Estos objetos son utilizados como fuentes primarias para investigar y analizar información.

Entidades como investigadores, departamentos, universidades, hospitales, centros de investigación, empresas, regiones y países. Estas entidades son consideradas como productoras de información.

Son características que se pueden medir u observar en los objetos de estudio. Se analizan por observación directa o indirecta, a partir de transformaciones.

Variables como el número de autores, adscripción de los autores, extensión, idioma, materia, colaboración, citas y referencias bibliográficas. Estas variables se utilizan para analizar documentos primarios.

Variables como adscripción, producción científica, área de conocimiento, cargo, trayectoria, incentivos recibidos y volumen.

Para realizar una investigación, se debe elegir la fuente de información más adecuada según los tipos de documentos que se van a analizar.

Al elegir una fuente entre varias, se prioriza la que recoja la mayor cantidad de documentos relevantes.

Si varias fuentes cuentan con un número similar de documentos, se deberán considerar las características de los documentos que se quieren recoger y cómo se van a exportar los datos.

Buscar la mejor fuente de información disponible, la que más información nos aporte y sea más fiable, o acudir a varias y completar la información de unas con otras.

La forma más habitual de obtener datos. Normalmente se usan bases de datos como Scopus o Web of Science, que proporcionan información de publicaciones científicas.

Información obtenida directamente de la fuente, y normalizada conforme se recoge. Requiere mucho tiempo y esfuerzo, especialmente si hay muchos datos.

Tienen un amplio alcance, pero no recogen toda la producción científica mundial. Pueden generar sesgos en los datos, ya que solo algunas revistas pasan un proceso de selección para ser incluidas.

Recopilan información de investigaciones y publicaciones científicas, con un enfoque en la cantidad y distribución de la información.

Colecciones organizadas de información sobre los recursos de una institución.

Plataformas digitales que gestionan, almacenan y difunden información digital.

Buscadores especializados en contenido académico, como Google Scholar o Semantic Scholar.

Los indicadores de calidad miden el impacto de la investigación, pero pueden ser difíciles de cuantificar y comparar. Se usan para determinar la relevancia y el valor de los resultados de la investigación.

Las fuentes de información científica contienen sesgos y limitaciones en su cobertura, por lo que los resultados del análisis pueden ser diferentes dependiendo de la fuente utilizada.

Es difícil estandarizar la información de diferentes bases de datos, lo que dificulta la comparación de resultados. La falta de uniformidad en términos como nombres de investigadores, palabras clave, áreas de investigación y nombres de instituciones puede generar errores y duplicados en la información.

Para evitar los problemas de normalización, se recomienda usar un tesauro, que unifica la terminología y facilita la comparación de datos. Esto permite realizar análisis más precisos y obtener resultados más confiables.

La información extraída de las bases de datos puede necesitar ser procesada (por ejemplo, contar el número de autores) y complementada con datos adicionales (por ejemplo, el género de los autores) para un análisis completo.

Al combinar información de diferentes bases de datos, es fundamental tener campos comunes expresados de la misma forma para garantizar la precisión de los resultados. La falta de campos comunes puede generar duplicados y distorsionar los resultados.

Los indicadores de producción no son suficientes para evaluar la calidad de la investigación. El valor de la actividad científica es complejo y difícil de medir únicamente con información cuantitativa.