Redes y comunidades de descriptores en artículos de Biblioteconomía y Ciencia de la Información (1971-2020): análisis de su evolución temporal mediante Técnicas de Análisis de Redes

Redes y comunidades de descriptores en artículos de Biblioteconomía y Ciencia de la Información (1971-2020): análisis de su evolución temporal mediante Técnicas de Análisis de Redes
5 de Noviembre de 2021

Carlos G. Figuerola, y otros

 

Scire, ISSN 1135-3716, Vol. 27, n. 1, 2021, p. 71-84

Las palabras clave presentes al frente de los artículos y trabajos académicos contribuyen a hacerlos recuperables en las búsquedas. Los editores y los mantenedores de repositorios y de bases de datos bibliográficas pueden aplicar sus propios encabezamientos de materias haciendo uso de lenguajes controlados, pero los autores pueden igualmente añadir descriptores libres, palabras clave fuera de los vocabularios específicos y normalizados. Aunque dichos descriptores han demostrado ser problemáticos para la recuperación de la información, ilustran bien cómo los propios autores describen sus trabajos de investigación.

El artículo realiza un análisis diacrónico de las palabras clave atribuidas por los autores a sus trabajos de investigación entre 1971 y 2020, dentro del ámbito de conocimiento de las bibliotecas y ciencias de la información. Se toma como referencia la base de bases de datos Web of Science, dado que es el referente fundamental para la literatura científica, su interfaz es fácil de usar y la mayor parte de las revistas están relacionadas con las ciencias de la información. Ya que un solo descriptor no expresa suficientemente el campo temático sino en relación con otros con los que se usa conjuntamente, y que pueden encontrarse redes dinámicas de descriptores a lo largo del tiempo, se utilizan técnicas de análisis de redes para obtener los resultados del estudio. La red de descriptores se ha procesado con igraph, las comunidades en red o grupos de palabras clave se han detectado con los algoritmos Infomap y Leiden, y se han representado los 13 grupos obtenidos con el programa netCoin, pues permite mostrar redes dinámicas. Los resultados han revelado los descriptores y las comunidades o redes de ellos más frecuentes, formadas por alrededor de cinco palabras; el crecimiento de descriptores únicos; el ingente aumento de artículos publicados y el cambio de una terminología general hacia una terminología específica. En cuanto al último aspecto, es destacable cómo las palabras clave internet, que aparece en los años noventa, y library han ido siendo menos utilizadas y sustituidas por vocablos más concretos, como social_media y academic_library, lo que refleja la tendencia a la especialización de las ciencias de la información. En relación con ello, pueden apreciarse subcampos de investigación muy bien definidos a partir de grupos de palabras clave relacionados con la bibliométrica, que comienza a aparecer en el año 2000 y se desarrolla plenamente entre 2008 y 2009, lo que lleva a deducir la aparición de nuevos campos especializados de conocimiento a partir de la ciencias de la información. Resulta igualmente interesante visualizar las relaciones entre unas comunidades en red y otras, y reparar así en cómo se relacionan palabras clave como ontology y library, a través de evaluation y metadata, lo que deja intuir cómo los términos relativos a los conocimientos se interrelacionan entre sí, y su lejanía o cercanía semántica. Así, el análisis de redes se confirma como herramienta útil para el estudio de los contenidos de los campos de investigación científica y su evolución con el transcurso de los años, para comprender así su nacimiento, su plenitud y su ramificación en nuevas disciplinas y campos de estudio.

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