Hola a todas y a todos.
En esta videoclase
vamos a ver distintas estrategias de búsqueda de información científica
a través de referencias, citaciones y algoritmos.
De esta forma veremos
cómo aprovechar las conexiones entre publicaciones científicas,
principalmente artículos, para descubrir nueva información.
Vamos a ver, en primer lugar,
el listado de referencias bibliográficas.
En este caso nos encontramos en la búsqueda clásica
hacia atrás o retrospectiva,
que consiste en que a partir del texto completo
de cualquier documento, también documentos impresos,
lógicamente, esto se lleva haciendo siglos,
se revisan las referencias bibliográficas con el fin
de identificar trabajos que aparecen en ese listado de referencias,
trabajos previos que se han citado y que, lógicamente, al haber
sido citados, han contribuido al objeto de ese estudio
que estamos consultando.
¿Para qué se hace?
Pues que, lógicamente, cada artículo o cada publicación al final
incluye un listado de referencias
de otras publicaciones de distinta tipología,
como pueden ser artículos, libros, capítulos, tesis, congresos, etc.
Y explorar estas referencias nos va a permitir tanto
entender los fundamentos teóricos de ese trabajo,
también los metodológicos, lógicamente,
hallar los trabajos clásicos o seminales de un tema y reconstruir
el itinerario que ha seguido el investigador.
Nos da una vía de trazabilidad de esa investigación.
En cuanto a la búsqueda a través de citaciones,
en este caso utilizaremos ese listado de citas
recibidas para.
Hacer una búsqueda hacia adelante o prospectiva.
Teniendo en cuenta que, lógicamente, no hay un consenso claro
en cuanto a qué significa una cita,
que puede identificarse como una aproximación,
un proxy de calidad, de utilidad, de impacto científico,
de difusión o de visibilidad, entre otras cuestiones,
lo que está claro es que las citas disponen de un amplio consenso
en su utilización en estudios bibliométricos
y en la evaluación de la investigación.
Hay un amplio elenco de distintas bases de datos,
tanto gratuitas como de pago, que nos van a permitir,
localizar citas que han obtenido los trabajos científicos,
entre ellas, como no destacar, el Google Scholar,
que es muy amplio, también Dianet Métricas, más recientemente
otras herramientas esotenales, y las tradicionales de suscripción,
como pueden ser Web of Science y Scopus.
¿Qué tiene de interés esto?
Pues que nosotros a partir de las citas recibidas
por un trabajo podemos identificar publicaciones más recientes
o posteriores al mismo que han abordado
el mismo tema de interés.
Por ejemplo, aquí vemos una publicación
de 2024 que ha obtenido nueve citas a día de hoy
y que lógicamente estas citas van a ser de publicaciones anteriores.
Habitualmente serán de 2025,
luego en 2026 irán acumulando más citas, etc. Entonces,
a partir de un trabajo que se ha publicado en una fecha
y que nos ha interesado, podemos ver
qué otros trabajos han citado ese trabajo
y localizar también información relevante para nuestro interés.
Finalmente vamos a abordar cómo localizar más información científica
a través de distintas funcionalidades que aplican las bases de datos.
Nos vamos a centrar principalmente en la Web of Science,
pero cada vez son más plataformas las que incorporen
estas distintas opciones.
En Web of
Science encontramos principalmente dos opciones distintas.
Por un lado tenemos Related Records
y por otro lado tenemos You May Also Like It.
Son opciones distintas en su funcionamiento.
La función de related records,
tenéis aquí un vídeo que podéis buscar en internet
y que se explica muy bien, se basa en el mecanismo
o el principio del apareo bibliográfico,
bibliographic coupling, que parte de la idea
de que si dos trabajos citan las mismas fuentes,
es probable que aborden temas relacionados.
Y la fuerza de esa relación depende del número y la relevancia
de las referencias compartidas.
Entonces, lógicamente, si un trabajo,
dos trabajos, comparten cinco referencias bibliográficas,
o cinco trabajos en su bibliografía, pues eso indica que tienen
una relación temática bastante probable entre ellos.
Y al mismo tiempo tenemos.
Perdón.
Al mismo tiempo tenemos la función de You May Also Like
que emplea un algoritmo de recomendación híbrido
que combina similitudes en los metadatos,
en el título, los autores, palabra clave y referencias
con patrones de uso de los usuarios en la plataforma
como pueden ser descargas, click y covisitas.
Este enfoque genera sugerencias también de tipo
más personalizadas orientadas a descubrir artículos
que otros investigadores han consultado en contextos
parecidos a nuestros, similares, reflejando así la dinámica real
de la exploración de información científica.
Y esto lo vamos a encontrar en otras bases de datos
como puede ser Itrapoli Explore, Spring Herlin, Science Direct,
Scopus y en otras muchas.
Y ahora os voy a enseñar cómo queda esto dentro de la Web of
Science.
Aquí es el vídeo que estaba enlazado en la presentación,
que lo podéis encontrar en el centro de apoyo de Clarivate.
Y bueno, haciendo una búsqueda en Web of
Science sobre un tema de interés, veremos a la derecha Related Records
y arriba el You May Also Like.
Si hacemos clic en Related Records,
ya lo he hecho yo aquí, vamos a hacer clic en Related Records
para que veáis.
Como queda, pues esto se ordena, el listado de referencias
que nos ofrece, se va ordenando por el número decreciente
de referencias compartidas.
En este caso, el trabajo que nos había interesado,
que era este de aquí, respecto al primero que nos sugiere,
comparten 11 referencias.
Entonces, se supone que temáticamente estarán más relacionados
que otro que comparta un menor número de referencias.
En cambio, si hacemos clic en You May Also Like,
aquí entraría en juego ese algoritmo que hemos mencionado
y aquí nos va a ofrecer distintas sugerencias de trabajos
que abordan relacionados temáticamente.
Por otras cuestiones, porque comparten palabras clave,
porque han sido visualizados conjuntamente
en las mismas sesiones, etc. Distintas cuestiones.
Volviendo a la presentación,
ya nada más me queda despedirme y agradeceros la atención prestada
y espero que esta videoclase sobre distintas estratégicas
de búsqueda de información científica,
tanto retrospectiva como prospectiva y en base a nuevas funcionalidades,
haya resultado de interés.
Un cordial saludo.