Hola a todos y a todas y bienvenidos a esta videoclase
en la que vamos a ver herramientas para el análisis bibliométrico.
En este vídeo vamos a ver en primer lugar
unos principios sobre la bibliometría,
qué es la bibliometría y para qué la usamos.
Vamos a ver también dos herramientas,
en particular Boss Viewer y Bibliosigning,
que es una herramienta dentro de Bibliometrics.
Y vamos a terminar con una serie de recursos y conclusiones.
La bibliometría
es el análisis estadístico de la comunicación científica
a través de la publicación científica.
Es decir, la bibliometría estudia objetos de estudio tales
como cuántas publicaciones se hacen en un campo,
cuántas citas reciben las publicaciones,
también puede analizar redes de coautoría,
o de palabras clave,
y también de colaboración o concitación,
entre otros elementos.
¿Y para qué sirve la bibliometría?
Bueno, en primer lugar, podría servirnos, por ejemplo,
para determinar el impacto de una publicación
o de una institución en general, o de una persona,
de un investigador o investigadora,
y para estudiar cuánto es el alcance de su investigación.
Ejemplos, por ejemplo, se puede presentar la producción científica
de una institución.
Un ejemplo claro es el portal de investigación de la UNED,
pero puede ser también un informe bibliométrico, etc.
Otro ejemplo que será familiar para muchas personas
es la evaluación del personal investigador,
como la que hace ANECA o la que hacen las universidades.
Y también, bueno, de hecho el origen
de la bibliometría es precisamente dentro de las bibliotecas
para seleccionar qué recursos son los más relevantes
o qué publicaciones son las más relevantes
para adquirir en la biblioteca.
Además, nos puede ayudar a estudiar la producción científica
dentro de un campo.
Por ejemplo,
podemos identificar cuáles son las revistas más relevantes
en un área en concreto.
Podemos conocer cuáles son las bases fundacionales o los documentos,
las publicaciones más relevantes.
Podemos identificar temas que son de actualidad y también
temas que están emergiendo, temas novedosos que están recibiendo
mucha atención.
O también incluso identificar qué palabras claves
son las más relevantes en nuestra área.
Se pueden también incluso llegar a la creación de tesauros.
Y bueno, muchísimas más funciones.
Aquí tenemos un ejemplo de lo más básico
que sería un análisis bibliométrico, que es una descripción de un corpus.
Pero bueno, vais a ver
en las siguientes diapositivas diferentes maneras
en las que podemos hacer ese estudio bibliométrico.
Con una simple tabla descriptiva, también con una evolución temporal,
por ejemplo, de la producción en un campo o en una institución.
Otro método clásico de la bibliometría
es la creación de estas redes,
que en este caso son redes de coautoría,
pero pueden ser otro tipo de redes.
Aquí tenemos una red mucho más compleja de palabras clave,
en la que se van creando grupos de palabras
clave que corresponden a diferentes temáticas.
Aquí tenemos otra gráfica, por ejemplo,
de la evolución de las palabras clave a lo largo del tiempo
o otra red de cocitación en este caso.
Ahora vamos a pasar a ver las herramientas en concreto
que nos ayudan a hacer este tipo de análisis
y vamos a empezar con Boss Viewer.
Boss Viewer es quizás
una de las más conocidas, es una aplicación de software libre
y está justamente diseñada para crear y visualizar redes bibliométricas.
Esta sería la interfaz del programa que funciona además
con numerosos tipos de datos.
Normalmente se pueden conectar a través de APIs
a algunas bases de datos como por ejemplo OpenALEX
o también se puede descargar un archivo de la base de datos.
Y subir a Voxviewer,
como es el caso de VoxScience o Scopus o Dimensions.
Incluso también permite la lectura de archivos
de referencias bibliográficas como es RIS
o los que te proporcionan EndNote o RefWorks.
Con esta herramienta es bastante sencilla
pero nos permite elaborar diferentes análisis,
nos permite elaborar análisis de coautoría
tanto a nivel de personas como instituciones o países,
nos permite realizar análisis de concurrencia
no solo de palabras claves
sino también de palabras que aparecen por ejemplo en el título
o en el resumen, nos permite estudiar las citas,
qué documentos citan a qué, cuáles son las fuentes,
también a nivel de personas, a nivel de instituciones
o incluso de países.
Y nos permite además dentro de las citas
hacer dos métodos que son el acoplamiento bibliográfico,
también a nivel de documentos, fuentes, etc. y la co-citación,
que estudia no los documentos que citan,
sino las referencias que cita cada documento.
Aquí tenemos un ejemplo de una de esas redes,
de cómo se visualiza el resultado del análisis
y también las posibilidades de exportación,
que se exportan como imagen en PNG.
Tenemos también la posibilidad de modificar algunos parámetros.
Referirme también al manual de Voxviewer, que es muy útil
si queréis introduciros en el manejo de esta herramienta,
pues es una herramienta bastante útil.
Aquí vamos a ver un ejemplo, lo tengo en capturas de pantalla,
pero para que veáis lo simple que es,
aquí tenemos el programa, le vamos a pinchar en Create,
elegimos que vamos a crear un mapa basado en datos bibliográficos,
elegimos el tipo de red que queremos crear,
por ejemplo, estas de coautoría a nivel de autores,
podríamos elegir otra.
Nos da una serie de opciones, una previsualización de los autores
y al final ya le diremos terminar y nos sale en este caso esta red.
Y ya agrupado en colores según los clústeres
o los grupos de la red.
La segunda herramienta que vamos a ver
es BiblioShiny, que es una función dentro de Bibliometrics.
Ahora vamos a ver exactamente a qué me refiero.
Pero, bueno,
Bibliometrics es, digamos, el marco en el que está metido BiblioShiny.
Lo que pasa es que BiblioShiny es una herramienta bastante útil.
Bibliometrics es un paquete de R. Que está justamente diseñado
para el análisis bibliométrico y dentro de Bibliometrics
hay una función que es Biosigny y que lo que nos ayuda
es que podemos trabajar con esta herramienta
que funciona en R sin conocer código
o sin ni siquiera ejecutar código prácticamente.
Porque, como decía,
todas estas dos herramientas funcionan en un entorno de R,
para lo cual también tendremos que tener instalado tanto
el lenguaje de programación R
como RStudio, que es el entorno de desarrollo.
Aquí tenemos, por ejemplo, cómo sería la herramienta de RStudio
y tenemos una serie de análisis bibliométricos
realizados a través del código.
Esto es una opción y la podemos hacer con Bibliometrics.
Lo bueno es que tiene esa interfaz que,
como podéis ver aquí, se ejecuta en un navegador web
en el que ya no necesitamos nada de código.
Como en el caso de Voxviewer,
también te permite importar una serie de archivos a través de APIs,
como es el caso de Dimensions o de PubMed,
y también de archivos que exportamos y luego cargamos para bases de datos
como la Web of Science,
Scopus, OpenAlex y muchas más.
Si es importante, fijaros, especialmente para esta herramienta,
qué tipo de formatos se pueden importar,
porque no se pueden importar todos.
En este caso, por ejemplo, para Website
se recomienda el formato de texto plano, no el CSV ni el Excel,
y de hecho os va a dar error si subís alguno de estos.
Pero bueno, está indicado también la propia página.
De nuevo, permite una gran cantidad de análisis,
permite redes de coautoría,
concurrencia de palabras clave, títulos, resumen, etc.
Permite redes de citas a través del acoplamiento bibliográfico
o la co-citación y permite además muchos otros análisis.
Vamos a ver ahora unos ejemplos.
Y podéis ver que además de la clásica
visualización en redes que nos ofrecía Boss Viewer,
BiblioShiny permite otro tipo de visualizaciones.
Aquí tenemos otro tipo de gráfica, una gráfica, un ranking,
es decir, permite otro tipo de visualizaciones.
También va a permitir crear tablas, crear mapas.
Y bueno, nos permite también exportar los archivos en PNG,
por supuesto, en formato de imagen,
pero también las tablas en Excel y luego en otros formatos.
Aquí tenemos eso, una red y un mapa,
para que veáis que permite una mayor cantidad de tipos
de visualizaciones.
Para entender la lógica dentro de los análisis
y cómo se llevan a cabo,
existe un artículo que describe justamente todos los análisis
que permite esta herramienta que aquí dejo enlazado.
Aquí tendríamos la demostración de cómo funciona también en pantallazo.
Si os fijáis, si no queremos utilizar código,
sí que vamos a tener que escribir esas tres líneas de código.
Vamos a tener que primero instalar el paquete Bibliometrics,
vamos a tener que cargarlo y después llamar a la función
BiblioShiny.
Una vez ejecutamos esa función que está en la línea 8,
la hemos ejecutado, se nos abre en un navegador bibliometrics
y ya nos podemos olvidar del código.
Ahí vamos a ir siguiendo paso a paso lo que nos dice en la parte izquierda
que tenemos el menú, vamos a darle en este caso a data,
a los datos para subirlo.
Una vez lo subimos y además nos va a dar un resumen
de cómo es la calidad de nuestros metadatos,
si nuestros datos están completos o si nos falta información.
En este caso, por ejemplo, hay algunos datos que están al 100%,
pero el metadato de las Keyword Plus,
que son un metadato que da la Web of Science,
no es suficiente como para llevar un análisis bastante fiable.
También una vez aceptamos esto, nos da un resumen de nuestro corpus,
directamente nos da una tabla,
que además aquí sería en overview,
pero además podemos exportar en Excel,
como decía.
Y ya se trata de ir bajando, ir viendo en el menú
las posibilidades que nos da esta herramienta.
Por ejemplo, en este caso le hemos pinchado en las fuentes
y queremos ver un ranking de las fuentes más importantes
en este menú.
En este campo, que creo que es las humanidades digitales.
En este caso tenemos una red de concurrencia de palabras clave.
Además, como en la otra herramienta, podríamos también cambiar,
utilizar las palabras clave a utilizar el resumen,
si lo tenemos.
También incluso podemos tener una lista de términos
que queremos eliminar.
En este caso, a lo mejor, por ejemplo,
queríamos eliminar humanidades digitales, que es muy redundante,
y a ver qué redes se crean de concurrencia.
Y bueno,
pues aquí también tenemos la posibilidad
de crear un mapa de colaboración por países y muchos más,
muchos análisis más.
Bueno, para terminar este vídeo.
Quiero también compartir unas recomendaciones finales
para el análisis bibliométrico que podéis leer.
Definir con claridad los objetivos del análisis bibliométrico
antes de elegir la herramienta o los indicadores que vamos
a estudiar.
También, por supuesto, garantizar la calidad de los datos.
No solo descargarlos y ya está,
sino que es necesario realizar un proceso de depuración.
Puede ser necesario realizar también un proceso de normalización
de autores, de palabras clave o de fuentes.
Además, recomendamos complementar los resultados cuantitativos
con una interpretación cualitativa que no se quede
en una mera descripción.
Y también, si es relevante o si es necesario,
tener en cuenta que los datos van cambiando
y que si es necesario es posible que tengamos que actualizar
periódicamente la información de nuestro análisis.
Tenéis también a vuestra disposición los correos de la biblioteca
y mi correo por si necesitaseis más ayuda
o más asesoramiento con este tema.
Muchísimas gracias por la atención
y espero que este vídeo haya sido útil.