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Análisis de citas

El análisis de citas es el examen de la frecuencia, los patrones y los gráficos de las citas en los documentos. Utiliza el gráfico dirigido de citas (enlaces de un documento a otro) para revelar las propiedades de los documentos. Un objetivo típico sería identificar los documentos más importantes de una colección. Un ejemplo clásico es el de las citas entre artículos y libros académicos. [1] [2] Para ver otro ejemplo, los jueces de derecho respaldan sus sentencias refiriéndose a sentencias dictadas en casos anteriores (ver análisis de citas en un contexto legal). Un ejemplo adicional lo proporcionan las patentes que contienen el estado de la técnica , cita de patentes anteriores relevantes para la reivindicación actual. La digitalización de los datos de patentes y el aumento de la potencia informática han dado lugar a una comunidad de práctica que utiliza estos datos de citas para medir atributos de innovación, rastrear flujos de conocimiento y mapear redes de innovación. [3]

Los documentos se pueden asociar con muchas otras características además de las citas, como autores, editores, revistas y sus textos reales. El análisis general de colecciones de documentos se conoce como bibliometría y el análisis de citas es una parte clave de ese campo. Por ejemplo, el acoplamiento bibliográfico y la co-citación son medidas de asociación basadas en el análisis de citas (citas compartidas o referencias compartidas). Las citas en una colección de documentos también se pueden representar en formas como un gráfico de citas , como señala Derek J. de Solla Price en su artículo de 1965 "Networks of Scientific Papers". [4] Esto significa que el análisis de citas se basa en aspectos del análisis de redes sociales y la ciencia de redes .

Un ejemplo temprano de indexación automatizada de citas fue CiteSeer , que se utilizó para citas entre artículos académicos, mientras que Web of Science es un ejemplo de un sistema moderno que incluye más que solo libros y artículos académicos que reflejan una gama más amplia de fuentes de información. Hoy en día, la indexación automatizada de citas [5] ha cambiado la naturaleza de la investigación del análisis de citas, permitiendo analizar millones de citas en busca de patrones a gran escala y descubrimiento de conocimientos . Las herramientas de análisis de citas se pueden utilizar para calcular diversas medidas de impacto para los académicos basadas en datos de índices de citas . [6] [7] [nota 1] Estos tienen varias aplicaciones, desde la identificación de árbitros expertos para revisar artículos y propuestas de subvenciones, hasta proporcionar datos transparentes para respaldar la revisión de méritos académicos, la titularidad y las decisiones de promoción. Esta competencia por recursos limitados puede llevar a un comportamiento éticamente cuestionable para aumentar las citaciones. [8] [9]

Se ha criticado mucho la práctica de utilizar ingenuamente análisis de citas para comparar el impacto de diferentes artículos académicos sin tener en cuenta otros factores que pueden afectar los patrones de citación. [10] Entre estas críticas, una recurrente se centra en los "factores dependientes del campo", que se refiere al hecho de que las prácticas de citación varían de un área de la ciencia a otra, e incluso entre campos de investigación dentro de una disciplina. [11]

Descripción general

Si bien los índices de citas se diseñaron originalmente para la recuperación de información , se utilizan cada vez más para bibliometría y otros estudios que implican la evaluación de investigaciones. Los datos de citas también son la base del popular factor de impacto de las revistas .

Existe una gran cantidad de literatura sobre análisis de citas, a veces llamada cienciometría , término inventado por Vasily Nalimov , o más específicamente bibliometría . El campo floreció con la llegada del Science Citation Index , que ahora cubre la literatura fuente desde 1900 en adelante. Las principales revistas en este campo son Scientometrics , Informetrics y el Journal of the Association for Information Science and Technology . ASIST también alberga una lista de correo electrónico llamada SIGMETRICS en ASIST. [12] Este método está experimentando un resurgimiento basado en la amplia difusión de la Web of Science y las bases de datos de suscripción Scopus en muchas universidades, y las herramientas de citas gratuitas universalmente disponibles como CiteBase, CiteSeerX , Google Scholar y el antiguo Windows Live Academic ( ahora disponible con características adicionales como Microsoft Academic ). Los métodos de investigación de análisis de citas incluyen enfoques cualitativos, cuantitativos y computacionales. Los principales focos de tales estudios cienciométricos han incluido comparaciones de productividad, clasificaciones de investigación institucional, clasificaciones de revistas [13] que establecen la productividad del profesorado y estándares de permanencia, [14] evalúan la influencia de los principales artículos académicos, [15] rastrean la trayectoria de desarrollo de una ciencia o campo de la tecnología, [16] y desarrollar perfiles de autores e instituciones de primer nivel en términos de desempeño de investigación. [17]

El análisis de citas legales es una técnica de análisis de citas para analizar documentos legales para facilitar la comprensión de los documentos de cumplimiento normativo interrelacionados mediante la exploración de las citas que conectan disposiciones con otras disposiciones dentro del mismo documento o entre diferentes documentos. El análisis de citas legales utiliza un gráfico de citas extraído de un documento regulatorio, que podría complementar el descubrimiento electrónico , un proceso que aprovecha las innovaciones tecnológicas en el análisis de big data . [18] [19] [20] [21]

Historia

En un artículo de 1965, Derek J. de Solla Price describió la característica de vinculación inherente del SCI como "Redes de artículos científicos". [4] Los vínculos entre las citas y los artículos citados se volvieron dinámicos cuando el SCI comenzó a publicarse en línea. El Social Sciences Citation Index se convirtió en una de las primeras bases de datos montadas en el sistema Dialog [22] en 1972. Con la llegada de la edición en CD-ROM , la vinculación se volvió aún más fácil y permitió el uso del acoplamiento bibliográfico para encontrar registros relacionados. En 1973, Henry Small publicó su trabajo clásico sobre análisis de cocitación, que se convirtió en un sistema de clasificación autoorganizado que condujo a experimentos de agrupación de documentos y, finalmente, a un "Atlas de la ciencia" más tarde llamado "Reseñas de investigaciones".

La naturaleza topológica y gráfica inherente de la red mundial de citas, que es una propiedad inherente de la literatura científica, fue descrita por Ralph Garner ( Universidad de Drexel ) en 1965. [23]

El uso de recuentos de citas para clasificar las revistas fue una técnica utilizada a principios del siglo XIX, pero la medición sistemática y continua de estos recuentos para las revistas científicas fue iniciada por Eugene Garfield en el Instituto de Información Científica, quien también fue pionero en el uso de estos recuentos. para clasificar autores y artículos . En un artículo histórico de 1965, él e Irving Sher mostraron la correlación entre la frecuencia de las citas y la eminencia al demostrar que los ganadores del Premio Nobel publicaban cinco veces el promedio de artículos mientras que su trabajo era citado entre 30 y 50 veces el promedio. En una larga serie de ensayos sobre el Nobel y otros premios, Garfield informó de este fenómeno. La medida de resumen habitual se conoce como factor de impacto , el número de citas a una revista durante los dos años anteriores, dividido por el número de artículos publicados en esos años. Se utiliza ampliamente, tanto para fines apropiados como inapropiados; en particular, el uso de esta medida por sí sola para clasificar autores y artículos es, por lo tanto, bastante controvertido.

En un estudio inicial realizado en 1964 sobre el uso del análisis de citas para escribir la historia del ADN , Garfield y Sher demostraron el potencial para generar historiografías , mapas topológicos de los pasos más importantes en la historia de los temas científicos. Este trabajo fue posteriormente automatizado por E. Garfield, AI Pudovkin del Instituto de Biología Marina de la Academia de Ciencias de Rusia y VS Istomin del Centro de Enseñanza, Aprendizaje y Tecnología de la Universidad Estatal de Washington y condujo a la creación de HistCite [24]. software alrededor de 2002.

La indexación automática de citas fue introducida en 1998 por Lee Giles , Steve Lawrence y Kurt Bollacker [25] y permitió la extracción algorítmica automática y la agrupación de citas para cualquier documento académico y científico digital. Donde antes la extracción de citas era un proceso manual, las medidas de citas ahora se pueden ampliar y calcular para cualquier campo académico y científico y lugar de documentación, no solo aquellos seleccionados por organizaciones como ISI. Esto llevó a la creación de nuevos sistemas para la indexación de citas pública y automatizada, siendo el primero CiteSeer (ahora CiteSeerX , seguido pronto por Cora, que se centró principalmente en el campo de la informática y las ciencias de la información . A estos les siguió más tarde el dominio académico a gran escala). sistemas de citas como Google Scholar y Microsoft Academic. Esta indexación autónoma de citas aún no es perfecta en la extracción o agrupación de citas, con una tasa de error estimada por algunos en 10%, aunque aún no se ha realizado un muestreo estadístico cuidadoso. Esto ha resultado en A autores como Ann Arbor , Milton Keynes y Walton Hall se les atribuye una extensa producción académica.26 SCI afirma crear una indexación automática de citas a través de métodos puramente programáticos. Incluso los registros más antiguos tienen una magnitud de error similar.

Impacto de la cita

El impacto de las citas o la tasa de citas es una medida de cuántas veces un artículo, libro o autor de una revista académica es citado por otros artículos, libros o autores. [27] [28] [29] [30] [31] [32] El recuento de citas se interpreta como medidas del impacto o influencia del trabajo académico y ha dado lugar al campo de la bibliometría o cienciometría , [33] [34] especializándose en el estudio de patrones de impacto académico a través del análisis de citas. La importancia de las revistas se puede medir por la tasa promedio de citas, [35] [32]

la relación entre el número de citas y el número de artículos publicados en un período de tiempo determinado y en un índice determinado, como el factor de impacto de la revista o el citescore . Lo utilizan las instituciones académicas en decisiones sobre permanencia académica , promoción y contratación y, por lo tanto, también lo utilizan los autores para decidir en qué revista publicar. Las medidas similares a las citas también se utilizan en otros campos que realizan clasificaciones , como el PageRank de Google . algoritmo, métricas de software , clasificaciones de colegios y universidades e indicadores de desempeño empresarial .

Análisis de citas para documentos legales.

El análisis de citas para documentos legales es un enfoque para facilitar la comprensión y el análisis de documentos de cumplimiento normativo interrelacionados mediante la exploración de las citas que conectan disposiciones con otras disposiciones dentro del mismo documento o entre diferentes documentos. El análisis de citas utiliza un gráfico de citas extraído de un documento regulatorio, que podría complementar el descubrimiento electrónico , un proceso que aprovecha las innovaciones tecnológicas en el análisis de big data . [20] [21] [36]

Análisis de citas para la detección de plagio.

La detección de plagio basada en citas (CbPD) [37] se basa en el análisis de citas y es el único enfoque para la detección de plagio que no se basa en la similitud textual. [38] CbPD examina la información de citas y referencias en los textos para identificar patrones similares en las secuencias de citas. Como tal, este enfoque es adecuado para textos científicos u otros documentos académicos que contengan citas. El análisis de citas para detectar plagio es un concepto relativamente joven. No ha sido adoptado por software comercial, pero existe un primer prototipo de sistema de detección de plagio basado en citas. [39] El orden similar y la proximidad de las citas en los documentos examinados son los principales criterios utilizados para calcular las similitudes en los patrones de citas. Los patrones de citas representan subsecuencias que contienen de forma no exclusiva citas compartidas por los documentos comparados. [38] [40] Los factores, incluido el número absoluto o la fracción relativa de citas compartidas en el patrón, así como la probabilidad de que las citas coexistan en un documento, también se consideran para cuantificar el grado de similitud de los patrones. [38] [40] [41] [42]

Controversias

Ver también

Notas

  1. ^ Los ejemplos incluyen herramientas basadas en suscripción basadas en datos propietarios, como Web of Science y Scopus , y herramientas gratuitas basadas en datos abiertos, como Scholarometer de Filippo Menczer y su equipo.

Referencias

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