La ley de Bradford es un patrón descrito por primera vez por Samuel C. Bradford en 1934 que estima los rendimientos exponencialmente decrecientes de la búsqueda de referencias en revistas científicas . Una formulación es que si las revistas de un campo se clasifican por número de artículos en tres grupos, cada uno con aproximadamente un tercio de todos los artículos, entonces el número de revistas en cada grupo será proporcional a 1:n:n 2 . [1] Hay varias formulaciones relacionadas del principio.
En muchas disciplinas, este patrón se denomina distribución de Pareto . Como ejemplo práctico, supongamos que un investigador tiene cinco revistas científicas fundamentales para su tema. Supongamos que en un mes hay 12 artículos de interés en esas revistas. Supongamos además que para encontrar otra docena de artículos de interés, el investigador tendría que ir a otras 10 revistas. Entonces, el multiplicador de Bradford de ese investigador b m es 2 (es decir, 10/5). Para cada nueva docena de artículos, ese investigador necesitará buscar en b m veces más revistas. Después de buscar en 5, 10, 20, 40, etc. revistas, la mayoría de los investigadores se dan cuenta rápidamente de que no tiene mucho sentido seguir buscando.
Los distintos investigadores tienen distintas cantidades de revistas básicas y distintos multiplicadores de Bradford, pero este patrón se mantiene bastante bien en muchos temas y bien puede ser un patrón general para las interacciones humanas en los sistemas sociales. Al igual que la ley de Zipf , con la que está relacionada, no tenemos una buena explicación de por qué funciona, pero saber que funciona es muy útil para los bibliotecarios. Lo que significa es que, para cada especialidad, es suficiente identificar las "publicaciones básicas" para ese campo y almacenar solo esas; muy rara vez los investigadores necesitarán salir de ese conjunto. [ verificación necesaria ]
Sin embargo, su impacto ha sido mucho mayor que eso. Armado con esta idea e inspirado por el famoso artículo de Vannevar Bush As We May Think , Eugene Garfield, en el Institute for Scientific Information, desarrolló en la década de 1960 un índice completo de cómo se propaga el pensamiento científico. Su Science Citation Index (SCI) tuvo el efecto de facilitar la identificación exacta de los científicos que hacían ciencia que tenía un impacto y en qué revistas aparecía esa ciencia. También provocó el descubrimiento, que algunos no esperaban, de que unas pocas revistas, como Nature y Science , eran fundamentales para todas las ciencias duras . El mismo patrón no ocurre con las humanidades o las ciencias sociales.
El resultado de esto es una presión sobre los científicos para que publiquen en las mejores revistas y una presión sobre las universidades para garantizar el acceso a ese conjunto básico de revistas. Por otra parte, el conjunto de "revistas básicas" puede variar más o menos marcadamente según los investigadores individuales, e incluso más marcadamente según las divisiones entre escuelas de pensamiento. También existe el peligro de sobrerrepresentar las opiniones mayoritarias si las revistas se seleccionan de esta manera.
La ley de Bradford también se conoce como ley de dispersión de Bradford o distribución de Bradford, ya que describe cómo los artículos sobre un tema en particular se encuentran dispersos en la masa de publicaciones periódicas. [2] Otro término más general que se ha utilizado desde 2006 es la dispersión de información, un fenómeno que se observa a menudo en las colecciones de información donde hay unas pocas fuentes que tienen muchos elementos de información relevante sobre un tema, mientras que la mayoría de las fuentes tienen solo unos pocos. [3] Esta ley de distribución en bibliometría también se puede aplicar a la World Wide Web . [4]
Hjørland y Nicolaisen identificaron tres tipos de dispersión: [5]
Descubrieron que la literatura sobre la ley de Bradford (incluidos los propios artículos de Bradford) no es clara en relación con qué tipo de dispersión se está midiendo realmente.
La interpretación de la ley de Bradford en términos de una progresión geométrica fue sugerida por V. Yatsko [6] , quien introdujo una constante adicional y demostró que la distribución de Bradford se puede aplicar a una variedad de objetos, no solo a la distribución de artículos o citas entre revistas. La interpretación de V. Yatsko (interpretación Y) se puede utilizar de manera efectiva para calcular valores umbral en caso de que sea necesario distinguir subconjuntos dentro de un conjunto de objetos (solicitantes exitosos/no exitosos, regiones desarrolladas/subdesarrolladas, etc.).
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