Un gráfico de citas (o red de citas ), en ciencias de la información y bibliometría , es un gráfico dirigido que describe las citas dentro de una colección de documentos.
Cada vértice (o nodo ) del gráfico representa un documento de la colección, y cada borde se dirige de un documento hacia otro que cita (o viceversa, según la implementación específica). [1]
Los gráficos de citas se han utilizado de diversas formas, incluidas formas de análisis de citas , herramientas de búsqueda académica y sentencias judiciales . Se prevé que se vuelvan más relevantes y útiles en el futuro a medida que crezca el conjunto de investigaciones publicadas.
No existe un formato estándar para las citas en las bibliografías , y la vinculación de registros de citas puede ser un proceso complicado y que requiere mucho tiempo. Además, los errores de citación pueden ocurrir en cualquier etapa del proceso de publicación. Sin embargo, existe una larga historia en la creación de bases de datos de citas, también conocidas como índices de citas , por lo que existe mucha información sobre este tipo de problemas.
En principio, cada documento debe tener una fecha de publicación única y sólo puede hacer referencia a documentos anteriores. Esto significa que un gráfico de citas ideal no sólo es dirigido sino también acíclico ; es decir, no hay bucles en el gráfico. En la práctica, este no siempre es el caso, ya que un artículo académico pasa por varias versiones en el proceso de publicación. El momento de las actualizaciones asincrónicas de las bibliografías puede dar lugar a aristas que aparentemente apuntan hacia atrás en el tiempo. Estas citas "hacia atrás" parecen constituir menos del 1% del número total de enlaces. [2]
Como los enlaces de citas deben ser permanentes, la mayor parte de un gráfico de citas debe ser estático y solo debe cambiar el borde anterior del gráfico. Pueden ocurrir excepciones cuando los documentos se retiran de la circulación. [2]
Una cita es una referencia a una fuente publicada o no publicada (no siempre la fuente original). Más precisamente, una cita es una expresión alfanumérica abreviada incrustada en el cuerpo de una obra intelectual que denota una entrada en la sección de referencias bibliográficas de la obra. Su propósito es reconocer la relevancia de los trabajos de otros para el tema de discusión en el momento en que aparece la cita .
Generalmente, la combinación de la cita corporal y la entrada bibliográfica constituye lo que comúnmente se considera una cita (mientras que las entradas bibliográficas por sí solas no lo son). [3] Las referencias a afirmaciones únicas, legibles por máquina, en artículos científicos electrónicos se conocen como nanopublicaciones , una forma de microatribuciones .
Las redes de citas son un tipo de red social que se ha estudiado cuantitativamente casi desde el momento en que las bases de datos de citas estuvieron disponibles por primera vez. En 1965, Derek J. de Solla Price describió la característica de enlace inherente del Science Citation Index (SCI) en su artículo titulado "Networks of Scientific Papers". Los vínculos entre las citas y los artículos citados se volvieron dinámicos cuando el SCI comenzó a publicarse en línea. En 1973, Henry Small publicó su trabajo sobre análisis de cocitaciones, que se convirtió en un sistema de clasificación autoorganizado que condujo a experimentos de agrupamiento de documentos y, finalmente, a lo que se llama "Reseñas de investigación". [4]
Los gráficos de citas se pueden aplicar a medidas de impacto académico , el impacto que un artículo en particular ha tenido en el mundo académico. Si bien es un valor difícil de cuantificar, el impacto académico es útil, ya que tener una medida del impacto académico de muchos artículos puede ayudar a identificar artículos importantes. También puede proporcionar una medida de la relevancia de una comunidad académica en particular. Los gráficos de citas son muy útiles para medir esto, ya que el número de conexiones en el gráfico de citas se corresponde con el impacto académico de un artículo, ya que esto significa que ha sido citado por muchos otros artículos. [5]
El análisis de similitud es otra área del análisis de citas que con frecuencia utiliza gráficos de citas. La relación entre dos artículos en el gráfico de citas se ha comparado con su similitud basada en el texto y se ha descubierto que la cercanía en el gráfico de citas puede predecir un nivel de similitud basada en el texto. [6] Además, se ha descubierto que los dos métodos (cercanía del gráfico de citas y similitud tradicional basada en el contenido) funcionan bien en conjunto para producir un resultado más preciso. [6]
Los análisis de los gráficos de citas también han llevado a proponer el gráfico de citas como una forma de identificar diferentes comunidades y áreas de investigación dentro del mundo académico. Se ha descubierto que analizar el gráfico de citas de grupos de documentos junto con palabras clave puede proporcionar una forma precisa de identificar grupos de investigaciones similares. [7] De manera similar, una forma de identificar la “corriente” principal de un área de investigación, o la progresión de una idea de investigación a lo largo del tiempo, se puede identificar mediante el uso de algoritmos de búsqueda en profundidad en el gráfico de citas. En lugar de observar la similitud entre dos nodos, o grupos de muchos nodos, este método recorre los vínculos entre los nodos para rastrear una idea de investigación hasta su comienzo y así descubrir su progresión a través de diferentes artículos hasta llegar a su estado actual. [8]
El método tradicional utilizado por las herramientas de búsqueda académica es comprobar si hay coincidencias entre un término de búsqueda y las palabras clave en los artículos para obtener posibles coincidencias. Si bien es bastante efectivo, este método puede generar errores cuando se recomienda un artículo de una disciplina diferente debido a coincidencias de palabras clave, incluso cuando los dos temas en realidad tienen poco en común.
Muchos han argumentado que esta forma de buscar artículos relevantes podría mejorarse y hacerse más precisa si se incorporaran gráficos de citas en las herramientas de búsqueda de artículos académicos. Por ejemplo, se propuso un sistema que utilizaba tanto el sistema de palabras clave como un sistema de popularidad basado en cuántas conexiones tenía un artículo en el gráfico de citas. En este sistema, los artículos más conectados se consideraban más populares y, por lo tanto, se les daba una mayor ponderación en el sistema de recomendación de artículos. [9]
En años más recientes, se han desarrollado herramientas de búsqueda visual que utilizan gráficos de citas para proporcionar una representación visual de las conexiones entre artículos. Un pionero notable en este concepto es la herramienta de búsqueda Connected Papers, que comenzó como un pequeño proyecto entre amigos y se lanzó al público en 2020. Dado un artículo académico, analiza decenas de miles de otros artículos y selecciona todos aquellos relevantes para el artículo de origen crea un gráfico de citas y devuelve una representación visual del mismo al espectador. Esta forma única de ver la investigación permite al espectador ver un área completa de investigación de un vistazo y puede ser de gran ayuda para comprender el estado de un área de investigación e identificar rápidamente artículos clave que tienen muchas conexiones. [ cita necesaria ]
Los gráficos de citas tienen un historial de uso para ayudar a organizar y mapear citas de documentos legales. De manera similar a las herramientas de búsqueda antes mencionadas, se han utilizado construcciones de gráficos de citas específicos para los tipos de citas encontradas en documentos legales para permitir encontrar documentos legales anteriores relevantes cuando sea necesario para una decisión judicial. Como forma de reemplazar o mejorar los métodos de búsqueda tradicionales, esta forma de organizar documentos legales con ayuda de gráficos de citas puede proporcionar mayor eficiencia, precisión y organización. [10]
Hay varios otros tipos de gráficos de red que están estrechamente relacionados con las redes de citas. El gráfico de cocitas es el gráfico entre documentos como nodos, donde dos documentos se conectan si comparten una cita común (ver Cocitación y acoplamiento bibliográfico ). Otras redes relacionadas se forman utilizando otra información presente en el documento. Por ejemplo, en un gráfico de colaboración , conocido en este contexto como red de coautoría, los nodos son los autores de documentos, vinculados si han sido coautores del mismo documento. Los pesos de los vínculos entre dos autores en redes de coautoría pueden aumentar con el tiempo si mantienen una mayor colaboración.
Si bien los gráficos de citas han tenido un impacto notable en varias áreas del mundo académico, es probable que adquieran mayor relevancia en el futuro. A medida que crece el conjunto de investigaciones publicadas, las formas más tradicionales de buscar artículos se volverán menos efectivas para limitar los artículos relevantes a un tema en particular. Por ejemplo, la similitud basada en texto sólo puede llegar hasta cierto punto a la hora de seleccionar qué artículos son relevantes para un tema, mientras que la adición de gráficos de citas podría servir para dar mayor prioridad a aquellos artículos que tienen muchas conexiones con otros artículos relevantes para el tema. tema.
Sin embargo, desarrollos como este enfrentan desafíos similares a los de la mayoría de las aplicaciones de gráficos de citas, que es el hecho de que no existe un formato o forma estandarizado de citar. Esto dificulta mucho la construcción de estos gráficos, ya que requiere un análisis de software complejo para extraer citas de los artículos. Una solución propuesta a este problema es crear bases de datos abiertas de información de citas en un formato que cualquiera pueda utilizar y convertir fácilmente a una forma diferente, por ejemplo, un gráfico de citas. [11]