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 principales sobre 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 consultar otras 10 revistas. Entonces el multiplicador de Bradford b m de ese investigador es 2 (es decir, 10/5). Por cada nueva docena de artículos, ese investigador necesitará buscar 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 buscar más.
Diferentes investigadores tienen diferentes números de revistas principales y diferentes multiplicadores de Bradford. Pero el 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, basta con identificar las "publicaciones principales" para ese campo y sólo almacenarlas; muy raramente los investigadores necesitarán salir de ese conjunto.
Sin embargo, su impacto ha sido mucho mayor que eso. Armado con esta idea e inspirado por el famoso artículo de Vannevar Bush Como podemos pensar , Eugene Garfield en el Instituto de Información Científica 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 qué científicos hicieron ciencia que tuvo un impacto y en qué revistas apareció esa ciencia. También provocó el descubrimiento, que algunos no esperaban, de que algunas revistas , como la Naturaleza y la Ciencia , eran fundamentales para toda la ciencia dura . No ocurre lo mismo con las humanidades o las ciencias sociales.
El resultado de esto es presión sobre los científicos para que publiquen en las mejores revistas y presión sobre las universidades para garantizar el acceso a ese conjunto básico de revistas. Por otro lado, el conjunto de "revistas centrales" puede variar más o menos fuertemente según los investigadores individuales, y aún más según las divisiones de las escuelas de pensamiento. También existe el peligro de representar excesivamente 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 entre la masa de publicaciones periódicas. [2] Otro término más general que se ha utilizado desde 2006 es dispersión de información, un fenómeno que se observa a menudo relacionado con 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 está 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 eficazmente 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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