Resumen

Tree of Science (ToS) es una herramienta web que usa la estructura de la red de citaciones para identificar literatura relevante. ToS muestra la información en forma de árbol, donde los artículos localizados en las raíces son los clásicos, en el tronco están las publicaciones estructurales y las hojas son los artículos más recientes. Se ha encontrado que algunos resultados de las hojas pueden ser separados del tema del árbol. Por lo tanto, se propone el algoritmo SAP para mejorar los resultados de las hojas. Se presentan dos mejoras: los artículos localizados en las hojas son de los últimos 5 años, y también, estos están conectados a la raíz y al tronco a través de sus citaciones. Esta mejora facilita la construcción de literatura actual a los investigadores.

Introducción

Tree of Science (ToS) es una herramienta basada en la web que utiliza algoritmos de grafos para optimizar la búsqueda y selección de artículos publicados. ToS fue creado en la Universidad Nacional de Colombia (Robledo et al., Osorio-Zuluaga, y López-Espinosa, 2014), y el algoritmo se explica en otro lugar (Zuluaga et al., 2016). ToS es una herramienta especializada para los investigadores interesados en rastrear la forma en que un tema particular evoluciona en el tiempo. En primer lugar, los usuarios deben descargar los resultados de las consultas de la Web of Science (WoS). Luego, suben el archivo a ToS (tos.manizales.unal.edu.co). Con estos datos, ToS muestra los resultados en forma de árbol: raíz, tronco y hojas. Los trabajos que están en la raíz son los clásicos, mientras que los que están en el tronco se consideran publicaciones estructurales, y los trabajos actuales son las hojas. Además, ToS utiliza técnicas de cienciometría para recomendar la literatura relevante.

La cienciometría se refiere al estudio de la ciencia, la tecnología y la innovación desde una perspectiva cuantitativa. Además, se centra en la medición del impacto de los artículos, las revistas y las instituciones, junto con el mapeo de las áreas científicas (Leydesdorff, 2013). Algunos ejemplos son el análisis de citas (Koseog˘ lu, Sehitoglu y Craft, 2015), el análisis de coautores (Ioannidis, 2015) y el impacto de las instituciones (Singh, Uddin y Pinto, 2015). Así, la importancia de la cienciometría se basa en la posibilidad de identificar los artículos de alto impacto y los principales investigadores, y en reconocer las áreas emergentes del conocimiento (Hood y Wilson, 2001).

La cienciometría surgió en la década de 1930 con el análisis de la frecuencia de distribución de la productividad entre la química y la física por Alfred J. Lotka (1926). Tras analizar una serie de publicaciones, llegó a la conclusión de que la proporción de investigadores que realizaban pequeñas contribuciones era del 60%. Posteriormente, Derek J. de Solla Price (1963), conocido como el padre de la cienciometría, formuló la Ley de Price, que explica que el 25% de los autores científicos son responsables del 75% de los artículos publicados (modelo de atracción preferencial).

• Materias:Recuperación de información Investigación Algoritmos (Computadores)
• Subjects:Information retrieval Scientific research Computer algorithms
• Palabras claves:Tree of Science; SAP; Algoritmo; Análisis de citaciones.
• Keywords:Tree of Science; SAP; Algorithm; Citation analysis.