Resumen

La variación del factor de impacto de una revista está afectada por muchos factores estadísticos y sociológicos como el tamaño de la ventana de citas y la diferencia de temas. En este trabajo, desarrollamos un modelo dinámico del factor de impacto basado en el sistema paralelo, que puede ser utilizado para analizar la correlación entre el factor de impacto y ciertos elementos. El modelo paralelo tiene como objetivo simular los comportamientos de envío y citación de los artículos en revistas pertenecientes a un tema similar, de manera distribuida. Realizamos simulaciones de Monte Carlo para mostrar cómo los parámetros del modelo influyen en la dinámica del factor de impacto. A través de simulaciones extensas, revelamos el papel importante que ciertos elementos y comportamientos estadísticos juegan para afectar los factores de impacto. Los resultados experimentales y el análisis de datos reales demuestran que el valor del JIF está influenciado de manera integral por el tiempo promedio de revisión, el número promedio de referencias y la distribución de envejecimiento de las citas.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Variación; Factor de impacto; Modelo; Simulaciones; Estadísticas; Cita
• Keywords:Variation; Impact factor; Model; Simulations; Statistics; Citation