Welling Flensborg, Matias

Revistes Catalanes amb Accés Obert

Cuadernos de Inteligencia Competitiva, Vigilancia Estratégica, Científica y Tecnológica 
QUIC&VECT 2 (2009), Edición 1,  72 - 73 
 
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REVIEW: “Towards mapping library and 
information science” 
 
Information Processing and Management: an International Journal Special issue: Informetrics 
Volume 42, Issue 6 Pages: 1614 - 1642    
Frizo Janssens, Jacqueline Leta, Wolfgang Glänzel, Bart De Moor (2006) 
(Review por M. Welling Flensborg) 
e-mail: m.welling-flensborg@gmail.com 
 
 
El artículo pretende explorar el campo de las Ciencias de la información y la biblioteconomía 
(CIB), y para ello presenta seis clusters o grupos de estudio, resultantes de procesar más de 
1000 artículos, notas y publicaciones en general hechas sobre la materia a partir de cinco diarios 
científicos en el campo de las CIB. El artículo prosigue con el análisis de las representaciones 
gráficas hechas a partir de los clusters, que permiten visualizar información valiosa sobre 
peculiaridades, tendencias o incongruencias aparentes. 
 
Para empezar, el artículo discute la aplicación de la lingüística cuantitativa (análisis estadístico 
de texto) en el contexto de la informetría y la bibliometría. Actualmente las técnicas más 
frecuentes (agrupación de conceptos por criterios como palabra, título o autor) están basadas en 
el análisis de palabras claves recurrentes, términos extraídos del texto, abstractos introductorios, 
cuerpos del texto, títulos o autores citados. 
 
Diversos autores y sus contribuciones al campo se citan, para concluir que el campo de las CIB 
es muy heterogéneo, por incluir sub-disciplinas tales como Bibliometría, Cienciometría, 
Informetría, análisis de patentes y la más reciente Webmetría. En este contexto, el objetivo de 
los académicos del campo no debe ser aportar más teoría a la lingüística cuantitativa, sino 
extender el uso de metodologías de enfoque más amplio que puedan abarcar y procesar un input 
cada vez más heterogéneo, es decir, procesar bases de datos que contienen documentos 
heterogéneos, diferentes entre si. Así pues el verdadero desafío no es la creciente cantidad de 
artículos, sino su variedad en un campo cada vez más hibrido. 
 
Las principales técnicas discutidas por los autores en esta publicación están basadas en la 
estadística aplicada a la lingüística, y no en el procesamiento profundo del lenguaje. De esta 
manera, el estudio se basa en las siguientes preguntas en clave de tesis: 1. ¿Se puede caracterizar 
la supuesta heterogeneidad antes mencionada mediante la lingüística cuantitativa? 2. ¿Cuáles 
son los principales temas de investigación actual en el campo de las Ciencias de la Información? 
3. ¿Han creado ya su propia terminología los nuevos temas de estudio surgidos recientemente? 
4. ¿Se puede visualizar y representar la estructura cognitiva utilizando técnicas multi-variable? 
5. ¿Cómo son representados en las principales publicaciones científicas los temas y sub-
disciplinas del campo? 
Para poder contestar a estas preguntas, después de procesar 938 artículos y notas extraídos de 5 
diarios seleccionados, se presenta el vocabulario propio de las diferentes subdisciplinas del 
campo. El artículo también compara diversos métodos de agrupación de conceptos (clustering) 
y métodos de representación (mapping) con el objetivo de conseguir la óptima representación de 
la estructura cognitiva de este campo (representación de texto, pre-procesamiento de texto, 
extracción de textos, escalamiento multidimensional, clustering). 
 
Los resultados se presentan de la siguiente manera: En primer lugar se presenta un índice 
general de 11151 términos o frases, que han sido identificados y categorizados. En segundo 
lugar se enseña una representación gráfica del “set de datos”, por ejemplo un mapa MDS 
(multidimensional scaling) de los 938 artículos o notas en dos y tres dimensiones, ilustrando las 
relaciones, la proximidad, o las semejanzas entre los artículos, por ejemplo. En el tercer lugar, 
Welling, M. / QUIC&VECT 2 (2009), Edición 1,  72 - 73 
 
 
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se dan a conocer los errores, las ambigüedades o las redundancias de datos que resultan del 
proceso. Finalmente los autores analizan la relación que existe entre los clusters encontrados y 
los diarios de los cuales fueron obtenidos. Con respecto a esto se concluye (observando los 
resultados gráficos) que las distancias observadas entre diferentes clusters y entre las 
publicaciones y los clusters, evidencian que el diario “Cienciometría” abarca buena parte del 
espectro de la bibliometría, Tecnometría, y la Infometría. Dicha postura coincide con los 
estudios y conclusiones de diferentes autores que afirman que Cienciometría incluye 
subdisciplinas como teoría infométrica, estudios empíricos, desarrollo de índices, estudios 
metodológicos, enfoques sociológicos, y políticas de educación y ciencia.  
 
El artículo concluye que, después del procesamiento del input de 938 artículos y notas, seis 
diversos clusters son bien definidos: dos en bibliometría, (de los cuales uno de gran tamaño es 
del campo bibliometría – investigación – evaluación y otro más pequeño sobre temas de 
metodología y teoría del campo); dos grandes clusters, el primero sobre recuperación de 
información y el segundo sobre temas generales y miscelánea; y por último fueron identificados 
dos pequeños clusters, uno de ellos sobre webmetría y patentes, y el otro sobre estudios 
tecnológicos. Dentro del cluster de recuperación de información, se identificó un pequeño 
subgrupo sobre identificación de música que puede haber sido detectado por que la revista 
JASIST había publicado un tiempo antes una edición especial sobre música. Además de la 
identificación de clusters se hace mención al hecho de que interesantes patrones fueron 
encontrados con la ayuda de las representaciones gráficas.  
 


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