La base de datos Science Citation Index nos permite fácilmente obtener
una medida de la popularidad científica de las especies animales, plantas
y minerales. Utilizando en esta base de datos la estrategia de búsqueda
en título, resumen y palabras clave hemos cuantificado cuántas veces ha
sido incluido el nombre de una especie en los artículos publicados desde
1945 hasta nuestros días. La variación del número de citas con respecto al
orden que ocupan en el ránking sigue una función altamente trascendente:
y = a x–b e–cx. En este ránking, las 10 especies más citadas tienen todas un
fuerte carácter antrópic

Barrón, Carlos

Barrón, Vidal

Revista española de Documentación Científica

A measure of animal, plant and mineral species  popularity can be easily obtained from the information available in the Science Citation Index. We used the title, abstract and keyword strategy in this index to find how many times the name of a species had been included in papers published since 1945 to the present. A good fitting of the variation of the number of citations with the rank was obtained with a linearizable and higher trascendental function y = a x–b e–cx. We also show the species «hit parade». The first ten species all have some anthropic character.La base de datos Science Citation Index nos permite fácilmente obtener una medida de la popularidad científica de las especies animales, plantas y minerales. Utilizando en esta base de datos la estrategia de búsqueda en título, resumen y palabras clave hemos cuantificado  cuántas veces ha sido incluido el nombre de una especie en los artículos publicados desde 1945 hasta nuestros días. La variación del número de  citas con respecto al orden que ocupan en el ránking sigue una función altamente trascendente: y = a x–b e–cx. En este ránking, las 10 especies más citadas tienen todas un fuerte carácter antrópico

Rev. Esp. Doc. Cient., 28, 1, 2005 81LA POPULARIDAD DE LAS ESPECIES.LAS DIEZ PRINCIPALESVidal Barrón* y Carlos Barrón†Resumen: La base de datos Science Citation Index nos permite fácilmente ob-tener una medida de la popularidad científica de las especies animales, plan-tas y minerales. Utilizando en esta base de datos la estrategia de búsquedaen título, resumen y palabras clave hemos cuantificado cuántas veces hasido incluido el nombre de una especie en los artículos publicados desde1945 hasta nuestros días. La variación del número de citas con  respecto alorden que ocupan en el ránking sigue una función altamente trascendente:y = a x–b e–cx. En este ránking, las 10 especies más citadas tienen todas unfuerte carácter antrópicoPalabras clave: Science Citation Index, especies, funciones altamente trascen-dentesAbstract: A measure of animal, plant and mineral species popularity can beeasily obtained from the information available in the Science Citation Index.We used the title, abstract and keyword strategy in this index to find howmany times the name of a species had been included in papers publishedsince 1945 to the present. A good fitting of the variation of the number ofcitations with the rank was obtained with a linearizable and higher trascen-dental function y = a x–b e–cx. We also show the species «hit parade». The firstten species all have some anthropic character.Keywords: Science Citation Index, species, higher trascendental functions.IntroducciónMás de un millón de animales y más de tres cientas mil especies de plantas han sido,hasta la fecha, recopiladas usando distintas técnicas taxonómicas. La mayoría son sóloconocidas por su nombre científico y poco más. Alrededor de unas tres mil quinientasespecies minerales han sido sistemáticamente estudiadas y descritas por los minerálo-gos, pero también, la mayoría sólo han tenido unos momentos de gloria muy efímeros.Dos cuestiones inmediatas se nos ocurren: ¿qué especies son las más populares? y ¿cuá-les han recibido más titulares y chorros de tinta en la literatura científica?Hoy es posible tener una estimación aproximada de la popularidad de las especies apartir de la información disponible en la base de datos Science Citation Index (SCI), querecopila el Instituto para la Información de la Ciencia, ISI, con sede en Filadelfia. La basede datos SCI recoge unas cinco mil novecientas revistas científicas (las mejores de todoslos países) de cincuenta disciplinas científicas y dispone de referencias (más de 33 millo-nes de citas) desde 1945 hasta nuestros días, incluyendo, también, resúmenes y palabrasclave desde 1991. Aquí hemos usado la estrategia de búsqueda del título, resumen y pala-NOTAS Y EXPERIENCIAS* Departamento de Ciencias y Recursos Agrícolas y Forestales. Universidad de Córdoba. Correo-e:vidal@uco.es..† I.E.S. Ángel de Saavedra, Córdoba, España.Recibido: 3-11-04.Vidal Barrón y Carlos Barrón82 Rev. Esp. Doc. Cient., 28, 1, 2005bras clave en el SCI para encontrar cuántas veces el nombre, en inglés, de una especie (ensingular y plural) estaba incluido en los artículos científicos publicados desde 1945. Aun-que esta búsqueda no es ni mucho menos exhaustiva, ni ofrece el número total de vecesque una especie es nombrada en un artículo (puede haberse citado en el texto y no en eltítulo, resumen o palabras clave), sí nos da una estimación relativa de la frecuencia con queha sido estudiada una determinada especie. Utilizando este procedimiento hemos investi-gado más de trescientas especies de animales, plantas (incluyendo frutos) y minerales. Distribución de las citasComo puede verse en la figura 1, la variación del número de citas de una especie (paralos tres reinos) frente a la posición que ocupa en el ranking (el más citado es el número1, el siguiente el número 2, y así, sucesivamente, hasta 300 en el ranking) sigue una ten-dencia hiperbólica antes que gaussiana. Este comportamiento no es sorprendente y puedeser interpretado a la luz del llamado «efecto Mateo» (1), por aquel pasaje del evangeliode San Mateo que dice: «Al que tiene se le dará... pero a quien no tiene, aun lo que tengase le quitará». Este efecto ha sido estudiado también por otros autores denominándose«ventaja acumulativa» (2) , esto es, unos pocos individuos monopolizan casi todo y lamayoría se reparten los restos, o en otras palabras (y otros campos) los grandes eventosson extremadamente raros mientras que los pequeños son altamente frecuentes.Para describir las tendencias mostradas en la figura 1 la ecuación más utilizada ha sidouna función potencial del tipo: y = ax–b. Esta ley ha sido utilizada durante mucho tiempopara describir distribuciones similares, tales como: la cantidad de ingresos de dinero eneconomía (3), la productividad científica (4), la frecuencia de aparición de una determina-da palabra en textos literarios en inglés (5), el tamaño de las ciudades; las reservas petro-líferas; la magnitud de los terremotos; la intensidad de luz emitida por las galaxias (6), ymás recientemente, la frecuencia de acceso a las páginas web (7). Si una ley potencial seajustara perfectamente a los datos, entonces debería observarse una línea recta cuando losrepresentamos en una escala logarítmica. Sin embargo, se observa en muchos casos unasignificativa curvatura. Esto ha requerido la aplicación de ecuaciones empíricas alternati-vas, tales como la ecuación fractal parabólica (8), la exponencial extendida (6) o la ley deLavalette (9), entre otras, para asegurar un mejor ajuste a los datos.Las curvas sobre la popularidad de las especies exhibían un muy buen ajuste a lasanteriores funciones, con coeficientes de determinación (R2) mayores de 0,97 (el valor1 corresponde al ajuste perfecto). Sin embargo, obtuvimos un mejor ajuste (R2 > 0,99;figura 2) cuando utilizamos una ecuación altamente trascendente del tipo: y = a x–b e–cx,donde a está relacionado con la frecuencia para el número uno en el ranking, b indica lacaída de popularidad para las siguientes especies y c está relacionado con la extensiónde la cola para los últimos del ránking. La ventaja de esta ecuación es que puede serfácilmente linealizable (las funciones de Lavalette y la exponencial extendida requierenpara su ajuste un procedimiento iterativo y no derivable).  Por otro lado, la ecuación y = a x–b e–cx, puede considerarse como una función exten-dida de la ley potencial. A este respecto, la variación no gaussiana de la popularidad delas especies puede ser interpretada de forma similar a otras utilizadas en ciencias biblio-métricas y cienciométricas (10) y puede ser considerada como una consecuencia de la«ley universal» propuesta por Stankov (11).La popularidad de las especies. Las diez principalesRev. Esp. Doc. Cient., 28, 1, 2005 83Figura 1Distribución del número de referencias para 300 animales, plantas (incluido frutos)y mineralesNota: Se incluyen las 10 principales a partir del SCI (barras oscuras) y a partir del motor de búsqueda eninternet Google (barras claras; × 103).Vidal Barrón y Carlos Barrón84 Rev. Esp. Doc. Cient., 28, 1, 2005Las 10 principalesFinalmente, vamos a echar un vistazo al «hit parade», a «los 10 principales» de lasespecies. ¿Qué especies están más a menudo en las mentes de los científicos? En la figu-ra 1 se muestran los 10 más citados para cada reino. Sorprende, tal vez, que no hayamosincluido la especie humana en la lista de los animales. De hecho, se han encontrado másde trescientas cuarenta mil citas (hombre, mujer, humanos), esto es, casi tres veces elnúmero del siguiente, la rata, el primero que se muestra en el ranking (en menor exten-sión, esto también parece ocurrir para el caso del trigo en el ranking de las plantas). Estaanomalía en la distribución (se sale mucho del ajuste a la ecuación) es bien conocidocomo el «efecto rey»: cuando un nuevo rey es coronado, rápidamente elimina a sus riva-les para asegurarse su reinado y quedarse con todas sus riquezas. Este efecto ha sido yaestudiado, por ejemplo, cuando se ha comparado el tamaño de ciudades de un país (Parísse sale de las previsiones cuando se compara con el número de habitantes de otras ciu-dades de Francia) (8). Pero el «efecto rey» va aún más lejos. Así, las primeras 10 espe-cies, tienen todas un carácter antrópico, bien se utilizan como animales de laboratorio ose trata de animales y plantas agroganaderas.Figura 2Gráfico logarítmico de la distribución del número de referencias frente a la posición queocupan en el ránkingNota: Las tres ecuaciones se ajustan a los datos con coeficientes de determinación mayores de 0,99.La popularidad de las especies. Las diez principalesRev. Esp. Doc. Cient., 28, 1, 2005 85Los minerálogos son, quizá, los más románticos (les encantan las piedras preciosas)y desinteresados. ¿Cómo si no explicar el cuarto lugar en el ranking para la perovskita?La mayoría de las referencias están dedicadas al MgSiO3, un mineral con estructura deperovskita pero del cual no se tienen muestras naturales aunque se cree que es el másabundante en la Tierra, si bien se encuentra entre 670 y 2.900 km de profundidad de lasuperficie terrestre.¿Comparte la gente las mismas preferencias que los científicos? Los datos obteni-dos usando una búsqueda análoga para las mismas especies en el motor de búsquedaGoogle, muestra que no existe un buen acuerdo (figura 1). De nuevo los humanos , porsupuesto, pero luego los gatos, la manzana y claramente los diamantes son en este casolos reyes de la web. ¿Hay algo más que añadir después de los miles de artículos dedicados a estas espe-cies? ¿Se imagina que una prestigiosa editorial científica le encargue que lleve a cabouna extensa revisión sobre cualquiera de las más famosas especies? Referencias1. MERTON, R. The Matthew effect in science. Science, 1968, vol. 159, 56-63. 2. DE SOLLA PRICE. D. J. A general theory of bibliometric and other cumulative advantageprocess. Journal of American Society for Information Science, 1976, vol. 27, 292-306. 3. PARETO, V. Cours d’Economie Politique. Paris; Rouge et Cie, 1897. 4. LOTKA, A. J. The frecuency distribution of scientific productivity. Journal of the Washing-ton Academy of Sciences, 1926, vol. 16, 317-323. 5. ZIPF, G.K. Human Behavior and the Principle of Least Effort. Cambridge; Addison WesleyPublishing, 1949. 6. LAHERRERE, J.; SORNETTE, D. Stretched exponential distributions in nature and economy:«fat tails» with characteristic scales. European Physical Journal B, 1998, vol. 2, 525-539.7. LEVENE, M.; FENNER, T.; LOIZOU, G.; WHEELDON, R. A stochastic model for the evo-lution of the web. Computer Networks, 2002, vol. 39, 277-287. 8. LAHERRERE, J. C. Distributions de type «fractal parabolique» dans la nature. ComptesRendus de l’Académie des Sciences II, 1996, vol. 322, 535-541.9. POPESCU, I.I. On a Zipf’s law extension to impact factors. Glottometrics, 2003, vol. 6, 83-93. 10. IVANCHEVA, L.E. The Non-gaussian nature of bibliometric and scientometric distribu-tions: A new approach to interpretation. Journal of the American Society for InformationScience and Technology, 2001, vol. 52, 1100-1105. 11. STANKOV, G. The Universal Law. A general Theory of Physics and Space Science Munich,New European Academy Press, 1999.

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La popularidad de las especies. Las diez principales

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