La evaluación de la producción científica o específicamente la evaluación de la productividad de un científico, ha sido desde que se iniciaran las publicaciones de los resultados de la investigación, una tarea nada sencilla. Los indicadores bibliométricos se encargan de contabilizar y representar en cierta medida cuan productivo es un investigador, contabilizando la cantidad de publicaciones y la cantidad de citas recibidas por estas. Pero para tener una imagen completa, es necesario agregar otro aspecto relacionado con el impacto y popularidad de estas publicaciones, para ello el uso de las redes sociales académicas enriquecen los indicadores bibliométricos dándoles un sentido mucho más amplio, por ejemplo: cantidad de veces que un contenido es descargado, comentado, compartido y leído entre tantos otros, alternativas altmetrics. Este proyecto plantea un estudio bibliométrico transversal a todas las Universidad públicas del Noroeste Argentino empleando herramientas y técnicas de recuperación y visualización de información, dos ramas de la inteligencia artificial que han tenido un gran desarrollo en la última década. Contar con un panorama de estos aspectos no solo reflejará la presencia y popularidad de las investigaciones realizadas por estos científicos, sino también sentará las bases para poder comparar el estado de cada una de las universidades.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Aramayo, Fernando Rubén

Azar, Miguel Augusto

Díaz, Alfredo Ariel

Medrano, José Federico

Rodríguez, Sergio Elías

Tapia, Maria

Vargas, Alejandro

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para evaluar la producción 
científico-académica de investigadores de Universidades públicas del Noroeste 
Argentino. 
 
José Federico Medrano, Alejandro Vargas, Miguel Augusto Azar, Fernando Rubén Aramayo, 
Sergio Elias Rodriguez, Maria Antonia Tapia, Alfredo Ariel Diaz 
 
jfedericomedrano@gmail.com, alevar98@yahoo.com, auazar@live.com, 
fernando.ruben.aramayo@gmail.com, egiors@gmail.com, maria.antonia.tapia@gmail.com, 
alfredodiazjjy@gmail.com 
 
VRAIn / Visualización y Recuperación Avanzada de Información / Facultad de Ingeniería 
Universidad Nacional de Jujuy - Ítalo Palanca 10, +54 (388) 4221587 
 
RESUMEN 
La evaluación de la producción científica o 
específicamente la evaluación de la 
productividad de un científico, ha sido desde 
que se iniciaran las publicaciones de los 
resultados de la investigación, una tarea nada 
sencilla. Los indicadores bibliométricos se 
encargan de contabilizar y representar en cierta 
medida cuan productivo es un investigador, 
contabilizando la cantidad de publicaciones y la 
cantidad de citas recibidas por estas. Pero para 
tener una imagen completa, es necesario 
agregar otro aspecto relacionado con el impacto 
y popularidad de estas publicaciones, para ello 
el uso de las redes sociales académicas 
enriquecen los indicadores bibliométricos 
dándoles un sentido mucho más amplio, por 
ejemplo: cantidad de veces que un contenido es 
descargado, comentado, compartido y leído 
entre tantos otros, alternativas altmetrics. Este 
proyecto plantea un estudio bibliométrico 
transversal a todas las Universidad públicas del 
Noroeste Argentino empleando herramientas y 
técnicas de recuperación y visualización de 
información, dos ramas de la inteligencia 
artificial que han tenido un gran desarrollo en la 
última década. Contar con un panorama de 
estos aspectos no solo reflejará la presencia y 
popularidad de las investigaciones realizadas 
por estos científicos, sino también sentará las 
bases para poder comparar el estado de cada 
una de las universidades. 
Palabras clave: Bibliometría, producción 
científico-académica, redes sociales 
académicas, indicadores, altmetrics 
CONTEXTO 
La línea de investigación aquí presentada se 
encuentra inserta en el proyecto: “Aplicación 
de técnicas de Inteligencia Artificial para 
evaluar la producción científico-académica de 
investigadores de Universidades públicas del 
Noroeste Argentino”, ejecutado a partir de 
enero de 2018 con una duración de 2 años. 
Dicho proyecto es llevado a cabo por el grupo 
de investigación VRAIn (Visualización y 
Recuperación Avanzada de Información) de la 
Facultad de Ingeniería de la Universidad 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 12
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
Nacional de Jujuy. El proyecto se encuentra 
acreditado y financiado parcialmente por la 
Secretaría de Ciencia y Técnica y Estudios 
Regionales de la Universidad Nacional de Jujuy 
(Resolución  R. N° 2928/17) 
1. INTRODUCCIÓN 
El crecimiento de la producción científica en las 
últimas décadas así como su recopilación en 
bases de datos bibliográficas automatizadas ha 
potenciado el uso de la "Bibliometría" (Aström, 
2007) (White & McCain, 1989) y la generación 
de indicadores para medir los resultados de la 
actividad científica y tecnológica. Los 
indicadores bibliométricos son datos 
estadísticos deducidos de las distintas 
características de las publicaciones científicas, 
en base al importante papel que desempeñan 
estas en la difusión y transmisión del 
conocimiento generado en la investigación. Son 
válidos cuando los resultados de la 
investigación se transmiten a través de 
publicaciones científicas y técnicas. 
Proporcionan información cuantitativa y 
objetiva sobre los resultados del proceso 
investigador, su volumen, evolución, visibilidad 
y estructura, pero no informan sobre los 
progresos del conocimiento (Mainardi & De 
Morán-Suárez, 2011).  
Una investigación profunda y exhaustiva es 
llevada a cabo por (Waltman, 2016) sobre los 
indicadores de impacto de citas, tomando como 
fuente de datos Web of Science (WoS), Scopus y 
GS (Google Scholar). Este estudio analiza los 
indicadores más importantes relacionados con 
el recuento de citas de publicaciones, teniendo 
en cuenta las diferencias que existen al 
comparar estos indicadores entre campos 
distintos, indicando que para ello es necesario 
un proceso de normalización de datos, ya que 
reconoce que existen áreas donde la publicación 
de material es mucho más frecuente que en 
otras, por ejemplo, un bioquímico con 25 citas 
no puede considerarse que posee un impacto de 
citas mayor que un matemático con 10 citas. Lo 
mismo sucede con el año de publicación, 
existen casos en que hay años más prolíficos 
que otros, y en el mismo sentido el tipo de 
publicación, sea que se trata de un artículo, una 
revisión o libro. 
Hoy en día el análisis o recuento de citas 
bibliográficas es el mecanismo más efectivo o 
al menos el más utilizado para medir la 
productividad científico-académica, no solo por 
su sencillez de aplicación sino por su 
transparencia. Constituye un pilar a la hora de 
conceder subvenciones y financiamientos de 
proyectos y en la toma de decisiones, ya que 
son cada vez más utilizados como una medida 
de desempeño por el cual los científicos y 
profesores se clasifican, son promovidos y 
financiados, además el análisis de citas permite 
a los investigadores dar seguimiento al 
desarrollo e impacto de un artículo a través del 
tiempo (Medrano, 2017). 
Según (Capaccioni & Spina, 2012), "La 
cuestión más debatida es, por supuesto, cuáles 
son los criterios de evaluación. ¿Criterios 
únicos o criterios diferentes para las diferentes 
áreas? ¿Criterios cualitativos o criterios 
cuantitativos? La importancia sobre la 
evaluación de la investigación científica se ha 
incrementado consistentemente en la primera 
década del nuevo siglo, sumado a la aplicación 
de algoritmos sofisticados que actualmente se 
encuentran disponibles para el análisis de citas 
permitiendo evaluar la "calidad" de estas, 
permitió la proliferación de un gran número de 
indicadores, entre ellos dos grupos bien 
diferenciados, los que se encargan de evaluar 
una revista científica y los que evalúan la 
productividad de un científico. 
Además de las bases de datos tradicionales para 
evaluar la productividad científica y además de 
los distintos indicadores mencionados, existen 
otro tipo de iniciativas dirigidas a medir el 
impacto de los materiales publicados online, de 
forma más amplia que con el recuento de citas. 
Estas iniciativas son conocidas como altmetrics 
o métricas alternativas (Priem, Taraborelli, 
Groth, & Neylon, 2017). El término altmetrics 
fue introducido por primera vez en un Tweet en 
2010 y más tarde (Priem, Altmetrics, 2014) 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 13
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
amplió la definición para incluir medidas de 
impacto académicas disponibles en cualquier 
plataforma en línea. 
El conjunto de métricas comúnmente conocida 
como altmetrics, se basan generalmente en la 
medición de la actividad en línea relacionada 
con los académicos o los contenidos 
académicos derivados de las redes sociales y 
plataformas web 2.0 (Martín-Martín, Orduña-
Malea, Ayllon, & López-Cózar, 2016). Sin 
embargo, la definición de lo que constituye un 
indicador altmetrics está en constante cambio, 
ya que está determinada en gran medida por las 
posibilidades técnicas y, más específicamente, 
la disponibilidad de Interfaces de Programación 
de Aplicaciones (API) (Haustein, Sugimoto, & 
Larivière, 2015). 
La motivación de este proyecto resulta clara, ya 
que contar con mecanismo y herramientas para 
evaluar objetivamente los resultados de la 
investigación de un científico o grupo de 
investigación es importante. 
Una muestra de la importancia de la evaluación 
científica son los rankings que se publican de 
forma anual para establecer el nivel de las 
universidades, y del mismo modo los rankings 
de los investigadores más prolíficos. Es más, 
estos indicadores tanto a nivel personal o 
institucional resultarían de utilidad al momento 
de conceder subvenciones y financiamientos de 
proyectos y en la toma de decisiones, ya que 
son cada vez más utilizados como una medida 
de desempeño por el cual los científicos y 
profesores se clasifican, son promovidos y 
financiados, ejemplo de ello es la evaluación a 
través de los sexenios de investigación de 
universidades europeas. Este instrumento, el 
sexenio investigador, es considerado en la 
mayor parte de los ámbitos científicos como 
una medida incuestionable de la calidad de la 
actividad investigadora, dado su elevado grado 
de aceptación por la comunidad universitaria 
(García-Berro, Amblàs, Sallarés, Bugeda, & 
Roca, 2013).  
Por esta razón, conocer el estado actual de cada 
universidad del NOA en cuanto a la cantidad de 
publicaciones y al impacto de estas, ofrecerá un 
panorama adecuado además de marcar el 
camino para poder comparar cada institución 
con el resto de universidades del país. 
En estos últimos años evaluar y cuantificar la 
productividad científica se ha convertido en 
tema de un profundo análisis ya que las 
cantidades de información aumentan 
constantemente y se vuelven cada vez más 
dinámicas (Miguel & Dimitri, 2013). En este 
momento existen variados métodos 
cuantitativos para medir esta producción, entre 
los más conocidos y usados destacan: el factor 
de impacto y h-index (Hirsch, 2005). Si bien 
estos números reflejan la relación entre 
artículos publicados y la popularidad de los 
mismos, entiéndase esto en términos de la 
cantidad de veces que un artículo es citado por 
otro o la importancia asignada a la revista en 
donde se publique, muy a menudo no resultan 
suficientes o precisos.  
Los motores de búsqueda académicos de libre 
acceso como Google Scholar y Microsoft 
Academic, en contraposición a las bases de 
datos bibliográficas tradicionales como Scopus 
o Web of Science, presentan ciertas ventajas: El 
rango de cobertura es amplio, no solo artículos 
de revistas y congresos sino libros, tesis, 
informes y muchos otros tipos de documentos, 
son herramientas de libre acceso y gratuitas, no 
están circunscritos a determinadas áreas del 
conocimiento, y cada vez el alcance es mayor 
hacia áreas de menor relevancia,  son muy 
populares y de fácil uso, son útiles para 
cualquier trabajo académico sin importar la 
envergadura de este. 
Y para darle un mayor significado a estos 
indicadores, poder evaluar la presencia y la 
utilidad que se le da a estas publicaciones en 
redes sociales académicas, propone un enfoque 
desde otro ángulo. Hoy en día, ambos enfoques 
son distintos pero complementarios, valerse del 
uso de solo un tipo de indicadores no entregaría 
toda la información o solo se limitaría a evaluar 
un aspecto, por ello la necesidad de contar con 
los dos protagonistas de la historia, por un lado 
los indicadores bibliométricos tradicionales 
encargados de contabilizar la cantidad de 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 14
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
publicaciones y citas recibidas, y por otro lado 
los indicadores altmétricos encargados de 
evaluar el impacto en redes sociales de dichas 
publicaciones. 
 
2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y 
DESARROLLO 
Esta línea de investigación propone estudiar, 
evaluar y aplicar distintas técnicas de 
inteligencia artificial para evaluar la producción 
de los científicos de universidades públicas del 
NOA. Para ello se pretende utilizar métodos de 
recuperación de información y de visualización 
de información para conformar una base de 
datos tanto de los investigadores como de las 
publicaciones, realizar una limpieza de los 
mismos (empleando técnicas de detección de 
duplicados, fusión de citas) y poder obtener 
nuevo conocimiento a partir de ello, realizando 
comparaciones, inferencias y predicciones. En 
este sentido se emplearán algoritmos de estas 
áreas de la inteligencia artificial para lograr el 
propósito deseado. 
 
3. RESULTADOS 
OBTENIDOS/ESPERADOS 
El presente proyecto se centra en conocer el 
estado actual de la producción científico-
académica de los investigadores de las 
universidades públicas del Noroeste Argentino 
Particularmente se espera lograr: 
 Analizar las técnicas de recuperación 
automática de información. 
 Conformar una base de datos de 
publicaciones de investigadores libre de 
sesgos y normalizada. 
 Conocer el estado actual y la presencia de 
investigadores en redes sociales académicas.  
 Desarrollar y adaptar las técnicas de 
visualización de información para presentar 
los resultados obtenidos. 
 Desarrollar una aplicación que permita 
procesar y evaluar los datos recolectados. 
 Calcular indicadores bibliométricos y 
altmétricos sobre los datos procesados. 
 Realizar predicciones y obtener nuevo 
conocimiento a partir de los datos existentes. 
 Evaluar el alcance de los resultados de la 
investigación, elaborar rankings y publicar 
las conclusiones alcanzadas. 
 
4. FORMACIÓN DE RECURSOS 
HUMANOS 
Durante la realización de este proyecto se 
espera lograr, como mínimo, la culminación de 
1 tesis de maestría y 2 tesis de grado dirigidas 
y/o codirigidas por los integrantes del proyecto 
y relacionadas con la temática.  
Una tesis doctoral, relacionada ampliamente 
con la línea de investigación presentada 
(Medrano, 2017), emplea varias técnicas y 
herramientas que se utilizarán en la 
implementación de este proyecto. 
Finalmente, es constante la búsqueda hacia la 
consolidación como investigadores de los 
miembros más recientes del grupo. 
 
5. BIBLIOGRAFÍA 
 
Aström, F. (2007). Changes in the LIS 
Research Front: Time-Sliced Cocitation 
Analyses of LIS Journal Articles, 1990-
2004. Journal of the American Society 
for Information Science and 
Technology, 58(7), 947-957. 
Capaccioni, A., & Spina, G. (2012). Italian 
SSH journals in Journal Citation 
Reports (JCR) and in SCImago Journal 
Rank (SJR): data and first analysis. 
Italian Journal of Library & 
Information Science, 3(1), 4787-4807. 
García-Berro, E., Amblàs, G., Sallarés, J., 
Bugeda, G., & Roca, S. (2013). 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 15
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4
Docencia e investigación: ¿un falso 
dilema? Aula Abierta, 41(2), 13-22. 
Haustein, S., Sugimoto, C. R., & Larivière, V. 
(2015). Guest editorial: Social media 
metrics in scholarly communication. 
Aslib Journal of Information 
Management, 67(3). 
Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an 
individual's scientific research output. 
Proceedings of the National Academy of 
Sciences of the United States of 
America, 102, 16569-16572. 
Mainardi, C. F., & De Morán-Suárez, M. A. 
(2011). La responsabilidad social 
corporativa (rsc) en las bases de datos 
scopus y wos (estudio bibliométrico). 
EDICIC, 1(4), 141-160. 
Martín-Martín, A., Orduña-Malea, E., Ayllon, 
J. M., & López-Cózar, E. D. (2016). 
The counting house: measuring those 
who count. presence of bibliometrics, 
scientometrics, informetrics, 
webometrics and altmetrics in the 
google scholar citations, researcherid, 
researchgate, mendeley & twitter. 
CoRR. 
Medrano, J. F. (2017). Evaluación de la 
producción científica mediante motores 
de búsqueda académicos y de acceso 
libre. Tesis doctoral, Universidad de 
Salamanca, Informática y Automática, 
Salamanca. 
Miguel, S., & Dimitri, P. J. (2013). La 
investigación en bibliometría en la 
Argentina: quiénes son y qué producen 
los autores argentinos que realizan 
estudios bibliométricos. (29), 117-138. 
Priem, J. (2014). Altmetrics. (B. Cronin, & C. 
R. Sugimoto, Edits.) Beyond 
bibliometrics: harnessing 
multidimensional indicators of 
performance, 263-287. 
Priem, J., Taraborelli, D., Groth, P., & Neylon, 
C. (20 de 08 de 2017). Altmetrics: A 
manifesto, (v.1.0). Obtenido de 
http://altmetrics.org/manifesto 
Waltman, L. (2016). A review of the literature 
on citation impact indicators. 
Informetrics, 10(2), 365-391. 
White, H., & McCain, K. W. (1989). 
Bibliometrics. Annual Review of 
Information Science and Technology, 
24, 119-186. 
 
XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 16
26 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4


Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para evaluar la producción
científico-académica de investigadores de universidades públicas del noroeste
argentino

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para evaluar la producción científico-académica de investigadores de Universidades públicas del Noroeste Argentino.  José Federico Medrano, Alejandro Vargas, Miguel Augusto Azar, Fernando Rubén Aramayo, Sergio Elias Rodriguez, Maria Antonia Tapia, Alfredo Ariel Diaz  jfedericomedrano@gmail.com, alevar98@yahoo.com, auazar@live.com, fernando.ruben.aramayo@gmail.com, egiors@gmail.com, maria.antonia.tapia@gmail.com, alfredodiazjjy@gmail.com  VRAIn / Visualización y Recuperación Avanzada de Información / Facultad de Ingeniería Universidad Nacional de Jujuy - Ítalo Palanca 10, +54 (388) 4221587  RESUMEN La evaluación de la producción científica o específicamente la evaluación de la productividad de un científico, ha sido desde que se iniciaran las publicaciones de los resultados de la investigación, una tarea nada sencilla. Los indicadores bibliométricos se encargan de contabilizar y representar en cierta medida cuan productivo es un investigador, contabilizando la cantidad de publicaciones y la cantidad de citas recibidas por estas. Pero para tener una imagen completa, es necesario agregar otro aspecto relacionado con el impacto y popularidad de estas publicaciones, para ello el uso de las redes sociales académicas enriquecen los indicadores bibliométricos dándoles un sentido mucho más amplio, por ejemplo: cantidad de veces que un contenido es descargado, comentado, compartido y leído entre tantos otros, alternativas altmetrics. Este proyecto plantea un estudio bibliométrico transversal a todas las Universidad públicas del Noroeste Argentino empleando herramientas y técnicas de recuperación y visualización de información, dos ramas de la inteligencia artificial que han tenido un gran desarrollo en la última década. Contar con un panorama de estos aspectos no solo reflejará la presencia y popularidad de las investigaciones realizadas por estos científicos, sino también sentará las bases para poder comparar el estado de cada una de las universidades. Palabras clave: Bibliometría, producción científico-académica, redes sociales académicas, indicadores, altmetrics CONTEXTO La línea de investigación aquí presentada se encuentra inserta en el proyecto: “Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para evaluar la producción científico-académica de investigadores de Universidades públicas del Noroeste Argentino”, ejecutado a partir de enero de 2018 con una duración de 2 años. Dicho proyecto es llevado a cabo por el grupo de investigación VRAIn (Visualización y Recuperación Avanzada de Información) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 1226 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4Nacional de Jujuy. El proyecto se encuentra acreditado y financiado parcialmente por la Secretaría de Ciencia y Técnica y Estudios Regionales de la Universidad Nacional de Jujuy (Resolución  R. N° 2928/17) 1. INTRODUCCIÓN El crecimiento de la producción científica en las últimas décadas así como su recopilación en bases de datos bibliográficas automatizadas ha potenciado el uso de la "Bibliometría" (Aström, 2007) (White & McCain, 1989) y la generación de indicadores para medir los resultados de la actividad científica y tecnológica. Los indicadores bibliométricos son datos estadísticos deducidos de las distintas características de las publicaciones científicas, en base al importante papel que desempeñan estas en la difusión y transmisión del conocimiento generado en la investigación. Son válidos cuando los resultados de la investigación se transmiten a través de publicaciones científicas y técnicas. Proporcionan información cuantitativa y objetiva sobre los resultados del proceso investigador, su volumen, evolución, visibilidad y estructura, pero no informan sobre los progresos del conocimiento (Mainardi & De Morán-Suárez, 2011).  Una investigación profunda y exhaustiva es llevada a cabo por (Waltman, 2016) sobre los indicadores de impacto de citas, tomando como fuente de datos Web of Science (WoS), Scopus y GS (Google Scholar). Este estudio analiza los indicadores más importantes relacionados con el recuento de citas de publicaciones, teniendo en cuenta las diferencias que existen al comparar estos indicadores entre campos distintos, indicando que para ello es necesario un proceso de normalización de datos, ya que reconoce que existen áreas donde la publicación de material es mucho más frecuente que en otras, por ejemplo, un bioquímico con 25 citas no puede considerarse que posee un impacto de citas mayor que un matemático con 10 citas. Lo mismo sucede con el año de publicación, existen casos en que hay años más prolíficos que otros, y en el mismo sentido el tipo de publicación, sea que se trata de un artículo, una revisión o libro. Hoy en día el análisis o recuento de citas bibliográficas es el mecanismo más efectivo o al menos el más utilizado para medir la productividad científico-académica, no solo por su sencillez de aplicación sino por su transparencia. Constituye un pilar a la hora de conceder subvenciones y financiamientos de proyectos y en la toma de decisiones, ya que son cada vez más utilizados como una medida de desempeño por el cual los científicos y profesores se clasifican, son promovidos y financiados, además el análisis de citas permite a los investigadores dar seguimiento al desarrollo e impacto de un artículo a través del tiempo (Medrano, 2017). Según (Capaccioni & Spina, 2012), "La cuestión más debatida es, por supuesto, cuáles son los criterios de evaluación. ¿Criterios únicos o criterios diferentes para las diferentes áreas? ¿Criterios cualitativos o criterios cuantitativos? La importancia sobre la evaluación de la investigación científica se ha incrementado consistentemente en la primera década del nuevo siglo, sumado a la aplicación de algoritmos sofisticados que actualmente se encuentran disponibles para el análisis de citas permitiendo evaluar la "calidad" de estas, permitió la proliferación de un gran número de indicadores, entre ellos dos grupos bien diferenciados, los que se encargan de evaluar una revista científica y los que evalúan la productividad de un científico. Además de las bases de datos tradicionales para evaluar la productividad científica y además de los distintos indicadores mencionados, existen otro tipo de iniciativas dirigidas a medir el impacto de los materiales publicados online, de forma más amplia que con el recuento de citas. Estas iniciativas son conocidas como altmetrics o métricas alternativas (Priem, Taraborelli, Groth, & Neylon, 2017). El término altmetrics fue introducido por primera vez en un Tweet en 2010 y más tarde (Priem, Altmetrics, 2014) XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 1326 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4amplió la definición para incluir medidas de impacto académicas disponibles en cualquier plataforma en línea. El conjunto de métricas comúnmente conocida como altmetrics, se basan generalmente en la medición de la actividad en línea relacionada con los académicos o los contenidos académicos derivados de las redes sociales y plataformas web 2.0 (Martín-Martín, Orduña-Malea, Ayllon, & López-Cózar, 2016). Sin embargo, la definición de lo que constituye un indicador altmetrics está en constante cambio, ya que está determinada en gran medida por las posibilidades técnicas y, más específicamente, la disponibilidad de Interfaces de Programación de Aplicaciones (API) (Haustein, Sugimoto, & Larivière, 2015). La motivación de este proyecto resulta clara, ya que contar con mecanismo y herramientas para evaluar objetivamente los resultados de la investigación de un científico o grupo de investigación es importante. Una muestra de la importancia de la evaluación científica son los rankings que se publican de forma anual para establecer el nivel de las universidades, y del mismo modo los rankings de los investigadores más prolíficos. Es más, estos indicadores tanto a nivel personal o institucional resultarían de utilidad al momento de conceder subvenciones y financiamientos de proyectos y en la toma de decisiones, ya que son cada vez más utilizados como una medida de desempeño por el cual los científicos y profesores se clasifican, son promovidos y financiados, ejemplo de ello es la evaluación a través de los sexenios de investigación de universidades europeas. Este instrumento, el sexenio investigador, es considerado en la mayor parte de los ámbitos científicos como una medida incuestionable de la calidad de la actividad investigadora, dado su elevado grado de aceptación por la comunidad universitaria (García-Berro, Amblàs, Sallarés, Bugeda, & Roca, 2013).  Por esta razón, conocer el estado actual de cada universidad del NOA en cuanto a la cantidad de publicaciones y al impacto de estas, ofrecerá un panorama adecuado además de marcar el camino para poder comparar cada institución con el resto de universidades del país. En estos últimos años evaluar y cuantificar la productividad científica se ha convertido en tema de un profundo análisis ya que las cantidades de información aumentan constantemente y se vuelven cada vez más dinámicas (Miguel & Dimitri, 2013). En este momento existen variados métodos cuantitativos para medir esta producción, entre los más conocidos y usados destacan: el factor de impacto y h-index (Hirsch, 2005). Si bien estos números reflejan la relación entre artículos publicados y la popularidad de los mismos, entiéndase esto en términos de la cantidad de veces que un artículo es citado por otro o la importancia asignada a la revista en donde se publique, muy a menudo no resultan suficientes o precisos.  Los motores de búsqueda académicos de libre acceso como Google Scholar y Microsoft Academic, en contraposición a las bases de datos bibliográficas tradicionales como Scopus o Web of Science, presentan ciertas ventajas: El rango de cobertura es amplio, no solo artículos de revistas y congresos sino libros, tesis, informes y muchos otros tipos de documentos, son herramientas de libre acceso y gratuitas, no están circunscritos a determinadas áreas del conocimiento, y cada vez el alcance es mayor hacia áreas de menor relevancia,  son muy populares y de fácil uso, son útiles para cualquier trabajo académico sin importar la envergadura de este. Y para darle un mayor significado a estos indicadores, poder evaluar la presencia y la utilidad que se le da a estas publicaciones en redes sociales académicas, propone un enfoque desde otro ángulo. Hoy en día, ambos enfoques son distintos pero complementarios, valerse del uso de solo un tipo de indicadores no entregaría toda la información o solo se limitaría a evaluar un aspecto, por ello la necesidad de contar con los dos protagonistas de la historia, por un lado los indicadores bibliométricos tradicionales encargados de contabilizar la cantidad de XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 1426 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4publicaciones y citas recibidas, y por otro lado los indicadores altmétricos encargados de evaluar el impacto en redes sociales de dichas publicaciones.  2. LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO Esta línea de investigación propone estudiar, evaluar y aplicar distintas técnicas de inteligencia artificial para evaluar la producción de los científicos de universidades públicas del NOA. Para ello se pretende utilizar métodos de recuperación de información y de visualización de información para conformar una base de datos tanto de los investigadores como de las publicaciones, realizar una limpieza de los mismos (empleando técnicas de detección de duplicados, fusión de citas) y poder obtener nuevo conocimiento a partir de ello, realizando comparaciones, inferencias y predicciones. En este sentido se emplearán algoritmos de estas áreas de la inteligencia artificial para lograr el propósito deseado.  3. RESULTADOS OBTENIDOS/ESPERADOS El presente proyecto se centra en conocer el estado actual de la producción científico-académica de los investigadores de las universidades públicas del Noroeste Argentino Particularmente se espera lograr:  Analizar las técnicas de recuperación automática de información.  Conformar una base de datos de publicaciones de investigadores libre de sesgos y normalizada.  Conocer el estado actual y la presencia de investigadores en redes sociales académicas.   Desarrollar y adaptar las técnicas de visualización de información para presentar los resultados obtenidos.  Desarrollar una aplicación que permita procesar y evaluar los datos recolectados.  Calcular indicadores bibliométricos y altmétricos sobre los datos procesados.  Realizar predicciones y obtener nuevo conocimiento a partir de los datos existentes.  Evaluar el alcance de los resultados de la investigación, elaborar rankings y publicar las conclusiones alcanzadas.  4. FORMACIÓN DE RECURSOS HUMANOS Durante la realización de este proyecto se espera lograr, como mínimo, la culminación de 1 tesis de maestría y 2 tesis de grado dirigidas y/o codirigidas por los integrantes del proyecto y relacionadas con la temática.  Una tesis doctoral, relacionada ampliamente con la línea de investigación presentada (Medrano, 2017), emplea varias técnicas y herramientas que se utilizarán en la implementación de este proyecto. Finalmente, es constante la búsqueda hacia la consolidación como investigadores de los miembros más recientes del grupo.  5. BIBLIOGRAFÍA  Aström, F. (2007). Changes in the LIS Research Front: Time-Sliced Cocitation Analyses of LIS Journal Articles, 1990-2004. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(7), 947-957. Capaccioni, A., & Spina, G. (2012). Italian SSH journals in Journal Citation Reports (JCR) and in SCImago Journal Rank (SJR): data and first analysis. Italian Journal of Library & Information Science, 3(1), 4787-4807. García-Berro, E., Amblàs, G., Sallarés, J., Bugeda, G., & Roca, S. (2013). XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 1526 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4Docencia e investigación: ¿un falso dilema? Aula Abierta, 41(2), 13-22. Haustein, S., Sugimoto, C. R., & Larivière, V. (2015). Guest editorial: Social media metrics in scholarly communication. Aslib Journal of Information Management, 67(3). Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual's scientific research output. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 102, 16569-16572. Mainardi, C. F., & De Morán-Suárez, M. A. (2011). La responsabilidad social corporativa (rsc) en las bases de datos scopus y wos (estudio bibliométrico). EDICIC, 1(4), 141-160. Martín-Martín, A., Orduña-Malea, E., Ayllon, J. M., & López-Cózar, E. D. (2016). The counting house: measuring those who count. presence of bibliometrics, scientometrics, informetrics, webometrics and altmetrics in the google scholar citations, researcherid, researchgate, mendeley & twitter. CoRR. Medrano, J. F. (2017). Evaluación de la producción científica mediante motores de búsqueda académicos y de acceso libre. Tesis doctoral, Universidad de Salamanca, Informática y Automática, Salamanca. Miguel, S., & Dimitri, P. J. (2013). La investigación en bibliometría en la Argentina: quiénes son y qué producen los autores argentinos que realizan estudios bibliométricos. (29), 117-138. Priem, J. (2014). Altmetrics. (B. Cronin, & C. R. Sugimoto, Edits.) Beyond bibliometrics: harnessing multidimensional indicators of performance, 263-287. Priem, J., Taraborelli, D., Groth, P., & Neylon, C. (20 de 08 de 2017). Altmetrics: A manifesto, (v.1.0). Obtenido de http://altmetrics.org/manifesto Waltman, L. (2016). A review of the literature on citation impact indicators. Informetrics, 10(2), 365-391. White, H., & McCain, K. W. (1989). Bibliometrics. Annual Review of Information Science and Technology, 24, 119-186.  XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacio´n 1626 y 27 de Abril de 2018 RedUNCI - UNNE - ISBN 978-987-3619-27-4

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/67068/Documento_completo.pdf-PDFA.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para evaluar la producción científico-académica de investigadores de universidades públicas del noroeste argentino

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual