Uso de la IA en bibliometría y análisis de datos bibliográficos

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La bibliometría es el estudio cuantitativo de la producción, comunicación y uso de la información científica y académica. Este estudio suele ser complejo necesitando además bastantes herramientas para obtener resultados fructuosos. Afortunadamente existe un paquete en R que nos facilita enormemente esta labor siendo además gratuito y verdaderamente potente, pasemos a ver de que se trata, como instalarlo y su funcionamiento básico.

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Bibliometrix

Bibliometrix es una herramienta de software utilizada en la bibliometría y análisis de datos bibliográficos. a. Bibliometrix está diseñado para analizar y visualizar datos bibliográficos, como citas, coautorías, redes de colaboración, entre otros, con el fin de proporcionar información valiosa sobre la actividad científica en un campo específico o sobre un conjunto de publicaciones académicas.

Esta herramienta permite a los investigadores realizar análisis bibliométricos complejos y generar informes detallados sobre la producción científica, el impacto de las publicaciones, las tendencias de investigación y otros aspectos relevantes para evaluar la actividad investigadora y su relevancia en un campo determinado. Bibliometrix es útil tanto para académicos como para profesionales de la información que deseen comprender mejor el panorama científico en un área específica y tomar decisiones informadas sobre estrategias de investigación y publicación

Biblioshiny

Biblioshiny es una herramienta desarrollada en R que se utiliza para realizar análisis bibliométricos y visualización de datos bibliográficos de una manera interactiva y dinámica. Esta herramienta combina la funcionalidad de R, un lenguaje de programación estadística, con la interfaz de usuario Shiny, que permite crear aplicaciones web interactivas en R.

Con Biblioshiny, los usuarios pueden cargar sus datos bibliográficos en formato BibTeX o RIS, y luego realizar una variedad de análisis bibliométricos, como calcular citas, identificar tendencias de investigación, analizar redes de coautoría y más. La herramienta proporciona diversas opciones de visualización, como gráficos de barras, diagramas de dispersión, mapas de calor y redes de colaboración, que permiten a los usuarios explorar y comprender mejor sus datos.

Biblioshiny es útil para investigadores, bibliotecarios y profesionales de la información que deseen analizar y visualizar sus datos bibliográficos de manera rápida y eficiente, sin necesidad de tener experiencia en programación avanzada. Además, al ser una aplicación web, Biblioshiny facilita la colaboración y el intercambio de resultados entre diferentes usuarios.

INSTALACION BIBLIOSHINY

Utilizado por millones de personas cada semana, el entorno de desarrollo integrado (IDE) RStudio es un conjunto de herramientas creadas para ayudarle a ser más productivo con R y Python. Es importante saber que RStudio requiere un sistema operativo de 64 bits y por tanto una arquitectura de 64bits.

Es posible que los usuarios de Linux tengan que importar la clave pública de firma de código de Posit antes de la instalación, en función de la política de seguridad del sistema operativo. Estos son los pasos que tenemos que seguir en caso de una instalacion limpia:

1: Instale R : RStudio requiere R 3.3.0+. Elija una versión de R que coincida con el sistema operativo de su ordenador. https://cran.rstudio.com/

2: Instalar RStudio. https://download1.rstudio.org/electron/windows/RStudio-2023.12.1-402.exe

3-Instalar Bibliometrix (https://www.bibliometrix.org/home/index.php/download)

Esta es la versión estable publicada en el repositorio oficial de R (CRAN) y actualizada mensualmente. Esta versión se puede descargar de dos maneras:

1) Instalar R y digitar los siguientes códigos:

install.packages("bibliometrix")

2) Descargue la versión más reciente de RStudio(www.rstudio.com) y siga estos pasos:

  • Abra Rstudio y busque en el Menú: Herramientas -> Instalar paquetes...
  • Digite «bibliometrix» y marque la casilla «Instalar dependencias».
  • Haga clic en «Instalar»
  • Esperar finalize la instalación

4-Ejecutar bibilioshiny desde el interfaz de R-studio:

> bibliometrix::biblioshiny()

Se abrirá una nueva ventana en el navegador por defecto en :

http://127.0.0.1:6860

¿Y como lo probamos?

Bien, si ya hemos instalado R-Studio y los paquetes, nos vamos a cualquier Base de Datos bibliográfica, como por ejemplo Scopus para tener datos bibliográficos para probar este interesante paquete.

Tras la búsqueda inicial (en el ejemplo se ha buscado «Smart Meters» y se ha limitado los resultados a Ingeniería) exportamos los resultados al formato CSV seleccionado todas la columnas:

Ahora que tenemos el fichero CSV , nos podemos ir a R-Studio y desde ahí escribiremos en la consola > bibliometrix::biblioshiny()

Una vez estemos en Biblioshiny, en la parte derecha pulsaremos en Importar, seleccionamos «Import raw file(s)» , eligiendo como Database «Scopus» y finalmente seleccionaremos el fichero en formato csv que obtuvimos al exportar los resultados de Scopus.

Pulsaremos sobre el botón azul «Start», y tras un breve tiempo, tras exportar los datos nos devolverá un resumen del proceso, marcando en colores el estado de la exportación de los metadatos.

Vemos que la mayoría de los metadatos se han exportado excepto los metadatos de TC ( total citacion) y WC ( Science Categories).

En la parte inferior , se nos da una opción de obtener el detalle de los avisos en modo resumen( botón Advice), obtener este informe para añadirlo al informe fina salvar este resumen .

Terminado este paso ya podemos ir accediendo a la infinidad de opciones de análisis bibliográfico que nos ofrece este estupendo paquete, como por ejemplo en Network Approcach–> Co occurence Network ( no olvidar darle el botón azul de «play» en la parte superior).

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