Estructura de la colaboración científica española en Biblioteconomía y Documentación (Scopus 1999-2007)

Vargas-Quesada, Benjamín, Minguillo, David, Chinchilla-Rodríguez, Zaida and De-Moya-Anegón, Félix Estructura de la colaboración científica española en Biblioteconomía y Documentación (Scopus 1999-2007). Revista Interamericana de Bibliotecología, 2010, vol. 33, n. 1, pp. 105-123. [Journal article (Paginated)]

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English abstract

Based on documents filed in the Scopus database between 1999 and 2007, this paper identifies, displays, and analyzes the main structures of scientific collaboration by authors in the library and information sciences in Spain. We apply techniques of similarity, techniques of social network analysis, like K-core, bibliometric procedures, such as author co-occurrence and an analysis of the frequency of terms in order to explore the communities of collaboration (subnets) that make up the most important components in this area. Through this we identify 21 components composed of 28 subnets that reveal the micro-structure of a network of scientific collaboration. The network showed collaboration that was centralized in a few components. This collaboration originated in the research sector and included information retrieval and information management. This paper highlights the limited cooperation between subnets in which institutional and geographical proximity play an important role and which have scientific production and evaluation as common fronts of collaboration. The methodology used manages to present an overview of the main collaborative scientific structure of authors in Spain during the time period under study.

Spanish abstract

En este trabajo se identifica, visualiza y analiza la estructura principal de la colaboración científica de los autores en el área de Biblioteconomía y Documentación en España, a partir de los documentos registrados en la base de datos Scopus, entre los años 1999 y 2007. Con el objetivo de estudiar las comunidades de colaboración (subredes) que integran los componentes más relevantes en este dominio, se aplican medidas de similaridad, técnicas de análisis de redes sociales, como la cercanía global y K-core, procedimientos bibliométricos, como el análisis de coocurrencia de autores y el análisis de frecuencia de términos. De esta forma, se logran identificar 21 componentes conformados por 28 subredes que revelan la micro-estructura de la red de colaboración científica. En la red se observa una colaboración centralizada en unos pocos componentes, originada en el sector investigador y que tiene como frentes de colaboración la recuperación de información y gestión de la información. Se destaca la escasa cooperación entre las subredes, donde tiene un papel importante la proximidad territorial e institucional, y la producción y evaluación científica son los frentes de colaboración más comunes. La metodología aplicada logra proporcionar una imagen general de la estructura principal de colaboración científica por autores en España, durante el periodo estudiado.

Item type: Journal article (Paginated)
Keywords: scientific collaboration, co authorship, collaboration networks, social network analysis, global centrality, library and information sciences, Spain; colaboración científica, coautoría, redes de colaboración, análisis de redes sociales, España;
Subjects: B. Information use and sociology of information > BB. Bibliometric methods
Depositing user: Zaida Chinchilla-Rodríguez
Date deposited: 07 Mar 2012
Last modified: 02 Oct 2014 12:21
URI: http://hdl.handle.net/10760/16682

References

BARABASI, A.L., et al. 2002. Evolution of the social network of scientific collaborations. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 311, no. 3-4, p. 590-614.

BATAGELJ, V., and MRVAR, A. 2010. Pajek 1.26: package for large network analysis [en línea] [citado marzo 12, 2010]. Disponible en: http://pajek.imfm.si

BILGIC, M. et al. 2006. D-Dupe 2.0: a novel tool for interactive data deduplication and integration. [en línea]. citado marzo 12, 2010] Disponible en: http://www.cs.umd.edu/projects/linqs/ddupe/index.htm.

BORGATTI, S.P., EVERETT, M.G., and FREEMAN, L.C. 2002. UCINET 6 for Windows: software for social networks analysis. Harvard: Analytic Technologies.

CANO, V. 1999. Bibliometric overview of library and information science research in Spain. Journal of the American Society for Information Science, vol. 50, no. 8, p. 675-680.

DELGADO LÓPEZ-CÓZAR, E. 2002. La investigación en Biblioteconomía y Documentación. Gijón: Trea

ELSEVIER 2005. Scopus. [en línea] Amsterdam: Elsevier, 2005 [citado marzo 12, 2010] Disponible en: http://www.scopus.com

FREEMAN, L.C. 1977. A set of measures of centrality based on betweeness. Sociometry, vol. 40, no. 1, p. 35-41.

FREEMAN, L.C. 1979. Centrality in social networks: conceptual clarification. Social Networks, vol. 1, no. 3, p. 215-239.

GLÄNZEL, W., and SCHUBERT, A. 2004. Analyzing scientific networks through co-authorship. In: MOED, H., GLÄNZEL, W. and SCHMOCH, U., eds. Handbook of quantitative science and technology research. The Netherlands: Kluwer Academic Publishers.

GRANOVETTER, M.S. 1973. The strength of weak ties. American Journal of Sociology, vol. 78, no. 6, p. 1360-1380.

HOU, H.; KRETSCHMER, H., and LIU, Z. 2008. The structure of scientific collaboration networks in Scientometrics. Scientometrics, vol. 75, no. 2, p. 189-202.

JÄRVELIN, K., and VAKKARI, P. 1993. The evolution of library and information science 1965-1985: a content analysis of journal articles. Information Processing and Management, vol. 29, no. 1, p. 129-144.

KAMADA, T. and KAWAI, S. 1989. An algorithm for drawing general undirected graphs. Information Processing Letters, vol. 31, no. 1, p. 7-15.

KRETSCHMER, H. 2004. Author productivity and geodesic distance in bibliographic co-authorship networks, and visibility on the Web. Scientometrics, vol. 60, no. 3, p. 409-420.

KRETSCHMER, H., and AGUILLO, I. F. 2004. Visibility of collaboration on the Web. Scientometrics, vol. 61, no. 3, p. 405-426.

MOYA-ANEGON, F. de, et al. 2007. Coverage analysis of Scopus: a journal metric approach. Scientometrics, vol. 73, no. 1, p. 53-78.

NEWMAN, M. 2004. Who is the best connected scientist?: a study of scientific coauthorship networks. In: Ben-Naim, E.; Frauenfelder, H. and Toroczkai Z. (eds.). Complex networks. Part III Information Networks & Social Networks. Berlin: Springer, vol. 650, p. 337-370

ORTEGA, L.L., y AGUILLO, I. F. 2007. La web académica española en el contexto del espacio europeo de educación superior: estudio exploratorio. El Profesional de la Información, vol. 16, no. 5, p. 417-425.

OTTE, E. and ROUSSEAU, R. 2002. Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences. Journal of Information Science, vol. 28, no. 6, p. 441-453.

SCImago RESEARCH GROUP. 2005. Producción española con visibilidad internacional (ISI-WOS) en Biblioteconomía y Documentación (I). El Profesional de la Información, vol. 14, no. 6, p. 459-461.

SCImago RESEARCH GROUP. 2006. Producción española con visibilidad internacional (ISI-WOS) en Biblioteconomía y Documentación (II).El Profesional de la Información, vol. 15, no. 1, p. 34-36.

SCImago RESEARCH GROUP. 2007. SJR - SCImago Journal y Country Rank. [en línea]. Madrid: SCImago, 2007. [citado marzo 12, 2010] Disponible en: http://www.scimagojr.com

SCOTT, J. 2000. Social network analysis: a handbook. Los Angeles: Sage.

VARGAS-QUESADA, B. and MOYA-ANEGÓN, F. 2007. Visualizing the structure of science. Berlin: Springer.

WASSERMAN, S. and FAUST, K. 1998. Social network analysis: methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press.

WATT, R. J.C. 2004. Concordance, text analysis and concordance software.

WHITE, H.D. and McCAIN, K.W. 1998. Visualizing a discipline: an author co-citation analysis of information science, 1972-1995. In: Journal of the American Society for Information Science, vol. 49, no. 4, p. 327-355.

ZHU, W., CHEN, C. and ALLEN, B. 2008. Analyzing the propagation of influence and concept evolution in enterprise social networks through centrality and latent semantic analysis. Berlin: Springer.


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