Tesis "Metodología para la Construcción, Análisis y Visualización de una Red de Citación a Partir de Artículos Científicos"
Alumno: Juan Gilberto Estrada Bernón
Asesores: Dr. Arturo Díaz Pérez, Dr. Iván López Arévalo
Sinodales: Dr. Víctor Jesús Sosa Sosa, Dr. Ricardo Landa Becerra
Resumen:
Las interacciones humanas pueden manifestarse de muchas formas, relaciones familiares, de amigos o trabajo, son algunos de los ejemplos más comunes. Sin embargo existen otras situaciones en las que la interacción está presente y no resulta tan evidente como los casos anteriores, y que vale la pena analizar con la finalidad de obtener algún beneficio.
La comunidad científica representa un caso particular de una red social donde el análisis de la interacción entre autores y publicaciones es capaz de descubrir aspectos de interés. Actualmente, una forma de obtener esta red es mediante las bases de datos que almacenan las editoriales en las que los autores publican su trabajo, sin embargo este enfoque puede presentar algunas desventajas, entre ellas, la omisión de trabajos publicados en otras editoriales.
Con el objetivo de recolectar los datos necesarios para la construcción de una red como la descrita anteriormente y tratando de evitar la mayor cantidad de inconvenientes, se propone una metodología capaz de integrar la mayor cantidad de publicaciones científicas mediante la búsqueda en distintas fuentes. Asimismo se proponen distintos modelos que permiten analizar la información obtenida desde distintas perspectivas, y con el objetivo de representar los modelos obtenidos, se muestra su representación visual mediante algunos de los algoritmos de visualización de redes, destacando así las características de cada modelo. Con base en la experimentación realizada se presenta el análisis de las redes obtenidas para tres casos de estudio, y se discuten las ventajas y observaciones de los resultados obtenidos.
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Abstract:
Human relationships can be found in almost everything we do, being the most obvious those with family, friends and co-workers. However some relationships might not be so evident as those mentioned before, but whose analysis is worth given the information they can reveal, allowing the use of such information with different purposes.
Scientific community represents a particular case of study of a social network, the analysis of interactions between authors and publications is able to discover some interesting facts. Nowadays one way to obtain the information needed to create this kind of network is through using the existing databases from editorials where authors publish their work, however this approach might present some disadvantages, being one of the most relevant the omission of papers published by other editorials.
With the aim to collect data needed to create a network as described before, and trying to avoid most of the inconvenients, we propose a methodology able to integrate as many papers as possible through the search in different sources of information. Likewise some models are proposed to analyze the information gathered from different perspectives, and in order to represent the proposed models, its visual representation is shown through some algorithms designed for complex network visualization, highlighting each model characteristics. Then, three study cases are shown, and for each of them all models of analysis are obtained, discussing the advantages and observations obtained.