K-núcleo: Una herramienta para detectar la estructura conceptual de los campos de investigación. El caso práctico de la Altmetría

Abstract

En el Análisis de Redes Sociales (ARS), la descomposición k-núcleo se utiliza para la detección de las capas jerárquicas en las redes complejas. La aplicación de la medida k-núcleo a una red de palabras- clave permite representar la estructura conceptual de un campo de investigación. El objetivo de este trabajo fue proponer la aplicación de la métrica k-núcleo para mostrar la jerarquía temática y la evolución de la estructura conceptual del campo de investigación de la Altmetría. La metodología se desarrolló en las siguientes fases: recopilación de datos, selección de palabras-clave, elaboración de una matriz de co-ocurrencia de palabras-clave, generación de una red de palabras-clave, descomposición k-núcleo y visualización de la estructura jerárquica. El resultado fue la detección de cinco capas diferenciadas. Una capa central con conceptos básicos y densamente interconectados, que formaron la base de conocimiento del campo. Una capa intermedia con conceptos mediadores, que mostraron la evolución del conocimiento en el campo. Una capa lateral con conceptos que indicaron la especialización del campo de investigación. Una capa borde con conceptos periféricos y aislados, que representaron los frentes conceptuales en vías de desarrollo. La conclusión fue que la división jerárquica de la red de palabras-clave logró una comprensión más profunda de la estructura conceptual del campo de investigación analizado

Vol. 36,#2,(2025), 148-162 https://revistes.uab.es/redes https://doi.org/10.5565/rev/redes.1079 Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales 148 K-núcleo: Una herramienta para detectar la estructura conceptual de los campos de investigación. El caso práctico de la Altmetría Carmen Gálvez1 Universidad de Granada En el Análisis de Redes Sociales (ARS), la descomposición k-núcleo se utiliza para la detección de las capas jerárquicas en las redes complejas. La aplicación de la medida k-núcleo a una red de palabras- clave permite representar la estructura conceptual de un campo de investigación. El objetivo de este trabajo fue proponer la aplicación de la métrica k-núcleo para mostrar la jerarquía temática y la evolución de la estructura conceptual del campo de investigación de la Altmetría. La metodología se desarrolló en las siguientes fases: recopilación de datos, selección de palabras-clave, elaboración de una matriz de co-ocurrencia de palabras-clave, generación de una red de palabras-clave, descomposición k-núcleo y visualización de la estructura jerárquica. El resultado fue la detección de cinco capas diferenciadas. Una capa central con conceptos básicos y densamente interconectados, que formaron la base de conocimiento del campo. Una capa intermedia con conceptos mediadores, que mostraron la evolución del conocimiento en el campo. Una capa lateral con conceptos que indicaron la especialización del campo de investigación. Una capa borde con conceptos periféricos y aislados, que representaron los frentes conceptuales en vías de desarrollo. La conclusión fue que la división jerárquica de la red de palabras-clave logró una comprensión más profunda de la estructura conceptual del campo de investigación analizado. Palabras clave: Análisis de Redes Sociales – Red de palabras-clave – Detección de comunidades – Descomposición K-core - Altmetría. In Social Network Analysis (SNA), k-core decomposition is used to detect hierarchical shells in networks. The application of the K-core decomposition to a network of keywords allows us to represent the conceptual structure of a research field. The objective of this work was to propose the application of k-core decomposition to show the evolution of the conceptual structure of the Altmetrics research field. The methodology was developed in several phases: data collection, keyword selection, elaboration of a keyword co-occurrence matrix, generation of a keyword network, k-core decomposition and visualization of the hierarchical structure. The result was the detection of five differentiated shells. A core shell with basic, densely interconnected concepts that formed the knowledge base of the field. An intermediate shell with mediating concepts that showed the evolution of knowledge in the field. A lateral shell with concepts that indicated the specialization of the research field. A border shell with peripheral and isolated concepts, which represented the conceptual fronts in development. In conclusion, the hierarchical decomposition of the keyword network achieved a deeper understanding of the conceptual structure of the research field.