Altmétricas para la identificación de controversias científicas: el caso de NeuroGenderings y el neurosexismo

Abstract

Este trabajo plantea una propuesta metodológica para el análisis de controversias sociales relacionadas con la bibliografía científica. Esta metodología consta de tres partes claramente diferenciadas. Primero, identificamos la estructura cognitiva de un conjunto de trabajos científicos. Para ello, se crea un historiograma a través del análisis de las referencias emitidas por los trabajos seminales. Esto permite ampliar el set de trabajos sobre los que trabajar para posteriormente hacer un análisis de co-palabras que permita identificar la estructura cognitiva del ámbito científico a explorar. En segundo lugar, obtenemos menciones sociales a esta bibliografía científica haciendo uso de las denominadas altmétricas. Esto nos permite extraer para documento científico las menciones que se hacen al mismo desde entornos no académicos. Finalmente, aplicamos la técnica de análisis de sentimiento a las menciones para poder identificar focos de menciones de carácter negativo. Testeamos esta metodología sobre el caso de estudio de NeuroGenderings, un movimiento del ámbito de la neurociencia que denuncia la falta de evidencia científica en los trabajos que señalan la existencia de diferencias cerebrales motivadas por el sexo biológico de los sujetos. Nuestros resultados confirman la viabilidad de este tipo de aproximaciones que permiten identificar las líneas de investigación en las que se produce mayor controversia. Aunque nuestro estudio se circunscribe al análisis de controversias en noticias, blogs, Facebook, Wikipedia y Reddit, la metodología es exportable a otros ámbitos y plataformas sociales.

This work presents a methodological proposal for the analysis of social controversies related to scientific literature. This methodology consists of three clearly differentiated parts. First, we identify the cognitive structure of a set of scientific works. To do this, a historiogram is created through the analysis of references cited by seminal works. This allows us to expand the set of works to work with, subsequently conducting a co-word analysis to identify the cognitive structure of the scientific field to be explored. Secondly, we obtain social mentions of this scientific literature using so-called altmetrics. This allows us to extract mentions made to each scientific document from non-academic environments. Finally, we apply sentiment analysis techniques to these mentions to identify focal points of negative sentiment. We test this methodology on the case study of NeuroGenderings, a movement in the field of neuroscience that denounces the lack of scientific evidence in works that claim the existence of brain differences driven by the biological sex of the subjects. Our results confirm the viability of these types of approaches that enable the identification of research areas with greater controversy. Although our study is limited to the analysis of controversies in news, blogs, Facebook, Wikipedia, and Reddit, the methodology can be applied to other domains and social platforms.