Estudio del comportamiento de la comunidad científica: palabras clave y revisión por pares

Abstract

En esta tesis doctoral realizamos, por medio del desarrollo y propuesta de diferentes modelos matemáticos y computacionales, un estudio sobre la comunidad científica y su comportamiento enmarcado, principalmente, en dos ámbitos de investigación: El proceso de revisión por pares desde el punto de vista de autores y editores, y el proceso de selección de palabras clave de autor para categorizar trabajos científicos. En cuanto a la revisión por pares, aplicamos un modelo concebido originalmente para el ámbito de la biología, el modelo de cuasi especie, mediante el cual hemos modelado el comportamiento del proceso de revisión por pares en diferentes escenarios. Las palabras clave de autor afectan al impacto y la visibilidad de los trabajos a los que catalogan. Por este motivo, hemos realizado diferentes trabajos que tratan de crear herramientas para asesorar a los autores a la hora de optimizar el proceso de selección de palabras clave utilizando información sobre la popularidad de un término y el número de trabajos ya existentes que utilizan estos mismos términos. Por otro lado, mediante el análisis de redes complejas, identificamos las palabras clave centrales y aquellas que ocupan una posición más periférica. Fruto de esta tesis, se han escrito un total de diez artículos, de los cuales nueve ya han sido publicados y un décimo artículo está en elaboración. Además, se han creado y publicado bases de datos y aplicaciones, a raíz de los trabajos anteriormente citados.

In this doctoral thesis we conducted, through the development and promotion of various mathematical and computational models, a study on the scienti c community and its behavior, mainly framed in two research areas: the peer review process from the point of view of authors and editors, and the author keyword selection process to categorize scienti c works. Regarding peer review, we applied an originally conceived model for the biology eld, the quasi species model, through which we have modeled the behavior of the peer review process in di erent scenarios. Author keywords a ect the impact and visibility of the works they catalog. For this reason, we have carried out di erent studies that try to create tools to advise authors when optimizing the keyword selection process using information about a term's popularity and the number of existing works that use those same terms. On the other hand, through complex network analysis, we identify central keywords and those that occupy a more peripheral position. As a result of this thesis, ten articles have been written; nine of them have already been published, and a tenth is being drafted. Additionally, databases and applications created from previous work have been published.