Red de colaboración científica
Una red de colaboración científica es una red social en la que los nodos o vértices representan científicos y los enlaces o aristas indican coautorías entre ellos, ya que son la vía de colaboración científica mejor documentada.[1][2] Es una red no dirigida y libre de escala cuya distribución de grados sigue una ley de potencias con umbral exponencial: la mayoría de los autores están conectados de manera dispersa y unos pocos están muy conectados con el resto.[3] Esta red tiene una naturaleza asortativa u homofílica: los nodos más conectados (en inglés, hubs) tienden a unirse con otros de la misma índole, mientras que los de bajo grado suelen estar conectados a otros de bajo grado. Esta asortatividad no es una propiedad de la estructura de la red, es decir, derivada de su distribución de grados, sino que es generada por algún proceso que gobierna la evolución de la red.[4] Los aspectos relacionados con esta red son de especial importancia en países emergentes en los que las actividades de investigación y desarrollo son prioritarias, y donde la producción científica generalmente depende de colaboraciones.[5]
Estudio de Mark Newman editar
En 2001, Mark Newman analizó las redes de colaboraciones científicas en las áreas de biología y medicina, física y ciencias de la computación, tomando varias bases de datos exhaustivas en una ventana de 5 años (1995-1999).[6] Este análisis reveló que estas redes forman pequeños mundos, en los que cualquier par de científicos elegido al azar está típicamente separado por unos pocos conocidos intermedios. Además, estos resultados parecen sugerir que existe un alto grado de agrupamiento en estas redes, es decir, es mucho más probable que dos científicos hayan colaborado si existe un tercer colaborador en común entre ellos, en contraste con dos científicos elegidos al azar.
Modelado editar
En términos estadísticos, se han estudiado dos tipos de modelos probabilísticos para las colaboraciones científicas:
- Modelos estáticos, en los que una red de colaboración, en un momento en particular, es analizada a partir de características comportamentales y demográficas de los científicos.[7][8]
- Modelos dinámicos, en los que la evolución de una red de colaboración es analizada como un proceso estocástico en una determinada ventana temporal.[9]
Modelos de conexión preferencial editar
Barabasi et al. estudiaron las redes de colaboración en matemática y neurociencia en una ventana de 8 años (1991-1998)[9] con el fin de entender los principios topológicos y dinámicos que gobiernan redes complejas. Propusieron a las redes de colaboración como un prototipo de redes que evolucionan (es decir, que cambian en el tiempo) dado que se expande por la incorporación de nuevos nodos (científicos/autores) y de nuevos enlaces (coautorías). Los resultados de su análisis revelaron que la red es libre de escala y que su evolución está gobernada por conexiones preferenciales. Además, los autores concluyeron que la mayoría de las medidas usadas para caracterizar a la red son variables en el tiempo. Por ejemplo, el grado promedio de la red aumenta con el paso del tiempo. Por último, el estudio mostró que la separación entre nodos disminuye con el tiempo, aunque se considera que esta tendencia es atribuible a bases de datos incompletas y que puede mostrar un comportamiento opuesto en un sistema completo.
Referencias editar
- ↑ Moed, H. F.; Glänzel, Wolfgang.; Schmoch, Ulrich. (2004). Handbook of quantitative science and technology research : the use of publication and patent statistics in studies of S & T systems. Kluwer Academic Publishers. ISBN 9781402027024. OCLC 317384282. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ De Stefano, Domenico; Giordano, Giuseppe; Vitale, Maria Prosperina (2011-8). «Issues in the analysis of co-authorship networks». Quality & Quantity (en inglés) 45 (5): 1091-1107. ISSN 0033-5177. doi:10.1007/s11135-011-9493-2. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ Ding, Ying (2011-1). «Scientific collaboration and endorsement: Network analysis of coauthorship and citation networks». Journal of Informetrics (en inglés) 5 (1): 187-203. PMC 3041944. PMID 21344057. doi:10.1016/j.joi.2010.10.008. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ Barabási, Albert-László,. Network science. ISBN 1107076269. OCLC 910772793. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ Ho, Tung; Nguyen, Hong; Vuong, Thu-Trang; Vuong, Quan-Hoang (20 de noviembre de 2017). «On the Sustainability of Co-Authoring Behaviors in Vietnamese Social Sciences: A Preliminary Analysis of Network Data». Sustainability (en inglés) 9 (11): 2142. ISSN 2071-1050. doi:10.3390/su9112142. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ Newman, M. E. J. (16 de enero de 2001). «From the Cover: The structure of scientific collaboration networks». Proceedings of the National Academy of Sciences 98 (2): 404-409. PMC 14598. PMID 11149952. doi:10.1073/pnas.021544898. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ Nasini, Stefano; Martínez-de-Albéniz, Víctor; Dehdarirad, Tahereh (2017-1). «Conditionally exponential random models for individual properties and network structures: Method and application». Social Networks (en inglés) 48: 202-212. doi:10.1016/j.socnet.2016.09.001. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ Dehdarirad, Tahereh; Nasini, Stefano (2017-5). «Research impact in co-authorship networks: a two-mode analysis». Journal of Informetrics (en inglés) 11 (2): 371-388. doi:10.1016/j.joi.2017.02.002. Consultado el 30 de mayo de 2019.
- ↑ a b Barabási, A.L; Jeong, H; Néda, Z; Ravasz, E; Schubert, A; Vicsek, T (2002-8). «Evolution of the social network of scientific collaborations». Physica A: Statistical Mechanics and its Applications (en inglés) 311 (3-4): 590-614. doi:10.1016/S0378-4371(02)00736-7. Consultado el 30 de mayo de 2019.
Véase también editar
Datos: Q18207539
