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Mayo-junio de 2014, vol. 23, núm.3
Visualización de información


Estudio evolutivo de la investigación española con células madre. Visualización e identificación de las principales líneas de investigación

Gisela Cantos-Mateo, María-Ángeles Zulueta, Benjamín Vargas-Quesada y Zaida Chinchilla-Rodríguez

Este artículo está en abierto

Resumen: Se analiza la investigación española en células madre en el Science Citation Index (SCI) entre 1997 y 2010 con una división temporal en tres sub-períodos, mediante técnicas de visualización basadas en redes sociales. Se han utilizado los descriptores KeyWords Plus (KW+) como unidad de análisis, su coocurrencia como unidad de medida, y Pajek y VOSviewer como herramientas para la generación y visualización de redes sociales. Los resultados muestran dos imágenes complementarias de la investigación: la estructura estática, donde se distingue investigación clínica y básica, y la dinámica del análisis evolutivo, mostrando las líneas más consolidadas y las emergentes. Se plantea una propuesta metodológica para la visualización y detección de las principales líneas de investigación a lo largo del tiempo, su aplicabilidad y capacidad de predicción en dominios científicos y geográficos.

Palabras clave: Análisis de co-words, Visualización de la información, Análisis de redes, Células madre, Tendencias de investigación, Evolución de la ciencia, España.

Development of Spanish research on stem cells. Visualization and identification of the main research fronts

Abstract: Using visualization techniques based on social networks, this study aims to analyze stem cell research in Spain, as reflected in the Science Citation Index (SCI) database between 1997 and 2010 , divided into three sub-periods. The selected unit of analysis was the KeyWords Plus descriptors (KW+), the unit of measurement was their co-occurrence , and the Pajek and VOSviewer tools were used to generate and display the social networks. The results show two complementary images of research: the static structure, distinguishing between clinical and basic research, and the evolutionary dynamic, analysing both the most established and the emerging lines. The main contribution of this work is to present a methodology for the visualization and detection of the main r esearch lines over time, demonstrating its applicability and its predictability in scientific and geographic domains.

Keywords: Co-word analysis, Network analysis, Information visualization, Stem cells, Science trends, Research trends, Spain.