Procesos de Visualización Científica con la Herramienta VOSviewer_18JUNIO.pdf

Procesos de Visualización Científica con la Herramienta VOSviewer_18JUNIO.pdf

1. Taller de Desarrollo de
Habilidades para los Procesos
de Visualización Científica con
la Herramienta VOSviewer
IMPORTANCIA PARA LA VISIBILIDAD CIENTÍFICA

2. 01 02 03
Software
VOSviewer
Tipos de
Análisis
Ejercicio
práctico
Título presentación Fecha

3. Título presentación Fecha
VOSviewer
Software especializado para el análisis
de datos científicos usando indicadores
bibliométricos
https://www.vosviewer.com/download
01

4. Título presentación Fecha
Tipo de Análisis que
podemos realizar02

5. Co-autorship:
•Autores
•Organizaciones
•Países
Co-ocurrencia:
•Palabras claves de autor
•Palabras indexadas por las revistas
•Todas las palabras
Citación:
•Documentos
•Revistas
•Autores
•Instituciones
•Países
Co-citación:
•Referencias
•Revistas
•Autores
Bibliographic coupling:
•Documentos
•Revistas
•Autores
•Instituciones
•Países
Unidad de análisis
Tipo de análisis

6. Quées co-autoría?
6
Coautoría“Coauthorship”serefierealapublicación
conjuntadeuntrabajopordosomasautores.
Cuandodosomasautoresseencuentranlistadosdentro
delmismoestudio,esaltamenteprobablequeellos
hayancolaboradoendiversasformas.

7. Quées co-ocurrencia?
•Se refiere a la utilización conjunta de dos unidades léxicas en
una unidad superior, como una palabra o documento. Existe
la suposición de que, si los términos son mutuamente
dependientes, cuando se utilizan de forma conjunta, se crea
una relación fuerte

8. Quées citación?
8
Se refierea la menciónrealizadade losdocumentos,
revistas, autores, organizacionesy Paísesrealizadosenlas
publicacionescientíficas.

9. Quées la co-citación?
9
•Medida de similitud semántica para documentos que hace
uso de citaciones de citas.
•La citación se define como la frecuencia con la que dos
documentos son citados conjuntamente por otros
documentos.
•Si al menos otro documento cita dos documentos en común,
se dice que estos documentos son co-citados. Cuantas más
co-citaciones reciban dos documentos, mayor será su fuerza
de co-citación y mayor será la probabilidad de que estén
relacionados semánticamente.
C
D
E
A B

10. Quées elAcoplamientobibliografico?
10
•El acoplamiento bibliográfico como la co-citación es una
medida de similitud que utiliza el análisis de citas para
establecer una relación de similitud entre documentos. Se
produce cuando dos obras hacen referencia a un tercer
trabajo común en sus biografías. Es una indicación de que
existe una probabilidad de que las dos obras traten un tema
relacionado.
C
D
E
A B

11. Métodosusadospor VOSviewer
•Normalization method:
•Association strength
•Layout technique:
•VOS layout technique
•Clustering technique:
•CPM quality function + Leiden algorithm
11

12. Normalizacionde la Fortaleza de
asociación: Definicion
•a
ij: Actual number of links between items iand j
•e
ij: Expected number of links between items iand j
•k
i: Total number of links of item i
•m: Total number of links in the network
12
AssociationStrength�,�=
??????
��
??????
��
??????
��=
�
��
�
2??????

13. Ilustraciónpráctica
13
Normalization No normalization

14. Técnicasde distribución
•VOS (VOSviewer)
•Multidimensional scaling (SPSS, …)
•KamadaKawai (Pajek)
•FruchtermanReingold(Pajek, Gephi)
•ForceAtlas(Gephi)
•…
14

15. Problemade distribución
1
5
000300000
0 01400022
00 0012400
010 000003
3400 00500
00100 0000
002000 300
0040503 00
02000000 2
020300002

16. CPM
Método de Percolación de Cliques (CPM)
En este método, se lleva a cabo un proceso de enumeración de
cliques de documentos máximos altamente cohesivos en un
grafo aleatorio, en el que esos cliques fuertemente adyacentes
se mezclan para formar clusters naturalmente superpuestos
16

17. Cliqué
17
Un cliqué es un subgrafo
en el que cada vértice
está conectado a todos
los demás vértices del
subgrafo.
Eltamañode un clique
es el número de vértices
que contiene.

18. Problemade clusterización
1
8

19. 1919
CPM unificado: Integra distribucióny
clusterización
19

20. 2020
CPM unificado: Integra distribucióny
clusterización
20

21. Técnica de distribuciónde VOS :
Parámetros: Atraccióny repulsión
•La atraccióndebe ser mayor a la repulsión
•Attraction = 2 y repulsion = 1 funcionanbien
para casitodaslas redes
•Attraction = 1 and repulsion = 0 Tambien
funcionanbien para casitodaslas redes
•Redes de colaboración) usualmenterequieren
una bajarepulsion (e.g., -2)
•La baja repulsión conduce a una disposición
menos "agrupada", lo que puede ser atractivo
especialmente para las visualizaciones estáticas
21

22. Ejemplo: redes de coautoría
(attraction = 2; repulsion = 1)
22

23. Ejemplo: redes de coautoría
(attraction = 2; repulsion = 0)
23

24. Ejemplo: redes de coautoría
(attraction = 2; repulsion = -1)
24

25. Ejemplo: redes de coautoría
(attraction = 2; repulsion = -2)
25

26. Valoresde parámetroscargadospor
defecto
•Mapasde coautoríade autores:
•Attraction = 2; repulsion = -1
•Mapasde coocurrenciade palabras clave:
•Attraction = 2; repulsion = 0
•Mapasde citaciónde documentos:
•Attraction = 2; repulsion = 0
•Todoslos otrosmapas:
•Attraction = 2; repulsion = 1
26

27. Técnicasmas usadaspara la clusterización
•Hierarchical clustering
•Modularity + Louvain algorithm
•CPM + Leiden algorithm
•MapEquation+ Infomapalgorithm
•...
VOSviewerusaCPM + Leiden algorithm
27

28. CPM clustering technique: Parámetros
•Resolución:
•Intentemultiples valores
•Evite tenerdemasiadosclusters
•Valorespor defecto1.0
•Valorestípicosentre 0.5 and 2.0
•ParámetroTamañomínimodel cluster:
•A veces se obtienen clusters pequeños e insignificantes
•Utilice el parámetro de tamaño mínimo de clúster para
evitarlo
28

29. Parámetros de Layout and clustering en
VOSviewer
•Layout:
•Attraction
•Repulsion
•Clustering:
•Resolution
•Minimum cluster size
29

30. Interpretación de un mapa
Tamaño:
•Cuanto mayor sea un elemento (por ejemplo, autor o revista),
mayor será el número de publicaciones del mismo
Distancia:
•En general, cuanto menor sea la distancia entre dos artículos,
mayor será la relación (normalizada) entre ellos
30

31. Interpretación de un mapa
•Los ejes horizontales y verticales no tienen ningún significado
especial; los mapas pueden girarse y voltearse libremente
•Colores: Los colores indican grupos de elementos
fuertemente relacionados
31

32. ¡Gracias!

33. Asistencia
https://ocyt-
my.sharepoint.com/:x:/g/personal/cgaleano_ocyt_org_co/ESIqvfHhwPZFmuB3TKxciVwBkO-
eHrlp_YASuXwsj-XDDg?rtime=5jc4HS6P3Eg
Listado de Asistencia de 18 de Junio.xlsx