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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Estructura de la colaboración científica española en Biblioteconomía y Documentación (Scopus 1999-2007)]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Based on documents filed in the Scopus database between 1999 and 2007, this paper identifies, displays, and analyzes the main structures of scientific collaboration by authors in the library and information sciences in Spain. We apply techniques of similarity, techniques of social network analysis, like K-core, bibliometric procedures, such as author co-occurrence and an analysis of the frequency of terms in order to explore the communities of collaboration (subnets) that make up the most important components in this area. Through this we identify 21 components composed of 28 subnets that reveal the micro-structure of a network of scientific collaboration. The network showed collaboration that was centralized in a few components. This collaboration originated in the research sector and included information retrieval and information management. This paper highlights the limited cooperation between subnets in which institutional and geographical proximity play an important role and which have scientific production and evaluation as common fronts of collaboration. The methodology used manages to present an overview of the main collaborative scientific structure of authors in Spain during the time period under study.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align=right><font face="Verdana"><font size="2"><b>INVESTIGACIONES</b></font></font></p>      <p>&nbsp;</p>      <p align=center><font face="Verdana"><b><font size="4">Estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica espa&#241;ola en Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n (Scopus 1999&#8211;2007)*</font></b></font></p>      <p>&nbsp;</p>      <p align=center><font face="Verdana"><b><font size="3">Structure of Spanish scientific collaboration in library and information sciences (Scopus 1999&#8211;2007).</font></b></font></p>      <p>&nbsp;</p>      <p>&nbsp;</p>  <font face="Verdana"><b><font size="2">Benjam&#237;n Vargas&#8211;Quesada**; David Minguillo***; Zaida Chinchilla&#8211;Rodr&#237;guez****; F&#233;lix de Moya&#8211;Aneg&#243;n*****</font></b></font>     <p>&nbsp;</p>  <font face="Verdana"><font size="2">* Art&#237;culo derivado de los proyectos de investigaci&#243;n realizados por el Grupo SCImago, Unidad Asociada del CSIC, en colaboraci&#243;n con Statistical Cybermetrics Research Group, School of Computing and Information Technology, University of Wolverhampton.      <p>** Doctor en Documentaci&#243;n e Informaci&#243;n Cient&#237;fica. Miembro del Grupo SCImago. Profesor Titular de la Facultad de Comunicaci&#243;n y Documentaci&#243;n, Universidad de Granada. Granada, Espa&#241;a. <a href="mailto:benjamin@ugr.es">benjamin@ugr.es</a>      <p>*** PhD Student. Statistical Cybermetrics Research Group, School of Computing and Information Technology, University of Wolverhampton, Wulfruna Street, Wolverhampton WV1 1SB, United Kingdom. <a href="mailto:D.MinguilloBrehaut@wlv.ac.uk">D.MinguilloBrehaut@wlv.ac.uk</a>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>**** Doctora en Documentaci&#243;n e Informaci&#243;n Cient&#237;fica. Miembro del Grupo SCImago. Cient&#237;fica Titular del Consejo Superior de Investigaciones Cient&#237;ficas, Centro de Ciencias Humanas y Sociales, Instituto de Pol&#237;ticas y Bienes P&#250;blicos. 28037 Madrid, Espa&#241;a. <a href="mailto:Zaida.Chinchilla@cchs.csic.es">Zaida.Chinchilla@cchs.csic.es</a>      <p>***** Doctor en Filosof&#237;a y Letras. Investigador Principal del Grupo SCImago. Profesor de investigaci&#243;n del Consejo Superior de Investigaciones Cient&#237;ficas, Centro de Ciencias Humanas y Sociales, Instituto de Pol&#237;ticas y Bienes P&#250;blicos. 28037 Madrid, Espa&#241;a. <a href="mailto:felix.demoya@cchs.csic.es">felix.demoya@cchs.csic.es</a>     <p>&nbsp;</p>      <p>&nbsp;</p>  </font> </font> <hr size="1" noshade><font face="Verdana"><font size="2">     <p><b>Resumen</b></p>      <p>En este trabajo se identifica, visualiza y analiza la estructura principal de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica de los autores en el &#225;rea de Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n en Espa&#241;a, a partir de los documentos registrados en la base de datos Scopus, entre los a&#241;os 1999 y 2007. Con el objetivo de estudiar las comunidades de colaboraci&#243;n (subredes) que integran los componentes m&#225;s relevantes en este dominio, se aplican medidas de similaridad, t&#233;cnicas de an&#225;lisis de redes sociales, como la cercan&#237;a global y K&#8211;core, procedimientos bibliom&#233;tricos, como el an&#225;lisis de coocurrencia de autores y el an&#225;lisis de frecuencia de t&#233;rminos. De esta forma, se logran identificar 21 componentes conformados por 28 subredes que revelan la micro&#8211;estructura de la red de colaboraci&#243;n cient&#237;fica. En la red se observa una colaboraci&#243;n centralizada en unos pocos componentes, originada en el sector investigador y que tiene como frentes de colaboraci&#243;n la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n y gesti&#243;n de la informaci&#243;n. Se destaca la escasa cooperaci&#243;n entre las subredes, donde tiene un papel importante la proximidad territorial e institucional, y la producci&#243;n y evaluaci&#243;n cient&#237;fica son los frentes de colaboraci&#243;n m&#225;s comunes. La metodolog&#237;a aplicada logra proporcionar una imagen general de la estructura principal de colaboraci&#243;n cient&#237;fica por autores en Espa&#241;a, durante el periodo estudiado.</p>      <p><b> Palabras clave</b>:colaboraci&#243;n cient&#237;fica, coautor&#237;a, redes de colaboraci&#243;n, an&#225;lisis de redes sociales, centralidad global, biblioteconom&#237;a y documentaci&#243;n, Espa&#241;a</p>      <p><b> C&#243;mo citar este art&#237;;culo</b>: VARGAS&#8211;QUESADA, Benjam&#237;n; MINGUILLO, David; CHINCHILLA&#8211;RODR&#205;GUEZ, Zaida; MOYA&#8211;ANEG&#211;N, F&#233;lix de. Estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica espa&#241;ola en Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n (Scopus 1999&#8211;2007). Revista Interamericana de Bibliotecolog&#237;a. Ene.&#8211;Jun. 2010, vol. 33, no. 1, p. 105&#8211;123</p>      <p>&nbsp; </p>  <hr size="1" noshade>     <p><b>Abstract</b></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Based on documents filed in the Scopus database between 1999 and 2007, this paper identifies, displays, and analyzes the main structures of scientific collaboration by authors in the library and information sciences in Spain. We apply techniques of similarity, techniques of social network analysis, like K&#8211;core, bibliometric procedures, such as author co&#8211;occurrence and an analysis of the frequency of terms in order to explore the communities of collaboration (subnets) that make up the most important components in this area. Through this we identify 21 components composed of 28 subnets that reveal the micro&#8211;structure of a network of scientific collaboration. The network showed collaboration that was centralized in a few components. This collaboration originated in the research sector and included information retrieval and information management. This paper highlights the limited cooperation between subnets in which institutional and geographical proximity play an important role and which have scientific production and evaluation as common fronts of collaboration. The methodology used manages to present an overview of the main collaborative scientific structure of authors in Spain during the time period under study.</p>      <p><b>Key words</b>:scientific collaboration, co authorship, collaboration networks, social network analysis, global centrality, library and information sciences, Spain</p>      <p><b>How to cite this article</b>: VARGAS&#8211;QUESADA, Benjam&#237;n; MINGUILLO, David; CHINCHILLA&#8211;RODR&#205;GUEZ, Zaida; MOYA&#8211;ANEG&#211;N, F&#233;lix de. Structure of Spanish scientific collaboration in library and information sciences (Scopus 1999&#8211;2007). Revista Interamericana de Bibliotecolog&#237;a. Ene.&#8211;Jun. 2010, vol. 33, no. 1, p. 105&#8211;1231</p>  <hr size="1" noshade> </font></font>     <p>&nbsp;</p>      <p>&nbsp;</p>       <p><font face="Verdana"><b><font size="3">1. Introducci&#243;n</font></b></font></p>        <p><font face="Verdana"><font size="2">La comunidad cient&#237;fica estructura sus relaciones conforme a modelos de redes sociales. En una red social, los actores (nodos) representan individuos, instituciones, disciplinas cient&#237;ficas, etc., y los enlaces, al conocimiento que intercambian dichos nodos. La principal aportaci&#243;n de las redes sociales estriba en que no se basan en un an&#225;lisis individualista de las caracter&#237;sticas de los actores, sino que se sustentan en la informaci&#243;n relacional de los actores que componen la estructura cient&#237;fica (Vargas&#8211;Quesada y Moya&#8211;Aneg&#243;n 2007).</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">La colaboraci&#243;n cient&#237;fica es un fen&#243;meno social complejo de la investigaci&#243;n que se viene estudiando de forma sistem&#225;tica desde finales de los 60. La coautor&#237;a es una de sus formas m&#225;s evidentes y mejor documentadas. Pr&#225;cticamente cualquiera de sus aspectos puede ser estudiado de una forma fiable mediante el an&#225;lisis de redes basado en m&#233;todos bibliom&#233;tricos (Gl&#228;nzel y Schubert, 2004). No obstante, los an&#225;lisis de coautor&#237;a (micro) no son muy comunes (Newman, 2004), quiz&#225; debido a la complejidad en la recuperaci&#243;n y normalizaci&#243;n de los datos. A nivel instituticional (meso) y por pa&#237;ses (macro) encontramos abundante literatura, pero estos estudios no reflejan de una forma adecuada los patrones y tendencias de colaboraci&#243;n entre individuos (Hou et al., 2008; Kretschmer 2004). En este art&#237;culo combinamos indicadores bibliom&#233;tricos con indicadores de red con los siguientes objetivos: 1) mostrar la micro&#8211;estructura de las redes de colaboraci&#243;n cient&#237;fica en el &#225;rea de la Biblioteconom&#237;a y la Documentaci&#243;n en Espa&#241;a, registrada en la base de datos Scopus (Elsevier, 2005); 2) identificar los principales grupos de investigaci&#243;n de dicho dominio; y 3) poner de manifiesto sus distintos frentes de colaboraci&#243;n.</font></font></p>       <p>&nbsp;</p>      <p><font face="Verdana"><b><font size="3">2. Material y metodolog&#237;a</font></b></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana"><font size="2">Puesto que nuestro objetivo es representar la estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica en Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n en Espa&#241;a, la fuente de datos deber&#225; ser lo suficientemente representativa y homog&#233;nea como para que la cobertura de datos que se van a analizar sea lo suficientemente razonable y estad&#237;sticamente fiable. El criterio de qu&#233; es investigaci&#243;n en Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n viene dado en parte por las propias materias que se tratan en el &#225;rea, es decir: ser&#225;n aquellos trabajos cuyo objeto de estudio pueda ser clasificado como una de las materias propias del dominio de la Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n (J&#228;rvelin and Vakkari, 1993). No obstante, no es f&#225;cil identificar las publicaciones cient&#237;ficas que cumplen este criterio. De hecho, &#233;ste es un problema t&#237;pico de los estudios basados en publicaciones. Por ello, la identificaci&#243;n de las publicaciones cient&#237;ficas de un determinado campo o &#225;rea suele estar basada en criterios subjetivos establecidos a priori por los propios autores: (J&#228;rvelin and Vakkari, 1993; Delgado L&#243;pez&#8211;Cozar, 2002; White and McCain, 1998); o en la adopci&#243;n de clasificaciones de revistas hechas por grandes distribuidores: ( Moya&#8211;Aneg&#243;n de et al., 2007; SCImago Grp. 2005, 2006).</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Por esa raz&#243;n, y con fines exclusivos de investigaci&#243;n, el 5 de junio de 2008 se descargaron de la base de datos Scopus todos los documentos publicados en las revistas, que tuviesen asignada la categor&#237;a Library y Information Science registradas en el SJR (SCImago 2007) y de cuyos autores uno, al menos, fuera espa&#241;ol, es decir que en el campo ''AFFIL'' apareciese el t&#233;rmino ''spain'' durante el periodo 1999&#8211;2007. La informaci&#243;n obtenida para cada uno de los documentos ha sido:autor(es), afiliaci&#243;n, t&#237;tulo del documento, palabras clave, a&#241;o de publicaci&#243;n, t&#237;tulo de la revista fuente, volumen, n&#250;mero, p&#225;ginas, n&#250;mero de citas recibidas y tipo de documento. Esta informaci&#243;n ha sido exportada a una base de datos relacional.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">No todos los autores firman sus trabajos de la misma forma a lo largo de su carrera investigadora. Por tanto, ha sido necesaria una labor de normalizaci&#243;n de sus nombres. Para ello se ha empleado una herramienta interactiva que combina t&#233;cnicas de miner&#237;a de datos y visualizaci&#243;n de redes, denominada D&#8211;Dupe (Bilgic et al., 2006). La reducci&#243;n ha sido significativa, y se ha pasado de 849 autores sin normalizar a 810 normalizados. Para la obtenci&#243;n de indicadores de red, identificaci&#243;n de grupos mediante k&#8211;core y el an&#225;lisis de las redes de coautor&#237;a se ha utilizado Ucinet (Borgatti et al., 2002). Para la visualizaci&#243;n y representaci&#243;n gr&#225;fica de las redes se ha recurrido a Pajek (Batagelj and Mrvar, 2010). Finalmente, para la extracci&#243;n de t&#233;rminos de los t&#237;tulos de los documentos se ha utilizado un programa gratuito para el an&#225;lisis de textos denominado Concordance (Watt, 2004).</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">En este trabajo representamos y analizamos la estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica espa&#241;ola, recogida en la base de datos Scopus desde 1999 hasta 2007, ambos a&#241;os incluidos. Para ello combinamos procedimientos de ARS con otros bibliom&#233;tricos, como la coocurrencia de autores y el an&#225;lisis de frecuencia de t&#233;rminos obtenidos de t&#237;tulos y palabras clave.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Las redes de coautor&#237;a son del tipo <i>smallworld</i> y se caracterizan por un alto grado de <i>clustering</i> y una distancia geod&#233;sica media&#8211;baja en sus nodos (Newman, 2004). Este principio ha sido corroborado por Barabasi et al. (2002) y ampliado por Kretschmer y Aguillo (2004), y demuestra que en este tipo de redes existe, adem&#225;s, una relaci&#243;n inversa entre producci&#243;n cient&#237;fica y distancia geod&#233;sica. Resulta por tanto evidente que los actores centrales, es decir aquellos con una distancia geod&#233;sica baja, tienen un papel clave en la transferencia e intercambio de informaci&#243;n dentro de la red (Otte and Rousseau, 2002; Wasserman and Faust, 1998). De acuerdo con esto, en una red de colaboraci&#243;n, los nodos con un mayor grado tender&#225;n a ocupar posiciones centrales y aquellos con los que m&#225;s colaboran, se situar&#225;n cerca de ellos. A mayor n&#250;mero de colaboradores, mayor cercan&#237;a. Por tanto, si en una red de colaboraci&#243;n, por motivos de visualizaci&#243;n y an&#225;lisis, se eliminan de forma progresiva los autores con una menor cercan&#237;a, se estar&#225; prescindiendo de aquellos que ocupan posiciones perif&#233;ricas, es decir, los que tienen una distancia geod&#233;sica elevada. En definitiva, se prescindir&#225; de aquellos con un menor n&#250;mero de colaboraciones. Este procedimiento no es nuevo. Ya fue apuntado por Stokman y Snijders en un trabajo sin publicar (Scott, 2000), denomin&#225;ndolo ''centralidad global''. Su objetivo es detectar un punto nuclear en la red y ordenar el resto de puntos a partir de su centralidad, para luego detectar una divisi&#243;n ''natural'' entre el centro, el margen y la periferia del gr&#225;fico. No obstante, implica el establecimiento de un umbral arbitrario de cercan&#237;a, que debe ser definido por el usuario o investigador, para indicar la divisi&#243;n natural.</font></font></p>      <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana"><b><font size="3">3. Resultados y discusi&#243;n</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.1 Resultados b&#225;sicos</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">De las 109 posibles revistas de la categor&#237;a LIS contenidas en Scopus, s&#243;lo 50 (46&#37;) conten&#237;an al menos un trabajo firmado por alg&#250;n autor afiliado a una instituci&#243;n espa&#241;ola entre 1999 y 2007 (Ver <a href="#a1">Anexo 1</a>). El n&#250;mero total de documentos descargados ha sido de 443, de los cuales 81 (18&#37;) est&#225;n firmados por un solo autor y 362 (82&#37;) en colaboraci&#243;n. De estos &#250;ltimos, 130 (36&#37;) han sido firmados por dos autores, 122 (34&#37;) por tres y 110 (30&#37;) por m&#225;s de tres. El n&#250;mero total de autores es de 810, de los cuales 50 (6&#37;) son autores en solitario y 760 (94&#37;) han colaborado con alg&#250;n otro, dando lugar a un total de 1.231 pares de coautor&#237;as entre ellos. La media de documentos por autor es de 0,55 y la de coautor&#237;a por documento es de 2,10 (Ver <a href="#t1">Tabla 1</a>).</font></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="t1"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04t01.png"></font></font></p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.2 Estructura de la red: componentes principales</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">A partir de la informaci&#243;n descargada y exportada a la base de datos relacional, se ha construido una matriz sim&#233;trica de 760 x 760 autores con, al menos, un trabajo en colaboraci&#243;n. Mediante Ucinet, se han calculado las medidas de Cercan&#237;a, Grado, Intermediaci&#243;n (normalizadas con valor m&#225;ximo) y K&#8211;core de los 760 autores. Una vez calculadas estas medidas se inicia el procedimiento de identificaci&#243;n por centralidad global mediante un umbral de cercan&#237;a superior a 0,98891, teniendo en cuenta que los autores con tres o m&#225;s colaboraciones, aunque su grado de cercan&#237;a est&#233; por debajo del umbral establecido, no ser&#225;n eliminados. Mediante este doble criterio se consigue representar la estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica de la red, identificando los autores con un alto nivel de colaboraci&#243;n y los componentes y subredes que estos mismos integran y lideran.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">La estructura principal de la red de colaboraci&#243;n queda conformada por 21 componentes que integran a 215 coautores, que representan al 26,5&#37; de los coautores de toda la red. Para su representaci&#243;n se ha utilizado el programa Pajek, recurriendo al algoritmo de <i>Kamada&#8211;Kawai</i> (1989) para la distribuci&#243;n de la informaci&#243;n. No obstante, las posiciones de algunos autores se han modificado ligeramente para facilitar su visualizaci&#243;n. El tama&#241;o de los nodos de cada autor es proporcional al n&#250;mero de colaboradores del autor, mientras que el grosor de las l&#237;neas representa el n&#250;mero de trabajos en colaboraci&#243;n por cada par de autores (Ver <a href="#f1">Figura 1</a>).</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 1 es el n&#250;cleo principal de la red. Cuenta con las colaboraciones m&#225;s productivas e integra a 52 coautores. El componente 2 est&#225; formado por 40 coautores. El resto est&#225; constituido por un componente de 24 coautores, dos de 16, uno de 15, uno de 12, uno de 11 y uno de 10 coautores. Adem&#225;s existen 12 componentes perif&#233;ricos que cuentan con entre 1 y 3 coautores (Ver <a href="#t2">Tabla 2</a>).</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.3 Medidas de centralidad en la red de colaboraci&#243;n</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El grado, en el caso de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica, como sostienen Hou, Kretschmer y Liu (2008), es igual al n&#250;mero de colaboradores que un autor puede llegar a tener. As&#237;, un autor con un mayor grado ha tenido que colaborar con un mayor n&#250;mero de autores. Esto implica que el autor es un actor central en la red. La cercan&#237;a es el promedio de la distancia geod&#233;sica entre un autor y el resto de actores de la red (Freeman, 1979). Un autor con un alto grado de cercan&#237;a podr&#225; interactuar f&#225;cilmente con los actores relevantes de la red. Para ello, es necesario pertenecer a una subred de colaboraci&#243;n extensa y productiva. La intermediaci&#243;n refleja la medida en que un actor se beneficia de la posici&#243;n de encontrarse en el camino m&#225;s corto (de toda la red) que une dos actores (Freeman, 1977; Granovetter, 1973), pudiendo controlar el flujo de informaci&#243;n y por tanto tener un papel importante en la intermediaci&#243;n de autores que de otra forma no tendr&#237;an enlaces directos entre s&#237; (Zhu et al., 2008). Si observamos la <a href="#t3">tabla 3</a> veremos que los autores m&#225;s centrales, que m&#225;s f&#225;cilmente interact&#250;an con el resto y que m&#225;s controlan el flujo de informaci&#243;n en la red son: Moya&#8211;Aneg&#243;n, Pinto, Jim&#233;nez&#8211;Contreras, G&#243;mez, Bord&#243;ns y Sanz&#8211;Casado.</font></font></p>      <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="f1"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04f01.png"></font></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="t2"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04t02.png"></font></font></p>        <p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.4 Comunidades de colaboraci&#243;n: subredes</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Una vez identificada la estructura de la red a partir de sus componentes, se pasa a identificar, mediante K&#8211;core, las subredes que conforman cada uno de esos componentes, identificando as&#237; las distintas comunidades de colaboraci&#243;n de la red. En la <a href="#f1">figura 1</a> se muestran en distinto color, para que puedan ser f&#225;cilmente identificadas. K&#8211;core es una medida basada en el nivel de cohesi&#243;n que se produce entre los actores a partir de su grado, buscando el mayor n&#250;mero de autores altamente conectados entre s&#237; (Ortega y Aguillo, 2007; Scott, 2000). Mediante este procedimiento, se identifican hasta 28 subredes distintas y 38 autores principales (Ver <a href="#t3">Tabla 3</a>). Cada subred est&#225; identificada a partir del autor con mayor n&#250;mero de trabajos. No obstante, aparecen seis subredes con m&#225;s de un autor central (marcados con *), debido a que sus autores tienen el mismo grado y n&#250;mero de colaboraciones.</font></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana"><font size="2">Los componentes 1 y 2 son los que mayor n&#250;mero de subredes integran: 3. Encontramos tambi&#233;n 3 componentes con dos subredes. El resto de componentes, 16, son una &#250;nica subred. La cooperaci&#243;n entre las distintas comunidades de colaboraci&#243;n es realmente escasa, ya que solo 12 de las 28 subredes han logrado cooperar con otra subred. Esto apunta a que s&#243;lo 5 de los 21 componentes son lo suficientemente amplios y s&#243;lidos como para unir m&#225;s de dos comunidades de investigadores distintas, aunque tambi&#233;n deja abierta la hip&#243;tesis de que la mayor&#237;a de los componentes prefieren investigar en frentes distintos y no colaborar con el resto.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.5 Correlaci&#243;n entre producci&#243;n y medidas de centralidad</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">A partir del c&#225;lculo del &#237;ndice de correlaci&#243;n de <i>Pearson</i> entre la producci&#243;n en colaboraci&#243;n de los 760 autores y las tres principales medidas de centralidad: r = 0.515, 0.640 y &#8211;0,403 (Ver <a href="#t4">Tabla 4</a>), se obtiene una correlaci&#243;n positiva entre el grado y la intermediaci&#243;n con la producci&#243;n de los autores, lo que demuestra una clara relaci&#243;n entre los autores productivos y su capacidad para colaborar con el resto de autores. Mientras que la correlaci&#243;n d&#233;bil y negativa entre cercan&#237;a y producci&#243;n, confirma la relaci&#243;n inversa de estas medidas apuntada por Kretschmer (2004): a mayor producci&#243;n menor distancia con el resto de actores.</font></font></p>      <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="t3"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04t03.png"></font></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="t4"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04t04.png"></font></font></p>       <p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.6 Frentes de colaboraci&#243;n de la red</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Con la ayuda del software Concordance se ha analizado la frecuencia de los t&#233;rminos extra&#237;dos de los t&#237;tulos y palabras clave de los 362 documentos publicados en colaboraci&#243;n. De esta forma es posible identificar los principales frentes de investigaci&#243;n en Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n en Espa&#241;a a nivel internacional (Ver <a href="#t5">Tabla 5</a>). Destaca la ''recuperaci&#243;n'' y ''gesti&#243;n de la informaci&#243;n'', as&#237; como la propia ''documentaci&#243;n'' y los ''sistemas de informaci&#243;n''. Tambi&#233;n se observa un fuerte inter&#233;s en torno a la ''comunicaci&#243;n cient&#237;fica'' y otros frentes como: ''Internet'', ''e&#8211;learning'' y ''la biblioteca y el entorno digital y electr&#243;nico''. El escaso inter&#233;s que por s&#237; sola despierta la biblioteca confirma una producci&#243;n asim&#233;trica entre los sectores profesional e investigador, acentuada por la limitada colaboraci&#243;n entre ellos (Cano, 1999; Delgado L&#243;pez&#8211;C&#243;zar, 2002). En cuanto al nivel territorial destacan los estudios del &#225;mbito nacional.</font></font></p>      <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="t5"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04t05.png"></font></font></p>       <p><font face="Verdana"><b><font size="2">3.7 Frentes de colaboraci&#243;n de las distintas subredes</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Al igual que en el caso anterior, tambi&#233;n se ha analizado la frecuencia de los t&#233;rminos extra&#237;dos de los t&#237;tulos y palabras clave de los trabajos publicados por los autores de cada una de las 28 subredes detectadas. As&#237;, una vez identificada la instituci&#243;n a la que pertenecen los autores de cada subred, sus frentes de colaboraci&#243;n y la intensidad con la que colaboran, se pueden determinar tres tipos de redes o componentes.</font></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana"><font size="2">1. Red institucional: es aquel componente formado por subredes de actores que pertenecen b&#225;sicamente a una instituci&#243;n com&#250;n y en la que cada subred cuenta con frentes de investigaci&#243;n diferenciados. Entre la subredes se colabora de forma espor&#225;dica mediante un n&#250;mero reducido de autores y no en base a un frente de colaboraci&#243;n com&#250;n sino, probablemente, por motivos de proximidad institucional.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">2. Red tem&#225;tica: es aquel componente formado por subredes de actores que pertenecen b&#225;sicamente a m&#250;ltiples instituciones y en la que cada subred cuenta con frentes de investigaci&#243;n similares o comunes. Estas subredes colaboran mediante un mayor n&#250;mero de autores; son redes m&#225;s cohesionadas, que colaboran evidentemente en torno a un frente tem&#225;tico de colaboraci&#243;n com&#250;n, independientemente de la cercan&#237;a f&#237;sica e instituci&#243;n a la que pertenezcan los autores.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">3. Red territorial: es aquel componente formado por subredes de actores que pertenecen a varias instituciones y que se caracterizan por estar cercanas geogr&#225;ficamente, lo que da lugar a una colaboraci&#243;n tem&#225;tica un tanto heterog&#233;nea, establecida probablemente por la cercan&#237;a f&#237;sica de los investigadores.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Volviendo a la <a href="#f1">Figura 1</a> y a la <a href="#t3">Tabla 3</a>, podemos decir que los componentes principales de la red son el 1 y el 2, los cuales mostramos de forma separada para su mejor an&#225;lisis. El componente 1 (Ver <a href="#f2">Figura 2</a>), est&#225; formado por tres subredes estructuradas en torno a tres autores de la Universidad de Granada (UGR). La subred principal (1.1) de este componente, est&#225; liderada por Moya&#8211;Aneg&#243;n y la conforma b&#225;sicamente el grupo de investigaci&#243;n SCImago.</font></font></p>      <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="f2"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04f02.png"></font></font></p>       <p><font face="Verdana"><font size="2">Sus frentes de colaboraci&#243;n m&#225;s relevantes son: la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n mediante t&#233;cnicas de visualizaci&#243;n de informaci&#243;n, el an&#225;lisis de dominios cient&#237;ficos y la representaci&#243;n mediante ''self&#8211;organizing maps''. Dentro de esta subred se diferencian dos grupos altamente cohesionados, con autores pertenecientes a la UGR y a la Universidad de Extremadura (UNEX). Este &#250;ltimo grupo est&#225; liderado por Guerrero&#8211;Bote y sus colaboraciones se concentran en el desarrollo de algoritmos gen&#233;ticos en un entorno web y en los ''self&#8211;organizing maps''. Esta subred (1.1) se une a la liderada por Pinto (1.2) debido a una colaboraci&#243;n entre &#233;sta y G&#225;lvez. Los frentes de colaboraci&#243;n de esta subred son un tanto heterog&#233;neos y entre ellos se destacan la evaluaci&#243;n de recursos en torno a la educaci&#243;n superior en Espa&#241;a y la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n. En la subred (1.2) tambi&#233;n se distinguen dos grupos de autores unidos por Pinto, uno, procedente de la UGR y, otro, b&#225;sicamente de la Universidad de Salamanca (Grupo Reina). La subred (1.3) est&#225; liderada por Jim&#233;nez&#8211;Contreras y se une a la subred (1.1) por una colaboraci&#243;n de este con Moya&#8211;Aneg&#243;n y Herrero&#8211;Solana. Se trata de una subred de colaboraci&#243;n compuesta por miembros del grupo de investigaci&#243;n Ec3 de la UGR, especializada en la evaluaci&#243;n de revistas cient&#237;ficas. En esta misma subred es posible identificar un subgrupo que trabaja en torno a la catalogaci&#243;n y el fraude cient&#237;fico. Destacar que la colaboraci&#243;n entre las tres subredes es pr&#225;cticamente inexistente a pesar de estar conformadas, en su mayor&#237;a, por investigadores de la propia UGR, que puede considerarse una red claramente institucional. Los temas principales de colaboraci&#243;n de la red son la recuperaci&#243;n y visualizaci&#243;n de informaci&#243;n, y el an&#225;lisis bibliom&#233;trico a partir de la cocitaci&#243;n.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 2 (Ver <a href="#f3">Figura 3</a>) est&#225; formado por tres subredes lideradas por dos autoras del CINDOC (actual IEDCYT) y un autor de la Universidad Carlos III, de Madrid (UC3M).</font></font></p>     <p align="center"><font face="Verdana"><font size="2"><a name="f3"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04f03.png"></font></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana"><font size="2">En la subred principal (2.1) la autora m&#225;s representativa en t&#233;rminos de colaboraci&#243;n es Isabel G&#243;mez. Esta subred est&#225; compuesta b&#225;sicamente por un grupo de investigadores del CINDOC que tienen como frentes de colaboraci&#243;n el an&#225;lisis bibliom&#233;trico de la producci&#243;n cient&#237;fica espa&#241;ola y el desarrollo de indicadores bibliom&#233;tricos. Esta subred colabora con un peque&#241;o grupo procedente de la Universidad Complutense de Madrid. La segunda subred (2.2) se relaciona con la subred (2.1), debido a la extraordinaria colaboraci&#243;n en estudios bibliom&#233;tricos que existe entre Isabel G&#243;mez y Fern&#225;ndez&#8211;Mu&#241;oz con Morillo y Bord&#243;ns. Esta &#250;ltima autora es quien encabeza esta subred, formada por autores del CINDOC y por miembros de algunas universidades de la Comunidad de Madrid. Sus frentes de colaboraci&#243;n son la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n y las herramientas bibliom&#233;tricas. La tercera subred (2.3) la componen autores de la UC3M liderados por Sanz&#8211;Casado. Esta subred se une a la 2.2 mediante una colaboraci&#243;n entre Iribarren&#8211;Maestro con Costas y dos colaboraciones de Costas con Bord&#243;ns sobre indicadores bibliom&#233;tricos. Los frentes de colaboraci&#243;n de esta subred son un tanto heterog&#233;neos. Podr&#237;an destacarse los estudios sobre producci&#243;n cient&#237;fica y los mapas bibliom&#233;tricos. El componente 2 es una red institucional y territorial que se caracteriza por estar integrada b&#225;sicamente por investigadores del CINDOC que colaboran con autores pertenecientes a universidades de la Comunidad de Madrid. Entre sus frentes de colaboraci&#243;n destacan los an&#225;lisis bibliom&#233;tricos.</font></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 3 (volviendo a la <a href="#f1">Figura 1</a> de ahora en adelante), se crea a partir de dos subredes lideradas por autores del sector privado y de la Universidad de Alcal&#225; de Henares (UAH). La subred principal (3.1) de este componente, est&#225; liderada por Jes&#250;s Contreras y Benjamins, pertenecientes a la empresa Intelligent Software Components, de Madrid, y se compone de autores del sector privado, la Universidad Aut&#243;noma de Barcelona, y algunas universidades extranjeras. Esta subred, a pesar de ser extensa, tan s&#243;lo se basa en dos trabajos; se puede destacar como tema de colaboraci&#243;n en ella la gesti&#243;n del conocimiento. Las subredes 3.1 y 3.2 se unen mediante un trabajo en colaboraci&#243;n con Sicilia, de la UAH. Justamente este autor lidera la subred 3.2, compuesta en su mayor&#237;a por autores de la UC3M, la UAH y universidades extranjeras que colaboran en torno a la gesti&#243;n de conocimiento y la web sem&#225;ntica. La colaboraci&#243;n observada entre estas dos subredes se caracteriza por integrar autores procedentes de m&#250;ltiples instituciones que colaboran en torno a un determinado campo de investigaci&#243;n, diferenci&#225;ndose as&#237; del resto de subredes analizadas, entre las que destaca una mayor colaboraci&#243;n, debida posiblemente a la proximidad institucional y territorial, y que conforman, por tanto, una red o componente tem&#225;tico.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 4 est&#225; formado por una sola subred (4.1), con Llorens&#8211;Morillo, de la UC3M, a la cabeza. Los autores que la conforman pertenecen esencialmente al &#225;rea de inform&#225;tica y provienen b&#225;sicamente de la UC3M. Sus frentes de colaboraci&#243;n son la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n, la clasificaci&#243;n e indexaci&#243;n automatizada, ontolog&#237;as y tesauros.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 5 se constituye a partir de dos subredes lideradas por un autor del Instituto de Historia de la Ciencia y Documentaci&#243;n (IHCD) y otro de la UNEX. La subred 5.1 est&#225; encabezada por Aleixandre&#8211;Benavent y la conforman b&#225;sicamente autores del IHCD y de Hospitales Universitarios de Valencia. Sus trabajos en colaboraci&#243;n tratan sobre el an&#225;lisis bibliom&#233;trico de revistas m&#233;dicas en Espa&#241;a. La subred 5.1 se une a la 5.2 mediante la colaboraci&#243;n entre Arroyo&#8211;Alonso, de la Universidad de Valencia, con Gil&#8211;Leiva, de la Universidad de Murcia, y Pulgar&#237;n de la UNEX. Justamente este &#250;ltimo autor es el m&#225;s visible de la subred 5.2, centrada en el an&#225;lisis bibliom&#233;trico. Este componente es una red tem&#225;tica que integra autores procedentes de Valencia y Extremadura en torno a la bibliometr&#237;a.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 6 est&#225; constituido por dos subredes lideradas por autores del CINDOC. La subred 6.1 est&#225; integrada por autores pertenecientes al grupo de investigaci&#243;n de Cibermetr&#237;a del CINDOC y algunos autores afiliados a instituciones holandesas. Esta subred est&#225; dirigida por Aguillo, y sus principales frentes de colaboraci&#243;n son la webmetr&#237;a y el an&#225;lisis de redes sociales. La subred 6.2 est&#225; canalizada por Plaza&#8211;G&#243;mez y la componen autores del CINDOC, del Instituto de Gesti&#243;n de la Innovaci&#243;n y del Conocimiento (INGENIO) adscrito al CINDOC, y a la Universidad Polit&#233;cnica de Valencia. Estos autores colaboran en el an&#225;lisis de la producci&#243;n cient&#237;fica y de patentes a nivel nacional. Ambas subredes se unen mediante dos colaboraciones: una entre Granadino con Plaza G&#243;mez y Vidal, del CINDOC, y otra entre Granadino con Plaza G&#243;mez y Albert, que tambi&#233;n pertenecen a la misma instituci&#243;n. El componente 6 es una red institucional, integrada fundamentalmente por investigadores del CINDOC que colaboran en torno a estudios de webometr&#237;a y bibliometr&#237;a.</i> &#91;9&#93;.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">En el componente 7 se encuentra Pablo de la Fuente, de la Universidad de Valladolid (UVA), y sus autores pertenecen al Departamento de Inform&#225;tica de la UVA. Sus principales frentes de colaboraci&#243;n son la compresi&#243;n y recuperaci&#243;n de documentos estructurados, indexaci&#243;n de informaci&#243;n e interfaces de usuario. El componente 8 se establece a partir de una subred de autores del Grupo de Ingenier&#237;a de Software de la Universidad de M&#225;laga (GISUM) y dos autores de Singapur. La encabeza Javier L&#243;pez y su principal tema de colaboraci&#243;n es la seguridad de la informaci&#243;n.</i> &#91;9&#93;.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El componente 9 es una subred integrada b&#225;sicamente por autores del Grupo de Tecnolog&#237;as de la Informaci&#243;n (GTI), del Departamento de Ingenier&#237;a Telem&#225;tica de la Universidad de Vigo. Esta subred se origina en dos trabajos en colaboraci&#243;n que arrojan como autor m&#225;s representativo a Gonz&#225;lez&#8211;Casta&#241;o, y sus trabajos tratan sobre la aplicaci&#243;n de las nuevas tecnolog&#237;as en la educaci&#243;n.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Los siguientes componentes representan al autor o autores que tienen tres o m&#225;s trabajos en colaboraci&#243;n. Se trata de redes de colaboraciones reducidas y perif&#233;ricas. Al componente 10 le da origen Herrera&#8211;Viedma, del Departamento de Ciencias de la Computaci&#243;n de la UGR. En este componente colaboran b&#225;sicamente autores afiliados a los Departamentos de Ciencias de la Computaci&#243;n y Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n de la UGR. Tiene como principal frente de colaboraci&#243;n la utilizaci&#243;n de m&#233;todos difusos para la evaluaci&#243;n y recuperaci&#243;n de informaci&#243;n. El componente 11 est&#225; liderado por Gil&#8211;Urdiciain, de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), y est&#225; compuesto por autores de la (UCM) y del CINDOC. Sus frentes de colaboraci&#243;n son diversos y destacan la evaluaci&#243;n cualitativa de res&#250;menes, bases de datos y blogs. El componente 12 fue iniciado por Calero y lo integran b&#225;sicamente autores de la Universidad de Castilla la Mancha. Su frente de colaboraci&#243;n es el modelo de calidad web. El componente 13 est&#225; liderado por Moscoso,, de la UAH y lo integran autores de la UAH y de la UC3M. Su colaboraci&#243;n gira en torno a los estudios de los OPACs en Espa&#241;a. El l&#237;der del componente 14 es M&#233;ndez Rodr&#237;guez, de la UC3M, al igual que los autores que integran el componente, y su colaboraci&#243;n gira en torno a la web sem&#225;ntica. El componente 15 est&#225; liderado por tres autores del Departamento de Construcci&#243;n e Ingenier&#237;a de la Universidad de Oviedo que tienen como frente de colaboraci&#243;n la ense&#241;anza del dise&#241;o asistido por ordenador (CAD). El componente 16 lo inicia Fern&#225;ndez&#8211;Cano y lo integran autores de la Facultad de Educaci&#243;n de la UGR. Su colaboraci&#243;n se centra en estudios cienciom&#233;tricos sobre la investigaci&#243;n espa&#241;ola en educaci&#243;n. El componente 17 fue creado por Codina y autores del grupo de investigaci&#243;n DigiDoc de la Universidad Pompeu Fabra, que colaboran en torno a la web sem&#225;ntica y software de acceso abierto. El componente 18 est&#225; compuesto por Flavi&#225;n y autores de la Facultad de Ciencias Econ&#243;micas y Empresariales de la Universidad de Zaragoza, que colaboran en la seguridad y protecci&#243;n de datos electr&#243;nicos. El componente 19 lo conforma un peque&#241;o grupo de autores del Departamento de F&#237;sica de la UAH, destacando Juan Campanario y Lidia Gonz&#225;lez. Su frente de colaboraci&#243;n se encuentra en el estudio del &#237;ndice de impacto de las revistas cient&#237;ficas. El componente 20 es una triada que tuvo su origen en una alta colaboraci&#243;n entre Mart&#237;n&#8211;Sempere, Rey&#8211;Rocha y Garz&#243;n&#8211;Garc&#237;a, del CINDOC, que tienen como frente de colaboraci&#243;n el an&#225;lisis en la producci&#243;n de la investigaci&#243;n nacional en Geolog&#237;a. Finalmente, el componente 21 tambi&#233;n es una triada que integra a Luis Campos, Fern&#225;ndez&#8211;Luna y Huete, del grupo de investigaci&#243;n de Tratamiento de la Incertidumbre en Inteligencia Artificial (UTAI) de la UGR, y que tienen como frente de colaboraci&#243;n las redes bayesianas y la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n.</i>.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">A ra&#237;z del an&#225;lisis pormenorizado de las subredes, se observa que la producci&#243;n de la mayor&#237;a de las comunidades de investigadores es baja. De las 28 subredes 18 se han creado a partir de entre 3 y 6 trabajos en colaboraci&#243;n, en un periodo de nueve a&#241;os. En cuanto a los frentes que atraen una mayor colaboraci&#243;n, se centran en la producci&#243;n y evaluaci&#243;n cient&#237;fica, seguidos de la recuperaci&#243;n de la informaci&#243;n, la web sem&#225;ntica, y la ense&#241;anza. Sin embargo, debido a la heterogeneidad en los frentes de colaboraci&#243;n producidos por algunas subredes, se puede observar que la producci&#243;n de ciertas comunidades de investigadores carece de frentes de colaboraci&#243;n o l&#237;neas de investigaci&#243;n claras y consolidadas en el tiempo. Un an&#225;lisis din&#225;mico permitir&#237;a establecer si existe correlaci&#243;n entre la consolidaci&#243;n de los frentes de investigaci&#243;n y el tiempo productivo de los autores.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Entre las instituciones que dan origen a un mayor n&#250;mero de subredes destacan la UGR, el CINDOC, la UC3M y la UHA. Tambi&#233;n se observan una serie de subredes iniciadas b&#225;sicamente por instituciones relacionadas directamente con la inform&#225;tica. La colaboraci&#243;n entre las distintas subredes da lugar a componentes de tipo institucional y territorial.</font></font></p>      <p>&nbsp;</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana"><b><font size="3">4. Conclusiones</font></b></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">El aporte principal de este trabajo radica en la presentaci&#243;n de una metodolog&#237;a para la representaci&#243;n y an&#225;lisis de la estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica, no s&#243;lo aplicable al &#225;rea de la Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n, sino a cualquier &#225;rea o dominio cient&#237;fico.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Mediante la utilizaci&#243;n de medidas de similaridad, t&#233;cnicas de an&#225;lisis de redes sociales y an&#225;lisis de frecuencia de t&#233;rminos, se ha identificado, representado y analizado la estructura principal de la red de colaboraci&#243;n cient&#237;fica de los autores de Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n recogidos en la base de datos Scopus en el periodo 1999&#8211;2007.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">De los 760 coautores, tan s&#243;lo 74 (10&#37;) tienen tres o m&#225;s trabajos en colaboraci&#243;n. Mediante la centralidad global se identifican 215 coautores repartidos en 21 componentes que conforman la estructura principal de la red. Los componentes principales y consolidados son los 3 primeros, que logran integrar el 50&#37; de autores representados. En cuanto a las comunidades de colaboraci&#243;n, se identifican 28 subredes, entre las que es notoria la reducida cooperaci&#243;n, ya que s&#243;lo 5 de los 21 componentes son capaces de unir dos subredes de investigadores distintas. Mientras que la correlaci&#243;n positiva indica que los autores m&#225;s productivos tienen una mayor capacidad de colaboraci&#243;n, la correlaci&#243;n negativa indica la relaci&#243;n inversamente proporcional entre la producci&#243;n y la distancia con el resto de los actores.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Entre los frentes de colaboraci&#243;n m&#225;s importantes destacan: los estudios a nivel nacional sobre recuperaci&#243;n y gesti&#243;n de informaci&#243;n, la documentaci&#243;n, la evaluaci&#243;n de la producci&#243;n cient&#237;fica, los sistemas de informaci&#243;n, la ense&#241;anza electr&#243;nica, y la biblioteca, que ocupa unos de los &#250;ltimos puestos. Se puede afirmar que la producci&#243;n internacional est&#225; procede del sector investigador acad&#233;mico. Con respecto a las subredes, el frente que suscita una mayor colaboraci&#243;n es la producci&#243;n y evaluaci&#243;n de la comunicaci&#243;n cient&#237;fica, seguida de la recuperaci&#243;n de informaci&#243;n. Las instituciones que dan lugar a un mayor n&#250;mero de subredes son la UGR, el CINDOC, la UC3M y la UHA. La uni&#243;n de estas subredes crea principalmente componentes de tipo institucional y territorial, donde se observa que un factor importante en la colaboraci&#243;n en la Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n espa&#241;ola es la proximidad geogr&#225;fica e institucional entre los colaboradores. El componente con mayor grado de colaboraci&#243;n de toda la red es el 1. originado en tres subredes de la UGR. Integra al 23&#37; de los autores representados, entre los que destacan el autor principal de la red y cinco de las siete parejas m&#225;s productivas. El componente 2 es el segundo en importancia en toda la red. Se constituye a partir de la colaboraci&#243;n de dos subredes del CINDOC y una de la UC3M. Integra el 17&#37; de los autores, entre los que se encuentra una de las parejas m&#225;s productivas de la red. Por todo ello, estos dos componentes se pueden considerar como las dos redes m&#225;s relevantes e influyentes.</font></font></p>      <p><font face="Verdana"><font size="2">Los resultados que aqu&#237; aparecen no son m&#225;s que una imagen est&#225;tica de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica a nivel micro. Sin embargo, la colaboraci&#243;n cient&#237;fica cambia a lo largo del tiempo, y eso no lo reflejan este tipo de investigaciones. Por ello, nuestro pr&#243;ximo objetivo es representar la evoluci&#243;n de la estructura de la colaboraci&#243;n cient&#237;fica en la misma &#225;rea y base de datos a lo largo del tiempo.</font></font></p>        <p>&nbsp;</p>        <p><font face="Verdana"><b><font size="3">Referencias bibliogr&#225;ficas</font></b></font></p>      <!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">1. BARABASI, A.L., et al. 2002. Evolution of the social network of scientific collaborations. <i>Physica A: Statistical Mechanics and its Applications</i>, vol. 311, no. 3&#8211;4, p. 590&#8211;614.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000091&pid=S0120-0976201000010000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">2. BATAGELJ, V., and MRVAR, A. 2010. Pajek 1.26: <i>package for large network analysis</i> &#91;en l&#237;nea&#93; &#91;citado marzo 12, 2010&#93;. Disponible en: <a href="http://pajek.imfm.si" target="&#95;blank"> http://pajek.imfm.si</a></font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000092&pid=S0120-0976201000010000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">3. BILGIC, M. et al. 2006. D&#8211;Dupe 2.0: <i>a novel tool for interactive data deduplication and integration</i>. &#91;en l&#237;nea&#93;. citado marzo 12, 2010&#93; Disponible en:<a href="http://www.cs.umd.edu/projects/linqs/ddupe/index.htm." target="&#95;blank"> http://www.cs.umd.edu/projects/linqs/ddupe/index.htm.</a></font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S0120-0976201000010000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">4. BORGATTI, S.P., EVERETT, M.G., and FREEMAN, L.C. 2002. <i>UCINET 6 for Windows: software for social networks analysis</i>. Harvard: Analytic Technologies.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000094&pid=S0120-0976201000010000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">5. CANO, V. 1999. Bibliometric overview of library and information science research in Spain. <i>Journal of the American Society for Information Science</i>, vol. 50, no. 8, p. 675&#8211;680.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000095&pid=S0120-0976201000010000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">6. DELGADO LL&#211;PEZ&#8211;C&#211;ZAR, E. 2002. La investigaci&#243;n en Biblioteconom&#237;a y Documentaci&#243;n. Gij&#243;n: Trea</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S0120-0976201000010000400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">7. ELSEVIER 2005. Scopus. &#91;en l&#237;nea&#93; Amsterdam: Elsevier, 2005 &#91;citado marzo 12, 2010&#93; Disponible en:<a href="http://www.scopus.com" target="&#95;blank"> http://www.scopus.com</a></font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S0120-0976201000010000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">8. FREEMAN, L.C. 1977. A set of measures of centrality based on betweeness. <i>Sociometry</i>, vol. 40, no. 1, p. 35&#8211;41.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S0120-0976201000010000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">9. FREEMAN, L.C. 1979. Centrality in social networks: conceptual clarification. Social Networks, vol. 1, no. 3, p. 215&#8211;239.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S0120-0976201000010000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">10. GL&#196;NZEL, W., and SCHUBERT, A. 2004. Analyzing scientific networks through co&#8211;authorship. In: MOED, H., GL&#196;NZEL, W. and SCHMOCH, U., eds. <i>Handbook of quantitative science and technology research</i>. The Netherlands: Kluwer Academic Publishers.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S0120-0976201000010000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">11. GRANOVETTER, M.S. 1973. The strength of weak ties. <i>American Journal of Sociology</i>, vol. 78, no. 6, p. 1360&#8211;1380.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S0120-0976201000010000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">12. HOU, H.; KRETSCHMER, H., and LIU, Z. 2008. The structure of scientific collaboration networks in Scientometrics. <i>Scientometrics</i>, vol. 75, no. 2, p. 189&#8211;202.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S0120-0976201000010000400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">13. J&#196;RVELIN, K., and VAKKARI, P. 1993. The evolution of library and information science 1965&#8211;1985: a content analysis of journal articles. <i>Information Processing and Management</i>, vol. 29, no. 1, p. 129&#8211;144.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000103&pid=S0120-0976201000010000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">14. KAMADA, T. and KAWAI, S. 1989. An algorithm for drawing general undirected graphs. <i>Information Processing Letters</i>, vol. 31, no. 1, p. 7&#8211;15.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S0120-0976201000010000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">15. KRETSCHMER, H. 2004. Author productivity and geodesic distance in bibliographic co&#8211;authorship networks, and visibility on the Web. Scientometrics, vol. 60, no. 3, p. 409&#8211;420.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000105&pid=S0120-0976201000010000400015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">16. KRETSCHMER, H., and AGUILLO, I. F. 2004. Visibility of collaboration on the Web. <i>Scientometrics</i>, vol. 61, no. 3, p. 405&#8211;426.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000106&pid=S0120-0976201000010000400016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">17. MOYA&#8211;ANEGON, F. de, et al. 2007. Coverage analysis of Scopus: a journal metric approach. <i>Scientometrics</i>, vol. 73, no. 1, p. 53&#8211;78.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000107&pid=S0120-0976201000010000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">18. NEWMAN, M. 2004. Who is the best connected scientist?: a study of scientific coauthorship networks. In: Ben&#8211;Naim, E.; Frauenfelder, H. and Toroczkai Z. (eds.). <i>Complex networks. Part III Information Networks &#38; Social Networks</i>. Berlin: Springer, vol. 650, p. 337&#8211;370</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000108&pid=S0120-0976201000010000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">19. ORTEGA, L.L., y AGUILLO, I. F. 2007. La web acad&#233;mica espa&#241;ola en el contexto del espacio europeo de educaci&#243;n superior: estudio exploratorio. El <i>Profesional de la Informaci&#243;n</i>, vol. 16, no. 5, p. 417&#8211;425.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000109&pid=S0120-0976201000010000400019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">20. OTTE, E. and ROUSSEAU, R. 2002. Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences. Journal of Information Science, vol. 28, no. 6, p. 441&#8211;453.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000110&pid=S0120-0976201000010000400020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">21. 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Madrid: SCImago, 2007. &#91;citado marzo 12, 2010&#93; Disponible en:<a href="http://www.scimagojr.com." target="&#95;blank"> http://www.scimagojr.com.</a></font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000113&pid=S0120-0976201000010000400023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">24. SCOTT, J. 2000. <i>Social network analysis: a handbook</i>. Los Angeles: Sage.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S0120-0976201000010000400024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">25. VARGAS&#8211;QUESADA, B. and MOYA&#8211;ANEG&#211;N, F. 2007. <i>Visualizing the structure of science</i>. Berlin: Springer.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000115&pid=S0120-0976201000010000400025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">26.WASSERMAN, S. and FAUST, K. 1998. <i>Social network analysis: methods and applications</i>. Cambridge: Cambridge University Press.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S0120-0976201000010000400026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">27. WATT, R. J.C. 2004. <i>Concordance, text analysis and concordance software</i>.</font></font>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000117&pid=S0120-0976201000010000400027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><font face="Verdana"><font size="2">28. WHITE, H.D. and McCAIN, K.W. 1998. Visualizing a discipline: an author co&#8211;citation analysis of information science, 1972&#8211;1995. 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<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>      <p>&nbsp;</p> <b><font face="Verdana"><b><font size="3">Pie de p&#225;ginas</font></b></font></b>  <font face="Verdana"><font size="2">    <p>Art&#237;culo derivado de los proyectos de investigaci&#243;n realizados por el Grupo SCImago, Unidad Asociada del CSIC, en colaboraci&#243;n con Statistical Cybermetrics Research Group, School of Computing and Information Technology, University of Wolverhampton.</p></font></font>      <p>&nbsp;</p>     <p><font face="Verdana"><font size="3"><b>Anexo 1</b></font></font></p>      <p align="center"><a name="a1"></a><img src="/img/revistas/rib/v33n1/v33n1a04t06.png"></p>        ]]></body><back>
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