Resumen

RODRIGUEZ-BARCENAS, Gustavo. Método de algoritmo de clúster para el análisis del perfil de investigadores científicos. E-Ciencias de la Información [online]. 2022, vol.12, n.2, pp.103-127. ISSN 1659-4142.  http://dx.doi.org/10.15517/eci.v12i2.50456.

El aumento de la producción científica convierte en un desafío la tarea de identificar patrones y rasgos particulares que caractericen a los investigadores. Lograr establecer niveles de compatibilidad y similaridad entre actores en un contexto de investigación científica a partir de sus perfiles requiere de un proceso rápido y apropiado. El objetivo de este artículo es evaluar los niveles de similaridad, distancia euclidiana y compatibilidad entre vectores de investigadores, a partir de algoritmos de agrupamiento, escalamiento multidimensional, principios del modelo espacio-vectorial y atributos de sus perfiles científicos, considerando las terminologías que se abordan en su producción científica. Se utilizaron métodos teóricos y empíricos, incluyendo técnicas y herramientas de minería de texto. La aplicación del procedimiento en el Centro de Estudios de la Energía y Tecnología Avanzada de Cuba (CEETAM) y la Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC) en Ecuador, evidenció su efectividad. Como resultado se pudo identificar los profesionales con mayores niveles de coincidencia en áreas a fines y líneas de investigación, lo que propicia el establecimiento de Comunidades Colectivas de Conocimientos; se pudo demostrar que los métodos empleados pueden ser integrados a las TIC, resultando en la obtención de relaciones perceptuales entre los investigadores y expresando los grupos que se forman a partir de conglomerados de observaciones en cada subcategoría y dominios de conocimientos de los dos casos de estudio analizados.

Palabras clave : análisis de conglomerados; perfiles de usuario; modelo de espacio vectorial.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )