Formación aplicada en la realización de estudios profesionales cienciométricos y en el mapeo y análisis de redes científicas médicas.
Resumen
El documento es una guía de formación estructurada y aplicada, diseñada para superar la brecha educativa en la realización de estudios cienciométricos profesionales, con un enfoque específico en el mapeo y análisis de redes científicas médicas. La cienciometría se presenta como un enfoque clave para evaluar sistemáticamente la estructura del conocimiento, las tendencias y la colaboración, indispensable en los campos de la medicina, en rápida evolución. La guía propone un marco práctico de ocho pasos para el investigador, que comienza con una definición clara del objetivo de la investigación y el alcance temático. Los pasos cruciales incluyen la selección de fuentes de datos fiables, como Web of Science o Scopus, y la formulación de una estrategia de búsqueda precisa mediante operadores booleanos. Tras la recopilación y el refinamiento de los datos, el proceso se centra en la visualización y el análisis de redes. Para el análisis, se recomienda exportar registros completos a herramientas especializadas como VOSviewer, CiteSpace y Gephi. Estos programas se utilizan para generar mapas de redes de coautoría, cocitación y co-palabras, que revelan la estructura social, intelectual y conceptual de un campo. El documento enfatiza la importancia de la interpretación. Esta fase transforma las visualizaciones y métricas en información significativa, que se conecta con los objetivos de la investigación y permite detectar tendencias emergentes o lagunas de conocimiento. Además, la guía introduce la detección avanzada de sesgos e integridad, mediante IA para identificar anomalías como círculos de citas o patrones redundantes. Finalmente, el autor subraya la necesidad de informes claros, transparentes y reproducibles, que garanticen que los hallazgos sirvan como una herramienta estratégica y fiable para la toma de decisiones y la formulación de políticas científicas.
Descargas
Métricas
-
Resumen45
-
pdf64
-
pdf 64
Citas
• van Eck, N.J., Waltman, L. Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics 2010, 84, 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
• van Eck NJ, Waltman L. Visualizing bibliometric networks. In: Ding Y, Rousseau R, Wolfram D, editors. Measuring Scholarly Impact: Methods and Practice. Springer; 2014. p. 285-320.
• Waltman L, Van Eck NJ. A unified approach to mapping and clustering of bibliometric networks. Journal of Informetrics. 2010, 4(4), 629-635. https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.07.002
• Perianes Rodriguez A, Waltman L, Van Eck NJ. Constructing bibliometric networks: A comparison between full and fractional counting. Journal of Informetrics. 2016, 10(4), 1178-1195. https://doi.org/10.1016/j.joi.2016.10.006
• Oyewola, D.O., Dada, E.G. Exploring machine learning: a scientometrics approach using bibliometrix and VOSviewer. SN Appl. Sci. 2022, 4, 143. https://doi.org/10.1007/s42452-022-05027-7
• Chen C, Song M. Visualizing a field of research: A methodology of systematic scientometric reviews. PLoS ONE 2019, 14(10), e0223994. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0223994
• Baghini MS, Mohammadi M, Norouzkhani N. Usability Testing: A Bibliometric Analysis Based on WoS Data. Journal of Scientometric Research 2024, 13(1), 09-24. DOI:10.5530/jscires.13.1.2
• Dhiman P, Kaura A, Iwendi C, Mohan SK. A Scientometric Analysis of Deep Learning Approaches for Detecting Fake News. Electronics. 2023, 12(4), 948. https://doi.org/10.3390/electronics12040948
• Zhang Y, Xie X, Xu Q. ChatGPT in Medical Education: Bibliometric and Visual Analysis. JMIR Med Educ. 2025, 11:e72356. https://doi.org/10.2196/72356
Derechos de autor 2025 Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Las obras que se publican en esta revista están sujetas a los siguientes términos:
1. El Servicio de Publicaciones de la Universidad de Murcia (la editorial) conserva los derechos patrimoniales (copyright) de las obras publicadas y favorece y permite la reutilización de las mismas bajo la licencia de uso indicada en el punto 2.
© Servicio de Publicaciones, Universidad de Murcia
2. Las obras se publican bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0.
![]()
3. Condiciones de auto-archivo. Se permite y se anima a los autores a difundir electrónicamente las versiones preprint (versión antes de ser evaluada y enviada a la revista) y/o post-print (versión evaluada y aceptada para su publicación) de sus obras antes de su publicación, ya que favorece su circulación y difusión más temprana y con ello un posible aumento en su citación y alcance entre la comunidad académica.













