Mapeo científico de las publicaciones sobre investigación del somatotipo: Un análisis bibliométrico (1944–2023)
Resumen
El objetivo de este estudio fue mapear las tendencias globales de investigación sobre el somatotipo mediante un análisis bibliométrico. Se realizó un análisis bibliométrico de datos extraídos de la base de datos Scopus, identificando 2,438 estudios relevantes elaborados por 7,609 autores. Para analizar estos datos, se utilizaron VOSviewer y Biblioshiny para visualizar las tendencias de publicación, los autores clave, las instituciones, las revistas y las palabras clave. Los hallazgos principales mostraron un enfoque de investigación significativo en “Medicina” (39.6%) y “Profesiones de la Salud” (13.1%), con oportunidades interdisciplinarias emergentes en “Psicología” e “Ingeniería”. Entre los temas de investigación más destacados se encontraron “componentes del somatotipo”, “IMC” e “imagen corporal”, mientras que los estudios emergentes se centraron en modelos humanos en 3D y redes neuronales artificiales. A pesar de estos avances, la colaboración internacional sigue siendo limitada, principalmente entre países industrializados. El análisis también resaltó el papel crítico del somatotipo en las ciencias del deporte para optimizar el rendimiento de los atletas y la identificación de talentos. Además, nuevas tecnologías, como el escaneo 3D y el aprendizaje automático, prometen mejoras en la evaluación del somatotipo. Las investigaciones futuras deberían centrarse en aumentar la validez y la fiabilidad mediante la integración de tecnologías avanzadas y el fomento de la colaboración internacional para superar el aislamiento científico. En conclusión, la investigación sobre el somatotipo ha evolucionado significativamente, con esfuerzos concentrados en medicina y profesiones de la salud y una expansión de las colaboraciones interdisciplinarias. Este estudio proporciona información valiosa, destacando la necesidad de avances tecnológicos y una mayor colaboración global.
Descargas
-
Resumen26
-
PDF 54
Citas
1. Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
2. Aria, M., Cuccurullo, C., D’Aniello, L., Misuraca, M., & Spano, M. (2022). Thematic analysis as a new culturomic tool: The social media coverage on COVID-19 pandemic in Italy. Sustainability, 14(6), 1-22. https://doi.org/10.3390/su14063643
3. Aria, M., Misuraca, M., & Spano, M. (2020). Mapping the evolution of social research and data science on 30 years of social indicators research. Social Indicators Research, 149(3), 803–831. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02281-3
4. Baltadjiev, A. G. (2013). Somatotype characteristics of female patients with type 2 diabetes mellitus. Folia Medica (Plovdiv), 55(2), 64–69. https://doi.org/10.2478/folmed-2013-0007
5. Baranauskas, M., Kupčiūnaitė, I., Lieponienė, J., & Stukas, R. (2024). Dominant Somatotype Development in Relation to Body Composition and Dietary Macronutrient Intake among High-Performance Athletes in Water, Cycling and Combat Sports. Nutrients, 16(10), 1-20. https://doi.org/10.3390/nu16101493
6. Buffa, R., Lodde, M., Floris, G., Zaru, C., Putzu, P. F., & Marini, E. (2007). Somatotype in Alzheimer’s disease. Gerontology, 53(4), 200–204. https://doi.org/10.1159/000100486
7. Carter, J. E. L., & Heath, B. H. (1990). Somatotyping: Development and applications. Cambridge University Press.
8. Carter, J. E., Ackland, T. R., Kerr, D. A., & Stapff, A. (2005). Somatotype and size of elite female basketball players. Journal of Sports Sciences, 23(10), 1057–1063. https://doi.org/10.1080/02640410400023233
9. Chen, X., Lun, Y., Yan, J., Hao, T., & Weng, H. (2019). Discovering thematic change and evolution of utilizing social media for healthcare research. BMC Medical Informatics and Decision Making, 19, 40-197. https://doi.org/10.1186/s12911-019-0757-4
10. Chiu, C. Y., Ciems, R., Thelwell, M., Bullas, A., & Choppin, S. (2022). Estimating somatotype from a single-camera 3D body scanning system. European Journal of Sport Science, 22(9), 1204–1210. https://doi.org/10.1080/17461391.2021.1921041
11. Ciftci, R., & Kurtoglu, A. (2023). Examination of the Effect of Somatotype Profiles on Athletic Performance Indicators in Children Aged 48-72 Months. Cureus, 15(9), 1-10. https://doi.org/10.7759/cureus.45430
12. Çinarli, F. S., & Kafkas, M. E. (2019). The effect of somatotype characters on selected physical performance parameters. Physical Education of Students, 23(6), 279–287. https://doi.org/10.15561/20755279.2019.0602
13. Cobo, M. J., López-Herrera, A. G., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2011). An approach for detecting, quantifying, and visualizing the evolution of a research field: A practical application to the fuzzy sets theory field. Journal of Informetrics, 5(1), 146–166. https://doi.org/10.1016/j.joi.2010.10.002
14. Das, K., Mukherjee, K., Ganguli, S., Pal, S., & Bagchi, S. S. (2021). The association between somatotype and nutritional status: A cross-sectional study among the adult Sabar males of Purulia, West Bengal, India. International Journal of Anthropology and Ethnology, 5(1), 1-16. https://doi.org/10.1186/s41257-021-00046-5
15. Drywień, M., Frackiewicz, J., & Górnicka, M. (2016). Influence of the somatotype on intake of energy and nutrients in women. Anthropological Notebooks, 22(3), 147–157.
16. Gaurav, V., Singh, M., & Singh, S. (2010). Anthropometric characteristics, somatotyping and body composition of volleyball and basketball players. Journal of Physical Education and Sports Management, 1(2), 28–32.
17. Ghozali, D. A., Ridhallah, M. S., Shabrina, S., Nurhani, A. I. S., Hastami, Y., Rahayu, D., Aryoseto, L., Handayani, S., Munawaroh, S., Wiyono, N., et al. (2024). Differences in aerobic capacity and running speed across various somatotype structures and body fat compositions among professional football athletes in Indonesia. Folia Medica Indonesiana, 60(2), 103–110. https://doi.org/10.20473/fmi.v60i2.55757
18. Gutnik, B., Zuoza, A., Zuozienė, I., Alekrinskis, A., Nash, D., & Scherbina, S. (2015). Body physique and dominant somatotype in elite and low-profile athletes with different specializations. Medicina, 51(4), 247–252. https://doi.org/10.1016/j.medici.2015.07.003
19. Hermassi, S., Sellami, M., Fieseler, G., Bouhafs, E. G., Hayes, L. D., & Schwesig, R. (2020). Differences in body fat, body mass index, and physical performance of specific field tests in 10-to-12-year-old school-aged team handball players. Applied Sciences, 10(24), 1-12. https://doi.org/10.3390/app10249022
20. Jackson, A. S., Pollock, M. L., & Ward, A. (1980). Generalized equations for predicting body density of women. Medicine and Science in Sports and Exercise, 12(3), 175–181.
21. Janik, A., Ryszko, A., & Szafraniec, M. (2021). Exploring the social innovation research field based on a comprehensive bibliometric analysis. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(4), 1-28. https://doi.org/10.3390/joitmc7040226
22. Katzmarzyk, P. T., Malina, R. M., Song, T. M., & Bouchard, C. (1999). Physique, subcutaneous fat, adipose tissue distribution, and risk factors in the Québec Family Study. International Journal of Obesity and Related Metabolic Disorders, 23(5), 476–484. https://doi.org/10.1038/sj.ijo.0800844
23. Keys, A., Fidanza, F., Karvonen, M. J., Kimura, N., & Taylor, H. L. (2014). Indices of relative weight and obesity. International Journal of Epidemiology, 43(3), 655–665. https://doi.org/10.1093/ije/dyu058
24. Kolena, B., Šviríková, B., & Vondráková, M. (2024). From Strikers to Keepers: Somatotype of Football Players from Slovakia. Sports, 12(10), 1-12. https://doi.org/10.3390/sports12100271
25. Koleva, M., Nacheva, A., & Boev, M. (2000). Somatotype, nutrition, and obesity. Reviews on Environmental Health, 15(4), 389–398. https://doi.org/10.1515/REVEH.2000.15.4.389
26. Koleva, M., Nacheva, A., & Boev, M. (2002). Somatotype and disease prevalence in adults. Reviews on Environmental Health, 17(1), 65–84. https://doi.org/10.1515/reveh.2002.17.1.65
27. Lin, Z., & Li, N. (2023). Global Diversity of Authors, Editors, and Journal Ownership Across Subdisciplines of Psychology: Current State and Policy Implications. Perspectives on psychological science : a journal of the Association for Psychological Science, 18(2), 358–377. https://doi.org/10.1177/17456916221091831
28. Lindsay, J. E., And, C., Phillips, W. H., Carter, J. E., & Lindsay, W. H. P. (1969). Structural changes in exercising middle-aged males during a Z-year period. Journal of Applied Physiology, 27, 123–135.
29. Marta, C. C., Marinho, D. A., Barbosa, T. M., Carneiro, A. L., Izquierdo, M., & Marques, M. C. (2013). Effects of body fat and dominant somatotype on explosive strength and aerobic capacity trainability in prepubescent children. Journal of Strength and Conditioning Research, 27(12), 3233–3244. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000000252
30. Martínez-Mireles, X., Nava-González, E. J., López-Cabanillas Lomelí, M., Puente-Hernández, D. S., Gutiérrez-López, M., Lagunes-Carrasco, J. O., López-García, R., & Ramírez, E. (2025). The Shape of Success: A Scoping Review of Somatotype in Modern Elite Athletes Across Various Sports. Sports, 13(2), 1-19. https://doi.org/10.3390/sports13020038
31. Massidda, M., Toselli, S., Brasili, P., & Calò, C. M. (2013). Somatotype of elite Italian gymnasts. Collegium Antropologicum, 37(3), 853–857.
32. Newcombe, R. A., Hilliges, O., Molyneaux, D., Kim, D., Davison, A. J., Kohli, P., Shotton, J., Hodges, S., & Fitzgibbon, A. (2011, October 26–29). KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking. In Proceedings of the 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR 2011) (pp. 127–136). IEEE. https://doi.org/10.1109/ISMAR.2011.6092378
33. Ng, B. K., Hinton, B. J., Fan, B., Kanaya, A. M., & Shepherd, J. A. (2016). Clinical anthropometrics and body composition from 3D whole-body surface scans. European Journal of Clinical Nutrition, 70(11), 1265–1270. https://doi.org/10.1038/ejcn.2016.109
34. Noh, J. W., Kim, M. Y., Lee, L. K., Park, B. S., Yang, S. M., Jeon, H. J., Lee, W. D., Kim, J. H., Lee, J. U., & Kwak, T. Y. (2015). Somatotype and body composition analysis of Korean youth soccer players according to playing position for sports physiotherapy research. Journal of Physical Therapy Science, 27(4), 1013–1017.
35. Reilly, T., Williams, A. M., Nevill, A., & Franks, A. (2000). A multidisciplinary approach to talent identification in soccer. Journal of Sports Sciences, 18(9), 695–702. https://doi.org/10.1080/02640410050120078
36. Ryan-Stewart, H., Faulkner, J., & Jobson, S. (2018). The influence of somatotype on anaerobic performance. PloS one, 13(5), 1-11. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0197761
37. Sheldon, W. H., Lewis, N. D. C., & Tenney, A. (1969). Psychotic patterns and physical constitution. PJD Publications.
38. Thomas, J. R., & French, K. E. (1985). Gender differences across age in motor performance a meta-analysis. Psychological Bulletin, 98(2), 260–282.
39. Toy, Ş., Çiftçi, R., Şenol, D., Kizilay, F., & Ermiş, H. (2021). Comparison of the Effects of the Somatotype on the Physical Activity, Kinesiophobia, and Fatigue Levels of Obstructive Sleep Apnea Syndrome Patients and Healthy Individuals. Iranian Journal of Public Health, 50(5), 919–926. https://doi.org/10.18502/ijph.v50i5.6109
40. Ulubaba, H. E., Cinarli, F. S., Ciftci, R., & Ulutas, O. (2023). Investigation of Kidney Morphology and Somatotype Components in Early-Stage Kidney Patients. Sisli Etfal Hastanesi Tip Bulteni, 57(3), 353–358. https://doi.org/10.14744/SEMB.2023.08365
41. Valkov, J., Matev, T., & Hristov, I. (1996). Relationship between somatotype and some risk factors for ischemic heart disease. Folia Medica, 38(1), 17–21.
42. van der Zwaard, S., de Ruiter, C. J., Jaspers, R. T., & de Koning, J. J. (2019). Anthropometric Clusters of Competitive Cyclists and Their Sprint and Endurance Performance. Frontiers in Physiology, 10, 1-10. https://doi.org/10.3389/fphys.2019.01276
43. van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3
44. van Eck, N. J., & Waltman, L. (2014). Visualizing bibliometric networks. In Y. Ding, R. Rousseau, & D. Wolfram (Eds.), Measuring scholarly impact (pp. 285–320). Springer International Publishing.
45. van Eck, N. J., & Waltman, L. (2017). Citation-based clustering of publications using CitNetExplorer and VOSviewer. Scientometrics, 111(2), 1053–1070. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2300-7
46. Vucetić, V., Matković, B. R., & Sentija, D. (2008). Morphological differences of elite Croatian track-and-field athletes. Collegium Antropologicum, 32(3), 863–868.
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, 2013
2. Las obras se publican en la edición electrónica de la revista bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 España (texto legal). Se pueden copiar, usar, difundir, transmitir y exponer públicamente, siempre que: i) se cite la autoría y la fuente original de su publicación (revista, editorial y URL de la obra); ii) no se usen para fines comerciales; iii) se mencione la existencia y especificaciones de esta licencia de uso.
3. Condiciones de auto-archivo. Se permite y se anima a los autores a difundir electrónicamente las versiones pre-print (versión antes de ser evaluada) 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.

















