Aplicación de técnicas de inteligencia artificial para evaluar la producción científico-académica de investigadores de universidades públicas del noroeste argentino

Abstract

La evaluación de la producción científica o específicamente la evaluación de la productividad de un científico, ha sido desde que se iniciaran las publicaciones de los resultados de la investigación, una tarea nada sencilla. Los indicadores bibliométricos se encargan de contabilizar y representar en cierta medida cuan productivo es un investigador, contabilizando la cantidad de publicaciones y la cantidad de citas recibidas por estas. Pero para tener una imagen completa, es necesario agregar otro aspecto relacionado con el impacto y popularidad de estas publicaciones, para ello el uso de las redes sociales académicas enriquecen los indicadores bibliométricos dándoles un sentido mucho más amplio, por ejemplo: cantidad de veces que un contenido es descargado, comentado, compartido y leído entre tantos otros, alternativas altmetrics. Este proyecto plantea un estudio bibliométrico transversal a todas las Universidad públicas del Noroeste Argentino empleando herramientas y técnicas de recuperación y visualización de información, dos ramas de la inteligencia artificial que han tenido un gran desarrollo en la última década. Contar con un panorama de estos aspectos no solo reflejará la presencia y popularidad de las investigaciones realizadas por estos científicos, sino también sentará las bases para poder comparar el estado de cada una de las universidades.