DOI:

https://doi.org/10.14483/22487638.17080

Publicado:

2022-10-01

Número:

Vol. 26 Núm. 74 (2022): Octubre - Diciembre

Sección:

Estudio de caso

Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años

Evaluation of the number of publications in computer science in South America in a period of 20 years.

Autores/as

Palabras clave:

scientometrics, statistics, computing, publications (en).

Palabras clave:

cienciometría, estadísticas, informática, publicaciones (es).

Biografía del autor/a

Luis Fernando Restrepo Betancur, Universidad de Antioquia

Estadístico, especialista en Estadística y Biomatemática. Docente titular Universidad de Antioquia. Medellín

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Restrepo Betancur, L. F. . (2022). Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años. Tecnura, 26(74), 149–164. https://doi.org/10.14483/22487638.17080

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Restrepo Betancur, L.F. 2022. Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años. Tecnura. 26, 74 (oct. 2022), 149–164. DOI:https://doi.org/10.14483/22487638.17080.

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Restrepo Betancur, L. F. . Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años. Tecnura 2022, 26, 149-164.

ABNT

RESTREPO BETANCUR, Luis Fernando. Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años. Tecnura, [S. l.], v. 26, n. 74, p. 149–164, 2022. DOI: 10.14483/22487638.17080. Disponível em: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/17080. Acesso em: 28 mar. 2024.

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Restrepo Betancur, Luis Fernando. 2022. «Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años». Tecnura 26 (74):149-64. https://doi.org/10.14483/22487638.17080.

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Restrepo Betancur, L. F. . (2022) «Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años», Tecnura, 26(74), pp. 149–164. doi: 10.14483/22487638.17080.

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L. F. . Restrepo Betancur, «Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años», Tecnura, vol. 26, n.º 74, pp. 149–164, oct. 2022.

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Restrepo Betancur, Luis Fernando. «Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años». Tecnura, vol. 26, n.º 74, octubre de 2022, pp. 149-64, doi:10.14483/22487638.17080.

Turabian

Restrepo Betancur, Luis Fernando. «Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años». Tecnura 26, no. 74 (octubre 1, 2022): 149–164. Accedido marzo 28, 2024. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/17080.

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Restrepo Betancur LF. Evaluación del número de publicaciones en ciencias de la computación en Suramérica en un periodo de veinte años. Tecnura [Internet]. 1 de octubre de 2022 [citado 28 de marzo de 2024];26(74):149-64. Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/Tecnura/article/view/17080

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Recibido: 3 de enero de 2022; Aceptado: 4 de julio de 2022

Resumen

Contexto:

La presente investigación se relaciona con el número de publicaciones y citaciones en ciencia computacional en Suramérica en los últimos veinte años. La medición de la producción científica es de gran impacto a fin de evaluar la producción de un país, al igual que los grupos de investigación, autores y centros universitarios entre otros aspectos.

Método:

La investigación se clasifica en descriptiva comparativa de tipo longitudinal. La información se recopiló de la plataforma SCImago Journal & Country Rank, donde las variables evaluadas corresponden a los diferentes temas relacionados con el área de la ciencia computacional. El procesamiento estadístico de la información se realizó por medio de la técnica de clúster, análisis multivariado de la varianza (Manova), análisis Biplot por el método procrustes, complementado con la técnica no paramétrica de Spearman. Se empleó el paquete estadístico SAS University.

Resultados:

Brasil se diferencia estadísticamente respecto a las demás naciones del Cono Sur, en lo concerniente a la difusión científica en el área de las ciencias de la computación. Existe una relación directamente proporcional entre los diferentes temas evaluados; la mayor correlación entre naciones se dio entre Argentina, Brasil, Chile y Venezuela.

Conclusiones:

Brasil es el país de Suramérica con el mayor número de publicaciones y citaciones en las diferentes áreas de la ciencia de la computación, seguido de Argentina, Colombia y Chile, donde ciencias computacionales aplicadas tienen mayor impacto y la interacción persona ordenador es la de menor representación.

Palabras clave:

cienciometría, estadísticas, informática, publicaciones.

ABSTRACT

Context:

The present research is related to the number of publications and citations in computational science in South America in the last twenty years. The measurement of scientific production is of great impact in order to evaluate the production of a country, as well research groups, authors and university centers, among other aspects.

Method:

The research is classified as a longitudinal descriptive comparative study. The information was collected from the SCImago Journal & Country Rank platform, where the variables evaluated correspond to the different topics related to the area of computer science. The statistical processing of the information was carried out by means of the cluster technique, multivariate analysis of variance (MANOVA), Biplot analysis by the Procrustes method, complemented with the nonparametric technique of Spearman. The SAS University statistical package was used.

Results:

Brazil is statistically different from the other nations of the southern part of the American continent in terms of scientific dissemination in the area of computer science. There is a directly proportional relationship between the different topics evaluated, the highest correlation between nations was between Argentina, Brazil, Chile and Venezuela.

Conclusions:

Brazil is the South American country with the highest number of publications and citations in the different areas of computer science, followed by Argentina, Colombia and Chile, where the topic with the highest impact corresponds to applied computational sciences and the lowest is related to human-computer interaction.

Keywords:

scientometrics, statistics, computing, publications.

Introducción

Las publicaciones científicas recopilan el conocimiento generado por investigadores de diferentes regiones del mundo, lo cual incrementa la interacción entre grupos académicos y el desarrollo de las diferentes naciones (Pire, 2015).

El número de artículos que se publican por las diferentes revistas de carácter científico que son archivados en sus bases de datos posibilita que los investigadores en cienciometría empleen métodos estadísticos para evaluar la producción en un área determinada (Salas et al., 2018). El análisis bibliométrico es una poderosa herramienta y ha sido validada en diversas áreas del conocimiento, con la cual se detectan similitudes, tendencias, variabilidad, diferencias, entre otros aspectos (Arduini y Zanfei, 2014). La ciencia estadística brinda grandes aportes para el desarrollo bibliométrico, desde el cual se puede medir la evolución en la producción de un tema a través del tiempo, gracias a métodos multivariados como: series de tiempo, análisis de regresión y correlación, estadística descriptiva e inferencial, entre una variedad de técnicas. También se puede evaluar el número de publicaciones, citas, autocitas, índice H, patentes, para así generar indicadores relacionados con el campo de la ciencia y la tecnología. De igual manera facilita la medición del desarrollo científico de las universidades, de los docentes, grupos de investigación y países, además de la observación de la dinámica de crecimiento de determinada área del conocimiento (Pineda, 2015).

El análisis de las publicaciones científicas fortalece evaluaciones cualitativas, a través del conocimiento de los investigadores (Urquhart y Dunn, 2013). La gran cantidad de información científica que se genera a nivel mundial aporta a la implementación de diversos programas informáticos al servicio de la comunidad investigativa, con el fin de interactuar y potencializar el desarrollo y la innovación en un campo determinado. El avance en las diferentes plataformas de investigación conduce a que cualquier persona con un conocimiento mínimo acceda a la información que se suministra. La automatización beneficia a los investigadores cuando estos implementan simulaciones por medio de modelos probabilísticos que conduzcan a la modelación y, por ende, a la toma de decisiones, para facilitar el avance científico (Michán, 2011). Existen fuentes bibliométricas como: ISI Web of Science (WoS) o Scopus, donde los investigadores elaboran mapas asociados con los autores, países, temas, citas, referencias, coautorías, entre otros (Cobo et al., 2011).

La cienciometría se clasifica en dos categorías: la pragmática, que está asociada a la evaluación de la calidad de las publicaciones y su impacto, y estudia la manera como se invierten y administran los recursos disponibles asociados con la investigación y su política. Por otro lado, el enfoque cognitivo evalúa cómo se hace la ciencia. Dentro de la cienciometría es de interés evaluar el número de citaciones, para determinar la calidad de los diferentes autores y su reconocimiento dentro del mundo científico. Las citas de un artículo generan índices, cumpliendo con una función social y cognitiva, la cual está relacionada con la interacción entre textos por medio de las citas. La cienciometría se clasifica dentro del campo de la sociología debido a que privilegia investigaciones empíricas asociadas a la ciencia, de igual forma cumple una función geopolítica que mide la realidad científica de una nación (Millan et al., 2017). Las citas clasifican de forma justa a las personas dedicadas a la ciencia, lo que se convierte en un estándar de calidad (Franceschini y Maisano, 2011).

El empleo de la cienciometría es inherente a todas las áreas del conocimiento, generan gráficos bidimensionales y a la vez establecen clústeres que ponderan a los autores, países o grupos de investigación, gracias al avance tecnológico en el campo de la computación existen paquetes especializados que se pueden implementar, con el fin de generar reportes asociados con el objeto de estudio. El paquete estadístico R tiene una función llamada “bibliometrix” que determina estadísticas avanzadas relacionadas con las publicaciones científicas (Aria y Cuccurullo, 2017).

La cienciometría, la bibliometría, las altmetrics, la minería de textos y la webmetría efectúan mediciones certeras de alto impacto científico (Gómez, 2018). La ciberinfraestructura está asociada a un entorno tecnológico-social que transmite y preserva las bases de datos, hilvanando conocimientos por medio de la recopilación de la información su gestión, procesamiento y visualización por medio de internet (Michán, 2011).

La medición de la producción científica se debe realizar con toda la exactitud requerida, ya que tiene implicaciones en la clasificación de los centros universitarios, investigadores, grupos investigativos y países, y tiene una implicación en la sociedad. La bibliometría está relacionada con analizar las revistas científicas al igual que los libros y los sistemas de comunicación vinculados con la información que se genera. La cienciometría se correlaciona con la evaluación por métodos estadísticos y sociométricos adscritos a la producción científica. La informetría se basa en los diferentes estudios derivados de la bibliometría y la cienciometría, por medio de la elaboración de modelos para medir el impacto de la información generada desde aplicativos como las técnicas multivariadas, las cuales determinan similitudes o disimilitudes en aspectos de interés; por otro lado, la informetría tiene que ver con la forma como se guardan los datos. La cibermetría comprende el estudio cuantitativo asociado con la elaboración y empleo de la información al igual que establece las estructuras existentes, adicionalmente se relaciona con las tecnologías de internet, desde aspectos asociados de carácter bibliométricos e informétricos (Tarrio et al., 2017).

El adelanto tecnológico ha impactado en grandes avances en diferentes áreas del conocimiento; en el caso concreto de la educación, los sistemas informáticos son vitales en la implementación de cursos virtuales, los cuales se pueden acceder desde cualquier parte del mundo. Adicionalmente, ha facilitado el entendimiento de diferentes áreas de la matemática, mediante la implementación de paquetes computacionales específicos en cada asignatura. El desarrollo computacional se correlaciona con procesar grandes bases de datos con el fin de brindar soluciones a los diferentes objetivos que se presenten (Padilla et al., 2022). Las bases de datos son fundamentales para acceder a la información de manera oportuna y evaluar el comportamiento estadístico de las diferentes variables que se tengan. Estas bases han evolucionado en el tiempo, y se han adaptado cada vez más a las necesidades de la sociedad (Rojas, 2018).

El acceso al conocimiento, uso y manejo de diferentes programas computacionales permite al estudiante avanzar en el conocimiento de un área específica, e interactuar de mejor forma con sus compañeros y con el docente que imparte la asignatura. Cada día se implementan nuevas estrategias pedagógicas asistidas por el uso de sistemas informáticos, lo que conduce a un mejor aprendizaje de los diferentes conceptos tratados en el aula, lo cual trae grandes ventajas en aspectos como la motivación, facilidad en el acceso al conocimiento, rapidez en la generación de actividades, comunicación eficaz, entre otros factores (Giovanny et al., 2021). En las últimas dos décadas la robótica ha impactado en el avance de la industria, lo que ha repercutido en la economía global y en la calidad de vida de los habitantes. Adicionalmente se han creado nuevas fuentes de empleo riesgos en el proceso de producción (Becerra, 2020).

El objetivo de la presente investigación es evaluar y comparar tanto el número de publicaciones como el de citas, en los últimos veinte años, en países de Suramérica, en el área de la computación.

Metodología

La investigación se clasifica en descriptiva comparativa de tipo longitudinal. La información se recopiló de la plataforma SCImago Journal & Country Rank, que corresponde a un portal de evaluación de revistas, adscritas a los diferentes países del mundo y se basa en la información contenida en la base de datos Scopus (Elsevier). Los datos corresponden al área de ciencia computacional que comprende inteligencia artificial, teoría computacional y matemática, gráficos por computadora y diseño asistido por computadora, redes computacionales y comunicación, ciencias computacionales aplicadas, visión por computadora y reconocimiento de patrones, hardware y arquitectura, interacción persona ordenador, sistemas de información, procesamiento de señales y software. Los datos corresponden al periodo 2000-2019 que es la fuente actual existente, con acceso marzo 18 de 2020. La información se recogió para cada país, año tras año, en cada tema citado. Las variables evaluadas fueron número de documentos, documentos citables, número de citas, número de autocitas, citaciones por documento.

Métodos estadísticos

Se emplearon las siguientes técnicas estadísticas: análisis de clúster, con el objetivo de clasificar a los diferentes países de Suramérica en cuanto a la producción científica publicada y citada; Manova, para contrastar diferencias entre naciones, teniendo en cuenta todas las variables objeto de estudio; análisis de correlación por el método no paramétrico de Spearman; análisis Biplot y análisis de pictograma a través del método de componentes principales, cuyo objetivo es establecer que temas priman. Se emplearon los paquetes estadísticos SAS University y R versión 3.6.1.

Resultados

El país de Suramérica con el mayor número de publicaciones en las diferentes áreas de la ciencia computacional es Brasil, seguido de Chile, Colombia y Argentina. La nación con menor participación fue Bolivia (tabla 1).

Tabla 1: Producción total de documentos por país y tema en Suramérica

Tema ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
T1 1248 18 10 825 1224 1603 651 59 316 136 386
T2 613 6 4194 818 543 89 3 40 89 134
T3 253 1 3253 267 365 69 13 44 69 64
T4 1536 27 14051 1524 1984 144 83 604 335 298
T5 3423 36 21703 4226 3429 1120 48 504 380 890
T6 561 2 5276 505 881 252 18 168 146 137
T7 602 4 5471 412 523 210 26 151 137 113
T8 357 4 4425 496 544 170 9 134 85 74
T9 948 25 9115 1138 1214 757 44 279 182 345
T10 925 4 5584 467 690 156 20 112 129 138
T11 2223 22 19 130 2126 1597 451 88 169 433 466
Comparación general entre países
Letra b e a b b c e d d d

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software. Letras distintas indican diferencia estadística significativa (p < 0,05). ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

Al contrastar el número promedio de publicaciones por tema, Brasil ocupó la primera posición, donde las ciencias computacionales aplicadas son las más difundidas; gráficos por computadora y diseño asistido por computadora son el componente menos publicado (tabla 2).

Tabla 2: Producción promedio anual por tema y país

Tema ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
T1 65 c 2 e 569 a 68 c 84 b 50 d 5 e 21 d 8 e 20 d
T2 34 c 2 e 220 a 43 b 29 c 8 d 3 e 4 e 5 e 7 d
T3 13 c 1 e 171 a 14 c 20 b 9 d 2 e 3 e 4 e 3 e
T4 80 c 3 f 780 a 80 c 110 b 110 b 6 f 46 d 18 e 16 e
T5 180 b 2 e 1142 a 222 b 180 b 66 c 4 e 28 d 20 d 47 c
T6 29 c 2 e 277 a 27 c 46 b 23 c 2 e 11 d 8 d 7 d
T7 33 b 4 d 303 a 23 b 29 b 19 b 3 d 14 c 9 c 7 c
T8 20 c 1 e 233 a 26 b 32 b 19 c 2 e 10 d 5 e 4 e
T9 50 b 2 d 480 a 60 b 64 b 58 b 3 d 19 c 10 c 18 c
T10 48 b 1 d 294 a 25 c 38 b 12 c 3 d 7 c 8 c 7 c
T11 117 b 2 f 1006 a 111 b 84 b 30 c 6 e 11 d 23 c 24 c

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software. Letras distintas indican diferencia estadística significativa entre naciones para cada uno de los temas tratados (p<0,05). ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

Se observa gran heterogeneidad en la producción científica traducida en publicaciones en cada uno de los temas evaluados, donde Perú presenta el mayor grado de heterocedasticidad (tabla 3).

Tabla 3: Coeficiente de variación por tema y país

Tema ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
T1 71,8 63,1 70,5 75,6 111,1 213,7 65,2 175,6 84,7 53,9
T2 48,7 38,4 57,6 67,0 81,9 101,0 0,0 104,7 70,0 54,8
T3 70,6 0,0 65,0 70,8 103,8 139,2 57,5 86,3 71,7 68,7
T4 111,4 103,3 85,4 97,4 116,9 174,9 137,5 171,3 86,2 70,5
T5 29,8 61,8 56,7 64,9 87,1 214,6 96,5 133,6 70,5 31,1
T6 61,4 0,0 63,6 74,1 102,5 148,1 51,1 155,8 72,5 51,8
T7 121,3 0,0 69,3 100,6 114,5 210,1 126,5 218,9 84,9 66,8
T8 75,0 0,0 79,3 81,2 89,6 121,7 36,5 143,3 99,3 51,9
T9 66,4 72,4 69,7 73,5 96,3 186,4 119,1 121,1 70,7 67,4
T10 103,0 43,3 70,8 81,0 98,8 139,5 74,0 104,9 80,3 49,6
T11 56,3 56,2 57,9 66,5 84,1 149,3 94,1 101,1 77,7 43,5

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software. ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

Al evaluar el número de documentos citados, se encontró a Brasil con los mejores resultados, con una diferencia estadística altamente significativa respecto a las demás naciones del sur del continente. Lo sigue Chile, Colombia y Argentina. Naciones como Bolivia y Paraguay se ubican en las últimas posiciones, como se puede apreciar en la tabla 4.

Tabla 4: Documentos citables por país y tema en Suramérica en el área de sistemas

Tema ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
T1 1215 17 10 576 1171 1570 643 55 313 133 385
T2 608 6 4100 794 537 89 3 40 86 133
T3 249 1 3167 259 363 68 13 39 68 63
T4 1514 27 13 793 1456 1970 1431 83 600 324 296
T5 3295 36 21 119 4093 3349 1107 48 496 361 874
T6 556 2 5194 493 873 250 18 166 145 134
T7 593 4 5318 397 520 209 26 149 133 133
T8 351 4 4341 484 541 165 9 132 83 72
T9 930 25 8938 1092 1203 749 44 276 178 339
T10 912 4 5497 457 684 154 20 110 127 136
T11 2171 21 18 582 2019 1573 436 88 168 424 464
Letra b f a b b c e d d d

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software. Letras distintas indican diferencia estadística significativa entre naciones (p < 0,05). ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

Los temas con el mayor número de citas corresponden a las ciencias computacionales aplicadas, seguido de software; los menos citados son interacción persona ordenador y gráficos por computadora y diseño asistido por computadora. Brasil registra una diferencia estadística respecto a los demás países evaluados (p < 0,05). Colombia, Chile y Argentina ocupan la segunda posición en lo referente al número de documentos citables (tabla 5).

Tabla 5: Número de citas por tema y país

Temas ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
T1 8789 28 63 418 9968 5665 827 162 395 1223 2376
T2 6726 19 33 502 7545 2628 289 5 163 1575 947
T3 2021 0 18 448 2283 2113 145 63 366 645 879
T4 4913 39 61 632 6932 3546 1636 209 542 1204 1814
T5 28 849 253 153 394 62 068 13 519 2369 215 1407 1997 5912
T6 4025 4 30 496 4639 5388 297 54 451 1666 573
T7 3736 9 34 180 3810 2439 495 132 191 562 717
T8 1485 2 16094 3878 1434 224 10 261 228 189
T9 4568 60 39729 10937 3324 875 73 727 627 1351
T10 5033 60 37934 3253 2283 609 42 364 452 1230
T11 18 066 137 137219 19650 10 308 1502 256 921 3429 4378
Letra b e a b b c e d c c

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software. Letras distintas indican diferencia estadística significativa entre naciones (p < 0,05). ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

El país de Suramérica con el mayor número de citas por documento es Chile y el menor es Bolivia (tabla 6). Se presenta diferencia significativa (p < 0,05) de Chile respecto a las demás naciones del Cono Sur.

Tabla 6: Número de citas por tema y país

Temas ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
T1 186 15 182 233 144 35 33 43 324 150
T2 252 10 250 238 381 76 2 50 396 131
T3 215 0 192 228 144 37 36 246 280 206
T4 136 24 119 145 71 72 89 25 98 168
T5 176 103 175 387 111 136 114 120 137 132
T6 166 4 162 255 157 20 26 98 437 86
T7 218 2 163 278 157 125 86 26 84 117
T8 138 2 108 236 62 22 9 52 76 57
T9 132 18 141 327 92 54 21 63 99 138
T10 175 34 192 238 86 143 13 71 88 155
T11 202 73 200 228 190 213 85 110 241 187
Letras c e b a c d e d b c

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software. Letras distintas indican diferencia estadística significativa entre naciones (p < 0,05). ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

El análisis multivariado de la varianza con base en todas las variables objeto de estudio, permitió detectar diferencias altamente significativas (p < 0,0001) entre las naciones de Suramérica, referente a las publicaciones en el área de las ciencias computacionales. La técnica canónica detectó diferencia entre Brasil respecto a los demás países evaluados en la presente investigación (tabla 7).

Tabla 7: Análisis multivariado de la varianza (Manova)

Prueba Valor F p
Wilks' Lambda 0,17 65,9 <0,0001
Análisis canónico
Argentina b Bolivia d Brasil a Chile b Colombia b
Ecuador c Paraguay d Perú c Uruguay c Venezuela c

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. Letras distintas indican diferencia estadística significativa (p < 0,05).

El análisis de correlación entre naciones muestra la mayor asociación en la producción científica asociada a sistemas entre Argentina, Brasil, Chile y Venezuela, donde la relación es directamente proporcional. La menor correlación se da entre Argentina y Paraguay, como se puede observar en la tabla 8.

Tabla 8: Análisis de correlación entre naciones de Suramérica

ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
ARG 1,0 0,90 0,94 0,90 0,87 0,58 0,52 0,74 0,81 0,95
BOL 1,0 0,83 0,88 0,82 0,54 0,68 0,76 0,73 0,81
BRA 1,0 0,83 0,90 0,69 0,90 0,86 0,87 0,92
CHI 1,0 0,91 0,60 0,70 0,76 0,79 0,89
COL 1,0 0,64 0,77 0,90 0,77 0,90
ECU 1,0 0,54 0,65 0,65 0,75
PAR 1,0 0,83 0,81 0,80
PER 1,0 0,78 0,75
URU 1,0 0,81
VEN 1,0

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. ARG: Argentina; BOL: Bolivia; BRA: Brasil; CHI: Chile; COL: Colombia; ECU: Ecuador; PAR: Paraguay; PER: Perú; URU: Uruguay; VEN: Venezuela.

El análisis de correlación entre los temas en el área de sistemas detecto una medición directa entre las variables evaluadas, donde la mayor asociación se dio entre T5 = ciencias computacionales aplicadas y T9 = sistemas de información (tabla 9).

Tabla 9: Correlación entre temas en el área de sistemas en Suramérica

T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11
T1 1,0 0,89 0,93 0,89 0,96 0,93 0,95 0,95 0,98 0,97 0,93
T2 1,0 0,91 0,84 0,93 0,84 0,85 0,85 0,91 0,93 0,97
T3 1,0 0,89 0,94 0,94 0,91 0,95 0,94 0,94 0,92
T4 1,0 0,85 0,93 0,92 0,92 0,88 0,87 0,85
T5 1,0 0,93 0,91 0,95 0,99 0,94 0,94
T6 1,0 0,98 0,98 0,95 0,94 0,88
T7 1,0 0,96 0,93 0,95 0,90
T8 1,0 0,96 0,92 0,86
T9 1,0 0,95 0,92
T10 1,0 0,97
T11 1,0

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software.

El análisis de clúster llevó a clasificar en cuatro grupos los países de Suramérica, en lo referente a la producción académica y citas en el área de sistemas. En el grupo 1 se ubica Brasil, como la nación con las estadísticas más destacadas; en el grupo 2 se encuentran Colombia, Argentina y Chile; en el grupo 3 están Paraguay y Bolivia, como las naciones con menor producción científica publicada en el área de sistemas. En el último clúster se ubican Ecuador, Perú, Venezuela y Uruguay (tabla 10).

Tabla 10: Análisis de clúster relacionado con el área de sistemas en Suramérica

Clúster 1 Clúster 2 Clúster 3 Clúster 4
Brasil Colombia Paraguay Ecuador
Argentina Bolivia Perú
Chile Venezuela
Uruguay

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank.

El análisis del pictograma por el método de las componentes principales definió para cada país los temas de mayor impacto en el número de publicaciones y citaciones en el área de sistemas. Para el caso de Argentina, los contenidos en T5 = ciencias computacionales aplicadas, T11 =software, T4 = redes computacionales y comunicación, T1 = inteligencia artificial son los que más priman. En Brasil: T5 = ciencias computacionales aplicadas, T11 =software, T4 = redes computacionales y comunicación, T1 = inteligencia artificial y T9 = sistemas de información. En Colombia priman los temas: T5 = ciencias computacionales aplicadas, T11 =software, T1 = inteligencia artificial y T9 = sistemas de información. En Chile: T5 = ciencias computacionales aplicadas, T11 =software, T4 = redes computacionales y comunicación. En general, el de mayor impacto en la inmensa mayoría de países de Suramérica es sobre las ciencias computacionales aplicadas (tabla 11).

Tabla 11: Pictograma asociado al análisis de componentes principales

Tema ARG BOL BRA CHI COL ECU PAR PER URU VEN
Componente 1
T1
T2
T3
T4
T5
T6
T7
T8
T9
T10
T11
Componente 2
T1
T2
T3
T4
T5
T6
T7
T8
T9
T10
T11

Nota: elaboración propia con base en la información de la plataforma SCImago Journal & Country Rank. T1: inteligencia artificial; T2: teoría computacional y matemática; T3: gráficos por computadora y diseño asistido por computadora; T4: redes computacionales y comunicación; T5: ciencias computacionales aplicadas; T6: visión por computadora y reconocimiento de patrones; T7: hardware y arquitectura; T8: interacción persona ordenador; T9: sistemas de información; T10: procesamiento de señales; T11: software.

Conclusiones

Brasil es el país de Sudamérica que mayor número de producción científica registra en el área de la ciencia computacional, seguido de Argentina, Colombia y Chile. Bolivia y Paraguay son las naciones con menor publicación de artículos. El número de publicaciones y citaciones que permiten ubicar a Brasil en el primer puesto en el Cono Sur, se puede explicar por tener esta nación el mayor número de ingenieros y científicos en el tema tratado en el presente artículo.

Los temas de mayor producción académica son: ciencias computacionales aplicadas y software. Los de menor cantidad de publicaciones son gráficos por computadora y diseño asistido por computadora, teoría computacional y matemática, e interacción persona/ordenador.

La mayor cantidad de citas son sobre ciencias computacionales aplicadas, software, redes computacionales y comunicación e inteligencia artificial. El menor número de citas se relaciona con interacción persona/ordenador, y gráficos por computadora y diseño asistido por computadora.

Existe heterogeneidad en todos los temas relacionados con las ciencias de la computación, donde el país con mayor heterocedasticidad es Ecuador.

Acknowledgements

Agradecimientos

Deseo agradecer a Nova Cecilia, por su constante compañía y a la Universidad de Antioquia Colombia, por el apoyo que de ella recibí para adelantar las diferentes actividades de investigación en que participo.

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La investigación se realizó con recursos propios.
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