El mapa científico cambia con la base: qué vemos y qué dejamos de ver

Un mapa bibliométrico distribuye autores, instituciones o conceptos en una imagen que parece ofrecer una visión del campo. Algunos nodos ocupan posiciones centrales; otros aparecen en los márgenes. Los colores sugieren comunidades y el tamaño de los elementos dirige la atención hacia determinadas contribuciones.

Antes de interpretar esa imagen conviene preguntar qué publicaciones pudieron llegar hasta ella. Entre la actividad científica y el mapa existe una secuencia de decisiones: la base consultada, la colección disponible, la estrategia de búsqueda, los filtros, la depuración y el procedimiento de análisis. Cada etapa interviene en la representación final.

Proponemos leer el mapa como una representación condicionada por su fuente y su construcción. Esto permite aprovechar sus hallazgos y examinar si las ausencias corresponden al campo investigado o al modo en que se lo hizo observable.

Tres preguntas que suelen confundirse

Una base puede incluir muchos documentos y disponer de información incompleta para algunos análisis. Por eso conviene separar tres preguntas: qué documentos contiene, qué información registra sobre ellos y qué relaciones logra identificar entre sus publicaciones.

La primera se refiere a cobertura documental. La segunda incluye campos como resumen, idioma, afiliación o identificadores de autor. La tercera concierne, por ejemplo, a los enlaces entre documentos citantes y citados. Visser et al. (2021) compararon cinco fuentes bibliográficas considerando tanto documentos como integridad y exactitud de enlaces de citación. Su enfoque muestra la necesidad de evaluar dimensiones diferentes de una misma fuente.

La consecuencia analítica es directa: una fuente puede ser adecuada para contar publicaciones de un corpus y presentar dificultades para estudiar sus temas mediante resúmenes o reconstruir sus vínculos de citación. Antes de elegirla hace falta precisar qué información exige la pregunta de investigación.

Las diferencias de cobertura tienen efectos observables

Mongeon y Paul-Hus (2016) compararon la cobertura de revistas de Web of Science y Scopus con el directorio Ulrich. Encontraron una representación desigual por áreas y lenguas, con una presencia relativa mayor de revistas en inglés y de determinados campos científicos frente a ciencias sociales, artes y humanidades.

Los autores advirtieron que esas diferencias podían afectar comparaciones entre campos, países e instituciones. El resultado corresponde a las colecciones y fechas de su estudio; no describe automáticamente la cobertura actual de ambas plataformas. Su contribución metodológica permanece: la composición de una base puede influir en las conclusiones que obtenemos de ella.

De esta evidencia se desprende una cautela para investigaciones sobre América Latina. Si un trabajo se propone describir la producción de una región, necesita examinar qué parte de sus idiomas, revistas y formatos de publicación queda efectivamente representada. La inclusión de fuentes adicionales debe responder a ese diagnóstico y a la pregunta planteada.

No toda diferencia entre dos búsquedas, sin embargo, demuestra una diferencia de cobertura. También puede surgir porque se consultaron campos distintos, se aplicaron filtros incompatibles o una plataforma interpretó de otra manera los operadores. Comparar fuentes exige revisar primero la equivalencia de las consultas.

Encontrar más citas no significa medir toda la influencia

Martín-Martín et al. (2021) compararon seis fuentes mediante las citas recibidas por 2,515 documentos muy citados, publicados en inglés en 2006 y distribuidos entre 252 categorías temáticas. Google Scholar recuperó el 88 % de las citas identificadas en el conjunto de fuentes.

Ese porcentaje debe interpretarse con su denominador: corresponde a las citas observadas en aquella comparación. El estudio no midió todas las citas existentes ni utilizó una muestra representativa de toda la producción científica. Sus resultados permiten conocer diferencias de recuperación en un corpus definido, sin convertir la amplitud observada en garantía universal de exhaustividad.

Para una investigación aplicada, esto exige distinguir dos decisiones. Una consiste en buscar la mayor cantidad posible de vínculos documentales pertinentes. Otra, en construir un corpus con tipos de documentos, períodos y criterios comparables. Una fuente amplia puede contribuir a la primera y requerir depuración adicional para la segunda.

Las comparaciones históricas también deben leerse como tales. Una plataforma incluida en un estudio anterior puede haberse transformado o dejado de operar. Sus resultados ayudan a comprender mecanismos de cobertura; la elección para un nuevo trabajo requiere comprobar las condiciones vigentes.

OpenAlex y la importancia de leer las condiciones del resultado

Culbert et al. (2025) compararon OpenAlex, Web of Science y Scopus. En un corpus depurado de aproximadamente 16.8 millones de publicaciones compartidas por las tres fuentes, encontraron cantidades promedio de referencias y niveles de cobertura interna comparables. También observaron diferencias en otros metadatos, como una menor disponibilidad de resúmenes en OpenAlex.

La delimitación del análisis es decisiva: el corpus compartido comprendía publicaciones de 2015 a 2022 identificadas mediante DOI y depuradas según el procedimiento de los autores. El resultado informa sobre esa intersección, no sobre una equivalencia completa de las tres bases. Los documentos sin DOI y otros registros fuera del corpus requieren evaluaciones adicionales.

Proponemos utilizar esta distinción al interpretar cualquier comparación: un buen desempeño en los documentos que dos fuentes comparten puede coexistir con diferencias importantes en sus conjuntos exclusivos. Examinar únicamente la intersección ayuda a comparar información sobre los mismos objetos; estudiar los conjuntos exclusivos ayuda a comprender qué incorpora cada fuente. Las dos preguntas aportan evidencia diferente.

El mismo campo puede producir mapas distintos

Imaginemos una investigación sobre educación superior y desarrollo territorial. Se construyen dos corpus con criterios de búsqueda conceptualmente equivalentes. Uno concentra artículos de determinadas revistas internacionales; el otro incorpora además publicaciones regionales y formatos adicionales.

Es un escenario hipotético. No presupone qué base produciría cada resultado.

En el primer corpus podrían adquirir mayor presencia términos asociados con innovación, transferencia y patentes. En el segundo podrían aparecer con mayor frecuencia extensión universitaria, desarrollo comunitario o consumo estudiantil. Si ocurriera, todavía habría que establecer qué explica el cambio: documentos adicionales, idiomas, disponibilidad de palabras clave o diferencias en la recuperación.

El mapa puede representar relaciones distintas. La coocurrencia vincula términos que aparecen juntos; la cocitación relaciona documentos citados conjuntamente; el acoplamiento bibliográfico conecta documentos que comparten referencias. Estas construcciones responden a información y propósitos diferentes. El trabajo de van Eck y Waltman (2010) sobre VOSviewer ofrece una base metodológica para comprender la representación de similitudes bibliométricas.

Por tanto, un mapa de palabras clave y otro de referencias compartidas no deberían interpretarse como representaciones equivalentes. Sus diferencias pueden provenir del objeto analítico elegido, aun cuando utilicen los mismos documentos.

Tampoco basta con comparar colores o posiciones. Para establecer si una conclusión cambia entre fuentes necesitamos examinar los elementos que ingresaron al análisis, sus relaciones y los parámetros utilizados. La imagen final ayuda a explorar resultados, pero no sustituye esa comprobación.

Una ausencia admite varias explicaciones

Supongamos que un tema ocupa una posición pequeña en el mapa. Podría tratarse de una línea con pocas publicaciones dentro del campo delimitado. También podría estar descrita mediante términos que la búsqueda no recuperó, aparecer en documentos excluidos por formato o carecer de los metadatos utilizados para construir la red.

Estas posibilidades llevan a afirmaciones de alcance distinto. «El tema aparece poco en este corpus» describe un resultado observado. «El tema ha sido poco investigado» exige evidencia adicional sobre la búsqueda y las fuentes. «El tema tiene escasa importancia» incorpora un juicio que la frecuencia documental, por sí sola, no resuelve.

El Manifiesto de Leiden plantea que los indicadores deben apoyar la evaluación cualitativa, considerar las diferencias entre campos y proteger la relevancia de la investigación local. Es una propuesta normativa para el uso responsable de métricas, no una demostración de que un indicador específico sea inválido en cualquier contexto (Hicks et al., 2015).

A partir de estos criterios, sostenemos que la baja visibilidad bibliométrica debe investigarse antes de interpretarse como ausencia de conocimiento. Esto resulta especialmente relevante cuando el análisis pretende orientar prioridades de investigación o valorar instituciones.

Cómo someter un mapa a una prueba de sensibilidad

Proponemos que el análisis no termine con la primera visualización. Cuando la conclusión depende de la fuente, conviene examinar su estabilidad ante decisiones razonables de construcción del corpus.

La comparación puede comenzar por identificar los documentos compartidos y exclusivos de cada fuente. Después corresponde revisar qué aportan los exclusivos: períodos, idiomas, tipos documentales, instituciones o temas. Finalmente, pueden reconstruirse los resultados principales utilizando criterios analíticos equivalentes y comprobar si cambia la interpretación.

La integración de bases tampoco debería consistir en sumar archivos sin revisar identidades. Dos registros pueden describir la misma publicación con títulos, fechas o identificadores distintos. Proponemos conservar la procedencia de cada registro, documentar las reglas de emparejamiento y revisar los casos ambiguos. Así puede examinarse qué parte del cambio procede de una ampliación documental y cuál de duplicados o diferencias de metadatos.

En una serie temporal, además, habría que evaluar si el aumento de publicaciones coincide con cambios de cobertura. Como posibilidad metodológica, una expansión de la indexación puede alterar la tendencia observada. Atribuir todo el crecimiento al desarrollo del campo requiere descartar o dimensionar esa explicación.

Este procedimiento de sensibilidad es una propuesta de trabajo para hacer evaluables las decisiones del análisis. Su extensión debe ajustarse al objetivo: una exploración inicial y una evaluación institucional con consecuencias presupuestarias requieren grados distintos de comprobación.

Qué debe acompañar a la imagen

Para que otra persona pueda interpretar el mapa, proponemos conservar la consulta completa, la fecha de extracción, la colección consultada, los filtros, los archivos originales y las reglas de depuración. También deben identificarse los campos analizados, los umbrales de inclusión y los parámetros que produjeron la red.

La explicación de los resultados debería señalar si las conclusiones se mantuvieron al cambiar de fuente o de especificación. Si no se realizó esa comprobación, corresponde delimitar el alcance al corpus efectivamente analizado.

Los estudios citados evalúan períodos, fuentes y subconjuntos distintos. Aquí no hemos ejecutado una comparación nueva entre bases ni calculado su cobertura actual para un tema específico. El artículo ofrece criterios sustentados en investigaciones verificables para diseñar e interpretar ese trabajo.

El mapa científico cambia con la base

Elegimos este título porque una visualización puede influir en lo que una institución reconoce como producción relevante, en los temas que considera emergentes y en las ausencias que identifica. Esas decisiones merecen conocer cómo se construyó la evidencia.

Nuestra posición es que un mapa gana valor cuando permite comprender tanto sus hallazgos como las condiciones que los hicieron visibles. Elegir una base supone adoptar una forma de observar el campo. Explicar esa elección, comprobar sus efectos y reconocer lo que deja fuera permite convertir la representación en una contribución científica defendible.