“Metarrevistas” de investigación, “revistas virtuales” y la recomendación “automática” de artículos

Dibujo20090514_Dave_Laslo_ photographed_by_Gordon_Gore_hairy_shockedHay demasiadas revistas de investigación como para que un científico pueda leer todos los artículos que se publican sobre su campo de investigación. Una solución son las “metarrevistas” o “revistas virtuales” que enlazan artículos sobre un tema determinado que aparecen en otras revistas. La utilidad de las metarrevistas es grande si su foco de atención es muy específico. Ejemplos son Virtual Journal of Biological Physics Research, Virtual Journal of Nanoscale Science & Technology, y hay algunos más. Los editores seleccionan los artículos que consideran que son interesantes enter los que hayan sido recientemente publicados en un conjunto de revistas y los enlazan en la propia. ¿Qué problema tienen estas revistas? Que no pueden ser citadas, sólo se puede citar a la fuente original. ¿Qué ventaja tienen? Si confiamos en la labor del editor, nos ahorraremos mucho trabajo. ¿Se puede confiar en la labor del editor o editores? Por ahora yo no creo que muchos confíen, pero tiempo al tiempo. Así nos lo recuerda Jack Sandweiss, “The Future of Scientific Publishing,” Physical Review Letters 102: Art. No. 190001, 2009 .

Sandweiss especula con la posibilidad de que algún día exista una herramienta software de asistencia a los investigadores que a partir de una descripción de sus intereses en investigación les seleccione los artículos recientemente publicados más importantes o interesantes en dicha línea de investigación, incluyendo preprints, artículos en congresos y tesis doctorales. Una herramienta basada en Google Scholar que utilice técnicas de Inteligencia Artificial para apoyar a los investigadores. La idea no es mala. De hecho, en la Universidad de Málaga ya se han desarrollado experiencias en este línea, aunque no para recomendar artículos de investigación sino programas de televisión (algo más prosaico pero similar, al fin y al cabo).

David Bueno Vallejo y su grupo de investigación han desarrollado un Recomendador de Programación de TV. Se trata de un “servicio web capaz de desarrollar una programación televisiva a la carta ajustada al perfil del usuario,” según sus dos artífices David Bueno y Javier Recuenco. “El sistema va aprendiendo de ti y cuanta más información le des, va mejorando las recomendaciones, enviando al usuario cada día un correo electrónico con las sugerencias para la jornada”, afirmó Bueno en la presentación del proyecto. Por cierto, acabo de comprobar el enlace oficial del sistema y no funciona. No sé si ya lo han eliminado o si ha cambiado. En cualquier caso, lo importante aquí es que la idea se puede extrapolar a otros contextos más allá de la “comercial” televisión.

Por cierto, no puedes dejar de visitar Sticker Shock ¿cuánto vale la subscripción a una revista internacional? Sin palabras.


4 Comentarios

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OmarOmar

“¿Qué problema tienen estas revistas? Que no pueden ser citadas, sólo se puede citar a la fuente original”

En que sentido es eso un problema?

álvaro cabezas

Eso con lo que especula Sandweiss no se llama RSS, por casualidad?

Si se quiere algo más “refinado” sitios de redes sociales científicas como Mendeley “prometen” un recommender de papers para científicos que “aprende” de tus lecturas y te propone otras de tu interés; un last.fm para científicos. Y otros sitios basados en juicios de expertos como Faculty of 1000 seleccionan los mejores papers en biología y en medicina.

Creo que hay bastantes herramientas (y más que habrá en breve) pero me parece que la mayoría de los investigadores las desconocen, como demuestra el escaso uso de la 2.0 por parte de los científicos.

Un saludo

Javier G. Recuenco

Saludos.

Gracias por el interés, de hecho estamos a punto de lanzar la versión beta del recomendador televisivo. Os haremos llegar una clave beta privada para que juguéis con ello. ¿Podríais darnos una persona de contacto?

Gracias por todo y un afectuoso saludo.

Javier G. Recuenco, Qtveo gestión

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