[ES] El objetivo de este trabajo es explorar la aplicación de técnicas de análisis de redes sociales para la delimitación de áreas y disciplinas científicas. Las listas de encabezamientos de materias se consideran insuficientes y poco flexibles para describir las relaciones entre disciplinas científicas. La utilización del análisis de redes sociales para la recuperación de información en bases de datos multidisciplinares ha demostrado ser muy útil para representar la interdisciplinariedad existente entre áreas de conocimiento. El estudio pone de manifiesto que el método es válido y que puede ser una herramienta eficaz para el estudio de aquellas disciplinas científicas que presentan una gran interdisciplinariedad, como es el caso de la psicología. La aplicación de técnicas de análisis de redes al estudio de las áreas temáticas, no solamente nos ayuda a seleccionar aquellas otras disciplinas científicas que están muy relacionadas o las más pertinentes con nuestra área de interés, sino que también demuestra ser muy útil para detectar aquellas revistas relacionadas con nuestra área de interés y que al no estar incluidas en nuestra propia disciplina, fácilmente nos hubieran podido pasar desapercibidas por estar publicada en publicaciones recogidas en otras categorías temáticas. El uso de indicadores bibliométricos como atributos principales de los nodos en el análisis de redes también resulta muy adecuado para la identificación de posiciones de las diferentes disciplinas no solamente dentro de la red, sino también de las diferentes subredes temáticas lo que permite tener una visión más detallada no solamente de un área científica sino también de todas las disciplinas incluidas en la misma.

[EN] The objective of this project is to explore the application of analysis of social networks techniques to delineate scientific disciplines and areas. The lists of headings of the subjects are considered insufficient and not flexible enough to describe the relations between different scientific disciplines. The use of the analysis of social networks for the retrieval of information in multidisciplinary databases has been proved to be useful to represent the interdisciplinary existent among different knowledge areas. The study reveals that the method is valid and that it can be an effective tool for the study of those scientific disciplines that present a great interdisciplinary, such as psychology. The application of analysis of social networks techniques to the study of thematic areas, not only helps us to select those scientific disciplines that are related or the most pertinent inside our area of interest, but also proves to be very useful to detect those journals related with our area of interest; and since they are not included in our own discipline, could been easily be unnoticed or ignored since they are being published in publications gathering other thematic subjects. The use of bibliometric indicators as principal nodes attributes in the social networks is also very adequate for the identification of the different disciplines positions, not only in the network, but also in the different thematic subnets which allow us to have a much more detailed vision, not only of a single scientific area but also of all the disciplines included.

Comunicación resentada en el Congreso VSST’2010 celebrado en la Universidad de Toulouse, los dias 25-29 de octubre del 2010.

Peer reviewed