3 nuevas herramientas que debe probar para elaborar mapas literarios – Connected Papers, Inciteful y Litmaps

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15 abr 2021

Actualización Ago 2021 : Desde que escribí esto, ResearchRabbit ha salido a bolsa, ver mi reseña . ResearchRabbit ocupa aproximadamente el mismo espacio que Litmaps y es lo suficientemente bueno en mi opinión como para ser otro de mis favoritos que merece la pena probar.

Actualización Ago 2022 – Algunas de estas herramientas han pasado a ser freemium. Éstas están anotadas.

¿Cansado de introducir palabras clave y obtener miles de resultados y no saber por dónde empezar su revisión bibliográfica? ¿O de tener el problema contrario e introducir una palabra clave y obtener pocos resultados relevantes?

Está de suerte, estamos viendo el surgimiento de una nueva clase de herramientas innovadoras de mapeo de la revisión bibliográficaconstruidas a partir de metadatos y citas cada vez más abiertos junto con, posiblemente, algunas nuevas técnicas de aprendizaje automático (en particular, las que utilizan el aprendizaje automático sobre el texto completo para contextos de citas).

Rastreo tantos como una docena de herramientas de este tipo por ahí pero aquí enumero tres de las últimas y, en mi opinión, más hábiles herramientas que existen actualmente.

En orden aproximado de complejidad

  1. Documentos conectados – Sencilla pero potente herramienta de visualización de una sola vez utilizando un papel semilla (Modelo freemium)
  2. Incitante – Herramienta personalizable , utilice múltiples documentos semilla en un proceso iterativo
  3. Litmaps -Utiliza múltiples documentos semilla y mapas superpuestos, combinando la búsqueda con las relaciones de citas y la visualización (Modelo freemium)
  4. Menciones honoríficas –Conejo de investigación, CoCites(depreciado), Citación Gecko, VOSviewer, Cazador de citas + más
  5. Herramientas de contexto/sentimiento de citas – scite, Semantic Scholar

1. DOCUMENTOS RELACIONADOS – UNA HERRAMIENTA SENCILLA PERO POTENTE

Actualización: Desde agosto de 2022, necesitará una cuenta premium para generar más de 5 mapas. Esto podría ser demasiado restrictivo para algunos si utiliza la cuenta gratuita.

Mapa generado por Connected Papers – utilizando papel semilla – Capacidad de absorción: Una revisión, reconceptualización y ampliación

Documentos Conectados es una herramienta fácil de usar y potente que promete ayudarle a identificar rápidamente artículos similares con sólo un “Seed paper” (un artículo relevante) y más adelante le ayudará a detectar artículos seminales así como artículos de revisión.

Encuentre un “artículo semilla” e introdúzcalo en Papeles conectados, y automáticamente intentará generar para usted unos 25 artículos relevantes que sean similares al artículo introducido y ordenará los artículos en un gráfico dirigido de artículos con artículos similares colocados cerca con líneas de conexión. El tamaño del nodo representa el número de citas y el tono de color representa el año de publicación.

Actualización : Desde Ago 2022, Connected Papers tiene “gráficos multiorigen”.. Al principio sólo puede añadir un papel semilla. Pero una vez generado el gráfico, puede seguir añadiendo otros papeles semilla de uno en uno para perfeccionar el gráfico.

Nota importante: A diferencia de otras herramientas, ésta crea un gráfico de similitud, no un gráfico de citas, y las líneas de conexión (basadas en la métrica de similitud) no muestran necesariamente relaciones directas de citas.

El algoritmo utilizado para calcular la similitud se basa tanto en la Co-citación como en el Acoplamiento Bibliográfico. A diferencia de las herramientas que se basan sólo en las cocitaciones, esto garantiza que Connected Papers funcione incluso para artículos muy nuevos que no tienen muchas citas, ya que también se tiene en cuenta la similitud de las referencias (acoplamiento bibliográfico).

Los cálculos completos de la métrica de similitud no se han revelado públicamente, sin embargo, se ha mencionado que el algoritmo también intenta dar prioridad a los artículos que se encuentran más o menos en la misma “generación” de artículos, es decir, que no están demasiado alejados en años de publicación.

Algunos trabajos anteriores generados a partir del mapa conectado anterior

Así, una vez generado el gráfico de similitud de trabajos similares, puede hacer clic en el botón “Trabajos anteriores” o en el botón “Trabajos derivados” para ayudar a detectar los trabajos seminales o los trabajos de revisión/estudio, respectivamente.

La lógica es que si Papeles conectados identificó de hecho con éxito artículos similares sobre un tema, los artículos más citados por esos artículos podrían ser artículos previos importantes o artículos seminales. Del mismo modo, los artículos que citan muchos de estos artículos identificados podrían ser probablemente artículos de revisión y sabemos lo útiles que pueden ser los artículos de revisión (Véase 4 formas de encontrar artículos de revisión si necesita más)

Los tres grupos de documentos identificados pueden exportarse después a la mayoría de gestores de referencias como Zotero, EndNote, Mendeley.

Para cualquier documento identificado de interés puede hacer clic además en el botón “construir un gráfico” para convertirlo en el documento semilla y generar otro gráfico de similitud utilizándolo como documento semilla.

Sugerencia adicional : Si el papel que ha utilizado ha sido procesado por Connected Papers anteriormente, puede hacer clic en “Creado en xxxx (fecha)” y ver las versiones históricas del gráfico.

Historial de gráficos de este Mapa Conectado a partir del 12 de marzo de 2021

2. INCITEFUL – HERRAMIENTA PERSONALIZABLE, UTILICE VARIOS DOCUMENTOS DE PARTIDA EN UN PROCESO ITERATIVO

Mientras que Papeles conectados es una herramienta fácil de usar y sencilla que sólo necesita un documento semilla relevante, es posible que algunos usuarios deseen una herramienta que permita una mayor personalización. Por ejemplo, ¿qué pasaría si tuviera más de un documento relevante? ¿Podría aprovecharlo?

Aquí es donde la también nueva Incitante llega la herramienta

Aunque puede introducir un documento como documento semilla, la herramienta sugiere que funciona mejor si incluye al menos 5 documentos, que puede importar por lotes con un archivo BibTex.

Si sólo tiene un artículo, puede introducirlo, se generará una lista de “artículos similares” (véase más adelante) y podrá añadir algunos de ellos como artículos semilla adicionales.

Inciteful produce por defecto las siguientes listas de documentos

y estos resultados se pueden filtrado por palabras clave (Consulta booleana permitido más sujeto a Porter Stemming) y filtros de distancia (básicamente cuántas citas/saltos de referencia hay desde los artículos semilla) para buscar artículos relevantes que añadir como artículo semilla. O puede añadir directamente artículos semilla por título o DOI

Los filtros en Inciteful permiten filtros booleanos y archivadores de distancia o añadir directamente más artículos

El documentación proporciona muy buenos detalles sobre el funcionamiento del algo.

Comience aquí si es nuevo en los gráficos antes de ir a detalles sobre cómo se genera la red y qué métricas se utilizan para generar estas diferentes listas de artículos.

El autor de Incitante describe esta herramienta como una Papeles conectados. A diferencia de Papeles conectados, que es una herramienta de un solo uso, puede utilizar Inciteful de forma iterativa, añadiendo los documentos que encuentre a los documentos semilla y seguir viendo lo que sugiere.

De hecho, debajo de cada una de las categorías de documentos que sugiere (por ejemplo, Documentos similares, Documentos más importantes en el gráfico) hay un pequeño botón SQL que al pulsarlo le muestra la consulta SQL exacta que se utiliza para generar los documentos. ¡Incluso puede realizar algunas personalizaciones en la consulta SQL!

Haga clic en el botón SQL para cambiar los criterios de varias listas de documentos sugeridos
Consulta SQL para una lista de ponencias

Puede jugar con el funcionamiento del algo modificando la consulta SQL, para más detalles consulte la página Esquema de la base de datos sobre qué tablas y campos están disponibles.

3. LITMAPS – COMBINACIÓN DE BÚSQUEDA CON RELACIONES DE CITAS Y VISUALIZACIÓN

Tan agradable como Incitante es posible que note que carece de visualizaciones.

A partir de junio de 2023, ahora tiene visualizaciones

¿Y si quiere una herramienta que pueda hacer una construcción iterativa y una visualización de los documentos que ha encontrado? Entonces puede probar Litmaps que crean mapas de su bibliografía de forma iterativa.

EMPEZAR EL MAPA DESDE CERO

Litmaps ofrece múltiples formas de empezar. Usted puede

  • Importar documentos utilizando el formato bibtex que puede exportar desde la mayoría de gestores de referencias como Zotero, EndNote, Mendeley (similar a Inciteful)
  • Importar documentos desde un perfil ORCID
  • Hacer una búsqueda por palabra clave de los documentos indexados en Litmaps y seleccione los papeles que desee
  • “Construir a partir de un papel semilla” – Esto es similar a Papeles conectados donde se introduce un artículo semilla y se sugieren artículos a añadir basados en “artículos altamente conectados de la literatura adyacente”.

No hay detalles sobre cómo funcionan exactamente los “artículos altamente conectados de la literatura adyacente”, pero la versión anterior habla de un radar de sugerencias que utiliza un

“2º búsqueda en la red de citas a partir de los artículos de su proyecto. Esto significa que buscamos en la red de citas los artículos conectados a su gráfico de proyecto por referencias y citas. Estos son los resultados de la 1º búsqueda de citas. A continuación, vamos un paso más allá y encontramos todos los artículos conectados a esos 1º artículos. A continuación, utilizamos todas esas conexiones para obtener una lista de los 20 artículos más conectados con su proyecto”.

Opciones para empezar desde cero desde Litmaps

Independientemente del método que utilice para añadir artículos, a medida que los vaya incorporando a su proyecto, Litmaps visualizará estos artículos como nodos y sus relaciones de citación en una línea de tiempo con los artículos publicados anteriormente a la izquierda y los más recientes a la derecha.

Como es de esperar, las líneas o bordes entre los nodos representan las relaciones de citación.

Muestra de mapa sobre el tema – Capacidades dinámicas – Gestión estratégica

Aunque no está activado por defecto, también puede ajustar el tamaño de cada nodo para que se corresponda con el número de citas.

Consejo adicional : Vaya a la esquina superior izquierda de la pantalla para cambiar los ajustes de visualización

Controles de visualización para Litmaps en la parte superior izquierda de la pantalla

Cada mapa creado ofrece también una función para recibir actualizaciones por correo electrónico de la “literatura emergente”.

Establecer actualizaciones por correo electrónico de “literatura emergente” en Litmaps

CREAR Y COMPARAR MAPAS SUPERPUESTOS

Una de las mejores características de Litmaps es que puede superponer diferentes mapas para buscar solapamientos.

Dos mapas superpuestos en Litmaps

En el ejemplo anterior, además del mapa de muestra sobre Capacidades dinámicas y gestión estratégica (marcado en rojo), también he creado un nuevo mapa con el papel semilla Capacidad de absorción: Una revisión, reconceptualización y ampliación (marcado en naranja).

De este modo, puedo ver de un vistazo qué documentos comparten ambos mapas (nodos con los colores rojo y naranja), y lo bien conectado que está cada documento (nodo) en sus respectivos mapas pasando el ratón por encima de los documentos individuales (nodos).

AMPLIAR LOS MAPAS CON LA FUNCIÓN EXPLORAR

Uso de la función explorar en Litmaps

Probablemente la función más avanzada de Litmaps es la función de exploración que le permite encontrar documentos relacionados para añadirlos a su mapa.

Cómo funciona “Explorar” en Litmaps

Puede combinar palabras clave (resultados principales de estas búsquedas), artículos (nodos) de mapas existentes y combinarlos además con filtros como la fecha de publicación.

A continuación, utilizará los documentos (nodos) combinados para “recorrer el árbol de citas” y encontrar nuevos artículos que estén “más conectados con él”.

No está claro cómo define “altamente conectado”, pero una versión anterior de Litmaps tendría en cuenta el número de enlaces de citas directas a artículos existentes (ya sea una cita o una referencia), así como las relaciones de citas de segundo nivel (digamos cita a cita o referencia a referencia o cita a referencia o referencia a cita).

Litmaps promueven la búsqueda iterativa, de modo que a medida que se añaden más artículos sugeridos al mapa , se puede volver a ejecutar la exploración para encontrar nuevos artículos.

Sin embargo, Litmaps probablemente seguirá sugiriendo algunos documentos una y otra vez, lo que puede resultar irritante.

Aquí es donde puede utilizar la función “ignorar” para que ese documento no vuelva a ser sugerido.

Ignorar o evitar ponencias en Litmaps explore

Porque Litmaps utiliza los artículos para encontrar otros artículos si tienen relaciones de citación, puede cerrar esta posibilidad para un artículo haciendo clic en “Evitar” y no utilizará esos artículos como vías de citación para recomendar otros artículos.

  1. CoCites- herramienta bien afinada para las ciencias de la vida
CoCites

Creo que no se ha validado adecuadamente la eficacia de la mayoría de las herramientas. CoCites es una excepción ya que se trata de un herramienta bien estudiada y validada, diseño para encontrar artículos relacionados en dominios bien cubiertos por Pubmed.

En particular, se probado para ver lo bien que podía recuperar artículos identificados por un conjunto aleatorio de revisiones sistemáticas y metaanálisis.

“En una muestra de revisiones bien definida y seleccionada al azar, el uso combinado de las búsquedas de cocitación y citación de CoCites recuperó una mediana del 75% de los artículos incluidos. El método funcionó mejor cuando los artículos de consulta eran más similares y se citaban con más frecuencia. Las búsquedas combinadas de cocitación y citación de CoCites recuperaron el 88% de los artículos incluidos cuando todos estaban en PubMed”.

También tiene una Firefox y Extensión de Chrome que añade un botón de un solo clic en PubMed y Google Scholar para mostrar los artículos frecuentemente co-citados.

Botones de cocitas en Google Scholar

Las últimas versiones permiten añadir varios artículos semilla, exportar diferentes conjuntos de artículos que encuentra y ver las novedades desde la última búsqueda. Se centra en encontrar artículos relacionados y actualmente no dispone de ninguna visualización similar a Inciteful

Para más detalles sobre Cocites

2. Cita Gecko- un pionero

Citación Gecko

Esta es una de las primeras herramientas en las que reparé que se centraba en proporcionar ayuda para la revisión bibliográfica explotando las relaciones de citación de una forma agradable y fácil de usar.

Como las herramientas de hoy en día, le permite buscar en su índice (Crossref) documentos semilla para añadirlos, o importar documentos semilla para incluirlos desde archivos bibtex.

Sigue teniendo una de las interfaces más limpias y fáciles de entender, con los puntos amarillos representando los artículos semilla y los puntos negros representando los artículos que citan al artículo semilla o que son citados por el artículo semilla (2 vistas que puede utilizar) y el tamaño de los puntos representa el número de citas o citas.

Claramente los puntos negros que son los más grandes pueden ser relevantes y se sugieren.

También permite la expansión iterativa, a medida que añada algunos de los puntos negros sugeridos como documentos semilla producirá más documentos sugeridos

Sus principales inconvenientes son dos.

En primer lugar, utiliza Crossref como único índice de artículos y hasta hace poco, debido a las importantes reticencias de Elsevier, ACS tenía grandes lagunas en su red de citas.

En segundo lugar, he comprobado que esta herramienta es bastante lenta si se introducen más de unos pocos documentos iniciales.

3. VOSviewer – Herramienta de cartografía bibliométrica

VOSviewer es probablemente la herramienta más flexible de la lista y acepta entradas de diversas fuentes.

Mapa de coocurrencia de términos de VOSviewer

Además de Microsoft Academic Graph (utilizado por Inciteful y Litmaps), Semantic Scholar Open Research Corpus (utilizado por Connected Papers) así como PubMed (utilizado por Cocites) también admite entradas de

Se trata de una herramienta genérica de cartografía bibliométrica y es extremadamente flexible, lo que le permite crear múltiples tipos de visualizaciones (mapas de citas, mapas de cocurrencia de términos) y elegir las relaciones de citación utilizadas (acoplamiento bibliométrico, cocites, citas directas), así como la unidad de análisis (por ejemplo, artículo, autor, institución)

Considero herramientas bibliométricas o de cartografía científica como VOSviewer, Citespace etc como fundamentalmente diferentes de las herramientas más recientes que se discuten en esta página.

La principal diferencia radica en el público al que va dirigido, herramientas como VOSviewer están generalmente diseñadas para bibliometristas que tienen buenos conocimientos de bibliometría y, como tal, la herramienta no intenta ocultar la complejidad y utiliza libremente la jerga bibliométrica.

Aunque VOSviewer es probablemente la herramienta de cartografía bibliométrica más fácil de usar de todas las que conozco, (compárela con Citespace que tiene aún más opciones y visualizaciones pero es aún más difícil de entender) sigue proporcionando muchas opciones y jerga que la mayoría de los investigadores necesitarán tiempo para aprender.

En comparación, las herramientas más recientes de cartografía bibliográfica representadas por Citation Gecko, Cocites, Connected papers, etc. están diseñadas para ayudar al investigador a realizar una revisión bibliográfica con unos conocimientos mínimos de bibliometría y limitan el número de opciones y personalizaciones posibles en determinados tipos de visualizaciones.

En algunos casos, ni siquiera se revelan los algoritmos completos, lo único que importa es que funcionen.

4. Perseguidor de citas

¿Qué ocurre si no confía en todas estas herramientas de última generación con algoritmos extravagantes (cuyo funcionamiento exacto puede o no divulgarse) sino que simplemente desea realizar esta tarea – Dado un conjunto de artículos, muéstreme todas las citas y referencias de este conjunto de artículos? Por ejemplo , usted quiere hacer una revisión sistemática y hacer una comprobación de las citas de los artículos relevantes encontrados para complementar su búsqueda por palabras clave.

Google Scholar sería una fuente ideal para hacer esto, pero la falta de una API hace que lleve bastante tiempo hacerlo en bloque. Lo siguiente que podría hacer es utilizar un amplio índice de búsqueda de citas académicas como Microsoft Academic, Semantic Scholar o Lens.org.

He blogueado bastante sobre las virtudes de Lens.org pero se trata esencialmente de una agregación abierta, gratuita y ne de la mayor agregación de contenido académico procedente de diversas fuentes, como Microsoft Academic, Crossref , Pubmed , Pubmed C entral, CORE y más.

El principal punto débil de Lens.org es que, al tratarse de un agregador de fuentes, habrá un retraso (que puede ser considerable dependiendo de la fuente), y podría ser lento a la hora de captar los artículos más recientes.

Con Cazador de citas, puede cargar fácilmente un conjunto de artículos en la pestaña de entrada de artículos con identificadores conocidos por Lens.org como DOI, PubMed ID, CORE ID o Microsoft Academic ID (o por título).

Opciones de Citation Chaser para cargar artículos por identificadores de artículo o por título

Con otro clic en la pestaña Referencias, podrá extraer todas las referencias de ese conjunto de artículos conocidas por Lens.org.

Referencias encontradas del conjunto de 3 documentos añadidas a la pestaña de entrada de artículos en el Verificador de citas

Al hacer clic en la pestaña “Citación” se hará lo mismo con las citas.

Citas encontradas de un conjunto de 3 artículos añadidos en la pestaña de entrada de artículos del verificador de citas

También hay una pestaña de red, que produce una visualización, pero aún está bastante poco desarrollada en el momento de escribir este artículo.

Visualizaciones de los artículos introducidos, referencias y citas encontradas en Citation Chaser

Citation Chaser es opensource y si lo ejecuta usted mismo

Se trata de herramientas muy novedosas que ofrecen una forma diferente de explorar la bibliografía. Al utilizar métodos que van más allá de la mera búsqueda por palabras clave, evitan el problema de perderse artículos si se introduce la palabra clave equivocada.

Una limitación importante de este tipo de herramientas es tener en cuenta el índice de artículos utilizado para construir dichos mapas.

Índices utilizados por cada herramienta

Muchas de estas herramientas en esta página son extremadamente nuevas y podemos esperar rápidos cambios y mejoras a medida que pase el tiempo… Ya veo cierta convergencia en las características de esta clase de herramientas, incluyendo la exportación/importación mediante bibtex, alertas por correo electrónico y más…

¿Quiere ir más allá de las citas tradicionales y fijarse en el contexto o el sentimiento de la cita (por ejemplo, la cita es una “cita de apoyo” o la cita es “citada por el método”? Mire las citas inteligentes de Scite (Vídeo en Youtube) y Semantic Scholar (Vídeo en Youtube).

¿Quiere aún más opciones? Consulte mi lista de herramientas innovadoras de cartografía bibliográfica.