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https://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/456
Título : | Big Data− Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science |
Otros títulos : | Big Data Informetric Analysis of Documents Indexed in Scopus and Web of Science |
Autor(es) : | Martínez Musiño, Celso |
En : | Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información ( 2448-8321) vol. 34(82), 87-102 (2020). |
Número completo : | http://rev-ib.unam.mx/ib/index.php/ib/issue/view/4477/showToc |
Resumen : | El fenómeno Big Data es reciente, como lo demuestran las escasas publicaciones sobre el tema, lo cual incentiva esta investigación cuyos objetivos son compilar y referenciar documentos académicos incluidos en las bases de datos Scopus y Web of Science y analizar los contenidos. El método empleado es la investigación descriptiva, de primera aproximación, que consistió en la búsqueda y recuperación de información en Scopus y Web of Science en el periodo 2008-2018. Se analizaron 39 documentos, los cuales corresponden a 70 autores distribuidos en 14 títulos de revistas científicas, cuyo tipo de contribución se distribuye en 19 artículos, 10 comentarios, seis cartas al editor y cuatro reseñas. Otro de los resultados relevantes es que hay una alta concentración de publicaciones en Science y Nature. Los fenómenos Big Data y la CI son de reciente cuño y se encuentran en redefiniciones y conformaciones de dominios de estudios constantes. Encontramos un interés por las investigaciones Big Data; por otra parte, después de un análisis conceptual, proponemos una definición de Big Data. |
Palabras clave : | Big data Scopus Web of Science Informetría |
Fecha de publicación : | 2020 |
DOI : | 10.22201/iibi.24488321xe.2020.82.58035 |
URI : | https://ru.iibi.unam.mx/jspui/handle/IIBI_UNAM/456 |
Aparece en las colecciones: | Artículos |
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