Guía docente de Análisis de la Colaboración Científica (M12/56/1/32)

Esta asignatura introduce al estudiante en los estudios bibliométricos con especial atención al análisis de la colaboración científica como eje clave en la producción y evaluación del conocimiento. Se abordan los fundamentos conceptuales y metodológicos de la bibliometría, así como los principales indicadores utilizados para medir la actividad investigadora y las dinámicas colaborativas, incluyendo productividad, citación, coautoría, coafiliación y copublicación. Se examinan las principales fuentes de datos (Web of Science, Scopus, InCites, SciVal) y se introducen herramientas para la representación y análisis de redes de colaboración, como VOSviewer. Asimismo, se estudia el papel de la colaboración científica en contextos evaluativos, tanto ex ante como ex post, y su impacto en la política científica y en la gestión de la investigación. La asignatura culmina con la realización de un trabajo monográfico en el que el estudiante aplica los conocimientos adquiridos al análisis bibliométrico de un caso concreto.

Se recomienda que el alumnado posea competencias básicas en alfabetización informacional, incluyendo habilidades para la búsqueda, evaluación y gestión de información científica en bases de datos especializadas. Es conveniente contar con conocimientos previos en el uso de hojas de cálculo (Microsoft Excel o similares), así como nociones elementales de tratamiento y limpieza de datos. También se valora familiaridad con herramientas de visualización de información y comprensión básica de conceptos relacionados con la comunicación científica y los indicadores bibliométricos. Aunque no se exige formación estadística avanzada, es recomendable una actitud analítica y sistemática frente a la interpretación de datos cuantitativos.

El estudiante sabrá/comprenderá:

• Los fundamentos conceptuales de la colaboración científica y su papel en la generación del conocimiento.
• Los elementos clave que intervienen en los procesos colaborativos: tipos de colaboración, estructuras de coautoría y redes entre investigadores, instituciones y países.
• Los principios de la bibliometría aplicada al estudio de la colaboración, así como los principales indicadores utilizados en su análisis y evaluación.

El estudiante será capaz de:

• Identificar, obtener y tratar datos de colaboración científica a partir de fuentes bibliográficas especializadas (Web of Science, Scopus, InCites, SciVal).
• Analizar e interpretar indicadores bibliométricos de colaboración y visualizar redes científicas mediante herramientas como VOSviewer.
• Aplicar los conocimientos adquiridos en un estudio monográfico que combine análisis de datos, reflexión crítica y contextualización en el ámbito científico evaluativo.

TEMA 1. Introducción al estudio de la colaboración científica

• Concepto y evolución de la colaboración científica
• Tipos de colaboración: intrainstitucional, nacional e internacional
• Importancia de la colaboración en el avance del conocimiento
• Factores que impulsan o limitan la colaboración entre investigador

TEMA 3. Aspectos y elementos que intervienen en la colaboración científica

• Roles de los investigadores y estructuras de coautoría
• Redes de colaboración: disciplinas, instituciones y países
• Canales de comunicación y herramientas colaborativas en ciencia
• Influencia del contexto institucional, tecnológico y cultural

TEMA 4. Indicadores bibliométricos para el análisis de la colaboración científica

• Coautoría como indicador clave de colaboración
• Análisis de redes de coautoría y su visualización
• Indicadores de producción conjunta, coafiliación y copublicación
• Limitaciones y desafíos de los indicadores bibliométricos clásicos

TEMA 5. Los indicadores de colaboración en el marco de la Bibliometría Evaluativa

• Análisis de redes de colaboración: nodos, vínculos y estructuras
• Indicadores de colaboración en la evaluación ex post de proyectos y publicaciones
• Uso de indicadores de colaboración en la evaluación ex ante de propuestas científicas

TEMA 6. Obtención de indicadores de colaboración científica en índices de citas

• Fuentes principales para el análisis de colaboración: Web of Science, Scopus, InCites y SciVal
• Extracción y normalización de datos de coautoría y coafiliación en índices de citas
• Generación e interpretación de indicadores bibliométricos de colaboración científica

TEMA 7. Visualización y análisis de redes de colaboración científica

• Fundamentos del análisis de redes científicas: nodos, enlaces y métricas clave
• Representación de redes de coautoría con VOSviewer: construcción e interpretación
• Identificación de estructuras colaborativas: comunidades, liderazgos y periferias

TEMA 8. Trabajo monográfico del alumno

• Selección del tema, objetivos y delimitación del caso de estudio
• Recogida, análisis e interpretación de indicadores de colaboración
• Elaboración y presentación del informe bibliométrico final

• Bordons, M., Gomez, I., Fernandez, M., Zulueta, M., & Mendez, A. (1996). Local, domestic and international scientific collaboration in biomedical research. En SCIENTOMETRICS (Vol. 37, Número 2, pp. 279-295). ELSEVIER SCIENCE BV. https://doi.org/10.1007/BF02093625
• Bu, Y., Ding, Y., Xu, J., Liang, X., Gao, G., & Zhao, Y. (2018). Understanding Success Through the Diversity of Collaborators and the Milestone of Career. En JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY (Vol. 69, Número 1, pp. 87-97). WILEY. https://doi.org/10.1002/asi.23911
• Bu, Y., Murray, D. S., Ding, Y., Huang, Y., & Zhao, Y. (2018). Measuring the stability of scientific collaboration. En SCIENTOMETRICS (Vol. 114, Números 2, SI, pp. 463-479). SPRINGER. https://doi.org/10.1007/s11192-017-2599-0
• Chinchilla-Rodriguez, Z., Vargas-Quesada, B., Hassan-Montero, Y., Gonzalez-Molina, A., & Moya-Anegon, F. (2010). New approach to the visualization of international scientific collaboration. En INFORMATION VISUALIZATION (Vol. 9, Número 4, pp. 277-287). SAGE PUBLICATIONS LTD. https://doi.org/10.1057/ivs.2009.31
• Cravens, A. E., Jones, M. S., Ngai, C., Zarestky, J., & Love, H. B. (2022). Science facilitation: Navigating the intersection of intellectual and interpersonal expertise in scientific collaboration. En HUMANITIES & SOCIAL SCIENCES COMMUNICATIONS (Vol. 9, Número 1). SPRINGERNATURE. https://doi.org/10.1057/s41599-022-01217-1
• Fell, C. B., & Koenig, C. J. (2016). Is there a gender difference in scientific collaboration? A scientometric examination of co-authorships among industrial-organizational psychologists. En SCIENTOMETRICS (Vol. 108, Número 1, pp. 113-141). SPRINGER. https://doi.org/10.1007/s11192-016-1967-5
• Glanzel, W., & De Lange, C. (1997). Modelling and measuring multilateral co-authorship in international scientific collaboration. Part II. A comparative study on the extent and change of international scientific collaboration links. En SCIENTOMETRICS (Vol. 40, Número 3, pp. 605-626). ELSEVIER SCIENCE BV. https://doi.org/10.1007/BF02459304
• Glänzel, W., & de Lange, C. (2002). A distributional approach to multinationality measures of international scientific collaboration. En SCIENTOMETRICS (Vol. 54, Número 1, pp. 75-89). KLUWER ACADEMIC PUBL. https://doi.org/10.1023/A:1015684505035
• Guerrero Bote, V. P., Olmeda-Gomez, C., & de Moya-Anegon, F. (2013). Quantifying the benefits of international scientific collaboration. En JOURNAL OF THE AMERICAN SOCIETY FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY (Vol. 64, Número 2, pp. 392-404). WILEY-BLACKWELL. https://doi.org/10.1002/asi.22754
• InCites Benchmarking & Analytics—Research Evaluation Tool. (s. f.). Recuperado 17 de junio de 2025, de https://clarivate.com/academia-government/scientific-and-academic-research/research-funding-analytics/incites-benchmarking-analytics/
• Lee, J. J., & Haupt, J. P. (2021). Scientific Collaboration on COVID-19 Amidst Geopolitical Tensions between the US and China. En JOURNAL OF HIGHER EDUCATION (Vol. 92, Número 2, pp. 303-329). ROUTLEDGE JOURNALS, TAYLOR & FRANCIS LTD. https://doi.org/10.1080/00221546.2020.1827924
• Matveeva, N., Sterligov, I., & Lovakov, A. (2022). International scientific collaboration of post-Soviet countries: A bibliometric analysis. En SCIENTOMETRICS (Vol. 127, Número 3, pp. 1583-1607). SPRINGER. https://doi.org/10.1007/s11192-022-04274-0
• Newman, M. (2001). The structure of scientific collaboration networks. En PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA (Vol. 98, Número 2, pp. 404-409). NATL ACAD SCIENCES. https://doi.org/10.1073/pnas.021544898
• Newman, M. (2004). Coauthorship networks and patterns of scientific collaboration. En PROCEEDINGS OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES OF THE UNITED STATES OF AMERICA (Vol. 101, Número 1, pp. 5200-5205). NATL ACAD SCIENCES. https://doi.org/10.1073/pnas.0307545100
• Perianes Rodríguez, A., Olmeda Gómez, C., & Moya Anegón, F. de. (2010). Redes de colaboración científica: Análisis y visualización de patrones de coautoría. Tirant Lo Blanch.
• Schubert, T., & Sooryamoorthy, R. (2010). Can the centre-periphery model explain patterns of international scientific collaboration among threshold and industrialised countries? The case of South Africa and Germany. En SCIENTOMETRICS (Vol. 83, Número 1, pp. 181-203). SPRINGER. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0074-2
• Tang, L. (2024). Halt the ongoing decoupling and reboot US-China scientific collaboration. En JOURNAL OF INFORMETRICS (Vol. 18, Número 2). ELSEVIER. https://doi.org/10.1016/j.joi.2024.101521
• van Eck, N. J., & Waltman, L. (s. f.). VOSviewer Manual.
• VOSviewer—Visualizing scientific landscapes. (s. f.). VOSviewer. Recuperado 17 de junio de 2025, de https://www.vosviewer.com//
• Yao, X., Zhang, C., Qu, Z., & Tan, B. C. Y. (2020). Global village or virtual balkans? Evolution and performance of scientific collaboration in the information age. En JOURNAL OF THE ASSOCIATION FOR INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY (Vol. 71, Número 4, pp. 395-408). WILEY. https://doi.org/10.1002/asi.24251

https://webofscience.com Base de datos bibliográfica internacional

https://scopus.com Base de datos bibliográfica internacional

http://vosviewer.com Software para tratamiento de información y generación de redes de colaboración científica

https://www.scimagojr.com Portal de información bibliográfica internacional

https://www.scimagoir.com Portal de información institucional internacional

http://www.bibliometrix.org/Biblioshiny.html Software para el análisis bibliométrico

La evaluación de la asignatura se regirá por la normativa vigente de la Universidad de Granada en materia de evaluación y calificación de los estudiantes. El sistema de evaluación será de carácter continuo y estará compuesto por los siguientes elementos: 

• Trabajo monográfico individual (40%): realización de un estudio bibliométrico aplicado al análisis de la colaboración científica. Se valorará la correcta aplicación de indicadores, la calidad del análisis, la interpretación de resultados, el uso de fuentes y herramientas
• Participación activa (30%): asistencia regular, intervenciones fundamentadas en clase o foros, y contribución a actividades prácticas o colaborativas. 
• Tareas y ejercicios complementarios (30%): resolución de actividades prácticas, análisis de casos o ejercicios de extracción y tratamiento de datos.

El alumnado deberá superar cada uno de los componentes con una calificación mínima para poder promediar la nota final. 

La evaluación de la asignatura se regirá por la normativa vigente de la Universidad de Granada en materia de evaluación y calificación de los estudiantes. La evaluación ordinaria estará compuesto por los siguientes elementos:  Trabajo monográfico individual (100%): realización de un estudio bibliométrico aplicado al análisis de la colaboración científica. Se valorará la correcta aplicación de indicadores, la calidad del análisis, la interpretación de resultados, el uso de fuentes y herramientas, así como la claridad expositiva del informe final. 

La evaluación de la asignatura se regirá por la normativa vigente de la Universidad de Granada en materia de evaluación y calificación de los estudiantes. La evaluación ordinaria estará compuesto por los siguientes elementos:  Trabajo monográfico individual (100%): realización de un estudio bibliométrico aplicado al análisis de la colaboración científica. Se valorará la correcta aplicación de indicadores, la calidad del análisis, la interpretación de resultados, el uso de fuentes y herramientas, así como la claridad expositiva del informe final. 

Información sobre el Plagio (artículo 15 de la Normativa de Evaluación y de Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada).

• La Universidad de Granada fomentará el respeto a la propiedad intelectual y transmitirá a los estudiantes que el plagio es una práctica contraria a los principios que rigen la formación universitaria. Para ello procederá a reconocer la autoría de los trabajos y su protección de acuerdo con la propiedad intelectual según establezca la legislación vigente.
• El plagio, entendido como la presentación de un trabajo u obra hecho por otra persona como propio o la copia de textos sin citar su procedencia y dándolos como de elaboración propia, conllevará automáticamente la calificación numérica de cero en la asignatura en la que se hubiera detectado, independientemente del resto de las calificaciones que el estudiante hubiera obtenido. Esta consecuencia debe entenderse sin perjuicio de las responsabilidades disciplinarias en las que pudieran incurrir los estudiantes que plagien.
• Los trabajos y materiales entregados por parte de los estudiantes tendrán que ir firmados con una declaración explícita en la que se asume la originalidad del trabajo, entendida en el sentido de que no ha utilizado fuentes sin citarlas debidamente.
• En el caso de utilizar herramientas de IA para el desarrollo de la asignatura, el estudiante debe adoptar un uso ético y responsable de las mismas. Respecto a su uso en trabajos y ejercicios que formen parte del sistema de evaluación, el profesor definirá, en función de los objetivos de cada trabajo, si está permitido el uso de este tipo de herramientas en la elaboración de los mismos y para qué aspectos puede ser utilizada. En cualquier caso, siempre que se recurra a herramientas de IA, el alumno/a deberá indicar de forma explícita en su trabajo en qué aspectos concretos estas herramientas han intervenido durante su preparación. Se deben seguir las recomendaciones contenidas en el documento de "Recomendaciones para el uso de la inteligencia artificial en la UGR" publicado en esta ubicación: https://ceprud.ugr.es/formacion-tic/inteligencia-artificial/recomendaciones-ia#contenido