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Las ‘Big Three’ de la información científica: revisión bibliométrica comparativa de Web of Science, Scopus y OpenAlex

Torres-Salinas, D., & Arroyo-Machado, W. (2026). Las ‘Big Three’ de la información científica: Revisión bibliométrica comparativa de Web of Science, Scopus y OpenAlex (1.2.). InfluScience Ediciones. https://doi.org/10.5281/zenodo.18336510

El informe realiza un análisis exhaustivo de las tres principales bases de datos bibliográficas multidisciplinares que se utilizan en la evaluación de la investigación científica. Su objetivo central es ofrecer evidencia actualizada y crítica sobre cómo estas plataformas difieren en cobertura, calidad de metadatos, funcionalidades y utilidad estratégica para distintos tipos de análisis científico y de evaluación.

Este trabajo combina una revisión sistemática de la literatura reciente con un análisis bibliométrico original, lo que permite ofrecer tanto un marco teórico como datos empíricos recientes sobre estas bases de datos. En la primera parte, los autores presentan una revisión sistemática de estudios previos que comparan Web of Science, Scopus y OpenAlex. Se analizan aspectos como el volumen de registros, la cobertura de acceso abierto, la diversidad lingüística, la cobertura de referencias y la calidad de los metadatos. Esta revisión permite contextualizar la investigación actual y destacar las fortalezas y limitaciones de cada plataforma según la literatura existente. Además, se subraya la importancia de entender estos factores para tomar decisiones informadas en evaluaciones de producción científica y proyectos de bibliometría.

La segunda parte del informe desarrolla un análisis bibliométrico original, abarcando el período 2015–2024. Se examina la distribución longitudinal de los registros, los tipos documentales, los perfiles temáticos, las diferencias idiomáticas y los solapamientos entre las tres bases de datos. Los resultados muestran que OpenAlex tiene una cobertura total más amplia, incluyendo una mayor diversidad lingüística y un porcentaje mayor de contenido en acceso abierto, mientras que Web of Science y Scopus mantienen niveles más altos de consistencia y calidad de los metadatos. También se identifican diferencias en la proporción de tipos documentales y la granularidad en la clasificación temática.

Entre los hallazgos más relevantes, el informe destaca que las bases comerciales tradicionales operan con modelos de suscripción y curación estricta, lo que garantiza la fiabilidad de los datos, mientras que OpenAlex adopta un enfoque de acceso abierto y escalable, con ventajas en cobertura y representatividad geográfica. Asimismo, se observa que, aunque OpenAlex ofrece mayor amplitud, esto también implica mayores desafíos para la limpieza y consistencia de los registros. Estas diferencias son especialmente importantes para investigadores, bibliotecarios y gestores de ciencia que buscan equilibrar calidad y cobertura en estudios bibliométricos o evaluaciones institucionales.

Finalmente, los autores presentan un conjunto de recomendaciones estratégicas destinadas a optimizar la selección y el uso de estas bases de datos. Se sugiere combinar fuentes cuando se busque un balance entre calidad y amplitud, interpretar cuidadosamente los sesgos lingüísticos y geográficos, y elegir la plataforma según los objetivos específicos de cada análisis. El informe concluye resaltando que el conocimiento detallado de las características y limitaciones de Web of Science, Scopus y OpenAlex es esencial para garantizar evaluaciones científicas precisas, inclusivas y estratégicas.

¿Qué miden realmente los rankings universitarios? Un sistema atrapado en su propia lógica

Mohan, Deepanshu. “In a Ranking-Obsessed System, What Exactly Are Universities Measuring?” The Wire, marzo 2025. https://thewire.in/education/ranking-universities-education-system-research

En la educación superior actual, los rankings universitarios globales, como los QS World University Rankings by Subject, han dejado de ser simples clasificaciones para convertirse en herramientas de gran influencia. Estos rankings moldean percepciones, guían decisiones políticas y afectan tanto la elección de los estudiantes como las prioridades de inversión de los gobiernos.

La edición de 2025 de los QS Rankings by Subject, publicada el 12 de marzo, evaluó más de 55 disciplinas en cinco grandes áreas del conocimiento, lo que refleja la creciente especialización académica. Se incorporaron 171 nuevas instituciones, evidenciando una expansión significativa, sobre todo en áreas estratégicas como medicina, ciencias de la computación y ciencia de materiales. Por ejemplo, las universidades clasificadas en informática pasaron de 601 en 2020 a 705 en 2024. Este crecimiento no solo revela un mayor interés académico, sino también una fuerte competencia entre universidades por visibilidad y prestigio en sectores con alto potencial de financiación e innovación.

Se cuestiona si los rankings realmente miden mérito académico o si premian a quienes mejor entienden y manipulan su lógica. En países como Arabia Saudita o Singapur, se observa un crecimiento desproporcionado en la reputación académica sin una mejora equivalente en las citas, lo que sugiere posibles prácticas de gestión reputacional poco éticas.

Fuente: Clasificación Mundial de Universidades QS por Materias 2025

Se ha identificado una correlación preocupante entre el aumento de publicaciones y el incremento en retracciones de artículos científicos, especialmente en países como China, India, Pakistán, Arabia Saudita, Egipto e Irán. Esto sugiere que la presión por publicar y escalar posiciones ha conducido en algunos casos a malas prácticas científicas como la fabricación o duplicación de resultados. Arabia Saudita, por ejemplo, duplicó su producción científica entre 2019 y 2024, pero también registró un fuerte aumento en retracciones. En India, la producción aumentó más de un 56% en cinco años, pero también se han visto afectadas por problemas de calidad y control.

Fuente: Número total de trabajos de investigación según Scopus: artículos y revisiones.

Se destaca el ascenso de instituciones de Asia Occidental y países árabes como Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Catar, gracias a inversiones en I+D. Sin embargo, también se cuestiona si este progreso refleja mejoras reales o estrategias diseñadas para escalar en el ranking, como el aumento artificial de citaciones o encuestas de reputación manipuladas.

India ha sido uno de los países con mayor crecimiento en los rankings globales, especialmente en áreas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Este ascenso se ha vinculado a políticas como la iniciativa Institutions of Eminence (IoE), que busca crear universidades de élite. Sin embargo, esta estrategia ha generado críticas por concentrar recursos en pocas instituciones, mientras muchas universidades estatales sufren abandono, falta de financiación y precariedad.

Los rankings se basan ahora en indicadores como la reputación académica (40 %), la reputación entre empleadores (10 %), las citas de investigación por artículo (20 %) y el índice H (20 %), respaldados además por la puntuación de la red internacional de investigación. Uno de los problemas principales es que el QS otorga casi el 50% del peso a encuestas de reputación académica y empresarial, lo que deja margen para maniobras estratégicas de autopromoción institucional y visibilidad controlada. A esto se suma el fenómeno de las “citas en anillo” y la contratación de académicos con alta visibilidad para inflar métricas.

Además, estos rankings influyen profundamente en la formulación de políticas educativas, especialmente en economías emergentes. Estar en el top 200 puede significar más financiación, mayor atracción de estudiantes internacionales y prestigio diplomático. Sin embargo, esta influencia genera comportamientos orientados a mejorar la posición en rankings antes que a desarrollar auténtica calidad educativa.

En conclusión, los rankings como QS y THE, aunque útiles para comparaciones internacionales, también pueden ser engañosos. Favorecen la visibilidad y los indicadores cuantitativos sobre la calidad docente, el compromiso social o la equidad. La carrera por ascender en estas clasificaciones puede fomentar reformas superficiales y cosméticas, en lugar de una transformación estructural del sistema educativo.

Evaluación de la cobertura lingüística de OpenAlex

van Eck, Nees Jan, Ludo Waltman, y Thed N. van Leeuwen. 2024. “Evaluating the Linguistic Coverage of OpenAlex: An Assessment of Metadata Accuracy and Completeness.” Journal of the Association for Information Science and Technology. https://doi.org/10.1002/asi.24979

Más sobre Open Alex

El artículo analiza en profundidad la cobertura lingüística de OpenAlex, una base de datos de acceso abierto que busca convertirse en una alternativa transparente y gratuita a plataformas comerciales de referencia como Web of Science (WoS) y Scopus. Uno de los objetivos centrales del estudio es evaluar la precisión y completitud de los metadatos relativos al idioma de publicación que ofrece OpenAlex, un aspecto clave para investigaciones bibliométricas, estudios de comunicación científica y análisis de la diversidad lingüística en la producción académica.

Para llevar a cabo esta evaluación, los autores diseñaron una metodología basada en la validación manual de una muestra significativa de 6,836 artículos. Esta muestra fue seleccionada para representar diversas disciplinas y procedencias geográficas, lo cual permite examinar no solo la precisión de los datos de idioma en OpenAlex, sino también su comparabilidad frente a otras fuentes como WoS. A través de este análisis, se busca determinar en qué medida OpenAlex refleja adecuadamente la diversidad lingüística real de las publicaciones académicas.

Uno de los principales hallazgos del estudio es que OpenAlex ofrece una cobertura lingüística más amplia y equilibrada que Web of Science, particularmente en lo que se refiere a publicaciones en idiomas distintos del inglés. Mientras que WoS tiende a priorizar y sobrerrepresentar publicaciones en inglés —lo cual ha sido señalado como una limitación en muchos estudios— OpenAlex incorpora un número relativamente mayor de trabajos en lenguas como el español, portugués, francés, alemán o chino. Esto representa una ventaja significativa en términos de inclusión y representatividad de comunidades científicas no angloparlantes.

Sin embargo, este avance no está exento de problemas. El estudio identifica que, pese a su cobertura más inclusiva, OpenAlex presenta notables inexactitudes en los metadatos relacionados con el idioma. En muchos casos, el idioma asignado por el sistema no coincide con el idioma real del texto, lo que lleva a una sobreestimación de publicaciones en inglés y una subestimación de otros idiomas. Además, se detectan casos de entradas sin especificación del idioma, o con asignaciones erróneas derivadas de errores de extracción automatizada o de la falta de estandarización en los metadatos originales.

Los autores subrayan que estos errores no son triviales: afectan directamente la calidad de los análisis bibliométricos que utilizan estos datos, y perpetúan sesgos que podrían comprometer estudios sobre la diversidad lingüística, las dinámicas de publicación regional, o las políticas de ciencia abierta. Por ello, se destaca que para que OpenAlex pueda ser una fuente confiable para estudios multilingües, es urgente mejorar la infraestructura técnica subyacente y los algoritmos de detección y normalización del idioma.

En conclusión, el artículo reconoce el enorme potencial de OpenAlex como herramienta abierta, accesible y más equitativa en la representación de la producción científica global. No obstante, también advierte que dicho potencial solo podrá materializarse plenamente si se abordan las deficiencias actuales en la calidad de sus metadatos lingüísticos. Mejorar estos aspectos permitiría realizar análisis más rigurosos y completos sobre las lenguas utilizadas en la ciencia, contribuyendo así a una comprensión más justa y realista del ecosistema de conocimiento global.

Los «golden oldies» de la ciencia: los trabajos de investigación de hace décadas que siguen siendo muy citados hoy

Van Noorden, Richard. «Science’s Golden Oldies: The Decades-Old Research Papers Still Heavily Cited Today.» Nature, April 15, 2025. https://doi.org/10.1038/d41586-025-01126-8

Supplementary information.

Se analiza cómo ciertos trabajos clave han mantenido su relevancia a lo largo del tiempo, destacando especialmente los más citados en los artículos publicados en 2023.

El análisis revela que, aunque muchas publicaciones recientes sobre inteligencia artificial (IA), software científico y métodos para mejorar la calidad de la investigación dominan hoy las listas de referencias, algunos estudios más antiguos continúan siendo referenciados con frecuencia. Entre ellos, se incluyen trabajos de los años 90, como el que describe una arquitectura temprana de redes neuronales llamada long short-term memory (LSTM) de 1997, que sigue siendo citado con frecuencia debido a su eficiencia en el procesamiento de datos.

También se destacan investigaciones sobre materiales publicadas en 1996 que, gracias a su innovador enfoque para calcular interacciones electrónicas en materiales, siguen siendo citadas en una proporción significativa. Un cuarto de las citas de este trabajo se han dado en los últimos dos años, mostrando cómo el impacto de investigaciones antiguas puede continuar creciendo a medida que nuevas generaciones de científicos las descubren y aplican.

El estudio muestra cómo algunas publicaciones, incluso décadas después de su publicación, siguen siendo fundamentales para el avance de la ciencia, gracias a su base teórica sólida y la continua aplicabilidad de sus descubrimientos. Esto subraya la importancia de identificar y reconocer las «piedras angulares» del conocimiento científico, independientemente de su antigüedad.

RankTitleNumber of Citations (Range)
1Deep residual learning for image recognition (2016)19,826–33,339
2Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide (2021)10,952–24,830
3Attention is all you need (2017)9,395–19,348
4Generalized gradient approximation made simple (1996)14,338–17,540
5Using thematic analysis in psychology (2006)10,660–17,347
6The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews (2021)13,115–13,443
7Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2−ΔΔCT method (2001)11,851–13,082
8Random forests (2001)6,266–12,294
9Efficient iterative schemes for ab initio total-energy calculations using a plane-wave basis set (1996)10,063–10,789
10Long short-term memory (1997)2,394–12,355

Fuente: Nature (2025).

Los artículos científicos más citados de todos los tiempos

Van Noorden, Richard. 2025. “These Are the Most-Cited Research Papers of All Time.” Nature, April 17, 2025. https://www.nature.com/articles/d41586-025-01124-w.

Nature ha actualizado su análisis sobre los trabajos científicos más citados de la historia, revelando que algunos han sido referenciados cientos de miles de veces. Esta revisión evidencia no solo el impacto de ciertas investigaciones, sino también cómo han evolucionado las tendencias en la producción científica y la citación a lo largo del tiempo.

Sorprendentemente, el artículo más citado no es ampliamente conocido entre la comunidad científica actual. Se trata de un trabajo de 1951 publicado en el Journal of Biological Chemistry, que describe un método para determinar la cantidad de proteínas en una solución. Este artículo ha sido citado más de 350.000 veces según el índice Web of Science (WoS), una base de datos que recopila 98 millones de publicaciones desde 1900.

Muchos de los artículos más citados están relacionados con técnicas de laboratorio en biología, lo que sugiere que los métodos ampliamente aplicables generan un impacto duradero. También figuran trabajos clave en inteligencia artificial (IA), software de investigación y métodos estadísticos.

La nueva clasificación actualiza una lista publicada por Nature en 2014, cuando los trabajos más citados eran herramientas de biología celular y molecular, principalmente de las décadas de 1950 y 1970. Desde entonces, alrededor de la mitad de los artículos en el top 100 han cambiado, debido al auge en las citas de trabajos más recientes. En 2014, eran necesarios unos 12.000 citas para entrar en el top 100. Hoy, hacen falta más de 30.000, lo que indica una inflación en el número de citas y el creciente volumen de publicaciones científicas.

Para este análisis, Nature también consultó otras dos grandes bases de datos de investigación: Dimensions y OpenAlex, cuyas versiones públicas permiten el análisis desde 1900. Aunque los rankings y recuentos de citas varían ligeramente entre bases, los artículos destacados son generalmente los mismos. La lista completa de los 100 más citados, con detalles sobre las diferencias entre bases, está disponible en el material suplementario del artículo.

Uno de los datos más llamativos es que un artículo de 2015 de investigadores de Microsoft, presentado en una conferencia sobre IA, ya ocupa el quinto lugar si se consideran los rankings medianos entre las tres bases de datos, y el séptimo solo en WoS. Esto muestra la velocidad con la que algunos artículos contemporáneos pueden acumular citas.

Actualmente, 16 artículos del siglo XXI se encuentran ya entre los 50 más citados de todos los tiempos, a pesar de su relativa juventud. Muchos de ellos están vinculados a desarrollos en software y al uso de la inteligencia artificial para acelerar el descubrimiento científico. Este fenómeno puede explicarse, según Paul Wouters (experto en cienciometría retirado de la Universidad de Leiden), por el aumento anual del número de publicaciones, lo que incrementa el volumen de referencias, así como por la mayor visibilidad de los trabajos científicos a través de Internet y las redes sociales.

Análisis de la cobertura de referencias de OpenAlex en comparación con Web of Science y Scopus

Culbert, J., Hobert, A., Jahn, N., Haupka, N., Schmidt, M., Donner, P., & Mayr, P. (2025). Reference Coverage Analysis of OpenAlex compared to Web of Science and Scopus. Scientometrics. https://doi.org/10.1007/s11192-025-05293-3

El estudio muestra que OpenAlex tiene una cobertura de referencias comparable a Web of Science y Scopus. Su número de citas por publicación y cobertura interna son muy similares. Destaca por incluir más identificadores ORCID, aunque ofrece menos resúmenes. En conjunto, es una alternativa válida y abierta para estudios bibliométricos.

Se analiza de manera rigurosa y comparativa la cobertura de referencias y metadatos que ofrece OpenAlex, en relación con dos de las principales bases de datos científicas comerciales: Web of Science (WoS) y Scopus. OpenAlex, desarrollada por el equipo de OurResearch y lanzada oficialmente en enero de 2022 como sucesora de Microsoft Academic Graph (MAG), se presenta como una plataforma de acceso abierto y licencia libre, lo cual representa un cambio significativo frente a los modelos propietarios que han dominado el campo de la bibliometría. Esta accesibilidad ha despertado un interés creciente en su uso por parte de investigadores, bibliotecarios y analistas de información científica.

El objetivo principal del estudio es determinar si OpenAlex puede considerarse una fuente válida, robusta y comparable a WoS y Scopus para el análisis de referencias bibliográficas, uno de los aspectos centrales en los estudios bibliométricos. Para ello, los autores del artículo construyeron un conjunto de datos compuesto por 16,8 millones de publicaciones recientes que aparecen de forma simultánea en las tres bases. Sobre este conjunto común, llevaron a cabo una comparación sistemática en torno a tres aspectos fundamentales: el número medio de referencias por artículo, la cobertura interna de citas (es decir, cuántas referencias citan otros documentos también presentes en la base de datos) y la disponibilidad de metadatos clave como identificadores ORCID, resúmenes y datos sobre el acceso abierto.

Uno de los hallazgos principales del estudio es que OpenAlex proporciona un número de referencias por artículo que es prácticamente equivalente al que ofrecen WoS y Scopus. Asimismo, la distribución de estas referencias —es decir, la forma en que se reparten entre los artículos— es muy similar entre las tres bases de datos, tanto a nivel global como cuando se desagrega por revista científica. Este hallazgo es relevante porque respalda la utilidad de OpenAlex en análisis cuantitativos basados en citas, tales como estudios de impacto, redes de colaboración, evolución de campos científicos, entre otros. La cobertura interna de referencias también se mostró comparable, lo que indica que OpenAlex tiene una red de citaciones sólida dentro de su propio sistema, un criterio importante para quienes realizan análisis de redes académicas.

En lo que respecta a los metadatos adicionales, OpenAlex ofrece una ventaja clara en cuanto a la inclusión de identificadores ORCID, lo que la convierte en una fuente particularmente útil para estudios que exploran la autoría, la colaboración científica y la identificación precisa de personas investigadoras. Sin embargo, presenta una desventaja significativa frente a WoS y Scopus en cuanto a la disponibilidad de resúmenes de artículos, un aspecto que puede limitar su utilidad en estudios de análisis de contenido, minería de texto o revisión sistemática automatizada. En cuanto a los datos sobre acceso abierto, las tres bases de datos muestran porcentajes similares, lo que sugiere que comparten fuentes comunes para este tipo de información, como Unpaywall.

El artículo no solo proporciona datos comparativos, sino que también reflexiona sobre el potencial transformador de OpenAlex en el ámbito de la ciencia abierta. Su gratuidad, accesibilidad y licencia permisiva permiten el desarrollo de herramientas bibliométricas libres, dashboards académicos, sistemas de recomendación científica y visualizaciones sin restricciones legales ni costes de suscripción. Este marco la convierte en una opción especialmente valiosa para instituciones de países en vías de desarrollo, universidades sin acceso a WoS o Scopus, o proyectos de investigación que prioricen la transparencia, la trazabilidad y la reproducibilidad de los datos utilizados.

En conclusión, los autores sostienen que OpenAlex es una alternativa plenamente válida a las bases de datos tradicionales para una gran variedad de estudios bibliométricos. Aunque aún presenta limitaciones, como la menor cobertura de resúmenes, sus fortalezas en cobertura de referencias y metadatos como ORCID la convierten en una herramienta prometedora. Dado que además se encuentra en constante actualización y crecimiento, su adopción puede contribuir a democratizar el acceso a la información científica y a fomentar una ciencia más abierta, colaborativa y reproducible.

ChatGPT en la Educación Superior – Una síntesis de la literatura y una futura agenda de investigación

Bhullar, P.S., Joshi, M. & Chugh, R. ChatGPT in higher education – a synthesis of the literature and a future research agenda. Educ Inf Technol (2024). https://doi.org/10.1007/s10639-024-12723-x

ChatGPT se ha convertido en un tema importante de investigación y exploración, arrojando luz sobre las prácticas de enseñanza y aprendizaje en el ámbito de la educación superior. Este estudio examina los artículos más influyentes, las revistas más importantes y los países productivos en relación con las citas y publicaciones relacionadas con ChatGPT en la educación superior, al tiempo que arroja luz sobre los grupos temáticos y geográficos emergentes dentro de la investigación sobre el papel y los desafíos de ChatGPT en la enseñanza y el aprendizaje en las instituciones de educación superior.

Se seleccionaron cuarenta y siete artículos de investigación de la base de datos Scopus para el análisis bibliométrico. Los hallazgos indican que el uso de ChatGPT en la educación superior, particularmente en cuestiones de integridad académica e investigación, ha sido estudiado ampliamente por académicos de los Estados Unidos, que han producido el mayor volumen de publicaciones, junto con el mayor número de citas. Este estudio descubre cuatro grupos temáticos distintos (integridad académica, entorno de aprendizaje, participación de los estudiantes e investigación académica) y destaca las áreas de enfoque predominantes en la investigación relacionada con ChatGPT en la educación superior, incluidos los exámenes de los estudiantes, la integridad académica, el aprendizaje de los estudiantes y las prácticas de campo. investigación específica, a través de un análisis bibliográfico por países. El plagio es una preocupación importante en el uso de ChatGPT, que puede reducir la capacidad de los estudiantes para producir material imaginativo, inventivo y original. Este estudio ofrece información valiosa sobre el estado actual de ChatGPT en la literatura sobre educación superior, proporcionando una guía esencial para académicos, investigadores y formuladores de políticas.

¿Se puede utilizar ChatGPT para predecir el número de citas, la audiencia y la interacción en redes sociales?

Winter, Joost de. «Can ChatGPT Be Used to Predict Citation Counts, Readership, and Social Media Interaction? An Exploration among 2222 Scientific Abstracts». Scientometrics, 15 de febrero de 2024. https://doi.org/10.1007/s11192-024-04939-y.


Este estudio explora el potencial de ChatGPT, un modelo de lenguaje avanzado, en la cientometría al evaluar su capacidad para predecir el número de citas, lectores en Mendeley y engagement en redes sociales. En este estudio, se analizaron 2222 resúmenes de artículos de PLOS ONE publicados durante los primeros meses de 2022 utilizando ChatGPT-4, el cual empleó un conjunto de 60 criterios para evaluar cada resumen. Mediante un análisis de componentes principales, se identificaron tres componentes: Calidad y Confiabilidad, Accesibilidad y Comprensibilidad, y Novedad y Compromiso. La Accesibilidad y Comprensibilidad de los resúmenes se correlacionaron con una mayor lectura en Mendeley, mientras que la Novedad y Compromiso y la Accesibilidad y Comprensibilidad estuvieron vinculadas con el número de citas (Dimensiones, Scopus, Google Scholar) y la atención en redes sociales. La Calidad y Confiabilidad mostró una correlación mínima con los resultados de citas y altmétricos. Finalmente, se encontró que las correlaciones predictivas de las evaluaciones basadas en ChatGPT superaron a las métricas de legibilidad tradicionales. Los hallazgos resaltan el potencial de los modelos de lenguaje avanzados en la cientometría y posiblemente abren el camino para la revisión por pares asistida por inteligencia artificial.

Las citaciones en Google Scholar son manipulables


Ibrahim, Hazem, Fengyuan Liu, Yasir Zaki, y Talal Rahwan. «Google Scholar is manipulatable». arXiv, 7 de febrero de 2024. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.04607.


El documento proporciona evidencia de fraude en la compra de citas en Google Scholar. A través de un análisis de perfiles en Google Scholar y encuestas a profesores de universidades de alto prestigio, se descubre la amplia utilización de esta plataforma en la evaluación de científicos. Los investigadores también revelan la existencia de un servicio para aumentar citas y demuestran que es posible comprar citas en grandes cantidades. Este hallazgo subraya la importancia de no depender exclusivamente de los recuentos de citas en la evaluación académica.

En este estudio, se compiló un conjunto de datos de aproximadamente 1.6 millones de perfiles en Google Scholar para examinar casos de fraude de citas en la plataforma. Se encuestó a profesores de universidades altamente clasificadas, confirmando que Google Scholar se utiliza ampliamente en la evaluación de los científicos. Intrigados por un servicio de aumento de citas descubierto durante la investigación, los investigadores contactaron con el servicio encubiertos como autores ficticios y lograron comprar 50 citas. Estos hallazgos proporcionan evidencia concluyente de que las citas pueden ser compradas en grandes cantidades, resaltando la necesidad de ir más allá de los recuentos de citas.

La presión sobre la publicación científica: el volumen creciente de artículos publicados no significa una época dorada de la ciencia

Hanson, Mark A., Pablo Gómez Barreiro, Paolo Crosetto, y Dan Brockington. 2023. «The strain on scientific publishing». arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.15884.

La presión sobre la publicación científica, escrita por Mark A. Hanson, Pablo Gómez Barreiro, Paolo Crosetto y Dan Brockington, aborda el creciente desafío que enfrentan los científicos debido al volumen creciente de artículos. Se destaca que el total de artículos indexados en Scopus y Web of Science ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, con un aumento del 47% en 2022 en comparación con 2016. Este aumento ha superado el crecimiento limitado, o incluso inexistente, en el número de científicos en ejercicio.

El gráfico que compara el aumento en el número de doctorados con la proliferación de publicaciones muestra claramente una tensión en la publicación científica. La carga de trabajo asociada con la publicación, que incluye la redacción, revisión y edición de artículos, se ha incrementado drásticamente, y los autores definen este problema como la «presión sobre la publicación científica». Para analizar este fenómeno, se presentan cinco métricas basadas en datos que revelan el crecimiento de los editores, los tiempos de procesamiento y los comportamientos de citación. Estos datos se obtuvieron mediante scrapes web, solicitudes de datos a editores y material disponible de forma gratuita a través de sitios web de editores.

Los hallazgos del estudio se basan en millones de documentos producidos por destacados editores académicos. Se destaca que ciertos grupos específicos han experimentado un crecimiento desproporcionado en la cantidad de artículos publicados por año, contribuyendo a la presión observada. Algunos editores facilitaron este aumento al adoptar la estrategia de organizar números especiales que publican artículos con tiempos de respuesta reducidos.

Dado el contexto en el que los investigadores enfrentan presiones para publicar y competir por financiamiento, se sugiere que estas ofertas para publicar más artículos podrían haber exacerbado la presión sobre la publicación científica. Además, se observó una inflación generalizada año tras año de los factores de impacto de las revistas, lo que plantea el riesgo de confundir las señales de calidad. En última instancia, los autores argumentan que un crecimiento exponencial de esta magnitud no puede ser sostenible a largo plazo y proponen métricas que podrían contribuir a encontrar soluciones prácticas para abordar este desafío en la publicación científica.

Se plantea la pregunta de si la causa de este problema debe atribuirse a los propios investigadores o si los editores y sus modelos comerciales están impulsando el aumento en la producción de artículos. Un nuevo preprint examina la situación, destacando cinco tendencias a partir del análisis de millones de documentos en el archivo Scimago y web scraping:

  1. El crecimiento de artículos proviene de diversos editores, ya sea aquellos que venden revistas mediante suscripción o aquellos que aplican cargos por procesamiento de artículos en el modelo de acceso abierto dorado.
  2. Algunos editores han reducido significativamente sus tiempos de respuesta, homogeneizándolos, a pesar de las diferencias en las necesidades de los documentos.
  3. La disminución de las tasas de rechazo puede generar más artículos, pero no hay tendencias claras en las tasas de rechazo en todo el sector.
  4. Las «Special Issues» son impulsoras del crecimiento en algunos editores de acceso abierto dorado, asociándose con tasas de rechazo más bajas y tiempos de respuesta más homogéneos.
  5. Se observa una inflación generalizada de los factores de impacto, lo que plantea interrogantes sobre la calidad de las publicaciones.

La proliferación de «autores extremadamente productivos» no indica una época dorada de la ciencia, sino más bien una inclinación hacia la sobrevaloración del volumen de publicaciones.