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Redefinir la publicación científica: por qué avanzamos más allá del artículo

Diagram showing knowledge ecosystems including living documents, multimedia narratives, augmented reality overlays, interactive explorations, and community dialogue.
Visualization of interconnected knowledge ecosystems transforming publishing beyond traditional articles.

Hrynaszkiewicz, Iain. “Redefining Publishing: Why We’re Moving Beyond the Article.” Research Information, October 2, 2025. Research Information

El artículo de Iain Hrynaszkiewicz plantea una crítica de fondo al modelo tradicional de comunicación científica, centrado casi exclusivamente en el artículo académico y en el prestigio de la revista donde se publica. Según el autor, este sistema ya no refleja cómo se produce realmente la ciencia contemporánea ni cómo debería evaluarse. La investigación actual es más colaborativa, abierta, interdisciplinar y distribuida en múltiples fases, mientras que los mecanismos de reconocimiento siguen premiando sobre todo el resultado final: el paper. Esta desconexión genera incentivos distorsionados y dificulta valorar contribuciones esenciales como los datos, el código, los protocolos, la mentoría o la ciencia en etapas tempranas.

Para explicar que el cambio es posible, el texto recuerda innovaciones previas que transformaron la comunicación académica. Entre ellas destacan los identificadores persistentes como el DOI, que estabilizaron las citas digitales; ORCID, que permite identificar autores de forma inequívoca; la taxonomía CRediT, que reconoce distintos tipos de contribución; y el auge de los preprints y de la compartición de datos. Todas estas herramientas surgieron para resolver carencias del sistema y prosperaron gracias a la cooperación entre editoriales, universidades, financiadores e infraestructuras técnicas. El mensaje central es que la evolución de la ciencia depende menos de actores aislados y más de consensos colectivos sostenidos en el tiempo.

En ese contexto, el autor presenta la iniciativa de PLOS para replantear el ecosistema editorial mediante un proyecto de dieciocho meses financiado por fundaciones filantrópicas. Su propuesta principal es el denominado knowledge stack o “pila de conocimiento”: un sistema donde los distintos productos de investigación —datos, software, métodos, hipótesis, resultados parciales, revisiones y artículos finales— sean visibles, enlazables, atribuibles y evaluables como partes de un mismo proceso. Esto supone pasar de una lógica centrada en un único documento final a otra basada en un registro completo y continuo de la actividad científica.

El artículo también subraya que la ciencia abierta no debe entenderse solo como una obligación normativa impuesta por agencias financiadoras, sino como una oportunidad estratégica para universidades y centros de investigación. Compartir métodos, datos y resultados mejora la transparencia, facilita la reproducibilidad y fortalece la integridad científica. Además, puede aumentar la visibilidad institucional, acelerar descubrimientos y favorecer la competitividad internacional. Desde esta perspectiva, abrir la ciencia no es solo una cuestión ética, sino también una ventaja organizativa y reputacional.

Otro aspecto relevante del texto es su mirada comparada sobre distintas regiones del mundo. El autor observa que Europa y Reino Unido avanzan más rápidamente en políticas de evaluación responsable y ciencia abierta, mientras que Asia y Norteamérica muestran progresos más desiguales o descentralizados. Aun así, en casi todos los contextos persiste la dependencia del artículo de revista como medida principal del mérito académico. Las inercias culturales, la presión competitiva por financiación y la dificultad de comparar disciplinas frenan reformas más profundas. Incluso quienes desean cambiar el sistema temen perjudicar a investigadores jóvenes si se apartan demasiado pronto de las reglas vigentes.

Finalmente, Hrynaszkiewicz concluye que el futuro de la publicación científica pasa por reconocer el conjunto del ciclo investigador y no solo su desenlace editorial. Un sistema más rico en metadatos, señales de impacto, trazabilidad de contribuciones y conexiones entre outputs permitiría premiar la colaboración, el riesgo intelectual, los resultados negativos y las prácticas responsables. No obstante, advierte que para lograr un cambio real se necesita adopción masiva: no basta con que una editorial innove, sino que deben sumarse financiadores, instituciones, infraestructuras y comunidades científicas de todo el mundo. En suma, el artículo defiende una transformación estructural del modelo académico, desde la cultura del paper hacia una ecología más abierta, justa y representativa del trabajo científico real.

Manual SCImago de revistas científicas: creación, gestión y publicación

Baiget, Tomàs. Manual SCImago de revistas científicas: creación, gestión y publicación. Granada: Ediciones Profesionales de la Información, 2020

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El manual de Tomàs Baiget constituye una obra de referencia para comprender de forma integral el funcionamiento de las revistas científicas en el contexto actual de la comunicación académica.

A partir de la experiencia profesional del autor como editor, el libro aborda todas las fases del ciclo editorial, desde la creación de una revista hasta su gestión, difusión y posicionamiento en sistemas de evaluación científica. El enfoque es eminentemente práctico y técnico, lo que permite entender la complejidad real del trabajo editorial, desmontando la idea de que la edición científica es una tarea sencilla o de bajo coste.

El contenido cubre aspectos fundamentales como los modelos de negocio, el acceso abierto, la indexación en bases de datos, el uso de metadatos y los indicadores de impacto. También se analizan los procesos clave del flujo editorial, como la revisión por pares, las normas de publicación, la ética científica y la preservación digital. Todo ello se sitúa en un contexto de transformación digital en el que la edición electrónica ha adquirido un papel predominante frente a la impresa, obligando a los editores a adaptarse a nuevas herramientas, métricas y dinámicas de visibilidad científica.

Además, el manual subraya el carácter cambiante de la profesión editorial, destacando que muchas de las tareas actuales son relativamente recientes y están vinculadas a la evolución de la comunicación científica y a las exigencias de evaluación académica. En este sentido, la obra no solo funciona como guía técnica, sino también como reflexión sobre el papel estratégico de las revistas en la producción y difusión del conocimiento, así como sobre los retos que enfrentan en términos de calidad, internacionalización y sostenibilidad.

lmpacto de las políticas estatales y federales en los investigadores académicos

Researchers reviewing data charts and maps showing policy impacts on education, health, and economy
Researchers analyze survey data to assess policy impacts on education, health, and economy.

Ruediger, Dylan, Chelsea McCracken, and Jonathan Barefiel. «The Impact of State and Federal Policies on Academic Researchers: Findings from a National Survey.» Ithaka S+R
. Last Modified 20 April 2026. https://doi.org/10.18665/sr.325485.

El informe analiza cómo las políticas públicas recientes —tanto a nivel estatal como federal— están influyendo en la actividad de los investigadores académicos en Estados Unidos. Basado en una encuesta nacional, el estudio muestra que existe una creciente preocupación dentro de la comunidad investigadora por el impacto de decisiones políticas en aspectos clave de su trabajo, incluyendo la financiación, la elección de temas de investigación y la libertad académica. Este contexto refleja un entorno cada vez más condicionado por factores externos al propio quehacer científico.

Uno de los hallazgos principales es que las políticas gubernamentales están afectando directamente las agendas de investigación. Algunos investigadores declaran haber modificado, evitado o reformulado sus líneas de trabajo para adaptarse a restricciones normativas o a cambios en las prioridades de financiación. Esto sugiere un desplazamiento desde la investigación guiada por la curiosidad o la relevancia científica hacia una investigación condicionada por criterios políticos o estratégicos, lo que puede tener consecuencias a largo plazo en la producción de conocimiento.

El informe también destaca el impacto de la incertidumbre en la financiación pública. Los cambios en las políticas presupuestarias, junto con posibles recortes o reorientaciones de fondos, generan inseguridad laboral y dificultan la planificación de proyectos a largo plazo. Esta inestabilidad no solo afecta a los investigadores consolidados, sino también a las nuevas generaciones, que encuentran más barreras para iniciar sus carreras académicas en un contexto de recursos fluctuantes.

Asimismo, se observa una creciente tensión entre las políticas estatales y federales, que en ocasiones imponen marcos regulatorios divergentes o incluso contradictorios. Esta fragmentación normativa añade complejidad al trabajo de los investigadores, que deben navegar entre distintos requisitos legales, administrativos y éticos según su ubicación o fuente de financiación. El resultado es un aumento de la carga burocrática y una posible ralentización de la actividad investigadora.

En conjunto, el estudio concluye que las políticas públicas están desempeñando un papel cada vez más determinante en la configuración del ecosistema de investigación académica. Si bien algunas medidas pueden responder a objetivos legítimos —como la rendición de cuentas o la alineación con prioridades sociales—, el informe advierte del riesgo de que una excesiva intervención política limite la autonomía científica y reduzca la capacidad del sistema académico para generar conocimiento innovador y crítico.

Gestión de la comunicación científica: 25 ideas para mejorar tu investigación

Noguera-Vivo, J.M. [José Manuel]. (2022). Gestión de la comunicación científica: 25 ideas para mejorar tu investigación. Editorial UOC. https://hdl.handle.net/10609/154642

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Comunicar con éxito no es un talento reservado para unos pocos, sino una destreza que se aprende. Y la comunicación es una parte inherente a cualquier investigación, sea cual sea la fase en la que se encuentre el autor (grado, máster, doctorando o investigador consolidado). Comunicar correctamente un trabajo científico influye en su credibilidad, su alcance o sus posibilidades de obtener financiación, ya que determinará el grado de percepción de su utilidad. En este libro, el autor comparte consejos prácticos para que lleves a otro nivel tu investigación gracias a una comunicación óptima.

Impacto real de la IA en el empleo: evidencia temprana y nuevas métricas desde Anthropic

Anthropic. Labor Market Impacts of AI: A New Measure and Early Evidence. 2026.

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La inteligencia artificial ya está transformando el trabajo, pero de forma gradual, desigual y todavía limitada en su impacto directo sobre el empleo. Más que una ola inmediata de destrucción de puestos, lo que emerge es un proceso progresivo de cambio en las tareas, en la contratación y en la organización del trabajo, cuyo alcance dependerá en gran medida del ritmo de adopción tecnológica en los próximos años.

El informe de Anthropic propone un cambio fundamental en la forma de analizar el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral. Frente a estudios anteriores que se basaban en lo que la IA podría hacer teóricamente, este trabajo introduce una nueva métrica denominada “exposición observada” (observed exposure). Esta combina las capacidades potenciales de los modelos de lenguaje con datos reales de uso en el entorno laboral, lo que permite medir de manera más precisa cómo la IA está afectando efectivamente a las tareas y profesiones.

Uno de los hallazgos clave del informe es la existencia de una brecha significativa entre capacidad y uso real. Aunque la IA podría automatizar o asistir en un gran porcentaje de tareas (en algunos casos entre el 70% y el 90%), su utilización efectiva en el trabajo cotidiano es mucho menor, situándose aproximadamente entre el 20% y el 30%. Esto sugiere que el impacto económico y laboral de la IA todavía está en una fase temprana, con un amplio margen de crecimiento en productividad si se adopta más ampliamente.

En términos de empleo, el estudio encuentra evidencia limitada de destrucción masiva de puestos de trabajo en el corto plazo. Los datos no muestran aumentos significativos del desempleo en ocupaciones con alta exposición a la IA desde la expansión de estas tecnologías. Sin embargo, sí aparecen señales más sutiles, como una desaceleración en la contratación, especialmente entre trabajadores jóvenes o en etapas iniciales de su carrera profesional.

El informe identifica también qué tipo de tareas son más susceptibles de ser automatizadas o asistidas por IA. Se trata, principalmente, de actividades que cumplen ciertas condiciones: son repetitivas, producen resultados digitales, tienen criterios claros de evaluación y generan mejoras inmediatas de productividad. Entre ellas destacan la redacción de documentos, la programación, la atención al cliente, el resumen de información y la entrada de datos.

Asimismo, el estudio observa que la exposición a la IA se concentra especialmente en ocupaciones intensivas en información, es decir, trabajos de oficina y del ámbito cognitivo. Sin embargo, incluso en estos sectores, la IA está actuando más como una herramienta de complemento (augmentación) que como un sustituto total del trabajo humano, al menos por ahora.

Otro aspecto relevante es la relación entre exposición a la IA y crecimiento del empleo. El informe sugiere que las ocupaciones con mayor exposición tienden a mostrar menores expectativas de crecimiento futuro, lo que podría anticipar cambios estructurales en el mercado laboral a medio y largo plazo. No obstante, estos efectos todavía son incipientes y no se traducen aún en pérdidas masivas de empleo.

Como conclusión el trabajo subraya la importancia de mejorar las herramientas de medición del impacto de la IA, ya que los datos tradicionales del mercado laboral (como las encuestas de empleo) pueden tardar en reflejar cambios emergentes. En este sentido, la métrica de “exposición observada” se presenta como un instrumento clave para anticipar transformaciones antes de que se manifiesten plenamente en indicadores como el desempleo

Aspectos clave:

  • Brecha clara: la IA puede hacer mucho más de lo que aún se usa.
  • Impacto limitado: no hay destrucción masiva de empleo por ahora.
  • Cambios sutiles: menor contratación en algunos perfiles (especialmente junior).
  • Más afectadas: tareas digitales, repetitivas y estructuradas.
  • Función actual: la IA complementa más que sustituye.
  • Tendencia futura: posibles cambios estructurales en el empleo.

¿Existe consenso entre los investigadores sobre en que revistas publicar sus trabajos?

Van Buskirk, Ian, Marilena Hohmann, Ekaterina Landgren, Johan Ugander, Aaron Clauset y Daniel B. Larremore. Consensus and Fragmentation in Academic Publication Preferences. arXiv:2603.00807v1 [cs.DL], 28 de febrero de 2026

Este trabajo analiza cómo los investigadores toman decisiones sobre dónde publicar sus trabajos científicos y hasta qué punto existen patrones de consenso o, por el contrario, fragmentación dentro de las comunidades académicas.

Los autores parten de la premisa de que la elección de la revista o del canal de publicación no es un proceso puramente individual, sino que refleja dinámicas colectivas dentro de cada disciplina científica. Estas decisiones están influenciadas por múltiples factores —prestigio de las revistas, redes académicas, incentivos institucionales o visibilidad— y, en conjunto, configuran un sistema complejo de preferencias compartidas que puede ser estudiado mediante herramientas de análisis de redes y ciencia de datos. El objetivo central del artículo es identificar si las comunidades científicas muestran patrones claros de acuerdo sobre qué revistas son más relevantes o si, por el contrario, el sistema editorial está caracterizado por una pluralidad de preferencias que fragmenta el espacio de publicación.

Para abordar esta cuestión, los autores desarrollan un enfoque cuantitativo que combina datos de publicaciones académicas con modelos de redes y análisis estadístico. A partir de estos datos reconstruyen un mapa de las preferencias de publicación de los investigadores, observando cómo los científicos de distintas áreas tienden a concentrar sus envíos en determinados grupos de revistas. Este enfoque permite detectar estructuras emergentes en el sistema editorial: por un lado, núcleos de consenso donde muchos investigadores convergen en un pequeño conjunto de revistas consideradas centrales; y por otro, regiones de fragmentación en las que las preferencias se dispersan entre múltiples opciones. El análisis muestra que estas estructuras no son uniformes en todas las disciplinas: algunas comunidades presentan jerarquías editoriales muy claras, mientras que otras exhiben una distribución más diversificada de canales de publicación.

Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que el sistema de publicación científica funciona como una red de coordinación social. Las decisiones individuales de los investigadores están influidas por lo que hacen sus pares, lo que genera dinámicas colectivas de imitación, reputación y señalización. Publicar en determinadas revistas actúa como una señal de calidad y legitimidad dentro de la comunidad científica, lo que refuerza la concentración de envíos en ciertos títulos. Sin embargo, esta dinámica también puede producir fragmentación cuando diferentes subcomunidades científicas desarrollan sus propios circuitos editoriales o cuando emergen nuevas revistas y plataformas que compiten con las tradicionales. De este modo, el sistema editorial no es completamente centralizado ni completamente disperso, sino que presenta una estructura híbrida caracterizada por clusters o comunidades de publicación.

El artículo también examina las implicaciones de estos patrones para la evaluación científica y la difusión del conocimiento. Cuando existe un fuerte consenso en torno a unas pocas revistas, estas adquieren un poder simbólico considerable, lo que puede reforzar desigualdades en la visibilidad de la investigación y consolidar jerarquías académicas. Por el contrario, una mayor fragmentación puede favorecer la diversidad de enfoques y la aparición de nuevos espacios de comunicación científica, aunque también puede dificultar la identificación de estándares comunes de calidad. En este sentido, el estudio sugiere que comprender la estructura de preferencias de publicación es fundamental para analizar fenómenos como la concentración editorial, la influencia de los rankings de revistas o el impacto de políticas de ciencia abierta.

Finalmente, los autores destacan que su enfoque ofrece una nueva perspectiva cuantitativa para estudiar el ecosistema de la publicación científica, integrando métodos de análisis de redes, ciencia computacional y sociología de la ciencia. Este tipo de análisis permite comprender mejor cómo se forman los consensos en torno a determinadas revistas, cómo surgen nichos editoriales especializados y cómo evolucionan las comunidades científicas a lo largo del tiempo. En última instancia, el estudio aporta evidencia empírica sobre las dinámicas colectivas que subyacen a la comunicación académica y abre nuevas líneas de investigación sobre la gobernanza del sistema de publicación científica, especialmente en un contexto marcado por la expansión del acceso abierto, la proliferación de nuevas revistas y los cambios en los mecanismos de evaluación de la investigación.

La persistente influencia del factor de impacto en la evaluación científica

Grove, Jack. “Journal Impact Factors Still Exert ‘Undue Influence’, Finds PLOS Study.” Times Higher Education, 2 de febrero de 2026.

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El artículo analiza el papel que sigue desempeñando el factor de impacto de las revistas en los procesos de evaluación académica, a pesar de las numerosas críticas que ha recibido en los últimos años.

Un estudio reciente basado en una encuesta a casi quinientos investigadores del ámbito de la biología —todos ellos participantes recientes en comités de evaluación de proyectos o en procesos de contratación y promoción académica— revela que los evaluadores continúan recurriendo de forma habitual a indicadores externos como la reputación de la revista o el propio factor de impacto para valorar la calidad y credibilidad de la investigación. En concreto, el 57 % de los encuestados afirmó utilizar al menos uno de estos indicadores para juzgar si un trabajo científico es fiable, lo que evidencia que la reputación editorial sigue funcionando como un atajo cognitivo en la toma de decisiones académicas.

Entre los distintos indicadores considerados, la reputación de la revista aparece como el criterio más utilizado para evaluar la credibilidad de los resultados científicos, seguido por la reputación del laboratorio o del grupo de investigación. El factor de impacto, aunque menos empleado directamente, continúa desempeñando un papel significativo: alrededor del 19 % de los investigadores lo utiliza para valorar la credibilidad de un artículo y un 15 % para juzgar su fiabilidad. Sin embargo, diversos estudios han demostrado que este indicador es un predictor pobre de la calidad real de un artículo individual, ya que mide el promedio de citas de una revista y no el valor específico de cada trabajo publicado en ella.

Dado que el 90 % de los encuestados afirmó que la evaluación de los resultados de investigación es importante para las decisiones de los comités, pero menos de la mitad dijo estar satisfecha con el conjunto de métricas disponibles, el estudio sostiene que existe “un amplio margen de oportunidad para proporcionar nuevas señales de credibilidad y fiabilidad”

El artículo recuerda que desde hace más de una década existen iniciativas internacionales que buscan limitar el uso del factor de impacto en la evaluación científica. Un ejemplo destacado es la Declaración de San Francisco sobre Evaluación de la Investigación (DORA), que recomienda explícitamente no emplear el JIF en decisiones relacionadas con financiación, contratación o promoción académica. A pesar de estas recomendaciones, el estudio sugiere que la persistencia de este indicador se debe en gran medida a la falta de alternativas claras y aceptadas para evaluar la calidad intrínseca de los trabajos científicos.

Así, los autores del estudio sostienen que existe una demanda creciente entre los evaluadores de nuevos indicadores que reflejen mejor la integridad, la transparencia y el rigor metodológico de la investigación. Entre las posibles señales de calidad se mencionan prácticas de ciencia abierta como la disponibilidad de datos, código o protocolos, así como mecanismos que permitan evaluar la reproducibilidad y la integridad de los resultados. La investigación concluye que mejorar estos “indicadores de credibilidad” podría contribuir a reducir la dependencia de métricas simplificadoras como el factor de impacto y favorecer evaluaciones más justas y rigurosas de la producción científica.

Gestión de la comunicación científica: 25 ideas para mejorar tu investigación

Noguera-Vivo, J.M. [José Manuel]. (2022). Gestión de la comunicación científica: 25 ideas para mejorar tu investigación. Editorial UOC.

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Comunicar con éxito no es un talento reservado para unos pocos, sino una destreza que se aprende. Y la comunicación es una parte inherente a cualquier investigación, sea cual sea la fase en la que se encuentre el autor (grado, máster, doctorando o investigador consolidado). Comunicar correctamente un trabajo científico influye en su credibilidad, su alcance o sus posibilidades de obtener financiación, ya que determinará el grado de percepción de su utilidad. En este libro, el autor comparte consejos prácticos para que lleves a otro nivel tu investigación gracias a una comunicación óptima.

Tendencias clave (2015–2025) de los investigadores más citados según Clarivate: evolución global de la excelencia científica

Fry, Ryan. “Highly Cited Researchers: Key Trends 2015–2025.” Clarivate – The Institute for Scientific Information. Accedido el 27 de febrero de 2026. https://clarivate.com/academia-government/the-institute-for-scientific-information/highly-cited-researchers-key-trends-2015-2025

Entre 2015 y 2025, el programa de Highly Cited Researchers (Investigadores Altamente Citados) de Clarivate Analytics, gestionado por el Institute for Scientific Information (ISI), ha registrado una década de transformaciones y patrones significativos en la producción científica global.

Esta iniciativa, que identifica a investigadores con impacto excepcional al seleccionar a las voces científicas más citadas en la base de datos de Web of Science, ha generado datos que permiten analizar cómo se redistribuye la influencia científica entre países, regiones y ámbitos disciplinarios. La información se presenta en un panel interactivo de datos que refleja tanto cambios cuantitativos —número de investigadores altamente citados por país y por campo— como cualitativos, con una evolución metodológica de la propia selección y depuración de la lista durante el período 2015–2025.

Un hallazgo central de este análisis es la persistente preeminencia de Estados Unidos como líder en número y participación de investigadores altamente citados, aunque esta hegemonía muestra matices cuando se observan campos específicos y el crecimiento de otras regiones. Mientras Estados Unidos mantiene su dominio global, China continental ha experimentado un crecimiento explosivo en reconocimiento científico, alcanzando liderazgo en disciplinas como Química, Informática, Ingeniería y Ciencia de Materiales, áreas que anteriormente estaban dominadas por EE. UU. El aumento de China en estas categorías refleja no solo un repunte en producción científica, sino también una estrategia sostenida de inversión en investigación y desarrollo que ha alterado la distribución tradicional del impacto académico. A su vez, otras regiones como Hong Kong, Singapur y varios países europeos (por ejemplo, Suecia, Bélgica, Noruega) han triplicado el número de investigadores en estas listas, lo que indica una diversificación geográfica del reconocimiento científico global.

Además de estos patrones cuantitativos, el análisis de Clarivate pone en contexto cambios metodológicos y criterios de selección que afectan cómo se construye la lista de investigadores altamente citados. A lo largo de la última década, el ISI ha ido introduciendo filtros y ajustes para mejorar la integridad del proceso, respondiendo a preocupaciones sobre prácticas como la autocitación excesiva o la proliferación de publicaciones con un número atípico de artículos por autor. La versión renovada de 2025 recoge estos ajustes, que buscan asegurar que los investigadores incluidos reflejen un impacto amplio y sostenible en sus campos. Este enfoque no solo fortalece la credibilidad de la lista, sino que también ofrece una mirada más matizada sobre qué constituye una contribución científica significativa en el contexto contemporáneo.

En síntesis, el análisis de Clarivate para 2015–2025 no solo traza la trayectoria de investigadores de alto impacto, sino que también funciona como un barómetro de la evolución del paisaje científico global: revela cómo se reconfigura la distribución geográfica del talento investigativo, la importancia de disciplinas emergentes y la necesidad de metodologías más rigurosas que consideren tanto métricas bibliométricas como evaluaciones cualitativas. Este conjunto de tendencias proporciona a universidades, gobiernos y organismos académicos un recurso informativo para comprender mejor los centros de excelencia científica y para orientar políticas de investigación e innovación a gran escala.

Aspectos clave:

  1. Liderazgo global y redistribución geográfica

Estados Unidos sigue siendo el país con mayor número de investigadores altamente citados, manteniendo su hegemonía en la mayoría de disciplinas.

China ha experimentado un crecimiento sostenido, convirtiéndose en líder en áreas como Química, Ingeniería, Informática y Ciencia de Materiales.

Otras regiones con aumento notable incluyen Hong Kong, Singapur y varios países europeos (Suecia, Bélgica, Noruega), mostrando una diversificación del talento científico a nivel global.

  1. Transformaciones por disciplina

Los investigadores altamente citados se concentran en disciplinas STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas), pero también se observa crecimiento en áreas de ciencias sociales y salud.

Campos emergentes o estratégicos (por ejemplo, inteligencia artificial y biotecnología) muestran alta citación rápida, reflejando la rapidez con que ciertas áreas pueden impactar la comunidad científica global.

  1. Cambios metodológicos y calidad de la selección

Clarivate ha ajustado sus criterios para reducir sesgos por autocitación y publicaciones infladas, asegurando que la lista refleje un impacto real y sostenido.

La metodología ahora enfatiza tanto la cantidad de citas como la influencia transversal en la disciplina, haciendo la lista más confiable y representativa.

  1. Tendencias de colaboración y movilidad científica

Se observa un incremento en la colaboración internacional, lo que amplifica la visibilidad de ciertos investigadores.

La movilidad académica (entre universidades y países) se refleja en la distribución de investigadores citados, señalando cómo las instituciones pueden atraer talento global.

  1. Implicaciones estratégicas para políticas de investigación

Los datos permiten a gobiernos y universidades identificar centros de excelencia científica, priorizar áreas de inversión y diseñar políticas de I+D que fomenten impacto y visibilidad global.

La lista sirve como indicador de competitividad científica, ofreciendo información útil para decisiones sobre financiamiento, colaboración y desarrollo de infraestructuras de investigación.

Adiós a Elsevier y Clarivate: OpenAlex y la nueva era de la ciencia abierta

Winemiller, Sam. 2026. “OpenAlex and Values‑Aligned Tools.” ACRLog, 26 de enero de 2026. https://acrlog.org/2026/01/26/openalex-and-values-aligned-tools/

Se hace una llamada a la comunidad académica y bibliotecaria para cuestionar la hegemonía de herramientas comerciales en la evaluación científica y abrazar alternativas abiertas como OpenAlex —no solo por su utilidad técnica, sino también por su potencial para reflejar y reforzar valores compartidos de acceso abierto, inclusión y control comunitario sobre las infraestructuras que sostienen el conocimiento global.

La academia necesita desvincular de las entidades corporativas nuestra capacidad para comprender y evaluar la actividad académica. Compañías como Elsevier y Clarivate han integrado efectivamente métodos de evaluación en la academia que dependen de sus herramientas propietarias (Scopus y SciVal; Web of Science y Journal Citation Reports e InCites, respectivamente). De manera conveniente, estos productos también emiten juicios sobre la “legitimidad” de los lugares de publicación académica y sobre si son valiosos como líneas dentro de un expediente de promoción o para decisiones de suscripción bibliotecaria, lo que plantea preguntas sobre posibles conflictos de interés. Uno podría suponer que las revistas propiedad de Elsevier rara vez se excluyen del corpus de Scopus, por ejemplo.

La necesidad de separar la indexación y evaluación de la actividad académica del control corporativo coincide con la necesidad de recuperar cierto grado de control sobre todo el sistema de publicación académica. Un camino posible sería un cambio significativo hacia espacios gestionados por instituciones académicas, sociedades científicas o alianzas académicas, en lugar de editores con fines de lucro; sin embargo, un obstáculo básico para este cambio es la indexación inconsistente e incompleta de dichos espacios en gráficos de conocimiento científico como Scopus y Web of Science. En su reciente artículo sobre el tema, Nazarovets et al. (2026) concluyen con esta sugerencia: “…la visibilidad desigual de las UJs [revistas universitarias] resalta un punto ciego estructural en la evaluación global de la investigación: a menos que infraestructuras más inclusivas como DOAJ y OpenAlex sean ampliamente reconocidas y mejoradas en cuanto a cobertura y fiabilidad de metadatos, grandes partes de la producción académica permanecerán invisibles incluso si se decide abandonar WoS [Web of Science] y Scopus.” Este es solo uno de los posibles beneficios de invertir en infraestructura abierta como OpenAlex (tal como lo recomienda la UNESCO). La infraestructura abierta puede definirse como herramientas y recursos fundamentales, gratuitos, sobre los cuales se puede realizar, compartir y explorar la ciencia y la investigación abierta.

Para quienes no estén familiarizados con OpenAlex, es esencialmente una gran base de datos de trabajos académicos y metadatos relacionados. OpenAlex se centra en la inclusión amplia de trabajos académicos, en contraste con la “curaduría” de fuentes legítimas practicada por servicios propietarios. Posee una interfaz web y puede consultarse mediante API, pero en esencia es una infraestructura dedicada al dominio público a través de la licencia CC0, mantenida activamente por una organización sin fines de lucro (501(c)3). Por supuesto, depender de datos de citas reportados por los editores puede ser cuestionable, pero mientras trabajamos en reconocer y recompensar otros tipos de evidencia sobre el impacto de la investigación, al menos podemos usar datos de citas lo más completos posibles.

¿Es OpenAlex tan bueno como sus competidores? Según mi experiencia, suele ser igual o mejor para la mayoría de propósitos, como generar listas de publicaciones de autores, incluyendo preprints, o analizar tendencias de publicación en acceso abierto de una institución a lo largo del tiempo. La mayoría de quienes lo han explorado a fondo parecen coincidir. Culbert et al. (2024) analizaron la cobertura de referencias de OpenAlex en comparación con Web of Science y Scopus, encontrándola “comparable”, incluso antes de las recientes mejoras de OpenAlex, que incluyeron más de 50 millones de trabajos nuevos. En una revisión de Katina, Ho (2025) calificó a OpenAlex como “…una alternativa prometedora y fiable a las bases de datos de citas tradicionales por suscripción para investigadores, administradores universitarios, instituciones de investigación y organismos gubernamentales interesados en actividades de investigación y colaboraciones potenciales.” Otras herramientas de descubrimiento académico, como Overton, utilizan OpenAlex como fuente de datos fundamental.

Cada persona necesitará probarlo para evaluar si su usabilidad cumple con sus estándares, pero para quienes dudan, basta considerar que el simple uso de estas herramientas puede ser una pequeña contribución hacia un futuro diferente para la infraestructura de investigación. Los coordinadores involucrados en la Declaración de Barcelona sobre Información de Investigación Abierta comentaron sobre el compromiso de la declaración de apoyar infraestructuras para información de investigación abierta:

“Lo que creemos importante para las organizaciones es asumir seriamente su responsabilidad de apoyar estas infraestructuras, las cuales solo pueden existir y desarrollarse si son usadas y apoyadas. Esto incluye apoyo financiero, pero también puede involucrar participación en la gobernanza y contribuciones en especie, como aportar datos y mejorar su calidad. En cuanto a las contribuciones financieras, la Universidad de la Sorbona es un gran ejemplo: cuando se dieron de baja de Web of Science, redirigieron parte de ese presupuesto a apoyar OpenAlex. En general, abogamos por hacer de las inversiones en infraestructura abierta una parte integral de los presupuestos institucionales.”

Para muchos en bibliotecas universitarias, no contamos con recursos significativos para invertir o desinvertir, aunque votar con nuestro dinero sigue siendo una opción si tenemos autorización para hacerlo. Sin embargo, lo que sí está dentro de nuestro ámbito de influencia es aprender sobre infraestructura alineada con valores y usarla, aprovechando nuestras posiciones como profesionales de la información para enseñar y motivar a otros a usar infraestructura alineada con valores. En mi institución, hemos empezado con proyectos pequeños, como integrar OpenAlex en nuestra plataforma local de perfiles académicos y trabajar para añadir nuestro repositorio institucional como fuente de datos para OpenAlex. Ya sea OpenAlex u otra herramienta alineada con valores, podemos “votar” con nuestro uso como un pequeño acto diario de apoyo o resistencia. Enseñando sobre estas herramientas, pequeños actos individuales se convierten en poder colectivo.