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Norman Aguilar Gallegos, Leticia Elizabeth Romero García
La comunicación del conocimiento científico es parte fundamental del progreso de la ciencia y vital para la sociedad moderna. Así, las conferencias y congresos científicos son espacios cruciales para estos procesos de comunicación. Esta investigación tiene como objetivo analizar la comunicación de trabajos científicos en un congreso agrícola; de tal forma que se añade conocimiento a la literatura en tres vertientes: uso de datos, aplicación metodológica y evidencia empírica. Para hacer esto, analizamos 316 títulos de ponencias presentadas a lo largo de cinco años. Usamos dos enfoques metodológicos: data-mining y análisis de redes sociales (ARS). Los resultados muestran que en los 316 títulos se han utilizado 1,093 términos diferentes, siguiendo una distribución power-law. A través de una red de bi-gramas, se encontró que estos términos están unidos por 1,847 relaciones dirigidas. Además, con el ARS se identificaron las palabras más importantes según distintos indicadores. Se concluye que la información existente en los archivos de congresos científicos es rica en contenido y puede ser útil para encontrar brechas de conocimiento. Además, los enfoques utilizados se complementan entre sí. Este artículo proporciona evidencia técnica y empírica sobre el campo del network mining.
Scientific knowledge communication is a fundamental part of the scientific progress and vital for modern society. Thus, scientific conferences and congresses are crucial spaces for these processes of communication. This research aims to analyse the communication of scientific works at an agricultural congress, so as to add knowledge to the literature in three streams: data use, methodological application, and empirical evidence. To do this, we analysed 316 presentation titles done over five years. We used two methodological approaches: data mining and social network analysis (SNA). The results show that in the 316 titles, 1,093 different terms have been used, following a power-law distribution. Through a bigrams network, it was found that these terms are linked by 1,847 directed ties. Moreover, with SNA, the most important words were identified based on different indicators. It is concluded that the existing information in the files of scientific congresses is rich in content and could be useful for finding knowledge gaps. Furthermore, the used approaches complement each other. This paper provides technical and empirical evidence about the network mining field.
