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Carmen Gálvez 
En el Análisis de Redes Sociales (ARS), la descomposición K-núcleo se utiliza para la detección de capas jerárquicas en las redes. La aplicación de la medida K-núcleo a una red de palabras-clave permite representar la estructura conceptual de un campo de investigación. El objetivo de este trabajo fue proponer la aplicación de la descomposición K-núcleo para mostrar la evolución de la estructura conceptual del campo de investigación de las Altmetrías. La metodología se desarrolló en seis fases: recopilación de datos, selección de palabras-clave, elaboración de una matriz de co-ocurrencia de palabras-clave, generación de una red de palabras-clave, descomposición K-núcleo y visualización de la estructura jerárquica. El resultado fue la detección de cinco capas diferenciadas. Una capa central con conceptos básicos y densamente interconectados, que formaron la base de conocimiento del campo. Una capa intermedia con conceptos mediadores, que mostraron la evolución del conocimiento en el campo. Una capa lateral con conceptos que indicaron la especialización del campo de investigación. Una capa borde con conceptos periféricos y aislados, que representaron los frentes conceptuales en vías de desarrollo. La conclusión fue que la descomposición jerárquica de la red de palabras-clave logró una comprensión más profunda de la estructura conceptual, y la evolución, del campo de investigación.
In Social Network Analysis (SNA), the K-core decomposition is used for the detection of hierarchical layers in networks. The application of the K-core measure to a keyword network allows to represent the conceptual structure of a research field. The objective of this work was to propose the application of the K-core decomposition to show the evolution of the conceptual structure of the Altmetrics research field. The methodology was developed in six phases: data collection, keyword selection, elaboration of a keyword co-occurrence matrix, generation of a keyword network, K-core decomposition and visualization of the hierarchical structure. The result was the detection of five distinct layers. A central layer with basic and densely interconnected concepts, which formed the knowledge base of the field. An intermediate layer with mediating concepts, which showed the evolution of knowledge in the field. A lateral layer with concepts that indicated the specialization of the research field. A border layer with peripheral and isolated concepts, which represented the conceptual fronts in development. The conclusion was that the hierarchical decomposition of the keyword network achieved a deeper understanding of the conceptual structure, and the evolution, of the research field.
Na Análise de Redes Sociais (SNA), a decomposição K-kernel é usada para detectar camadas hierárquicas em redes. Aplicar a medida K-core a uma rede de palavras-chave nos permite representar a estrutura conceitual de um campo de pesquisa. O objetivo deste trabalho foi propor a aplicação da decomposição K-kernel para mostrar a evolução da estrutura conceitual do campo de pesquisa Altmetrics. A metodologia foi desenvolvida em seis fases: coleta de dados, seleção de palavras-chave, desenvolvimento de uma matriz de coocorrência de palavras-chave, geração de uma rede de palavras-chave, decomposição K-core e visualização da estrutura hierárquica. O resultado foi a detecção de cinco camadas distintas. Uma camada central com conceitos básicos e densamente interconectados, que formavam a base de conhecimento do campo. Uma camada intermediária com conceitos mediadores, que mostravam a evolução do conhecimento na área. Uma camada lateral com conceitos que indicavam a especialização do campo de pesquisa. Uma camada de fronteira com conceitos periféricos e isolados, que representavam as frentes conceituais em desenvolvimento. A conclusão foi que a decomposição hierárquica da rede de palavras-chave permitiu uma compreensão mais profunda da estrutura conceitual e da evolução do campo de pesquisa.
