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dc.contributor.advisor | Martínez Plumed, Fernando | es_ES |
dc.contributor.advisor | Ferri Ramírez, César | es_ES |
dc.contributor.author | Cardona Maroto, Iván | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-10-14T17:51:38Z | |
dc.date.available | 2019-10-14T17:51:38Z | |
dc.date.created | 2019-09-19 | |
dc.date.issued | 2019-10-14 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/128261 | |
dc.description.abstract | [ES] La extracción de datos bibliográficos como publicaciones científicas provenientes de distintos orígenes de datos, y el posterior análisis de los resultados obtenidos, es un método muy utilizado por investigadores en universidades y empresas de todo el mundo cuando estos necesitan identificar temas de interés, autores, universidades y países, en base a determinados criterios. En este sentido han aparecido métodos bibliométricos que han permitido determinar y diseñar métricas (e.g., indicadores científicos) objetivos que permiten medir y evaluar la popularidad y el impacto de artículos, autores y publicaciones específicas. En este trabajo se pretende desarrollar una aproximación para el análisis bibliométrico de la producción científica por autores relacionados con el área de las ciencias de la computación. Para ello se han utilizado técnicas de web-scraping que, a partir distintos orígenes de datos, nos ha permitido obtener tanto la producción científica como la repercusión de los distintos documentos publicados. Mediante este desarrollo, un usuario podrá, a partir del nombre de un autor científico, obtener un listado de todas sus publicaciones, así como una descripción bibliométrica con características más relevantes de dichas publicaciones, incluyendo sus medidas de impacto, rankings, citas, etc. La dificultad radica en que, actualmente, toda esta información se encuentra en bases de datos y repositorios heterogéneos en diferentes orígenes y gestionados por distintas organizaciones. Por tanto, la solución aquí presentada constituye un primer paso para caracterizar de forma centralizada y estructurada la producción científica de autores, lo que permitirá orientar a los usuarios a determinar el nivel o prestigio tanto del autor como de sus producciones científicas. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] The extraction of bibliographic data such as scientific publications from different data sources, and the posterior analysis of the results, is a commonly used by researchers in universities and companies whenever they need to identify leading topics, authors, universities and countries, according to certain criteria. In this regard, bibliometric methods have appear aiming at determining and devising metrics (e.g., scientific indicators) as objective as possible to determine the popularity and impact of specific articles, authors, and publications. The aim of this work is to develop an approach for the bibliometric analysis of scientific production (author-wise) related to the area of computer science. For this purpose, web-scraping techniques have been applied to different data sources allowing us to obtain both the scientific production and the repercussion of the different published documents. Through this development, users will be able, from the name of a scientific author, to obtain a list of all their publications, as well as a bibliometric description with the most relevant characteristics of these publications, including their impact measurements, rankings, citations, etc. The difficulty lies in the fact that, at present, all this information is stored and provided in heterogeneous databases and repositories from different origins and managed by different organizations. In this regard, the solution presented here constitutes a first step to characterize, in a centralized and structured way, the scientific production of authors, which will guide users to determine the level or prestige of both the author and their scientific productions. | es_ES |
dc.format.extent | 58 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Indicadores científicos | es_ES |
dc.subject | Data Science | es_ES |
dc.subject | Web scraping | es_ES |
dc.subject | Análisis bibliométrico | es_ES |
dc.subject | Python | es_ES |
dc.subject | Google Scholar | es_ES |
dc.subject | DBLP | es_ES |
dc.subject | Scientific indicators | es_ES |
dc.subject | Bibliometric analysis | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.title | Análisis de rendimiento de autores científicos | es_ES |
dc.type | Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Cardona Maroto, I. (2019). Análisis de rendimiento de autores científicos. http://hdl.handle.net/10251/128261 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\112772 | es_ES |