Para esta guía sobre bases de datos académicas tomaremos el caso de la base de datos Scopus, complementada con ejemplos de la base de datos Web of Science. La idea es mostrar cómo son los módulos más útiles de esta clase de sistemas de información utilizando las dos bases de datos más importantes del mundo.
Antes de seguir propondremos una definición de base de datos académica:
Una base de datos académica es un sistema de información documental que acepta como entradas (1) documentos académico-científicos y (2) necesidades de información, y genera como salida documentos relevantes. Para poder cumplir sus funciones, el sistema de transformación se compone de tres subsistemas principales: (1) búsqueda, (2) página de resultados y (3) registros. Fuente: elaboración propia. |
Estuctura de una base de datos
A efectos de búsqueda y descubrimiento de información, y de acuerdo con la definición precedente, consideramos que una base de datos tiene una estructura dividida en tres partes principales:
- Sistema de búsqueda: mediante uno o varios formularios de consulta. Permite al investigador expresar sus necesidades de información de un modo que la base de datos pueda procesar.
- Página de resultados: espacio donde se presentan las referencias obtenidas, mediante una estructura de filas ordenadas con múltiples opciones de exploración, explotación y análisis de la información.
- Registros: un conjunto de informaciones (metadatos) sobre cada referencia unidos a una serie adicional de utilidades y herramientas de descubrimiento.
Para presentar esta guía, que tendrá un amplio apoyo visual basado en capturas de pantalla anotadas, nos apoyaremos en la estructura precedente.
Contexto
Ahora bien, antes de utilizar una base de datos académica, hay una fase previa, o fase 0, que personalmente considero obligatoria y que consiste en:
- Hacer login (inicio de sesión) en la base de datos que vamos a utilizar para no perder funcionalidades de la misma.
- Activar y tener preparado en paralelo un gestor de referencias como Mendeley o Zotero al que podamos enviar las referencias relevantes que vayamos encontrando.
En el caso de los gestores de referencia, es aconsejable instalar los dos plugins que suelen proporcionar. Tanto Mendeley como Zotero, en concreto, proporcionan plugins para:
- El navegador, lo cual nos permitirá importar referencias directamente desde cualquier página de resultados (en realidad, desde cualquier página web).
- El editor de textos (p.e., Word o LibreOffice), para poder incorporar las referencias con toda comodidad en nuestros trabajos a medida que vamos escribiendo.
Para descargar los gestores mencionados:
En esta página de Universo Abierto (Blog de la Biblioteca de Traducción y Documentación de la Universidad de Salamanca), hay disponible amplia información sobre los gestores de referencias:
Por último, en este apartado, solamente nos queda señalar que uno de los escenarios de trabajo más exigentes en relación con el uso de base de datos, son los trabajos de revisión o los estados de cuestión llevados a cabo utilizando la metodología de las revisiones sistematizadas. En este informe se describe con detalle esta metodología y su relación con las bases de datos académicas:
Antes de presentar cada componente a través de ejemplos con Scopus y WoS, presentaremos un diagrama con su funcionamiento conceptual.
1. BÚSQUEDA
En el diagrama precedente vemos los componentes conceptuales de una operación de búsqueda:
- El usuario expresa su necesidad de información utilizando un formulario.
- El sistema compara las palabras clave de la consulta con las palabras clave de los documentos.
- Como resultado, el sistema confecciona una página con las referencias relevantes, normalmente ordenadas por relevancia.
- El usuario chequea y evalúa los resultados y, en su caso, reformula la consulta.
- Las opciones de exploración y exportación, alertas y análisis configuran las opciones principales de la página de resultados.
Veamos ahora el uso de los formularios para llevar a cabo búsquedas en bases de datos (a la página de resultados le dedicamos un apartado más adelante). Lo veremos primero con Scopus y después con WoS.
En el formulario de búsqueda más característico de las principales bases de datos académicas podemos encontrar los siguientes componentes:
- Una o más filas en las que podemos entrar palabras clave. Cada fila corresponde a una palabra clave o a un concepto (en este caso, a diversas palabras clave).
- Un menú desplegable que nos permite seleccionar campos en los que poder centrar la búsqueda, por ejemplo, Título. En el caso de Scopus tenemos preseleccionados los tres campos más importantes: Título, Resumen y Palabras Clave.
- Un botón para añadir filas adicionales al formulario, una por cada palabra o por cada concepto.
- Opciones para establecer límites, de fechas y de tipo de documentos.
- Enlace para obtener consejos de búsqueda.
Para entenderlo mejor, vamos a suponer el caso de una búsqueda sobre periodismo y realidad virtual para la cual nuestro investigador ha pensado en las siguientes palabras clave (en inglés porque es la lengua de trabajo de las bases de datos, independientemente de la lengua de los documentos):
- journalism
- augmented reality
- virtual reality
- mixed reality
Supongamos que, intuitivamente, nuestro investigador ha considerado que la forma de combinarlas será utilizar una fila para cada palabra clave activando el botón + para ir añadiéndolas según sus necesidades (después veremos que hay un método mejor) del modo que muestra la siguiente captura:
El formulario de la captura precedente equivale a esta ecuación booleana expresada mediante sintaxis directa:
| journalism AND («augmented reality» OR «virtual reality» OR «mixed reality») |
La ecuación significa, en términos humanos lo siguiente:
«documentos sobre periodismo siempre que además traten o bien de realidad aumentada, o bien de realidad virtual o bien de realidad mixta» |
Es decir, usamos el operador AND para lograr la intersección de dos grupos de conceptos: uno representado por la palabra clave periodismo y el otro por la unión, con el operador OR, de las palabras clave realidad aumentada, realidad virtual, realidad mixta. En resumen:
- AND: intersección de conceptos. Todas las palabras clave combinadas con un AND deben estar presentes en el documento para que sea recuperado.
- OR: unión de conceptos. Es suficiente con que cualquiera de las palabras esté presente en el documento para que sea recuperado, lo que incluye el caso de que todas lo estén.
Ahora bien, esta primera versión, aunque es lógicamente correcta no está completa. Nos ha servido para iniciarnos en el uso del formulario típico de estas bases de datos. Pero lo más habitual es que cada uno de los conceptos (journalism, virtual reality) se represente con varios sinónimos y términos relacionados.
Por tanto, es mejor representar los dos grupos de conceptos de este otro modo, a razón de un concepto por cada fila:
| Concepto 1 | journalism OR newspapers OR news media |
| AND | |
| Concepto 2 | virtual reality OR augmented reality OR mixed reality |
Esto se puede trasladar así al formulario de búsqueda de Scopus:
Como el lector deducirá, equivale a esta nueva ecuación:
| (journalism OR newspapers OR «news media») AND («augmented reality» OR «virtual reality» OR «mixed reality») |
Esta segunda formulación es más lógica porque utiliza sinónimos para los dos conceptos, pero hay que ver si el hecho de ampliar con tales sinónimos nos añade información pero sin aportar ruido ni desviar el foco de nuestra búsqueda. La bondad de una ecuación depende primero de la lógica, pero después de la pragmática.
Para saber más sobre cómo utilizar palabras clave en proyectos de investigación:
- Cómo obtener palabras clave y ecuaciones a partir de un proyecto de investigación: Utilizar con éxito bases de datos académicas en tesis doctorales
- Cómo combinar conceptos y sus sinónimos: Procedimiento gráfico para generar ecuaciones de búsqueda en bases de datos académicas
Límites
Es aconsejable considerar algunos límite, al menos con relación a los años de publicación. Normalmente, preferiremos artículos recientes, por lo cual se aconsejan centrar las búsquedas en artículos publicados en los últimos años, aunque esto puede variar mucho según el tipo de proyecto.
Para compilar los artículos que usaremos para dar soporte al estado de la cuestión de una tesis doctoral, por ejemplo, constituye un rango habitual tomar los últimos 5-10 años. En los ejemplos que siguen, como estamos enfocados en un tema relativamente reciente, tomamos como base el año 2012 hasta la actualidad.
También podemos limitar el tipo de documentos, por ejemplo, a los de tipo artículo, pero esto puede ser conflictivo. Normalmente, nos interesarán tanto los artículos como las comunicaciones de congresos, por lo cual lo mejor es dejar la opción por defecto (All). Tampoco debemos limitar el tipo de publicaciones por el tipo de acceso (open access).
Uso de comillas y asterisco
El lector atento habrá observado que a veces usamos comillas en las palabras clave, como en «augmented reality». Esto es así para que busque esa expresión literal ( de lo contrario, podríamos tener mucho ruido, si busca cada palabra por separado).
Además, en algún caso, como en newspaper* hemos usado un asterisco. En este caso es para que recupere la expresión indicada y variaciones como newspapers o cualquier otra (si la hubiera).
Web of Science (Wos)
Para el caso de Web of Science, necesitamos hacer unas operaciones de ajuste previas antes de iniciar las operaciones de búsqueda para evitar una página de resultados que, en caso contrario, estaría llena de ruido.
En concreto, en el caso de Ciencias Humanas y Sociales es aconsejable utilizar su Colección Principal (en lugar de buscar en todas las bases de datos), y dado que esta a su vez contiene varios índices que también podrían añadir ruido, aconsejamos una preparación que se compone de dos pasos:
- Seleccionar la Colección Principal
- Seleccionar los índices correspondientes a Ciencias Humanas y Sociales
Vamos a verlo por separado.
1. Colección Principal
En la parte superior de la página de búsqueda, en la opción Seleccionar una base de datos, elegimos Colección Principal de Web of Science:
Una vez en la Colección Principal, podemos proceder al paso siguiente.
2. Índices de Ciencias Humanas y Sociales
En la Colección Principal, podemos elegir qué índices queremos consultar. Los que nos interesa utilizar son estos cuatro:
- Social Science Citation Index (SSCI)
- Arts & Humanities Citatin Index (A&HCI)
- Conference Proceddings Citation Index – Social Science & Humanities (CPC-SSH)
- Emerging Sources Citation Index (ESCI)
Adicionalmente, podemos utilizar esta parte de la configuración de WoS para seleccionar un rango de fechas. Para estudios de revisión como los que dan soporte a tesis doctorales limitar la búsqueda a 7 años (como hemos hecho en Scopus) puede ser adecuado. No obstante, esto depende de cada proyecto.
Formulario de búsqueda WoS
Una vez, tenemos el contexto de trabajo adaptado según hemos visto, podemos proceder a realizar las búsquedas. Vemos su formulario de búsqueda en la siguiente captura:
Podemos ver que WoS proporciona un sistema muy parecido, gracias a la adopción del mismo pattern. Tenemos la posibilidad de usar filas para cada concepto, así como asignar las palabras clave a un grupo de campos (Tema), de añadir tantas filas como necesitemos, y también la opción de limitar por rangos de fechas.
Cabe señalar que al usar la Colección Principal de WoS, dejamos fuera el índice correspondiente a SciELO. Afortunadamente, esta base de datos se puede consultar de modo independiente, tanto desde su propia plataforma como desde el índice de WoS en caso que para el proyecto fuera necesario. El único inconveniente es que va a requerir una segunda ronda de consultas, pero es preferible a tener que utilizar otros índices que nos añadirían mucho ruido. En todo caso, cabe recordar que las principales publicaciones de ScieELO forman parte de otras bases de datos (tanto de Scopus como de WoS).
2. PÁGINA DE RESULTADOS Y ANÁLISIS
Regresamos a Scopus para seguir ilustrando otros aspectos del uso de bases de datos. Corresponde ahora examinar la página de resultados. En el diagrama precedente mostramos sus componentes funcionales principales, y en las capturas que siguen mostramos su utilización.
Los elementos que hemos destacado en la captura son los siguientes:
- Informe del número total de documentos recuperados.
- La ecuación de búsqueda utilizada.
- Acciones disponibles, entre ellas, la de crear una alerta si nos parece que arroja resultados relevantes.
- Buscar en el interior del conjunto de resultados.
- Acciones adicionales que podemos llevar a cabo cuando seleccionamos documentos de la lista.
- Casilla para seleccionar documentos de modo individual o toda la página.
- La referencia de cada documento con informaciones relacionadas.
- Opciones de ordenación de los resultados.
Filtros disponibles en la página de resultados
Acciones con los resultados
Una vez hemos seleccionado algunas referencias, se activa una barra en la que tenemos disponibles una serie de acciones:
Entre las acciones más importantes podemos destacar las siguientes:
- Exportar las referencias a un gestor como Mendeley o Zotero. En la captura vemos que Scopus destaca Mendeley, pero al hacer clic sobre la flecha se muestra un menú con otras opciones.
- Ver una distribución de citas de los documentos seleccionados.
- Descargarlas en otros formatos.
- Imprimir las referencias, enviarlas por correo o descargarlas en un documento pdf.
En lo que sigue, nos centraremos en las opciones de exportación/importación de referencias.
Exportar referencias
Vemos en la captura el efecto de seleccionar las referencias de una página y solicitar la exportación a Mendeley. Aparece una ventana que nos confirma el éxito de la operación y ofrece un enlace directo para ver las nuevas entradas en nuestra base de datos en línea.
Otras opciones de exportación
Scopus ofrece la posibilidad de exportar a otros formatos al hacer clic en la flecha al lado del menú rotulado como Save to Mendeley. En la captura siguiente vemos la ventana emergente que aparece en este caso:
En la captura, vemos las diferentes opciones de exportación en cuanto a formatos. Además de los formatos específicos de Mendeley y Refworks, podemos exportar en varios formatos comunes o estándar, como RIS o BibTeX aceptados por casi todos los gestores de referencia como formatos de importación.
En cuanto a los datos que se pueden incluir en la exportación, aquí vemos solamente una parte. A efectos de la captura, hemos seleccionado algunos de los más habituales: los datos completos de la referencia más el resumen y palabras clave. Este segundo conjunto de datos puede ser muy útil para un trabajo de revisión o para un estado de la cuestión llevado a cabo mediante una revisión sistematizada.
Exportaciones en WoS
Web of Science presenta opciones muy parecidas, inclinadas en su caso a su propio software, EndNote (como Scopus hace con el suyo, Mendeley):
Si hemos seleccionado resultados en WoS, podemos exportar según las opciones que vemos en la captura. En el caso de esta base de datos, Mendeley no aparece (es parte de la competencia). Los usuarios de Mendeley y Zotero pueden usar la opción Save to Other File Formats o pueden utilizar el plugin del navegador de este tipo de software si lo hemos instalado.
Importación de referencias mediante plugin
Si hemos instalado el plugin de nuestro gestor de referencias (en nuestro caso, Mendeley, pero también se puede hacer con Zotero) podemos importar directamente las referencias de la página de una forma totalmente directa y muy eficaz. Podemos elegir importar todas las referencias de la página o seleccionar solamente las que nos interesen.
Historia de búsqueda
Tanto Scopus como WoS proporcionan una utilísima función denominada historia de búsqueda (Search history). El fundamento lógico de la historia de búsqueda es muy interesante. Cada una de las consultas se considera un conjunto y como sabemos los conjuntos los podemos combinar con operadores booleanos, tal como hacemos con las palabras clave.
Por tanto, podemos tomar cualquier par de conjuntos que representan búsquedas previas y combinarlas entre sí. El resultado es muy potente. En las siguientes capturas vemos su funcionamiento en el caso de Scopus.
Lista de búsquedas anteriores
Poder volver sobre búsquedas anteriores, es solamente una de las posibilidades que ofrece la historia de búsqueda. En realidad, la más interesante es la que consiste en la función de combinar dos conjuntos de búsquedas previas entre sí. En la captura precedente vemos dos últimos conjuntos de resultados:
- El conjunto 9, con más de 11 mil resultados porque es una consulta muy amplia que intenta recopilar el mayor número de referencias posibles sobre un tema. Concretamente, hemos usado diversos sinónimos para encontrar el mayor número posible de artículos publicados sobre periodismo desde el año 2011 hasta ahora.
- El conjunto 8 también incluye un altísimo número de referencias, más de 52 mil sobre temas de realidad virtual.
Lo que nos interesaría es poder cruzar estos dos conjuntos (el 9 y el 8) a fin de reducir esos enormes volúmenes a cifras manejables y con información muy precisa y relevante.
Combinar conjuntos de resultados
Esta combinación es la que muestra la siguiente captura, donde combinamos con un AND el conjunto 9 y 8 de resultados anteriores:
Nuevo resultado
Tras llevar a cabo la intersección de los conjuntos 9 y 8 (recordemos, cada uno con decenas de miles de referencias) obtenemos ahora un conjunto de 46 referencias altamente relevantes:
Vemos el resultado de llevar a cabo la operación con dos conjuntos, en concreto, una intersección (AND).
Vemos también de forma destacada la opción de crear una alerta (Set alert), que siempre tendremos a mano en la página de resultados.
Alertas
La definición de alertas es una de las funciones más útiles que proporcionan las bases de datos a investigadores cuando deben trabajar en proyectos a medio y largo plazo. Proyectos por tanto en los que durante un tiempo relativamente largo (o indeterminado) los investigadores necesitan monitorizar un mismo tema o grupo de temas.
En tal caso, definir una alerta nos servirá para ir recibiendo de forma periódica las novedades que se hayan producido sobre el tema de nuestra investigación, sin necesidad de repetir cada vez las mismas búsquedas (y sin el riesgo de olvidar hacerlas).
En una entrada reciente, hemos llevado a cabo una revisión amplia de cómo podemos definir y utilizar alertas, por lo cual, para este apartado remitimos a este artículo:
Análisis
Una función que cada vez cuidan más las principales bases de datos es el análisis de los resultados obtenidos. Normalmente, es una opción que se muestra como un enlace en la parte superior de la página de resultados.
En las siguientes capturas vemos primero a modo de ilustración tres tipos de distribuciones que proporciona Scopus y después veremos un ejemplo de representación de datos de Web of Science:
1-Scopus – Distribución por años
2-Scopus – Distribución por países
3 – Scopus – Distribución por áreas temáticas
4 – Web of Science – Distribución por categorías temáticas
Para acabar este apartado recordemos que la clase de análisis que hemos mostrado requieren una búsqueda previa. A partir de esta, es cuando podemos activar las opciones de análisis disponibles en la misma página de resultados. Naturalmente, necesitaremos una búsqueda que entregue al menos algunas decenas de resultados para que resulte significativo utilizar estas funciones.
Estos análisis nos ayudan a entender la composición de una microdisciplina o de un área temática dependiendo de nuestra búsqueda. Por ello, nos aportan información sobre el conjunto de referencias que hemos encontrado y con el cual, eventualmente, trabajaremos, por ejemplo, para llevar a cabo un trabajo de revisión.
Por tanto, además de ayudarnos a situar mejor las características del conjunto de referencias encontradas, otra posible utilidad puede consistir en documentar de forma complementaria trabajos de revisión, acompañando con análisis como los que hemos visto (y otros muchos disponibles) las referencias utilizadas.
3. REGISTRO
El registro es una ficha que contiene informaciones (metadatos) sobre cada referencia, así como un amplio conjunto de informaciones relacionadas y otras utilidades de descubrimiento de información. En el diagrama precedente vemos una representación conceptual mediante un diagrama.
En realidad, el registro es el núcleo de una base de datos, ya que esta se compone de registros cuya función es registrar (de aquí su nombre) mediante una serie de campos la entidad representada en la base de datos.
Por tanto, también podemos representar un registro como una ficha con campos:
Como en casos anteriores, ilustraremos el concepto de registro en modo funcional real con Scopus y después con WoS en las capturas que siguen:
1-Registro parte principal
En la captura precedente hemos destacado los siguientes elementos:
- Principales opciones disponibles de exportación, descarga, impresión, etc.
- Los datos básicos de la referencia: título, fuente, etc.
- La afiliación, es decir, el lugar de trabajo de cada autor
- El resumen del artículo
2 – Registro – Palabras clave
3 – Registro – Referencias incluidas en el artículo
4 – Registro – Documentos relacionados
Registro – Citas
Registro referencias citantes
Registro WoS
Acceso al documento
Al trabajar con bases de datos académicas nos encontramos con esta casuística en el momento de acceder al documento (es decir, al artículo o la comunicación en sí):
- Forma parte de una revista open access: tendremos un acceso directo para descargarlo, generalmente en forma de pdf.
- Forma parte de una revista que requiere suscripción, y nuestra universidad o centro está suscrito: tendremos acceso directo al documento o pdf.
- Forma parte de una revista que requiere suscripción, y nuestra universidad o centro no está suscrito: no tendremos acceso directo desde la base de datos. Las opciones son buscarlo en Internet por si el autor hubiera procedido a su autoarchivo o solicitarlo en préstamos interbibliotecario.
En la captura precedente, tomadas de una búsqueda en WoS, vemos un artículo (el primero) que solamente podremos acceder de modo directo si nuestra universidad está suscrita (el botón Consulta’l procede de un sistema automatizado de la universidad que resuelve los enlaces), y los dos últimos en cambio son de acceso directo en la propia fuente.
En el primer caso, al hacer clic sobre el botón Consulta’l (en otras universidades aparecerá de otro modo, ya que es un botón propio de cada cliente o universidad), el sistema de resolución de enlaces comprueba si nuestra universidad está suscrita a la revista, y en ese caso ofrecerá opciones de acceso:
En el caso de las referencias donde WoS indica Free Full Text from Publisher (open access), al hacer clic en este enlace, aparece una ventana que permite descargar directamente el pdf.
Otras funciones
Cabe señalar que hay un grupo de funciones que no hemos considerado, por no ser esenciales a las tareas de búsqueda y obtención de información en las que nos centrado. Se trata de la función de análisis, a través de diversas métricas, tanto de revistas y artículos como de autores.
Tanto Scopus como WoS ofrecen productos por separado para análisis de la producción científica de países e instituciones. En el caso de Scopus, algunos de tales productos se puede consultar en abierto (caso de los dos primeros enlaces):
Por último, le hemos dedicado un breve apartado, pero no hemos mostrado la creación de alertas. El siguiente artículo proporciona información detallada:
Bases de datos para investigar en Comunicación Social
Una vez visto con un cierto detalle, el modo en el cual podemos utilizar las bases de datos para nuestros proyectos de investigación, a continuación indicamos qué bases de datos podrían formar parte de un conjunto óptimo para apoyar investigaciones en el ámbito de la Comunicación Social y disciplinas relacionadas. Se pueden distribuir en dos grupos:
Generalistas
Especializadas en Ciencias Humanas y Sociales y plataformas de editoriales específicas (de todas ellas hemos publicado análisis en este sitio):
- Communication Source y Humanities Source
- International Bibliograhy of Art
- Project MUSE
- SAGE
- Taylor and Francis
- Wiley
En este otro trabajo explicamos el concepto de grupo óptimo de bases de datos para investigar en Comunicación Social en el que nos basamos para la lista precedente.
De todos modos, esto no puede ser una lista cerrada. Cada proyecto debe definir con cuidado sus necesidades de información y valorar las fuentes a utilizar. En esta tarea, una excelente ayuda suele ser la que proporcionan los expertos temáticos de las bibliotecas universitarias. También podemos encontrar ayuda en las guías que suelen publicar. Por ejemplo (pero otras universidades también disponen de ellas), la que mantienen mi universidad (UPF): Guías temáticas.
Lo que nunca nos cansaremos de señalar es que, tanto Scopus como Web of Science, no solo por sus impresionantes colecciones, y su calidad general, sino también por su especial papel legitimador de la ciencia que les han otorgado de facto y de iure las agencias de evaluación, siempre deben figurar en cualquier lista de fuentes académicas.
Conclusiones
En general, para afrontar con éxito determinados cualquier trabajo académicos necesitamos familiarizarnos con el área dentro de la cual se inscribe nuestro proyecto. Esto es especialmente cierto en el caso de tesis doctorales y de proyectos de investigación financiados donde se requiere una memoria previa para su aprobación.
En estos casos, no es suficiente con estar familiarizados con el área, sino que necesitamos estar completamente seguros de que conocemos las mejores investigaciones y trabajos previos que se han llevado a cabo en el terreno en el terreno que nos vamos a mover.
Se ha dicho repetidas veces que la ciencia es un trabajo acumulativo. La humanidad ha llegado tan lejos en sus desarrollo científico porque cada generación ha utilizado los conocimientos anteriores y no ha necesitado reinventar la rueda cada vez. Pero esto son palabras vacías si cada vez que un investigador afronta una tesis o un nuevo proyecto y no se asegura de conocer bien las investigaciones previas relacionadas.
Actualmente, no existe ningún sistema de información más eficaz que las bases de datos académicas, por lo que su buen conocimiento es un elemento clave para el éxito de tesis doctorales, proyectos de investigación y, en general, cualquier clase de trabajo que necesite incorporar estados de la cuestión elaborados con las máximas garantías de rigor y exigencia científica.
Anexo – Scopus, Web of Science y otras bases de datos
El motivo de la elección de estas bases de datos para ilustrar esta guía es doble: por un lado, porque Scopus y Web of Science aplican muy bien los principales patterns de diseño de la interfaz en lo que respecta a las funciones de búsqueda y descubrimiento de la información. Además, son las dos bases de datos generalistas más importantes del mundo debido a la exigente selección de revistas que llevan a cabo y a los análisis que desarrollan sobre las mismas.
Esto no significa que sean siempre la mejor fuente de información para toda investigación, por ejemplo, para investigar en comunicación social u otras áreas de las ciencias sociales. En otro lugar, he argumentado sobre la necesidad de utilizar el concepto de grupo óptimo de bases de datos (en lugar de base de datos óptima) cuando enfocamos un proyecto de investigación, al que remito a los interesados.
Algunas veces podemos confundir la importancia de Scopus y de Web of Science a la hora de seleccionar revistas donde enviar nuestras aportaciones (rol de autor ) de su importancia como fuentes de información para conocer el estado de la cuestión en nuestro ámbito (rol de investigador).
Dicho de otro modo, cuando elegimos revista a la cual enviar nuestro manuscrito, las revistas indexadas en Scopus o WoS es razonable que sean nuestra primera elección por su mayor impacto potencial y su mejor valoración por parte de las agencias de evaluación de la ciencia.
Pero, cuando necesitamos una base de datos que nos aporte la mayor cantidad de información sobre nuestra área de trabajo seguramente no podremos limitarnos a Scopus y Web of Science, y de aquí la necesidad de utilizar también otras fuentes.
