Bases de datos para investigar en Comunicación Social: propuesta y caracterización del grupo óptimo

Grupo óptimo de bases de datos académicas
Representación del concepto de grupo óptimo de bases de datos para una revisión sistematizada

¿Cuáles son las mejores bases de datos para investigar en Comunicación Social? Para presentar el mapa de las bases de datos académicas relevantes en este ámbito utilizaremos el concepto de grupo óptimo de bases de datos, mediante la articulación de dos subgrupos, uno que denominaremos generalista y otro que denominaremos específico. 

Aunque daremos en seguida una lista de tales bases de datos, creemos que, en el contexto de las revisiones sistematizadas y los trabajos académicos evaluados, la respuesta a la pregunta inicial nunca puede ser una simple lista, sino que necesitamos un razonamiento sobre su composición.

Navegación rápida

Lista inicial

Para dar una respuesta rápida a la pregunta:


¿cuáles son las mejores bases de datos académicas para investigar en Comunicación Social?


proponemos a continuación una lista unificada de bases de datos en la que hemos combinado las de tipo generalistas, pero que incluyen colecciones de Comunicación Social muy importantes, con las bases de datos específicas.

Avanzaremos que nuestra propuesta no es la de utilizar todas las bases de datos, sino la de crear un grupo óptimo, que se articula utilizando una parte de las que siguen, tal como mostraremos más adelante.

Bases de datos académicas para investigar en Comunicación Social

  • Communication Source
  • DialnetPlus
  • Emerald Insight
  • Film & Television Literature Index
  • Humanities Source
  • International Bibliography of Art
  • Project MUSE
  • Sage Journals
  • Scopus
  • Taylor & Francis Online
  • Web of Science
  • Wiley

Código de colores:

  • naranja: bases de datos especializadas
  • gris: bases de datos muy relevantes con colecciones importantes en el área
  • negro: bases de datos de consulta imprescindible en cualquier proyecto

Fichas con los tutoriales de cada bases de datos

Grupo óptimo de bases de datos

Dado que en Comunicación Social, como en otras áreas de Ciencias Humanas y Sociales, no podemos trabajar con la idea de la base de datos óptima, en su lugar utilizamos el concepto de grupo óptimo de bases de datos.

Este grupo óptimo se genera combinando un subgrupo generalista de bases de datos, que siempre debemos considerar, más un subgrupo específico del que correspondería elegir una o más bases de datos según las características de cada proyecto. Vamos a presentar a continuación estos dos subgrupos.

Subgrupo generalista o esencial

Se puede considerar compuesto por las siguientes bases de datos:

  • Scopus
  • Web of Sciences
  • DialnetPlus

El grupo generalista recibe este nombre por una doble circunstancia: se trata de bases de datos omnidisciplinares (las dos primeras), multidisciplinares (la segunda) y multieditoriales (las tres). Aunque creemos que se trata de denominaciones intuitivas, presentamos una explicación de esta terminología más adelante. Por el momento, debemos señalar que, además, son bases de datos que debido a las características anteriores, y otras que presentaremos seguidamente deben ser utilizadas en cualquier tipo de proyecto. Por eso también lo denominamos grupo esencial.

Rol legitimador

Tanto Scopus como Web of Science tienen un rol legitimador de la ciencia en el siguiente sentido: se trata de dos entidades que solamente admite en sus índices revistas que superan un determinado umbral de calidad. Además, llevan a cabo de forma regular evaluaciones de las revistas y en caso de que las mismas rebajen algunos indicadores de calidad, quedan fuera de sus índices.

Como además presentan una cobertura prácticamente universal (en especial Scopus) en cuanto a ámbitos temáticos y geográficos, en consecuencia, se considera imprescindible que cualquier investigación tenga en cuenta a estas bases de datos, sea cual sea el tema de la investigación, a la hora de establecer los antecedentes de la misma.

El ámbito hispano

La inclusión de DialnetPlus viene justificada por ser la base de datos que lleva a cabo la más amplia cobertura de revistas académicas del ámbito hispano. Si nos situamos en el escenario de un proyecto de investigación que o bien será evaluado en España o bien tiene como parte de su objeto de estudio ámbitos que afectan a España, esta base de datos resulta imprescindible.

Subgrupo específico para Comunicación Social

A diferencia del anterior, este grupo no puede quedar tan claramente delimitado. No obstante, al menos en una versión inicial, se puede considerar compuesto por las siguientes bases de datos:

  • Communication Source
  • Film & Television Literature Index
  • Humanities Source
  • International Bibliography of Art
  • Project MUSE
  • Taylor & Francis Online
  • Sage Journals
  • Wiley
  • Emerald Insight

El grupo específico recibe esta denominación porque proporciona la lista inicial de bases de datos candidatas a formar parte del grupo óptimo en función de las características específicas de cada proyecto. No tanto porque las bases de datos sean siempre específicas del tema en cuestión, aunque esto también se incluye, sino porque este grupo se forma, como decimos, en función de cada ámbito en concreto. Para Comunicación Social, la lista inicial sería la que hemos mostrado más arriba.

Como en el caso de las bases de datos Scopus y Web of Science, estas otras bases de datos también aplican criterios de calidad de las revistas que indexan, sobre todo las del tipo multieditorial, pero en ellas tiende a primar la exhaustividad de la cobertura temática sobre otros parámetros. Por ejemplo, algunas de estas bases de datos, además de revistas académicas incluyen revistas profesionales de prestigio (o sea, magazines además de journals).

Las bases de datos y el ciclo de búsqueda. Una de las fases de una revisión sistematizada

Las que consisten en plataformas editoriales incluyen toda la producción editorial de las mismas, por tanto, el criterio de calidad es el del prestigio de las editoriales respectivas, que es muy alto en todos los casos considerados aquí.

Tipo
de base de datos
Explicación
Plataforma 
editorial
Una plataforma digital editorial (denominación larga) es una base de datos que reúne la producción editorial de una misma organización empresarial.  Además de la función de búsqueda incluye las de lectura en pantalla. Ejemplo: Sage Journals.
Base de datos 
multieditorial
Una base de datos multieditorial reúne la producción de cientos o de miles (incluso de decenas de miles) de empresas editoriales distintas, así como de diferentes países del mundo. El acceso al documento está sujeto a casuística. Ejemplo: Scopus

¿Por qué necesitamos combinar varias bases de datos?

La razón principal es porque ninguna cubre la totalidad de la producción académica, dicho de modo, ninguna es un superconjunto que incluya como subconjuntos a todas las demás. La relación en realidad es de solapamiento parcial.

Lo más parecido a tal superconjunto podría ser Google Scholar, pero, en primer lugar, simplemente no actúa como tal,  y en segundo lugar,  incluye toda clase de materiales documentales, no solamente artículos, por lo cual podemos perder información ya que falsos positivos puede complicar el acceso a los resultados más relevantes.

Además, Google Scholar tiene severas limitaciones de búsqueda y acceso a la información comparado con estas bases de datos. Esto no significa que no sea útil. Por el contrario, cada vez lo es más, y por ello le reservamos un apartado más adelante.

Lo que no podemos ignorar

Hay además motivos vinculados con los roles respectivos de las bases de datos que hace necesario utilizar el primer grupo, el generalista o esencial como parte de las garantías de procedimiento. Ninguna investigación puede desconocer los resultados que se dan a conocer a través de las bases de datos Web of Science o Scopus, por su lugar central en la difusión de la ciencia. 

La cobertura relativa de las diferentes bases se parece a la situación de solapamiento parcial de un grupo de conjuntos

Una forma de explicarlo es la siguiente: un investigador no puede conocer todo lo que se publica sobre su disciplina. Nadie está obligado a conocer ni a tener acceso a todas las revistas académicas que se publican en todo el mundo en una especialidad.  Pero no puede desconocer lo que se publica en las revistas que son indexadas por Scopus o por Web of Science, porque para esto se han creado estos sistemas.

Revistas especializadas

Por otro lado, en todas las disciplinas hay revistas especializadas que publican resultados muy útiles y que podemos encontrar indexadas en bases de datos especializadas, pero no en las generalistas. Los motivos por los cuales, revistas que publican trabajos de calidad se pueden encontrar en bases de datos del grupo específico, pero no en el generalista son variados, pero se pueden sintetizar en que no existe una autoridad central que decida y planifique sobre el tema, así que de facto se da en muchas disciplinas, en especial en Ciencias Humanas y Sociales, la existencia de revistas de calidad que forman parte de bases de datos del grupo específico, pero no del generalista.

Como síntesis, para establecer un estado de la cuestión, un investigador necesita consultar las del grupo generalista porque así lo determina el protocolo general de la ciencia, y necesita consultar alguna(s) del grupo específico porque pueden aportarle resultados especialmente útiles.

Articulación

¿Cómo se articulan estos dos grupos? Para expresar la idea del grupo óptimo, es especialmente útil situarnos en el escenario de una revisión sistematizada. En esta clase de proyectos es muy importante que la fase de búsqueda, es decir, la S del acrónimo SALSA, responda a  los más altos criterios de exigencia y rigor.

Generalista

Bajo este escenario, es necesario consultar las tres bases de datos del subgrupo generalista, es decir: Scopus + WoS + Dialnet (esta última, suponiendo un trabajo académico que se presenta en una universidad española, o un trabajo que se presenta en cualquier universidad del mundo pero que tiene como parte de su estudio la producción académica hispana).

Específico

Del subgrupo específico será necesario hacer pruebas con las palabras clave que expresen el núcleo temático del proyecto y estimar cuál (o cuáles) de las bases de datos será más útil para llevar a cabo la fase de búsqueda, esto es, para completar el banco de documentos.

Es fácil deducir que para la mayor parte de los proyectos, el trío compuesto por  Communication Source, Taylor & Francis Online, y Sage Journal será con mucha seguridad, de gran relevancia, y por tanto, será oportuno incluirlas.

Pero, en función de sus características, por ejemplo, si el proyecto está vinculado con aspectos de Arte y Humanidades, es fácil ver que las que resultarán necesarias son de la Humanities Source e International Bibliography of Art, etc., y para finalizar con un último ejemplo, un proyecto sobre Estudios Fílmicos necesitará Film & Television Literatura Index y probablemente las dos bases de datos de Humanidades, etc.

Por tanto, las dos, tal vez tres (o más) bases de datos necesarias de este subgrupo se debe determinar en función de los parámetros temáticos de cada proyecto concreto.

Fórmula general

La formulación general para formar el grupo óptimo se puede expresar mediante un diagrama de este modo:

Bases de datos académicas: diagrama de grupo óptimo
Composición del grupo óptimo de bases de datos académicas

Entonces, tal como muestra el diagrama precedente, el grupo óptimo queda formado por las tres bases de datos generalistas, más una o más del subgrupo específico, a determinar según los parámetros de cada proyecto concreto.

Uso típico e implicaciones

El retrato robot que aparece de esta articulación nos señala que para una buena parte de los proyectos en Comunicación Social necesitaremos explotar las 3 bases de datos de grupo generalista, más al menos otras 2 o 3 seleccionadas del grupo específico, con lo que en total estaremos manejando unas 5 o 6 bases de datos para una revisión sistematizada con plenas garantías.

Como existe un alto grado de solapamiento de fuentes entre las bases de datos, utilizar 5 o 6 de ellas no implica necesariamente multiplicar el número de resultados de forma proporcional. Por ejemplo, si con el grupo generalista, dada su cada vez mayor cobertura, hemos encontrado, por decir algo, 20 o 30 referencias relevantes, añadir otras bases de datos en el número que sea (N), no equivale a una operación de 20xN. Con todas seguridad obtendremos algunas referencias más, pero no N veces más.

Categorización por facetas

Hemos utilizado una categorización propia con el fin de explicar la forma de componer el grupo óptimo de bases de datos para investigar en Comunicación Social y áreas afines.

Ahora proponemos una nueva categorización basada en las facetas del ámbito temático y la fuente, en concreto, si se trata de bases de datos de omni o multidisciplinares o especializadas, y la tipología de las fuentes, esto es si se tata de plataformas editoriales unitarias o de bases de datos multieditoriales.

Continuo de las bases de datos académicas
Las bases de datos académicas se pueden distribuir en un continuo en función de la amplitud de su cobertura, desde la especialización hasta la omnidisciplinariedad, pasando por la multidisciplinariedad

El significado de las facetas se resume en la siguiente tabla:

FacetaExplicación
Ámbito 
temático
Según esta faceta puede tratarse de bases de datos omnidisciplinares, multidicisplinares o especializadas.
Las omnidisciplinares cubren todas las disciplinas, tanto de ciencias como de humanidades y ciencias sociales. Las multidisciplinares cubren diversas disciplinas, aunque pueden cubrir solamente ciencias sociales (p.e.), o ciencias pero no todos los ámbitos, y ciencias sociales, pero no humanidades, etc. Las especializadas cubren un grupo focal de disciplinas como Cine y Televisión, o Humanidades y Arte, etc.
Tipología
de las Fuentes
Valores posibles: multieditorial o plataforma digital. Las bases de datos multieditorial cubren cientos o miles de editoriales diversas, de diversos países y en diversos idiomas. En cambio, las plataformas editoriales cubren las revistas y publicaciones de una misma editorial.
Fuente: elaboración propia.

Subgrupos (SG) por facetas

A partir de la tabla anterior, ahora podemos distribuir las bases de datos en cuatro subgrupos distintos:

SG1. Bases de datos omnidisciplinares y multieditorial

  • Scopus
  • Web of Science

Motivo de su inclusión: son bases de datos esenciales que no se pueden no utilizar por su importancia en la difusión de la ciencia, además cada vez tienen colecciones más amplias en las áreas de Ciencias Humanas y Sociales, en especial la primera.

SG2. Bases de datos multidisciplinares y multieditorial

  • Project MUSE
  • DialnetPlus

Motivo de su inclusión: son bases de datos que, aunque no poseen la categoría de las primeras, contienen colecciones especializadas que entran de pleno en los intereses de la Comunicación Social.

SG3. Bases de datos especializadas multieditorial

  • Communication Source
  • Humanities Source
  • International Bibliography of Art
  • Film & Television Literature Index

Motivo de su inclusión: son bases de datos especializadas cuyo foco es el mismo de la Comunicación Social o muy cercano a él, imprescindibles para nuestra área.

SG4. Plataformas editoriales multidisciplinares

  • Taylor & Francis Online
  • Sage Journals
  • Wiley
  • Emerald Insight

Motivo de su inclusión: son plataformas de editoriales que publica cada una de ellas varios cientos de revistas, entre las cuales se cuentan decenas de revistas centradas en temas de Comunicación Social (las tres primeras) o muy cercanos a nuestra área (la última).

Fichas unitarias

Por último, presentamos fichas unitarias para cada bases de datos para facilitar los enlaces a sus tutoriales respectivos:

Scopus: base de datos académica
Scopus
NombreScopus

Utilización

Tutorial Scopus
FuentesMultieditorial
ÁmbitosOmnidisciplinar
Web of Science: sitio web de información
Web of Science
NombreWeb of Science

Utilización

Tutorial Web of Science
FuentesMultieditorial
ÁmbitosOmnidisciplinar
Communication Source
NombreCommunication Source

Utilización

Tutorial Communication & Humanities Source
FuentesMultieditorial
ÁmbitosMultidisciplinar: Ciencias Humanas, Jurídicas y Sociales
Humanities Source
NombreHumanities Source

Utilización

Tutorial Communication & Humanities Source
FuentesMultieditorial
ÁmbitosMultidisciplinar: Ciencias Humanas, Jurídicas y Sociales
DialnetPlus
NombreDialnetPlus

Utilización

Tutorial DialnetPlus
FuentesMultieditorial
ÁmbitosMultidisciplinar: Ciencias Humanas, Jurídicas y Sociales
Taylor & Francis Online
NombreTaylor & Francis Online

Utilización

Tutorial Taylor & Francis Online
FuentesPlataforma editorial
ÁmbitosMultidisciplinar
Sage Journals
NombreSage Journals

Utilización

Sage Journals
FuentesPlataforma editorial
ÁmbitosMultidisciplinar
Wiley
NombreWiley Online Library

Utilización

Tutorial Wiley Online Library
FuentesPlataforma editorial
ÁmbitosMultidsiciplinar
Project MUSE
NombreProject MUSE

Utilización

Tutorial Project MUSE
FuentesMultieditorial
ÁmbitosMultidisciplinar: Ciencias Humanas y Sociales
International Bibliography of Art
NombreInternational Bibliography of Art

Utilización

Tutorial IBA
FuentesMultieditorial
ÁmbitosEspecializada: Arte y Humanidades

NombreEmerald Insight

Utilización

Tutorial Emerald Insight
FuentesPlataforma editorial
ÁmbitosMultidisciplinar: Ciencias sociales y Salud
Film & TV Literature Index
NombreFilm & Television Literature Index

Utilización

Tutorial F&TVLI
FuentesPlataforma editorial
ÁmbitosEspecializada: Cine y Televisión

El rol de los buscadores académicos

Nos queda considerar el rol de importantes buscadores académicos como Google Scholar y Microsoft Academic. Aunque en una revisión sistematizada no pueden NO utilizarse bases de datos académicas, dado su rol crucial de las revistas indexadas en la difusión de la ciencia, siempre puede ser de utilidad utilizar buscadores académicos. En el caso de las Ciencias Humanas y Sociales, esto sería aplicable en especial a Google Scholar.

En algunas investigaciones, además de la ciencia comunicada formalmente a través de revistas académicas, pueden ser necesarias otras tipologías de documentos con valor académico, que las bases de datos no recogen, pero sí lo hacen buscadores como Google Scholar.

Buscador académico Google Scholar. Página de resultados
Ejemplo de páginas de resultados de Google Scholar

Informes de organizaciones

Por ejemplo, en trabajos vinculados con ciertos aspectos del ecosistema digital, como la desinformación, los nuevos formatos digitales, o los nuevos modelos de sostenibilidad de la prensa digital, el papel de las revistas académicas es  imprescindible, pero claramente insuficiente.

Estas limitaciones las pueden superar muy bien buscadores como Google Scholar con la posibilidad de proporcionar acceso a informes y reportes de organismos de máxima solvencia, pero que no se ha publicado a través de ninguna revista, sino como resultados de investigaciones llevadas a cabo con las máxima garantías.

Otro importante, rol, en especial en el caso de Google Scholar, es que para investigadores sin acceso a las bases de datos académicas que requieren altos costes de suscripción, puede actuar como un sustituto realmente eficaz. Google Scholar “solamente” cubre los aspectos de búsqueda, sin que pueda solucionar los de acceso al documento en caso de publicaciones de pago, pero existen otras alternativas en tales casos.

Otras bases de datos

No es posible establecer una lista cerrada de bases de datos académicas candidatas a formar parte del grupo óptimo de una revisión sistematizada en Comunicación Social.

La lista presentada más arriba puede cubrir con casi total seguridad el grueso de las investigaciones, pero es imposible prever qué otras bases de datos se pueden revelar útiles en investigaciones que adopten perspectivas transdisciplinares singulares. Por ejemplo, investigaciones que consistan en la intersección de aspectos de comunicación con Medicina, con el Derecho, con la Bibioteconomía-Documentación,  con la Economía, etc. 

Aunque LISTA es una bases de datos de Ciencias de la Documentación, podría formar parte de una revisión sistematizada en un proyecto de Comunicación Social de tipo interdisciplinar.

En tales casos, muy posiblemente alguna combinación de las bases de datos del subgrupo generalista con algunas del específico que hemos mostrado puede mostrarse suficiente (las probabilidades serían muy altas)… o no.  En tales casos, si los investigadores detectan una cobertura inadecuada para la transdisciplinariedad de su proyecto, harán bien en consultar el catálogo completo de bases de datos disponibles en su centro de trabajo, o en la biblioteca universitaria  al que puedan tender acceso por si se diera la circunstancia de que tuvieran que añadir alguna base de datos de medicina, de derecho, de biblioteconomía-documentación, o de economía… por seguir con los ejemplos.

ABI/Inform: base de datos de economía y empresa también puede resultar relevante si la intersección de temas en un proyecto de Comunicación Social incluye la economía.

Conclusiones

Hemos visto que para presentar la lista de bases de datos relevantes para investigar en Comunicación Social y ciencias afines, resulta conveniente manejar el concepto de grupo óptimo, antes que el de una supuesta base de datos óptima.

A su vez, la clave para generar este grupo óptimo, que es en parte igual y en una parte diferente para cada investigación, consiste en utilizar siempre las tres bases de datos del subgrupo generalista, más al menos una del subgrupo específico, y probablemente dos o más de las mismas, pero cuya composición concreta (en este segundo subgrupo) vendrá determinada por los parámetros más concretos de cada proyecto.

Hemos caracterizado también someramente cada una de las bases de datos de la lista generalista y de la lista inicial de candidatas al subgrupo específico mediante fichas que contienen enlaces a los tutoriales respectivos que hemos ido publicando en este sitio.



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