Nueva edición: Febrero 2017
Scopus y Web of Science (esta última, conocida anteriormente como ISI) son las dos principales bases de datos académicas internacionales. Su rol en la producción y difusión de la ciencia es importantísimo. De hecho, se puede decir que son uno de los elementos alrededor del cual gira la producción e incluso la legitimación del conocimiento científico.
Ahora bien, por un lado se da la circunstancia de que saber usarlas de forma adecuada es vital para un investigador. Por otro lado, el «efecto Google«, a saber, la engañosa forma en la que parece que la búsqueda es un juego de niños, produce un profundo efecto perturbador cuando necesitamos usar estas bases de datos de forma profesional.
¿Porqué cuesta tanto usarlas bien?
Tal efecto se manifiesta en que muchos investigadores jóvenes (y algún que otro senior) cuando intentan obtener información de esta clase de base de datos, aplican las mismas rutinas mentales con la que buscan en Google, cosa que (en parte) es natural porque seguramente es su único referente hasta entrar en la carrera académica.
En cambio, no debería ser tan natural ignorar que las bases de datos académica tienen una complejidad adicional, y que la misión que hay detrás de la consulta a una base de datos académica es crítica para el desempeño profesional del investigador.
Como sea, en este artículo intentaremos examinar las barreras cognitivas que dificultan el uso de esta clase de base de datos, sin perjuicio de recomendar profundizar en las habilidades necesarias para su adecuada explotación.
No son Google
El problema es las tales rutinas que ponemos en marcha con Google no tienen porqué funcionar en esta clase de base de datos. Primero, porque el contexto es muy diferente. Lo extraño sería que funcionaran. En estas bases de datos, la búsqueda se realiza, en general, contra registros formalizados que describen cada artículo, los llamados metadatos, y no (necesariamente) contra el texto completo de los documentos.
Esto por un lado. Por otro, no resulta posible aplicar el eficaz análisis de enlaces que tanto ayuda en la búsqueda en Google, por la simple razón que buscamos en artículos publicados por revistas científicas y NO en páginas HTML (páginas web) enlazadas entre ellas.
Al no disponer de la fuerza que proporcionan los análisis de enlaces, la ordenación de resultados no siempre es tan eficaz. Pero, en compensación, las bases de datos académicas aportan opciones de ordenación de las que no disponemos en Google. Algunas de estas opciones son de una extremada utilidad, solamente que es necesario tener en cuenta que existen y que podemos utilizarlas para explorar la página de resultados.
Complejidad funcional
Además, a diferencia de lo que sucede en la Web, los sistemas de búsqueda de esta clase de sistemas ofrecen muchas más funciones, por la sencilla razón de que deben dar servicio a necesidades de información mucho mas complejas que buscar billetes de avión baratos para ir a París y mucho más críticas que lo que acostumbra a ser la búsqueda en la Web, porque la diferencia entre una búsqueda acertada y una deficiente no es pagar un poco más por el billete de avión, sino, por ejemplo, no encontrar las evidencias científicas que necesitaríamos para orientar nuestra investigación.
La cuestión es que todos sabemos que, más funciones, son también más posibilidades de error, y en todo caso, mayor necesidad de formación en el tema. Una concepción errónea de la propia naturaleza de esta clase de sistemas de búsqueda, de nuevo debido a una imagen mental que procede de la familiaridad de buscadores como Google, provoca también usos inadecuados. No estamos culpando a Google de nada; ellos lo hacen bien, somos nosotros lo que fallamos al no saber que una base de datos académica se mueve en otro contexto.
Sea como sea, un conocimiento deficiente de la naturaleza de esta clase de sistemas y de sus opciones y posibilidades de búsqueda son una oportunidad para el fracaso. Y no para un fracaso cualquiera. No acertar a encontrar publicaciones relevantes sobre el tema en el que nos proponemos investigar, aún a pesar de existir tales publicaciones, nos puede abocar en el mejor de los casos a duplicar esfuerzos, y en el peor de ellos a que nuestra investigación, ya sea en forma de artículo científico o de tesis doctoral sea rechazada por haber ignorado tales publicaciones.
Las principales opciones y sus fuentes de error
Antes hemos visto los dos problemas más generales. Ahora vamos a considerar otros tres problemas, pero esta vez de una forma mucho más específica a través de las tres funciones de búsqueda que, con mucha diferencia, consideramos son las principales funciones, y a la vez las principales fuentes de errores y frustraciones de estas bases de datos:
La búsqueda avanzada. Lo que necesitamos saber aquí es como usar operadores booleanos y cómo hacer búsquedas por campos (búsquedas parametrizadas). La interpretación (y uso) de los primeros suele generar error si no se entiende bien el significado de cada operador, y el problema de nuevo es que suenan falsamente familiares, pero el caso es que un AND booleano no siempre es una Y gramatical; ni un OR booleano se comporta del todo como una O gramatical. Buscar por campos también puede ser mal interpretado si no conocemos el alcance y significado real de cada campo.
- La búsqueda de autores. Esta opción debería ser, ciertamente, un juego de niños, pero debido a la ambigüedad inherente a los nombres de personas (¿cuál es el apellido del autor, el segundo o el tercer nombre?), también es fuente de errores y de búsquedas frustrantes. Buscamos a un autor que tal vez tiene decenas de artículos en una de estas bases de datos y en cambio, tal vez la respuesta sea cero documentos, si no hemos usado la combinación de nombre de pila y apellido por el cual está alfabetizado en la base de datos.
La consulta de los índices de impacto de las publicaciones. En muchas ocasiones, lo que necesita el investigador es conocer el índice de impacto (si lo tiene) de una publicación o de las publicaciones de un campo académico. No es una opción difícil, pero tampoco es evidente ni está demasiado bien resuelta. Aquí tenemos seguramente un fallo de usabilidad por parte de las bases de datos, pero es lo que hay. Los diseñadores de estas bases de datos imaginan usuarios motivados y parece que no invierten mucho en diseño de la usabilidad.
No hace falta una formación de años, pero si unas horas de práctica (guiadas si puede ser) y mucha atención al significado de las distintas funciones de búsqueda. En los tutoriales que siguen hemos intentamos que los tres aspectos anteriores hayan quedado cubiertos de alguna forma, al menos para tener algo por donde empezar e ir refinando nuestras capacidades como exploradores de esta clase de fondos.
A continuación la selección de tales vídeos (disponibles en YouTube) y al final una pequeña lista de recursos adicionales.
Tutoriales Scopus
Get Started with Scopus
http://www.youtube.com/watch?v=4_gGIuZhMnw
Tutorial on Usign Scopus
Scopus Citation Searching
Tutoriales Web of Science
Web of Science: Search Tips
http://www.youtube.com/watch?v=vq4tCtUgXLI
Web of Science Advanced Search
http://www.youtube.com/watch?v=82u-RJPrycs
Web of Science: Author Search
http://www.youtube.com/watch?v=45Tdrg2yOYA
Journal Citation Reports: Impact Factor
http://www.youtube.com/watch?v=0RPsvgfi0RY
Recursos adicionales
- Canal en YouTube de Web of Science
- Canal en YouTube de Scopus
- Canal en YouTube de Scival – (métricas y análisis de Scopus)
- Materiales de Formación del sitio Web Recursos Científicos – FECYT
- Entradas de este sitio sobre bases de datos académicas y sobre búsquedas avanzadas
