Música para el domingo – The way you make me feel (Michael Jackson)

El domingo es día de asueto y nada mejor que un poco de música para amenizarlo. Y qué mejor que recordar al hombre que cambió el rumbo de la música pop (y posiblemente de la industria musical), y cuyo inolvidable estilo y carisma le auparon como uno de los iconos culturales indiscutibles de los últimos tiempos. El tema cuyo vídeo sigue a continuación es «The way you make me feel«, incluido en el álbum Bad en 1987. No es su canción más emblemática, pero no deja de ser estupenda, y su título nos recuerda todo lo que su música nos hizo sentir. !Que lo disfruten!

Cambio 1 ingeniero por 2.58 biólogos: Universalidad de las distribuciones de citas

La evaluación de la actividad investigadora es algo con lo que que todo el que se mueve en el mundo académico ha de lidiar un día sí y al otro también. Lo más extendido en nuestro entorno cercano es usar a tal efecto indicadores bibliométricos que cuantifiquen de algún modo la calidad de las publicaciones realizadas. El ejemplo más clásico lo constituye el índice de impacto, que intenta aproximar la relevancia que una determinada revista científica tiene dentro de su campo a través del número medio de citas que un articulo publicado en la misma recibe. La idea sería entonces que en la medida en la que uno publique en revistas de alto índice de impacto, tanto mejor. Este tipo de medida es sin embargo de grano grueso, y aunque puede permitir realizar una discriminación cualitativa de alto nivel, presenta diferentes problemas. El primero y más evidente es que la distribución del número de citas que un artículo recibe en cualquier revista no es gaussiana (se trata de una distribución de Bradford, que sigue una ley de potencias), y por lo tanto una medida de tendencia central no es un indicador adecuado. El segundo es la dificultad de comparar revistas de diferentes áreas. Por poner un ejemplo, en el Science Citation Index de 2007 el índice de impacto de las revistas en el primer cuartil de biología es >2.599, mientras que para astronomía y astrofísica es >3.483, para inteligencia artificial es >1.644, y para matemáticas es >0.723. La discrepancia es mucho mayor si se considera la revista de más alto índice de impacto en cada campo, con diferencias que pueden rondar el orden de magnitud en algún caso.

Distribución del número de citas en diferentes campos - Credit: Radicchi, Fortunato and Castellano, arXiv:0806.0974

Una de las alternativas cada vez más empleada es contar las citas individuales que cada artículo publicado recibe, lo que -con algunos matices importantes- puede permitir sortear el primero de los problemas anteriores.  Sin embargo, sigue existiendo el segundo, ya que éste reponde a los patrones de publicación que se siguen en cada área: cuánto se publica, dónde se publica (esto es importante, ya que hay áreas como por ejemplo la informática en la que una gran parte del volumen de publicaciones se realiza en conferencias con estricta revisión por pares, y éstas no siempre están adecuadamente indexadas), qué patrones de co-autoría se dan, etc. Sorprendentemente, esta disparidad se puede eliminar con una corrección estadística muy simple, tal como Filippo Radicchi, Santo Fortunato y Claudio Castellano -los dos primeros de la ISI Foundation, y el tercero de la Sapienza de Roma– muestran en un artículo titulado

• Universality of citation distributions: towards an objective measure of scientific impact

que acaba de ser aceptado para su publicación en PNAS. La idea básica es normalizar los números de citas dividiendo por c₀, el número medio de citas del campo en el año anterior. Parece una trivialidad, pero resulta en una homogeneización casi perfecta de las distribuciones de citas en diferentes campos, como puede verse en la figura inferior.

Distribución reescalada del número de citas en diferentes campos, normalizada según el promedio de cada uno - Credit: Radicchi, Fortunato and Castellano, arXiv:0806.0974

Tal como describen los autores, no sólo se pueden comparar diferentes campos, sino un mismo campo en diferentes años (en los que el factor de reescalado será diferente). De hecho, van más allá, y proponen que esta renormalización se use dentro de una versión generalizada del índice h (véanse también los artículos de Emulenews sobre este indicador). Para ello es necesario introducir otro factor de normalización: N₀, el número medio de artículos publicados por año por un autor en una disciplina. Así, el valor de este indicador generalizado sería el máximo número n de artículos con al menos c/c₀ > n/N₀ citas. Se trata de una sugerencia muy interesante, pero requiere del uso de unos datos estadísticos precisos y que cambian de un año para otro. De todas formas, el que tu índice h vaya fluctuando como la bolsa seguro que animaría mucho la cosa.