La producción científica mexicana en Inteligencia Artificial: un análisis bibliométrico
Investigación biblitecológica
PDF

Palabras clave

Inteligencia Artificial
Bibliometría
Producción Científica
México

Cómo citar

Sued, G. E. (2024). La producción científica mexicana en Inteligencia Artificial: un análisis bibliométrico. Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, bibliotecología E información, 38(100), 87–105. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2024.100.58893
Métricas de PLUMX

Resumen

Este artículo releva el estado actual de la producción científica de la IA en México con técnicas bibliométricas. Considera la especialización de la IA en seis subcampos. Como metodología, emplea los metadatos de 13 265 publicaciones, recolectados del catálogo bibliográfico OpenAlex y realiza un análisis cuantitativo de productividad con base en métricas de publicaciones, autores, citas y colaboraciones internacionales, e identifica sus principales temas de investigación y su desarrollo. Los resultados muestran una estructura científica local extensa con importantes colaboraciones internacionales. Se identifican tanto subcampos maduros, desarrollados desde hace tres décadas, que abarcan la robótica y las redes neuronales; como subcampos emergentes, desarrollados en los últimos cinco años, que comprenden el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El artículo distingue aplicaciones recientes en las áreas de salud, medio ambiente, finanzas, procesamiento del lenguaje natural y acústica.

https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2024.100.58893
PDF

Citas

Amaro-Rosales, Marcela, y Eduardo Robles-Belmont. 2020. “Medir la innovación en el contexto de las tecnologías emergentes y convergentes: algunas reflexiones metodológicas”. PAAKAT: Revista de Tecnología y Sociedad 10 (18): 1-20. https://doi.org/10.32870/Pk.a10n18.415

Arencibia-Jorge, Ricardo, Ibis Anette Lozano-Díaz, José Luis Jiménez-Andrade y Humberto Carrillo-Calvet. 2023. “A Multidimensional Approach to Mexican Scientific Output from 2010-2019”. Transinformação 35: 1-14. https://doi.org/10.1590/2318-0889202335e237320

Aria, Massimo, Corrado Cuccurullo, Trang Le y June Choe. 2023. “openalexR: Getting Bibliographic Records from ‘OpenAlex’ Database Using ‘DSL’ API”. V. 1.3.1. https://cran.r-project.org/web/packages/openalexR/index.html

Bastian, Mathieu, Sebastien Heymann y Mathieu Jacomy. 2009. “Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks”. Proceedings of the Third International AAAI Conference on Weblogs and Social Media 3 (1): 361-62. https://doi.org/10.1609/icwsm.v3i1.13937

Bredahl, Laura. 2022. The Current and Evolving Landscape of Bibliometric Tools and Technologies. Chicago: American Library Association.

Callon, Michel, Jean Pierre Courtial y Françoise Laville. 1991. “Co-Word Analysis as a Tool for Describing the Network of Interactions between Basic and Technological Research: The Case of Polymer Chemistry”. Scientometrics 22 (1): 155-205. https://doi.org/10.1007/BF02019280

Cornejo, José, Salvador Barrera, Cesar Herrera-Ruiz, Francisco Gutiérrez, Marcelo Casasnovas, Leonardo Kot, Miguel Solís, et al. 2023. “Industrial, Collaborative and Mobile Robotics in Latin America: Review of Mechatronic Technologies for Advanced Automation”. Emerging Science Journal 7 (4): 1430-58. https://doi.org/10.28991/ESJ-2023-07-04-025

Demografix ApS. s.f. Genderize.io. Consultado el 26 de noviembre de 2023. https://genderize.io/

Donthu, Naveen, Satish Kumar, Debmalya Mukherjee, Nitesh Pandey y Weng Marc Lim. 2021. “How to Conduct a Bibliometric Analysis: An Overview and Guidelines”. Journal of Business Research 133: 285-96. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070

Eck, Nees Jan van, y Ludo Waltman. 2019. VosViewer. V. 1.6.20. Universidad de Leiden. https://www.vosviewer.com/

Garg, Kailash, y Pitambara Padhi. 2000. “Scientometrics of Prolific and Non-Prolific Authors in Laser Science and Technology”. Scientometrics 49 (3): 359-71. https://doi.org/10.1023/A:1010529405152

Girasa, Rosario. 2020. Artificial Intelligence as a Disruptive Technolog y: Economic Transformation and Government Regulation. Cham: Palgrave McMillan.

Gómez-Mont, Constanza, Claudia May Del Pozo, Cristina Martínez Pinto y Ana Victoria Martín del Campo Alcocer. 2020. La inteligencia artificial al servicio del bien social en América Latina y el Caribe. Panorámica regional e instantáneas de doce países. Washington D.C.: Banco Interamericano de Desarrollo. https://doi.org/10.18235/0002393

Kaplan, Andreas, y Michael Haenlein. 2019. “Siri, Siri, in My Hand: Who’s the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations, and Implications of Artificial Intelligence”. Business Horizons 62 (1): 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004

Lancho-Barrantes, Bárbara, y Francisco Cantú-Ortiz. 2019. “Science in Mexico: A Bibliometric Analysis”. Scientometrics 118 (2): 499-517. https://doi.org/10.1007/s11192-018-2985-2

Loan, Fayaz Ahmad, Bisma Bashir y Nahida Nasreen. 2021. “Applied Artificial Intelligence: A Bibliometric Study of an International Journal”. COLLNET Journal of Scientometrics and Information Management 15 (1): 27-45. https://doi.org/10.1080/09737766.2021.1938742

López-Martínez, Roberto, y Gerardo Sierra. 2021. “State of Research on Natural Language Processing in Mexico — A Bibliometric Study”. Journal of Data, Information and Management 3 (3): 183-95. https://doi.org/10.1007/s42488-021-00051-5

OurResearch. 2022. OpenAlex. Consultado el 26 de septiembre de 2023. https://openalex.org/

Priem, Jason, Heather Piwowar y Richard Orr. 2022. “OpenAlex: A Fully-Open Index of Scholarly Works, Authors, Venues, Institutions, and Concepts”. Prepublicación ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.01833

Queiroz, Gabriela de, Colin Fay, Emil Hvitfeldt, Os Keyes, Kanishka Misra, Tim Mastny, Jeff Erickson, David Robinson y Julia Silge. 2023. “tidytext: Text Mining Using ‘dplyr’, ‘ggplot2’, and Other Tidy Tools”. V. 0.4.2. https://cran.r-project.org/web/packages/tidytext/index.html

RStudio Team. 2020. RStudio: Integrated Development for R. V. 2023.06. Desarrollado por Posit. http://www.rstudio.com/

Ruiz León, Alejandro. 2018. “Análisis de la producción y colaboración científica de instituciones: el caso del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)”. Redes. Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales 29 (1): 1-19. https://doi.org/10.5565/rev/redes.755

Sued, Gabriela Elisa. 2024a. “Dataset for Bibliometric Analysis of Mexican Scientific Production on Artificial Intelligence”. Zenodo, 10 de febrero de 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.10642462

Sued, Gabriela Elisa. 2024b. “Bibliometria_de_la_IA_enMexico.R”. https://github.com/ObservatorioCtsMx/OpenAlex-con-R/blob/main/Bibliometria_de_la_IA_enMexico.R

Vergara Villegas, Osslan Osiris, Manuel Nandayapa, Juan Humberto Sossa Azuela y Félix Agustín Castro Espinoza. 2021. “Editorial: A Brief Panorama of Artificial Intelligence in Mexico”. International Journal of Combinatorial Optimization Problems and Informatics 12 (3): 1-7. https://www.ijcopi.org/ojs/article/view/272

Wickham, Hadley, Davis Vaughan, Maximilian Girlich, Kevin Ushey, Posit y PBC. 2023a. “tidyr: Tidy Messy Data”. V. 1.3.1. https://cran.r-project.org/web/packages/tidyr/index.html

Wickham, Hadley, Romain François, Lionel Henry, Kiril Muller y Davis Vaughan. 2023b. “dplyr: A Grammar of Data Manipulation”. V. 1.1.4. https://dplyr.tidyverse.org

Wickham, Hadley, Winston Chang, Lionel Henry, Thomas Lin Pedersen, Kohske Takahashi, Claus Wilke, Kara Woo, Hiroaki Yutani, Dewey Dunnington, Teun van den Brand y RStudio. 2023c. “ggplot2: Create Elegant Data Visualisations Using the Grammar of Graphics”. V. 3.5.1. https://CRAN.R-project.org/package=ggplot2

Los autores:

  • Deben remitir a Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información la Carta de autorización para la publicación de artículos. 
  • pueden usar su obra para compartir con la comunidad científica en los ámbitos siguientes:
    • Apoyo a la docencia.
    • Realizar conferencias.
    • Autoarchivo en repositorios académicos.
    • Difundir en redes académicas.
    • Difundir en blogs y sitios personales del autor.

Ello será posible siempre y cuando se respeten las condiciones de uso de los contenidos de la revista, según la licencia Creative Commons:Atribución – No comercial – Sin Derivar 4.0.

Política de autoarchivo

En el caso de la publicación de la obra como autoarchivo, los autores deben cumplir con los aspectos siguientes:

a) Reconocer el derecho de autor a la RIB.

b) Establecer un enlace con la versión original de la contribución a la página de la revista donde se encuentre el artículo.

c) Difundir la versión definitiva publicada en la revista.

Licencia de los contenidos

La revista Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información permite el acceso y uso de sus contenidos según la licencia Creative Commons: Atribución – No comercial – Sin Derivar 4.0.

Licencia de Creative Commons

Ello implica que los contenidos sólo pueden ser leídos y compartidos siempre que se reconozca y se cite la autoría de la obra. No se puede usar la obra para fines comerciales ni modificarla.

Deslinde de responsabilidades

La RIB no se hace responsable en caso de que el autor haya incurrido en fraude o plagio científico, tampoco de los criterios reflejados por los autores. De igual forma, no es responsable por los servicios ofrecidos por terceros a partir de los enlaces electrónicos disponibles en los artículos de los autores.

En apoyo a ello, la RIB pone a disposición las responsabilidades que el autor debe cumplir en el proceso de publicación en la revista Investigación Bibliotecológica: archivonomía, bibliotecología e información en el enlace siguiente: Responsabilidades del autor.

En caso de migrar los contenidos del sitio oficial de la RIB, con implicaciones de cambio de IP o dominio, el director o editor de la revista informará a los autores sobre ello.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.