Bibliograma

Un bibliograma es una representación gráfica de la frecuencia de ciertas palabras objetivo, generalmente frases nominales, en un texto determinado. El término fue introducido en 2005 por Howard D. White para nombrar el objeto lingüístico estudiado, pero no nombrado previamente, en informetría , cienciometría y bibliometría . Las frases nominales en la clasificación pueden ser autores, revistas, encabezamientos de materia u otros términos de indexación. Los "tramos de texto" pueden ser un libro, un conjunto de artículos relacionados, una bibliografía temática, un conjunto de páginas web, etc. Los bibliogramas siempre se generan a partir de escritos, generalmente de literatura académica o científica.

Un bibliograma es una construcción verbal que se crea cuando las frases nominales de fragmentos extensos de texto se clasifican de mayor a menor según su frecuencia de coocurrencia con uno o más términos semilla proporcionados por el usuario. Cada bibliograma tiene tres componentes:

• Un término semilla que establece un contexto.
• Palabras que coexisten con la semilla en algún conjunto de registros.
• Recuentos (frecuencias) mediante los cuales las palabras que ocurren simultáneamente se pueden ordenar de mayor a menor.

Como familia de distribuciones de frecuencia de términos, el bibliograma ha sido frecuentemente escrito bajo descripciones como:

• distribución sesgada positiva
• empírico hiperbólico
• Sin escala (ver también Red sin escala )
• ley de potencia
• distribución de frecuencia de tamaño
• J inversa

A veces se la denomina distribución de "núcleo y dispersión". El "núcleo" consta de relativamente pocos términos de alto rango que representan una proporción desproporcionadamente grande de coocurrencias en general.

La "dispersión" consiste en un número relativamente grande de términos de menor rango que representan la proporción restante de coocurrencias. Por lo general, los términos de mayor rango no están empatados en frecuencia, pero las frecuencias idénticas y los rangos empatados se vuelven más comunes a medida que las frecuencias se hacen más pequeñas. En la parte inferior de la distribución, una larga cola de términos está empatada en rango porque cada uno coocurre con el término semilla solo una vez.

En la mayoría de los casos, los bibliogramas se pueden describir mediante leyes de potencia , como la ley de Zipf y la ley de Bradford . En este sentido, los matemáticos y estadísticos de la ciencia de la información los han estudiado durante mucho tiempo. Sin embargo, estos tratamientos suelen ignorar los significados cualitativos de los términos clasificados, que suelen ser de interés por sí mismos. Por ejemplo, el siguiente bibliograma se realizó con el nombre de un autor como semilla y muestra los descriptores que aparecen junto con su nombre en la base de datos ERIC . Los descriptores se clasifican según la cantidad de artículos que se utilizaron para indexar:

6 Creatividad
4 pruebas de creatividad
3. Pensamiento divergente
2 Matemáticas de la escuela primaria
2 Instrucciones
2 Educación Matemática
2 Resolución de problemas
2 Investigación
2 veces
1 Aceleración
1 Ansiedad
1 Maestros principiantes
1 Objetivos conductuales
1 Desarrollo infantil
1 Técnicas de aula
1 Desarrollo cognitivo
    etc.

Esta autora es investigadora en el campo de la educación, y se puede observar que los términos perfilan sus intereses intelectuales a lo largo de los años. En general, los bibliogramas se pueden utilizar para:

• Sugerir términos adicionales para estrategias de búsqueda
• caracterizar el trabajo de académicos, científicos o instituciones
• Mostrar a quién cita un autor a lo largo del tiempo
• Mostrar quién cita a un autor a lo largo del tiempo
• Mostrar los otros autores con los que se cita a un autor a lo largo del tiempo.
• Mostrar los temas asociados a una revista o a un autor.
• Mostrar los autores, organizaciones o revistas asociadas con un tema.
• Mostrar códigos de clasificación de biblioteca asociados con encabezamientos de materia y viceversa
• Mostrar la popularidad de los artículos en las colecciones de las bibliotecas.
• Modelar la estructura de la literatura con términos de título, descriptores, nombres de autores, nombres de revistas

Se pueden crear bibliogramas con el comando RANK de Dialog (otros proveedores tienen comandos similares), opciones de clasificación dentro de WorldCat , HistCite , Google Scholar y software de análisis de contenido económico.

White sugiere que los bibliogramas tienen una construcción paralela en lo que él llama asociogramas . Estos son las listas ordenadas por rango de normas de asociación de palabras estudiadas en psicolingüística . Son similares a los bibliogramas en estructura estadística, pero no se generan a partir de escritos. En cambio, se generan presentando paneles de personas con un término de estímulo (que funciona como un término semilla) y tabulando las palabras que asocian con la semilla por frecuencia de co-ocurrencia. Actualmente son de interés para los científicos de la información como una forma no estándar de crear tesauros para la recuperación de documentos.

Otros ejemplos de bibliogramas son el conjunto ordenado de coautores de un autor o la lista de autores que publican en una revista específica junto con su número de artículos. Un ejemplo popular es la lista de títulos adicionales que se deben considerar para comprar que se obtiene cuando se busca un artículo en Amazon . Estos títulos sugeridos son los términos principales en el "núcleo" de un bibliograma formado con el término de búsqueda como semilla. Las frecuencias son recuentos de las veces que se han comprado conjuntamente con la semilla.

Se pueden encontrar ejemplos de asociagramas en el Tesauro Asociativo de Edimburgo.

En la agrupación de datos y la minería de datos se utilizan métodos similares pero diferentes . Google Sets también creó una lista de términos asociados para un conjunto de términos determinado.

• Acoplamiento bibliográfico
• Co-citación

• Howard D. White (2005): On Extending Informetrics: An Opinion Paper . En: Actas del 10º Congreso Internacional de la Sociedad Internacional de Cienciometría e Informetría. Estocolmo, págs. 442-449