The generation of large networks from Web of Science data

• Autores: Loet Leydesdorff, Gohar Feroz Khan, Lutz Bornmann
• Localización: El profesional de la información, ISSN-e 1699-2407, ISSN 1386-6710, Vol. 23, Nº 6, 2014 (Ejemplar dedicado a: Big data y analítica digital), págs. 589-593
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    Durante la década de 1990, uno de nosotros desarrolló una serie de rutinas de software gratuito (http://www.leydesdorff.net/indicators) que permiten organizar las descargas desde la Web of Science (Thomson Reuters) en una base de datos relacional, y luego exportar matrices para su posterior análisis en varios formatos (por ejemplo, para el análisis de co-autores). El formato básico de las matrices muestra cada documento en una fila al que se le pueden atribuir diferentes variables en las columnas. Una limitación que entonces tenía este enfoque era que las bases de datos relacionales suelen tener un límite superior en el número de variables, por ejemplo, 256 o 1.024 En esta breve comunicación se presenta una forma de eludir esta limitación utilizando txt2Pajek.exe, disponible como freeware en el url http://www.pfeffer.at/txt2pajek

  • English

    During the 1990s, one of us developed a series of freeware routines (http://www.leydesdorff.net/indicators) that enable the user to organize downloads from the Web of Science (Thomson Reuters) into a relational database, and then to export matrices for further analysis in various formats (for example, for co-author analysis). The basic format of the matrices displays each document as a case in a row that can be attributed different variables in the columns. One limitation to this approach was hitherto that relational databases typically have an upper limit for the number of variables, such as 256 or 1024. In this brief communication we report on a way to circumvent this limitation by using txt2Pajek.exe, available as freeware from http://www.pfeffer.at/txt2pajek