Resumen de Selección de artículos de investigación relevantes y no relevantes con base en resultados de Scopus y visualización por grupos de documentos

Juan-Fernando Campo Mosquera, Laura-Isabel Chaparro Navia, Carlos Alberto Cobos Lozada

• español

  Este artículo presenta una aplicación web que busca facilitar la selección de artículos de investigación relevantes o no para una temática. El proceso inicia cuando un investigador escribe una cadena de búsqueda y esta se envía a la API de Scopus. Con los resultados obtenidos, se realiza un proceso de agrupamiento para generar una visualización por grupos o tópicos en lugar de las clásicas listas ordenadas de resultados, facilitando al usuario descartar grupos de artículos irrelevantes a su consulta. La propuesta utiliza cinco algoritmos de agrupamiento, entre los cuales Spectral y K-means obtuvieron el mejor rendimiento en métricas clásicas de recuperación de información sobre cuatro conjuntos de datos del estado del arte. La aplicación fue evaluada en dos rondas por investigadores de la Universidad del Cauca, quienes consideraron en la ronda final que el 71.4 % de los grupos tenían un buen título, el 92.9 % de los grupos tenían un buen orden de los documentos y el 65.8 % de los artículos estaban bien agrupados. Se destaca la implementación del solapamiento en el agrupamiento, pues permite a los artículos pertenecer a varios tópicos. Finalmente, los resultados son prometedores, y la aplicación constituye una valiosa contribución para los investigadores en el desarrollo de sus proyectos. Sin embargo, los resultados no son generalizables, y se evidencia la necesidad de crear mejores algoritmos de etiquetado para generar títulos más descriptivos, así como el uso de herramientas para asistir al usuario en la construcción de las consultas.

• English

  This paper presents a web application that seeks to facilitate the selection of research articles that are relevant or not to a topic. The process starts when a researcher writes a search string, which is sent to the Scopus API. With the results obtained, a grouping process is carried out to generate a visualization by groups or topics instead of the traditional ordered lists of results, making it easier for users to discard groups of articles irrelevant to their query. The proposal uses five clustering algorithms, among which Spectral and K-means exhibited the best performance in classical information retrieval metrics on four state of the art datasets. The application was assessed in two rounds by researchers of Universidad del Cauca, who, in the final round, considered that 71.4% of the clusters had a good title, 92.9% of the clusters had a good document order, and 65.8% of the articles were well clustered. The implementation of overlapping in grouping stands out since it allows articles to belong to several topics. Finally, the results are promising, and the application constitutes a valuable contribution for researchers in developing their projects. However, the results are not generalizable, and the need to create better labeling algorithms to generate more descriptive titles is evident, along with the use of tools to assist the user in query construction.