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40:(2019)ISSN:1668-9178Investigación y DesarrolloConclusionesSe ha presentado un primer prototipo de una herramientade visualización de información de publicacionescientífico-académicas que puede resultar bastanteútil al momento de realizar un análisis bibliométrico.ScatterPE viene a cubrir una falta notable enesta temática puesto que no solo se independiza delorigen de datos, sino que ofrece un conjunto deinteracciones al usuario que permitirán en mayor omenor medida tener una visión distinta y ampliada delos datos que se puedan recolectar a partir del análisisllevado a cabo.Es necesario destacar también que al ser una herramientaweb y desarrollada con librerías de acceso libre,puede ser fácilmente incorporada en cualquierplataforma web o sistema de evaluación o base dedatos bibliográfica. La integración no demanda recursosadicionales ni un profundo conocimiento más queel de conocer programación web.Las pruebas iniciales sobre la herramienta desarrolladaarrojaron resultados muy alentadores, destacandopor un lado que el conjunto de interacciones provistoaporta distintas visiones en una misma representacióny por otro lado la velocidad con la que procesa elconjunto de datos.Por último y no menos importante, resulta necesariodestacar el gran trabajo que queda por delante paraaumentar y mejorar las prestaciones de la herramientaaquí presentada.Referencias BibliográficasBornmann, L., Hug, S. & Marewski, J. N. (2018) Bibliometrics-based heuristics: What is their definition andhow can they be studied?. arXiv preprint arXiv:1810.13005.B o s t o c k , M . ( 2 0 1 9 ) O b s e r v a b l e . [ E n l í n e a ] C o n s u l t a d o e n N o v i e m b r e / 2 0 1 9 :https://observablehq.com/@d3/scatterplotCard, S., Mackinlay, J. & Shneiderman, B. (1999) Readings in Information Visualization: Using Vision toThink. San Francisco: Morgan-Kaufmann.Chen, Q., Yue, X., Plantaz, X., Chen, Y., Shi, C., Pong, T. y Qu, H. (2018) Viseq: Visual analytics of learningsequence in massive open online courses. IEEE transactions on visualization and computer graphics.Harzing, A.-W. (2017) Google Scholar is a serious alternative to Web of Science. LSE Impact of SocialSciences Blog.Harzing, A.-W. & Alakangas, S. (2017) Microsoft Academic is one year old: The Phoenix is ready to leave thenest. Scientometrics, 112(3), pp. 1887--1894.Keim, D. A. (2002) Information visualization and visual data mining. IEEE Transactions on Visualization andComputer Graphics, 7(1).Köpp, W. & Weinkauf, T. (2018) Temporal treemaps: Static visualization of evolving trees. IEEE transactionson visualization and computer graphics, 25(1), pp. 534--543.Kosara, R., Hauser, H. & Gresh, D. (2003) An interaction view on information visualization. s.l.,EUROGRAPHICS, pp. 123-137.Lacey, M. (2017) Statistical topics. [En línea] Consultado en Noviembre/2019:http://www.stat.yale.edu/Courses/1997-98/101/scatter.htmLiao, H., Tang, M., Luo, L., Li, C., Chiclana, F. y Zeng, X. (2018) A bibliometric analysis and visualization ofmedical big data research. Sustainability, 10(1), p. 166.32
José Federico Medrano40:(2019)ISSN:1668-9178Nair, L., Shetty, S. & Shetty, S. (2016) Interactive visual analytics on Big Data: Tableau vs D3. js. Journal of e-Learning and Knowledge Society, 12(4).Teller, S. (2013) Data Visualization with D3.js. s.l.:Packt Publishing.Yeung, A. W. K. (2018) Data visualization by alluvial diagrams for bibliometric reports, systematic reviews andmeta-analyses. Current Science, 115(10), pp. 1942-1947.Zhu, N. Q. (2013) Data Visualization with D3.js Cookbook. s.l.:Packt Publishing.Este artículo se realizó en el Laboratorio de Virtualización de la Facultad de Ingeniería de la UniversidadNacional de Jujuy (UNJu), durante el primer semestre del año 2019 en el marco del proyecto de investigaciónbianual D/B029 de la Secretaría de Ciencia y Técnica y Estudios Regionales de la UNJu (SeCTER-UNJU)denominado "Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para evaluar la producción científico-académicade investigadores de Universidades públicas del Noroeste Argentino".José Federico MedranoDoctor en Informática y Automática por la Universidad de Salamanca, España (2017), Máster en SistemasInteligentes por la Universidad de Salamanca, España (2011) e Ingeniero Informático por la UniversidadNacional de Jujuy (UNJu), Argentina (2008). Docente de las carreras Ingeniería Informática, Licenciatura enSistemas y Analista Programador Universitario de la Facultad de Ingeniería de la UNJu (FI UNJu). Coordinadordel gabinete de capacitación de RRHH de la carrera Ingeniería Informática de la Universidad Católica deSantiago del Estero sede San Salvador de Jujuy. Director del grupo de investigación VRAIn de la FI UNJu.Director de proyectos de Investigación acreditados por la SeCTER UNJu y de vinculación de la SPU. Seespecializa en el análisis y diseño de sistemas, empleo de bases de datos bibliográficas de libre acceso,cibermetría, visualización y recuperación de información, y aprendizaje automático.E-mail: jfmedrano@fi.unju.edu.ar33
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