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Investigación bibliotecológica

versão On-line ISSN 2448-8321versão impressa ISSN 0187-358X

Resumo

MARTINEZ MUSINO, Celso. Big Data-Análisis informétrico de documentos indexados en Scopus y Web of Science. Investig. bibl [online]. 2020, vol.34, n.82, pp.87-102.  Epub 17-Abr-2020. ISSN 2448-8321.  https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2020.82.58035.

El fenómeno Big Data es reciente, como lo demuestran las escasas publicaciones sobre el tema, lo cual incentiva esta investigación cuyos objetivos son compilar y referenciar documentos académicos incluidos en las bases de datos Scopus y Web of Science y analizar los contenidos. El método empleado es la investigación descriptiva, de primera aproximación, que consistió en la búsqueda y recuperación de información en Scopus y Web of Science en el periodo 2008-2018. Se analizaron 39 documentos, los cuales corresponden a 70 autores distribuidos en 14 títulos de revistas científicas, cuyo tipo de contribución se distribuye en 19 artículos, 10 comentarios, seis cartas al editor y cuatro reseñas. Otro de los resultados relevantes es que hay una alta concentración de publicaciones en Science y Nature. Los fenómenos Big Data y la CI son de reciente cuño y se encuentran en redefiniciones y conformaciones de dominios de estudios constantes. Encontramos un interés por las investigaciones Big Data; por otra parte, después de un análisis conceptual, proponemos una definición de Big Data.

Palavras-chave : Big Data; Scopus; Web of Science; Informetría.

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