La asignatura cubre competencias en el análisis de datos relacionados con diferentes tipos de transacciones informativas, especialmente en lo referente a contenidos cienciométricos y relacionados con la evaluación del impacto científico y social.

- Saber localizar, evaluar y analizar fuentes de datos en abierto.
- Representar datos en forma de gráfica y visual, y saberlos comentar e interpretar correctamente.
- Comprender conceptos básicos de estadística descriptiva.
- Realizar estudios e informes analíticos para personal investigador, revistas e instituciones específicos.
- Conocer los principales indicadores y métricas, y su función y limitaciones en los procesos de evaluación de la ciencia.
- Conocer y manejar datos alternativos a los indicadores bibliométricos tradicionales para describir y evaluar la actividad investigadora.
- Conocer conceptos básicos de análisis de redes y utilizarlos para analizar fenómenos relacionales de colaboración y análisis temático.
- Aplicar la Inteligencia Artificial de forma pertinente y ética en el manejo e interpretación de los datos.
- Manejar programas básicos para análisis de redes, estadístico y de citas (CitNetexplorer, Bibliometrix, VOS Viewer, Excel).

Las clases tendrán un carácter teórico práctico, de forma que en la mayor parte de las ocasiones se combinarán ambos aspectos dentro de una sesión. Sin embargo, también se impartirán lecciones magistrales y sesiones de prácticas que tendrán un carácter marcadamente aplicado y orientado al trabajo en grupo.

Las tutorías combinarán atención presencial y virtual por parte de los profesores.

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No son necesarios conocimientos específicos previos

― Conocer las técnicas de análisis cuantitativo y su interpretación cualitativa.

― Aprender a analizar los datos métricos de la actividad científica.

― Aprender a valorar el impacto de las investigaciones científicas.

― Conocer métricas orientadas al estudio de Web.

La evaluación se llevará a cabo a partir de la entrega de uno o más trabajos y de la realización de pruebas escritas a lo largo del curso. La proporción entre la parte práctica y teórica del curso oscilará entre el 40/60% y el 60/40%. Se valorará así mismo la participación continuada de los estudiantes en la asignatura.

Cronin, B., Sugimoto, C.R. (2014), Beyond bibliometrics: Harnessing multidimensional indicators of scholarly impact. MIT Press.

De Bellis, N. (2009). Bibliometrics and citation analysis: from the science citation index to cybermetrics. Scarecrow Press.

Goldfinch, S., & Yamamoto, K. (2012). Prometheus Assessed? Research Measurement, Peer Review, And Citation Analysis. Elsevier. Holmberg, K. J. (2015). Altmetrics for Information Professionals: Past, Present and Future. Chandos Publishing.

Gorraiz, J. (2018). Los mil y un reflejos de las publicaciones en el laberinto de espejos de las nuevas métricas. El profesional de la información (EPI), 27(2), 231-236.

Mas-Bleda, A., Aguillo, I. (2015) La web social como nuevo medio de comunicación y evaluación científica. Barcelona: Editorial UOC

Moed, H. (2017). Applied Evaluative Informetrics. Amsterdam: Springer. Moed, H. F. (2005). Citation analysis in research evaluation (Vol. 9). Springer. Stuart, D. (2014), Web metrics for library and information professionals. London: Facet Publishing.

Stuart, D. (2023). Web metrics for information professionals. Londres: Facet Publishing

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Todeschini, R., Baccini, A. (2016). Handbook of Bibliometric Indicators: Quantitative Tools for Studying and Evaluating Research. Weinheim: Wiley-VCH.

Torres-Salinas, D. Thelwall, M. & Arroyo-Machado, W. (2024) ChatGPT for Bibliometrics:
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