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WHITE PAPER: Las “big three” de la información científica

El informe expone diez puntos y cinco recomendaciones para un uso complementario de estas fuentes

InfluScience, el programa científico que con el que colabora U^CHASS, ha publicado el informe Las ‘Big Three’ de la información científica: Revisión bibliométrica comparativa de Web of Science, Scopus y OpenAlex, y que está disponible como white paper de esta Unidad de Excelencia.

El documento elaborado por Daniel Torres Salinas y Wenceslao Arroyo Machado ofrece un análisis sistemático de las tres principales bases de datos bibliográficas internacionales: Web of Science, Scopus y OpenAlex, con especial atención a su papel en la evaluación científica.

El estudio combina revisión de literatura especializada y análisis bibliométrico comparado para el periodo 2015-2024, examinando dimensiones como: 

  • Cobertura documental
  • Tipologías de publicaciones
  • Distribución temática
  • Diversidad lingüística
  • Grado de solapamiento y calidad de metadatos.

Este enfoque metodológico ha permitido identificar diferencias estructurales relevantes para la toma de decisiones en políticas científicas y procesos de evaluación institucional. Por ejemplo, se constata que Web of Science y Scopus comparten alrededor del 90 % de sus contenidos, mientras que OpenAlex concentra un elevado volumen de registros exclusivos, lo que implica que la elección de una única fuente puede alterar sustancialmente el universo analizado y, por tanto, los resultados evaluativos.

Solapamiento de las diferentes bases de datos según datos originales. Fuente: Informe ejecutivo

Esta particularidad es lo que el informe concluye entre sus 10 puntos ejecutivos; estas divergencias afectan directamente a la robustez de indicadores normalizados y aconsejan distinguir entre análisis exploratorios de cobertura amplia y evaluaciones formales con consecuencias en financiación, acreditación o carrera investigadora.

Como recomendaciones, los autores resaltan el uso complementario de estas fuentes, subrayando la necesidad de equilibrar exhaustividad, calidad de datos y transparencia en los sistemas de información científica.

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