ViBLIOSOM: VISUALIZACIÓN DE INFORMACIÓN
BIBLIOMÉTRICA MEDIANTE EL MAPEO
AUTOORGANIZADO
Gilberto Sotolongo-Aguilar*, María Victoria Guzmán-Sánchez*,
Humberto Carrillo**
Resumen: En este trabajo se describe el uso de una herramienta de visualiza-
ción que facilita descubrir conocimientos en bases de datos. Se presentan
los mapas científico-tecnológicos asociados a los indicadores bibliométri-
cos. Los mapas están basados en el concepto de los mapas auto-organiza-
dos (SOM, Self-Organizing Maps) y basados en la tecnología de las redes
neuronales no supervisadas. Se incluyen ejemplos que permiten ilustrar la
visualización de los resultados.
Palabras clave: visualización de información, mapas autoorganizados (SOM);
bibliometría; redes neuronales artificiales.
Abstract: In this paper the use of a visualization tool that helps researchers dis-
cover knowledge in databases is described. The paper presents the scienti-
fic and technological maps associated with bibliometric indicators. The maps
are based on the concept of Self-Organizing Maps (SOM) which is a par-
ticularly robust form of unsupervised neural networks. Examples illustra-
ting the visualization of information are included in the paper.
Keywords: information visualization; Self-Organizing Maps (SOM); bibliome-
trics; artificial neural networks.
1 Introducción
Los profesionales que necesitan manejar grandes volúmenes de información por
las características de su trabajo, saben que uno de los retos actuales es conocer y do-
minar el uso de herramientas que les permitan procesar grandes almacenes de datos.
A esta área de trabajo se le ha dado en llamar minería de datos y posteriormente mi-
nería de textos. Muchos problemas de las disciplinas relacionadas con los estudios mé-
tricos de la información requieren de la aplicación de estas técnicas.
Las redes neuronales artificiales (RNA) han probado ser de gran utilidad para re-
solver problemas de minería de datos y texto. Estas han sido útiles particularmente en
la organización creativa de información, el descubrimiento de conocimiento y la vi-
sualización de información. Esta última es entendida como el «proceso de interioriza-
ción del conocimiento mediante la percepción de información» (1). La visualización
de información, según la definición anterior, interviene en el paso de datos a infor-
mación y en la posibilidad de la construcción del conocimiento, al revelar los patro-
nes que subyacen a los datos.
* Instituto Finlay. Habana, Cuba. Correo-e: gsotolongo@finlay.edu.cu; mvguzman@finlay.edu.cu.
** Laboratorio Dinámica no lineal, Fac. Ciencias, UNAM, México. Correo-e: carr@servidor.unam.mx.
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Uno de los métodos preferidos para lograr lo anterior es a partir de la «metáfora
visual» y su representación en forma de mapas topográficos. En ese sentido, las redes
neuronales también han encontrado aplicabilidad, específicamente el modelo desarro-
llado por Teuvo Kohonen (2), empleado por los autores de este trabajo con resultados
interesantes.
Una red neuronal, según Freman y Skapura (3), es un sistema de procesadores pa-
ralelos conectados entre sí en forma de grafo dirigido. Esquemáticamente cada ele-
mento de procesamiento (neuronas) de la red se representa como un nodo. Estas co-
nexiones establecen una estructura jerárquica que, tratando de emular la fisiología del
cerebro, busca nuevos modelos de procesamiento para solucionar problemas concre-
tos del mundo real. Una definición simplificada sobre los mapas topológicos podría
ser que, en una correspondencia que respete la topología, las unidades que se en-
cuentran físicamente próximas entre sí van a responder a clases de vectores de entra-
da que, análogamente, se encuentren cerca unos de otros. Los vectores de entrada de
muchas dimensiones son representados sobre el mapa bidimensional, de tal manera
que se mantenga el orden natural de los vectores de entrada [4, 5]. En el procesa-
miento interno, las RNA realizan una clasificación de los datos; o sea, formación
de clusters a partir de la cercanía o similitud entre las variables que son objeto de aná-
lisis.
Con el algoritmo de los Mapas Auto-Organizados (SOM o Self-Organizing Maps),
la información de entrada se organiza automáticamente, lo que permite visualizar re-
laciones importantes entre los datos, a través de mapas bidimensionales de conceptos.
Este aspecto es relevante dentro de las disciplinas relacionadas con el descubrimiento
de información en grandes bases de datos (Knowledge Discovery in Databases, KDD).
Al respecto, es importante mencionar el trabajo de Polanco y colaboradores, del Ins-
titut d’Information Scientifique et Technique (INIST) de Francia. Este equipo de tra-
bajo ha desarrollado un sistema llamado Neurodoc, que se basa en el algoritmo SOM
de las redes neuronales artificiales, con resultados interesantes (6).
La visualización de la información bibliométrica, hoy por hoy, está en un estadio
preliminar. Una consecuencia de ello es el surgimiento de una serie de metodologías
y herramientas que carecen de la validación de sus resultados, muchas de ellas con fi-
nes muy específicos para un área determinada o un problema; una base de datos se-
ñalada, o con un grupo de indicadores limitados (7). A lo anterior se suma lo inacce-
sibles que pueden ser los software o herramientas de procesamiento para unidades
pequeñas de análisis; o bien, con limitados recursos económicos. Esto ha llevado a ex-
plorar otros «modos de hacer» y tratar de adaptar sistemas creados con propósitos di-
ferentes al análisis bibliométrico.
En este trabajo se aborda el uso de las redes neuronales artificiales, basadas en el
algoritmo de los Mapas Auto-Organizados, con el objetivo de lograr representaciones
visuales de los datos que resultan de la aplicación de los indicadores bibliométricos.
A este desarrollo le hemos dado en llamar ViBlioSOM por la correspondencia con Vi-
sualization – Bibliometrics – Mapas Auto-Organizados (SOM). Al final, se muestran
ejemplos que representan la utilidad de esta herramienta y que ilustran lo amigable de
la interfase visual para el usuario final.
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ViBlioSOM: visualización de información bibliométrica mediante el mapeo autoorganizado
2 ViBlioSOM
El antecedente del ViBlioSOM es el desarrollo de una metodología (MOBIS-Pro-
Soft) que consiste, en esencia, en un sistema modular abierto basado en diferentes soft-
ware propietario (8). Esta metodología permitía aplicar una serie importante de indi-
cadores bibliométricos y obtener resultados interesantes, incluyendo una representación
visual de algunas variables en forma de mapas (obtenidos a partir de sistemas como
el Statistic). Aún así, el procesamiento y visualización de datos más complejos, como
las correlaciones entre dos o más variables; las representaciones de grandes matrices
o de datos, resultado del análisis de textos (título, resumen, claims en patentes, etc.)
tenía limitaciones.
Es por ello que, como complemento al MOBIS-ProSoft, se comienza la búsque-
da de una herramienta, a bajo costo, que permita solventar los problemas antes
mencionados. Al respecto se valoraron una serie de alternativas hasta llegar al
Viscovery®SOMine, desarrollado por la firma austriaca Eudaptics Software Gmbh.
Este sistema utiliza el algoritmo SOM para elaborar los mapas topográficos.
Los mapas basados en el algoritmo SOM, en esencia, están inspirados en las pro-
pias funciones de la corteza cerebral y ésta es, posiblemente, la estructura más fasci-
nante que existe en la fisiología humana. La corteza es en esencia una capa extensa
(aproximadamente de 1 m2, en humanos adultos) y fina (entre 2 y 4 mm de grosor)
que consta de seis capas de neuronas (con un gran nivel de interconexión entre ellas).
La corteza está plegada en la forma conocida con el objetivo de maximizar la densi-
dad de empaquetado en el cráneo (3), si esa corteza plegada se extiende se obtendrá
una hoja plana con neuronas o elementos de procesamiento. Este hecho natural es tra-
tado de emular por las RNA de forma computacional, constituyendo la inspiración bio-
lógica del ya mencionado Teuvo Kohonen (2) para desarrollar en la década de los años
ochenta los Mapas Auto-Organizados.
En los mapas cada documento (podría ser una patente) ocupa un lugar en el es-
pacio, en función de sus contenidos temáticos. Cada área del mapa refleja un conte-
nido específico y los tópicos van variando suavemente a lo largo del mismo. Es de-
cir, se establece una correspondencia entre la información de entrada y un espacio de
salida de dos dimensiones, los datos de entrada con características comunes activarán
zonas próximas en el mapa (5).
El Viscovery®SOMine no está concebido por sus desarrolladores como un sistema
de análisis y visualización de información bibliométrica. Sin embargo, la fortaleza del
algoritmo de las redes neuronales artificiales permite visualizar cualquier tipo de dato:
el único requisito es que estos datos estén distribuidos según el formato de una hoja
de calculo.
El ViBlioSOM es muy útil para realizar análisis de correlación entre variables o
datos complejos y en la clasificación de información. Con relación a esto último, per-
mite realizar filtrajes de clusters ya formados y profundizar en el análisis de las va-
riables que lo componen. Las ventajas alcanzadas con este método consisten en que
ha permitido organizar visualmente la información bibliométrica y patentométrica (aná-
lisis bibliométrico de los documentos de patentes). Ha sido de ayuda, además, para
percibir la estructura del conjunto de los datos y para realizar análisis de información
con «ruido».
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Todo lo anterior ha permitido enriquecer el procesamiento, visualización y análi-
sis de los indicadores bibliométricos, con una metodología propia y a bajo costo. Adi-
cionalmente, se ha considerado la validación metodológica del sistema (7).
Este método puede ser aplicado a cualquier campo del saber y tiene un vínculo
muy estrecho con los procesos de inteligencia empresarial, vigilancia científico-
tecnológica, gestión del conocimiento y evaluación de proyectos. Igualmente, el mé-
todo puede ser aplicado en servicios bibliotecarios e informativos y en observatorios
de ciencia y tecnología (9, 10, 11, 12, 13).
3 Aplicaciones
Las ventajas estratégicas y económicas que representan los resultados obtenidos
han sido identificadas en las propias aplicaciones prácticas hechas por el equipo de
trabajo que lo desarrolló; así como por otras instituciones de diferentes sectores eco-
nómicos del país, que ya la han implementado. A partir de estos trabajos se han iden-
tificado situaciones estratégicas que no han sido divulgadas, como son las líneas tec-
nológicas en las que trabajan los competidores, alianzas entre empresas, tecnologías
emergentes y en declive, etc. Se ha evaluado la situación científico-tecnológica de as-
pectos importantes dentro de la investigación o la producción y se ha medido la rela-
ción entre la investigación y la innovación.
Es muy útil para la gestión de los activos intelectuales de una empresa. Se tiene
la experiencia concreta de las empresas farmacéuticas, que necesitan contar con un
dispositivo orgánicamente estructurado que les permita, entre otras cosas, justipreciar
su capital intelectual (conocimiento científico-tecnológico); así como hacer una mejor
gestión del mismo con la competencia como horizonte (14).
El ViblioSOM puede ser aplicado en cualquier campo del conocimiento; por ejem-
plo, en un reciente estudio realizado en la temática de la soja aplicada a la alimenta-
ción humana (15) (Industria de los Alimentos), se obtuvieron los resultados que apa-
recen en las figuras 1 y 2.
En la figura 1 se aprecia cómo en el mapa, que representa la situación de la acti-
vidad científica de la temática en la década de los ochenta, Cuba denota una modes-
ta actividad. Sin embargo esta situación comienza a cambiar en el mapa siguiente (clus-
ter 2, Figura 2) donde se observa cómo la situación de Cuba mejora y se separa de
los países con baja actividad. La década de los noventa coincide con la ruptura de la
ayuda soviética a Cuba, afectándose sensiblemente el campo de la alimentación hu-
mana y animal. Quizás por ello Cuba se siente presionada a investigar sobre nuevos
productos y procesos. En esta etapa (1990-1999) se detecta una actividad similar a
Cuba en países como España y Polonia (cluster 2, figura 2).
En el plano internacional los países que han mantenido una actividad científica
más estable han sido Estados Unidos (USA) y Japón (cluster 5, figura 1 y 2). En La-
tinoamérica destaca la posición de Brasil (cluster 4, Figura 2), considerado el mayor
exportador de la región después de Estados Unidos (16).
Este ejemplo es importante para evaluar la dinámica de una línea de investigación,
la evolución de un país a través de los años y/o establecer el ciclo de vida de un pro-
ducto. Se ha trabajado además en otras aplicaciones como (a) en la identificación y
caracterización de los procesos de mejoramiento del petróleo pesado; (b) en identifi-
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Figura 1
Distribución de la actividad científica por países según los años (1980-1989). Análisis de
la soja en la alimentación humana
car las líneas y tendencias de la investigación relacionada con la Neisseria meningiti-
dis; y (c) en la identificación de alianzas tecnológicas no públicas entre empresas del
sector farmacéutico.
Uno de los trabajos que se ha retomado recientemente está relacionado con la iden-
tificación de las posibles aplicaciones de la dinámica no lineal, investigación que se
desarrolla en conjunto con el Laboratorio de Dinámica no Lineal de la Universidad
Nacional Autónoma de México (UNAM). En los resultados preliminares se identificó
que las aplicaciones a partir del año 1996, se habían dirigido hacia el campo de la bio-
medicina (M5, figura 3). Se pudieron obtener como aplicaciones más significativas,
los modelos biológicos y cardiovasculares.
El ViBlioSOM se ha aplicado también al campo de las finanzas y al estudio de
clientes; incluso se tiene experiencia sobre su aplicación para optimizar la gestión de
los fondos bibliotecarios.
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Figura 2.
Distribución de la actividad científica por países según los años (1990-1999).
Análisis de la soja en la alimentación humana
4 Conclusiones
Entre las perspectivas de trabajo con relación al ViBlioSOM se anotan: desarro-
llar mapas científico-tecnológicos interactivos y completar el ViBlioSOM con otras
herramientas, o mejorar las ya existentes. Se tiene particular interés en explorar otras
aplicaciones dentro del ámbito empresarial y sobre todo profundizar en la validación
del sistema.
La disponibilidad de una tecnología avanzada de minería de textos podría ser usa-
da dentro de los sistemas de vigilancia científico-tecnológica empresariales; o en los
observatorios de ciencia y tecnología, a nivel de país o región.
Sería importante que estas herramientas y métodos de análisis tengan un uso e im-
pacto regional. Los países de Ibero-América contarían con una herramienta mucho me-
nos costosa y viable para realizar investigaciones bibliométricas; o bien, podrían in-
corporarla dentro de los servicios o productos de valor añadido de los centros de
información o bibliotecas.
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Figura 3
Aplicaciones de la dinámica no lineal. Período 1993-2000
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