CIENCIA Y TECNOLOGIA

Seccion 9. Correspondencia entre ciencia y tecnología.

Los datos de la base INSPEC permiten asociar el análisis de las publicaciones científicas con el análisis de patentes a nivel de los códigos de clasificación. Con estos datos se dispone de los medios para analizar las conexiones entre el conocimiento publicado (ciencia) y el conocimiento patentado (tecnología). Estas dos formas de conocimiento se cruzan en una tabla de contingencia para su análisis estadístico. Y se aplica un coeficiente de similitud. De modo que se obtiene una tabla de similitud entre categorías del sistema de clasificación INSPEC y categorías de la Clasificación Internacional de Patentes (en inglés IPC).

Figura 9.1. Tabla entre secciones INSPEC (ciencia) y secciones IPC (tecnología)



La relación entre ciencia y tecnología, entre articulo científico y patente, no es aquí una relación dirigida (que pueda simbolizarse por una flecha) como sucede cuando se analizan en una patente las referencias a artículos científicos (la dirección va entonces de la patente al artículo). La relación es aquí de coocurrencia en el registro (o “record”) del artículo científico que se considere. Esta coocurrencia sucede en el registro a nivel de la clasificación. Los códigos del IPC son entonces agregados a los códigos de clasificación INSPEC por la indexación específica a esta base. Las categorías de clasificación de la base INSPEC y del IPC ambas constituyen clasificaciones preestablecidas. Con las que se opera entonces una clasificación que puede llamarse “supervisada” de los documentos. La que en análisis de datos correspondería al “análisis discriminante”, el que consiste en asignar a un dato o individuo una clase, en afectarlos a una categoría.

Figura 9.2. Grafo de caegorías INSPEC (ciencia) + IPC (tecnología)

Al grafo de la figura 2 proponemos llamarlo "red conocimiento" en el que enlazan clases de conocimiento publicado en los artículos de la base INSPEC y clases de conocimiento patentado (nodos coloreados) del IPC. En el modelo de grafo, los nodos están caracterizados por etiquetas y ellos representan subconjuntos de artículos. Las conexiones expresan que entre un par de nodos existe un artículo común. En el sistema de información se puede visualizar toda esta información como apoyo al analisis de la red de conocimiento.

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GRAFOS DE COLABORACION

Sección 8. Dos ejemplos de grafos de colaboración institucional

Se exponen dos ejemplos de grafos de colaboración entre instituciones nacionales y también con instituciones extranjeras (uno alrededor de “Wind power plants” y el otro en torno a “Solar power stations and photovoltaic power system”). Los llamados grafos de colaboración sirven para modelar la coautoría de artículos científicos. Para ambos ejemplos se mide la colaboración entre instituciones nacionales y exteriores (o extrajeras) mediante un índice de colaboración.


Figura 8.1. Grafo de colaboración WIND.

Figura 8.2. Grafo de colaboración SOLAR.


(Etudio por editar)

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COMPORTAMIENTO ACTORES INSTITUCIONALES

Sección 7. Estudio del comportamiento de los actores institucionales.

En cuanto al comportamiento de los actores institucionales, esto es, al hecho de colaborar o no en la actividad de investigación y que se refleja en la coautoría institucional de las publicaciones, se observa lo siguiente: la colaboración inter-institucional aparece en el 23% de las publicaciones, el 77% restante es resultado de la investigación realizada por un solo actor institucional. Se colabora mucho más con instituciones extranjeras que con las nacionales: la colaboración entre nacional y extranjero es del 60%. Exclusivamente nacional: 13%. Mixta: 27%.

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EVOLUCION PRODUCCION CIENTIFICA

Sección 6. Evolución de la producción científica de actores institucionales chilenos

Se estudia la evolución de la producción científica de actores institucionales chilenos, en cada clase de energía, así como el conjunto. El periodo se extiende de 1969 a 2011. La producción anterior a 2000 aparece sumamente baja (no sobrepasa 2 publicaciones por año), irregular y esporádica. Sin embargo, la línea de tendencia lineal para la serie temporal de la muestra es ascendente. Entre 2000-2010 se produce el 75% de las publicaciones científicas. El ranking según el número de artículos por clase de energía es: WIND 42%, HYDRO 17%, THERMAL 16%, SOLAR 15%, NUCLEAR 3%, GEOTHERMAL 3%, y 2% respectivamente STEAM y TIDAL.

(Etudio por editar)

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ACTORES INSTITUCIONALES

Sección 5. Actores institucionales en la parte que corresponde a Chile

Se analizan los actores institucionales, universidades y organismos o firmas, cuyo objeto son las clases de energía y sus formas de generación en Chile. De los 48 actores institucionales que contribuyen a la investigación científica, 46% son actores académicos y no académicos domiciliados en Chile; es decir, la mayoría, el 54%, son actores institucionales extranjeros. Colaboran con actores institucionales nacionales el 81% de los actores institucionales extranjeros (mientras 19% lo hacen independientemente.)

(Etudio por editar)


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PRODUCCION CIENTIFICA CHILENA

Sección 4. Las características de la producción científica chilena.

Las características que se toman en cuenta son:

1) Tipo de documento: artículos de revista (44%), artículos de conferencias (56%).
2) El número de autores (chilenos y extranjeros): en total suman 260 autores; como indicador de la comunidad científica activa entre 1990 y 2010.
3) Su número por documento, la media es de 1,65 autores y la moda es igual a 4 autores.
4) La distribución de autores por clase de energía: WIND 38%, SOLAR 34%, HYDRO 25%, THERMAL 12%, GEOTHERMAL 5%, NUCLEAR 2% y TIDAL 2%.
5) La tasa de producción, ella es de 1,64 publicaciones por año (entre 2000-2010).
6) La distribución de los autores en cuanto a su producción de artículos: el 66% de los autores no produce más que 1 artículo – esta distribución se ajusta a lo previsto por una ley de potencia conocida como ley de Lotka (“pocos producen mucho y muchos producen poco”).

(Etudio por editar)

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POSICION DE CHILE

Sección 3. La posición de Chile en la investigación científica sobre clases de energía("power stations and plants").

Se determina la posición de Chile tanto como objeto de estudio que como proveedor de información científica y sede de conferencias internacionales. Esta posición se determina y mide por el número de artículos publicados e indexados en la base INSPEC. Posición a escala mundial y a escala regional. La producción científica que tiene como objeto Chile, o que se ha producido en Chile, ambas representa el 0,18% del total mundial; en cambio, ella representa el 7% del total regional que es de 2461 publicaciones. El ranking es: Brasil 47%, México 27% y Argentina 11%., luego viene Chile 7% y enseguida Venezuela 4% y Colombia 3%.

El número de publicaciones es el indicador más simple de la actividad científica de un referente dado (individuo, institución, país, región, mundo). Cuando este número se cuenta según áreas o dominios de la ciencia, entonces puede interpretarse como indicador del interés científico por estas áreas o dominios de la actividad de investigación científica. Lo utilizamos para fijar la posición de países en el campo que nos ocupa.

Se llama región en la tabla 3.1 a un conjunto determinado de países latinoamericanos que luego se explicitan en la tabla 3.2 y con los cuales se compara Chile, después de haber visto en la tabla 3.1 su posición respecto a la producción científica de la región y del mundo (es decir, el total de las publicaciones almacenadas en la base INSPEC).

En la tabla 3.1, Chile se compara con la región y el mundo y se constata que representa tan solo 0,18% en la producción científica mundial, y 7% en la región. Además, se aprecia ahí el número de publicaciones por líneas de energía comparativamente.

Tabla 3.1

La tabla 3.2 presenta doble entrada, la lectura de las columnas es la de los países en cada una de las energías, los totales definen la posición o score de cada uno. Brasil 47%, México 27% y Argentina 11%., luego viene Chile 7% y enseguida Venezuela 4% y Colombia 3%. La lectura por líneas de energía en orden de menor a mayor muestra el interés creciente en el conjunto de países por cada una de ellas. Vemos que el ranking es: HYDRO 28%, SOLAR 20%, WIND 19%, THERMAL 15%, NUCLEAR 10%, STEAM 6%, GEOTHERMAL 2% , TIDAL 0,62% (por efecto de redondear los porcentajes, en la tabla 3.2, se lee 0%).
Tabla 3.2

La figura 3.1 traduce gráficamente los números de la tabla 3.2 y muestra así el comportamiento de los países de acuerdo con el ranking de clases de energía. Llamamos comportamiento a la posición que señala la curva de cada país en cada una de las clases de energía. Para una mejor visibilidad el eje vertical está en escala logarítmica basada en 10.
Figura 3.1

El grafico radial de la figura 3.2 muestra y compara el perfil de cada uno de los países. Llamamos perfil a la forma de la distribución. La escala de los ejes es logarítmica basada en 10. Los perfiles que ahí se observan pueden compararse con el perfil mundial de la figura 1.2.
Figura 3.2

A la luz de lo visto en cuanto a la posición de Chile en la investigación científica, mencionemos la matriz energética de Chile; capacidad 2010: SIC & SING; capacidad instalada 14.878 MW (fuente: Ministerio de Energía).
35% Hidráulica
29% Gas natural
17% Carbón
16% Petróleo
1% Hidráulica ERNC
1% Biomasa
1% Eólica

Si damos una representación grafica de esta matriz energética, y de la misma forma radial que la que se ha utilizado más arriba para la investigación científica, se obtiene el resultado que se observa en la figura 3.3:

Figura 3.3

Concluyamos esta sección dedicada a la posición de Chile en la investigación científica realizada (1968-2011 primer semestre), base INSPEC, acerca de las clases de energía, desde el punto de vista económicamente significativo de las “Generating stations and plants”, con esta nota:

Cuando un país X tiene problemas de energía E y por lo tanto se propone desarrollar nuevas fuentes de energía, tiene forzosamente que observar que ellas implican necesariamente el desarrollo de nuevos conocimientos y nuevas tecnologías. Es posible que las fuentes de energía existan y sean abundantes en el país considerado. Por ejemplo, agua y sol, mar y viento. El problema está entonces en la ciencia y tecnología que se requiere para convertir o transformar esas nuevas fuentes de energía. La opción de “país dependiente” consiste en decir: tenemos las fuentes físicas de energía, pero carecemos de “ciencia y tecnologías”, entonces importaremos los resultados de la “investigación y desarrollo” que se realiza en los “países más avanzados.” La dependencia científica y tecnológica se crea inmediatamente. Esta opción significa enfrentar problemas reales sin contar con ciencia y tecnología propia. El país X enfrenta el problema E dependiendo desde su inicio de la ciencia y tecnología exterior. Es posicionarse desde un comienzo como consumidor de ciencia y tecnología importada. Y no como productor de ciencia y tecnología nacional y susceptible de exportarse. La voluntad de ser un país productor de ciencia y tecnología no entraría en la resolución del problema.

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RED CIENTIFICA

Seccion 2. La red conceptual.

En esta sección 2, se muestra la red conceptual o de conocimiento (temas de investigación) que representa la cantidad de información disponible (ver sección 1 “Cantidad de información”). El modelo matemático de una red es un grafo (que luego se manipula de acuerdo con la teoría de grafos).

Un grafo se denota G = (V,A), donde V designa el conjunto (no vacío y finito) de puntos (nodos), y A el conjunto de pares de nodos (aristas).
Dos nodos de una arista se dicen adyacentes
Grado de un nodo es el número de adyacentes al dado
Se denota |V| al número de nodos del grafo, y |A| al número de aristas
Se llama peso o ponderación o coste al valor asociado a arista.

Para modelar esta red de información científica se utiliza un grafo ponderado simple en el que los vértices representan las clases de energía y las aristas no dirigidas representan las conexiones entre pares de clases (o temas de investigación).

Figura 2.1 Grafo de la red de información científica.

(El grafo está programado y editado con aiSee: www.aisee.com).

En el nivel de entrada: el peso que representan nodos y aristas corresponde simplemente al número de artículos. Las aristas representan los artículos comunes a un par de nodos. Es la intersección no vacía entre dos temas de investigación (clases de generación de energía). Luego, la conexión entre temas de investigación se denota

En el nivel de análisis: el grafo ponderado no dirigido se convierte en un grafo de asociación mediante la aplicación de un coeficiente de asociación. Se obtiene así una normalización (valores entre 0 y 1) y se mide de esta forma (a) el grado de asociación que significa una conexión, (b) el grado de centralidad que representa cada nodo en la red conforme a sus conexiones.

Coeficiente de asociación:
Es decir, la intersección entre dos temas de investigación, X e Y, al cuadrado, dividido por el producto del número de documentos de cada uno temas X Y de investigación. Otra manera de expresar lo mismo: la coocurrencia de X e Y al cuadrado, divido por el producto de las ocurrencias de X e Y.

Dada una conexión, se mide mediante este coeficiente A(X,Y) si la asociación es fuerte, débil o mediana.

Tabla 2.1. Ponderación de las conexiones de la red


En el grafo cada nodo es un tema de investigación, en nuestro caso, los temas son las clases de “power stations and plants” para la generación de tipos de energía (“Geothermal”, “Hydro”, “Nuclear”, “Solar”, “Steam”, “Thermal” y “Tidal”). Cada arista del grafo señala la existencia de una conexión entre un par de temas de investigación. En otros términos, estas conexiones indican que existe una cantidad de información común entre dos temas de investigación.

En resumen, cada nodo de la red representa una cantidad de información específica a un tema de investigación, mientras las conexiones muestran la cantidad de información que enlaza a dos temas de investigación. Debido a la aplicación del coeficiente asociación, la cantidad de información es normalizada de manera a representar la “fuerza” de asociación de las conexiones. (Fuerza que no corresponde necesariamente al cardinal de la cantidad de información que origina esta conexión.) Y permite un análisis más fino de la red de información científica 1) en términos de “centralidad” de los nodos según su número de conexiones y del grado de asociación que estas conexiones representan, y 2) en términos de los seis clústeres presentes en la red de la figura.

Clúster 1 Solar (0,503), Wind (0,478), Thermal (0,364), Hydro (0,355)
Clúster 2 Solar (0,502), Wind (0,479), Geothermal (0,102), Hydro (0,093)
Clúster 3 Nuclear (0,089), Thermal (0,089)
Clúster 4 Tidal (0,060), Geothermal (0,059), Wind (0,029)
Clúster 5 Geothermal (0,050), Hydro (0,043), Steam (0,029)
Clúster 6 Nuclear (0,055), Steam (0,055)

Los valores entre paréntesis son indicadores de la centralidad (o importancia informacional) de los nodos etiquetados por el nombre de la clase de energía. Como se observa, el orden de los componentes de los clústeres es de mayor a menor en el interior de cada uno de ellos.

El orden de mayor a menor de los clústeres se debe al "peso especifico" de cada uno: Clúster 1 (0,850), Clúster 2 (0,588), Clúster 3 (0,089), Clúster 4 (0,074), Clúster 5 (0,061) y Clúster 6 (0,055). Es un indicador del contenido de información que los clústeres representan en la red de información científica. Como puede apreciarse, este valor no depende necesariamente del número de componentes.

Como conclusión, los puntos que pueden subrayarse son:

La "posición estructural" de los temas de investigación en la red se pone de manifiesto basándose matemáticamente en la teoría de grafos (capitulo importante de la matemática discreta).

El "peso diferencial" de los componentes de la red de información científica se hace evidente. Utilizándose formas adecuadas de ponderación.

La "organización" que emerge directamente de los datos que se analizan se hace visible. El conjunto de datos deja de ser un “saco de datos”, unidades sin relaciones, yuxtapuestas, para organizarse en una estructura, la red.

De esta forma la información “bruta” se transforma en información “elaborada”, destinada a ser “útil” para los actores de este campo de investigación.

Es sobre esta información “elaborada” que puede desarrollarse una actividad de “vigilancia”, de “inteligencia” científica y tecnológica para satisfacer necesidades y demandas específicas en la toma de decisiones.

En tareas de este tipo es básico el “background knowledge”, es decir, el conocimiento de los expertos del campo científico o tecnológico considerado, para (a) la evaluación de los resultados obtenidos y (b) la formulación de nuevos requerimientos.

El paso siguiente es fijar la posición de Chile como objeto y proveedor de información científica sobre las clases de generación de energía que se están analizando. Esto se hace en la sección 3 “Posición de Chile” en la producción científica mundial y regional.

Pero antes, consideremos otra forma de representación del conocimiento. La red de la figura 2.1 se inserta en el árbol de la figura 2.2, el cual se construye de acuerdo a la jerarquía establecida por el sistema de clasificación INSPEC (véase ÁREA DE ESTUDIO), mas la separación entre energías “convencionales”(CONV) y energías renovables no convencionales (ERNC). En el árbol se sugiere que “HYDRO” tiene dependencia de ambos géneros “CONV” y “ERNC”.

Figura 2.2 Arbol del conocimiento

Las conexiones entre los nodos de los dos últimos niveles (nivel 5 y nivel 6) constituyen conexiones o enlaces ponderados por el coeficiente de asociaciones representadas en la red de la figura 2.1. Obsérvese que los enlaces entre las clases de energía que se han dispuesto en los niveles 5 y 6 del árbol posibilitan seguir trayectorias entre los nodos tal como sucede en la red de la figura 2.1.

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CANTIDAD DE INFORMACION

Sección 1. Cantidad de información disponible.

La cantidad de información disponible en la base especializada INSPEC es de 92.681 publicaciones (al 07/2011). Los datos son artículos publicados en revistas y en actas de conferencias. Se estima que la base tiene alrededor de doce millones de datos. Por tanto, nuestro total representa el 0,77% de la información científica disponible en esta base de datos.

Esta cantidad de información disponible traduce el interés científico en determinados objetos de investigación. La investigación científica se expresa principalmente mediante artículos publicados en revistas y actas de conferencia. El interés científico por los tipos o clases de “power stations and plants” se mide entonces por su número de publicaciones, y el porcentaje que ese número representa en el conjunto.

Tabla 1.1



Se observa que el interés científico por las clases de “power stations and plants” comienza en la segunda mitad de los sesenta del siglo pasado. Distinguiéndose “Wind power plants” como la más reciente, hacia fines del siglo XX. Además, podemos distinguir tres niveles en la jerarquía de mayor a menor.

Nivel 1: En cabeza se encuentran, “Thermal power stations and plants” (21.68%) en primer lugar y en segundo “Nuclear power stations and plants” (20.63%). Luego vienen casi a igualdad “Steam power stations and plants” (15.67%) y “Solar power stations and photovoltaic power systems” (15.41%).

Nivel 2: Como objeto de investigación científica, “Hydroelectric power stations and plants” (11.53%) está por debajo de “Solar power stations and photovoltaic power systems” y “Wind power plants” (13.24%), obsérvese que el interés científico por esta última energia no comienza que 1997, es decir, 30 años más tarde que las otras dos. En otras palabras, el interés científico (investigación) por “Wind power plants” es explosivo comparativamente (si se divide el número de artículos por el número de años.)

Nivel 3: La producción de artículos científicos es, se puede decir, insignificante en lo que concierne “Geothermal power stations and plants” (1.23%) y por sobre todo “Tidal power stations and plants” (0.62%).

La figura 1 destaca el orden de las clases de energía tal como aparece en la tabla 1, de mayor a menor según la cantidad de publicaciones científicas respectivas.

Figura 1.1 Distribución según la cantidad de publicaciones



Para concluir, subrayemos que la información resumida en la tabla 1 caracteriza el perfil de la investigación científica mundial en este campo. Perfil que se puede representar gráficamente por una figura radial, en la que los radios son cada una de las clases de energía. Este perfil de la investigación científica mundial constituye la tela de fondo donde se dibujan los perfiles regionales y nacionales de investigación en la materia. Y contra el cual se comparan estos segundos en su forma.

Figura 1.2 El perfil de investigación mundial. En escala logarítmica de base 10.



Este perfil se deriva de la tabla 1 y traduce visualmente la forma que resulta de los datos que sirven como indicadores de la actividad de investigación sobre las clases de “power stations and plants” generadores de energía. Llamamos “Mundo” a la cantidad de información disponible en la base INSPEC. En la figura 2 se visualiza su forma y que llamamos perfil de la investigación mundial. El orden de las clases de energía, ejes de la figura 2, es de acuerdo con los códigos de clasificación de la base INSPEC, de menor a mayor.

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ANÁLISIS DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA SOBRE PLANTAS Y SISTEMAS DE GENERACIÓN DE CLASES DE ENERGÍA

PLAN DE ANÁLISIS

1. Información disponible en la base INSPEC - Es la cantidad de publicaciones por clases de energía.
2. Red científica - Constituida por las clases de energía.
3. Posición - De Chile en la producción científica mundial y regional.
4. Características - De la producción científica chilena.
5. Actores institucionales - En la parte que corresponde a Chile.
6. Evoluciión de la producción científica.
7. Comportamiento - De estos actores institucionales.
8. Grafos de colaboración - Dos ejemplos: clases de energía WIND y SOLAR.
9. Ciencia y tecnología - Según la clasificación INSPEC e IPC (o CIP).



ÁREA DE ESTUDIO

Está basada en el sistema de clasificación INSPEC:

Sección científica:

B Electrical and Electronic Engineering
B8000 Power systems and applications
B8200 Generating stations and plants

Bajo la sub sección B8200 se considera:

1) B8220 Nuclear power stations and plants
2) B8230 Thermal power stations and plants
3) B8230E Steam power stations and plants
4) B8230J Geothermal power stations and plants
5) B8240 Hydroelectric power stations and plants
6) B8240C Tidal power stations and plants
7) B8245 Wind power plants
8) B8250 Solar power stations and photovoltaic power systems

El campo científico y tecnológico es entonces "Electrical and Electronic Engineering" exclusivamente. Precisemos más: la raíz es la subsección “Generating stations and plants” En la que se destacan los ocho objetos de estudio. Ello significa que se han dejado de lado, por el momento, aspectos que están íntimamente asociados con nuestros objetos de estudio, tales que el enfoque económico y los factores de medio ambiente.

Lo económico imbricado con las clases de energía indicadas corresponde a las categorías del sistema de clasificación de la base de datos INSPEC siguientes: “B8110B Power system management, operation and economics”, “B8120 Power transmission, distribution and supply”, “B8110D Power system planning and layout”. Al respecto, disponemos de un set de datos para llevar adelante un análisis análogo al que aquí presentamos.

En cuanto a las cuestiones ambientales igualmente imbricadas con nuestros objetos de estudio, ellas son: “B0170Q Environmental factors”, “B7720 Pollution detection and control” y “E0230 Environmental issues”. Estas categorías nos permitirían recoger los datos para un estudio desde esta perspectiva. Este análisis queda pendiente.

Por otra parte, se tienen fuentes de energía que se sitúan en el campo de la biotecnología, por ejemplo, las algas y que aquí no se abordan. Estudio que puede hacerse desde los códigos “E3628 Biotechnology industry” y “E3624 Fuel processing industry”. Tenemos una muestra inicial como para diseñar el modelo de análisis a propósito de las algas.


SÍNTESIS

Primero, la cantidad de información disponible en la base especializada INSPEC. Total: 92.681 publicaciones (07/2011). Artículos publicados en revistas y en actas de conferencias. Se estima que la base tiene alrededor de doce millones de datos. Por tanto, nuestro total representa el 0,77% de la información científica disponible en esta base de datos. El interés por los tipos o clases de energía se mide por su número de publicaciones.

Segundo, se muestra la red conceptual o de conocimiento que representa esa cantidad de información disponible. Para modelar esta red se utiliza un grafo ponderado simple en el que los vértices representan las clases de energía y las aristas no dirigidas representan las conexiones entre pares de clases. La ponderación de nodos y aristas corresponde al número de artículos. Las aristas representan los artículos comunes, es decir la intersección entre dos clases de energía (x ∩ y ≠ ∅). Estas intersecciones son normalizadas por un coeficiente de asociación. A este grafo lo llamamos grafo conceptual.

Tercero, se determina la posición de Chile tanto como objeto de estudio que como proveedor de información científica y sede de conferencias internacionales. Esta posición se determina y mide por el número de artículos publicados e indexados en la base INSPEC. Posición a escala mundial y a escala regional. La producción científica que tiene como objeto Chile, o que se ha producido en Chile, ambas representa el 0,18% del total mundial; en cambio, ella representa el 7% del total regional que es de 2461 publicaciones. El ranking es: Brasil 47%, México 27% y Argentina 11%., luego viene Chile 7% y enseguida Venezuela 4% y Colombia 3%.

Cuarto, las características que se toman en cuenta son: 1) Tipo de documento: artículos de revista (44%), artículos de conferencia (56%). 2) El número de autores que es de 260 como indicador de la comunidad científica activa entre 1990 y 2010. 3) Su número por documento, la media es de 1,65 autores y la moda es igual a 4 autores. 4) Por clase de energía: WIND 38%, SOLAR 34%, HYDRO 25%, THERMAL 12%, GEOTHERMAL 5%, NUCLEAR 2% y TIDAL 2%. 5) La tasa de producción, ella es de 1,64 publicaciones por año (entre 2000-2010). 6) La distribución de los autores en cuanto a su producción de artículos: el 66% de los autores no produce más que 1 artículo – esta distribución se ajusta a lo previsto por una ley de potencia conocida como ley de Lotka (“pocos producen mucho y muchos producen poco”).

Quinto, se analizan los actores institucionales, universidades y organismos o firmas, cuyo objeto son las clases de energía y sus formas de generación en Chile. De los 48 actores institucionales que contribuyen a la investigación científica, 46% son actores académicos y no académicos domiciliados en Chile; es decir, la mayoría, el 54%, son actores institucionales extranjeros. Colaboran con actores institucionales nacionales el 81% de los actores institucionales extranjeros (mientras 19% lo hacen independientemente.)

Sexto, se estudia la evolución de la producción científica de actores institucionales chilenos, para cada clase de energía, así como para el conjunto. El periodo se extiende de 1969 a 2011. La producción anterior a 2000 aparece sumamente baja (no sobrepasa 2 publicaciones por año), irregular y esporádica. Sin embargo, la línea de tendencia lineal para la serie temporal de la muestra es ascendente. Entre 2000-2010 se produce el 75% de las publicaciones científicas. El ranking según el número de artículos por clase de energía es: WIND 42%, HYDRO 17%, THERMAL 16%, SOLAR 15%, NUCLEAR 3%, GEOTHERMAL 3%, y 2% respectivamente STEAM y TIDAL.

Séptimo, en cuanto al comportamiento de los actores institucionales, esto es, al hecho de colaborar o no en la actividad de investigación y que se refleja en la coautoría institucional de las publicaciones, se observa lo siguiente: la colaboración inter-institucional aparece en el 23% de las publicaciones, el 77% restante es resultado de la investigación realizada por un solo actor institucional. Se colabora mucho más con instituciones extranjeras que con las nacionales: la colaboración entre nacional y extranjero es del 60%. Exclusivamente nacional: 13%. Mixta: 27%.

Octavo, se exponen dos ejemplos de grafos de colaboración entre instituciones nacionales y también con instituciones extranjeras (uno alrededor de “Wind power plants” y el otro en torno a “Solar power stations and photovoltaic power system”). Los llamados grafos de colaboración sirven para modelar la coautoría de artículos científicos. Para ambos ejemplos se mide la colaboración entre instituciones nacionales y exteriores (o extrajeras) mediante un índice de colaboración.

Noveno, los datos de la base INSPEC permiten asociar el análisis de las publicaciones científicas con el análisis de patentes a nivel de los códigos de clasificación. Con estos datos se dispone de los medios para analizar las conexiones entre el conocimiento publicado (ciencia) y el conocimiento patentado (tecnología). Estas dos formas de conocimiento se cruzan en una tabla de contingencia para su análisis estadístico. Y se aplica un coeficiente de similitud. De modo que se obtiene una tabla de similitud entre categorías del sistema de clasificación INSPEC y categorías de la Clasificación Internacional de Patentes (en inglés IPC). Además, mediante un modelo de grafo, se despliega su contenido de manera a poder visualizar y navegar en la red de conocimiento.