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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