Minería de texto en publicaciones científicas con autores argentinos

Abstract

En el presente trabajo utilizamos la minería de texto como herramienta de tratamiento de una gran base de datos científica, con el objetivo de obtener nueva información de todas las publicaciones firmadas por autores argentinos e indexadas hasta 2019 en el área de las ciencias de la vida. Se analizaron más de 75 000 artículos, publicados en alrededor de 5000 medios, firmados por cerca de 186 000 autores con lugar de trabajo en la Argentina o en colaboraciones con laboratorios argentinos. Mediante herramientas automatizadas, que fueron desarrolladas ad hoc, se analizó el texto de alrededor de 70 800 resúmenes y se buscaron, mediante detección digital no supervisada, los principales temas abordados, su relación con problemáticas de salud en la Argentina y su tratamiento. Se presentan, además, resultados del número de publicaciones por año, las revistas que las publicaron, y sobre sus autores y colaboraciones. Estos resultados, junto con las predicciones que se obtuvieron, podrían constituirse en una herramienta útil para optimizar el manejo de recursos dedicados a la investigación básica y clínica.n the present work we use text mining as a treatment tool for a large scientific database, with the aim of obtaining new information about all the publications signed by Argentine authors and indexed until 2019, in the area of life sciences. More than 75 000 articles were analysed, published in around 5000 media, signed by about 186 000 authors with a workplace in Argentina or in collaborations with Argentine laboratories. Using automated tools that were developed ad hoc, the text of around 70 800 abstracts was analysed, seeking, through non-supervised digital detection, the main topics addressed by the authors, and the relationship with health problems in Argentina and their treatment. Results are also presented regarding the number of publications per year, the journals that have published them, and their authors and collaborations. These results, together with the predictions that were obtained, could become a useful tool to optimize the management of resources dedicated to basic and clinical research.