"IA y Ciencia de la Información: una mirada informétrica desde Scopus"

 Introducción 

La inteligencia artificial (IA) y la ciencia de la información (CI) se han convertido en dos campos que no solo avanzan rápidamente, sino que además muestran una intersección cada vez más fértil. Ambas disciplinas comparten el interés por los datos, la información y el conocimiento, pilares esenciales en la construcción de sociedades basadas en la innovación tecnológica. En este contexto, resulta pertinente examinar cómo se produce, organiza y difunde la literatura científica que conecta a la IA con la CI.

El artículo “La producción documental de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de la Información en Scopus - Análisis informétrico” de Celso Martínez Musiño (2021) explora precisamente esta convergencia, utilizando herramientas informétricas para mapear tendencias, autores, publicaciones y la participación latinoamericana en la investigación registrada en la base de datos Scopus. El presente análisis busca no solo sintetizar los hallazgos del estudio, sino también reflexionar sobre sus implicaciones para el ámbito académico y profesional de la información, proponiendo preguntas que inviten al debate sobre el papel de la IA en la construcción de nuevos paradigmas informacionales.

Resumen

El trabajo de Martínez Musiño se propone dos objetivos principales: (a) identificar y analizar documentos científicos que vinculen la IA con la CI, incluidos en la base de datos Scopus, y (b) explorar la participación latinoamericana en dicha producción. Para ello, se desarrolló un estudio documental de enfoque cuantitativo basado en la informetría, entendida como el análisis de los aspectos cuantitativos de la información sin importar su formato.

La metodología consistió en una búsqueda configurada con los términos “artificial intelligence” y “information science” en el campo de resúmenes de Scopus, delimitando el periodo entre 1980 y abril de 2020. Se recuperaron 184 documentos, los cuales fueron procesados en Excel y Voyant-tools para examinar variables como autores, títulos, tipo de documento, citas recibidas, categorías temáticas y palabras clave.

Los resultados destacan que el autor más citado fue B. Hjørland, mientras que la revista con mayor número de citas fue el Journal of Documentation. La producción total generó 2030 citas, con un índice H de 21. En cuanto a categorías temáticas, predominó la informática, seguida por ingeniería, ciencias sociales y matemáticas. El análisis de palabras mostró que términos como “información” dominaron en las décadas iniciales, mientras que “inteligencia” ganó protagonismo en los años más recientes.

Respecto a la participación latinoamericana, se identificaron tres países: Brasil, México y Cuba. Brasil lideró con ocho citas y publicaciones relevantes en áreas como la semiótica y la realidad aumentada. México y Cuba tuvieron menor presencia, pero aportaron colaboraciones conjuntas en temas de plataformas educativas y aplicaciones biomédicas de la IA.

En la discusión, el autor resalta que tanto la IA como la CI comparten fundamentos conceptuales en torno a la información y los datos, lo que las convierte en disciplinas complementarias y de carácter multi y transdisciplinario. Además, se subraya que la base de datos Scopus, pese a ser un recurso de referencia, presenta limitaciones al contener registros incompletos (sin palabras clave o resúmenes).

Las conclusiones enfatizan que la informetría permite identificar patrones de investigación, autores y publicaciones relevantes, así como generar mapas temáticos de los tópicos estudiados. Finalmente, se plantea la necesidad de futuras investigaciones que profundicen en indicadores de calidad, redes de colaboración y tendencias de la IA y la CI en otras bases de datos como Web of Science o Google Scholar.

Análisis personal

El artículo de Martínez Musiño es un aporte valioso porque traza un puente entre dos áreas del conocimiento que suelen estudiarse por separado. Su uso de la informetría para mapear la producción científica resulta pertinente, ya que permite observar dinámicas de crecimiento, distribución de citas y participación regional. Sin embargo, también es evidente que el estudio es de primera aproximación y deja abiertas varias líneas para futuras indagaciones.

En mi opinión, uno de los aspectos más relevantes es la constatación de que la IA y la CI son inseparables en el contexto contemporáneo. La IA necesita de datos organizados y estructurados, mientras que la CI requiere de tecnologías inteligentes para gestionar y analizar grandes volúmenes de información. Este círculo virtuoso tiene implicaciones directas para la profesión de la información, pues demanda profesionales capaces de integrar competencias en gestión documental, análisis de datos y ética de la IA.

También considero significativo el esfuerzo por visibilizar la participación latinoamericana. Aunque aún limitada en número y citas, demuestra que existen núcleos de investigación en la región con potencial de expansión. Este hallazgo conecta con la necesidad de fortalecer las redes de colaboración internacional y de promover políticas públicas que incentiven la investigación en IA aplicada a la gestión de información.

Por otra parte, el artículo deja entrever tensiones metodológicas: la dependencia de una sola base de datos (Scopus) restringe la diversidad de resultados, y la ausencia de registros completos limita la riqueza del análisis. Aquí surge una reflexión más amplia: si las bases de datos académicas presentan carencias en metadatos y normalización, ¿qué significa esto para el ideal de acceso abierto y de calidad en la producción científica?

En términos profesionales, este estudio me lleva a pensar que quienes trabajamos en ciencias de la información debemos adoptar un rol más proactivo en el diseño de sistemas de IA. No solo como usuarios o gestores de datos, sino también como mediadores que aseguren que los algoritmos respeten principios de transparencia, equidad y accesibilidad. La convergencia entre IA y CI no es solo una oportunidad técnica, sino un desafío ético y social.

Conclusiones

La investigación de Martínez Musiño abre una ventana para comprender cómo se ha documentado la intersección entre la IA y la CI a lo largo de cuatro décadas. Su análisis informétrico confirma que ambas disciplinas se nutren mutuamente y que la investigación latinoamericana, aunque incipiente, tiene un papel significativo.

Desde mi perspectiva, el artículo invita a reflexionar sobre la responsabilidad que tienen las ciencias de la información en la construcción de ecosistemas digitales donde la IA se aplique con criterios de calidad, ética y sostenibilidad. Quedan abiertas preguntas clave: ¿Cómo garantizar que las bases de datos reflejen con fidelidad la diversidad del conocimiento producido? ¿Qué estrategias se necesitan para que América Latina fortalezca su presencia en este campo? Y, sobre todo, ¿Qué papel debemos asumir los profesionales de la información en el diseño y supervisión de sistemas inteligentes?

Referencia

Martínez Musiño, C. (2021). La producción documental de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de la Información en Scopus - Análisis informétrico. Revista e-Ciencias de la Información, 11(1).

¿Cómo lo he elaborado?

Para elaborar este trabajo, realicé una lectura crítica del artículo de Celso Martínez Musiño, resumiendo sus objetivos, metodología y hallazgos principales. Posteriormente, desarrollé un análisis personal que reflexiona sobre la relación entre la inteligencia artificial y la ciencia de la información, destacando su relevancia académica, profesional y regional. Finalmente, formulé conclusiones propias que integran los aportes del estudio con perspectivas éticas y sociales actuales.