nicolÁs escobar triviÑo
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PROPUESTA DE UN MODELO DE MARKETING CIENTÍFICO DIGITAL PARA
PUBLICACIONES ACADÉMICAS BASADO EN EL ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DE LA
REVISTA UNIVERSITAS PSYCHOLOGICA EN EL PERÍODO 2014-2019
NICOLÁS ESCOBAR TRIVIÑO
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE COMUNICACIÓN Y LENGUAJE
DEPARTAMENTO DE CIENCIA DE LA INFORMACIÓN
CARRERA DE CIENCIA DE LA INFORMACIÓN, BIBLIOTECOLOGÍA Y ARCHIVÍSTICA
BOGOTÁ D.C.
2020
PROPUESTA DE UN MODELO DE MARKETING CIENTÍFICO DIGITAL PARA
PUBLICACIONES ACADÉMICAS BASADO EN EL ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO DE LA
REVISTA UNIVERSITAS PSYCHOLOGICA EN EL PERÍODO 2014-2019
NICOLÁS ESCOBAR TRIVIÑO
Trabajo de grado presentado para optar al título de:
Profesional en Ciencia de la Información, Bibliotecólogo y Archivista
Directora del trabajo de grado
Natalia Andrea Márquez Bustos
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA
FACULTAD DE COMUNICACIÓN Y LENGUAJE
DEPARTAMENTO DE CIENCIA DE LA INFORMACIÓN
CARRERA DE CIENCIA DE LA INFORMACIÓN, BIBLIOTECOLOGÍA Y ARCHIVÍSTICA
BOGOTÁ D.C.
2020
CONTENIDO
RESUMEN ................................................................................................................................... 10
INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 11
1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA ......................................................................................... 12
1.2 JUSTIFICACIÓN................................................................................................................ 14
1.3 OBJETIVO GENERAL ...................................................................................................... 16
1.3.1 Objetivos Específicos ................................................................................................... 16
1.4 ESTADO DEL ARTE ......................................................................................................... 17
2. MARCO TEÓRICO.................................................................................................................. 21
2.1 DEL MARKETING TRADICIONAL AL MARKETING CIENTÍFICO ......................... 21
2.1.1 El Concepto de Marketing ............................................................................................ 21
2.1.2 Marketing relacional ..................................................................................................... 22
2.1.3 Marketing digital .......................................................................................................... 22
2.1.4 Métricas de los medios sociales .................................................................................... 24
2.1.5 Integración del marketing tradicional y el marketing digital ....................................... 26
2.1.6 The New Customer Path ............................................................................................... 27
2.1.7 Marketing científico digital .......................................................................................... 29
2.2 ESTUDIOS MÉTRICOS DE LA CIENCIA ...................................................................... 31
2.2.1 Cienciometría, bibliometría, altmetría y la evaluación del impacto científico ............. 31
2.3 REVISTA UNIVERSITAS PSYCHOLOGICA ................................................................. 43
3. DISEÑO METODOLÓGICO ................................................................................................... 44
3.1 Enfoque y tipo de investigación .......................................................................................... 44
3.2 Propuesta metodológica ...................................................................................................... 44
3.2.1 Fases ............................................................................................................................. 44
4. RESULTADOS......................................................................................................................... 55
4.1 Indicadores de la producción científica de Universitas Psychologica en el periodo 2014-
2019 ........................................................................................................................................... 55
4.1.1 Indicadores de producción ............................................................................................ 55
4.1.2 Indicadores de impacto y visibilidad ............................................................................ 64
4.1.3 Indicadores de colaboración ......................................................................................... 74
4.2 Indicadores de las publicaciones citantes ............................................................................ 86
4.2.1 Indicadores de producción ............................................................................................ 86
4.2.2 Indicadores de impacto ............................................................................................... 100
4.3 Plan de medios sociales ..................................................................................................... 102
4.3.1 Análisis de la situación ............................................................................................... 102
4.3.2 Análisis FODA ........................................................................................................... 111
4.3.3 Objetivos de marketing ............................................................................................... 112
4.3.4 Audiencia .................................................................................................................... 112
4.3.6 Plan de contenidos ...................................................................................................... 115
4.4 Evaluación ......................................................................................................................... 116
4.5 Modelo de Marketing Científico Digital para Revistas Académicas ................................ 122
5. CONCLUSIONES .................................................................................................................. 128
REFERENCIAS .......................................................................................................................... 131
ANEXOS .................................................................................................................................... 139
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Métricas de la web social según González-Fernández-Villavicencio (2016) ................. 25
Tabla 2. Evolución de las 4P´s del marketing tradicional a las 4 C´s del marketing digital ........ 26
Tabla 3. Métricas e indicadores del marketing científico digital según Araújo (2015) ................ 31
Tabla 4. Fases de investigación .................................................................................................... 45
Tabla 5. Indicadores de la producción científica .......................................................................... 48
Tabla 6. Indicadores de las publicaciones citantes ....................................................................... 50
Tabla 7. Tipología documental y distribución de citas ................................................................. 56
Tabla 8. Autores más productivos ................................................................................................ 62
Tabla 9. Distribución de citas por cantidad de artículos ............................................................... 65
Tabla 10. Artículos más citados .................................................................................................... 66
Tabla 11. Artículos con mayor impacto normalizado ................................................................... 69
Tabla 12. Percentil promedio de los artículos publicados en Universitas Psychologica .............. 71
Tabla 13. Índice de inmediatez ..................................................................................................... 72
Tabla 14. Artículos más vistos ...................................................................................................... 73
Tabla 15. Índice de coautoría según idioma ................................................................................. 75
Tabla 16. Producción por país y número de citas ......................................................................... 82
Tabla 17. Instituciones con más contribuciones ........................................................................... 84
Tabla 18. Tipología documental de las publicaciones citantes ..................................................... 87
Tabla 19. Producción citante por país ........................................................................................... 92
Tabla 20. Ranking de instituciones más citantes .......................................................................... 94
Tabla 21. Autores que más citan la producción de Universitas Psychologica .............................. 96
Tabla 22. Revistas donde más se cita Universitas Psychologica .................................................. 97
Tabla 23. Categorías temáticas de las revistas donde se cita la producción de Universitas
Psychologica ................................................................................................................................. 99
Tabla 24. Distribución de percentiles de las revistas citantes ..................................................... 101
Tabla 25. Análisis interno de los medios sociales usados por Universitas Psychologica .......... 104
Tabla 26. Análisis de los medios sociales de las publicaciones similares a Universitas
Psychologica ............................................................................................................................... 107
Tabla 27. Análisis FODA de la revista Universitas Psychologica.............................................. 111
Tabla 28. Caracterización del Marketing Personas ..................................................................... 113
Tabla 29. Indicadores para la evaluación del plan de medios sociales ....................................... 117
Tabla 30. Formulario de recogida de datos para la evaluación de la estrategia de medios sociales
..................................................................................................................................................... 120
Tabla 31. Formulario de recogida de datos para la evaluación del objetivo de conversión ....... 121
LISTA DE GRÁFICAS
Gráfica 1. Producción de Universitas Psychologica en el periodo 2014-2019 ............................. 55
Gráfica 2. Idioma de publicación .................................................................................................. 57
Gráfica 3. Distribución anual de los idiomas ................................................................................ 58
Gráfica 4. Distribución de publicaciones y citas recibidas según idioma ..................................... 59
Gráfica 5. Nube de palabras de topics de mayor frecuencia ......................................................... 60
Gráfica 6. Distribución de citas por año de publicación ............................................................... 64
Gráfica 7. Distribución del impacto normalizado por año de publicación ................................... 68
Gráfica 8. Índice de coautoría por año .......................................................................................... 74
Gráfica 9. Tipos de colaboración .................................................................................................. 75
Gráfica 10. Distribución anual de los diferentes tipos de colaboración ....................................... 76
Gráfica 11. Redes de coautoría de los países de afiliación (2014-2019) ...................................... 83
Gráfica 12. Idioma de las publicaciones citantes .......................................................................... 86
Gráfica 13. Nube de palabras de topics de mayor frecuencia en los documentos citantes ........... 88
Gráfica 14. Nube de palabras de topics de las publicaciones citantes sobre los que Universitas
Psychologica no ha publicado ....................................................................................................... 89
Gráfica 15. Nube de palabras de topics sobre los que Universitas Psychologica ha publicado pero
que no aparecen en las publicaciones citantes .............................................................................. 89
Gráfica 16. Redes de coautoría de los países de afiliación de los autores que citaron la
producción de la revista ................................................................................................................ 93
Gráfica 17. Cuartiles de las revistas donde se cita la producción de Universitas Psychlogica ... 100
Gráfica 18. Tipo de acceso de las revistas donde se citó Universitas Psychologica .................. 101
Gráfica 19. Benchmarking científico de las revistas colombianas de psicología indexadas en
Scopus con presencia en medios sociales ................................................................................... 110
Gráfica 20. Modelo de Marketing Científico Digital .................................................................. 123
LISTA DE MAPAS
Mapa 1. Distribución geográfica de artículos por país de liderazgo científico ............................ 61
Mapa 2. Distribución geográfica de países con documentos producidos en colaboración
institucional ................................................................................................................................... 77
Mapa 3. Distribución geográfica de países con documentos producidos en colaboración nacional
....................................................................................................................................................... 79
Mapa 4. Distribución geográfica de países con documentos producidos en autoría individual ... 80
Mapa 5. Distribución geográfica de los países que más citan a la revista .................................... 91
LISTA DE IMÁGENES
Imagen 1. Customer path a través de las cinco A´s ...................................................................... 29
Imagen 2. Representación del Marketing Persona ...................................................................... 114
LISTA DE ANEXOS
Anexo A. Topics más frecuentes ................................................................................................ 139
Anexo B. Instituciones con mayor liderazgo .............................................................................. 140
Anexo C. Producción por país y número de citas ....................................................................... 141
Anexo D. Top 100 de instituciones con más contribuciones ...................................................... 143
Anexo E. Idioma de las publicaciones citantes ........................................................................... 147
Anexo F. Topics más frecuentes de las publicaciones citantes .................................................. 147
Anexo G. Países que más citan la producción de Universitas Psychologica .............................. 150
Anexo H. Top 100 de instituciones que más citan la producción de Universitas Psychologica 153
10
RESUMEN
Se propone un modelo de Marketing Científico Digital con el fin de aumentar la visibilidad e
impacto científico de publicaciones académicas con base en el análisis bibliométrico de la revista
Universitas Psychologica en el periodo 2014-2019. En primera instancia se analizaron dos grupos
de datos, el primero de ellos compuesto por los trabajos publicados en la revista, para el cual se
evaluaron indicadores de producción, visibilidad e impacto y colaboración. El segundo estuvo
conformado por las publicaciones que citaron estos documentos, para el que solo se calcularon
indicadores de producción e impacto. A partir de los resultados obtenidos del análisis de los dos
grupos y de la aplicación de la metodología utilizada desde el mercadeo para el diseño de
estrategias de comunicación online se formula un plan de medios sociales para la revista como
estrategia de marketing científico digital, incluyendo un instrumento de evaluación de las acciones
planteadas basado en indicadores altmétricos. Finalmente, con el propósito de orientar a los
equipos editoriales de las revistas en la ejecución futura de este tipo de iniciativas, se sintetiza el
proceso desarrollado a lo largo del trabajo en un modelo integrado por ocho etapas secuenciales.
Palabras clave: Marketing Científico Digital, Bibliometría, Altmetrics, Medios sociales, Revista
Universitas Psychologica
11
INTRODUCCIÓN
El éxito consolidado de la web 2.0 y las potencialidades interactivas que ofrece a través de los
medios sociales ha influenciado los procesos de comunicación científica. Comunidades de
investigadores han ido acogiendo paulatinamente las plataformas de la web social para generar
nuevas conexiones con pares, buscar oportunidades de colaboración e intercambio de información,
gestionar su presencia online como medio de promoción, divulgar resultados de investigación y
participar en debates de interés científico. En esta línea, las coordinaciones editoriales también han
sido conscientes de las ventajas que pueden proveer estos espacios en términos de notoriedad,
promoción, relacionamiento y difusión. Desde esta perspectiva, el presente estudio diseña un
modelo de marketing científico digital con base en el análisis bibliométrico de la revista
Universitas Psychologica en el periodo 2014-2019, como una propuesta metodológica para apoyar
la formulación de planes de este tipo en revistas científicas con el fin de que aumenten su
visibilidad e impacto científico.
La primera parte del estudio presenta la descripción del problema, la formulación de la pregunta
de investigación, la justificación del proyecto y el planteamiento de los objetivos, tanto el general
como los específicos, y se expone el estado de desarrollo del problema propuesto en la literatura
académica. La segunda parte es el marco teórico, para el cual se articulan conceptualmente las
categorías marketing científico digital, bibliometría y altmetrics. La tercera parte muestra la
propuesta metodológica para resolver la pregunta de investigación, el enfoque y tipo de
investigación y las fases de ejecución del proyecto, cada una alineada a un objetivo específico.
La cuarta parte muestra los resultados de desarrollo de cada objetivo. De este modo, en el primero
se muestran los cálculos de los indicadores de producción, visibilidad e impacto y colaboración
para caracterizar la producción de la revista en el período estudiado, así como los indicadores de
las publicaciones que citaron estos documentos. El segundo presenta la formulación de un plan de
medios sociales como estrategia de marketing científico digital. El tercero da cuenta del
instrumento de evaluación formulado para medir el desempeño del plan de medios sociales a partir
de indicadores altmétricos. El cuarto sintetiza el proceso desarrollado a lo largo del trabajo en un
modelo cuya representación gráfica pretende orientar a las coordinaciones editoriales de revistas
científicas a implementar estrategias de marketing científico digital.
La quinta y última parte presenta las conclusiones generales del proyecto, las posibles
repercusiones del trabajo y futuras líneas de desarrollo en el campo de investigación.
12
1. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
La constante evolución de las tecnologías de la información y la comunicación sumada al
desarrollo de la Web 2.0 ha transformado de forma significativa varios campos de la vida humana.
La política, el comercio, el transporte, el consumo cultural, el periodismo, la educación y la gestión
editorial son algunos de los casos en los que las potencialidades comunicativas e interactivas de
internet y el mundo digital han dejado un gran impacto. De igual forma, y no menos importante,
la comunicación científica también se ha visto fuertemente influenciada por las nuevas
herramientas de la web social, tanto así que la manera de comunicar la ciencia en la actualidad es
más rápida, dinámica y participativa (Sierra Flórez y Gómez Vargas, 2019).
Parte del proceso de transformación de la comunicación científica viene de la mano con el cambio
en el modelo de gestión editorial llevado a cabo por las revistas científicas gracias a la llegada de
internet a finales del siglo pasado. A partir de entonces, dadas las facilidades en la producción,
acceso, consumo y diseminación de información científica por medios digitales, muchas
instituciones y editoriales comenzaron a migrar sus publicaciones impresas al nuevo formato y a
crear las nuevas exclusivamente digitales, posibilitando mayor agilidad en la recepción, evaluación
y publicación de artículos científicos. Asimismo, tal como lo afirman Bonfá, Freitas, Castro y Selig
(2007), las revistas científicas en versión online “facilitan el acceso y la divulgación de la
investigación, permiten la recuperación de información de modo ágil, (…), disminuyen los costos
de impresión y publicación y ofrecen flujo continuo de artículos científicos” (p.1). De este modo,
teniendo en cuenta sus limitaciones, es imposible concebir que una revista publique
exclusivamente en formato impreso, lo que ha abierto toda una gama de posibilidades para poner
la Web 2.0 al servicio de la ciencia.
Es precisamente en este contexto de interactividad instantánea y en el que las relaciones sociales,
académicas y profesionales están mediadas por las TIC en el que la comunidad científica ha ido
acogiendo el éxito de la web social para generar nuevas oportunidades de colaboración e
intercambio de información (Santos, Freire y Silva, 2009). Por tal motivo, investigaciones
recientes se han centrado en estudiar la presencia online por parte de científicos y revistas,
concluyendo de forma generalizada que las redes sociales e internet son herramientas que están
teniendo un impacto significativo en la comunicación científica debido a las facilidades que
ofrecen para promocionar y divulgar publicaciones, aumentar la difusión de los productos
científicos al darles más visibilidad y ampliar el espacio comunicacional de la investigación, ya
que favorece la participación y el diálogo no solo entre académicos e investigadores, sino también
entre un público cada vez más amplio (Bizzochi, 2002; Araujo, 2017; Santana, Franco y Moreira,
2013; Arcila-Calderón, Calderín Cruz y Sánchez-Holgado, 2019; Costa, Andrade, Silva, Duarte y
Souza, 2016).
13
No obstante, si bien las redes sociales son ya un componente adicional de suma relevancia para la
comunicación científica, algunos autores son conscientes de que no se están aprovechando todas
sus potencialidades, por lo cual su uso para apoyar actividades de promoción y divulgación
destinadas a aumentar la visibilidad, el impacto social, la colaboración y la comunicación entre
pares constituye aún un reto para los equipos editoriales de las revistas (Ollé y López-Borrull,
2017; Azevedo, Santos Ferreira Carlos, Bento y Araujo, 2017). Considerando esto, vale resaltar
que dichas tareas destinadas a promocionar revistas, investigaciones e investigadores con fines de
visibilidad científica es lo que Araujo (2015) ha dado a conocer como Marketing Científico Digital.
Teniendo en cuenta lo anterior, un estudio conducido por Sierra Flórez y Gómez Vargas (2019)
centrado en identificar las prácticas editoriales en materia de visibilidad de las revistas
latinoamericanas en Ciencias Sociales y Humanas llegó a la conclusión de que uno de los factores
que influyen de forma positiva en la visibilidad de las revistas científicas (entre los que se incluyen
el uso de soporte digital, el acceso abierto y la atracción de autores reconocidos) es el
posicionamiento web, para el cual la presencia en redes sociales y la implementación de una
estrategia digital (SEO) son condiciones imperativas.
En esta misma línea, es importante destacar que la base de datos bibliográfica SciELO para la
colección brasilera definió en su documento sobre criterios, política y procedimientos para la
admisión y permanencia de revistas científicas que como actividades de mercadeo las
publicaciones indexadas en ella “deben contar con un plan operacional de marketing y
divulgación” (Scielo, 2014, p.20). De igual modo, establece que se espera que las revistas
diseminen sus investigaciones en las redes sociales más pertinentes como Facebook y Twitter y
gestionen la presencia de investigadores en redes académicas como Mendeley y ResearchGate.
Asumiendo el abordaje hasta ahora expuesto, constatamos que la revista Universitas Psychologica,
publicación trimestral de carácter académico editada por la Facultad de Psicología de la Pontificia
Universidad Javeriana centrada en divulgar trabajos científicos de la psicología abarcando sus
múltiples miradas temáticas y teóricas, no cuenta con iniciativas formales de marketing científico
digital o con la implementación de una estrategia de promoción, difusión y relacionamiento en
medios sociales, situación que refleja una oportunidad llamativa para explorar las ventajas y
potencialidades que ofrece el desarrollo de planes de este tipo para solidificar la imagen no solo
de la revista y sus investigadores, sino también de la ciencia en general.
De este modo, el interrogante que guía el presente trabajo es: ¿cómo desarrollar un modelo de
Marketing Científico Digital que aumente la visibilidad e impacto científico de publicaciones
académicas con base en el análisis bibliométrico de la revista Universitas Psychologica en el
periodo 2014-2019?
14
1.2 JUSTIFICACIÓN
Aprovechar los cada vez más usados ambientes digitales de interacción social para ponerlos al
servicio de la ciencia y sus productos por medio del marketing científico digital constituye una
oportunidad valiosa para consolidar la imagen de revistas, publicaciones e investigadores. Dadas
las facilidades que ofrecen estos entornos para intercambiar de forma dinámica, rápida y fluida
información, lo que se pretende alcanzar a través de la gestión de una presencia online como medio
de promoción y divulgación es fortalecer y articular los procesos comunicativos y socializadores
entre los distintos actores que intervienen en las etapas de producción, evaluación y apropiación
de la ciencia (investigadores, evaluadores, editores y lectores) con el fin de fomentar la discusión
de ideas, la generación de debates, la difusión de resultados y recursos útiles a la pesquisa, el
desarrollo de nuevos proyectos de investigación y la construcción de redes de colaboración
académicas.
De igual forma, no hay que ignorar que tal como lo expresa Bizzochi (2002, citado en Araujo,
2015), el conocimiento, o más bien, el discurso, es un producto como cualquier otro, lo que lo hace
susceptible de ser ofertado y promocionado en la medida en que está dirigido a un público objetivo
que cumple con unas características particulares y está dispuesto a acceder a él. Así, del mismo
modo en que el marketing tradicional está encaminado a identificar y satisfacer los deseos y
necesidades de los clientes en función de sus expectativas y comportamientos, el marketing
científico digital pretende de igual forma responder al comportamiento de la ciencia, es decir, a
conocer las tendencias temáticas de un área del conocimiento determinada para atraer y retener
investigadores interesados en ellas, dándoles la oportunidad de publicar en un lugar que fomentará
la visibilidad y el impacto social de sus trabajos. Al final, se trata de poner énfasis en la generación
de valor para la comunidad científica y la sociedad.
De este modo, si nos ubicamos en el presente de la revista Universitas Psychologica, que como ya
hemos descrito no cuenta con iniciativas de marketing científico, es necesario considerar y no
subestimar el impacto que tendría la implementación de una estrategia de este tipo para la revista,
especialmente en términos de visibilidad. Esto recordando, como lo apuntan Villamón Herrera,
Devís Devís y Valenciano Valcárcel (2005, citado en Miguel, 2011), que “cuanta más visibilidad
tiene una revista, más interés despierta, mayor cantidad de trabajos recibe para su publicación y la
selección de los artículos eleva la calidad de su contenido” (p.188). Siendo esta la premisa central
que orienta y hace pertinente el desarrollo de este proyecto.
Adicionalmente, cabe resaltar que proponer una estrategia de marketing científico digital es
también una oportunidad de dar respuesta al criticado modelo tradicional de evaluación de la
producción científica debido a que fomenta el uso de las emergentes métricas alternativas (o
altmetrics), que a pesar de no haberse consolidado aún como un modo válido de evaluar la ciencia
en todas las esferas de la comunidad académica, parecen posicionarse positivamente como una
15
estrategia eficaz para que las revistas científicas evalúen el impacto de sus publicaciones y atraigan
autores potenciales (Ollé y López-Borrull, 2017).
De acuerdo con Sánchez-Tarragó, Bufrem y Santos (2015) una de las consecuencias negativas de
lo que han llamado “geopolítica del conocimiento” y “colonialidad del saber” es la adopción en
Latinoamérica de sistemas de medición de la ciencia basados en los índices bibliométricos
gestionados por los grandes grupos editoriales como Thomson Reuters y Elsevier, que como bien
es sabido tienden a favorecer aquellas publicaciones producidas en inglés y se centran
especialmente en campos pertenecientes a las ciencias naturales y exactas. Según ellos, está clase
de imposición de modelos de evaluación anglosajones y eurocentristas producen “un
empobrecimiento riesgoso del desarrollo científico mismo, especialmente en las ciencias sociales
y humanas” (p. 192).
Por lo tanto, apostar por una estrategia de difusión en medios sociales que se apoye en indicadores
basados en las altmetrics ofrece herramientas suficientes para dar un espectro más amplio e
integrador de la evaluación científica, sin depender únicamente de indicadores como el factor de
impacto o las citas tradicionales. Igualmente, es también una forma de ampliar el alcance regional
de los productos de investigación, procurando, por un lado, valorizar los conocimientos aquí
producidos y, por el otro, fortalecer la apropiación de estos en nuevas esferas posibilitadas por la
web. Pues, siguiendo con los autores recién mencionados, “la añorada visibilidad de la ciencia
latinoamericana no tiene porqué descansar únicamente en la presencia de autores y artículos en
revistas anglófonas indizadas en el Web of Science o Scopus” (p.198).
Finalmente, hay que destacar que el actual trabajo es el primero que presenta una combinación
entre el método de estudio bibliométrico y el marketing científico digital con el fin de ofrecer un
modelo aplicable que permita a las revistas académicas llevar a cabo los procesos de planeación
de este tipo de estrategias. Más adelante veremos que existe un cuerpo teórico alrededor de esta
modalidad de marketing, pero son necesarios avances acerca de orientaciones prácticas en materia
de su formulación y ejecución, el presente trabajo se manifiesta como la propuesta inicial en este
asunto.
16
1.3 OBJETIVO GENERAL
● Desarrollar un modelo de Marketing Científico Digital que aumente la visibilidad e
impacto científico de publicaciones académicas con base en el análisis bibliométrico de la
revista Universitas Psychologica en el periodo 2014-2019.
1.3.1 Objetivos Específicos
● Caracterizar la revista Universitas Psychologica mediante el análisis de indicadores
bibliométricos de su producción científica indexada en Scopus en el período 2014-2019.
● Diseñar un plan de medios sociales para la revista.
● Formular un plan de evaluación del desempeño de la estrategia de marketing científico
digital basado en el análisis de indicadores altmétricos.
● Sintetizar el desarrollo del trabajo en un modelo gráfico de Marketing Científico Digital
para que otras revistas académicas aumenten su visibilidad e impacto científico.
17
1.4 ESTADO DEL ARTE
La investigación sobre marketing científico ha sido relativamente escasa en la literatura académica,
siendo Brasil el principal centro de interés en el desarrollo de esta línea de trabajo en el campo de
la ciencia de la información. En este sentido, es posible distinguir dos periodos de tiempo en el
intento de proyectar un acercamiento teórico al mercado y la promoción de productos científicos.
En un principio, valiéndose de un enfoque más tradicional, algunos autores veían el marketing
científico como una modalidad para impulsar el crecimiento del mercado de la ciencia a través de
la divulgación de los resultados a un público general, usando medios tradicionales como la
televisión, el correo electrónico y eventos públicos sobre ciencia. Sin embargo, vale resaltar que
desde entonces se proyectaba el uso de internet como una herramienta útil de difusión para las
revistas (Bizzochi, 2002; Bonfá, Freitas, Castro y Selig, 2007).
Posteriormente, debido a la creciente popularidad de los movimientos en favor del acceso abierto
y al éxito consolidado de internet y la web social, el marketing científico adquiere mayor
importancia dadas las oportunidades que ofrece para aumentar la visibilidad de las publicaciones.
En este contexto, Bonfá, Freitas, Silva y Bornia (2009) proponen el concepto de Marketing
Científico Electrónico como una estrategia usada por las revistas para atribuir valor no solo a las
publicaciones, sino también a los investigadores y sus instituciones mediante acciones orientadas
a la promoción de las revistas usando canales electrónicos de comunicación interactiva. Por su
parte, Araujo (2015), reflexionando sobre el papel de la altmetría en los procesos de evaluación
científica, propone el concepto de Marketing Científico Digital como una forma de aplicar
coherentemente estas nuevas métricas a través de la promoción y divulgación de los productos de
la ciencia en el entorno de la web social, buscando ofrecer servicios alineados a las necesidades de
los usuarios y fortalecer la imagen de la ciencia en la sociedad.
Como se puede observar, es claro que el desarrollo de este tema de investigación ha sido el
resultado del interés particular de un número reducido de autores, por lo cual, ante la ausencia de
una comunidad académica consolidada alrededor de este asunto, los avances han sido esporádicos.
Asimismo, es evidente que es necesario complementar los avances teóricos y conceptuales que se
han hecho hasta ahora con la planeación, implementación y evaluación de estrategias de marketing
aplicadas a casos particulares con el fin de fortalecer el conocimiento en los modos de operar y
favorecer un aprovechamiento potencial de los recursos de la web social.
En lo que se refiere al estudio de la presencia online o uso de medios sociales por parte de revistas
científicas, autores concuerdan en que estas plataformas son en realidad aliadas muy valiosas para
la divulgación y promoción de sus contenidos y constituyen espacios óptimos para aproximarse al
público al cual se dirigen, ampliar las redes de relacionamiento entre investigadores y aumentar la
visibilidad de la publicación. No obstante, a pesar de que Facebook y Twitter se presenten como
las redes con mayor grado de adopción, consideran que aún hay un uso muy tímido y escaso de
18
estas plataformas, por lo que el total de sus ventajas y potencialidades están siendo
desaprovechadas (Araujo, 2018; Costa, Andrade, Silva, Duarte y Souza, 2016; Arcila-Calderón,
Calderín Cruz y Sánchez-Holgado, 2019; Souza, Camilo, Carmo y Silva., 2015; Azevedo, Santos
Ferreira Carlos, Bento y Araujo, 2017; Benchimo, Cerqueira, y Papi, 2014; Arcila Calderón y
Camargo, 2017; Ruíz-Corbella y Galán Bordón, 2017; Veiga del Cabo y Martín-Rodero, 2011).
Por su parte, estudios dirigidos a indagar sobre la adopción y uso de redes sociales por parte de
investigadores, bien sea en redes sociales generalistas o académicas, han concordado en que estas
plataformas están experimentando un mayor grado de aceptación entre la comunidad académica y
como resultado su uso se está incrementando, aunque aún en un nivel muy modesto y poco
frecuente. En términos generales, se evidencia que el interés en adoptar los servicios web 2.0 está
siendo fuertemente influenciado por las oportunidades que ofrecen para la colaboración entre pares
académicos, presentándose también como fuentes valiosas para descubrir información de interés,
compartir recursos útiles a la investigación, interactuar con otros investigadores, obtener
visibilidad académica individual y hacer parte de comunidades profesionales (Procter, Williams,
Stewart, Poschen, Snee, Voss y Agari-Targhi, 2010; Meishar-Tal y Pietersen, 2017; Araújo, 2017;
Araújo, 2014; Murthy y Lewis, 2015; Dafonte-Gómez, Puentes-Rivera y Míguez-González, 2015;
Nigam y Singh, 2016; Xu, Yang, Cong y Zeng, 2015; Singson y Amess, 2017; Van Noorden,
2014; Madhusudhan, 2013; Bardakci, Arslan y Ünver, 2018; Zhu y Procter, 2012; Work, Haustein,
Bowman y Larivière, 2015; Kumar y Kumar, 2013; Nicholas y Rowlands, 2011; Nández y
Borrego, 2012).
Desde ambos puntos de vista, queda manifiesto que el uso de redes sociales por parte tanto de
revistas como de investigadores se ha incrementado, lo que significa que nos encontramos en un
contexto propicio para aprovechar al máximo las oportunidades que nos ofrecen la integración de
las nuevas métricas en los procesos de evaluación científica con el marketing en medios sociales,
situación que puede ser de gran provecho para todos los actores que participan en el proceso de
producción y divulgación de conocimiento.
Ahora bien, como publicación académica, Universitas Psychologica ha sido el tema central de
algunos trabajos de investigación, en especial desde la bibliometría. Rivera-Garzón (2008), en un
artículo que condensa los resultados de su trabajo de grado titulado La comunidad científica de
psicología y su identificación a través de la Revista Universitas Psychologica, periodo (2002-
2007), se propone identificar la comunidad científica que publica en la revista a través del análisis
de los artículos publicados, autores y su afiliación institucional, idioma, autores citados, revistas
citadas y países. De su trabajo vale destacar que para entonces la revista ya contaba con un alto
grado de internacionalización, con autores afiliados a 59 instituciones extranjeras, cuyos países
más destacados son México, España, Argentina y Brasil.
19
Quevedo-Blasco y López-López (2010) en un estudio bibliométrico sobre las revistas de
psicología incluidas en Web of Science en los años 2008-2009 concluían que Universitas
Psychologica era la revista que poseía mayor representación de autores de países diferentes al de
origen de la publicación. De igual forma, en un estudio posterior dedicado a mostrar el panorama
de la visibilidad y popularidad de las revistas iberoamericanas de psicología en función del Journal
Citations Report de 2010, los mismos autores concluyeron que Universitas Psychologica era la
revista latinoamericana con mayor Factor de Impacto (Quevedo-Blasco y López-López, 2011).
Marenco-Escuderos (2013) estudió las redes de cooperación entre los autores que publicaron en la
revista en el período 2009-2012, concluyendo que para los artículos revisados (287), los niveles
de cooperación eran del 83,3%, es decir, que la mayoría de los trabajos publicados (239) fueron
escritos por más de dos autores. Asimismo, España, México, Brasil, Chile y Argentina eran los
países que contaban con mayor número de contribuciones. Vale resaltar que estos resultados
coinciden con estudios similares hechos sobre las redes de coautoría y colaboración en revistas
colombianas e iberoamericanas de psicología, donde figuran los mismos países como los más
colaboradores (López-López, García-Cepero, Aguilar-Bustamante,Silva y Aguado López, 2010;
Ávila-Toscano y Marenco Escuderos, 2014).
En un estudio de mayor envergadura, Aguado-López, Becerril-García y Aguilar Bustamante
(2016) se propusieron identificar el papel que ha tenido la revista al interior de la comunidad
científica internacional de psicología analizando los artículos publicados en el período 2002-2015.
Entre los resultados más relevantes de su trabajo se encuentran que en los años estudiados, la
comunidad científica que contribuye a la revista está integrada principalmente por autores
extranjeros, participando en mayor medida de forma colaborativa con otros pares externos
provenientes de 31 países. Del mismo modo, se destaca que la colaboración nacional no
institucional y externa ha ganado terreno en la revista considerablemente, mostrando un
crecimiento constante desde 2007. Con respecto a los países, se mantiene la tendencia de estudios
anteriores, mostrando a España, Chile, México y Brasil como los más destacados.
Más recientemente, Acevedo-Triana, Torres, Aguilar-Bustamante, Hurtado-Parrado, Silva y
López-López (2018) hicieron un análisis de la productividad e impacto de las revistas colombianas
de psicología entre 2000-2016. El impacto de las publicaciones fue evaluado a partir de tres fuentes
diferentes: Scopus, Journal Scholar Metrics y Scielo. En Scopus es notable ver que desde 2010
hasta el año de corte del estudio la revista tuvo un crecimiento constante y acelerado en el número
de citas por año, destacándose por encima de las demás alcanzando casi 400. No obstante, el valor
de CiteScore ha disminuido en los últimos años, aunque se explica que esto ha sido resultado del
incremento en el número de artículos publicados. Por su parte, datos del Journal Scholar Metrics
muestran que la revista tiene el índice h más alto, ubicando a la revista en el segundo cuartil (Q2)
en la clasificación de ciencias sociales en Google Scholar. Finalmente, datos reportados de Scielo
20
muestran que la revista tiene el nivel de citación más alto junto con la Revista Latinoamericana de
Psicología.
Por último, el trabajo de grado realizado por García Jiménez y Sabogal Mora (2019) dirigido a
caracterizar las revistas colombianas de psicología indexadas en Scopus concuerda con la
tendencia vista en términos de impacto, donde se evidencia que entre 2011 y 2018 la citación ha
disminuido gradualmente. Por su parte, se vuelve a destacar que a la fecha España, Chile, Brasil y
México siguen siendo los países que más colaboran.
En resumen, queda claro que históricamente los esfuerzos editoriales hechos para posicionar a la
revista como un vehículo internacional para comunicar los avances en el área de la psicología han
sido satisfactorios. En la actualidad Universitas Psychologica está consolidada en la comunidad
internacional como un referente regional para la publicación de nuevos trabajos debido en mayor
medida a su enfoque colaborativo e interinstitucional, lo que ha favorecido al aumento de su
visibilidad, incluso si en los últimos años su impacto científico ha disminuido. En tal sentido,
potenciar el camino para agudizar aún más esta visibilidad a través de los medios sociales es una
oportunidad meritoria de aprovechar.
21
2. MARCO TEÓRICO
Las principales categorías que se tendrán en cuenta para el desarrollo de este trabajo son marketing
científico digital, bibliometría y altmetrics. Para el desarrollo de la primera se parte de un enfoque
evolutivo del concepto de marketing hasta llegar al marketing digital y cómo este a través de las
redes sociales ha proporcionado las bases suficientes para entender el marketing científico. Con
respecto a la segunda se tendrá en cuenta la definición de la bibliometría que, junto con la
cienciometría, se presentan como las disciplinas métricas tradicionales al servicio de la ciencia. Se
da especial atención a los indicadores de visibilidad e impacto científico tradicionales mostrando,
además de su utilidad, sus restricciones para la evaluación de la ciencia. Por su parte, para la tercera
categoría se toma como punto de partida el contexto académico y social que ha rodeado el
surgimiento de las métricas a nivel de artículo, especialmente en términos de los límites que han
supuesto los indicadores bibliométricos para la evaluación científica y de la adopción de
herramientas de los medios sociales por parte de investigadores y revistas.
2.1 DEL MARKETING TRADICIONAL AL MARKETING CIENTÍFICO
2.1.1 El Concepto de Marketing
En 1985 la American Marketing Association (AMA) propuso la primera definición formal de
marketing ampliamente aceptada por la comunidad involucrada en la investigación sobre esta
disciplina. En ella, se define como “el proceso de planificación y ejecución de la concepción,
precio, comunicación y distribución de ideas, productos y servicios para crear intercambios que
satisfagan a los individuos y a los objetivos de la organización” (Coca Carasila, 2008).
Lo más destacado de esta definición es que pone de manifiesto los componentes esenciales que
van a caracterizar al marketing desde un punto de vista tradicional. En primer lugar, se pone énfasis
en las famosas 4 P´s del modelo marketing mix, es decir, en los elementos que describen las
actividades de las empresas basadas en las decisiones sobre los productos a fabricar o servicios a
ofrecer (Producto), los precios que tendrán (Precio), dónde venderlos (Plaza) y cómo venderlos
(Promoción). En segundo lugar, se destaca el marketing como un proceso que pretende identificar
y convertir las necesidades de los consumidores en demandas que puedan satisfacerse con un
determinado producto.
Casi 20 años después, la AMA (2004, citado en Coca Casarila, 2008) reaparece con una nueva
definición que incorporará algunos aspectos claves que vale la pena resaltar. En ella, el marketing
“es una función de la organización y un conjunto de procesos para la creación, comunicación, la
entrega de valor a los clientes y para gestionar las relaciones con los clientes, de modo que se
beneficien, la organización y sus grupos de interés” (p.405). Como se puede observar, en
comparación con la definición de 1985, la creación de valor reemplaza la satisfacción, los grupos
22
de interés sustituyen a los individuos y organizaciones y ahora se pone especial énfasis en el poder
de construir relaciones con los clientes.
Más recientemente, la última definición propuesta por la AMA (2017) estipula lo siguiente:
“Marketing is the activity, set of institutions, and processes for creating, communicating,
delivering, and exchanging offerings that have value for customers, clients, partners, and society
at large”. De este modo, es posible afirmar que al día de hoy la naturaleza del marketing sigue
siendo la misma: se trata de identificar y conocer las necesidades humanas y sociales con el fin de
convertirlas en oportunidades de negocio buscando por encima de todo la creación de valor entre
todas las partes involucradas. En palabras definitivas de Kotler y Keller (2016a) el “Marketing es
un proceso social por el que los individuos y los grupos obtienen lo que necesitan y quieren a
través de la creación, oferta y libre intercambio de productos y servicios de valor con los otros”
(p.5).
2.1.2 Marketing relacional
El marketing relacional puede ser entendido como una respuesta al enfoque transaccional del
marketing que dominó la investigación en la disciplina a comienzos de la segunda mitad del siglo
XX. Este tipo de marketing se caracteriza por poner la relación con el cliente como el eje principal
de las actividades de marketing por encima del simple intercambio, procurando no solo captarlos
para estimular procesos de transacción única, sino también instituir, aumentar y comercializar las
relaciones con ellos (Coca Carasila, 2008). En palabras de Shani y Chalasani (1992), el marketing
relacional “es un esfuerzo integrado para identificar, mantener y construir una red con
consumidores individuales y fortalecer continuamente la red para el beneficio mutuo de ambas
partes a través de contactos interactivos, individualizados y de valor añadido durante un período
de tiempo largo” (p.34). Es necesario tener en consideración este tipo de marketing ya que adquiere
gran relevancia a la hora de sustentar los procesos que influyen en el desarrollo de planes de
marketing digital.
2.1.3 Marketing digital
El panorama interactivo que supuso la creación de la web 2.0 y su impacto en el desarrollo de la
economía digital y el mercado online dio lugar a la integración de los principios del marketing a
los nuevos canales de comunicación en línea. El marketing digital debe ser entendido como una
ampliación del marketing tradicional y no como su sustituto, lo que implica que ambos deben
coexistir intercambiando roles dependiendo de los objetivos que se haya propuesto una marca o
compañía y el tipo de público al que se dirijan. De este modo, de manera resumida el marketing
digital se puede presentar como la aplicación de las estrategias de comercialización a través de los
medios digitales (Sixto García, 2016).
23
Una de las características principales del marketing digital es que se basa en los mecanismos de
comunicación bidireccionales que ofrece la Web 2.0 para hacer del usuario/cliente un agente más
participativo en el proceso de identificación de necesidades y creación de la oferta de valor. Esto
quiere decir que a diferencia del marketing tradicional, en donde la relación entre el consumidor y
el oferente se basaba en los mensajes que enviaba únicamente este último por medio de distintos
canales, en el marketing digital el cliente tiene la posibilidad de interactuar activamente con los
mensaje recibidos, presentando inquietudes, comentarios, sugerencias, críticas y demás opiniones
que son ampliamente valoradas por las empresas, que intentan establecer vínculos más cercanos
con ellos mostrando una actitud responsiva con el objetivo de entablar un diálogo continuo que
concluya con la fidelización. En última instancia, se trata de poner en marcha los principios del
marketing relacional.
Teniendo en cuenta que el entorno online ofrece todo un universo de posibilidades, el marketing
digital se vale de una serie de herramientas para orientar sus estrategias de promoción. Sixto García
(2016) nos presenta las siguientes: redes sociales y herramientas 2.0 para su gestión, Search Engine
Optimization (SEO), Search Engine Marketing (SEM), creación y optimización de contenido,
publicidad en Google Adwords y realización de videos para el posicionamiento en YouTube o
Google. No obstante, debido a que el alcance del presente proyecto radica en la influencia de las
redes sociales en los procesos de comunicación científica y en el uso de las altmetrics como forma
de entender el impacto social y responsivo de los productos de investigación, nos concentramos
únicamente en la primera de estas herramientas, es decir, los medios sociales.
De acuerdo con González-Fernández-Villavicencio (2016) los medios sociales son:
todo tipo de medios y aplicaciones en línea, digitales (compartidas en redes), que tienen
como característica distintiva que se usan de forma social, permiten la generación de
contenidos por parte de los usuarios, así como compartirlos y asociarlos con impresiones
de la comunidad (p.18).
De este modo, parte de las potencialidades que se desprenden de los medios sociales para ser
considerados aliados de la visibilidad y la comunicación científica es que fomentan la interacción
dinámica y participativa de sus usuarios, cuyas relaciones se construyen a partir de la colaboración
en la elaboración, compartición y discusión de contenidos de interés común.
Según Mas-Bleda y Aguillo (2015) los medios sociales se clasifican en las siguientes categorías:
1. Sitios web de red social
a. A nivel general (Facebook)
b. Profesional (LinkedIn)
c. Académico (ResearchGate, Academia.edu)
2. Plataformas web de comunicación social (SlideShare, YouTube)
24
3. Plataformas web de microblogging (Twitter)
4. Plataformas web de colaboración (Wikipedia)
5. Gestores web de referencias bibliográficas (Mendeley, CiteUlike).
6. Plataformas de revisión por pares (Faculty of 1000, Peer Evaluation)
Esta clasificación resulta pertinente porque da cuenta precisamente de las herramientas que están
siendo usadas por los diferentes servicios que coleccionan y compilan las distintas métricas
alternativas que existen en la web, como Altmetrics.com y PlumX, en los cuales nos detendremos
con más detalle más adelante.
2.1.4 Métricas de los medios sociales
De acuerdo con Kotler y Keller (2016b) las métricas son un conjunto de medidas que ayudan a
cuantificar, comparar e interpretar el desempeño de una estrategia de marketing. Las métricas son
necesarias en la medida en que nos permiten evaluar los objetivos que se han planteado en una
estrategia de comunicación, por lo que cada una de ellas debe ser dependiente de un objetivo
propuesto.
No obstante, en el marketing digital es necesario diferenciar entre métrica y KPI (Key Performance
Indicator). Mientras que las métricas son medidas cuantitativas que describen un evento y se
expresan en cifras absolutas, los KPI son métricas que describen el grado de consecución de un
objetivo, por lo que se expresan en porcentajes, proporciones o ratios. En esencia, un KPI es una
métrica, pero no todas las métricas son KPI, pues estos últimos relacionan varias métricas.
González-Fernández-Villavicencio (2016) ofrece un conjunto indicadores clasificados según
objetivos de negocio (estratégicos y tácticos) que dan un panorama completo de la actividad que
se puede medir en los medios sociales. Los indicadores, su definición y objetivo asociado se
resumen en la siguiente tabla.
25
Tabla 1. Métricas de la web social según González-Fernández-Villavicencio (2016)
Objetivo
estratégico Objetivo táctico Definición Indicador
Visibilidad Alcance
Número de seguidores en los medios sociales (tamaño total de la
comunidad). Mide el total de personas únicas que tiene la oportunidad
de ver un ítem (impresiones)
N° de seguidores
Impresiones
Fidelización Tráfico a la web de
referencia
Mide el tráfico que la marca es capaz de generar hacía la web de
referencia procedente de los medios sociales.
La tasa de rebote se refiere al porcentaje de usuarios que solo ven una
página y la abandonan sin superar el tiempo de 30 segundos
Usuarios procedentes de web
social (usuarios únicos)
% de usuarios procedentes de
la web social por el total de
usuarios
% visitas nuevas
Tasa de rebote
Tiempo de permanencia
(deseable mayor a 2 minutos)
Influencia Influencia Mide la sensación que la marca produce en la comunidad (lealtad) a
partir de las menciones hechas en todos los medios sociales N° de menciones de la marca
Retorno a la
inversión (ROI)
Participación,
interacción o
engagement
Se trata de métricas de acción, implica interacción con la marca debido a
la actividad de los usuarios, es decir, el grado en el que las personas
interactúan con el contenido
N° de veces que se ha
interactuado con un post
(Engagement por publicación)
Conversión Mide el número de acciones realizadas por los usuarios potenciales que
se han previsto en los objetivos
N° de compras, suscripciones,
descargas, etc
Reputación
Influencia, alcance,
engagement,
fidelización
Impacto de las relaciones entre las marcas y sus seguidores. Indica si se
ha llegado a la audiencia correcta, se ha interactuado con ella, ha
aumentado el nivel de compromiso con la audiencia y si la confianza en
la marca ha mejorado
Suma de objetivos tácticos
(influencia, alcance,
engagement y fidelización)
Fuente: Elaboración propia
26
2.1.5 Integración del marketing tradicional y el marketing digital
En su libro Marketing 4.0: Moving from traditional to digital, Kotler, Kartajaya y Setiawan (2016)
sustentan la evolución que ha sufrido el marketing mix para acomodarse a las características de la
nueva economía digital y al comportamiento participativo de los consumidores. De acuerdo con
los autores, mientras que el marketing tradicional inicia con la segmentación, es decir, con la
división homogénea del mercado según perfiles geográficos, demográficos o psicográficos, en el
mundo digital ya no es posible hablar de segmentos sino más bien de comunidades, por lo que no
tiene sentido mantener este tipo de decisiones unilaterales en la estrategia de una marca.
Para estos autores, en la economía mediada por las TIC los clientes están socialmente conectados
en comunidades web (grupos de consumidores que se han formado dentro de las fronteras que
ellos mismos definen), que se han convertido en los nuevos segmentos. De este modo, acomodarse
a las exigencias de la nueva economía implica evolucionar el concepto de las cuatro P´s (producto,
precio, plaza y promoción) del marketing mix a las cuatro C´s (co-creation, currency, communal
activation and conversation). Dicha transformación se explica en la siguiente tabla.
Tabla 2. Evolución de las 4P´s del marketing tradicional a las 4 C´s del marketing digital
Marketing tradicional (4 P´s) Marketing digital (4 C´s)
Producto: Las compañías deciden la
concepción y producción del producto
basado en el análisis de las necesidades y
deseos de los consumidores (Responde al
qué ofrecer)
Co-creación (Co-creation): Se presenta como
la nueva estrategia de desarrollo, consiste en
permitir a los clientes personalizar los
productos y servicios a través de la interacción
con ellos
Precio: Las compañías deciden el precio de
los productos basados en el análisis de los
costos de producción, la competencia y el
valor al consumidor (Responde al qué
ofrecer)
Moneda (Currency): Consiste en establecer
precios dinámicos, es decir, en ajustar precios
en función de la demanda
Plaza: Decisión de dónde distribuir el
producto con el fin de hacerlo disponible al
consumidor (Responde al cómo ofrecer)
Activación comunal (Communal activation):
Proveer acceso fácil a productos y servicios
cuya propiedad pertenece a otros consumidores
(Economía colaborativa)
Promoción: Comunicación de la
información sobre el producto al público
objetivo (Responde al cómo ofrecer)
Conversación (Conversation): Los medios
sociales permiten a los consumidores responder
a los contenidos publicados por las compañías,
así como interactuar ellos mismos acerca de un
producto o servicio
Fuente: Elaboración propia
27
Si nos ubicamos en el contexto de la comunicación científica y la promoción de los productos de
la ciencia, es decir, en el marketing científico digital, nos damos cuenta de que el modelo de las 4
C´s resulta una herramienta pertinente para definir el tipo de estrategia que se usará en los medios
sociales. Si bien es difícil hablar de la segunda C en este tipo de marketing porque el énfasis no
está en rentabilidad, la Co-creación, Activación comunal y Conversación son elementos inherentes
a la relación que establecen los investigadores entre ellos a través de la difusión de un artículo
científico publicado en la red. La co-creación puede resultar en nuevos trabajos de investigación o
en formas de colaboración científica, la actividad comunal surge en la medida en que los
investigadores intercambian fuentes, productos terminados, datos u otro tipo de recursos y la
conversación es un resultado de la naturaleza interactiva que proveen los medios sociales como
espacios para la comunicación instantánea.
2.1.6 The New Customer Path
Continuando con Kotler, Kartajaya y Setiawan (2016), la era de la conectividad implica una
actualización de los modelos que explican las fases que siguen los consumidores en el proceso de
decisión de compra (Customer Path). El modelo tradicional más usado por los ejecutivos de
publicidad y los ejecutivos de ventas en la implementación de estrategias de marketing digital es
el AIDA, acrónimo de los términos en inglés attention, interest, desire y action. Este modelo,
creado en 1986 por E. St. Elmo Lewis, define la capacidad que tienen los mensajes publicitarios
para captar la atención de un cliente (atención), despertar el interés en un producto (interés),
fortalecer el deseo de compra (deseo) y, finalmente, conducir a la acción de compra (acción).
Otro de los modelos más famosos para describir el Customer Path también reseñado por Kotler,
Kartajaya y Setiawan (2016), es la modificación que ofrece Derek Rucker del modelo AIDA en lo
que él llama las cuatro A´s: aware, attitude, act y act again. Este modelo más reciente condensa
las etapas de interés y deseo del modelo AIDA en una sola llamada attitude (actitud) y agrega una
nueva llamada act again. Dicho modelo se resume en los siguiente pasos: los consumidores
aprenden sobre una marca (aware), deciden si les gusta o no (attitude), toman la decisión de
compra (act) y, dependiendo del nivel de calidad, repiten dicha acción de compra (act again).
No obstante, debido a que en la nueva economía los consumidores están socialmente conectados
por medio de las tecnologías y sus decisiones de compra tienen una fuerte influencia social, estos
autores ofrecen una actualización de las cuatro A´s en lo que dan a conocer como las cinco A´s:
aware, appeal, ask, act y advocate.
Este nuevo modelo se sustenta sobre la base de que en la economía digital los consumidores se
guían más por las opiniones y consejos de sus círculos sociales y familiares que por los mensajes
publicitarios en sí mismos. De este modo, como ahora los consumidores confían más en sus pares,
28
el objetivo último de las marcas debe ser convertir a las personas en defensoras (advocates) leales
de las mismas de modo que puedan influir positivamente sobre las decisiones de los demás.
Los componentes de este modelo se pueden resumir de la siguiente manera:
● Aware: Es la puerta de entrada de los consumidores al consumer path e implica un
reconocimiento inicial de la marca basado en la fuerte exposición de mensajes a las que se
encuentran sometidos, las fuentes pueden ser las recomendaciones de otros o
comunicaciones publicitarias de las marcas.
● Appeal: Esta fase es el resultado del procesamiento de los mensajes a los que están
expuestos los consumidores y tiene como resultado el interés en una marca particular la
cual ha llamado su atención.
● Ask: Guiados por el interés y la curiosidad, los consumidores comienzan a buscar
activamente información sobre la marca a la cual se han sentido atraídos por medio de
reseñas, amigos, familiares, pares, medios o perfiles oficiales de la marca. Esta fase
muestra una mayor incidencia social en los procesos de toma de decisión individual que
resulta de la conversación con los otros.
● Act: Convencidos por la información de los otros, los consumidores toman la decisión de
compra o de mayor interacción con la marca a través del consumo.
● Advocate: Satisfechos con la marca, los consumidores desarrollan un alto grado de lealtad
que se refleja en la fidelización, recompra y, en último lugar, la defensa y recomendación
hacia los demás.
Estos autores sintetizan el modelo tal como se muestra en la siguiente imagen:
29
Imagen 1. Customer path a través de las cinco A´s
Fuente: Kotler, Kartajaya y Setiawan (2016)
Vale aclarar que este modelo no siempre se materializa en una secuencia lineal de las etapas, sino
que también puede ser representado en forma de espiral, debido a que los consumidores a menudo
se pueden saltar algunas de las fases.
Finalmente, si ubicamos este modelo en el campo de aplicación del marketing científico digital,
sobre el cual nos detendremos a continuación, nos damos cuenta de que representa un camino ideal
para explicar el comportamiento de los usuarios en el entorno de la web social aplicado a los
productos de la ciencia. Un investigador o usuario interesado en la revista está sometido a los
contenidos que sobre ella se publican en las redes (aware), se siente atraído hacia un producto
científico particular (appeal), investiga sobre los autores, temas, categorías temáticas, etc (ask),
decide leer, descargar o guardar la referencia (act) y, en la medida en que lo encuentre pertinente,
recomienda el artículo a los integrantes de su comunidad (advocate). En este sentido, es preciso
aclarar de entrada que cuando hablamos de marca en el marketing científico no nos referimos
estrictamente al título de la revista sino más bien al artículo como unidad de análisis.
2.1.7 Marketing científico digital
Araújo (2015) presenta de manera general el marketing científico como “una modalidad de
marketing que ayuda a abalanzar el crecimiento del mercado de productos científicos” (p.71). Esta
30
modalidad de marketing se puede resumir en un conjunto de estrategias que buscan, por un lado,
promover y divulgar los artículos buscando aumentar el número de vistas y su reconocimiento a
nivel nacional e internacional y, por el otro, proveer acceso al discurso científico a un público más
amplio (Bonfá et al, 2009).
Siguiendo con el primer autor, el aspecto principal a tener en cuenta a la hora de incurrir en el
marketing científico digital es que se trata de una estrategia aliada a la comunicación científica que
implica la aplicación conjunta del marketing digital y el marketing científico en los productos de
la ciencia “(...) con el propósito de ofrecer servicios alineados a las necesidades de los usuarios,
apuntando a la promoción de revistas, investigaciones e investigadores, con enfoque en la
visibilidad científica” (p.72).
De este modo, teniendo en cuenta los elementos hasta ahora expuestos:
O marketing científico digital pode ser considerado um conjunto de ações planejadas e
orientadas, com base nas teorias e estratégias do marketing, utilizando-se dos recursos de
comunicação interativa da web social, os quais são aplicados, com o intuito de estreitar o
relacionamento com e para além da comunidade científica a qual se aplica (Araújo, 2015,
p.78).
Adicionalmente, como cuestiones esenciales en el empleo del marketing científico digital, Araújo
(2015) hace especial énfasis en las siguientes:
1. Construir y mantener una presencia online: Implica la creación de un perfil digital en
sitios web de red social, plataformas web de comunicación, blogs o plataformas web de
microblogging que favorezcan la divulgación e interacción con los usuario.
2. Ofrecer un contenido adecuado: Las herramientas que proporcionan los medios sociales
exigen un constante actualización de contenidos que además deben ser elaborados
creativamente de modo que sean atractivos para los distintos usuarios que interactúan con
ellos. Asimismo, este componente implica la definición del lenguaje, frecuencia y
periodicidad de los contenidos.
3. Establecer una actuación responsiva: Consiste en establecer una relación dialógica entre
el contenido y los usuarios, buscando mantener prácticas conversacionales atentas a los
comentarios o preguntas de los usuarios sobre las publicaciones de la revista o de la propia
revista en general dándoles pronta respuesta.
Como consecuencia de la consideración de estas tres cuestiones recién nombradas, este autor
propone una serie de métricas e indicadores que sirven para acompañar y evaluar la aplicación de
una estrategia de marketing científico digital. Dichas métricas se resumen en la siguiente tabla.
31
Tabla 3. Métricas e indicadores del marketing científico digital según Araújo (2015)
Métrica Indicador Descripción
Visibilidad
Nº de Impresiones
Nº de seguidores o fans
Capacidad de alcance del contenido
expuesto, se relaciona con la audiencia,
tamaño del público alcanzado
Influencia
Crecimiento en el nº de
seguidores o fans
Tiene como objetivo indicar cuánta
influencia tiene la revista o los artículos
sobre el público, así como la autoridad de
quien pública, basado en el papel de
determinados influenciadores en la
audiencia
Engagement
Nº total de interacciones
(comentarios, likes,
compartidos, etc)
Índice de engagement
Porcentaje de interacciones por
publicación
Mide la interacción de la audiencia con el
contenido publicado, indica una reacción
del usuario frente al contenido
Conversión N° de artículos descargados Mide resultados y eventos relevantes
realizados por los usuarios en función de
unas metas previamente definidas
Fuente: Elaboración propia
Como se puede observar, esta batería de métricas e indicadores altmétricos propuestos por Araújo
(2015) para evaluar el marketing científico digital tiene un alto grado de similaridad con las
métricas usadas en los medios sociales reseñadas por González-Fernández-Villavicencio (2016).
No obstante, vemos que el primero no tiene en cuenta las métricas relacionadas con el tráfico a la
web y define la influencia como el crecimiento en el número de seguidores, mientras que para la
autora esto hace referencia a la sensación que produce la marca en la comunidad a partir de las
menciones hechas.
2.2 ESTUDIOS MÉTRICOS DE LA CIENCIA
2.2.1 Cienciometría, bibliometría, altmetría y la evaluación del impacto científico
La evaluación de las actividades relacionadas con el quehacer científico impulsó a lo largo del
siglo XX el desarrollo y la consolidación de disciplinas orientadas a estudiar los aspectos
cuantitativos de la ciencia. Para el desarrollo de este trabajo nos centraremos en la cienciometría,
32
la bibliometría y, por supuesto, la altmetría como disciplinas métricas que ofrecen métodos y
herramientas para la evaluación científica.
2.2.1.1 Cienciometría
De acuerdo con Tague-Sutcliffe (1992) la cienciometría es entendida como “the study of
quantitative aspects of science as a discipline or economic activity” (p.1). Incluye medidas
cuantitativas de todos los tipos de actividades científicas en todas las áreas de conocimiento, por
lo que dentro de los elementos que tiene en cuenta se encuentran la cantidad de dinero invertido
en Investigación y Desarrollo (I+D), el personal científico involucrado en I+D y la producción de
artículos y patentes (Gingras, 2016). Asimismo, siguiendo con la International Encyclopedia of
Information and Library Science (2003), la cienciometría forma parte de la sociología de la ciencia
y es a menudo aplicada en la formulación de políticas científicas.
2.2.1.2 Bibliometría
La bibliometría puede ser considerada el área de investigación más antigua basada en métricas en
la disciplina de la bibliotecología y la ciencia de la información. Tague-Sutcliffe (1992) la define
como “the study of quantitative aspects of the production, dissemination, and use of recorded
information” (p.1). En este sentido, la bibliometría intenta medir cada uno de estos procesos a
partir del desarrollo de modelos matemáticos e indicadores. Ejemplos de esto los podemos
observar con las leyes bibliométricas más famosas desarrolladas en la primera mitad del siglo XX
como la ley de Lotka, la ley de Bradford y la ley de Zipf. La primera de ellas, propuesta por Alfred
Lotka en 1926, consiste en un modelo matemático para describir la distribución de la producción
científica, explicando la frecuencia de publicación para los investigadores de una disciplina. La
segunda, desarrollada en 1934 por Samuel Bradford, describe la forma en que los artículos de
cierto dominio están distribuidos entre diferentes revistas, demostrando que la mayoría de los
artículos científicos de un área en particular están concentrados en un número reducido de revistas,
mientras que el resto de las contribuciones tienden a publicarse en un número mayor de revistas.
Por su parte, la tercera de ellas, descrita por George Zipf en 1949, predice la frecuencia de palabras
en un texto dado.
Holmberg (2016) destaca que la bibliometría originalmente estaba pensada como un conjunto de
herramientas y métodos para estudiar y describir el desarrollo científico. Sin embargo, con el fin
de darle una aplicación más práctica para la toma de decisiones, esta disciplina comenzó a lidiar
con indicadores de productividad científica e impacto, dando lugar al cálculo de medidas como la
suma del número de coautores, publicaciones, referencias, citaciones y su distribución, que hoy en
día siguen siendo variables claves en este tipo de estudios.
33
Además de ofrecer herramientas para describir las publicaciones, la bibliometría se interesa en
investigar la comunicación científica y evaluar la calidad de la investigación, es decir, su campo
de aplicación incluye el estudio y tratamiento de los aspectos cuantitativos de la comunicación
científica, representado en mayor medida a través del análisis del impacto basado en citaciones.
Complementariamente, Ball (2019) destaca la bibliometría como un método que permite conocer
los componentes claves de la ciencia en un nivel macro de la investigación, dentro de los que se
pueden encontrar aspectos como la estructura de las actividades académicas en disciplinas
individuales a nivel nacional, la productividad científica por país, la influencia de un país o una
región en un dominio particular del conocimiento, colaboración internacional, regional o
institucional, uso de canales de comunicación formal en un país, entre otros.
Para realizar este tipo de análisis y obtener los datos del desempeño y la influencia de un
investigador, grupo de investigación, institución, país, región, revista o artículo, la bibliometría se
vale de distintas fuentes de indicadores bibliométricos. Entre las fuentes más reconocidas se
encuentran los servicios de indexación y resumen de cobertura mundial Web of Science (WoS) y
Scopus, índice citacionales creados con el fin de apoyar la búsqueda de información científica que
se encargan de recopilar y sintetizar los contenidos de las revistas que cumplen con ciertos criterios
de calidad editorial, permitiendo analizar información acerca de factores intrínsecos a dichos
contenidos (como la tipología documental, el idioma de publicación o los autores) y de factores
extrínsecos (como la relación entre los artículos a través de las citas y el comportamiento de los
usuarios que usan la plataforma).
Web of Science, propiedad de la empresa Clarivate Analytics, es la colección de bases de datos de
referencias bibliográficas y citas de publicaciones periódicas que recoge información desde 1900.
Está compuesta por la colección principal (Core Collection) que incluye los índices Science
Citation Index (SCI), Social Sciences Citation Index (SSCI) y Arts & Humanities Citation Index
(A&HCI), en los que registra más de 21.100 títulos de revista sobre 254 disciplinas (Clarivate
Analytics, 2020). Cuenta también con el Journal Citation Report (JCR), una herramienta para el
análisis y la evaluación de la influencia de las revistas indizadas. Permite además acceso a índices
de cobertura regional como lo son el Korean Journal Database, SciELO Citation Index y Russian
Science Citation Index. Asimismo, vale la pena resaltar que este fue el primer índice citacional,
creado por Eugene Garfield a comienzos de la década de 1960 y es también la casa del Factor de
Impacto, en el cual nos detendremos más adelante.
Por su parte, Scopus, propiedad de Elsevier, “es la mayor base de datos de citas y resúmenes de
bibliografía revisada por pares: revistas científicas, libros y actas de conferencias” (Elsevier,
2020). Permite controlar, analizar y visualizar la producción científica de más de 24.600 títulos de
revista en los campos de la ciencia, la tecnología, la medicina, las ciencias sociales y las artes y
humanidades de más de 5.000 editores de todo el mundo. Cuenta con datos de citaciones que se
remontan a 1970.
34
Además de los recién mencionados, debido a que algunos de estos servicios pueden representar
algunos sesgos por idioma, disciplinas u origen geográfico de la publicación, por ejemplo WoS
solo tiene indexados 1.800 títulos de revista de artes y humanidades comparados con los 9.000 de
ciencias naturales y exactas (Clarivate, 2020), existen otras bases de datos de cobertura regional y
multidisciplinar como Redalyc (Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España
y Portugal), un sistema de indización fundado en 2003 como parte de un proyecto académico de
la Universidad Autónoma del Estado de México que incluye 1.310 revistas de calidad científica y
editorial de la región (Redalyc, 2019), y SciELO (Scientific Electronic Library Online), una base
de datos para América Latina y el Caribe fundada en la década de los 90 en Brasil que cuenta con
más de 1.000 revistas indexadas. Actualmente se puede acceder a su índice de citación (SciELO
Citation Index) a través de Web of Science.
2.2.1.3 Indicadores bibliométricos de visibilidad e impacto científico
De acuerdo con Ball (2019) un indicador es una cifra cuantificable que hace una declaración acerca
de una publicación científica, por lo que constituye un dato numérico capaz de ser comprobable
cuantitativamente. Según este autor, el propósito y objetivo de un análisis bibliométrico determina
la selección y uso de un indicador. Esto se explica a través de este ejemplo:
One might want to find out how often Publication A has been cited by others. The indicator to be
chosen therefore needs to make a statement on the number of other publications in which
Publication A is cited. This indicator is the citation frequency (Ball, 2019, p.19).
De igual forma, este autor proporciona una serie de características para definir un indicador
bibliométrico. En primer lugar, debe proveer una respuesta a una pregunta concreta dirigida a una
publicación científica. En segundo lugar; el indicador debe ser medible y comprobable para ser
usado. En tercer y último lugar, debe ser posible determinarlo con un alto grado de precisión y
calidad.
Existen diferentes tipos de indicadores utilizados para describir y evaluar la producción científica
de un investigador, revista, institución, país o región. Entre ellos se pueden encontrar indicadores
de producción como el número de publicaciones y el tipo de publicación, indicadores de dispersión
como los derivados de las leyes bibliométricas previamente expuestas, indicadores de colaboración
como el índice de coautoría o índice de internacionalización e indicadores de obsolescencia como
el índice de Price, que es el porcentaje de referencias con una antigüedad menor a cinco años. Sin
embargo, para el propósito del siguiente trabajo nos concentramos en los indicadores de visibilidad
e impacto científico.
La visibilidad científica está relacionada con el grado en el que una revista consigue los medios
para difundirse a la comunidad académica buscando que “sus contribuciones sean leídas y citadas
por una comunidad más amplia, alcanzando audiencias a niveles nacional, regional e
35
internacional” (Alonso-Gamboa, 2010). De acuerdo con Miguel (2011) la visibilidad de una
publicación académica “se estima, tanto por el alcance de la difusión de las revistas como por la
recepción que la comunidad científica dispensa a los artículos publicados en ellas, a través de la
citación” (p.188). Teniendo en cuenta esto, en la medida en que una revista se logra difundir
ampliamente para lograr más visibilidad de sus publicaciones, es posible generar un mayor
potencial de impacto a mediano y largo plazo (es decir de aumentar el número de citas recibidas,
si bien esta correlación aún no está establecida definitivamente en la literatura y por tanto no está
contemplada en los objetivos de este estudio).
Desde esta perspectiva, el impacto científico se deriva de los resultados de lo que Ball (2019) ha
denominado análisis de resonancia llevados a cabo por medio del método de estudio bibliométrico.
Según este autor, este tipo de análisis se refiere a la medición de la frecuencia de citación de una
publicación particular por otro par académico y se fundamenta en la aseveración de que el número
de citas constituye una medida significativa para percibir la calidad de una revista. En este punto
es necesario introducir las limitaciones que el estudio de las citaciones representa para la
evaluación del impacto científico y cuya consideración ha dado lugar a las discusiones que
favorecen el uso de las altmetrics, como veremos posteriormente.
Aunque las citaciones son un componente importante en la comunicación científica y la evaluación
de la investigación, muchos investigadores han sido conscientes de las restricciones que este tipo
de análisis representa. Según Holmberg (2016) el uso de las citaciones para evaluar la ciencia viene
de la suposición de que un artículo altamente citado significa que este ha tenido mayor influencia
en el trabajo de otros investigadores y por tal motivo es más valioso para la comunidad científica.
En este sentido, las citaciones son un indicador del impacto científico. Sin embargo, esto representa
un problema cuando no se tienen claros cuáles son los motivos detrás de una citación.
Siguiendo con este autor, las citaciones pueden ser creadas por diferentes motivos. Normalmente
se piensa que una citación refleja la calidad del trabajo citado, pero hay que tener presente que
estas pueden ser el resultado de autocitaciones, indicar reflexiones negativas o criticismo, reflejar
opiniones sesgadas o estar impulsadas por motivaciones egoístas. Sin duda, las citas indican
conciencia del trabajo citado e implica que está siendo usado y discutido, pero no pueden reflejar
con total certeza la calidad de dicha publicación.
Teniendo en cuenta lo anterior, los indicadores bibliométricos tendientes a representar el impacto
de una publicación por medio del conteo de citas han sido objeto de varias críticas por una gran
parte de la comunidad académica. El factor de impacto (JIF por sus siglas en inglés) es el ejemplo
más común de la aplicación del análisis de citas para evaluar las publicaciones. El JIF es un
indicador que se basa en las citas que han recibido los artículos publicados en determinada revista
y su relación con el número de artículos publicados en ella en cierto periodo de tiempo. Se calcula
dividiendo el número de citas que ha recibido la revista en el número total de artículos publicados
36
en un periodo concreto, que usualmente es de 2 años. De este modo, entre más citas reciben los
artículos, mayor es el factor de impacto, sugiriendo que los artículos publicados en esta revista
específica son más valiosos y reconocidos para la comunidad académica.
Cuantificar el impacto de una revista a través de este indicador ha influido de forma negativa en
las prácticas de publicación. De acuerdo con Mas-Bleda y Aguillo (2016) mientras que puede ser
útil para identificar las revistas más destacadas de una disciplina, no resulta útil para comparar
revistas de distintas disciplinas ni para evaluar los artículos de forma individual. En tal sentido,
“no todos los artículos de una revista prestigiosa son de alta calidad y hay artículos de alta calidad
no publicados en revistas recogidas en los índices de impacto” (p.20). En consecuencia, son claros
los límites que esta clase de análisis puede representar para la evaluación científica, bien sea porque
pueden comprometer los propios resultados de investigación al obligar a los investigadores a
manipular sus trabajos según los criterios de las editoriales que dominan el mercado o bien porque
los trabajos con un interés altamente local y regional están siendo desprestigiados.
Sumado a lo anterior, el factor de impacto niega también algunas diferencias disciplinarias que se
pueden presentar en el comportamiento citacional de una publicación. Es claro que la
comunicación científica puede ser lenta en la medida en que la primera cita que un artículo recibe
ocurre mucho después de su publicación. Esto es especialmente relevante en los trabajos que
cubren disciplinas de las ciencias sociales y humanidades, condición que dentro de la bibliometría
se ha cuantificado a través del índice de inmediatez, un indicador que mide la rapidez en la que los
artículos de una revista son citados y se calcula dividiendo el número de citas a los artículos de
una revista en un año por el número de artículos publicados en ese mismo año. Así, mientras que
es posible que un artículo sobre medicina, ingeniería o física reciba sus primeras citas en un
periodo relativamente corto de tiempo, en áreas como la sociología y la antropología pueden pasar
años antes de que esto ocurra debido a la naturaleza metodológica en este tipo de investigaciones,
ofreciendo un panorama muy limitado del impacto de estas publicaciones cuando se hace a través
de estos indicadores. Además, hay que destacar también que bases de datos como Scopus y Web
of Science tienen un cubrimiento limitado de las ciencias sociales y humanidades, dándole mayor
reconocimiento a publicaciones de ciencias naturales y ciencias de la salud, especialmente a
aquellas provenientes de países angloparlantes (Holmberg, 2016).
No obstante, hay que destacar que como respuesta a lo anterior han surgido indicadores que tienen
en consideración las diferencias disciplinarias de las publicaciones. El más novedoso de ellos,
aunque controversial, es el Impacto Normalizado (Field-Weighted Citation Impact en inglés), un
indicador que señala el número de citas recibidas por un artículo comparado con el número
promedio de citas recibidas por todas las otras publicaciones similares en Scopus, es decir, aquellas
que son del mismo año, tipo de publicación y disciplina (Purkayastha, Palmaro, Falk-Krzesinski y
Baas, 2019). Esta métrica se define siempre sobre una base global de referencia 1.0, esto quiere
decir que una publicación con un impacto normalizado de 2.11 ha recibido más citas de lo que se
37
esperaría basado en el promedio global de las publicaciones similares, en este caso, 111% más que
el promedio global. Por otro lado, un impacto normalizado de 0.87 indica que el artículo ha sido
citado menos de lo que se esperaría basado en el promedio global de los trabajos similares, por lo
tanto, 13% menos que el promedio global (Elsevier, 2018).
El índice H es otro de los indicadores usados para la evaluación de la actividad académica. Ideado
por el físico Jorge E. Hirsch en 2005, este indicador combina el número de publicaciones de un
autor, revista o institución con la frecuencia de citación y se calcula ordenando de manera
descendente el número de publicaciones por la cantidad de citas recibidas, enumerándolas para
identificar el punto en el que el número de citas coincide con el número de publicaciones. De este
modo, un índice H de 8 indica que un autor tiene 8 publicaciones con al menos 8 citas.
Consecuentemente, es una medida que dice algo acerca la productividad e influencia de un
científico o revista, dependiendo del nivel de agregación para el que se calcule. No obstante, vale
aclarar que es un indicador que se ve afectado por el tiempo de actividad de un investigador y la
disciplina a la que pertenece (Ball, 2019).
2.2.1.4 Altmetrics
De acuerdo con Adie (2016), para entender las altmetrics es necesario considerar al menos cuatro
fuerzas externas que han tenido influencia en la comunicación científica y sin las cuales sería
imposible dar una visión detallada de la rápida recepción y aceptación de estas métricas por parte
de algunos investigadores, editores, instituciones y evaluadores.
1. Cambio gradual de la academia de lo análogo a lo digital:
Con la creciente adopción de herramientas de las web social por parte de investigadores,
revistas e instituciones la forma de descubrir, consumir, producir y discutir avances
científicos ha adquirido una dimensión más ágil y dinámica gracias a los medios sociales.
Cada una de estas actividades deja trazos online que pueden ser medidos y analizados,
dejando al descubierto aspectos previamente invisibles en los procesos de comunicación
científica.
2. Interacción de los investigadores con las nuevas posibilidades que el cambio digital
ha traído consigo:
Como pudimos observar anteriormente, en la medida en que facilitan la colaboración y la
comunicación con la sociedad y con otros pares académicos fomentando el desarrollo de
nuevas ideas de investigación, la implicación e interacción de investigadores con
plataformas de red social, plataformas web de microblogging, gestores web de referencias
bibliográficas y blogs ha posibilitado que un gran volumen de resultados de investigación
sean compartidos y diseminados a través de la web.
38
3. El creciente interés de los financiadores en productos de investigación no
tradicionales:
Tradicionalmente, el impacto científico medido a través de los servicios de indexación y
resumen como Web of Science y Scopus solo tiene en cuenta las citaciones hechas a
artículos y libros, dejando por fuera otros productos científicos como software y datasets.
En este sentido, las altmetrics se presentan como una herramienta para reflejar el impacto
de un espectro más amplio de resultados de investigación.
4. La influencia de los cambios en la comunicación científica y su infraestructura:
La idea de que los cambios impulsados por los movimientos en favor del acceso abierto
pueden poner en una posición ventajosa a investigadores e instituciones que publican bajo
esta modalidad gracias a las altmetrics ha dado lugar a una creciente discusión sobre el uso
de estas métricas. Por su parte, el cambio de métricas a nivel de revista hacía métricas a
nivel de artículo para realizar la evaluación del impacto científico ha tomado mayor fuerza
gracias a la creciente evidencia en contra de las limitaciones que ofrecen indicadores como
el Factor de Impacto y a los cuestionamientos que se han hecho a los procesos de medición
basados en citaciones.
Teniendo esto en mente, un primer acercamiento que podemos tener acerca de las altmetrics es
que se refieren a las métricas online que reflejan la visibilidad y el impacto de la investigación. De
acuerdo con Holmberg (2016) la idea detrás de las altmetrics es que las menciones y la atención
que un artículo o un producto de investigación recibe en los medios sociales puede decir algo
acerca de su impacto o influencia, es decir, que en la medida en que alguno de estos productos es
altamente compartido y mencionado en Twitter o Facebook, marcado varias veces en Mendeley o
referenciado frecuentemente en medios de comunicación y blogs, se puede asumir está teniendo
más impacto y visibilidad que otro resultado de investigación con menor presencia en la web.
Priem (2016) define las altmetrics como “the study and use of scholarly impact measures based
on activity in online tools and environments” (p.266). Según este autor, el término es usado para
referirse tanto al área de estudio o campo de investigación como a las métricas en sí mismas. De
este modo, en términos generales podemos describir las altmetrics como los datos cuantitativos
recopilados de las menciones online de varios productos de investigación para indicar el impacto
y la atención que ha recibido.
Ahondando un poco más, muchas discusiones han surgido alrededor del prefijo alternative en el
término. Holmberg (2016) hace énfasis en que la elección de esta palabra no puede dar lugar a
entenderlo como una forma alternativa a los indicadores basados en citaciones para la evaluación
del impacto científico de la investigación. Al respecto, Adie (2016) aclara que el alternativo en
altmetrics tiene al menos dos acercamientos. En primer lugar, se refiere a extender la definición
de resultados de investigación para incluir más que solo libros y artículos de revista, dando lugar
39
a la consideración de datasets, algoritmos, códigos o programas. En segundo lugar, es una forma
de mirar más allá de la actual dependencia en las citaciones y en los factores de impacto de las
revistas para el análisis cuantitativo del impacto científico al introducir acercamientos
complementarios y nuevas fuentes de datos.
Por tal motivo, si tomamos en cuenta el análisis previamente expuesto acerca de las restricciones
que ofrecen los indicadores bibliométricos para la evaluación científica (en especial el factor de
impacto), podemos ubicarnos de lleno en el contexto de surgimiento de las altmetrics. De esta
forma encontramos como en 2010 Priem, Taraborelli, Groth y Neylon (2010) publican el
reconocido Altmetrics: a manifesto, un documento dirigido a investigadores, editores,
profesionales en ciencia de la información y financiadores que resalta la necesidad de repensar la
utilidad de las citaciones y del JIF para evaluar el impacto de la investigación partiendo del hecho
de que las primeras ofrecen una mirada reducida de la comunicación científica, mientras que el
segundo es simplemente incapaz de evaluar el impacto individual de un artículo.
En esta misma línea vemos la Declaración de San Francisco sobre la evaluación de la
investigación (DORA por sus siglas en inglés), un documento creado en 2012 que ofrece una serie
de recomendaciones a agencias de financiación, instituciones, editoriales, organizaciones que
ofrecen métricas e investigadores para mejorar la forma en que se evalúa la calidad de la
producción científica partiendo de las deficiencias del factor de impacto como herramienta de
evaluación. Dichas recomendaciones sustentan por un lado la necesidad “de eliminar el uso de
métricas basadas en revistas, tales como el factor de impacto, en consideraciones de
financiamiento, nombramiento y promoción” y, por el otro, la “de evaluar la investigación por sus
propios méritos en lugar de basarse en la revista en la que se publica la investigación” (DORA,
2012). Asimismo, la Declaración es enfática en la obligación de disponer de métricas a nivel de
artículo y de considerar el valor e impacto de todos los resultados de investigación.
En este sentido, podemos terminar nuestro abordaje conceptual acerca de las altmetrics acotando
lo siguiente: la idea inicial detrás de las altmetrics es que los métodos tradicionales para evaluar el
impacto científico como las citaciones y el Factor de Impacto no reflejan el panorama suficiente
de las diferentes formas en que un artículo puede ser importante (Adie, 2016). No obstante, hay
que tener claro que este tipo de estudio no debe ni está ideado con el fin de reemplazar a la
bibliometría y la cienciometría como herramientas para evaluar la producción y el impacto
científico. Más bien, cada uno de estos enfoques debe convivir de forma armónica y
complementarse unos a los otros, posibilitando una imagen más holística de la ciencia dentro y
fuera de la comunidad científica. Este es precisamente el motivo por el cual el presente trabajo
busca aprovechar las fortalezas de la bibliometría y la altmetría conjuntamente, usando la primera
para apoyar la formulación de estrategias de marketing científico digital y la última para evaluar
la implementación de la estrategia en sí misma y medir la visibilidad de los productos de
investigación en los medios sociales.
40
2.2.1.4.1 Ventajas y desventajas de las altmetrics
Ya hemos visto que las altmetrics capturan las menciones que un producto de investigación recibe
en los medios sociales y que estos datos nos pueden decir algo acerca del uso y la atención que
este ha recibido (Holmberg, 2016). Asimismo, sabemos que en la medida en que las citaciones,
aunque importantes, solo reflejan parte del impacto científico y por lo tanto el uso que los
investigadores le dan a los artículos, las altmetrics pueden medir aspectos previamente
desconsiderados como el lugar en el que un artículo está siendo leído, descargado, compartido y
discutido, ofreciendo una vista más amplia de su influencia en distintas audiencias (Araújo, 2015).
Teniendo en cuenta esto, Holmberg (2016) recopila una serie de ventajas y desventajas de las
altmetrics que se resumen a continuación:
2.2.1.4.1.1 Ventajas
● Tienen el potencial de ser un indicador temprano del impacto posterior: A diferencia
de las citaciones, que pueden tomar un tiempo, las menciones en los medios sociales
pueden ocurrir inmediatamente después la publicación y esto puede dar información
temprana acerca del impacto y el valor de la investigación, prediciendo futuras citas.
Aunque aún son necesarios estudios para evaluar este tipo de correlación.
● Refleja la atención de diferentes audiencias: Las altmetrics pueden ser creadas tanto por
investigadores como por el público general en la medida en que las personas que ven,
descargan, leen y mencionan los artículos en la web social pueden representar diferentes
tipos de usuarios, permitiendo una vista más amplia de las audiencias que se interesan en
el conocimiento científico.
● Provee información acerca de diferentes tipos de impacto: La diversidad de audiencias
que crean las altmetrics permite conocer diferentes grados de impacto, como el social más
allá del científico.
● Provee información acerca del impacto de un rango más amplio de productos de
investigación: Conjuntos de datos, algoritmos, códigos o productos de software también
pueden ser evaluados a través de las altmetrics, no se reduce meramente en artículos.
● Funciona como un mecanismo de filtrado y ayuda en la búsqueda de información:
Mientras las publicaciones científicas siguen multiplicándose exponencialmente año tras
año, las altmetrics tienen el potencial de filtrar artículos relevantes según los intereses de
un investigador en los medios sociales, debido en mayor medida a las recomendaciones o
menciones que otros hacen. Es decir, con estas métricas se tiene la oportunidad de crear
recomendaciones en tiempo real.
● Incentiva la adopción de la ciencia abierta: Las altmetrics están relacionadas con el
movimiento en favor del acceso abierto debido a que las medidas son recopiladas de
recursos de libre acceso para el público.
41
2.2.1.4.1.2 Desventajas
● Falta de estabilidad de los datos y las fuentes de datos: Las redes sociales cambian
constantemente o pueden desaparecer sin ningún aviso, esto quiere decir que no hay
garantía de que estas plataformas como fuentes de datos se mantengan estables en un
futuro, lo que hará difícil replicar análisis altmétricos previamente hechos en el caso que
se requiera.
● Fácil manipulación: Los números altmétricos son fácilmente manipulables por parte de
los investigadores y esto, además de provocar cuestionamientos éticos en la evaluación de
la investigación, también genera dificultades a la hora de implementar este tipo análisis.
La manipulación se puede desarrollar a través de la creación de cuentas falsas destinadas a
interactuar con los propios resultados de investigación en la web o con la creación de bots
destinados para el mismo fin.
● Dificultades en detectar varios productos de investigación y diferentes versiones de
ellos: Como las altmetrics tienen en consideración diferentes productos de investigación,
es necesario crear mecanismos de identificación para cada uno de ellos con el fin de que
sean automáticamente reconocidos por los servicios que ofrecen conteos de métricas
alternativas.
● Falta de estándares en los datos y métodos: Actualmente no existe ningún estándar para
la práctica de recolectar, agregar y presentar datos altmétricos, de este modo es evidente
como diferentes proveedores de servicios altmétricos recopilan los datos de distintas
fuentes y los reportan de maneras diferentes.
● Falta de entendimiento acerca del significado de las altmetrics: Aún existe una falta de
consenso y un escepticismo alrededor del significado de las altmetrics y lo que estos
indicadores nos pueden decir acerca del impacto, asuntos que siguen siendo ampliamente
discutidos en la actualidad.
● Problemas para identificar los creadores de las altmetrics: Como se anotó previamente,
las altmetrics pueden ser creadas tanto por investigadores como por los usuarios comunes
de medios sociales, es decir, la sociedad en general. No obstante, aún es imposible conocer
con exactitud cuál tipo de audiencia ha sido la encargada de mencionar o interactuar con
un producto de investigación publicado en la web, lo que puede limitar el uso de los análisis
correlacionales entre altmetrics y citaciones.
● Retos con la normalización de los datos y el tiempo: En el contexto de las redes sociales
también son evidentes algunas diferencias disciplinares en lo que se refiere a su uso.
42
Mientras que algunas disciplinas reciben mayor atención, por ejemplo, en medios de
comunicación tradicionales, otras están más inclinadas a compartir sus descubrimientos en
ciertos medios sociales específicos. Del mismo modo, mientras que “1.000 tweets
mencionando un artículo de investigación puede ser considerado bueno hoy, esto puede ser
solo un promedio en un año o dos” (Holmberg, 2016, p.74). El no tener en cuenta estos dos
factores puede generar varias dificultades a la hora de interpretar datos altmétricos.
2.2.1.4.2 Proveedores de servicios altmétricos
Actualmente existen varios sistemas y plataformas para medir y gestionar métricas alternativas,
entre las que se pueden destacar Altmetric, Plum Analytics, Impactstory y PLoS. No obstante, para
los fines del presente trabajo solo nos centraremos en los dos primeros debido a que estos servicios
fueron adquiridos recientemente por la Coordinación de Revistas Científicas de la Pontificia
Universidad Javeriana.
2.2.1.4.2.1 Altmetric.com
Altmetric es una compañia fundada en 2011 por Euan Adie y su misión declarada es “track and
analyze the online activity around scholarly research outputs” (Altmetric, s.f.). Ofrece un servicio
que consiste en recolectar métricas a nivel de artículo y las conversaciones online alrededor de un
producto de investigación para dar una medida de su impacto y alcance digital. Una de las
características más importantes de este servicio es que por medio de un algoritmo calcula
automáticamente la puntuación Altmetric (Altmetric Score), una medida general de la atención que
un producto de investigación ha recibido online y que se presenta a través de una dona colorida
donde cada color representa una fuente diferente de atención1 (Holmberg, 2016). Vale resaltar que
para el cálculo de este puntaje, la compañía le da un peso diferente a la fuente de atención de donde
provino la mención online, es decir, que un artículo de periódico es más valioso que una entrada
en un blog y al mismo tiempo esta última tiene más valor que un tuit o un post en Facebook.
2.2.1.4.2.2 Plum Analytics
Plum Analytics fue fundada en 2012 y en 2017 se unió al grupo editorial Elsevier. Fue creada con
el objetivo de ofrecer formas modernas de medir el impacto de la investigación. A diferencia de
Altmetric, que muestra las altmetrics de las distintas fuentes de forma separada, esta compañía
agrupa métricas similares de más de 20 diferentes tipos de resultados de investigación. Estas
métricas se agrupan en las siguientes categorías (Plum Analytics, 2020):
1 Para mayor información ingresar al siguiente enlace:
https://www.altmetric.com/about-our-data/the-donut-and-score/
43
● Citations: Citas tradicionales.
● Usage: Ofrece una señal acerca del uso que se le da a un producto de investigación (clicks,
vistas de abstract, descargas, vistas de texto completo, etc).
● Captures: Marcados en Mendeley, favoritos, etc.
● Mentions: Comentarios, referencias en Wikipedia, menciones en blogs o noticias, reseñas,
etc.
● Social media: Tuits, likes, comentarios, compartir, etc.
2.3 REVISTA UNIVERSITAS PSYCHOLOGICA
Universitas Psychologica es una revista científica trimestral editada por la Facultad de Psicología
de la Pontificia Universidad Javeriana. Fue fundada en 2002 y desde entonces se ha encargado de
divulgar trabajos científicos sobre psicología desde sus múltiples enfoques teóricos y temáticos.
Es una revista de carácter plural que publica trabajos originales en inglés y español dentro de los
que se incluyen artículos de investigación, artículos de revisión y contribuciones metodológicas
(Universitas Psychologica, 2018). A partir del 2007 está indexada en Scopus y a lo largo de los
años se ha consolidado como un vehículo internacional para comunicar los avances en el área de
la psicología debido a su carácter colaborativo e interinstitucional. Es una publicación de acceso
abierto sin restricciones y está indexada también en bases de datos como Redalyc, SciELO,
PsycInfo, Dialnet y Philosopher's Index.
44
3. DISEÑO METODOLÓGICO
3.1 Enfoque y tipo de investigación
Esta investigación tiene un enfoque mixto, pues con el fin de obtener una visión más integral,
holística y completa de la revista para realizar la estrategia de marketing científico digital se
pretenden aprovechar las fortalezas de los enfoques cuantitativos y cualitativos, por lo que el
desarrollo de este trabajo implica la recolección, análisis e integración de datos obtenidos mediante
los instrumentos ofrecidos por ambos métodos. El enfoque cuantitativo se sustenta a partir de su
pertinencia para ofrecer una visión exploratoria y descriptiva de la producción y el impacto
científico de la revista mediante el uso de la bibliometría y de la implementación de análisis
altmétricos para los artículos individuales, por lo tanto, está sustentado particularmente en datos
medibles y observables. Por su parte, el enfoque cualitativo tiene su razón de ser en el desarrollo
mismo de la estrategia de marketing científico, pues implica la formulación de una propuesta
articulada con una base teórica relativa a las tendencias del mercadeo digital en el entorno de la
comunicación científica.
Considerando que el desarrollo de este estudio le da más importancia y prioridad al enfoque
cualitativo, esta investigación se llevará a cabo por medio de una ejecución secuencial, es decir,
en una primera etapa se recolectarán y analizarán los datos cuantitativos y en una segunda fase se
recabarán y analizarán los datos del otro enfoque, procurando integrarlos de manera sistemática
(Hernández Sampieri, Fernández Collado y Baptista Lucio, 2010).
En los que se refiere al tipo de investigación, se optará por un estudio de caso con un enfoque
bibliométrico. De acuerdo con Morlino (2010) las investigaciones realizadas a través del método
de estudio de caso son descriptivas y exploratorias, en tanto pretenden, por un lado, identificar y
describir factores que influyen en el objeto estudiado y, por el otro, articular teorías incluidas en
el marco teórico, en este caso, el marketing científico digital relacionado con la bibliometría y las
altmetrics.
3.2 Propuesta metodológica
Para cumplir con el propósito de este trabajo se plantea el desarrollo de las siguientes fases:
3.2.1 Fases
45
Tabla 4. Fases de investigación
Fase Descripción Actividades Técnicas de
recolección
Producto
Descriptiva
Responde al primer objetivo específico cuyo
fin es caracterizar la producción y el
impacto científico de la revista Universitas
Psychologica a través de indicadores
bibliométricos en el periodo 2014-2019
cuyo resultado permitirá elaborar un
diagnóstico integral de la revista en términos
de necesidades y oportunidades para
consolidar un plan de marketing científico
digital
Búsqueda de información de
producción científica de la
revista en Scopus
Definición de indicadores a
evaluar
Descarga, depuración y
estandarización de los
registros recuperados
Análisis de los indicadores
Bibliometría
Caracterización de la
revista y análisis
cuantitativo de
indicadores de
producción e impacto
científico
Mercadeo
Responde al segundo objetivo específico. Se
parte del diagnóstico realizado en la fase
anterior con el fin de diseñar un plan en
medios sociales para la revista como
estrategia de marketing científico digital.
Análisis DOFA de la revista
Diseño de un plan social
media para la revista que
incluya el establecimiento
de objetivos, indicadores de
medición y frecuencia de
medición
Información
documental
Bibliometría
Plan de medios
sociales como
estrategia de
marketing científico
digital
Evaluación
Pretende satisfacer el tercer objetivo
específico que consiste formular un plan de
evaluación del nivel de desempeño y
progreso en el cumplimiento de los
objetivos del plan de mercadeo mediante
indicadores altmétricos
Formulación del plan de
evaluación para el análisis
del cumplimiento de los
objetivos propuestos en el
plan de medios sociales
según indicadores
altmétricos
Altmetría
Plan de análisis de
indicadores
altmétricos para el
monitoreo del impacto
de la estrategia de
marketing
46
Modelado
Con esta fase se responde al último objetivo
específico, en el cual a partir del ejercicio
hecho en las fases anteriores se pretende
construir un modelo que ilustre
metodológicamente la propuesta de
marketing científico digital que se ha
trabajado
Analizar el proceso y los
resultados de las fases
anteriores
Describir gráficamente el
modelo de marketing
científico digital
Explicar los componentes
del modelo
Reseñar recomendaciones
adicionales de mercadeo a
partir del análisis de
indicadores bibliométricos
Información
acerca de los
resultados de
las fases
anteriores
Modelo de marketing
científico digital para
revistas académicas
Fuente: Elaboración propia
47
I. Descriptiva
A. Obtención y descarga de los datos
Para el análisis bibliométrico de la producción y el impacto científico de la revista se escogieron
los artículos indexados en Scopus en el periodo 2014-20192. Para la recopilación de los datos se
utilizó como fuente de información primaria SciVal, una solución analítica web del grupo editorial
Elsevier que provee acceso flexible a información bibliométrica acerca del desempeño de la
investigación de más de 14.000 instituciones de 230 países. Esta plataforma permite, por un lado,
extraer, analizar y visibilizar datos de la producción científica indexada en Scopus y, por el otro,
evaluar el desempeño de la producción científica de investigadores, instituciones, revistas o grupos
de investigación integrando métricas bibliométricas tradicionales (citas, productividad,
colaboración, áreas temáticas) y no tradicionales (vistas en Scopus, vistas en medios de
comunicación) para ayudar a establecer, ejecutar y evaluar estrategias basadas en información
fiable (Elsevier, 2020). Se presenta también como una fuente fiable y fácil de usar debido a que
los datos normalizados son extraídos directamente de Scopus. De este modo, el proceso de
búsqueda en esta plataforma consistió en utilizar el ISSN de la revista Universitas Psychologica
(1657-9267) que, para el periodo escogido, recuperó un total de 604 publicaciones. Los datos de
cada registro se descargaron en formato .xls el 4 de abril de 2020 para ser procesados
posteriormente en Microsoft Excel y en la plataforma de minería de datos KNIME. Asimismo,
debido a los problemas de normalización de autores e instituciones, se requirió de una
estandarización manual de la información asociada a estos campos. Para la creación de redes se
empleó VOSViewer y para la creación de nubes de palabras WordArt.
Para el caso de los datos relacionados con las citas a Universitas Psychologica se usó la misma
fuente de información primaria y las mismas herramientas ofimáticas y tecnológicas para el
procesamiento. En esta oportunidad los datos fueron descargados el 22 de abril de 2020 y se
recuperaron 817 publicaciones que citaron la producción científica de la revista en el periodo
seleccionado. Como nota aclaratoria vale la pena mencionar que debido a que algunos de los
registros recuperados en SciVal eran muy recientes, el sistema no permitió la descarga de ellos,
por lo tanto, se cuentan con los datos de 817 de los 902 registros identificados.
B. Indicadores de la producción científica
Los siguientes son los indicadores bibliométricos seleccionados para la caracterización de la
producción científica de la revista, se dividen en indicadores de producción, visibilidad e impacto,
y colaboración. Se resumen en la siguiente tabla.
2 Para la fecha de descarga de los registros en Scopus se encontraban indexados tres de los cinco números
de 2019.
48
Tabla 5. Indicadores de la producción científica
Tipo de
indicador Indicador Descripción Fuente
Producción
Número de documentos Número total de documentos analizados Scopus vía Scival
Documentos por tipología
documental
Número total de documentos según la tipología documental
(artículo, editorial, reseña, etc)
Scopus vía Scival,
cálculo propio
Documentos por idioma Número total de documentos según el idioma de publicación
Topics
Recuento de los topics más frecuentes usados para describir
los artículos publicados en la revista. No se refieren a las
palabras clave usadas por el autor sino a un campo
estandarizado de SciVal para determinar los temas
específicos de una investigación.
Liderazgo
Cantidad de artículos en los que el autor de correspondencia
pertenece a una institución. Refleja la cantidad de publicaciones de
una institución como principal contribuidora.
Autores más productivos Recuento de los autores que más publican en Universitas
Psychologica
Impacto
Citas Número total de citas recibidas Scopus vía Scival,
cálculo propio Citas por año Conteo de citas recibidas por año
Impacto normalizado
Indica el número de citas recibidas por un documento
comparado con el número promedio de citas recibidas por
todas las otras publicaciones similares (mismo año de
publicación, mismo tipo de publicación y misma disciplina)
Scopus vía Scival
Índice de inmediatez Frecuencia con la que un artículo es citado en el mismo año Scopus vía Scival,
49
de su publicación cálculo propio
Artículos más citados Recuento de los documentos más citados en el periodo
estudiado
Scopus vía Scival,
cálculo propio
Percentiles
Se refiere al grado en el que un artículo está presente en los
percentiles más citados, es decir, indica cuántos artículos están en
el 1%, 5%, 10% y 25% de las publicaciones similares más citadas.
Un percentil de 8 significa que un artículo está dentro del 10% de
los más citados, mientras que un valor de 22 hace referencia a que
la publicación se encuentra dentro del 25% más citados.
Scopus vía Scival
Visibilidad Vistas
Número total de vistas por artículo registradas en Scopus. Indica el
uso que se le da a un documento en la base de datos a partir de las
vistas de abstracts y de los clicks en full text
Scopus vía Scival
Colaboración
Índice de coautoría Número promedio de autores por documento
Scopus vía Scival,
cálculo propio
Número de documentos por
tipo de colaboración
Número total de documentos con colaboración. Puede ser de cuatro
tipos: Nacional, internacional, institucional o sin colaboración
Colaboración por país Número de autores colaboradores por país de procedencia
Países con más contribuciones Recuento de los países con más contribuciones en la producción
científica
Instituciones con más
contribuciones
Recuento de las instituciones con más contribuciones en la
producción científica
Fuente: Elaboración propia
50
C. Indicadores de las publicaciones citantes
Los siguientes son los indicadores bibliométricos seleccionados para la evaluación de las publicaciones que citaron la producción
científica de la revista en el periodo 2014-2019. Se dividen en indicadores de producción e impacto. Se resumen en la siguiente tabla.
Tabla 6. Indicadores de las publicaciones citantes
Tipo de indicador Indicador Descripción Fuente
Producción
Documentos por tipología
documental
Número total de documentos según la tipología documental
(artículo, editorial, reseña, etc)
Scopus vía Scival,
cálculo propio
Documentos por idioma Número total de documentos según el idioma de publicación
Recuento de topics
Recuento de los topics más frecuentes usados para describir los
artículos que citan a Universitas Psychologica. No se refieren a
las palabras clave usadas por el autor sino a un campo
estandarizado de SciVal para determinar los temas específicos
de una investigación
Documentos por país País de procedencia de los autores que citaron en sus publicaciones la
producción de Universitas Psychologica
Documentos por institución Institución de afiliación de los autores que citaron en sus
publicaciones la producción de Universitas Psychologica
Autores más productivos Recuento de los autores que más citan la producción de Universitas
Psychologica
Recuento de revistas
Representa el número de revistas en el que se publicaron los
artículos, así como el tipo de acceso y las disciplinas a las que
pertenecen según CiteScore.
Impacto Cuartiles
Indica la posición de una revista en relación con todas las de su
área. Este indicador divide en cuatro partes iguales las revistas
según su impacto según el CiteScore, siendo cada parte un
Scopus vía Scival
51
cuartil. Las de mayor impacto estarán en el primer cuartil y las
de menor en el cuarto.
Percentiles
Indica la posición relativa de una revista en relación con todas
las de su categoría temática. Cada categoría se divide en 100
percentiles iguales basado en el número de revistas y un
percentil es asignado a una revista según su CiteScore. Un
percentil de 96 significa que la revista tiene el CiteScore más
alto que el 96% de las revistas de su misma categoría.
Fuente: Elaboración propia
52
II. Mercadeo
Mediante esta fase se pretende construir un plan de medios sociales para la revista según los
elementos que lo constituyen de acuerdo con Marquina-Arenas (2013). El plan de medios sociales
debe ser entendido como un documento orientador en el que se definen los objetivos, el público
objetivo, las pautas y las líneas de actuación. De este modo, el plan estará compuesto de los
siguientes elementos:
1. Análisis de la situación: Se trata de un análisis tanto interno como externo de la revista
para conocer su situación actual y el de los productos similares en la red. El análisis interno
estará compuesto de los resultados de la caracterización mediante indicadores
bibliométricos tradicionales hecha en la fase anterior y por una auditoría interna de los
medios sociales, es decir, una revisión de la presencia actual de la revista en las redes
sociales, su posicionamiento, interacción, tipo de contenido publicado y frecuencia de
publicación. Asimismo, en este escenario se buscan cuentas impostoras usando el nombre
de la revista.
El análisis externo o de la competencia estará compuesto por una revisión pormenorizada
de las revistas similares para entender qué es lo que están haciendo en los medios sociales,
identificar sus buenas prácticas y las actividades que no han funcionado. Se trata de un
ejercicio de benchmarking basado en la observación y el aprendizaje. Para este fin se han
escogido las revistas colombianas de psicología indexadas en Scopus, de ellas, se encontró
que sólo tres tienen presencia online: Revista Colombiana de Psicología, Suma Psicológica
y la Revista Latinoamericana de Psicología. La fecha del análisis interno tanto externo se
realizó el 9 de mayo de 2020.
Como resultado de este análisis se construye una matriz FODA para identificar las
Fortalezas, Debilidades, Oportunidades y Amenazas.
2. Definición de objetivos: Se define lo que se pretende conseguir por medio de la estrategia
de marketing científico digital a partir de los elementos identificados en el FODA. Los
objetivos se definen siguiendo la metodología S.M.A.R.T :
○ Specific (Específico)
○ Measurable (Medible)
○ Attainable (Alcanzable)
○ Relevant (Relevante)
○ Timely (Limitado en el tiempo)
53
3. Audiencia: Se identifica el público objetivo al cual irá dirigido la estrategia, es decir,
aquellas personas que harán parte de la comunidad según lo hemos retratado en el abordaje
teórico del Marketing 4.0. Para este propósito se construirá un Marketing Personas, es
decir, una representación del perfil del público objetivo de la estrategia de marketing
científico basado en el acercamiento de las cinco W´s y una H:
○ Who are they?: ¿Quiénes son?
○ What are they interested in that you can provide?: ¿En qué están interesados?
○ Where do they usually hang out online?: ¿Dónde suelen pasar el rato en línea?
○ When do they look for the type of content you can provide?: ¿Cuándo buscan por el
tipo de contenido que la revista puede proveer?
○ Why do they consume the content?: ¿Por qué consumen el contenido?
○ How do they consume the content?: ¿Cómo consumen el contenido?
4. Tecnología a utilizar: Se deciden los medios sociales en los que se llevará a cabo la
estrategia de marketing científico digital partiendo del conocimiento de la audiencia y del
tipo de contenido que se desea compartir.
5. Plan de contenidos: Se construye el calendario editorial de medios sociales para la revista,
que consiste en la hoja de ruta que nos indica qué debemos publicar, dónde lo vamos a
publicar, el tipo de contenido que vamos a publicar, la frecuencia de publicación, el
lenguaje de publicación y cuándo.
III. Evaluación
La evaluación hace referencia al análisis de datos cuantitativos de las acciones implementadas en
el plan de medios sociales con el fin de obtener una vista acerca del cumplimiento de los objetivos
propuestos, identificar aquello que funciona y lo que no con el fin de hacer los ajustes necesarios.
Para este propósito se elabora una plantilla de indicadores en donde se definen los KPI para cada
objetivo, su definición, fórmula de cálculo y plataforma de recogida de datos. Adicionalmente, se
construye un formulario de recogida de datos para cada indicador con el fin de mostrar de manera
ágil la evolución de las métricas evaluadas en el tiempo de implementación de la estrategia.
Con el propósito de identificar aquellos artículos que recibirán mayor atención según indicadores
altmétricos y verificar si hay una incidencia directa entre la implementación del plan de medios
sociales y el aumento de vistas y descargas, se plantea un formulario adicional para mantener el
rastro del comportamiento individual de las publicaciones en el medio social escogido. No se
contempló el uso de indicadores bibliométricos en esta sección porque si bien se espera que el plan
de medios los impacte positivamente a mediano y largo plazo, no se trata de consecuencias que se
deriven directa y exclusivamente del plan de medios.
54
IV. Modelado
Partiendo de las actividades realizadas en las fases anteriores se busca sintetizar el proceso por
medio de una representación gráfica que ilustre lo que a lo largo del desarrollo del trabajo se ha
considerado Marketing Científico Digital. Se espera que el desarrollo de este modelo junto con la
explicación de sus elementos sea un punto de partida para fundamentar e incentivar la discusión y
puesta en marcha de estrategias de este tipo en revistas científicas, procurando avanzar en la
construcción y consolidación de conocimiento sobre esta línea de investigación en el campo de la
Ciencia de la Información, aún muy incipiente.
55
4. RESULTADOS
4.1 Indicadores de la producción científica de Universitas Psychologica en el periodo 2014-
2019
4.1.1 Indicadores de producción
4.1.1.1 Producción general
En total se obtuvieron 604 publicaciones de la revista en el periodo seleccionado. La distribución
anual de los artículos se muestra en la gráfica 1. Es notorio destacar que para el año 2018 hubo
una distinguida reducción del 23,97% con respecto al año 2017, pasando de 121 trabajos
publicados a 92, luego que desde el 2014 se hubiera presentado un crecimiento constante de
publicaciones. Con respecto a las publicaciones de 2019 (56) hay que resaltar que a la fecha de
descarga de los datos en Scopus solo se encontraban indexados tres de los cincos números de la
revista, por lo que el universo de análisis de este trabajo no contempla todos los artículos de este
año.
Gráfica 1. Producción de Universitas Psychologica en el periodo 2014-2019
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
56
4.1.1.2 Tipología documental
Los trabajos publicados en la revista se distribuyen principalmente en tres tipologías documentales,
siendo la de mayor representatividad los artículos de investigación (98,01%). En una proporción
muchísimo menor se encuentran los editoriales (1,82%) y las reseñas (0,17%). La tabla 7 muestra
esta distribución en conjunto con las citas recibidas según la tipología.
Tabla 7. Tipología documental y distribución de citas
Tipología
documental
Nº de
documentos
% Nº de citas %
Artículo 592 98,01% 883 97,89%
Editorial 11 1,82% 18 2%
Reseñas 1 0,17% 1 0,11%
Total 604 100% 902 100%
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
Es importante tener en cuenta la distribución de las citas según la tipología documental en la
formulación del plan de marketing científico, en especial en las decisiones sobre el tipo de
contenido que se deseará compartir. Es claro que la proporción de citas por tipología documental
tiene correspondencia con el volumen de producción, pero aun así todos los tipos de documentos
han recibido al menos una cita, por lo que sería importante considerar cada uno en los planes de
medios sociales.
4.1.1.3 Idioma
El idioma de la mayoría de los trabajos publicados en la revista es español, que corresponden a un
68% del total, concentrando más de la mitad con 411 publicaciones. Le siguen las publicaciones
en inglés con 183 trabajos y, en una menor medida, contribuciones en portugués con tres en total
como lo ilustra la Gráfica 2. Para los trabajos escritos en inglés y español al mismo tiempo (1,2%)
se pudo corroborar que hacen referencia a los editoriales (7) de algunos de los números de la
revista.
57
Gráfica 2. Idioma de publicación
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
La gráfica 3 muestra la distribución anual del idioma de publicación. En términos generales se
puede afirmar que la distribución idiomática se ha mantenido estable entre los años 2014 y 2018,
no obstante la disminución en el número de artículos publicados en inglés entre 2017 y 2018. Para
el año 2019, a pesar de que solo se trate de tres de los cinco números, vemos que hay una
disminución significativa de los artículos en español, que por primera vez se ven superados por los
hechos en inglés con una diferencia de más de 20 publicaciones.
58
Gráfica 3. Distribución anual de los idiomas
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
La consideración del idioma de publicación es igualmente importante como punto de partida para
el marketing científico digital en el plan de contenidos social media. La Gráfica 4 muestra la
distribución de las citas y el promedio de IN según el idioma de publicación, en ella se puede
observar que los documentos en español concentran la mayor cantidad de citas con un 69,32%,
seguido de los documentos en inglés con 28,92%. Esto da indicios de que además de ser una revista
consolidada internacionalmente en la región iberoamericana, los documentos en inglés también
están recibiendo atención por parte de la comunidad académica a pesar de ser casi la mitad en
comparación con los publicados en español. Mientras los trabajos publicados en español reciben
en promedio 1,5 citas, los que están en inglés reciben similarmente alrededor de 1,4. No obstante,
es claro que para complementar este acercamiento es necesario determinar de dónde están
proviniendo esas citas, abordaje que se aclarará posteriormente.
Con respecto al IN, vemos que en términos generales las medidas son bajas, sugiriendo que se
están citando debajo de la media esperada en comparación con los demás documentos de la
disciplina. El valor promedio de IN de los documentos escritos en inglés y en español al tiempo es
un hecho particular, como ya se mencionó recientemente estos documentos hacen referencia a los
editoriales de la revista. Esto quiere decir que en comparación con los otros documentos de la
misma tipología documental los de la revista están recibiendo más citas.
59
Gráfica 4. Distribución de publicaciones y citas recibidas según idioma
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.1.1.4 Frecuencia de Topics
En total 814 topics fueron usados para describir la producción de la revista en el período
seleccionado. El anexo A muestra el ranking de palabras clave normalizadas más usadas en los
trabajos publicados. Como se puede observar las más frecuentes son Psychology con 55
repeticiones, Child con 47, Adolescent con 33 y Emotions con 27, lo que indica que gran parte de
los trabajos publicados están centrados en el grupo poblacional de los niños y adolescentes.
También es importante destacar que la revista tiene una fuerte inclinación a investigaciones
relacionadas con la educación y el aprendizaje debido a que se evidencia la presencia repetida de
descriptores como Schools, Student, Cognition, Reading, Learning, Memory, Secondary education
y Teacher. La representación de la frecuencia de topics se refleja en la siguiente nube de palabras.
60
Gráfica 5. Nube de palabras de topics de mayor frecuencia
Fuente: Elaboración propia a partir de WordArt. Datos obtenidos de Scival.
4.1.1.5 Liderazgo científico
El liderazgo científico se refiere al país de procedencia del investigador que lidera un trabajo. El
Mapa 1 muestra la distribución geográfica de publicaciones por país de liderazgo científico. De
los 38 países que han participado en la revista (Ver Anexo C), 31 son el lugar de procedencia de
los investigadores líderes. España es el país que más liderazgo tiene de los resultados de
investigación publicados en la revista con 34,60% de los artículos. Le siguen Colombia (15,89%),
Chile (14,74%), Brasil (8,77%), México (6,95%) y Argentina (3,97%). Portugal, Francia, Estados
Unidos e Italia completan el ranking de los 10 países con mayor liderazgo. De este modo puede
decirse que existe una alta concentración de trabajos liderados por investigadores iberoamericanos,
pues juntos estos primeros seis países condensan el 84,93% de los artículos. No obstante, si
observamos las instituciones con mayor liderazgo de estos países (Ver anexo B) observamos que
este se concentra en la institución editora, debido a que, del total de artículos, 31 son liderados por
investigadores de la Pontificia Universidad Javeriana.
61
Mapa 1. Distribución geográfica de artículos por país de liderazgo científico
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
62
4.1.1.6 Autores más productivos
En total se identificaron 1.717 autores que publicaron al menos un artículo en la revista. La Tabla
8 muestra el ranking de los 15 autores más productivos. El primer lugar lo ocupa López-López,
editor de la revista con 21 artículos, siendo casi la mitad editoriales de los números publicados. Le
siguen Mullet y Urzúa, ambos con 7. El autor más citado y al tiempo con mayor IN es Urzúa con
30 citas, le siguen en los más citados Cecchini-Estrada, López-López, Ruíz-Juan, Vera-Villarroel
y Koller, no obstante, notamos que para estos autores una gran proporción de las citas (para algunos
incluso más de la mitad) corresponden a autocitas.
Tabla 8. Autores más productivos
Autor N°
Artículos
Citas Autocitas Promedio
IN
Institución País
López-López,
W.
21 25 12 0.73 Pontificia
Universidad
Javeriana
Colombia
Mullet, E. 7 13 8 0.27 École Pratique des
Hautes Etudes
Francia
Urzúa, A. 7 30 16 1.35 Universidad
Católica del Norte
Chile
Boada-Grau,
J.
5 5 1 0.08 Universidad Rovira
i Virgili
España
Cecchini-
Estrada, J.A.
5 26 13 0.38 Universidad de
Oviedo
España
Salas, G. 5 8 6 0.22 Universidad
Católica del Maule
Chile
Sastre,
M.T.M.
5 9 7 0.43 Université
Toulouse - Jean
Jaurès
Francia
Fernández-
Río, J.
4 13 2 0.26 Universidad de
Oviedo
España
García-
Fernández,
J.M.
4 8 2 0.19 Universidad de
Alicante
España
Koller, S.H. 4 20 6 0.38 Universidade
Federal do Rio
Brasil
63
Grande do Sul
Méndez-
Giménez, A.
4 13 2 0.26 Universidad de
Oviedo
España
Páez, D. 4 7 1 0.20 Universidad del País
Vasco
España
Ruiz-Juan, F. 4 22 10 0.48 Universidad de
Murcia
España
Sarriera, J.C. 4 11 0 0.13 Universidade
Federal do Rio
Grande do Sul
Brasil
Vera-
Villarroel, P.
4 20 17 0.51 Universidad de
Santiago de Chile
Chile
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival. y Scopus
64
4.1.2 Indicadores de impacto y visibilidad
4.1.2.1 Citas recibidas
Los artículos publicados en el periodo estudiado han recibido a la fecha 902 citas. La gráfica 6
muestra la distribución de citas recibidas en relación con la cantidad de documentos publicados
por año. Como se puede observar, los artículos de 2014 son los que concentran la mayor cantidad
de citas, un 39% del total y, como es de esperarse, los documentos de años recientes han recibido
una menor cantidad. No obstante, uno de los aspectos más importantes a considerar es que en la
medida en que se fueron aumentando el número de artículos publicados, las citas fueron
disminuyendo constantemente, en especial si se analiza lo ocurrido entre los años 2014 y 2017, lo
que indica que la política editorial de aumentar el número de artículos parecer no haber arrojado
los resultados esperados. Para las citas de los documentos publicados en 2018 y 2019 no es posible
sacar conclusiones definitivas, en especial si se tiene en cuenta que la ventana de citación para la
revista (es decir, el tiempo transcurrido desde la publicación de un artículo hasta alcanzar el
volumen más alto de citaciones) es de tres años como lo pudieron demostrar García Jiménez y
Sabogal Mora (2019).
Gráfica 6. Distribución de citas por año de publicación
65
4.1.2.2 Distribución de citas por cantidad de artículos
La Tabla 9 muestra la concentración de citas según la cantidad de publicaciones. En ella se observa
que pocos artículos agrupan la mayor cantidad de citas, el 1,99% (12) de los documentos recibieron
el 17,07% de las citas, mientras que el 47,35% de los documentos, casi la mitad, no recibieron
ninguna cita. Por su parte, el 50,66% de documentos restantes recibieron entre 1 y 9 citas. Estos
confirman una vez más la Ley de Lotka, pues pocos artículos recibieron la mayoría de citas.
Tabla 9. Distribución de citas por cantidad de artículos
Citas % N° Documentos %
0 0.00% 286 47.35%
1 14.52% 131 21.69%
2 13.97% 63 10.43%
3 15.63% 47 7.78%
4 12.42% 28 4.64%
5 7.21% 13 2.15%
6 4.66% 7 1.16%
7 6.98% 9 1.49%
8 3.55% 4 0.66%
9 3.99% 4 0.66%
10 1.11% 1 0.17%
11 3.66% 3 0.50%
12 2.66% 2 0.33%
13 4.32% 3 0.50%
14 1.55% 1 0.17%
17 3.77% 2 0.33%
Total 100.00% 604 100.00%
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
66
4.1.2.3 Artículos más citados
La Tabla 10 muestra el ranking de los 12 artículos más citados en el periodo. Recordemos que
estas citas corresponden al 17,07% de las 902. Una característica particular del análisis que se
deriva de esta tabla es que la mitad de ellos fueron publicados en inglés, e incluso el top 3 de los
más citados son escritos en este idioma, cuando ya constatamos previamente que el número de
publicaciones en español las duplican como se observa en la Gráfica 2. Esto puede indicar que
incluso en la propia revista, a pesar de tener un enfoque fuertemente regional, los flujos de
conocimiento de los artículos escritos en inglés están teniendo un protagonismo significativo.
Tabla 10. Artículos más citados
N° Título del artículo Año Idioma Citas IN Tipo de
Documento
1 Information integration theory: Unified
psychology based on three mathematical
laws
2016 Inglés 17 2.22 Artículo
2 Validation and psychometric properties of
the Brazilian version of the subjective
happiness scale
2014 Inglés 17 1.14 Artículo
3 Affective dimension of university professors
about their teaching: An exploration through
the semantic differential technique
2014 Inglés 14 0.89 Artículo
4 Análisis de la motivación en el atletismo: un
estudio con veteranos
2014 Español 13 0.76 Artículo
5 Validación del Inventario de Conductas
Infantiles para niños de entre 1½-5 años
(CBCL 1½-5) en la Ciudad de Santiago de
Chile
2014 Español 13 1.02 Artículo
6 Validación de la versión en español del
Cuestionario de Metas de Amistad en
Educación Física
2014 Español 13 0.89 Artículo
7 Self-regulated learning: A systematic review
based in Scielo journals
2017 Inglés 12 2.07 Artículo
8 Social Desirability Bias in self-reported
wellbeing Measures: Evidence from an
online survey
2014 Inglés 12 0.63 Artículo
9 Estrategias de aculturación e identidad 2016 Español 11 1.3 Artículo
67
étnica: un estudio en migrantes sur-sur en el
norte de Chile
10 Análisis comparativo de estudios sobre la
velocidad de nombrar en español y su
relación con la adquisición de la lectura y
sus dificultades
2014 Español 11 0.51 Artículo
11 Imagining future internship in professional
psychology: A study on university students'
representations
2014 Inglés 11 0.51 Artículo
12 Desarrollo y validación de la Escala de
Convivencia Escolar (ECE)
2017 Español 10 1.73 Artículo
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.1.2.4 Impacto normalizado (IN)
La Gráfica 7 muestra la distribución del promedio de Impacto Normalizado en relación con la
cantidad de documentos publicados por año. Recordemos que este indicador compara el número
de citas recibidas con el promedio de citas recibidas por todas las otras publicaciones similares
(mismo año de publicación, mismo tipo de publicación y misma disciplina), por lo que es una
medida menos controversial que el Factor de Impacto debido a que no tiene en cuenta las
restricciones temáticas y temporales que este ofrece, además de que se trata de una métrica a nivel
de artículo.
El comportamiento del IN a lo largo del periodo evidencia que la caída en el impacto científico de
Universitas Psychologica no se limita a las citas. Las ponderaciones dejan en evidencia el bajo
impacto que tienen las publicaciones, mostrando medidas que no superan el valor de 0,3, es decir,
que están siendo citadas un 70% menos que el promedio esperado de las demás publicaciones
similares de cada año.
68
Gráfica 7. Distribución del impacto normalizado por año de publicación
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.1.2.5 Artículos con mayor impacto normalizado
La Tabla 11 muestra el ranking de los artículos con el Impacto Normalizado más alto. Un aspecto
relevante de esta tabla es que de los 20 artículos mostrados seis corresponden a editoriales de
algunos de los números de la revista, destacando los primeros cuatro de la lista. Por otro lado, si
tomamos en cuenta los artículos percibimos nuevamente que son las publicaciones en inglés las
que más presencia hacen en el listado, con nueve de los 14 trabajos (sin contar los editoriales).
Incluso se destaca que la mayoría de los artículos recientes en inglés, es decir, del 2019, son lo que
más impacto inmediato han recibido por encima de los escritos en español. Adicionalmente,
además de los artículos 5 y 6 del listado, que hacen parte también de los más citados, vemos que
el resto de las publicaciones, a pesar de tener valores de IN por encima de 1, es decir, que poseen
más citas que el promedio esperado, no son las que más se destacan o lideran en su campo.
69
Tabla 11. Artículos con mayor impacto normalizado
N° Título del artículo IN Citas Año Idioma Tipo de
Documento
1 Editorial 6.46 4 2017 Español Editorial
2 The measurement of scientific production: Myths and complexities 4.58 4 2014 Inglés;
Español
Editorial
3 Sobre el plagio la autoría y otros problemas ética de las publicaciones 3.05 2 2014 Inglés;
Español
Editorial
4 Changes in scientific output in psychology in iberoamerica in the last
decade
2.26 3 2015 Inglés;
Español
Editorial
5 Information integration theory: Unified psychology based on three
mathematical laws
2.22 17 2016 Inglés Artículo
6 Social Desirability Bias in self-reported wellbeing Measures: Evidence
from an online survey
2.07 12 2017 English Artículo
7 Desarrollo y validación de la Escala de Convivencia Escolar (ECE) 1.73 10 2017 Español Artículo
8 Can scientrometrics contribute to the assessment of intellectual
production?
1.61 1 2017 English Editorial
9 Iberoamerican psychology: Challenges to the visibility of regional
knowledge
1.53 1 2014 Inglés;
Español
Editorial
10 Perfil psicosocial de adolescentes españoles agresores y víctimas de
violencia de pareja
1.32 4 2018 Español Artículo
11 Estrategias de aculturación e identidad étnica: un estudio en migrantes
sur-sur en el norte de Chile
1.3 11 2016 Español Artículo
70
12 Validation and psychometric properties of the Brazilian version of the
subjective happiness scale
1.14 17 2014 English Artículo
13 Influence of gratitude and materialism on two different
conceptualizations of subjective well-being
1.1 1 2019 English Artículo
14 Arousal and satisfaction during mountain rambling: Comparing non-
athletes', mountain athletes' and non-mountain athletes' views
1.1 1 2019 English Artículo
15 Intercultural contact as a predictor of cultural intelligence 1.1 1 2019 English Artículo
16 La autoestima, la extraversión y el resentimiento como variables
predictoras del bienestar subjetivo
1.1 1 2019 Español Artículo
17 Cultural differences in perceived appropriateness of breaking bad news to
patients: A direct comparison of Togo and France
1.1 1 2019 English Artículo
18 Afrontamiento del estrés por aculturación: inmigrantes latinos en Chile 1.04 6 2017 Español Artículo
19 Functional measurement in the field of Ethics in Politics 1.04 8 2016 English Artículo
20 Análisis de la motivación en el atletismo: un estudio con veteranos 1.02 13 2014 Español Artículo
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
71
4.1.2.6 Percentiles
Como ya se mencionó, los percentiles indican si un artículo está ubicado en el 1%, 5%, 10% o
25% de los más citados en su campo. La tabla 12 muestra el valor promedio de los percentiles de
los artículos publicados en la revista, incluyendo el valor mínimo y máximo. Como se puede
observar, el valor promedio es 56, es decir que la mayoría de los artículos no están ubicados dentro
del 50% de los más citados. Los artículos que más se destacan tienen un percentil de 12, pero
debido a que no alcanzan a ubicarse dentro del 10% más citados no es posible hablar de excelencia
científica en la revista, un indicador que destaca la calidad de los trabajos ubicados en el primer
decil teniendo en cuenta únicamente las publicaciones con liderazgo científico propio.
Tabla 12. Percentil promedio de los artículos publicados en Universitas Psychologica
Máximo percentil Percentil promedio Mínimo percentil
12 56 75
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.1.2.7 Índice de inmediatez
La Tabla 13 muestra el índice de inmediatez de la revista para cada año incluido en este estudio,
es decir, el número promedio de veces que un artículo fue citado en el año en que es publicado. En
términos generales, el porcentaje de artículos citados en el mismo año de publicación es
relativamente bajo, siendo la medida más alta solo el 4% que correspondió al año 2014. Vale hacer
una aclaración sobre el año 2018 y es que si bien se ve un índice del 20%, la cantidad de
publicaciones citadas en ese mismo año se explica gracias a la publicación de un especial
monográfico, es decir, a la existencia de un artículo introductorio al número en el que se citaron
los artículos que lo componen. Recordemos además que el set utilizado no incluye el total de
artículos publicados en el 2019, por lo que es probable que el índice se reduzca una vez se tengan
en cuenta los artículos restantes.
72
Tabla 13. Índice de inmediatez
Año Nº de documentos N° citas Índice de inmediatez
2014 107 5 0.0467
2015 112 0 0.0000
2016 116 2 0.0172
2017 121 4 0.0331
2018 92 19 0.2065
2019 56 5 0.0893
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.1.2.8 Vistas
La Tabla 14 muestra los artículos más vistos en Scopus. Si bien este indicador no nos puede dar
indicios directos sobre el impacto de un artículo por sí mismo, ya que únicamente hace referencia
al uso que se le da en la base de datos, sí puede ser útil para conocer el interés de una comunidad
académica. Un aspecto para considerar sobre esta tabla es que, a diferencia de los artículos más
citados o de los de mayor Impacto Normalizado, en esta la mayoría son en español, lo que nos
lleva a inducir que los artículos en español son menos propensos a ser citados a pesar de ser más
vistos.
73
Tabla 14. Artículos más vistos
N° Título del artículo Año Idioma Vistas Citas IN
1 Confirmatory study of the Multidimensional Scales
of Perceived Self-Efficacy with children
2018 Inglés 264 1 0.33
2 Un estudio de la relación entre la memoria, la
narrativa y el lenguaje en alumnado con trastorno
específico del lenguaje (TEL)
2015 Españo
l
191 4 0.13
3 Relación entre segregación y convivencia escolar en
escuela públicas chilenas
2016 Españo
l
177 0 0
4 Desarrollo de la Imagen corporal, la autoestima y el
autoconcepto físico al finalizar la educación
primaria
2017 Españo
l
177 0 0
5 Efectos de una intervención de educación emocional
en alumnos de un programa universitario para
mayores
2017 Españo
l
163 0 0
6 Un análisis sobre intervenciones eficaces en la
protección del menor
2018 Españo
l
143 1 0.13
7 Historia de la investigación española en psicología
vista a través de las revistas científicas recogidas en
la Web of Science durante el periodo 2003-2012
2017 Españo
l
135 1 0.33
8 Producción de evidencia psicológica en el debate
jurídico sobre adopción gay en Colombia
2015 Españo
l
133 9 0.89
9 Sensibilidad, comportamiento de base segura y
desarrollo sociocognitivo en centros de educación
inicial en México
2015 Españo
l
131 4 0.13
10 Worth the risk? Terrorism-induced fear of flying 2016 Inglés 115 0 0
11 Resiliencia y rendimiento escolar en adolescentes de
Lima y de Santiago de Chile de sectores vulnerables
2017 Españo
l
113 3 0.52
12 Towards a model of psychological well-being. The
role of socioeconomic status and satisfaction with
income in Chile
2015 Inglés 112 2 0.66
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
74
4.1.3 Indicadores de colaboración
4.1.3.1 Índice de coautoría
El número promedio de autores para las publicaciones de la revista es de 3,24. Esto refleja un
esquema de trabajo colaborativo en la revista y en la propia disciplina, hecho que incide
directamente en una mayor comunicación y dinamización internacional del debate científico y que
ayuda a mantener una comunidad altamente productiva desde un enfoque plural en los procesos
de construcción de conocimiento. Al mismo tiempo, vemos que es una tendencia que se ha
mantenido estable a lo largo de los años como lo indica la Gráfica 8 y como lo constataron los
estudios de Aguado-López, Becerril-García y Aguilar Bustamante (2016) y Rivera-Garzón (2008),
entre otros.
IC = 3,24
Gráfica 8. Índice de coautoría por año
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
Por su parte, la tabla 15 muestra el número promedio de autores según el idioma de publicación.
Es interesante observar que las tendencias de colaboración son las mismas en todos los idiomas
con una participación de tres autores por artículo, lo que confirma el esquema colaborativo de
producción de conocimiento en la disciplina.
75
Tabla 15. Índice de coautoría según idioma
Idioma IC
Inglés 3,33
Español 3,25
Portugués 3,00
Inglés, Español 1,43
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.1.3.2 Colaboración nacional, internacional e institucional
La Gráfica 9 muestra los porcentajes de los distintos tipos de colaboración que se presentan en la
revista. En lo que se refiere a los trabajos publicados en autoría individual se puede notar que son
de menor proporción con solo 12,4% de los artículos (75). En una escala de menor a mayor le
sigue la colaboración internacional, con 142 artículos. Con 26,2% le sucede la colaboración
nacional, caracterizada por contar con la participación de autores afiliados a diferentes
instituciones de un mismo país, en la que se contabilizan 158 artículos. Por último, el tipo de
colaboración de mayor proporción es la institucional con 229 publicaciones.
Gráfica 9. Tipos de colaboración
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
76
Si analizamos los diferentes tipos de colaboración a lo largo de los años observamos que no existen
variaciones significativas en el número de artículos publicados según los patrones de colaboración
identificados; solo se distingue la disminución de la colaboración institucional para el último año
observable en la Gráfica 10. En este sentido puede decirse que la revista mantiene niveles estables
de producción colaborativa y sigue representando una alternativa de publicación en psicología de
corte altamente internacional.
Gráfica 10. Distribución anual de los diferentes tipos de colaboración
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
Este panorama reafirma una vez más la tendencia de la revista a ser un vehículo de comunicación
científica en el que predomina la producción externa con una comunidad integrada principalmente
por autores extranjeros. Esto se puede confirmar si se observan los Mapas 2, 3 y 4. El Mapa 2
muestra la distribución geográfica de países con documentos producidos en colaboración
institucional, y en él se observa que España es el país que más producción científica institucional
tiene en la revista con 93 documentos. Le siguen Colombia (34), Chile (33), Brasil (20), México
(18) y Argentina (6). Los demás países resaltados como Estados Unidos, Nueva Zelanda, Italia,
Francia, Turquía, Costa Rica, etc tienen entre 1 y 5 artículos publicados.
77
Mapa 2. Distribución geográfica de países con documentos producidos en colaboración institucional
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
78
El Mapa 3 muestra la distribución geográfica de países con documentos producidos en
colaboración nacional. Como se puede evidenciar, España lidera una vez más la publicación de
artículos con este tipo de colaboración con 71 en total. Le siguen Chile (20), Brasil (17), México
(13) y Colombia (11). Los países restantes como Argentina, Australia, Corea del Sur, Portugal,
Costa Rica y demás tienen entre una y seis publicaciones.
Por su parte, el Mapa 4 muestra la distribución geográfica de los países cuyos autores participaron
individualmente en la revista. En este caso Colombia lidera con 25 artículos publicados, hecho
particular si se compara con los demás tipos de colaboración, pues es la primera vez que el país
aparece en el primer lugar. Este aspecto demuestra la propensión de los autores nacionales a
publicar solos. Le siguen Chile (11), España (10) y Argentina (8). Con menores publicaciones
están Brasil (4), México y Estados Unidos (3), Italia y Reino Unido (2) y finalmente Costa Rica,
El Salvador, Francia, India, Mozambique, Turquía y Uruguay (1). En esencia, incluso en la
ausencia de colaboración científica se sigue viendo una alta participación internacional de la
comunidad que publica en la revista.
79
Mapa 3. Distribución geográfica de países con documentos producidos en colaboración nacional
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
80
Mapa 4. Distribución geográfica de países con documentos producidos en autoría individual
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
81
Para observar la cantidad de participaciones por país se ha diseñado la Tabla 16. En ella, además
de mostrar la cantidad de publicaciones por país, se evidencia la cantidad y el promedio de citas
que han recibido. En total son 38 los países que han contribuido en la revista en el periodo 2014-
2019 (Ver anexo C), siendo España el que más participaciones tiene seguido de Colombia, Chile,
Brasil, México y Argentina. Estos resultados corroboran los de López-López, García-Cepero,
Aguilar-Bustamante,Silva y Aguado López (2010), Ávila-Toscano y Marenco Escuderos (2014) y
Aguado-López, Becerril-García y Aguilar Bustamante (2016). Si miramos el número de citas es
claro que siguen siendo países de la región iberoamericana los que están a la cabeza, con España,
Chile, Colombia, Brasil, México y Argentina liderando.
No obstante, si nos detenemos en el número promedio de citas constatamos que países como Italia
(3,5), Alemania (2,5), Portugal (2,5), Canadá (2,4), Australia (2,1) y Estados Unidos (1,9) son los
que valores más altos tienen, teniendo en cuenta también que tienen más de una publicación en la
revista. Esto sugiere una vez más que los artículos publicados en inglés tienen un impacto
significativo en los flujos de conocimiento relacionados con la psicología, un aspecto que desata
la discusión acerca de la relevancia regional del conocimiento producido en el contexto
iberoamericano en términos del impacto de la investigación. Con el fin de tener más claridad al
respecto, más adelante analizaremos la distribución geográfica de los flujos de conocimiento, es
decir, examinaremos cuáles son los países que están citando la revista.
82
Tabla 16. Producción por país y número de citas
N° País N° Contribuciones % N° Citas % Promedio de citas
1 España 257 32.53% 440 34.67% 1.71
2 Colombia 112 14.18% 133 10.48% 1.19
3 Chile 105 13.29% 199 15.68% 1.90
4 Brasil 65 8.23% 91 7.17% 1.40
5 México 54 6.84% 76 5.99% 1.41
6 Argentina 34 4.30% 57 4.49% 1.68
7 Francia 25 3.16% 21 1.65% 0.84
8 Estados Unidos 22 2.78% 42 3.31% 1.91
9 Portugal 16 2.03% 40 3.15% 2.50
10 Reino Unido 10 1.27% 12 0.95% 1.20
11 Perú 9 1.14% 16 1.26% 1.78
12 Australia 7 0.89% 15 1.18% 2.14
13 Costa Rica 7 0.89% 9 0.71% 1.29
14 Italia 7 0.89% 25 1.97% 3.57
15 Bélgica 6 0.76% 5 0.39% 0.83
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
83
4.1.3.3 Redes de coautoría de los países de afiliación
La Gráfica 11 muestra las redes de coautoría según los países de afiliación de los autores. Para este
caso se tuvieron en cuenta los países con más de cinco publicaciones. El tamaño de los círculos
indica la cantidad de contribuciones por país, de modo que a mayor tamaño, mayor número de
documentos producidos. Asimismo, entre más ubicado en el centro de la red esté un país, más
interconectado está con los otros. El grosor de la unión entre los nodos da cuenta de la fortaleza de
la relación, en este sentido podemos observar que los autores de España, Chile y Colombia
mantiene fuertes relaciones con sus pares mexicanos, argentinos y brasileros. Finalmente, los
colores indican los clusters de los países más propensos a publicar conjuntamente: los autores de
los Estados Unidos mantienen relaciones de colaboración principalmente con Chile, España,
Colombia y Brasil; y es importante notar que los autores chilenos colaboran ampliamente con
investigadores de países fuera de la región iberoamericana, especialmente con Australia, Reino
Unido, Bélgica y Estados Unidos.
Gráfica 11. Redes de coautoría de los países de afiliación (2014-2019)
Fuente: Elaboración propia a partir de VOSViewer. Datos obtenidos de Scopus. El conteo
se hizo completo y solo se muestran los países con mayor número de documentos.
84
4.1.3.4 Instituciones con mayor participación
La Tabla 17 muestra el ranking de las instituciones con mayor producción en la revista. La
Pontificia Universidad Javeriana se presenta como la institución cuyos autores afiliados son los
más productivos. Le siguen la Universidad Autónoma de Barcelona, la Universidad de Valencia y
la Universidad del País Vasco. En términos de impacto lidera la Universidad Autónoma de
Barcelona con 57 citas, la Pontificia Universidad Javeriana con 51 y la Universidad de Oviedo con
46 y la Universidad de Chile con 35 (Ver anexo D). Como aspecto a resaltar, las instituciones de
mayor impacto que continúan el listado son chilenas con la Universidad de Santiago de Chile y la
Universidad de Chile.
Tabla 17. Instituciones con más contribuciones
N° Institución País N°
Contribuciones
% Citas % IN
1 Pontificia Universidad
Javeriana
Colombia 38 3.56% 51 3.05% 0.66
2 Universidad Autónoma de
Barcelona
España 25 2.34% 57 3.41% 0.19
3 Universidad de Valencia España 23 2.16% 28 1.68% 0.21
4 Universidad del País Vasco España 20 1.87% 31 1.86% 0.51
5 Universidad de Granada España 18 1.69% 29 1.74% 0.16
6 Universidad Complutense
de Madrid
España 16 1.50% 31 1.86% 0.11
7 Universidad de Chile Chile 15 1.41% 35 2.10% 0.20
8 Fundación Universitaria
Konrad Lorenz
Colombia 14 1.31% 20 1.20% 0.12
9 Universidad Autónoma de
Madrid
España 14 1.31% 25 1.50% 0.09
10 Universidad de Almería España 14 1.31% 21 1.26% 0.14
85
11 Universidad Nacional de
Educación a Distancia
España 13 1.22% 17 1.02% 0.11
12 Universidad Nacional
Autónoma de México
México 13 1.22% 12 0.72% 0.12
13 Consejo Nacional de
Investigaciones Científicas
y Técnicas
Argentina 12 1.12% 20 1.20% 0.15
14 Universidad Miguel
Hernández
España 12 1.12% 21 1.26% 0.17
15 Universidad de
Concepción
Chile 12 1.12% 13 0.78% 0.14
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
86
4.2 Indicadores de las publicaciones citantes
4.2.1 Indicadores de producción
4.2.1.1 Idioma
La Gráfica 12 muestra el idioma de publicación de los trabajos que citaron Universitas
Psychologica. Recordemos que se recuperaron 817 de estos trabajos. Como se puede observar,
poco más de la mitad de las publicaciones fueron hechas en inglés, que comprenden el 55,2%. Le
siguen los trabajos en español con el 38,1%, en inglés y español con 4,3% y en portugués con
1,3%. Los demás idiomas de las publicaciones, cuya cantidad no supera el valor de uno son
italiano, estonio, turco, lituano, persa y francés (Ver Anexo E). Esto quiere decir que mientras la
mayoría de los artículos publicados en la revista son en español, están recibiendo más citas en
inglés. Un aspecto también importante es el protagonismo de los artículos en portugués teniendo
en cuenta que la revista publica muy poco en este idioma.
Gráfica 12. Idioma de las publicaciones citantes
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
87
4.2.1.2 Tipología documental
La tabla 18 muestra la tipología documental de las publicaciones. Es claro que los artículos son el
tipo de documento en el que más se cita la producción de Universitas Psychologica, los cuales
concentran el 96,33%. No obstante, es interesante observar que existe una variedad de tipologías
documentales.
Tabla 18. Tipología documental de las publicaciones citantes
Tipología documental Nº de documentos %
Libro 15 1.84%
Serie de libro 6 0.73%
Actas de conferencia 9 1.10%
Artículos 787 96.33%
Total 817 100%
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.2.1.3 Topics
En total 744 topics fueron usados para describir la producción de los trabajos que citaron la revista.
El anexo F muestra el ranking de palabras clave normalizadas más usadas en las publicaciones. Si
se compara con la Gráfica 5, que muestra los topics más frecuentes en los artículos publicados en
la revista, vemos que existe un alto grado de similaridad con la Gráfica 13, que muestra los topics
más frecuentes de las publicaciones citantes. De este modo observamos cómo las categorías
temáticas sobre las que más se pública en la revista son al mismo tiempo las temáticas de las
publicaciones citantes. Para conocer las coincidencias totales entre los dos grupos de topics en el
anexo F se han subrayado los que se repiten en el anexo A, que lista los más frecuentes de los
artículos publicados en la revista.
88
Gráfica 13. Nube de palabras de topics de mayor frecuencia en los documentos citantes
Fuente: Elaboración propia a partir de WordArt. Datos obtenidos de Scival.
No obstante, un aspecto interesante que puede ser visto también en términos de marketing
científico es identificar los topics que se están citando pero que no han sido publicados en la revista,
así como ver también los topics sobre los que se publica pero no se están recibiendo citas. Para tal
propósito se pueden observar las gráficas 14 y 15. La primera de ellas muestra aquellos sobre los
que se están recibiendo citas pero no se están publicando, se destacan Identity, Sport education,
Social media, Racism y Acute exercise. Por su parte, la segunda muestra aquellos sobre los que se
ha publicado pero no han recibido citas, en los que se resaltan Mental health, Argentina, Crime,
Iran y Emotional labour.
Estos análisis pueden ser revisados cuidadosamente por parte de los editores como insumos
valiosos para las discusiones relacionadas con i) la orientación editorial de la revista, ii) la
aceptación y rechazo de documentos y iii) la planificación de números especiales porque, a pesar
de ser generales, es posible que una estrategia focalizada en la unión e intersección de estos topics
sirva para atraer nuevos autores y para priorizar temas de alto impacto.
89
Gráfica 14. Nube de palabras de topics de las publicaciones citantes sobre los que Universitas
Psychologica no ha publicado
Fuente: Elaboración propia a partir de WordArt. Datos obtenidos de Scival.
Gráfica 15. Nube de palabras de topics sobre los que Universitas Psychologica ha publicado
pero que no aparecen en las publicaciones citantes
Fuente: Elaboración propia a partir de WordArt. Datos obtenidos de Scival.
90
4.2.1.4 Países
El Mapa 5 muestra la distribución geográfica de los países de afiliación de los autores que citaron
las publicaciones de la revista. En total son 67 los países que hicieron referencia a los artículos de
la revista, siendo España (320), Chile (155) y Colombia (115) los que más publicaciones tienen.
Si lo comparamos con la Tabla 16, que lista los países que más publican en la revista, vemos que
son estos tres territorios los que también lideran, de modo que los países que más producción tienen
son al mismo tiempo los que más citan. En esta misma línea vemos que del ranking de los 15
países que más citan (Tabla 19), Estados Unidos, Brasil, México, Argentina, Italia, Francia, Perú,
Portugal, Reino Unido, Canadá y Australia también se encuentran entre los más productivos. Vale
resaltar que estos 15 países concentran el 87,36% de las publicaciones citantes. Se destaca
asimismo el protagonismo de Estados Unidos, que pasa de ocupar la posición 8 de los más
productivos en la revista con 22 artículos a la posición 4 del presente ranking con 59 artículos
citantes, sobrepasando a Brasil, México y Argentina. El listado completo se puede ver en el Anexo
G.
91
Mapa 5. Distribución geográfica de los países que más citan a la revista
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
92
Tabla 19. Producción citante por país
N° País N° Contribuciones %
1 España 320 28.50%
2 Chile 155 13.80%
3 Colombia 115 10.24%
4 Estados Unidos 59 5.25%
5 Brasil 56 4.99%
6 México 44 3.92%
7 Argentina 39 3.47%
8 Italia 29 2.58%
9 Francia 28 2.49%
10 Perú 26 2.32%
11 Portugal 23 2.05%
12 Reino Unido 23 2.05%
13 Canadá 22 1.96%
14 Ecuador 22 1.96%
15 Australia 20 1.78%
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
93
4.2.1.5 Redes de coautoría de los países de afiliación de los autores que citaron la
producción de la revista
La Gráfica 16 muestra las redes de coautoría según los países de afiliación de los autores que
citaron la producción de Universitas Psychologica. Las instrucciones para interpretar esta red son
las mismas que las de la red basado en el set de la revista. En esta oportunidad vemos que también
hay un alto nivel de colaboración entre los autores chilenos, españoles y colombianos. Además,
España mantiene relaciones fuertes con Estados Unidos, Reino Unido, Brasil y Ecuador. Chile
evidencia lazos fuertes con Estados Unidos, mientras que Colombia con Australia y Argentina.
Gráfica 16. Redes de coautoría de los países de afiliación de los autores que citaron la
producción de la revista
Fuente: Elaboración propia a partir de VOSViewer. Datos obtenidos de Scopus. El conteo se
hizo completo y solo se muestran los países con mayor número de documentos.
4.2.1.6 Instituciones que más citan la revista
La Tabla 20 muestra el ranking de las 15 instituciones cuyos autores afiliados publicaron más
artículos citando la producción de Universitas Psychologica, la mayoría de ellas españolas y
chilenas. Los de mayores publicaciones citantes vienen de la Universidad de Granada, la
Universidad de Valencia y la Pontificia Universidad Javeriana, que también se encuentran entre
94
las de mayor publicación en la revista. A diferencia de los países, vemos que en este listado hay
10 instituciones que no se encuentran entre las más productivas, resaltando la aparición especial
de la Universidad de Roma La Sapienza de Italia, la Universidad de Sevilla y la Universidad del
Norte (Ver Anexo H).
Tabla 20. Ranking de instituciones más citantes
N° Institución País N° Contribuciones %
1 Universidad de Granada España 33 2.06%
2 Universidad de Valencia España 32 2.00%
3 Pontificia Universidad
Javeriana
Colombia 27 1.69%
4 Universidad de Murcia España 26 1.62%
5 Universidad de Oviedo España 22 1.37%
6 Pontificia Universidad
Católica de Chile
Chile 21 1.31%
7 Universidad de
Concepción
Chile 20 1.25%
8 Pontificia Universidad
Católica de Valparaíso
Chile 18 1.12%
9 Universidad Católica del
Norte
Chile 18 1.12%
10 Universidad de Santiago
de Chile
Chile 18 1.12%
11 Universidad del Norte Colombia 18 1.12%
12 Universidad de Almería España 18 1.12%
13 University of Rome La
Sapienza
Italia 18 1.12%
14 Universidad Autónoma
de Barcelona
España 17 1.06%
15 Universidad de Sevilla España 17 1.06%
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
95
4.2.1.7 Autores que más citan la revista
En total se identificaron 2.334 autores que realizaron al menos una cita a la producción de
Universitas Psychologica. La tabla 21 muestra el ranking de los 15 autores que más citan la revista.
Un aspecto interesante de este listado es que además de que gran parte de estos autores estén
igualmente entre los 15 más productivos (ver Tabla 21), parecieran estar recurriendo a la revista
para citar sus propios trabajos. Vemos incluso que algunos se autocitan más de una vez en un
documento, siendo la única excepción la autora Caqueo-Urízar de la Universidad de Tarapacá, que
de siete artículos citando a Universitas Psychologica, se autocitó solo en uno.
No es nuestro objetivo entrar en la discusión acerca de las autocitas y las dos posturas que existen
a su alrededor según lo retratado por Avello Martínez (2017), para quien las autocitas son, por un
lado, un autoreconocimiento de los propios trabajos de un autor y, por el otro, una actividad
necesaria cuando se tratan de trabajos que dan continuidad a una misma investigación publicada
por etapas, cuando se trata de una autoridad en el tema o cuando un campo de conocimiento es
nuevo y no existen suficientes bases teóricas además de las que proporciona el autor. No obstante,
si nos ubicamos en el contexto del marketing científico digital vemos con preocupación el
fenómeno de las autocitas excesivas.
El propósito de reconocer aquellos autores que más citan la revista es identificar aquella
comunidad base a quién irá dirigida la estrategia de mercadeo para buscar la interacción con sus
perfiles digitales en plataformas de la web social o a través de un servicio de suscripción por correo
para recibir contenido personalizado según los intereses de investigación personales de cada autor.
Por tanto, ver que existe poca interacción con contenido ajenos entre los autores supone realizar
un esfuerzo de dinamización de la comunidad científica para las revista, estrategia que debe ir de
la mano con el mercadeo científico en función de las políticas editoriales.
96
Tabla 21. Autores que más citan la producción de Universitas Psychologica
Autor N°
Artículos
Autocitas3 Institución País
Caputo, A. 14 13 Universidad de Roma La
Sapienza
Italia
López-López, W. 14 14 Pontificia Universidad
Javeriana
Colombia
Oviedo-
Trespalacios, O.
12 14 Queensland University of
Technology
Australia
Urzúa, A. 12 11 Universidad Católica del
Norte
Chile
Langher, V. 11 10 Universidad de Roma La
Sapienza
Italia
Mullet, E. 9 7 École Pratique des Hautes
Etudes
Chile
Ruiz-Juan, F. 9 14 Universidad de Murcia España
Salas, G. 9 4 Universidad Católica del
Maule
Chile
Fernández-Río, J. 8 9 Universidad de Oviedo España
Lila, M. 8 7 Universidad de Valencia España
Méndez-Giménez,
A.
8 9 Universidad de Oviedo España
Caqueo-Urízar, A. 7 1 Universidad de Tarapacá Chile
Koller, S.H. 7 5 Universidade Federal do Rio
Grande do Sul
Brasil
Amutio, A. 6 6 Universidad del País Vasco España
Damásio, B.F. 6 6 Universidade Federal do Rio
de Janeiro
Brasil
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival. y Scopus
3 Las autocitas se refieren al número de veces que un autor citó una de sus propios artículos publicados en
la revista en el periodo 2014-2019.
97
4.2.1.8 Revistas donde más se cita
En total se identificaron 375 revistas en las que los autores publicaron artículos citando la
producción de Universitas Psychologica. La tabla 22 muestra el ranking de las revistas con más
artículos publicados. El primer lugar lo ocupa la misma revista con 73 artículos, aunque esta
posición debe estar en correspondencia con lo que vimos recientemente con los autores, es decir,
que se derive de las autocitas. Le siguen las publicaciones suizas Frontiers in Psychology con 28
e International Journal of Environmental Research and Public Health con 21 y la chilena
Psicoperspectivas con 18.
En términos de impacto vemos que las de mejor percentil son publicaciones americanas y europeas
de habla no hispana con revistas como PLoS ONE con un percentil de 90 y las suizas recién
mencionadas con un percentil de 84 y 76 respectivamente (es decir, que se encuentran en el 30%
de las publicaciones más citadas en su campo). Le siguen la Revista Latinoamericana de Psicología
con un percentil de 68, Psychology, Society and Education con un valor de 65 y Formación
Universitaria con 56.
Tabla 22. Revistas donde más se cita Universitas Psychologica
N° Revista N°
Artículos
Cuartil Percentil Categoría temática País
1 Universitas
Psychologica 73
Q4 19 General Psychology Colombia
2 Frontiers in
Psychology 28
Q1 76 General Psychology Suiza
3 International
Journal of
Environmental
Research and Public
Health
21
Q1 84 Health-Toxicology
and Mutagenesis,
Public Health-
Environmental and
Occupational Health
Suiza
4
Psicoperspectivas 18
Q2 55 General Psychology,
General Social
Sciences
Chile
5
Terapia Psicológica 14
Q3 41 Clinical Psychology,
Psychiatry and
Mental health
Chile
6
Retos 13
Q2 58 Education,
Orthopedics and
Sports Medicine,
España
98
Physical Therapy-
Sports Therapy and
Rehabilitation
7 Revista
Latinoamericana de
Psicología
12
-4 68 Social Sciences
(miscellaneous),
General Psychology
Colombia
8 PLoS ONE 11
Q1 90 Multidisciplinary Estados
Unidos
9 Anales de
Psicología 10
Q3 44 General Psychology España
10 Acta Colombiana
de Psicología 8
Q4 16 General Psychology,
Psychiatry and
Mental health
Colombia
11 Formación
Universitaria 8
Q2 56 Education Chile
12 Athenea Digital 7
Q4 23 General Social
Sciences
España
13 Interamerican
Journal of
Psychology
7
Q4 5 General Psychology Puerto
Rico
14
Psychology, Society
and Education 7
Q2 65 Clinical Psychology,
Education, Social
Psychology,
Sociology and
Political Science
España
15 Revista de
Psicología del
Deporte
7
Q4 21 Applied Psychology España
16 Suma Psicológica 7 Q3 47 General Psychology Colombia
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.2.1.9 Categorías temáticas de las revistas
La Tabla 23 muestra las categorías temáticas más frecuentes de las revistas donde se cita la
producción de Universitas Psychologica y la suma de citas que han recibido según los artículos
4 Sin información.
99
citantes. Las categorías son aquellas a las que están asignadas las revistas en Citescore y que se
usan para el cálculo de los cuartiles. Como se puede observar, categorías relacionadas con la
educación y el deporte tienen un protagonismo significativo, además de que están recibiendo un
gran número de citas. Se destacan también categorías como Psychiatry and Mental health, Clinical
Psychology, Social Psychology y Applied Psychology por estar entre las más citadas. Esto puede
ser visto igualmente como una estrategia para volcar el contenido de una revista a temáticas
particulares que están siendo discutidas por la comunidad académica que ya conoce y cita
Universitas Psychologica, aspecto que se puede materializar, como los topics, en números
monográficos.
Tabla 23. Categorías temáticas de las revistas donde se cita la producción de Universitas
Psychologica
N° Categoría temática N° repeticiones Citas
1 General Psychology 240 439
2 Education 135 272
3 Psychiatry and Mental health 65 127
4 Social Psychology 59 154
5 Clinical Psychology 51 185
6 General Social Sciences 48 54
7 Developmental and Educational Psychology 46 165
8 Public Health-Environmental and Occupational Health 46 91
9 Applied Psychology 41 137
10 Physical Therapy-Sports Therapy and Rehabilitation 35 135
11 Sociology and Political Science 35 42
12 Social Sciences (miscellaneous) 26 50
13 Health-Toxicology and Mutagenesis 22 60
14 Language and Linguistics 19 20
15 Orthopedics and Sports Medicine 18 63
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
100
4.2.2 Indicadores de impacto
4.2.2.1Cuartiles
La Gráfica 1 muestra la distribución de los cuartiles de las revistas donde se publicaron los artículos
que citaron la producción de Universitas Psychologica. Un hecho interesante que se deriva de esta
gráfica es que la mayoría (109) están ubicadas en el mejor cuartil, correspondientes al 29,07%.
Para los demás cuartiles vemos que no hay mucha diferencia en la cantidad de revistas, con las del
segundo cuartil abarcando el 22,93%, las del tercer el 21,07% y las del cuarto el 19,73%. Es notable
que, con los datos que se tienen a la fecha, el cuartil con menos representación sea el Q4 teniendo
en cuenta que corresponden a las revistas de menor impacto.
Gráfica 17. Cuartiles de las revistas donde se cita la producción de Universitas Psychlogica
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.2.2.2 Percentiles
Para complementar el abordaje acerca del impacto de las revistas donde más se cita Universitas
Psychologica se ha diseñado la Tabla 24. En ella se muestran la cantidad de revistas ubicadas en
el rango de percentiles mostrados. Esto quiere decir que 3 revistas tienen un percentil de 99 y, por
lo tanto, están dentro del 1% más citadas. Al mismo tiempo, 48 revistas tienen un percentil entre
98 y 90 y, en consecuencia, se encuentran ubicadas dentro del 10% más citadas. Para corroborar
este asunto vemos que las revistas ubicadas en el 1%, 10% y 25% suman 109 publicaciones, las
101
mismas que se encuentran en el primer cuartil según la gráfica anterior. En resumen, vemos que la
mayoría de revistas no están ubicadas ni siquiera dentro del 50% más citadas, en total 153, por lo
que comparado con lo visto en los cuartiles, se evidencia que la mayoría de trabajos no están siendo
citados en revistas de alto impacto.
Tabla 24. Distribución de percentiles de las revistas citantes
Percentil 1% 10% 25% 50% <50% Sin información
N° Revistas 3 48 58 89 153 24
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
4.2.2.3 Acceso abierto
La Gráfica 18 muestra la proporción de revistas donde se cita la producción de Universitas
Psychologica según el tipo de acceso. Como se puede observar, la mayoría de las revistas son de
acceso restringido, 212 en total. Por su parte, las publicaciones de acceso abierto suman 163. Esto
nos puede dar indicios acerca del comportamiento de la psicología iberoamericana, que, como ya
vimos en la anterior sección, suele citar de manera significativa los artículos en inglés y tiene eco
en revistas de acceso restringido a pesar de la pertinencia regional del conocimiento.
Gráfica 18. Tipo de acceso de las revistas donde se citó Universitas Psychologica
Fuente: Elaboración propia. Datos obtenidos de Scival.
102
4.3 Plan de medios sociales
4.3.1 Análisis de la situación
Análisis interno
La caracterización de la revista mediante el análisis de indicadores bibliométricos es el principal
punto de partida para comprender la situación actual de la revista en términos de producción e
impacto científico. De los resultados derivados de la fase anterior se puede concluir lo siguiente:
● La revista publica tres tipologías documentales: artículos de investigación, editoriales y
reseñas, aunque los de mayor publicación son los artículos con 98,01%.
● La producción de la revista se realiza principalmente en dos idiomas, español e inglés,
siendo el de mayor representatividad el español con 68% de las publicaciones, mientras
que el inglés representa el 30,3%. El otro idioma de publicación es el portugués, pero solo
concentra el 0,5%. En lo que se refiere al idioma de las publicaciones citantes vemos que
se destacan los mismos tres recién mencionados, solo que en este caso la mayoría, es decir
el 55,2%, se hacen en inglés. Por su parte el español representa el 38,1% y el portugués
sigue teniendo poco protagonismo con el 1,3%, aunque en comparación con las
publicaciones, vemos está casi un punto porcentual por encima.
● Los artículos con mayor impacto científico e impacto normalizado más alto están
publicados en inglés, a pesar de que la producción en español sea de poco más del doble.
● En términos generales, viendo las medidas de cantidad de citas y el promedio anual de
impacto normalizado, el impacto de la revista ha disminuido con el tiempo.
● La producción en la revista se realiza bajo un esquema colaborativo de trabajo, con un
número promedio de autores de 3,24. Al mismo tiempo, los tipos de colaboración que más
se distinguen son institucional (37,9%), nacional (26,2%) e internacional (23,5%).
● La revista es un vehículo de comunicación científica internacional con una comunidad
integrada principalmente por autores extranjeros. España, Colombia, Chile, Brasil,
México, Argentina, Francia y Estados Unidos son los principales países que contribuyen
en la revista. Al mismo tiempo, estos países también se encuentran entre los principales
lugares de destino de los flujos de conocimiento. Esto quiere decir que son los territorios
de afiliación de los autores que más citan la producción de la revista, destacando a Estados
Unidos como nación fuera de la región iberoamericana que más se destaca en este aspecto.
● La revista se destaca por la publicación de artículos relacionados con los niños y
adolescentes y de temas vinculados con la educación y el aprendizaje, que son también los
que más citas reciben. No obstante, se pudo determinar que hay un grupo de topics sobre
los que la comunidad académica que cita la revista está publicando, pero que no se están
abordando desde Universitas Psychologica, como Sport education, inclusion y Racism.
103
Igualmente, se rastrearon topics sobre los que se publica en Universitas Psychologica pero
que sus citantes no investigan.
● Existe un núcleo central de autores que se encuentran entre los que más publican y más
citan, afiliados principalmente a instituciones españolas, chilenas, colombianas y
brasileras.
● Para los autores que más citan la revista se ve un alto volumen de autocitación.
● Las publicaciones citando la producción de Universitas Psychologica se están publicando
en revistas sobre educación, salud mental, medicina del deporte, psicología social y
psicología clínica según la clasificación temática de Scopus. La mayoría de estas revistas
son de alto impacto.
Esta caracterización es valiosa para la toma de decisiones asociadas a las fases posteriores que
derivan en el plan de medios, pero también puede enriquecer las discusiones del Comité Editorial
de la revista.
Desde el punto de vista del marketing tradicional el análisis interno también está compuesto por
la revisión de la presencia actual de las marcas en las redes sociales, su posicionamiento,
interacción, tipo de contenido publicado y frecuencia de publicación. Frente a este punto se destaca
que la revista tiene un perfil en Twitter, creado en junio de 2009 y que a la fecha ha publicado 553
tuits, todos en español. También se encontraron perfiles en Facebook e Instagram. La Tabla 25
muestra el análisis de los tres medios sociales identificados. Debido a que se desconoce el contacto
del administrador de los perfiles encontrados no es posible analizar métricas de medios sociales
que nos den información sobre las impresiones, interacciones, conversiones, información
demográfica de los seguidores y demás métricas sociales tradicionales.
En general los tres perfiles estaban destinados a la divulgación de artículos científicos, aunque da
la impresión de que no existía un plan de contenidos ni unos objetivos definidos para la elección
y actualización de cada medio social, en especial porque i) se publicaba el mismo contenido en
cada uno sin tener en cuenta las diferentes audiencias y ii) por la frecuencia de publicación:
mientras que en algunos meses se publicaban 10 tuits, en otros dos, cuatro, seis o simplemente
uno. Adicionalmente, en los tres medios se ve un nivel bajo de interacciones, con ‘me gustas’ y
retuits por debajo de 10, en comparación con el número de seguidores. Finalmente, se trata de
proyectos abandonados, hecho que se constata al observar la última fecha de divulgación de un
artículo, que para los tres casos se realizó en octubre de 2018.
Es importante también mencionar que en Twitter se encontró un perfil falso o fraudulento, creado
en 2018 con el nombre de usuario @UniversiPsycho, por lo que es recomendable avisar a la
plataforma para su eliminación.
104
Tabla 25. Análisis interno de los medios sociales usados por Universitas Psychologica
Medio
social
Usuario Seguidores Número de
Publicaciones
Última
publicación
Tipo de
contenidos
Fortalezas Debilidades
@Universitas
Psych
869
553
25 de
febrero de
2020
Breves
descripciones
de los artículos
con imágenes
relacionadas, a
veces se usan
gif para
acompañar los
textos. Cada
tuit va
acompañado
del enlace al
artículo
La comunidad de
seguidores está
compuesta en su
mayoría por
investigadores,
otras revistas
científicas,
laboratorios o
grupos
universitarios de
psicología,
estudiantes y
profesionales en
psicología.
.
Las imágenes de
perfil y portada no
cuentan con las
dimensiones
adecuadas para el
medio social, por
lo que se cortan o
distorsionan.
No se hace uso de
hashtags ni se
enlazan los
artículos al perfil
digital del autor
El enlace usado en
la descripción para
conducir a la web
de referencia está
roto
No hay frecuencia
de publicación de
contenidos, la
penúltima
publicación se hizo
junio de 2019 y la
anterior a esta el 7
de noviembre de
2018
105
Universitas
Psychologica
1.250
Sin
información
25 de
febrero de
2020
Vínculos a los
artículos con
imágenes
relacionadas.
Se acompañan
del título de los
artículos
Dirección a la
web de referencia
actualizadas
Dimensiones de
las imágenes de
perfil y portada
adecuadas
Al igual que en
twitter, no hay
frecuencia de
publicación de
contenidos, la
penúltima
publicación se hizo
el 4 de octubre de
2018
@Universitas
Psychologica
165
30
29 de
octubre de
2018
Imágenes con
el título de
artículos y
nombre de los
autores
Tiene una
cantidad
considerable de
seguidores a pesar
de no ser un
medio social
adecuado para
este tipo de
contenidos, en su
mayoría se trata
de estudiantes
La red social no es
la más adecuada
para tratar de
llegar al público
objetivo, es decir,
investigadores.
Los post no van
con los enlaces a la
web de referencia,
una característica
usual en instagram
para los perfiles no
autenticados o con
pocos seguidores.
Los servicios
altmétricos no
tienen en cuenta
las métricas
provenientes de
esta red
Fuente: Elaboración propia
106
Análisis externo
La Tabla 26 muestra el análisis de los medios sociales de las publicaciones similares a Universitas
Psychologica. Se eligieron las revistas colombianas de psicología indexadas en Scopus, de ellas,
solo tres tienen presencia online: Revista Colombiana de Psicología, Suma Psicológica y la Revista
Latinoamericana de Psicología. Los resultados de las últimas dos son similares debido a que son
publicaciones editadas por la misma institución.
Debido a que no se cuenta con ninguna plataforma de analítica de medios sociales, el análisis de
los perfiles se hizo a partir de una revisión básica de la información pública disponible en cada
uno. En términos generales las cuentas de Suma Psicológica y de la Revista Latinoamericana de
Psicología (RLP) son las más activas y, debido a la frecuencia de publicación de contenido en
medios sociales, son las que mayor interacciones reciben. No obstante, mirando las fechas de
publicación, vemos que Suma Psicológica mantiene una actualización simultanea de los perfiles
en Facebook y Twitter, mientras que RLP mantiene más activo Twitter. La fortaleza de estos dos
perfiles es que además de ser frecuentes en la publicación de posts, contienen descripciones
interesantes de los artículos y usan imágenes para llamar la atención de los usuarios. Como
debilidades, se ve un uso limitado de hashtags.
En lo que se refiere a la Revista Colombiana de Psicología vemos que es la que más audiencia
tiene, tanto en Twitter como en Facebook, no obstante, hace más de dos años se abandonó la
actualización en la plataforma de microblogging. Facebook es más activa y cuenta con mayor
diversidad de contenidos publicados, aunque cuenta con pocas interacciones y, del mismo modo,
no se usan numerales.
107
Tabla 26. Análisis de los medios sociales de las publicaciones similares a Universitas Psychologica
Revista Medio
social
Seguidores Número de
publicaciones
Última
publicación
Tipo de
contenidos
Fortalezas Debilidades
Revista
Colombiana de
Psicología
1.063
213
4 de enero de
2018
Artículos
Amplio número
de seguidores
Publicación de
contenidos
descontinuada.
Las
publicaciones
reciben pocas
interacciones
3.332
Sin
información
20 de marzo
de 2020
Artículos,
comunicados
del editor y
noticias
Amplio número
de seguidores
En comparación
con Twitter, la
página se
mantiene
actualizada,
teniendo en
cuenta que es una
publicación
semestral
No se utilizan
numerales ni se
interactúa con la
audiencia
108
Suma
Psicológica
607
118
25 de abril de
2020
Artículos,
información
estadística
sobre la
revista
En general los
posts reciben
interacciones
continuas
Las descripciones
que acompañan a
los artículos son
llamativas e
invitan a la
acción
Autores con
presencia online
interactúan con el
perfil de la
revista
compartiendo sus
artículos
Poco uso de
hashtags
459
Sin
información
25 de abril de
2020
Artículos
Los artículos
publicados van
acompañados de
descripciones
llamativas
Constante
actualización,
entre 3 y 5 posts
por mes, teniendo
en cuenta que es
una publicación
Las
publicaciones
reciben pocas
interacciones
109
semestral
Revista
Latinoamericana
de Psicología
840
129
5 de
diciembre de
2019
Artículos
En general los
posts reciben
interacciones
continuas
Las descripciones
que acompañan a
los artículos son
llamativas e
invitan a la
acción
Poco uso de
hashtags
621
Sin
información
13 de febrero
de 2019
Artículos,
avisos sobre
publicación de
nuevos
números
Los artículos
publicados van
acompañados de
descripciones
llamativas
Las
publicaciones
reciben pocas
interacciones
Fuente: Elaboración propia
110
Para complementar el análisis externo en redes sociales se ha realizado un análisis pormenorizado
de indicadores bibliométricos de estas tres revistas en comparación con Universitas Psychologica.
La Gráfica 19 muestra el volumen de producción, el Impacto Normalizado (incluyendo autocitas)
y el porcentaje de colaboración internacional de las tres revistas a partir de datos obtenidos en
Scival en el mismo período (2014-2019). Un aspecto particular que se deriva del análisis de esta
gráfica es que Universitas Psychologica concentra la mayor producción de artículos, pero tiene el
promedio de impacto normalizado más bajo (0.16). La Revista Latinoamericana de Psicología es
la de mejor promedio de impacto normalizado (0.5) y la de mayor colaboración internacional
(35,6%), lo que parece mostrar su liderazgo en la psicología latinoamericana. En esta misma línea
aparece Suma Psicológica en el segundo lugar en términos de impacto normalizado (0,27) y
colaboración internacional, a pesar de contar con la menor producción (104). En lo que se refiere
a la Revista Colombiana de Psicología vemos que es la de menor porcentaje de colaboración
internacional (11,3%), pero aun así supera en términos de impacto a Universitas Psychologica con
un promedio de 0,23. Estos datos son significativos cuando se tiene en cuenta que para el año 2010
Universitas Psychologica era la publicación con mayor impacto científico entre las revistas
iberoamericanas de psicología (Quevedo-Blasco y López-López, 2011).
Gráfica 19. Benchmarking científico de las revistas colombianas de psicología indexadas en
Scopus con presencia en medios sociales
Fuente: Scival.
111
4.3.2 Análisis FODA
Partiendo del análisis interno y externo, de conversaciones informales sostenidas con el editor de
la revista y de la revisión de las tendencias conceptuales observadas en el marco teórico acerca de
las altmetrics y del uso de medios sociales por parte de investigadores se describen las Fortalezas,
Oportunidades, Debilidades y Amenazas como se observa en la Tabla 27. A partir de este análisis
se pretenden identificar aquellos factores tanto internos como externos que pueden facilitar o
dificultar la implementación del plan de medios sociales. Como aspectos que pueden dificultar una
estrategia de este tipo se encuentran los problemas vinculados a la escasez de medios profesionales
y económicos con los que cuenta la revista. Por su parte, asuntos favorables para el plan de
marketing científico digital se derivan del reconocimiento internacional ya consolidado de la
revista, la alta frecuencia de publicación de números, la adopción de medios sociales en
investigadores y el crecimiento en la discusión acerca de las métricas alternativas.
Tabla 27. Análisis FODA de la revista Universitas Psychologica
Factores internos
Fortalezas Debilidades
La revista es una publicación altamente
reconocida en la comunidad científica
iberoamericana, así como en algunos países
de Europa y Norteamérica
A pesar de ser un proyecto abandonado, la
revista cuenta con más seguidores que las dos
publicaciones más activas en los medios, es
decir, Suma Psicológica y la Revista
Latinoamericana de Psicología.
La revista publica anualmente cinco números,
esto significa que existe una fuente lo
suficientemente amplia para generar
contenido continuamente.
Las revistas científicas poseen escasos medios
materiales, económicos y profesionales
(Sierra Flórez y Gómez Vargas, 2019) para
tener el apoyo de un community manager o un
profesional encargado del manejo de la
identidad digital de la revista y Universitas
Psychologica no es ajena a esta situación
Al mismo tiempo, la revista cuenta con un
número reducido de personas con
competencias limitadas en el uso de
herramientas para realizar estudios métricos
en los medios sociales.
El impacto científico de la revista ha
disminuido con el tiempo
Factores externos
Oportunidades Amenazas
Las redes sociales, especialmente Twitter,
están teniendo un mayor grado de adopción
por parte de científicos y constituyen un
espacio óptimo para la divulgación y
promoción de contenidos científicos
Las interacciones que reciben los medios de
las publicaciones similares son más altos.
Una estrategia de este tipo requiere tiempo,
dados los apuros en el ritmo de trabajo de las
coordinaciones editoriales de revistas
112
Existe una comunidad de seguidores de las
otras publicaciones similares que pueden estar
interesadas en el contenido de la revista.
La comunidad de investigadores anglosajones
usando los medios sociales para divulgar sus
publicaciones y mantenerse al tanto del
campo es particularmente activa.
El uso de la altmetría como método para
complementar los análisis de evaluación
científica está teniendo mayor adopción en la
comunidad científica.
La Pontificia Universidad Javeriana adquirió
los servicios de Almetric.com y Plum
Analytics
científicas, los proyectos se pueden abandonar
o descuidar.
El impacto científico de las revistas
colombianas de psicología analizadas es
mayor.
Fuente: Elaboración propia
4.3.3 Objetivos de marketing5
En una primera instancia, los objetivos planteados deben estar alineados especialmente a subsanar
las debilidades y prepararse para las amenazas identificadas en el punto anterior. Una vez superada
la fase crítica, el ejercicio puede centrarse en consolidar las fortalezas y aprovechar las
oportunidades.
Para este ejercicio nos planteamos tres objetivos relacionados entre sí:
● Aumentar el número de seguidores en un 15% en el tercer trimestre del año mediante la
publicación constante de contenido 6.
● Incrementar el tráfico social al sitio web de la revista en un 20% en el tercer trimestre del
año mediante la publicación de todos los artículos de cada número7.
● Aumentar el número de vistas y descargas de los artículos en el sitio web de la revista en
un 10% en el tercer trimestre del año conduciendo tráfico social a la página.
4.3.4 Audiencia
Como ejercicio para conocer la audiencia principal a quien irá dirigida el plan de medios sociales
5 Debido a que es la primera vez que se hace esta clase de ejercicio las cifras de los objetivos no se
eligieron siguiendo un estándar preestablecido, sino que se formularon siguiendo la metodología
S.M.A.R.T, asumiendo un incremento gradual y realista. 6 El aumento de la audiencia (alcance) se deriva de un mayor grado de adopción de medios sociales por
parte de investigadores y contribuye a mejorar los otros dos objetivos (Ver FODA) 7 El tráfico social genera datos altmétricos necesarios para la conversión que se pueden usar como insumo
para nuevos análisis y que incrementan la visibilidad de los contenidos de la revista
113
se ha optado por construir un Marketing Personas, es decir, una representación del perfil del
público objetivo de la estrategia de marketing científico. La tabla 28 muestra la caracterización del
Marketing Personas basado en el acercamiento de las cinco W´s y una H reseñado por Lua (2019).
Tabla 28. Caracterización del Marketing Personas
¿Quiénes son?
Who are they?
Investigadores científicos interesados en indagar, conocer y
publicar producciones científicas acerca de los múltiples enfoques
teóricos y temáticos de la psicología.
Profesionales con un nivel educativo alto, en su mayoría a nivel de
maestría y doctorado.
Ocupan posiciones como investigadores y docentes de planta en
instituciones educativas de nivel superior.
En su mayoría, son mayores de 30 años.
Se encuentran ubicados en países de la región iberoamericana, así
como algunas regiones de Europa, Estados Unidos y Australia.
Suelen ser personas bilingües.
¿En qué están interesados?
What are they interested in
that you can provide?
Conocer y compartir investigaciones recientes en el campo de la
psicología.
Compartir recursos útiles para la investigación.
Difundir los resultados de sus trabajos de investigación.
Encontrar coautores potenciales con los que expandir sus redes de
colaboración.
¿Dónde suelen pasar el
rato en línea?
Where do they usually
hang out online?
Investigaciones destinadas a conocer el uso de medios sociales por
parte de investigadores destacan que las plataformas de mayor uso
de esta comunidad son sitios web de redes sociales académicos
como ResearchGate y plataformas web de microblogging como
Twitter8
¿Cuándo buscan por el tipo
de contenido que la revista
puede proveer?
When do they look for the
type of content you can
provide?
Si bien, como se mencionó anteriormente, no tenemos acceso a las
analíticas de consulta de los tuits, la caracterización del público
descrita más arriba nos permite hacer la suposición razonable de
que las horas matutinas son claves. Por tanto, se asume que en el
comienzo del día, puede ser usualmente en su camino al trabajo o
antes de comenzar sus labores diarias.
¿Por qué consumen el
contenido?
Why do they consume the
content?
Mantenerse actualizado de los últimos avances científicos en el
campo de la psicología les permite dar continuidad a sus trabajos
investigativos, contactar posibles colaboradores e incluso
identificar nuevos temas de interés.
¿Cómo consumen el
contenido?
El consumo de contenido científico se da mediante la lectura de los
trabajos en los portales oficiales de las revistas que lo publican,
8 Ver estado del arte
114
How do they consume the
content?
bases de datos académicas, blogs científicos o en medios sociales,
donde usualmente los artículos están vinculados a un post
publicado por un par investigador, un usuario común interesado en
el tema, el propio autor del artículo o una revista.
Fuente: Elaboración propia
Para ilustrar la representación del Marketing Persona se puede observar la imagen 2, que muestra
el perfil de un investigador en medios sociales, que además es uno de los autores que más cita la
revista según lo observado en la Tabla 21.
Imagen 2. Representación del Marketing Persona
Fuente: Imagen de pantalla de Twitter
115
4.3.5 Tecnología a utilizar
Teniendo en cuenta el tipo de contenido que se desea compartir y la audiencia, la estrategia se
llevará a cabo a través de Twitter. El espacio será exclusivo para divulgar los artículos publicados
en los nuevos números de la revista.
4.3.6 Plan de contenidos
En promedio, la revista publica 19 artículos por número. Teniendo en cuenta que es una
publicación trimestral, esto nos daría una publicación semanal de máximo dos tuits durante las 12
semanas que dura un trimestre. Bajo esta lógica se construye el calendario editorial de medios
sociales para la revista, un instrumento que nos indica qué debemos publicar, dónde lo vamos a
publicar y cuándo.
El calendario de contenidos se diseña partiendo de la plantilla reseñada por Aynsley y LePage
(2019) y se puede consultar en el siguiente enlace https://cutt.ly/ByR1qmh. Este documento,
modificado para responder a los propósitos de este plan, está compuesto por nueve columnas:
1. Semana: Indica la semana del trimestre.
2. Medio social: Debido a que únicamente se usará Twitter para la estrategia, se incluirá en
cada fila.
3. Fecha: Indica el día en que se publicará el tuit.
4. Hora: Hace referencia a la hora en que se publicará el post. Inicialmente hemos inducido
que los tuits tendrán mayor interacción por la mañana, no obstante, para tener certeza de
esto es necesario ver cómo se comporta la audiencia una vez se implemente la estrategia
usando Twitter Analytics.
5. Tipo de contenido: Se contempla exclusivamente la divulgación de nuevos artículos.
6. Copy: Se refiere al contenido del tuit. Debe hacer referencia al objetivo del artículo e
indicar el título del mismo. En caso de que los autores del trabajo tengan identidad digital
en medios sociales, se les debe hacer mención.
7. Hashtags: Se deben incluir los hashtags derivados de los topics del artículo. Se deben
escribir en inglés y español. Por ejemplo, para un artículo que trate sobre salud mental se
deben incluir #MentalHealth y #SaludMental.
8. Link: DOI del artículo que conduzca a la página oficial de la revista.
9. Especificaciones: Cada tuit debe ir acompañado de una imagen del título original del
documento, alguna gráfica destacada del trabajo si se incluyen o una cita relevante del
escrito. El objetivo es llamar la atención de la audiencia. Se debe tener en cuenta usar un
lenguaje formal y evitar el uso de imágenes que no guarden relación con el artículo.
116
4.4 Evaluación
Para la evaluación del cumplimiento de los objetivos propuestos en el plan de medios sociales nos
vamos a basar en la plantilla de indicadores propuesta por González-Fernández-Villavicencio
(2016). Se escoge esta por encima de la propuesta por Araújo (2015) porque, como ya hemos visto,
este autor no tiene en cuenta el tráfico social a la web de referencia. La tabla 29 muestra la plantilla
según los objetivos propuestos, los indicadores que se tendrán en cuenta para cada uno, su
definición, la fórmula de cálculo y la plataforma de recogida de datos.
Vale resaltar que la recogida de datos y el cálculo de cada indicador se realiza de forma
automatizada si se utilizan las plataformas propuestas. Twitter Analytics está disponible para todas
las cuentas y se activa iniciando sesión en el siguiente enlace https://analytics.twitter.com/about.
Google Analytics es una herramienta de analítica web, para utilizarla hay que crear una cuenta en
https://analytics.google.com e insertar el código de seguimiento en el sitio web (para más
información sobre su instalación ingresar al enlace mostrado en el pie de página9). Por su parte, el
OJS, al tratarse del software de gestión de publicaciones que usa la revista, es útil para obtener la
información de las vistas y descargas de los artículo. En cuanto a su descarga, cada plataforma
cuenta con una opción para exportar los datos en Excel y Twitter asigna métricas a cada
publicación, es decir, para cada artículo según la estrategia que se está proponiendo.
9 https://support.google.com/analytics/answer/1008015?hl=es
117
Tabla 29. Indicadores para la evaluación del plan de medios sociales
Indicadores para la evaluación del plan de medios sociales Universitas Psychologica Junio-Agosto 2020
Objetivo
estratégico Objetivo Descripción Indicadores Definición Cálculo
Plataforma de
recogida de datos
Visibilidad Alcance
(Seguidores)
Tamaño total de la
comunidad
N° de
seguidores
Número de seguidores
en los medios sociales
Suma de
seguidores
Twitter Analytics Mide el total de
personas únicas que
tiene la oportunidad de
ver una publicación
Impresiones
Número de personas que
vieron una publicación
en sus perfiles
Suma de
impresiones
Usuarios
procedentes
de web social
(usuarios
únicos)
Indica el número de
personas que han
accedido al sitio web de
la revista procedentes del
medio social. Se
identifica por medio de
una cookie en cada
navegador, por lo que si
una persona visita varias
veces al mismo sitio se
contabiliza una vez
Suma de
visitantes únicos
Google Analytics
% de usuarios
procedentes
de la web
social por el
total de
usuarios
Relación entre el número
de personas que visitan
la página de la revista
procedente del medio
social con el total de
personas que visitan la
Usuarios
procedentes de
Twitter/Usuarios
totales
118
Fidelización Tráfico a la
web de
referencia
Mide el tráfico que se
genera hacía la web de
referencia procedente
de Twitter
página
% visitas
nuevas
Indica cuántas personas
de las que visitaron la
página procedentes del
medio social lo hicieron
por primera vez
Porcentaje de
visitas nuevas
Tasa de
rebote
Porcentaje de usuarios
que solo ven una página
y salen por la misma sin
superar el tiempo
mínimo de instancia en
la web de 30 segundos
Porcentaje de tasa
de rebote
Tiempo de
permanencia
Indica el tiempo medio
de permanencia de los
usuarios en las páginas
visitadas. Es una medida
importante para verificar
si los usuarios están
interesados en el tema de
los artículos, por lo que
un tiempo superior a uno
o dos minutos indica que
el contenido se está
leyendo
Promedio de
tiempo de visita
de los usuarios
que visitaron la
página
119
Retorno a la
inversión
Participación,
interacción o
engagement
Indica el grado en el
que las personas
interactúan con el
contenido. Las
interacciones surgen a
partir de los retuits,
comentarios, clicks en
favorito, videos,
imágenes, enlaces,
hashtags, perfil o
expansión del tuit
Tasa de
interacción
Número de veces que se
ha interactuado con las
publicaciones de la
cuenta en relación con el
número de impresiones
Suma de
interacciones/N°
de tuits/Suma de
impresiones*100
Twitter Analytics
Tasa de
interacción
por
publicación
Número de veces que se
ha interactuado con una
publicación en relación
con el número de
impresiones
N° de
interacciones de
un tuit/N° de
impresiones de
un tuit*100
Conversión Mide el número de
acciones realizadas por
los usuarios potenciales
que se han previsto en
los objetivos
N° de vistas y
descargas de
los artículos
Número de vistas y
descargas de los
artículos en la página
oficial de la revista
Suma de vistas y
suma de
descargas
OJS
Fuente: Elaboración propia
120
Tabla 30. Formulario de recogida de datos para la evaluación de la estrategia de medios sociales
Formulario de recogida de datos
Plan de medios sociales Universitas Psychologica Junio-Agosto 2020
Fecha: Fecha: Fecha: Fecha: Fecha:
Indicadores
Antes de
implementar
estrategia
1er
mes Variación
2°
mes Variación
3er
mes Variación
Final de
implementación Meta
Cumplió
(Sí/No)
N° de seguidores
Impresiones
Usuarios procedentes de
web la social (usuarios
únicos)
% de usuarios procedentes
de la web social por el total
de usuarios
% visitas nuevas
Tasa de rebote
Tiempo de permanencia
Tasa de interacción
Fuente: Elaboración propia
121
Para la toma de datos se ha diseñado la tabla 30 tomando como base también la plantilla ofrecida
por González-Fernández-Villavicencio (2016). La evaluación de la estrategia se hará de forma
mensual, por lo que es necesario incluir la fecha de toma de los datos en el formulario de
recolección de métricas que se propone. Es indispensable mostrar la evolución de los indicadores
con el fin de observar si se presenta el crecimiento deseado o si por el contrario la estrategia no
muestra los resultados, caso en el que sería necesario ajustar el plan de contenidos. Como punto
aclaratorio, la variación se debe calcular en relación con el mes inmediatamente anterior.
Debido a que los datos sobre el último objetivo (es decir, el de conversión) no se ajustan a la tabla
anterior porque se asignan a cada artículo y no al perfil social completo, se ha diseñado la tabla 31
que muestra el formulario de datos para recoger las métricas sobre la tasa de interacción por tuit,
las vistas y las descargas. El propósito de esta tabla es identificar aquellos artículos que están
recibiendo mayor atención según indicadores altmétricos y verificar si hay una incidencia directa
entre la implementación del plan de medios sociales y el aumento de vistas y descargas, es decir,
si se presenta la conversión.
Otro componente adicional para evaluar este objetivo es que no se hará cada mes como los
indicadores anteriores, sino que se tendrán dos momentos de evaluación para las vistas y descargas:
en la fecha de publicación del tuit y en la fecha final de implementación, mientras que para la tasa
de interacción sólo será hasta la fecha final. Esto porque los picos de interacción se producen
inmediatamente después de la publicación de contenido, por lo que evaluar su evolución en el
tiempo es innecesario.
Tabla 31. Formulario de recogida de datos para la evaluación del objetivo de conversión
Formulario de recogida de datos por artículo
Plan de medios sociales Universitas Psychologica Junio-Agosto 2020
Fecha fin
implementación
Fecha
Tuit
Fecha fin
implementación Meta
Fecha
Tuit
Fecha fin
implementación Meta
Artículo
Tasa de
interacción
por
publicación
Vistas Descargas
Fuente: Elaboración propia
122
Recomendaciones adicionales de mercadeo
● La estrategia de marketing científico digital se ha diseñado únicamente para divulgar los
nuevos artículos de la revista, no obstante, en la medida en que se vaya consolidando
paulatinamente la identidad digital de la revista mediante el crecimiento de la audiencia y
la actualización constante de publicaciones, se puede considerar ampliar el tipo contenido,
considerando, por ejemplo: convocatorias, entrevistas con los autores, vídeos
promocionales, noticias, etc.
● En caso de que se cuente con los recursos, una revista puede hacer uso de herramientas de
analítica de redes sociales para facilitar la gestión de contenidos y la recopilación de
métricas para la evaluación de los objetivos. Algunas de ellas son Hootsuite, Sprout Social
y Metricool.
● Se debe hacer un monitoreo constante de las mayores horas de interacción y de la ubicación
geográfica de la audiencia. Estos datos, además de ser útiles para definir los mejores
tiempos de publicación, nos pueden ayudar a tomar decisiones acerca del idioma de
publicación y hacer contrastes entre la distribución geográfica de los seguidores y la
distribución geográfica de los autores que más producen y citan, como se analizaron
previamente en el análisis de indicadores bibliométricos. Lo ideal sería publicar en el
idioma predominante de las regiones donde esté ubicada nuestra audiencia.
● Los indicadores propuestos están alineados con los objetivos planteados. No obstante, hay
que tener en cuenta que existe un rango mucho más amplio de métricas e indicadores, por
lo cual es necesario mantenerse al tanto de cuáles son los KPI que más se adecuan con
nuestros objetivos. Una guía útil para este ejercicio es la que ofrece González-Fernández-
Villavicencio (2016).
4.5 Modelo de Marketing Científico Digital para Revistas Académicas
La Gráfica 20 ilustra el modelo resumido de Marketing Científico Digital para revistas académicas
que se desglosó en la sección anterior. Como se puede observar, se compone de ocho actividades
que se realizan de manera secuencial. Ya hemos visto, a partir de los planteamientos de Araújo
(2015), que esta modalidad de marketing se vale de los recursos de comunicación interactiva de la
web social para la promoción de revistas científicas enfocada principalmente en el aumento de la
visibilidad. Asimismo, recordemos que existen tres cuestiones esenciales a considerar en el
marketing científico digital: construir una presencia online, ofrecer un contenido adecuado y
establecer una actuación responsiva. En este sentido, no es de extrañar que el modelo propuesto
corresponda con la metodología empleada en el desarrollo de planes de medios sociales, para la
cual hemos tomado como base la estructura planteada por Marquina-Arenas (2013). Los
componentes del modelo se explican a continuación:
123
Gráfica 20. Modelo de Marketing Científico Digital
Fuente: Elaboración propia
124
1. Análisis de la situación
Consiste en realizar un análisis pormenorizado de la situación actual de la revista en términos de
producción e impacto científico y de posicionamiento en medios sociales, así como de la
competencia. De este modo, esta fase comprenderá la ejecución de dos actividades simultáneas:
análisis interno y análisis externo.
a. Análisis interno: Se descompone en dos subactividades
i. Análisis de indicadores bibliométricos: Se hace un estudio detallado de
indicadores de producción, visibilidad e impacto y colaboración con el fin
de caracterizar la actividad científica publicada en la revista, identificar sus
principales contribuidores a nivel internacional, institucional e individual,
idiomas de publicación, temas más publicados, esquema de colaboración
predominante y evolución del impacto científico. Asimismo, implica un
análisis minucioso de indicadores de producción e impacto científico de las
publicaciones citantes de la revista para verificar hacia donde se dirigen los
flujos de conocimiento institucional y geográficamente, los temas más y
menos citados, los principales autores y el núcleo de revistas en las que se
cita la producción de la revista. Este último punto puede arrojar autores e
institucionales con los que es factible establecer relaciones más estrechas
que amplíen la comunidad científica de la revista, todo esto en el marco de
la política editorial de la misma.
ii. Auditoria de medios sociales: Rastrear y revisar los medios en los que la
revista tenga presencia online para determinar las características de los
perfiles, tales como los nombres de usuario, descripciones o biografías,
enlaces, imágenes de perfil y portada, recordando que debe haber
consistencia entre estos elementos como componentes de la identidad
digital de la publicación. Este ejercicio también involucra reconocer perfiles
fraudulentos o desactualizados. Adicionalmente, comprende la
identificación del tipo de contenido publicado, cuáles son los contenidos
con mayor interacción, el lenguaje empleado, número de seguidores,
características de la audiencia, frecuencia de publicación y si ya se ha
implementado un plan de medios sociales. En caso de que ya se haya
ejecutado o esté en marcha alguna estrategia de medios sociales se debe
evaluar el desempeño de la misma por medio de los indicadores propuestos
y revisar aquello que ha funcionado y lo que no, buscando oportunidades de
mejora.
125
b. Análisis externo: Se descompone también en dos subactividades.
i. Benchmarking científico: Analizar indicadores científicos de los
principales competidores de la revista, que se pueden identificar usando
criterios de proximidad temática o geográfica (como en este estudio) o de
calidad, a discreción de quien realiza el análisis. A diferencia del análisis de
indicadores bibliométricos propios de la publicación, este componente no
implica una revisión detallada de estos, aunque queda a consideración de
cada revista estipular el nivel de profundidad del análisis. Este ejercicio de
comparación debe tener en cuenta aspectos generales como el volumen de
producción, el impacto científico y el porcentaje de colaboración
internacional con el fin de identificar patrones de buenas prácticas
editoriales y de contextualizar la revista en su contexto.
ii. Análisis competitivo de medios sociales: Es un proceso de benchmarking
también, aunque en este caso consiste en identificar el comportamiento y el
desempeño de los perfiles en medios sociales de la competencia. En
términos generales se pretende conocer en cuáles plataformas están
teniendo actividad, cuál tipo de contenido publican, la frecuencia de
publicación, los contenidos con mayor interacción, el número de
seguidores, el lenguaje de publicación, las estrategias implementadas y sus
puntos fuertes y débiles.
2. Diagnóstico: Se parte de los resultados obtenidos en los análisis realizados en la fase
anterior y se sintetizan usando como herramienta la matriz FODA (Fortalezas,
Oportunidades, Debilidades y Amenazas). Esta matriz resulta imprescindible para
identificar aquellos factores críticos tanto a nivel interno como externo que pueden facilitar
o dificultar la implementación del plan de medios sociales. Recordemos que los cuadrantes
de fortalezas y debilidades involucran factores internos de la revista, mientras que los de
oportunidades y amenazas se basan en factores externos.
3. Definición de objetivos: Se formula lo que se pretende conseguir por medio de la
estrategia de Marketing Científico Digital partiendo de los elementos identificados en la
matriz FODA. Algunos ejemplos comunes para revistas científicas pueden incluir
aumentar el número de vistas y descargas de los artículos, alcanzar nuevos lectores y
autores y ampliar la red de relacionamiento entre los actores que interactúan con la revista.
Recordemos que los objetivos se deben establecer siguiendo la metodología S.M.A.R.T
con el fin de poder medir los resultados y determinar si se están logrando, lo que implica
que una vez definidos se deben identificar aquellos indicadores que se usarán para
evaluarlos.
126
4. Análisis de la audiencia: Consiste en identificar el público objetivo al cual irá dirigido la
estrategia de marketing científico digital. Es importante entender a profundidad la
audiencia ya que de este modo será más fácil determinar el tipo de contenido que se
publicará, la frecuencia de publicación y la plataforma donde se compartirán los
contenidos. Para facilitar la descripción de la audiencia se puede construir el Marketing
Persona (también llamado Buyer Persona), es decir, una representación individual del
perfil del público objetivo. En el presente trabajo hemos usado el acercamiento basado en
las cinco W´s y una H, aunque en la literatura existen metodologías alternativas para la
construcción de este perfil.
Acercamientos complementarios en este aspecto deben considerar la identificación de los
autores que más citan la revista, al igual que los pares que componen sus redes de coautoría
para, por un lado, atraerlos a la revista bien sea incorporándolos a las redes (esto puede
hacerse a través de varias estrategias: interactuando a través de la red social o extendiendo
invitaciones para números especiales, por ejemplo) y, por el otro, determinar cuáles son los
topics sobre los que están produciendo.
5. Elección de medios sociales: Una vez definida la audiencia se eligen los medios sociales
en los que se implementará la estrategia. Un error común es creer que una marca debe estar
en todos los medios sociales, por lo cual es necesario conocer el público objetivo primero.
Las alternativas útiles para revistas científicas deben ser sitios web de red social,
plataformas web de comunicación social y plataformas web de microblogging, recordando
la clasificación de medios sociales planteada por Mas-Bleda y Aguillo (2015).
6. Plan de contenidos: Consiste en la hoja de ruta que nos indicará qué debemos publicar,
dónde lo vamos a publicar, el tipo de contenido que vamos a publicar, la frecuencia de
publicación, el lenguaje de publicación y cuándo. Para tener de forma organizada lo que se
publicará es necesario mantener actualizado el calendario de contenidos mediante una
plantilla que como mínimo debe contener información acerca de la semana, el medio social,
la fecha, hora, tipo de contenido, copy, hashtags, enlaces y especificaciones adicionales del
contenido. En caso de que una revista escoja más de un medio social para implementar su
estrategia, se debe integrar el plan de contenidos de cada uno en un mismo calendario,
como lo muestra la plantilla original de Aynsley y LePage (2019).
7. Implementación: Creado el plan de contenidos es hora de ejecutar la estrategia. En caso
de que sea la primera vez que una revista construye su identidad digital se deben crear los
perfiles en los respectivos medios sociales, de lo contrario, siempre y cuando se requiera,
se deben ajustar los componentes descriptivos de los perfiles para ser fácilmente
reconocibles por la audiencia, es decir, las imágenes de perfil, biografías, etc.
127
8. Evaluación: Consiste en la medición de las acciones implementadas en función de los
objetivos planteados. Para esto es necesario definir con sumo cuidado los indicadores que
usaremos para analizar cuantitativamente los resultados que se estén obteniendo durante y
al final de la ejecución de la estrategia con el fin mejorar las acciones, así como los tiempos
en los que se espera ver resultados. Además, teniendo en cuenta que el marketing científico
digital pretende aportar también herramientas de medición de la ciencia, la evaluación debe
contemplar instrumentos para recopilar datos altmétricos a nivel de artículo generados
durante la interacción entre la audiencia y el contenido publicado. Hoy en día algunas
instituciones y editoriales cuentan con servicios para gestionar métricas alternativas como
Altmetric.com, caso en el que la recolección de estos datos está asegurada de manera
automatizada, no obstante, para las revistas que no cuenten con esto es necesario diseñar
métodos de recolección y seguimiento de los artículos en el contexto de los medios
sociales. Esta etapa debe conducir a nuevos análisis, porque es necesario que el plan
evolucione con la revista y el contexto, de modo que el modelo es al final un proceso
circular constante.
128
5. CONCLUSIONES
Al comienzo de este trabajo reseñamos el reto que supone para los equipos editoriales de las
revistas científicas la adopción y el uso potencial de los medios sociales para apoyar las actividades
de promoción y divulgación de los productos de investigación publicados en ellas con el fin de
aumentar su visibilidad e impacto científico. Asimismo, vimos como las plataformas de la web
social se están convirtiendo en espacios importantes para el descubrimiento, la difusión y discusión
de temas de investigación, con un empleo cada vez más generalizado por parte de la comunidad
académica debido a que proveen herramientas rápidas que facilitan la colaboración y el
intercambio de información científica.
Teniendo en cuenta lo anterior, el propósito general de esta investigación fue proveer un punto de
partida metodológico para guiar la planeación, ejecución y evaluación de estrategias de marketing
científico digital en revistas académicas con el fin aprovechar las ventajas que los medios sociales
pueden ofrecer en el contexto de la comunicación científica. De este modo, el modelo planteado
es el resultado de la integración del método de estudio bibliométrico con las herramientas
empleadas desde el marketing digital para la elaboración de planes de comunicación en medios
sociales, todo ello aplicado al caso de estudio de la revista colombiana Universitas Psychologica.
La propuesta metodológica diseñada en este estudio para responder la pregunta de investigación
estuvo conformada de cuatro fases, cada una asociada a un objetivo específico. La primera de ellas,
denominada descriptiva, pretendía hacer una caracterización de la revista mediante el análisis de
indicadores bibliométricos de la producción científica en el período 2014-2019, así como de las
publicaciones que citaron estos documentos. A grandes rasgos, los resultados obtenidos de la
evaluación de indicadores de producción, visibilidad e impacto y colaboración permitieron
observar que el impacto científico de la revista ha disminuido con el tiempo. También se pudo
evidenciar que los artículos escritos en inglés son los de mayor impacto científico, a pesar de que
concentren solo el 30,3% de los trabajos publicados en comparación con los que están en español.
Asimismo, la producción en la revista se realiza bajo un esquema colaborativo de trabajo
institucional, nacional e internacionalmente, con contribuciones principalmente de autores
afiliados a instituciones españolas, chilenas, colombianas, brasileras, mexicanas y argentinas.
Finalmente, se identificó un núcleo central de los autores que más publican y al mismo tiempo más
citan la revista que, no obstante, resultaron ser responsables de un alto número de autocitas.
Estos resultados hicieron latente la necesidad de dinamizar la comunidad científica que interactúa
con la revista, razón por la que se pudo orientar y legitimar la formulación de un plan de marketing
científico digital. De este modo, es importante resaltar la pertinencia que tiene la elaboración de
análisis bibliométricos como etapa inicial para el desarrollo de estrategias de este tipo, en especial
porque de esta forma se busca asegurar la implementación de acciones fundamentadas en el estado
actual de las publicaciones en términos de producción e impacto científico, estado que bien
129
identificado debe conducir a la formulación de unos objetivos claros y específicos a corto, mediano
y largo plazo.
La segunda fase, apodada mercadeo, pretendía formular un plan de medios sociales para la revista
como estrategia de marketing digital. Para ello, además de considerar los resultados obtenidos en
la fase descriptiva, se usaron metodologías y herramientas implementadas en el marketing digital
tradicional para la elaboración de planes de comunicación en entornos online. Así, con los recursos
disponibles, se hicieron análisis pormenorizados de medios sociales propios y de la competencia,
se hizo uso de la matriz FODA para la formulación de objetivos, se crearon representaciones del
perfil del público objetivo para describir la audiencia y se diseñaron calendarios de contenido. El
producto de esta etapa es una guía procedimental para los lectores interesados en llevar a cabo
planes de esta modalidad de mercadeo en revistas científicas.
La tercera fase, nombrada evaluación, buscaba diseñar un instrumento de evaluación para medir
el desempeño del cumplimiento de los objetivos formulados en el plan de medios sociales. Para
ello se partió de la identificación y descripción de los indicadores para calcular el progreso de cada
objetivo, que estuvo orientado a dar cuenta de la audiencia, el tráfico social a la web de la revista,
la interacciones y la conversión. Para ello se diseñaron dos plantillas de recogida de datos, una
destinada a recopilar las métricas de la implementación del plan a nivel general a lo largo del
periodo de implementación y la otra encaminada a dar cuenta de la atención recibida por cada
artículo individualmente por medio de indicadores altmétricos.
Finalmente, la cuarta fase, designada modelado, intentaba sintetizar las actividades hechas en las
fases anteriores en un modelo debidamente ilustrado. Compuesto de ocho etapas secuenciales, el
modelo propuesto de marketing científico digital inicia con un análisis interno y externo de la
revista, que involucra la elaboración de un estudio bibliométrico, una auditoría de medios sociales
propios y de las publicaciones similares y una actividad que hemos dado a conocer como
benchmarking científico. De esto se sigue a un diagnóstico, que bien elaborado debe conducir a la
formulación de unos objetivos específicos. Determinados los objetivos se hace un análisis del
público objetivo, cuya caracterización debe orientar la elección de los medios sociales donde se
llevarán a cabo las acciones, que una vez identificadas, deben dar paso a la elaboración de un plan
de contenidos con indicaciones claras sobre lo que se va a publicar, cómo se hará y hasta cuándo.
El modelo termina con las fases de implementación y evaluación, esta última basada en la revisión
de indicadores altmétricos que den cuenta del desempeño de las acciones a nivel general y, en una
escala más reducida, de los artículos que están recibiendo más atención online.
La aplicación de la bibliometría en el proceso de planeación de este tipo de estrategias se muestra
como una herramienta útil para implementar actividades de marketing que no se agoten
exclusivamente en hacer uso de las potencialidades comunicativas e interactivas de los medios
sociales. Así, se puede considerar, por ejemplo, fortalecer los vínculos con las instituciones de
130
afiliación de los autores que más producen y citan la revista y, del mismo modo, identificar y
contactar a investigadores que nos estén citando, así como a los pares que componen sus redes de
coautoría. En última instancia, rastrear esta comunidad permite también formar una imagen de
cuáles son los topics potenciales que están siendo discutidos en el campo e impulsar la publicación
sobre ellos.
Por otro lado, el marketing científico digital se presenta también como una modalidad que a través
del uso de medios sociales busca aportar herramientas de evaluación científica a través de las
altmetrics, partiendo del hecho de que esta disciplina se vale de los rastros formales e informales
de comunicación científica dejados mediante la interacción con productos de investigación en
entornos online. Sin embargo, a pesar de que hoy en día algunas instituciones y editoriales se están
valiendo de servicios para medir y gestionar métricas alternativas, como es el caso de la institución
editora de la revista objeto de este estudio, todavía en muchas revistas no se están implementando
estrategias de este tipo. Dichas estrategias, a partir de la generación de datos altmétricos y del
know-how del marketing científico digital, pueden servir como fuente de futuros estudios que
complementen los procesos de evaluación científica tradicionales, así como para hacer análisis de
correlaciones entre la visibilidad y el impacto a nivel de los artículos. En este sentido el presente
trabajo aspira a ser un punto inicial que sustente la utilidad y complementariedad de estos servicios.
Finalmente, el desarrollo de este modelo pretende aportar a la construcción y consolidación de
conocimiento sobre el marketing científico digital y ser una ruta de acción para las coordinaciones
editoriales en el entorno del marketing 4.0. Estudios posteriores son necesarios para dar cuenta de
la validez de la metodología planteada, así como de los instrumentos de recogida de datos ideados
para la evaluación de la estrategia. Aun así, se asume que la combinación entre una presencia
debidamente planeada en medios sociales, una generación de futuros investigadores formados bajo
el dominio de la web 2.0 y la consolidación de las altmetrics como disciplina complementaria de
la evaluación científica (desde la Ciencia de la Información) puede favorecer a las revistas
científicas a atraer lectores e investigadores potenciales, aumentar la visibilidad de sus
publicaciones y ampliar el espectro comunicativo de la ciencia.
131
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139
ANEXOS
Anexo A. Topics más frecuentes
N° Topic Número de publicaciones
1 Psychology 55
2 Child 47
3 Adolescent 33
4 Emotions 27
5 Schools 20
6 Behavior 18
7 Motivation 18
8 Sports 17
9 Student 16
10 Students 16
11 Autonomy competence 15
12 Latin American 15
13 Personal Autonomy 15
14 Depression 14
15 Violence 14
16 Chile 13
17 Cognition 13
18 History 13
19 Reading 13
20 School 13
21 Learning 12
22 Acculturation 11
23 Information integration 11
24 Information Theory 11
25 Memory 11
26 Work 11
27 Residence Characteristics 10
28 Secondary education 10
29 Teacher 10
30 Acculturation preferences 9
31 Emigrants and Immigrants 9
32 Gender 9
33 Mental Health 9
34 Nursing 9
35 Research 9
36 Sexual Behavior 9
37 Athletes 8
38 Burnout syndrome 8
39 Emotional Intelligence 8
40 Personality 8
41 Trait emotional 8
140
N° Topic Número de publicaciones
42 Anxiety 7
43 Brazil 7
44 Health 7
45 Personal Satisfaction 7
46 Quality of Life 7
47 Well-being 7
48 Attention Deficit Disorder with Hyperactivity 6
49 Men 6
50 Motor Activity 6
51 Patients 6
52 Crime Victims 5
53 Eating Disorders 5
54 Gender violence 5
55 Internet 5
56 Migrant 5
57 Morals 5
58 Parenting 5
59 Parents 5
60 School satisfaction 5
61 Syndrome 5
62 Women 5
Anexo B. Instituciones con mayor liderazgo
Institución Trabajos liderados
Universidad Javeriana 31
Universidad de Valencia 16
Universidad de Granada 14
Universidad Autónoma de Barcelona 13
Universidad de Almería 12
Universidad del País Vasco 12
Universidad Complutense de Madrid 10
Fundación Universitaria Konrad Lorenz 9
Universidad de La Laguna 9
Universidad Nacional de Educación a Distancia 8
Universidad de Chile 8
Universidad Nacional de Colombia 8
141
Anexo C. Producción por país y número de citas
N° País N° de contribuciones % Citas % Promedio de citas
1 España 257 32.53% 440 34.67% 1.71
2 Colombia 112 14.18% 133 10.48% 1.19
3 Chile 105 13.29% 199 15.68% 1.90
4 Brasil 65 8.23% 91 7.17% 1.40
5 México 54 6.84% 76 5.99% 1.41
6 Argentina 34 4.30% 57 4.49% 1.68
7 Francia 25 3.16% 21 1.65% 0.84
8 Estados Unidos 22 2.78% 42 3.31% 1.91
9 Portugal 16 2.03% 40 3.15% 2.50
10 Reino Unido 10 1.27% 12 0.95% 1.20
11 Perú 9 1.14% 16 1.26% 1.78
12 Australia 7 0.89% 15 1.18% 2.14
13 Costa Rica 7 0.89% 9 0.71% 1.29
14 Italia 7 0.89% 25 1.97% 3.57
15 Bélgica 6 0.76% 5 0.39% 0.83
16 Canadá 5 0.63% 12 0.95% 2.40
17 India 5 0.63% 8 0.63% 1.60
18 Venezuela 5 0.63% 9 0.71% 1.80
19 Ecuador 4 0.51% 8 0.63% 2.00
20 Alemania 4 0.51% 10 0.79% 2.50
21 Israel 4 0.51% 4 0.32% 1.00
22 Turquía 4 0.51% 4 0.32% 1.00
23 Paraguay 3 0.38% 1 0.08% 0.33
24 Puerto Rico 3 0.38% 5 0.39% 1.67
25 Cuba 2 0.25% 2 0.16% 1.00
142
N° País N° de contribuciones % Citas % Promedio de citas
26 Nueva Zelanda 2 0.25% 2 0.16% 1.00
27 Uruguay 2 0.25% 2 0.16% 1.00
28 El Salvador 1 0.13% 0 0.00% 0.00
29 Hong Kong 1 0.13% 2 0.16% 2.00
30 Irlanda 1 0.13% 0 0.00% 0.00
31 Mozambique 1 0.13% 0 0.00% 0.00
32 Namibia 1 0.13% 0 0.00% 0.00
33 Nicaragua 1 0.13% 3 0.24% 3.00
34 Filipinas 1 0.13% 2 0.16% 2.00
35 Ruanda 1 0.13% 8 0.63% 8.00
36 Eslovenia 1 0.13% 4 0.32% 4.00
37 Corea del Sur 1 0.13% 1 0.08% 1.00
38 Emiratos Árabes Unidos 1 0.13% 1 0.08% 1.00
143
Anexo D. Top 100 de instituciones con más contribuciones
N° Institución País N° de Contribuciones % Citas % IN
1 Universidad Javeriana Colombia 38 3.56% 51 3.05% 0.66
2 Universidad Autónoma de Barcelona España 25 2.34% 57 3.41% 0.19
3 Universidad de Valencia España 23 2.16% 28 1.68% 0.21
4 Universidad del País Vasco España 20 1.87% 31 1.86% 0.51
5 Universidad de Granada España 18 1.69% 29 1.74% 0.16
6 Universidad Complutense España 16 1.50% 31 1.86% 0.11
7 Universidad de Chile Chile 15 1.41% 35 2.10% 0.21
8 Fundación Universitaria Konrad Lorenz Colombia 14 1.31% 20 1.20% 0.12
9 Universidad Autónoma de Madrid España 14 1.31% 25 1.50% 0.1
10 Universidad de Almería España 14 1.31% 21 1.26% 0.14
11 Universidad Nacional de Educación a Distancia España 13 1.22% 17 1.02% 0.11
12 Universidad Nacional Autónoma de México México 13 1.22% 12 0.72% 0.12
13 Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y
Técnicas Argentina 12 1.12% 20 1.20% 0.15
14 Universidad Miguel Hernández España 12 1.12% 21 1.26% 0.18
15 Universidad de Concepción Chile 12 1.12% 13 0.78% 0.14
16 Pontificia Universidad Católica de Chile Chile 11 1.03% 20 1.20% 0.15
17 Universidad de Guadalajara México 11 1.03% 25 1.50% 0.19
18 Universidad de Santiago de Chile Chile 11 1.03% 37 2.22% 0.35
19 Universidad de La Laguna España 11 1.03% 9 0.54% 0.1
20 Universidad de Oviedo España 11 1.03% 51 3.05% 0.34
21 Universidad de la Frontera Chile 10 0.94% 13 0.78% 0.11
22 Universidad Católica del Maule Chile 9 0.84% 11 0.66% 0.21
23 Universidad Católica del Norte Colombia 9 0.84% 36 2.16% 1.12
24 Universidad de Huelva España 9 0.84% 18 1.08% 0.25
25 Universidad de Murcia España 9 0.84% 36 2.16% 0.44
26 Universidad de Sevilla España 9 0.84% 21 1.26% 0.33
144
N° Institución País N° de Contribuciones % Citas % IN
27 Universidad de Tarapacá Chile 8 0.75% 12 0.72% 0.16
28 Universidad del Desarrollo Chile 8 0.75% 20 1.20% 0.19
29 Universidad del Norte Colombia 8 0.75% 25 1.50% 0.35
30 Universidad Diego Portales Chile 8 0.75% 12 0.72% 0.13
31 Universidad Nacional de Colombia Colombia 8 0.75% 1 0.06% 0.02
32 Universidade Federal do Rio Grande do Sul Brasil 8 0.75% 35 2.10% 0.3
33 Université Toulouse Jean Jaurès Francia 8 0.75% 12 0.72% 0.32
34 Universidad de Extremadura España 8 0.75% 9 0.54% 0.18
35 Universidad de Santiago de Compostela España 8 0.75% 9 0.54% 0.22
36 Universidad de los Andes Colombia Colombia 7 0.66% 2 0.12% 0.02
37 Universidad de Salamanca España 7 0.66% 11 0.66% 0.07
38 Universidad Rovira i Virgili España 7 0.66% 5 0.30% 0.06
39 Universidad de Alicante España 7 0.66% 10 0.60% 0.15
40 Universidad de Costa Rica Costa Rica 7 0.66% 6 0.36% 0.13
41 Pontificia Universidad Católica de Valparaíso Chile 6 0.56% 18 1.08% 0.45
42 Universidad Autonóma de Nuevo León México 6 0.56% 6 0.36% 0.1
43 Universidad de Antioquia Colombia 6 0.56% 3 0.18% 0.06
44 Universidad de Valparaíso Chile 6 0.56% 10 0.60% 0.26
45 Universidade de São Paulo Brasil 6 0.56% 7 0.42% 0.14
46 Universidade do Estado de São Paulo Brasil 6 0.56% 6 0.36% 0.13
47 Universidad de Valladolid España 6 0.56% 9 0.54% 0.15
48 Universidad de Zaragoza España 6 0.56% 10 0.60% 0.22
49 École pratique des hautes études Francia 5 0.47% 13 0.78% 0.38
50 Universidad Pablo de Olavide España 5 0.47% 14 0.84% 0.25
51 Universidad Autónoma de San Luis Potosí México 5 0.47% 5 0.30% 0.05
52 Universidad de Buenos Aires Argentina 5 0.47% 6 0.36% 0.27
53 Universidad de Talca Chile 5 0.47% 9 0.54% 0.1
145
N° Institución País N° de Contribuciones % Citas % IN
54 Universidad Nacional de Cordoba Argentina 5 0.47% 2 0.12% 0.03
55 Universidad Rey Juan Carlos España 5 0.47% 10 0.60% 0.26
56 Universidade de Brasília Brasil 5 0.47% 2 0.12% 0.03
57 Universidade São Francisco Brasil 5 0.47% 5 0.30% 0.25
58 Université PSL Francia 5 0.47% 13 0.78% 0.38
59 Universidad de Málaga España 5 0.47% 2 0.12% 0.06
60 Universidade do Minho Portugal 5 0.47% 17 1.02% 0.27
61 Universidad Jaime I España 4 0.37% 7 0.42% 0.1
62 Universidad Abierta de Cataluña España 4 0.37% 15 0.90% 0.26
63 Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do
Sul Brasil 4 0.37% 4 0.24% 0.12
64 Universidad Alberto Hurtado Chile 4 0.37% 4 0.24% 0.1
65 Universidad Austral de Chile Chile 4 0.37% 3 0.18% 0.25
66 Universidad Católica San Antonio de Murcia España 4 0.37% 2 0.12% 0.17
67 Universidad de San Buenaventura Colombia 4 0.37% 0 0.00% 0
68 Universidad Santo Tomás, Santiago Chile 4 0.37% 9 0.54% 0.29
69 Universidad Simón Bolívar Colombia 4 0.37% 9 0.54% 0.27
70 Universidade Federal da Bahia Brasil 4 0.37% 4 0.24% 0.03
71 Universidade Federal do Espírito Santo Brasil 4 0.37% 3 0.18% 0.03
72 Universidade Federal do Rio de Janeiro Brasil 4 0.37% 18 1.08% 0.29
73 Universidad de Barcelona España 4 0.37% 9 0.54% 0.06
74 Universidad de Cádiz España 4 0.37% 2 0.12% 0.09
75 Universidad de Castilla-La Mancha España 4 0.37% 8 0.48% 0.39
76 Universidad de Córdoba España 4 0.37% 15 0.90% 0.56
77 Universidad de Girona España 4 0.37% 10 0.60% 0.16
78 Universidad de Jaén España 4 0.37% 8 0.48% 0.2
79 Universidade do Porto Portugal 4 0.37% 12 0.72% 0.37
80 Albany Medical College Estados Unidos 3 0.28% 8 0.48% 0.35
146
N° Institución País N° de Contribuciones % Citas % IN
81 Bar-Ilan University Israel 3 0.28% 2 0.12% 0.09
82 KU Leuven Universiteit Bélgica 3 0.28% 4 0.24% 0.13
83 Universidad a Distancia de Madrid España 3 0.28% 4 0.24% 0.04
84 Monash University Australia 3 0.28% 1 0.06% 0.11
85 Universidad Academia de Humanismo Cristiano Chile 3 0.28% 2 0.12% 0.1
86 Universidad Adolfo Ibáñez Chile 3 0.28% 4 0.24% 0.19
87 Universidad Autónoma de Chile Chile 3 0.28% 2 0.12% 0.11
88 Universidad Autonoma del Estado de Mexico México 3 0.28% 8 0.48% 0.36
89 Universidad de Burgos España 3 0.28% 3 0.18% 0.04
90 Universidad de San Martín de Porres Perú 3 0.28% 2 0.12% 0.09
91 Universidad de Sonora México 3 0.28% 1 0.06% 0.11
92 Universidad EAN Colombia 3 0.28% 4 0.24% 0.14
93 Universidad Externado de Colombia Colombia 3 0.28% 4 0.24% 0.14
94 Universidad Internacional de La Rioja Colombia 3 0.28% 4 0.24% 0.28
95 Universidad Nacional de La Plata Argentina 3 0.28% 6 0.36% 0.17
96 Universidad Nacional de San Luis Argentina 3 0.28% 10 0.60% 0.25
97 Universidad Sergio Arboleda Colombia 3 0.28% 0 0.00% 0
98 Universidad Veracruzana México 3 0.28% 0 0.00% 0
99 Universidade Federal da Paraíba Brasil 3 0.28% 5 0.30% 0.12
100 Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto
Alegre Brasil 3 0.28% 4 0.24% 0.13
147
Anexo E. Idioma de las publicaciones citantes
Idioma N° de publicaciones
Inglés 451
Español 311
Inglés, Español 35
Portugués 11
Italiano 2
Inglés, Portugués 1
Inglés, Portugués,
Español 1
Estonio 1
Turco 1
Lituano 1
Persa 1
Francés 1
Anexo F. Topics más frecuentes de las publicaciones citantes
N° Topic N° de publicaciones
1 Psychology 57
2 Child 55
3 Adolescent 43
4 Motivation 40
5 Emotions 38
6 Autonomy competence 36
7 Personal Autonomy 36
8 Student 36
9 School 29
10 Sports 28
11 Depression 26
12 Violence 26
13 Learning 24
14 Schools 24
15 Teacher 24
16 Personal Satisfaction 23
17 Crime Victims 22
18 Latin American 20
19 Work 20
20 Students 19
21 History 18
22 Reading 18
148
N° Topic N° de publicaciones
23 Athletes 17
24 Behavior 16
25 Burnout syndrome 16
26 Mental Health 15
27 Bullying 14
28 Shared regulation 14
29 Secondary education 13
30 Dyslexia 13
31 Exercise 13
32 Chile 13
33 Traditional bullying 13
34 Emotional Intelligence 12
35 Motor Activity 12
36 Parents 12
37 Psychological resilience 12
38 Resilience-Psychological 12
39 Trait emotional 12
40 Eating Disorders 11
41 Health 11
42 Residence Characteristics 11
43 Spain 11
44 Acculturation 10
45 Communication 10
46 Nursing 10
47 Quality of Life 10
48 Research 10
49 Acculturation preferences 9
50 Batterer intervention 9
51 Domestic Violence 9
52 Education 9
53 Emigrants and Immigrants 9
54 Fitness centres 9
55 Happiness 9
56 Nurses 9
57 Physical education 9
58 Anxiety 8
59 Compulsive exercise 8
60 Gender 8
149
N° Topic N° de publicaciones
61 Language 8
62 Life satisfaction 8
63 Syndrome 8
64 Teen dating 8
65 Well-being 8
150
Anexo G. Países que más citan la producción de Universitas Psychologica
N° País N° de contribuciones %
1 España 320 28.50%
2 Chile 155 13.80%
3 Colombia 115 10.24%
4 Estados Unidos 59 5.25%
5 Brasil 56 4.99%
6 México 44 3.92%
7 Argentina 39 3.47%
8 Italia 29 2.58%
9 France 28 2.49%
10 Perú 26 2.32%
11 Portugal 23 2.05%
12 Reino Unido 23 2.05%
13 Canadá 22 1.96%
14 Ecuador 22 1.96%
15 Australia 20 1.78%
16 China 12 1.07%
17 Alemania 11 0.98%
18 Malasia 8 0.71%
19 India 7 0.62%
20 Polonia 6 0.53%
21 Turquía 6 0.53%
22 Bélgica 5 0.45%
23 Hong Kong 5 0.45%
24 Suecia 5 0.45%
25 Israel 4 0.36%
26 Lituania 4 0.36%
151
N° País N° de contribuciones %
27 Mozambique 4 0.36%
28 Holanda 4 0.36%
29 Venezuela 4 0.36%
30 Costa Rica 3 0.27%
31 Grecia 3 0.27%
32 Paraguay 3 0.27%
33 Rusia 3 0.27%
34 Suiza 3 0.27%
35 Hungría 2 0.18%
36 Irán 2 0.18%
37 Irlanda 2 0.18%
38 Nueva Zelanda 2 0.18%
39 Noruega 2 0.18%
40 Puerto Rico 2 0.18%
41 Eslovaquia 2 0.18%
42 Corea del Sur 2 0.18%
43 Uruguay 2 0.18%
44 Angola 1 0.09%
45 Austria 1 0.09%
46 Bangladesh 1 0.09%
47 Benín 1 0.09%
48 Bulgaria 1 0.09%
49 Cuba 1 0.09%
50 República Checa 1 0.09%
51 República Dominicana 1 0.09%
52 Egipto 1 0.09%
53 Estonia 1 0.09%
152
N° País N° de contribuciones %
54 Indonesia 1 0.09%
55 Jordania 1 0.09%
56 Marruecos 1 0.09%
57 Omán 1 0.09%
58 Palestina 1 0.09%
59 Arabia Saudita 1 0.09%
60 Singapur 1 0.09%
61 Eslovenia 1 0.09%
62 Sudáfrica 1 0.09%
63 Suazilandia 1 0.09%
64 Taiwán 1 0.09%
65 Tailandia 1 0.09%
66 Emiratos Árabes Unidos 1 0.09%
67 Yemen 1 0.09%
153
Anexo H. Top 100 de instituciones que más citan la producción de Universitas Psychologica
N° Institución País N° de contribuciones %
1 Universidad de Granada España 33 2.06%
2 Universidad de Valencia España 32 2.00%
3 Pontificia Universidad Javeriana Colombia 27 1.69%
4 Universidad de Murcia España 26 1.62%
5 Universidad de Oviedo España 22 1.37%
6 Pontificia Universidad Católica de Chile Chile 21 1.31%
7 Universidad de Concepción Chile 20 1.25%
8 Pontificia Universidad Católica de Valparaíso Chile 18 1.12%
9 Universidad Católica del Norte Chile 18 1.12%
10 Universidad de Santiago de Chile Chile 18 1.12%
11 Universidad del Norte Colombia 18 1.12%
12 Universidad de Almería España 18 1.12%
13 University of Rome La Sapienza Italia 18 1.12%
14 Universidad Autónoma de Barcelona España 17 1.06%
15 Universidad de Sevilla España 17 1.06%
16 Universidad del País Vasco España 17 1.06%
17 Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas Argentina 16 1.00%
18 Fundación Universitaria Konrad Lorenz Colombia 15 0.94%
19 Universidad de Barcelona España 15 0.94%
20 Universidad de Córdoba España 15 0.94%
21 Universidad de Extremadura España 15 0.94%
22 Universidad Miguel Hernández España 14 0.87%
23 Universidad de Alicante España 14 0.87%
24 Universidad de Chile Chile 13 0.81%
25 Universidad Autónoma de Madrid España 12 0.75%
26 Universidad de Guadalajara México 11 0.69%
154
N° Institución País N° de contribuciones %
27 Universidad de Tarapacá Chile 11 0.69%
28 Universidad Pablo de Olavide España 10 0.62%
29 Queensland University of Technology Australia 10 0.62%
30 Universidad Católica San Antonio de Murcia España 10 0.62%
31 Universidad de La Frontera Chile 10 0.62%
32 Universidade Federal do Rio Grande do Sul Brasil 10 0.62%
33 Universidad Complutense de Madrid España 9 0.56%
34 Universidad Andrés Bello Chile 9 0.56%
35 Universidad Católica del Maule Chile 9 0.56%
36 Universidad de Salamanca España 9 0.56%
37 Universidad de San Martín de Porres Perú 9 0.56%
38 Universidad de Valparaíso Chile 9 0.56%
39 Universidad Internacional de La Rioja España 9 0.56%
40 Universidad Nacional Autónoma de México México 9 0.56%
41 Universidad Rey Juan Carlos España 9 0.56%
42 Universidad de Castilla-La Mancha España 9 0.56%
43 Universidad de Málaga España 9 0.56%
44 Universidad Santo Tomás, Bogotá Colombia 8 0.50%
45 Université de Toulouse Francia 8 0.50%
46 Universidad de Huelva España 8 0.50%
47 Universidad de Jaén España 8 0.50%
48 Universidad Nacional de Educación a Distancia España 7 0.44%
49 Universidad Autónoma de Chile Chile 7 0.44%
50 Universidad de los Andes Colombia Colombia 7 0.44%
51 Universidad de Talca Chile 7 0.44%
52 Universidade de São Paulo Brasil 7 0.44%
53 Universidade Federal do Rio de Janeiro Brasil 7 0.44%
155
N° Institución País N° de contribuciones %
54 École pratique des hautes études Francia 6 0.37%
55 Universidad de Antioquia Colombia 6 0.37%
56 Universidad de Buenos Aires Argentina 6 0.37%
57 Universidad Santo Tomás, Santiago Chile 6 0.37%
58 Universidad Tecnológica de Bolívar Colombia 6 0.37%
59 Université PSL Francia 6 0.37%
60 Corporación Universitaria Minuto de Dios Colombia 5 0.31%
61 Universidad Abierta de Cataluña España 5 0.31%
62 Universidad Alberto Hurtado Chile 5 0.31%
63 Universidad Autónoma del Estado de Morelos México 5 0.31%
64 Universidad Católica de la Santísima Concepción Chile 5 0.31%
65 Universidad Nacional de Colombia Colombia 5 0.31%
66 Universidad Nacional de Mar del Plata Argentina 5 0.31%
67 Universidad Nacional de Rosario Argentina 5 0.31%
68 Universidad Simón Bolívar Colombia 5 0.31%
69 Universidade de Brasília Brasil 5 0.31%
70 Universidad de la Coruña España 5 0.31%
71 Universidad de Alcalá España 5 0.31%
72 Universidad de Cádiz España 5 0.31%
73 Universidade do Minho Portugal 5 0.31%
74 Universidad CEU España 4 0.25%
75 Instituto Politécnico de Castelo Branco Portugal 4 0.25%
76 Pontificia Universidad Católica del Ecuador Ecuador 4 0.25%
77 Pontificia Universidad Católica del Perú Perú 4 0.25%
78 Universidad Austral de Chile Chile 4 0.25%
79 Universidad Autónoma de Nuevo León México 4 0.25%
80 Universidad Autónoma del Estado de México México 4 0.25%
156
N° Institución País N° de contribuciones %
81 Universidad Bernardo O'Higgins Chile 4 0.25%
82 Universidad de la Sabana Colombia 4 0.25%
83 Universidad de Playa Ancha de Ciencias de la Educación Chile 4 0.25%
84 Universidad del Desarrollo Chile 4 0.25%
85 Universidad Diego Portales Chile 4 0.25%
86 Universidad Espíritu Santo, Ecuador Ecuador 4 0.25%
87 Universidad Externado de Colombia Colombia 4 0.25%
88 Universidad Nacional de Córdoba Argentina 4 0.25%
89 Universidade Eduardo Mondlane Mozambique 4 0.25%
90 Universidade São Francisco Brasil 4 0.25%
91 Université Toulouse Jean Jaurès Francia 4 0.25%
92 University of Kansas Estados Unidos 4 0.25%
93 Universidad de La Laguna España 4 0.25%
94 Universidade do Porto Portugal 4 0.25%
95 Universidad Santiago de Compostela España 4 0.25%
96 Universidad de Zaragoza España 4 0.25%
97 Albany Medical College Estados Unidos 3 0.19%
98 City University of Hong Kong Hong Kong 3 0.19%
99 Pontificia Universidad Javeriana Cali Colombia 3 0.19%
100 Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro Brasil 3 0.19%