Mapeo de citas
Presentación
Esta infoGuía sobre Mapeo de Citas, es un recurso elaborado para apoyar a docentes y estudiantes en la exploración y análisis de literatura científica.
Explica de manera clara el concepto y la evolución del mapeo de citas, destacando su importancia en la investigación actual. Además, presenta las principales herramientas digitales de visualización académica, siendo estas: Connected Papers, Litmaps y ResearchRabbit, describiendo sus características, ventajas y ejemplos de uso.
Finalmente, incluye también una relación de sitios de interés que permiten ampliar la información y acceder a recursos especializados sobre el tema.
Fecha de publicación: 14/NOV/2025
Herramientas de mapeo de citas
Las herramientas de mapeo de citas son aplicaciones o plataformas que permiten visualizar las relaciones entre trabajos académicos a partir de sus citas y referencias bibliográficas. Su objetivo es ayudar a los investigadores a comprender cómo se conecta la literatura científica, identificar las fuentes más influyentes y descubrir líneas de investigación emergentes.
Estas herramientas facilitan la exploración inteligente de la literatura científica, mejoran las estrategias de búsqueda y fomentan una comprensión más profunda de la estructura del conocimiento académico.
Principales plataformas de mapeo de citas
Dado que existen diversas plataformas que aplican esta técnica, en esta infoGuía se presentan aquellas que destacan por su facilidad de uso y accesibilidad:
- Connected Papers
- Litmaps
- ResearchRabbit
Además, se describe sus principales características, ventajas y ejemplos de aplicación, con el propósito de que los usuarios puedan incorporarlas de manera práctica en sus procesos de búsqueda y análisis de información académica.
¿Cómo funciona el mapeo de citas?
Las herramientas de mapeo de citas operan mediante el análisis de las relaciones de citación entre documentos académicos, es decir, examinan qué publicaciones citan o son citadas por otras dentro de un determinado conjunto de obras científicas. Este proceso permite identificar vínculos intelectuales entre autores, artículos y temas de investigación.
A partir de esta información, las plataformas generan representaciones visuales interactivas —como mapas, grafos o redes— que ilustran cómo se construye y se interrelaciona el conocimiento dentro de un campo específico. Estas visualizaciones facilitan la detección de líneas de investigación, autores influyentes, artículos clave y tendencias emergentes.
En conjunto, el mapeo de citas ofrece una visión panorámica y estructurada del desarrollo científico, permitiendo a los investigadores comprender la evolución de un tema, explorar conexiones relevantes y descubrir nuevas rutas para la búsqueda bibliográfica.
Cómo funciona el proceso de mapeo de citas
El funcionamiento de las herramientas de mapeo de citas se basa en una secuencia de etapas que combinan la recopilación de datos, el análisis relacional y la visualización interactiva del conocimiento científico.
1. Recopilación de datos bibliográficos:
El proceso inicia con la obtención de información proveniente de bases de datos académicas reconocidas, como CrossRef, PubMed, Scopus, Semantic Scholar, entre otras con información de acceso abierto. Estas fuentes proporcionan metadatos esenciales de las publicaciones, tales como autores, títulos, años de publicación, palabras clave, resúmenes y, especialmente, las citas y referencias que vinculan cada documento con otros trabajos.
2. Análisis de las relaciones entre documentos:
Una vez recopilada la información, la herramienta examina las interconexiones entre las publicaciones. Si un artículo A cita a un artículo B, se establece una relación de citación entre ambos. La frecuencia de citas, la coincidencia temática o el número de referencias compartidas contribuyen a determinar la fortaleza de esos vínculos. Este análisis permite construir una red de relaciones que refleja cómo circula y se desarrolla el conocimiento dentro de un campo determinado.
3. Visualización en red:
Con los datos procesados, la herramienta genera una representación visual o mapa de citas, en la que cada nodo representa un documento (o en algunos casos, un autor o una revista), y cada línea o enlace indica una relación de citación. Los nodos más grandes suelen corresponder a artículos influyentes o muy citados, mientras que la cercanía entre ellos muestra afinidad temática o colaboración académica.
4. Interacción del usuario:
El investigador puede explorar el mapa de manera interactiva, acercando o alejando áreas, filtrando resultados por fecha, tema, autor o nivel de conexión, e incluso descubriendo artículos relacionados que no habrían aparecido mediante una búsqueda convencional. Esta exploración visual promueve una comprensión más profunda del panorama bibliográfico.
5. Actualización y aprendizaje automático:
Algunas plataformas avanzadas, como Research Rabbit o Litmaps, incorporan algoritmos de inteligencia artificial que aprenden del comportamiento y las preferencias del usuario. Gracias a ello, pueden sugerir nuevos artículos, autores o líneas de investigación afines, manteniendo la red actualizada y personalizada según el progreso del investigador.
En conjunto, este proceso convierte al mapeo de citas en una herramienta poderosa para visualizar la evolución del conocimiento científico, identificar conexiones relevantes y facilitar la construcción de marcos teóricos sólidos en la investigación académica.
Finalidad
En síntesis, estas herramientas convierten los datos bibliográficos en representaciones visuales dinámicas que permiten observar cómo se organiza, se interrelaciona y evoluciona el conocimiento científico. A través de estas redes, el investigador puede identificar conexiones entre autores, artículos y temáticas, reconocer líneas de investigación consolidadas o emergentes, y analizar la influencia y relevancia de determinadas publicaciones dentro de un campo de estudio.
De este modo, el mapeo de citas no solo facilita la exploración de la literatura existente, sino que también favorece una comprensión más profunda y estructurada del desarrollo intelectual y de las redes de colaboración que sustentan la producción científica contemporánea.
Evolución de las herramientas de mapeo de citas
El desarrollo de las herramientas de mapeo de citas tiene su origen en la evolución de la bibliometría y la cienciometría, disciplinas que estudian la producción y comunicación científica mediante el análisis de publicaciones y citas. Su historia puede dividirse en varias etapas:
Orígenes (décadas de 1950–1970)
El concepto de analizar las citas científicas surge con Eugene Garfield, quien en 1955 propuso el Science Citation Index (SCI), un sistema para rastrear cómo los artículos se citan entre sí. Este índice, creado en el Institute for Scientific Information (ISI), marcó el inicio de la citación como herramienta de evaluación y descubrimiento del conocimiento.
En los años 60 y 70, los primeros mapas de la ciencia se elaboraban manualmente, representando gráficamente las conexiones entre disciplinas o autores a partir de datos del SCI.
Desarrollo informático (décadas de 1980–1990)
Con el avance de la computación, el análisis de citas se automatizó. Aparecieron los primeros programas para analizar redes de co-citación y coautoría, aunque eran de uso limitado a investigadores especializados. Durante esta etapa se consolidaron las bases de datos electrónicas como Scopus y Web of Science, que facilitaron el acceso masivo a datos bibliográficos estructurados.
Expansión visual y bibliométrica (2000–2010)
En este periodo surgen herramientas diseñadas para visualizar la estructura del conocimiento. Destacando:
- VOSviewer (2009), desarrollado en la Universidad de Leiden, que permite crear mapas de co-citación y co-ocurrencia de términos.
- CiteSpace (2006), de Chaomei Chen, orientado a detectar tendencias emergentes y frentes de investigación.
Estas aplicaciones hicieron posible el análisis visual de grandes volúmenes de publicaciones, integrando métodos estadísticos y gráficos interactivos.
Era de la visualización interactiva y el acceso abierto (2010–presente)
Con el auge del acceso abierto y el uso de inteligencia artificial, surgen plataformas más accesibles y dinámicas.
Herramientas como Connected Papers, Research Rabbit, Litmaps o Citation Gecko permiten explorar las relaciones entre artículos de manera visual e intuitiva, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Estas aplicaciones combinan análisis de citas con algoritmos de similitud semántica, recomendación personalizada y actualización automática de redes.
Tendencia actual
Hoy, las herramientas de mapeo de citas evolucionan hacia sistemas inteligentes y colaborativos, que integran análisis bibliométrico, minería de texto y aprendizaje automático. Su propósito ya no es solo mostrar conexiones, sino ayudar a descubrir nuevo conocimiento, identificar vacíos de investigación y apoyar la toma de decisiones en ciencia y educación superior.
Connected Papers
Connected Papers es una plataforma que crea mapas visuales de artículos académicos relacionados a partir de un documento inicial. Basada en co-citaciones, ayuda a descubrir trabajos anteriores o complementarios dentro de un tema.
El usuario debe seleccionar un artículo relevante acerca de su tema de investigación, que será considerado como el «artículo semilla». A partir de este artículo de origen, los resultados se mostrarán en forma de gráfico. El gráfico indica la correlación entre los artículos, no necesariamente el número de citas recibidas por cada uno.
Esta plataforma visual fue creada en 2020 por cuatro amigos —Alex Tarnavsky Eitan, Eddie Smolyansky, Itay Knaan Harpaz y Sahar Perets— junto con el desarrollador Ofer Mustigman. Su idea principal fue simplificar la compleja tarea de realizar búsquedas bibliográficas exhaustivas, utilizando un artículo relevante como punto de partida para descubrir otros trabajos relacionados con el mismo tema.
Connected Papers accede a los datos del Corpus de Artículos de Semantic Scholar, que se distribuye bajo la licencia ODC-BY.
Planes
Connected Papers es gratuito hasta cierto punto, pero no completamente ilimitado.
Plan gratuito
- Permite usar todas las funciones principales de la plataforma (crear mapas gráficos de artículos, explorar relaciones entre trabajos) bajo el modelo gratuito.
- Sin embargo, el número de mapas (“graphs”) que puedes crear al mes está limitado: en el plan gratuito, puedes hacer hasta 5 gráficos por mes.
Planes por pago
- Para quienes requieren más de 5 gráficos/mes, existen planes de pago (“Academic” y/o “Business”) con gráficos ilimitados y todas las funciones premium.
- Los precios varían según el plan y facturación (mensual/anual).
Acceso y búsqueda
Crear una cuenta en Connected Papers no es obligatorio para usar la herramienta (ya que se puede generar mapas sin registrarse), pero sí ofrece varios beneficios prácticos para quienes la usan con frecuencia.
Principales beneficios:
- Guardar mapas.- Permite mantener sus visualizaciones y temas guardados.
- Biblioteca personal.- Organiza sus artículos favoritos.
- Historial de búsquedas.- Guarda sus mapas y temas anteriores.
Asi que se recomienda crear una cuenta; para esto primero ingrese a la página web de Connected Papers y luego pulse sobre Log in
Una vez que se tenga en pantalla la ventana de Log in / Sing up ingrese los datos que le solicite para poder crear su cuenta.
Con la cuenta creada procederemos a realizar una búsqueda y usaremos como artículo semilla (artículo relevante o de origen):
Tajeddini, K., Rasoolimanesh, S. M., Gamage, T. C., & Martin, E. (2021). Exploring the visitors’ decision-making process for Airbnb and hotel accommodations using value-attitude-behavior and theory of planned behavior. International Journal of Hospitality Management, 96, 102950.
https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2021.102950
En la caja de búsqueda podemos ingresar el título del documento, el DOI u otro identificador. Se recomienda utilizar el DOI.
Como resultado se muestra:
- En la columna de la izquierda un listado de los artículos ordenados por mayor similitud o relación con el artículo semilla.
- En la parte central se muestra en un gráfico la relación de los nodos (cada un representa un artículo científico) y en forma resaltada esta el artículo semilla. A partir de este, Connected Papers genera un grafo mediante un algoritmo especializado, basado en citas y relaciones bibliográficas.
- Y en la columna de la derecha estas los datos y acceso del artículo semilla. Proporciona enlaces al texto completo del artículo, disponible en diversas plataformas (por ejemplo: PDF, DOI, Google Scholar y Semantic Scholar).
Se puede obtener un listado de los artículos científicos anteriores (Prior) o posteriores (Derivative) en relación al artículo semilla.
Se puede obtener un listado de los artículos científicos con datos adicionales como: cantidad de citaciones, referencias y porcentaje de relación de similitud con el artículo semilla. Además, se puede desplegar una columna para filtra por palabra clave, formato del artículo científico (PDF), recursos de acceso libre y por rango de años.
En caso haya interés por alguno de los artículos científicos se puede pulsar sobre este en el listado y en la ventana del lado derecho esta la opción para guardarlo en nuestro perfil (Saved)
De modo que cuando ingresemos a nuestros perfil podemos recuperar los artículos científicos guardados (Saved papers).
Litmaps
Litmaps es una herramienta digital que combina el mapeo de citas con el descubrimiento automático de literatura científica. Permite explorar, visualizar y gestionar información académica mediante mapas interactivos que muestran cómo se conectan distintos artículos a través de citas y referencias. Gracias a estos mapas personalizados, el usuario puede comprender la evolución de un tema de investigación, identificar relaciones clave entre estudios y recibir alertas sobre nuevos artículos relevantes en su campo.
La empresa fue creada en 2016 por Kyle Webster y Axton Pitt. Kyle cursaba un doctorado en biología molecular, y Axton, formado en neurociencia, se había orientado al desarrollo de software. Ambos habían notado que para investigadores y estudiantes la búsqueda y revisión de literatura científica era un proceso lento y complicado. Con la intención de enfrentar este problema, decidieron fundar una empresa que aprovechara sus capacidades complementarias: Axton contribuiría con su experiencia técnica y de programación, mientras que Kyle aportaría su conocimiento sobre las necesidades reales de los usuarios.
Permite buscar artículos con metadatos de acceso abierto (autores, títulos, resúmenes, DOI, citas, año de publicación, etc.) provenientes de CrossRef, Semantic Scholar, OpenAlex, PubMed (para temas biomédicos) y otros indexadores especializados.
Planes
Litmaps ofrece un plan gratuito así como versiones de pago con más prestaciones.
Plan gratuito
Búsqueda básica de literatura académica (por ejemplo, hasta 20 entradas de búsqueda).
Crear un número limitado de mapas (“Litmaps”; por ejemplo, 1 o 2) en la versión gratuita.
Límite en artículos por mapa (en algunos anuncios: hasta ~100 artículos por mapa).
Planes por pago
- Filtros avanzados de búsqueda, sincronización con gestores de referencias completas, alertas frecuentes, y otras funciones premium.
- Mapas y búsquedas ilimitadas: esas funciones son parte de la versión “Pro” o equipo (team).
Acceso y búsqueda
Crear una cuenta en Litmaps tiene varios beneficios que pueden facilitar de manera considerable el trabajo de revisión de literatura académica. A continuación se detallan los principales:
Guardar y organizar mapas (Litmaps).- El usuario puede crear mapas de literatura (conjuntos visuales de artículos científicos relacionados) y guardarlos en su cuenta para revisarlos o editarlos más tarde.
Biblioteca personal y seguimiento de artículos.- Puede mantener una biblioteca propia de artículos de interés del usuario; lo cual facilita acceder rápidamente a trabajos seleccionados por su relevancia, sin tener que rehacer la búsqueda cada vez.
Alertas de nuevos artículos (“Newsletter”).– Con cuenta (y más aún con plan Pro) se pueden activar alertas para que notifiquen cuando aparecen nuevos artículos sobre los temas o mapas que sean importantes para el usuario. Así se mantiene actualizado sin tener que revisar manualmente.
Por lo tanto se recomienda crear una cuenta; para esto primero ingrese a la página web de Litmaps y luego pulse sobre Login
Una vez que se tenga en pantalla la ventana de Sing in / Sing up vaya al enlace de Sing up al lado de la frase Don’t have an account? e ingrese los datos que le solicite para poder crear su cuenta.
Con la cuenta creada procederemos a realizar una búsqueda y usaremos como artículo origen:
Borrero, J. D., & Yousafzai, S. (2024). Circular entrepreneurial ecosystems: a Quintuple Helix Model approach. Management Decision, 62(13), 141-177.
https://doi.org/10.1108/MD-08-2023-1361
En la caja de búsqueda podemos ingresar una palabra clave, un autor, el DOI u otro identificador. Se recomienda utilizar el DOI.
Litmaps da como resultado la posibilidad de revisa referencias y citas del artículo de origen.
Revisemos las 17 citas.
Las opciones que ofrece Litmaps para visualizar los resultados estan el parte superior derecha y son:
- Ver el mapa
- Ver el listado de articulo relacionados más el mapa
- Ver el listado de los artículos relacionados con sus datos principales además de cantidad de referencias y citas.
A continuación de entre los artículos académicos que han citado el artículo original elegiremos uno: Eiselein, 2025
Teniendo el pantalla el artículo académico de Eiselein, 2025 se tiene la posibilidad de descargar el PDF, obtener los datos de referencia (por ejemplo en Norma APA), obtener versiones del artículo, entre otras opciones.
Podemos crear una etiqueta de una carpeta (Taj) para guardar ahí el artículo de nuestros interés.
Para este ejemplo estamos creando un Tag con el título: Ecosistema circular
De modo que cuando ingresemos al Tag «Ecosistema circular» podremos recuperar el artículo académico de Eiselein, 2025
ResearchRabbit
Research Rabbit es una plataforma impulsada por inteligencia artificial diseñada para agilizar la revisión y exploración de literatura científica. Permite visualizar de forma dinámica redes de citas, coautorías y relaciones entre artículos, lo que facilita comprender las conexiones clave dentro de un campo de estudio. Además, ofrece herramientas para organizar proyectos de investigación y fomentar la exploración colaborativa entre usuarios.
Desarrollada por Research Rabbit Inc., empresa fundada en 2020 por Lulú Liang y Eduardo L’Hotellier, la herramienta facilita el descubrimiento de artículos pertinentes y la exploración visual de redes de citación. Surge como respuesta a la creciente demanda de soluciones que optimicen los procesos de investigación académica, en un contexto donde el volumen de literatura científica se expande constantemente y dificulta la navegación eficiente por la información disponible.
Esta plataforma obtiene su información de bases de datos académicas consolidadas y fuentes de metadatos bibliográficos, principalmente mediante integraciones con Semantic Scholar y otros repositorios académicos.
Planes
El servicio Research Rabbit ofrece una versión gratuita permanente, además de un plan premium.
Plan gratuito («Free»)
Con ese plan se puede acceder a búsquedas ilimitadas en más de 280 millones de artículos académicos y hasta 50 “inputs” (es decir, hasta 50 trabajos semilla o similares).
Configuración básica de búsqueda.
Creación de un proyecto.
Plan por pago (“ResearchRabbit+”)
Este plan premium permite búsquedas ilimitadas en más de 280 millones de artículos y 300 «inputs» para abarcar toda su revisión bibliográfica.
Configuración de búsqueda avanzada que permite encontrar rápidamente los mejores artículos.
Creación de múltiples proyectos que garantiza la escalabilidad de la investigación.
Acceso y búsqueda
Research Rabbit requiere que los usuarios se registren con una cuenta gratuita antes de poder acceder a sus funciones principales. Esto se debe a que la plataforma personaliza la experiencia de uso y necesita identificar a cada investigador para guardar sus proyectos, colecciones y búsquedas.
Al tener una cuenta, el sistema crea un espacio de trabajo personal donde se puede:
- Guardar artículos y colecciones de interés.
- Crear distintos proyectos temáticos.
- Añadir “papers semilla” para que la herramienta genere redes de artículos relacionados.
- Guardar automáticamente búsquedas y visualizaciones para retomarlas más adelante.
Sin una cuenta, estas funciones no estarían disponibles, ya que el sistema no podría conservar el historial ni los mapas de investigación.
El registro puede hacerse fácilmente con una cuenta de Google o mediante una dirección de correo electrónico institucional o personal.
Por lo tanto es necesario crear una cuenta; para esto primero ingrese a la página web de ResearchRabbit y luego pulse sobre SingUp
Una vez que se tenga en pantalla la ventana vaya al enlace de Sing up al lado de la frase Don’t have an account? e ingrese los datos que le solicite para poder crear su cuenta.
Luego de creada la cuenta, el sistema solicita crear un proyecto. Para este ejemplo se creo : Technology Management
Y después procederemos a realizar una búsqueda usando como artículo origen:
Demeter, K., Szász, L., Rácz, B. G., & Györfy, L. Z. (2024). Fourth industrial (r) evolution? Investigating the use of technology bundles and performance implications. Journal of Manufacturing Technology Management, 35(9), 1-23.
https://doi.org/10.1108/JMTM-07-2023-0299
En la caja de búsqueda podemos ingresar una palabra clave, un título, el DOI u otro identificador. Se recomienda utilizar el DOI.
Como resultado de la búsqueda, se puede recuperar tres opciones: artículos académicos similares, referencias y las citas recibidas por el artículo.
Revisemos los artículos académicos similares.
En pantalla vemos los artículos similares a Demeter, 2024
De entre estos artículos académicos podemos revisar uno de ellos por ejemplo a Bang, 2020. Sus datos generales asi también se tiene la posibilidad de revisar sus artículos similares, referencias y los citados por.
Recuperamos el listados de los artículos similares a Bang, 2020.
Tenemos en pantalla el listados de las referencias es decir, permite revisar los artículos que el artículo original ha citado. Es decir, los trabajos que preceden (trabajos posteriores que citan el artículo origen) a Bang, 2020.
En Citas (Citations) se pueden ver los artículos que han citado al artículo que se estás usando como origen, lo que te ayuda a ver cómo se ha desarrollado o evolucionado un tema hacia adelante (trabajos posteriores) que citan el artículo origen: Bang, 2020.
ResearchRabbit permite crear colecciones; para esto se debe:
Ir a Biblioteca (Library) y pulsar sobre Create Colletion enseguida ingresar el nombre de la colección. Para este ejemplo será: Revolución Industrial.
De modo podemos grabar el artículo de Bang, 2020 en la colección Revolución industrial.
A que cuando ingresemos a la colección Revolución industrial podremos recuperar el artículo de Bang, 2020.
Sitios web de interés
Software de análisis bibliométrico que permite visualizar patrones y tendencias en la literatura científica. Facilita la detección de temas emergentes, redes de coautoría y evolución de campos de investigación.
Herramienta gratuita de mapeo de citas que ayuda a descubrir artículos relacionados a partir de un trabajo semilla. Genera mapas interactivos que muestran conexiones entre investigaciones basadas en sus referencias.
Plataforma que crea mapas visuales de artículos académicos relacionados a partir de un documento inicial. Basada en co-citaciones, ayuda a descubrir trabajos anteriores o complementarios dentro de un tema. Brinda un plan gratuito (Free) y planes por suscripción (Academic y Business).
🔹 CrossRef
Organización sin fines de lucro que proporciona identificadores DOI (Digital Object Identifier) para publicaciones académicas. Garantiza la conexión estable entre un artículo y su fuente original en línea.
🔹 DOI (Digital Object Identifier)
Código único y permanente asignado a una publicación académica o documento digital, que permite identificarlo y localizarlo fácilmente en la web, incluso si cambia su dirección URL.
🔹 Institute for Scientific Information (ISI)
Institución fundada en 1960 por Eugene Garfield, creadora del Science Citation Index, base que dio origen a Web of Science. Fue pionera en el desarrollo de los métodos de análisis de citas científicas.
🔹 Licencia ODC-BY (Open Data Commons Attribution License)
Licencia abierta que permite usar, compartir y modificar datos siempre que se reconozca la autoría original. Se aplica comúnmente a bases de datos académicas y científicas de acceso abierto.
🔹 Litmaps
Es una herramienta digital que combina el mapeo de citas con el descubrimiento automático de literatura científica. Permite explorar, visualizar y gestionar información académica mediante mapas interactivos que muestran cómo se conectan distintos artículos a través de citas y referencias. Brinda un plan gratuito (Free) y planes por suscripción (Pro y Teams).
🔹 Microsoft Academic Graph (MAG)
Fue una base de datos académica desarrollada por Microsoft Research que integraba información sobre publicaciones, autores, instituciones y citas. Su objetivo era representar las relaciones entre los elementos del conocimiento científico mediante un grafo. Dejó de actualizarse en 2021 y su contenido fue sucedido por OpenAlex.
🔹 OpenAlex
Base de datos académica que recopila información de millones de publicaciones, autores e instituciones. Es considerada el sucesor abierto del Microsoft Academic Graph (MAG) y está bajo licencia ODC-BY. Brinda un plan gratuito (Free) y planes por suscripción (Premium e Institutional).
🔹 PubMed
Base de datos gratuita gestionada por la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU., que ofrece referencias y resúmenes de artículos biomédicos y de ciencias de la salud publicados en revistas especializadas.
Es una plataforma impulsada por inteligencia artificial diseñada para agilizar la revisión y exploración de literatura científica. Permite visualizar de forma dinámica redes de citas, coautorías y relaciones entre artículos, lo que facilita comprender las conexiones clave dentro de un campo de estudio. Brinda un plan gratuito (Free) y planes por suscripción (RR+ e Institution).
🔹 Scopus
Base de datos de Elsevier que indexa millones de artículos científicos, revistas y conferencias. Se utiliza ampliamente para evaluar la producción científica y analizar indicadores de impacto académico.
Motor de búsqueda académico y de libre acceso desarrollado por el Allen Institute for AI, que utiliza inteligencia artificial para ofrecer resultados relevantes, identificar conexiones entre artículos y analizar citas de forma inteligente.
Programa especializado en la construcción y visualización de mapas bibliométricos. Permite representar gráficamente redes de coautoría, co-citación y palabras clave a partir de datos obtenidos de Scopus o Web of Science.
🔹 Web of Science (WoS)
Plataforma de información científica desarrollada originalmente por el ISI. Reúne bases de datos que permiten buscar, analizar y medir el impacto de las publicaciones académicas mediante sus citas.
