La ciencia digital en América Latina: alcance y beneficios

2.1. El alcance de la digitalización: prácticas y políticas

Aunque no parece haber estudios que dimensionen de manera cuantitativa el alcance y la evolución del fenómeno en América Latina, hay una evidencia, al menos de carácter circunstancial o anecdótico, que indica el crecimiento del interés que concita en ámbitos académicos y políticos, tanto dentro como fuera de la región, y otra evidencia, no siempre sistemática, de una incidencia variable según disciplina.

En relación al interés que concita el tema en ámbitos académicos, Pacheco, Nascimiento y Weber (2018)Pacheco, Roberto C.S.; Nascimento, Everton R. y Weber, Rosina O. (2018). Digital science: cyberinfrastructure, e-Science and citizen science. En: Klaus North, Ronald Maier y Oliver Haas (eds.). Knowledge Management in Digital Change. Cham: Springer, pp. 377-388. identifican, en su revisión de la bibliografía, que en los últimos años ha ido en aumento el número de artículos publicados en revistas científicas que responden a algunas de las palabras que refieren a la digitalización de la ciencia. En base a encuestas a investigadores, Arcila, Piñuel y Calderín (2013)Arcila, Carlos; Piñuel, José-Luis y Calderín, Mabel (2013). La e-investigación de la Comunicación: actitudes, herramientas y prácticas en investigadores iberoamericanos. Comunicar: Revista Científica de Comunicación y Educación, 20 (40): 111-118. y Dutton y Meyer (2008)Dutton, William H. y Meyer, Erick T. (2008). E-social science as an experience technology: distance from, and attitudes toward, e-research. 4th International Conference on e-Social Science, Manchester (UK). encuentran una predisposición o actitud positiva hacia la utilización de herramientas digitales en el área de ciencias de la comunicación en Iberoamérica y en el de ciencias sociales en Reino Unido, respectivamente. Pero Arcila, Piñuel y Calderín (2013)Arcila, Carlos; Piñuel, José-Luis y Calderín, Mabel (2013). La e-investigación de la Comunicación: actitudes, herramientas y prácticas en investigadores iberoamericanos. Comunicar: Revista Científica de Comunicación y Educación, 20 (40): 111-118. también encuentran que el uso intensivo y avanzado de las TICs es más bien limitado en el área de conocimiento que analizan.

El estudio de Galindo-Rueda (2020)Galindo-Rueda, Fernando (2020). How are science, technology and innovation going digital? The statistical evidence. En: OECD (eds.). The Digitalisation of Science, Technology and Innovation: Key Developments and Policies. Paris: OECD Publishing. ofrece un intento de medir la evolución e incidencia del fenómeno a partir de un análisis bibliométrico. Identifica que a nivel global la investigación científica que utiliza o busca desarrollar herramientas de inteligencia artificial (IA) creció entre el 2006 y el 2016 a un ritmo más acelerado que el del total de las publicaciones, siendo los lugares en donde está mayoritariamente concentrada China (con el 27% de las publicaciones relacionadas con IA en 2016), Estados Unidos (con el 19%), la Unión Europea (con el 12%) y la India (con el 11%). En el período mencionado, el volumen anual de publicaciones relacionadas con la IA creció en el mundo el 150% mientras que el total de publicaciones indexadas aumentó el 50%.

En relación a la incidencia variable según disciplina, Tsatsou (2016)Tsatsou, Panayiota (2016). Digital technologies in the research process: Lessons from the digital research community in the UK. Computers in Human Behavior, 61 (August): 597-608., en un estudio cualitativo que realizó en el Reino Unido acerca del uso de herramientas, recursos y servicios digitales en varios campos de las ciencias sociales (negocios, educación, historia, ciencias políticas y literatura), concluye que los principios disciplinares y las tradiciones de investigación influyen en cómo y cuántas tecnologías digitales son empleadas con fines de investigación. Holmberg y Thelwall (2014)Holmberg, Kim y Thelwall, Mike (2014). Disciplinary differences in Twitter scholarly communication. Scientometrics, 101: 1027-1042. alcanzan resultados similares, aunque concentrando la atención en la esfera de la difusión y la comunicación y en un número más variado de campos. Analizan cómo especialistas de diez disciplinas distintas (entre ellas, astrofísica, bioquímica, humanidades digitales, economía, historia de la ciencia y descubrimiento de fármacos) utilizan el sitio de microblogging Twitter. Encuentran diferencias entre las distintas disciplinas en el uso de la plataforma para la comunicación académica, siendo los investigadores en bioquímica y astrofísica quienes más la utilizan con esa finalidad.

Esta incidencia variable según disciplina se expresa no solo en términos del uso de herramientas digitales para producir o comunicar conocimientos, sino también en la cantidad de aplicaciones desarrolladas y montadas sobre las e-infraestructuras. Andronico et al. (2011)Andronico, Giuseppe; Ardizzone, Valeria; Barbera, Roberto; Becker, Bruce; Bruno, Riccardo; Calanducci, Antonio; Carvalho, Diego; Ciuffo, Leandro; Fargetta, Marco; Giorgio, Emidio; La Rocca, Giuseppe; Masoni, Alberto; Paganoni, Marco; Ruggieri, Federico y Scardaci, Diego (2011). e-Infrastructures for e-Science: A Global View. Journal of Grid Computing, 9 (2): 155-184., que analizan el estado de las e-infraestructuras y las aplicaciones asociadas que dan soporte a la investigación, encuentran que el número de aplicaciones disponibles para cada disciplina es distinto, sugiriendo que la penetración es desigual según el campo del conocimiento. Ciencias de la vida, seguido por ciencia de la computación y matemáticas, y luego por astronomía y astrofísica son los dominios científicos con mayor cantidad de aplicaciones.

El estudio más completo que encontramos en términos de variabilidad de prácticas y cobertura disciplinar fue realizado por la OECD a partir de una encuesta realizada a doce mil investigadoras e investigadores de todo el mundo durante 2018, cuyos resultados se sintetizan en Galindo-Rueda (2020)Galindo-Rueda, Fernando (2020). How are science, technology and innovation going digital? The statistical evidence. En: OECD (eds.). The Digitalisation of Science, Technology and Innovation: Key Developments and Policies. Paris: OECD Publishing.. Con el fin de identificar patrones, determinantes y efectos de la digitalización en la investigación científica en un amplio rango de disciplinas, estudiaron: 1) el uso de herramientas de productividad (productivity tools) para llevar a cabo tareas regulares, como recuperar información y colaborar con colegas, 2) la puesta a disposición de otros los datos y códigos obtenidos, 3) la utilización o desarrollo de datos y métodos computacionales no convencionales como el big data, y 4) la comunicación científico digital. Encontraron que ciencias de la computación es la disciplina que, relativamente, más uso hace de herramientas digitales avanzadas (big data). En el otro extremo se ubicaron ciencias sociales y psicología. En ciencias de la tierra y planetarias la intensidad de uso se ubicó por encima de ciencias biológicas y agrarias y ésta a su vez se colocó por arriba de la categoría energía y ciencias ambientales.

El crecimiento del fenómeno de la ciencia digital se puede apreciar también en el interés de los gobiernos de las principales economías desarrolladas que, desde al menos los últimos años de los 90 y los primeros de la década siguiente, vienen elaborando políticas públicas específicas para promover la digitalización en un número creciente de áreas del conocimiento.

En 1999, por ejemplo, el gobierno del Reino Unido lanzó el programa e-science, una iniciativa que buscó desarrollar tecnologías genéricas, conocidas como middleware, para permitir que diferentes recursos puedan estar disponibles en red y creen cuadrículas o redes (grids) informáticas (Hey y Trefethen, 2002Hey, Tony y Trefethen, Anne (2002). The UK e-science core programme and the grid. Future Generation Computer Systems, 18 (8): 1017-1031. y 2008Hey, Tony y Trefethen, Anne (2008). E-Science, Cyberinfrastructure, and Scholarly Communication. En: Gary M Olson, Ann Zimmerman y Nathan Bos (eds.). Scientific Collaboration on the Internet: The MIT Press, pp. 15 - 31.). El gobierno de Estados Unidos tiene un programa llamado Advanced Cyberinfrastructure que apoya y coordina el desarrollo, adquisición y provisión de recursos, herramientas y servicios de ciberinfraestructura para el avance y la transformación de la ciencia (Atkins et al., 2003Atkins, Daniel E. et al., (2003). Revolutionizing science and engineering through cyberinfrastructure. Report of the National Science Foundation blue-ribbon advisory panel on cyberinfrastructure. Virginia: National Science Foundation. Disponible en: https://www.nsf.gov/cise/sci/reports/atkins.pdf [Consultado en junio de 2019].). Australia lanzó en torno a 2005 dos programas en estas mismas direcciones: el eResearch Framework, una estrategia nacional de inversión en la creación y fortalecimiento de e-infraestructura para la investigación colaborativa, y el proyecto MAPS (Middleware Action Plan and Strategy) (Sargent, 2006Sargent, Mike (2006). An Australian e-research strategy and implementation framework. Final Report of the e-Research Coordinating Committee. Canberra, Australia: Department of Education, Employment and Workplace Relations. Disponible en: https://apo.org.au/node/15777 [Consultado en junio de 2019].). Y la Unión Europea, dentro del programa Horizon 2020, ha estado promoviendo la ciencia digital con distintos instrumentos a través de la Dirección General de Redes de Comunicación, Contenido y Tecnología (DG Connect) (Comisión Europea, 2013Comisión Europea (2013). Digital science in Horizon 2020: Concept paper of the Digital Science vision, and its integration in the Horizon 2020 programme: Disponible en: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/digital-science-horizon-2020 [Consultado en junio de 2019].).

A nivel regional, en Latinoamérica, encontramos que se adoptaron medidas, unos años más tarde, para favorecer la digitalización de la ciencia, pese a que no parece haber una política que la promueva de manera explícita.³ América Latina sí tiene una tradición más antigua en términos de digitalización de las revistas académicas y bases de datos bibliográficas latinoamericanas, que se remonta a los años ochenta y que creció considerablemente en los noventa con la consolidación de internet (Alonso-Gamboa y Russell, 2012). Existen varias colecciones digitales de revistas (Latindex en 1995, SciELO en 1997, Redalyc en 2003) que han contribuido a visibilizar y mejorar su calidad (Packer y Meneghini, 2007). Es decir, no hay una política que exprese la necesidad de reconocer a la ciencia digital, que establezca metas y prioridades de desarrollo y que traduzca los objetivos en planes de acción concretos y transversales a todas las áreas de la producción de conocimiento, como se señala en Arza et al. (2019)Arza, Valeria; Fressoli, Mariano; Actis, Guillermina y del Castillo, Martín (2019). La Ciencia Digital en América Latina. Manuscrito. Washington D.C.: Banco Interamericano Desarrollo (BID).. Dicho estudio releva veinticuatro iniciativas en los tres países que analizamos en este artículo de las cuales cinco corresponden a marcos legales, tres a estructuras administrativas y dieciséis a instrumentos operacionales⁴ Las categorías se basan en la clasificación propuesta por Sagasti y Araoz (1976) y retomada por Emiliozzi, Lemarchand y Gordon (2009).. Entre los instrumentos operacionales se destacaron los esfuerzos de los organismos públicos de ciencia y tecnología para proveer infraestructura (ciber-infraestructuras, plataformas y portales, algunas de alcance nacional e insertas en otras de alcance regional)⁵ En Chile la red se llama REUNA (https://www.reuna.cl/), en Colombia, RENATA (https://www.renata.edu.co/) y, de forma más limitada, con menos servicios disponibles, en Argentina está INNOVA RED (https://www.innova-red.net/). A nivel regional, los tres países participan de plataformas, como la Red Clara (https://www.redclara.net/index.php/es/) y LAReferencia (http://www.lareferencia.info/es/), que aglutinan diversos esfuerzos económicos en torno a aspectos asociados a la digitalización (Arza et al., 2019). Estas iniciativas no están sustentadas por entidades públicas, sino por los aportes de sus socios (instituciones de educación superior e investigación), pero los principales organismos de CyT participan de las mismas.. Los marcos legales identificados estuvieron asociados al acceso abierto de los resultados de las investigaciones financiadas con fondos públicos y a la promoción de la ciencia abierta.⁶ Nos referimos a la Ley de Repositorios Digitales Institucionales de Acceso Abierto sancionada en 2013 en Argentina (http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/220000-224999/223459/norma.htm), al artículo vinculado al acceso abierto en la Ley Nº 21.105 de 2018 de creación del Ministerio de Ciencia en Chile (https://www.bcn.cl/leychile/navegar?idNorma=1121682), y a la resolución 0167 de 2019 por la cual se adoptan los lineamientos para una Política de Ciencia Abierta en Colombia (https://www.colciencias.gov.co/normatividad/resolucion-0167-2019).

2.2. Los beneficios de la digitalización

Existe en la literatura una serie de factores que anticipan beneficios asociados a la digitalización, que de alguna forma justifican las políticas de promoción de la ciencia digital. Por ejemplo, es de esperar que la digitalización permita cada vez más trascender las fronteras, habilitando una mayor flexibilidad en términos de distancia y tiempo (Olson, Zimmerman y Bos, 2008Olson, Gary M.; Zimmerman, Ann y Bos, Nathan (eds.) (2008). Scientific collaboration on the Internet. Cambridge: The MIT Press.). Mientras que en el pasado hubiera sido considerado necesario juntar al personal investigador en un único laboratorio, hoy en día muchas de estas asociaciones se pueden llevar a cabo a distancia gracias a las tecnologías digitales (e-mail, videoconferencias, pizarras y bases de datos compartidas). Hay software diseñado para brindar apoyo a actividades que se desarrollan en cualquiera de las combinaciones de tiempo y lugar: mismo/diferente lugar y mismo/diferente tiempo (Olson y Olson, 2012Olson, Gary M. y Olson, Judith S. (2012). Collaboration technologies. En: Julie A Jacko (eds.). Human Computer Interaction Handbook: Fundamentals, Evolving Technologies, and Emerging Applications. Boca Ratón: CRC press, pp. 549-564.)⁷ Olson y Olson (2012) reseñan variedad de software/tecnologías diseñado para ejecutarse en red para apoyar actividades de grupos u organizaciones. y para todas las etapas del proceso de producción de conocimiento.

El aumento de la colaboración está a su vez identificado con un mayor impacto o visibilidad académica (citas) de las publicaciones científicas (Persson, Glänzel y Danell, 2004Persson, Olle; Glänzel, Wolfgang y Danell, Rickard (2004). Inflationary bibliometric values: The role of scientific collaboration and the need for relative indicators in evaluative studies. Scientometrics, 60 (3): 421-432.) y podría dar lugar a una mayor eficiencia y eficacia. Mayor eficiencia, si al aumentar los incentivos para compartir información (por la facilidad de acceso a infraestructuras) se reduce la probabilidad de realizar inversiones redundantes (evitar la duplicación de esfuerzos) y si la ciberinfraestructura es utilizada para compartir recursos que son luego empleados en responder distintas preguntas de investigación. Y mayor eficacia, al permitir la intervención de nuevos actores, pertenecientes o no a la academia, y aumentar por tanto la inteligencia colectiva: las contribuciones a la resolución de interrogantes científicos pueden ser más inter y transdisciplinares.

Además de facilitar la colaboración, la digitalización hace posible generar, juntar, almacenar, compartir y analizar grandes cantidades de datos con instrumentos/herramientas crecientemente especializados y sofisticados (Olson, Zimmerman y Bos, 2008Olson, Gary M.; Zimmerman, Ann y Bos, Nathan (eds.) (2008). Scientific collaboration on the Internet. Cambridge: The MIT Press.). Esto se traduce en una mayor centralidad de los datos en el proceso de investigación que puede dar lugar a nuevas líneas o posibilidades de investigación, así como cambios en los métodos de investigación (Hey y Trefethen, 2008Hey, Tony y Trefethen, Anne (2008). E-Science, Cyberinfrastructure, and Scholarly Communication. En: Gary M Olson, Ann Zimmerman y Nathan Bos (eds.). Scientific Collaboration on the Internet: The MIT Press, pp. 15 - 31.). A su vez, el crecimiento exponencial de la cantidad y variedad de datos puede exigir la colaboración de varias experticias para poder procesarlos, analizarlos, visualizaros e interpretarlos.

Asimismo, la ciencia digital puede aumentar la transparencia y la confianza en los resultados de una investigación al facilitar que diferentes grupos de investigación tengan acceso a los datos utilizados (Comisión Europea, 2013Comisión Europea (2013). Digital science in Horizon 2020: Concept paper of the Digital Science vision, and its integration in the Horizon 2020 programme: Disponible en: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/digital-science-horizon-2020 [Consultado en junio de 2019].)⁸ La digitalización de la ciencia habilitó o alimentó el movimiento hacia el acceso abierto, el principio según el cual los datos y resultados de la investigación financiada con recursos públicos deberían ser accesibles a los contribuyentes que pagaron a la investigación (Hey y Trefethen 2008Hey, Tony y Trefethen, Anne (2008). E-Science, Cyberinfrastructure, and Scholarly Communication. En: Gary M Olson, Ann Zimmerman y Nathan Bos (eds.). Scientific Collaboration on the Internet: The MIT Press, pp. 15 - 31.).. A su vez, esto puede redundar en una mayor inclusión cuando las ciberinfraetsructuras facilitan que grupos de investigación tradicionalmente inhabilitados por falta de recursos o acceso a equipamientos, puedan colaborar remotamente.

4.1. Selección del recorte temporal

Para analizar la evolución de la incidencia de la ciencia digital tomamos los artículos publicados entre 1990 y 2017. Elegimos una ventana de tiempo extensa que permitiera visualizar tendencias. En el momento del análisis, como la cantidad de publicaciones al año puede variar (particularmente en disciplinas con una menor cantidad de publicaciones) y dado que el interés está en el hecho estilizado (la tendencia), en lugar de tomar la cantidad de publicaciones en un año dado calculamos la media móvil de cuatro años para visualizar el comportamiento de las series.

Para el segundo de los objetivos tomamos los artículos publicados durante los últimos diez años desde el momento en que diseñamos la investigación (diciembre de 2018). El período analizado va, entonces, de 2008 a 2017.

4.2. Selección de países

El análisis se focaliza en tres países latinoamericanos que tienen una trayectoria científica importante: Argentina, Chile y Colombia. Los elegimos por ser países de tamaño medio con excelente desempeño científico en la región según los indicadores convencionales.¹⁰ Excluyendo a Brasil y a México que por su tamaño y lugar geoestratégico tienen características muy particulares, los tres países son los que tienen un ranking más alto en la región en términos de cantidad de publicaciones e índice h. Estos países tienen más publicaciones que los tres elegidos, como es de esperar por sus tamaños, y sus índice h son también mayores (datos de SCIMAGOJR: https://www.scimagojr.com/).

4.3. Selección de disciplinas

Con el fin de evaluar en qué medida la ciencia digital ha penetrado en la producción científica en estos países, decidimos focalizar el análisis en algunas disciplinas, sabiendo que las prácticas digitales son variadas y pueden tener incidencia muy diferente en distintos campos disciplinarios (Holmberg y Thelwall, 2014Holmberg, Kim y Thelwall, Mike (2014). Disciplinary differences in Twitter scholarly communication. Scientometrics, 101: 1027-1042.; Tsatsou, 2016Tsatsou, Panayiota (2016). Digital technologies in the research process: Lessons from the digital research community in the UK. Computers in Human Behavior, 61 (August): 597-608.; Galindo-Rueda, 2020Galindo-Rueda, Fernando (2020). How are science, technology and innovation going digital? The statistical evidence. En: OECD (eds.). The Digitalisation of Science, Technology and Innovation: Key Developments and Policies. Paris: OECD Publishing.). Para elegir las disciplinas, utilizamos distintos criterios. Por un lado, buscamos que hubiera cierta diversidad para poder captar distintas prácticas. Así elegimos disciplinas de tres grandes áreas, tal como están definidas en Scopus: ciencias sociales, ciencias físicas, y ciencias de la vida. Por otro lado, buscamos disciplinas en las cuales al menos dos de los tres países elegidos evidenciaran cierto grado de especialización relativa. Esto podría sugerir que en estos casos las prácticas científicas se encuentran mejor emparentadas con lo que serían las prácticas de vanguardia a nivel internacional.

Para analizar la especialización relativa en cada disciplina por parte de cada uno de los tres países recurrimos al índice de ventajas comparativas reveladas (VCR) propuesto por Balassa (1965)Balassa, Bela (1965). Trade Liberalisation and “Revealed” Comparative Advantage. The Manchester School, 33 (2): 99-123.. El valor que toma este índice resulta de comparar el peso medido en publicaciones de una disciplina dada en un país concreto con el peso de la misma disciplina a nivel mundial:

 

Donde P_ij es la cantidad de publicaciones del país i en la disciplina j, P_i es el número total de publicaciones del país i, P_j es el número total de publicaciones en la disciplina j a nivel mundial y, finalmente, P es el número total de publicaciones a nivel mundial.

La tabla A1, que presentamos en el anexo 1, muestra los valores del índice de VCR según país y disciplina, utilizando todos los documentos publicados entre 2013 y 2017. Se puede observar que la producción científica de los tres países es particularmente fuerte, evidencia ventajas comparativas a nivel internacional, en ciencias biológicas y agrícolas. Al tener esta disciplina relevancia económica en términos de las estructuras productivas, decidimos seleccionarla.

Para la elección de las otras tres disciplinas, buscamos que al menos dos de los tres países tuvieran ventajas comparativas procurando además que pertenecieran a distintas grandes áreas para asegurar diversidad de prácticas como mencionamos antes. Las disciplinas bajo estos criterios fueron: ciencias de la tierra y planetarias, ciencias ambientales y ciencias decisionales.

Seleccionados los países y las disciplinas, procedimos a descargar las referencias bibliográficas de Scopus. Descargamos los metadatos de todos los artículos (Docment type: article) publicados en journals (Source type: journals) en cada disciplina (Subjetc área: Agricultural and Biological Sciencies) y país (Country/territory = Chile) entre el 2008 y el 2017 (descargamos los datos para Argentina y ciencias ambientales, luego para Argentina y ciencias decisionales, y así con todos los países y disciplinas, ver tabla 1).

De esta manera los datos a analizar para el segundo objetivo provienen de alrededor de 87.000 artículos publicados en revistas científicas indexadas en la base bibliográfica Scopus publicados entre el 2008 y el 2017. De este conjunto de publicaciones, el 54% pertenece a ciencias biológicas y agrícolas, el 25% a ciencias de la tierra y planetarias, el 18% a ciencias ambientales y el restante 3% a ciencias decisionales. Según país la distribución es la siguiente: 48% están firmados por una persona afiliada a una institución de Argentina, el 34% a una de Chile y el 18% a una de Colombia (tabla 1).¹¹ Estos porcentajes se obtuvieron siguiendo el método de conteo completo. Los datos bibliográficos se obtuvieron descargando los artículos publicados en un año, país y disciplina determinados. Un artículo firmado por un investigador afiliado a una institución de Argentina y otro a una de Chile y que pertenece a dos disciplinas distintas es contado cuatro veces. Los artículos se descargaron de esta manera por la limitación de descarga de 2000 registros por vez que impone Scopus.

4.4. Identificación del alcance de la ciencia digital

Para evaluar el alcance de la ciencia digital en el conjunto de artículos seleccionado, identificamos primero palabras asociadas al uso de herramientas digitales en la producción de conocimiento científico a partir de los documentos que formaron parte de la revisión de la literatura.

Luego, con este primer conjunto de palabras realizamos una nueva búsqueda de artículos científicos publicados en revistas en la base de datos bibliográfica Scopus para todas las áreas de conocimiento en el campo «título, resumen y palabras clave»¹² El comando de búsqueda utilizado fue: (TITLE-ABS-KEY(((digital OR virtual) AND (collaboration OR research) AND (plataform OR communit* OR infrastructure OR technolog*)) OR ((“web 2.0” OR “web2.0”) AND (infrastructure OR technolog*)) OR “crowdsourcing” OR “big data” OR “text mining” OR “machine learning”)). De esta manera identificamos artículos que utilizan herramientas digitales -además de aquellos que las tienen como objeto de estudio- y, a partir de las palabras claves de estos artículos que están asociadas a herramientas digitales (Algorithm, Support Vector Machine, Remote Sensing) y que se presentan con mayor frecuencia,¹³ Ordenamos las palabras claves en orden descendente en función de la cantidad de veces que se repiten. Luego de las cincuenta palabras claves que más se repiten seleccionamos aquellas que están asociadas a herramientas digitales. construimos la lista de términos que finalmente utilizamos para clasificar los artículos.¹⁴ Esta búsqueda no está exenta de limitaciones. Algunas disciplinas además de ser usuarias de herramientas de ciencia digital, también las tienen por objeto de estudio. En nuestro estudio a nivel de disciplinas, esto puede suceder exclusivamente en ciencias decisionales. La estimación de la evolución general de la producción académica en ciencia digital en ese caso debe ser tomada con cautela. Sin embargo, para el caso del gráfico 5, donde mostramos que el uso de la digitalización en general, puede estar sobrevaluada ya que la ciencia digital puede ser objeto de estudios en diferentes disciplinas en el área de ciencias sociales y de la computación. No esperamos que este sesgo difiera mucho por país. En la tabla A2, que figura en el anexo 2, presentamos esta lista.

La incidencia de la ciencia digital en cada país y año se mide como el cociente entre los artículos que hacen uso de herramientas digitales y el total de artículos publicados.

Para evaluar la incidencia de la ciencia digital en las disciplinas seleccionadas se siguió un criterio similar al descrito en los párrafos anteriores. Pero en este caso refinamos las palabras claves para poder dar cuenta con mayor precisión de las herramientas digitales específicas a cada disciplina. Para ello, a partir del primer conjunto de palabras realizamos otra búsqueda de artículos en el campo de «título, resumen y palabras clave» pero ahora filtramos el resultado por las disciplinas seleccionadas; repetimos por ello la búsqueda cuatro veces¹⁵ Utilizamos el comando de búsqueda que aparece en la nota 12 y acotamos la búsqueda de artículos a los de una disciplina particular (Subjetc area: ciencias decisionales). Luego, a partir de las palabras claves de los artículos así obtenidos construimos la tabla que se presenta en el anexo 2. Repetimos este paso para cada disciplina seleccionada.. Nuevamente, a partir de las palabras claves de los artículos así obtenidos que están asociadas a herramientas digitales y que se presentan con mayor frecuencia¹⁶ Procedimos según lo descripto en la nota 13. construimos el conjunto de palabras que utilizamos para identificar a los artículos de ciencia digital. La tabla A2 (en el anexo 2) también presenta estos conjuntos de palabras por disciplina. Al igual que antes, el grupo de palabras de cada disciplina se utilizó para identificar en Scopus, a partir del campo de búsqueda «título, resumen y palabras claves», la producción de conocimiento científico (artículos en revistas) que hace uso de herramientas digitales en cada disciplina y país (tabla 2).

4.5. Digitalización, redes de colaboración e impacto académico

Realizamos un ejercicio econométrico sencillo utilizando cada artículo como unidad de observación.

Elegimos tres variables dependientes, una que da cuenta del impacto académico (citas al año) y otras dos asociadas a la formación de redes de colaboración (cantidad de países distintos de afiliación y cantidad de firmas).

La variable explicativa de interés es una variable dicotómica que toma el valor 1 si el artículo hace uso de herramientas digitales (es de ciencia digital) y 0 en el caso contrario.

Incluimos como variables de control la edad del artículo, tres variables dicotómicas que toman el valor 1 si el país de afiliación es Argentina, Chile o Colombia, y otras cuatro variables dicotómicas que identifican la disciplina a la que pertenece el artículo.

Adicionalmente, con el fin de desgranar y controlar la heterogeneidad dentro de cada disciplina, clasificamos en cuatro grupos (o tópicos) el contenido de cada una de ellas. Hicimos para ello un análisis de modelado de tópicos o topic modeling que es una técnica de machine learning que permite clasificar de manera automática temas a partir de colecciones de palabras presentes en documentos de texto. En nuestro caso, utilizamos las descripciones o abstracts de los artículos publicados en revistas científicas (journals) entre el 2008 y el 2017.

Empleamos, dentro del modelado de tópicos, el modelo/algoritmo conocido con el nombre de Latent Dirichlet Allocation (LDA) que trata a cada artículo científico como una mezcla de tópicos y a cada tópico como una composición de palabras. De esta manera, en un modelo de cuatro tópicos podríamos encontrarnos con artículos que son, por ejemplo, 70% tópico 1, 5% tópico 2, 15% tópico 3 y 10% tópico 4. Ese porcentaje que también puede leerse como probabilidad, es la proporción de palabras de un determinado documento (abstract, en nuestro caso) que son generadas por un tópico.

Incluimos como controles adicionales, entonces, variables que nos muestran la probabilidad que tiene un artículo de pertenecer a cada uno los tópicos dejando siempre uno como base, ya que la colinealidad entre los cuatro es perfecta. En la tabla A4, que figura en el anexo 4, presentamos una descripción del contenido de cada uno de los tópicos.

En suma, estimamos un modelo de regresión lineal para las ecuaciones [1] y [2]:

Estimación general

 [1]

Según disciplinas

 [2]

Donde, m, en la sumatoria, es igual a doce tópicos para la estimación general [1] (tres tópicos por cada una de las cuatro disciplinas) y a tres tópicos para las estimaciones por disciplina [2].

En la tabla 3 están definidas las variables y en el anexo 3 se presentan las estadísticas descriptivas.

5.1. El avance de la ciencia digital en América Latina

El gráfico 1 muestra la evolución de la incidencia de la ciencia digital en los tres países seleccionados y en un conjunto de diez países líderes en producción académica a nivel mundial. Aquí todavía no acotamos el análisis a las disciplinas seleccionadas, el gráfico incluye el conjunto de publicaciones de cada uno de los países. Se puede observar que los tres países tienen un patrón de comportamiento similar a lo largo de toda la serie. La introducción de la ciencia digital se incrementa entre los extremos del periodo considerado a una tasa anual acumulativa de 4,1% en Argentina, 5,2% en Chile y 4,7% en Colombia, en tanto en el conjunto de economías desarrolladas seleccionadas este ritmo, algo más lento, es de 3,8%. De manera que si bien la región achicó la brecha relativa, pues en los tres países el crecimiento es mayor al de las economías desarrolladas, ésta aún persiste: al final del período la incidencia de la ciencia digital es de 3,9% en Argentina, 5,4% en Chile, 5,7% en Colombia y de 8% en los países tomados como referencia.

5.2. La incidencia de la ciencia digital según disciplinas

Los gráficos 2 a 5Gráficos 2, 3, 4, 5 presentan la incidencia de la ciencia digital según disciplinas en cada uno de los tres países. Muestran que la misma está creciendo en todas las disciplinas analizadas con la excepción, tal vez, de ciencias decisionales y con un ritmo que no ha sido el mismo en todos los casos. La tasa de crecimiento anual acumulativa en ciencias biológicas y agrícolas fue, en promedio para los tres países, de 6,8%, muy similar a la de ciencias de la tierra y planetarias (6,4%), pero bastante por encima de ciencias ambientales (3,6%). En tanto, la de ciencias decisionales, una disciplina donde la digitalización es de las más altas, el crecimiento de esta estuvo apenas por encima de cero: 0,4%.

Si centramos la mirada en los países, observamos que los puntos de partida son distintos en cada una de las disciplinas y también lo son las tasas de crecimiento que evidencian. En Argentina la incidencia de la ciencia digital creció en promedio al 6,2% anual acumulativo, alcanzando el 7,2% en ciencias biológicas y agrícolas, el 6,9% en ciencias de la tierra y planetarias y el 2% tanto en ciencias ambientales como en ciencias decisionales. En Chile, por su parte, que exhibe una tasa promedio de 5,6%, el ritmo más alto de crecimiento aparece en ciencias de la tierra y planetarias, 7,2%, seguida por ciencias ambientales y ciencias biológicas y agrícolas con el 6,2 y el 4,3%, respectivamente. En este país, ciencias decisionales exhibe una pequeña caída, que se explica en parte por el alto nivel de incidencia en el año de inicio de la serie (el 25% de los artículos fueron identificados como de ciencia digital). Finalmente, en Colombia, que muestra la tasa promedio más alta, 8%, la mayor tasa se observa en ciencias biológicas y agrícolas, 11,2%, seguida de ciencias decisionales, 6,0%, y luego por ciencias de la tierra y planetarias y ciencias ambientales, cada una con tasas de 2,6% y 2,4% respectivamente.

Los gráficos 2 a 5Gráficos 2, 3, 4, 5 también muestran que la incidencia varía según la disciplina. En 2017, por ejemplo, llegaba al 4,5% en ciencias ambientales con máximo de 5,1% en Chile. En ciencias biológicas y agrícolas la incidencia promedio fue de 3,9% con un máximo de 5,3% en Colombia. En ciencias de la tierra y planetarias fue de 7,7% alcanzando el 13% también en Colombia, en tanto en ciencias decisionales, como dijimos, se registran los valores más altos: una incidencia promedio de 17% y un máximo de 23% en Chile.

El gráfico 6 pone en perspectiva la situación de la región. Podemos observar que, en general, y en línea con el gráfico 1, la incidencia de la digitalización en estos países es menor que la mundial, con excepción de ciencias decisionales para Chile y ciencias de la tierra y planetarias para Colombia. Aunque esto podría sugerir que son áreas de amplio potencial en estos países, hay que leer los resultados con cautela porque se trata de disciplinas en las que la producción total de estos países es baja (el denominador del ratio es pequeño).

5.3. Digitalización, impacto académico y redes

En esta sección presentamos hallazgos respecto de la relación entre digitalización de la ciencia, impacto académico y su potencial para ampliar redes.

Antes de pasar a las salidas de la regresión lineal, miremos las estadísticas descriptivas en el anexo 3 que nos permiten resaltar algunas características del conjunto de artículos con los que trabajamos y adelantar resultados esperados. La tabla A3 presenta para cada disciplina los valores promedio de las variables que van a integrar la regresión según el grupo al que pertenecen los artículos (los que hacen uso de herramientas digitales y lo que no) y también para el total y presenta el resultado de un test de diferencias de medias.

Observamos ahí que entre ambos grupos hay valores distintos en nuestras variables de interés, dentro algunas disciplinas. Por ejemplo, si centramos la mirada en ciencias biológicas y agrarias vemos que los artículos de ciencia digital tienen en promedio más citas por año, autorías de un mayor número de países y más coautorías. Estas diferencias no son significativas en el caso ciencias de la tierra y planetarias, con excepción del número de autorías de distintos países que colaboran, en donde la diferencia es levemente significativa (5%).

Si miramos los tópicos, cuyo contenido está descripto en la tabla A4, que presentamos en el anexo 4, observamos que los artículos de ciencia digital y los restantes presentan una distribución distinta que es necesario tener en cuenta al mirar los efectos de la digitalización. En el caso de ciencias biológicas y agrícolas, los artículos de ciencia digital están principalmente concentrados en ingeniería de alimentos, mientras que los restantes presentan una mayor aglomeración en biología sistémica. En el caso de ciencias de la tierra y planetarias, la mayor cantidad de artículos de ciencia digital entra en ciencias de la atmósfera y los restantes los encontramos en astronomía. Algo similar se observa en las otras dos disciplinas.

Ahora bien, la tabla también nos muestra diferencias en los patrones de publicación entre disciplinas, en algunos casos muy marcadas. Así, por ejemplo, la cantidad promedio de coautoría en ciencias de la tierra y planetarias es en promedio dos veces superior a la de ciencias biológicas y agrarias y ciencias ambientales y tres veces a la de ciencias decisionales. Asimismo, ciencias de la tierra y planetarias exhibe niveles más elevados de colaboración internacional que el resto: en promedio en un artículo aparecen afiliaciones institucionales de tres países en esta disciplina frente a un promedio algo más bajo de dos en las restantes.

Para poder evaluar el rol de la ciencia digital, manteniendo otros factores constantes, proponemos un análisis de regresión lineal. Las tablas 4 a 6Tablas 4, 5, 6 presentan los resultados de la estimación de los modelos [1] y [2]. Podemos ver ahí que, controlando por las variables que seleccionamos, la digitalización genera los beneficios que promete en términos de impacto y colaboración. En líneas generales, los artículos que utilizan prácticas o herramientas de ciencia digital tienen mayor impacto académico (tienen más citas), más colaboración (más coautorías) y más internacionalización (autorías de un mayor número de países).

La tabla 4 nos muestra que la digitalización se relaciona con un mayor impacto académico en todas las disciplinas. Un artículo que utiliza herramientas de ciencia digital tiene aproximadamente 0.8 citas más por año (o cuatro citas más cada cinco años) en ciencias biológicas y agrícolas, ciencias de la tierra y planetarias y en ciencias decisionales; y 0.4 citas más por año (o dos citas más cada cinco años) en ciencias ambientales.

En relación con la formación de redes (tablas 5 y 6), parece que la digitalización contribuye a colaborar con más países en ciencias de la tierra y planetarias, en ciencias biológicas y agrícolas y en ciencias decisionales. Solo en el primer caso, los artículos que usan herramientas digitales tienen a su vez más coautorías: en ciencias de la tierra y planetarias: tienen en promedio de tres coautorías más que los que no usan esas herramientas.

En relación con los tópicos, en ciencias biológicas y agrícolas, ciencias de las plantas es el que suele tener más citas y más coautorías, mientras Biología sistémica es donde hay mayor internacionalización. En ciencias de la tierra y planetarias es astronomía el tópico que presenta mejor desempeño en todas estas variables: citas por año, coautorías e internacionalización. En ciencias ambientales es más variado: energías alternativas tiene más citas, biología de la conservación más internacionalización, y biología de la conservación y eco-toxicidad más coautorías. Finalmente, en ciencias decisionales, programación tiene más citas por año, mientras estadística es el que presenta mayor internacionalización.