Análisis estructural y redes de coautoría en la escuela de ciencias administrativas, contables, económicas y de negocios - Molano Soto, Diego Fernando; Valencia Florez, Catherine; Muñoz Rojas, John Harold (Perspectivas e interacciones entre el mundo físico y virtual para los nuevos retos del desarrollo socioeconómico, 2024)
Este estudio destaca la importancia de utilizar indicadores relacionales en el análisis de la producción científica de grupos de investigación. Su objetivo principal es comprender las dinámicas de publicación a través del uso de diversos indicadores relacionados con la densidad, centralidad y tamaño de la red. Para lograrlo, se examinan las redes de coautoría de siete grupos de investigación afiliados a la Universidad Nacional Abierta y a Distancia (UNAD), específicamente pertenecientes a la Escuela de Ciencias Administrativas, Económicas y de Negocios (ECACEN). En este análisis, se pone un enfoque especial en las redes de coautoría, y las publicaciones analizadas están vinculadas a los Grupos de Investigación y Desarrollo Tecnológico en las Ciencias Administrativas, Económicas y Contables (GrupLAC) de la Plataforma ScienTI de Colciencias. Se emplearon herramientas específicas para llevar a cabo este análisis: el programa UCINET v. 6.272 se utilizó para calcular indicadores estructurales de las redes de coautoría, mientras que el programa NetDraw v. 2.091 permitió visualizar estas redes. Los resultados del estudio indican una baja densidad en las redes, lo que señala una conectividad reducida entre los integrantes de cada grupo de investigación y entre los diversos grupos dentro de la misma escuela. Asimismo, en la mayoría de los grupos investigados, la cantidad de publicaciones durante el período de estudio fue relativamente reducida, lo que a su vez refleja una limitada densidad relacional. En vista de estos hallazgos, este punto resalta la importancia de promover la colaboración y cooperación tanto dentro de los grupos como entre ellos, con el objetivo de mejorar las calificaciones y alcanzar categorías más elevadas en el modelo de medición de Min Ciencias.