La ley de Bradford es un patrón descrito por primera vez por Samuel C. Bradford en 1934 que estima los rendimientos exponencialmente decrecientes de la búsqueda de referencias en revistas científicas . Una formulación es que si las revistas de un campo se clasifican por número de artículos en tres grupos, cada uno con aproximadamente un tercio de todos los artículos, entonces el número de revistas en cada grupo será proporcional a 1: n: n². [1] Hay varias formulaciones relacionadas del principio.
En muchas disciplinas, este patrón se denomina distribución de Pareto . Como ejemplo práctico, suponga que un investigador tiene cinco revistas científicas centrales para su tema. Suponga que en un mes hay 12 artículos de interés en esas revistas. Supongamos además que para encontrar otra docena de artículos de interés, el investigador tendría que ir a 10 revistas adicionales. Entonces, el multiplicador de Bradford b m de ese investigador es 2 (es decir, 10/5). Por cada nueva docena de artículos, ese investigador deberá buscar en b m veces más revistas. Después de buscar en 5, 10, 20, 40, etc., la mayoría de los investigadores se dan cuenta rápidamente de que no tiene mucho sentido buscar más.
Los diferentes investigadores tienen diferentes números de revistas principales y diferentes multiplicadores de Bradford. Pero el patrón se mantiene bastante bien en muchos temas y bien puede ser un patrón general para las interacciones humanas en los sistemas sociales. Al igual que la ley de Zipf , con la que está relacionada, no tenemos una buena explicación de por qué funciona, pero saber que funciona es muy útil para los bibliotecarios. Lo que significa es que para cada especialidad es suficiente identificar las "publicaciones principales" para ese campo y solo almacenarlas; muy raramente los investigadores necesitarán salir de ese conjunto.
Sin embargo, su impacto ha sido mucho mayor que eso. Armado con esta idea e inspirado por el famoso artículo As We May Think de Vannevar Bush , Eugene Garfield, del Instituto de Información Científica, desarrolló en la década de 1960 un índice completo de cómo se propaga el pensamiento científico. Su Science Citation Index (SCI) tuvo el efecto de facilitar la identificación exacta de qué científicos hicieron ciencia que tuvo un impacto y en qué revistas apareció la ciencia. También provocó el descubrimiento, que algunos no esperaban, de que algunas revistas , como la naturaleza y la ciencia , eran fundamentales para toda la ciencia sólida . No ocurre lo mismo con las humanidades o las ciencias sociales.
El resultado de esto es la presión sobre los científicos para que publiquen en las mejores revistas y la presión sobre las universidades para garantizar el acceso a ese conjunto básico de revistas. Por otro lado, el conjunto de "revistas centrales" puede variar más o menos con los investigadores individuales, y aún más a lo largo de las divisiones de las escuelas de pensamiento. También existe el peligro de sobrerrepresentar las opiniones de la mayoría si las revistas se seleccionan de esta manera.
La ley de Bradford es también conocida como la ley de la dispersión de Bradford y como el de distribución de Bradford . Otro término más general que se ha utilizado desde 2006 es Dispersión de información , aunque se clasifica mejor como Dispersión de información secundaria . Esta ley o distribución en bibliometría se puede aplicar a la World Wide Web . [2]
Dispersión
Hjørland y Nicolaisen (2005, p. 103) identificaron tres tipos de dispersión:
- Dispersión léxica. La dispersión de palabras en textos y en colecciones de textos.
- Dispersión semántica. La dispersión de conceptos en textos y en colecciones de textos.
- Dispersión del sujeto. La dispersión de elementos útiles para una tarea o problema determinados.
Descubrieron que la literatura sobre la ley de Bradford (incluidos los propios artículos de Bradford) no está clara en relación con qué tipo de dispersión se está midiendo realmente.
Interpretaciones de la ley
La interpretación de la ley de Bradford en términos de progresión geométrica fue sugerida por V. Yatsko [3], quien introdujo una constante adicional y demostró que la distribución de Bradford se puede aplicar a una variedad de objetos, no solo a la distribución de artículos o citas entre revistas. La interpretación de V. Yatsko (interpretación Y) se puede utilizar eficazmente para calcular los valores de umbral en caso de que sea necesario distinguir subconjuntos dentro de un conjunto de objetos (solicitantes exitosos / no exitosos, regiones desarrolladas / subdesarrolladas, etc.).
Leyes y distribuciones relacionadas
- Ley de Benford , originalmente utilizada para explicar el muestreo aparentemente no uniforme
- La ley de Lotka describe la frecuencia de publicación de los autores en un campo determinado.
- Ley de potencia , una forma matemática general para distribuciones de "colas pesadas", con una función de densidad polinomial. De esta forma, todas estas leyes pueden expresarse y derivarse estimaciones.
- Distribución Zeta
- Ley de Zipf , originalmente utilizada para frecuencias de palabras
- Ley Zipf-Mandelbrot
Ver también
Notas
- ↑ Black, Paul E. (12 de diciembre de 2004). " Ley de Bradford , en diccionario de algoritmos y estructuras de datos" . Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de EE. UU . Consultado el 24 de octubre de 2007 .
- ^ Turnbull, Don (1997). "Bibliometría y la World Wide Web" . Informe técnico de la Universidad de Toronto. Archivado desde el original el 2 de abril de 2007 . Consultado el 5 de julio de 2007 . Cite journal requiere
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( ayuda ) - ^ Yatsko VA La interpretación de la ley de Bradford en términos de progresión geométrica IN: documentación automática y lingüística matemática, 2012, vol. 46, núm. 2, págs. 112-117.
Referencias
- Bradford, Samuel C., Fuentes de información sobre temas específicos , Ingeniería: An Illustrated Weekly Journal (Londres), 137, 1934 (26 de enero), págs. 85–86.
- Reimpreso como:
- Bradford, Samuel C. Fuentes de información sobre temas específicos , Journal of Information Science, 10: 4, 1985 (octubre), págs. 173–180 [1]
- Hjørland, Birger; y Nicolaisen, Jeppe (2005), ley de dispersión de Bradford: ambigüedades en el concepto de "sujeto" , en Proceedings of the 5th International Conference on Conceptions of Library and Information Science: 96-106.
- Nicolaisen, Jeppe; y Hjørland, Birger (2007), Potenciales prácticos de la ley de Bradford: un examen crítico de la opinión recibida , Journal of Documentation, 63 (3): 359-377. Disponible aquí y aquí
- Suresh K. Bhavnani, Concepcio´n S. Wilson, Dispersión de información. Disponible [2]