ISI Data CategorizationL’any 2018, l’empresa Clarivate va reactivar l’Institute for Scientific Information (ISI), que recentment ha publicat l’informe Data categorization: understanding choices and outcomes.

Aquest estudi destaca la importància de la naturalesa evolutiva i dinàmica de la categorització científica. S’estudia com es reconeixen les divisions del coneixement i la investigació i com es categoritzen les publicacions pel que fa a la descoberta, l’anàlisi, la gestió i la política científica.

L’informe revisa diversos sistemes de classificació internacionals i nacionals que existeixen actualment i que s’han desenvolupat des d’una perspectiva de dalt a baix (top-down). Ara bé, també cal ser conscients de les característiques i limitacions de les formes de categorització de les publicacions, perquè es tracta d’un factor important per a la gestió de la recerca; el tractament de temes establerts i innovadors; l’anàlisi de l’activitat i rendiment de la recerca; o la mateixa configuració de les organitzacions científiques.

En aquest marc, l’informe proposa un enfocament nou i flexible per a l’agregació de dades basat en l’anàlisi de xarxes de citacions ascendents, aplicada a la informació de la base de dades Web of Science (WoS). Així, Citation Topics és un nou esquema de classificació dinàmica a escala de document, disponible a la base de dades InCites Benchmarking & Analytics.

Desenvolupat pel Centre for Science and Technology Studies (CWTS), aquest nou enfocament obté una precisió més gran de les comunitats i especialitats, proveeix un contingut més uniforme, millora la normalització de les citacions i permet l’aparició de nous grups (fet que era impossible amb els esquemes basats en la categorització basada en les revistes).

Per a més informació, podeu consultar el text complet de l’informe Data categorization: understanding choices and outcomes de l’ISI.