Producción de conocimiento en la Facultad de Ciencias Humanas: Presentación de resultados preliminares – Etapa 1 – Segunda Parte

Como fue anunciado en el número anterior del Boletín (http://news.fch.unicen.edu.ar/?p=5139), entre los meses de Mayo y Agosto del presente año se desarrolló la “Etapa 1” del proyecto “Producción de Conocimiento y Redes de Producción en la Facultad de Ciencias Humanas”, iniciativa de articulación interinstitucional entre las secretarías de Investigación y Posgrado, Extensión y Transferencia de la Facultad de Ciencias Humanas, cuyo objetivo fue generar un diagnóstico inicial de la producción de conocimiento de la Facultad de Ciencias Humanas y construir insumos para la planificación de líneas de acción por parte de las autoridades sobre la base de información actualizada, confiable y pertinente a las características de la producción de conocimiento en las Ciencias Humanas.
La estadística descriptiva publicadaen la edición anterior se complementó realizando un abordaje desde la metodología de Análisis de Redes Sociales (ARS). Como como señala Sanz Menéndez (2003) el ARS “es una aproximación intelectual amplia para identificar las estructuras sociales que emergen de las diversas formas de relación, pero también un conjunto específico de métodos y técnicas” (p.23). Si bien tanto por sus orígenes, vinculados a la antropología, psicología, sociología y matemática, desde los aportes de la Gestalt y la sociometría, a la teoría de los grafos y el funcionalismo norteamericano (Lozares, 1996), como por sus desarrollos ulteriores, este tipo de metodología no fue concebida para el estudio de la producción de conocimiento, se han realizado algunas experiencias en este sentido (Navarro Sánchez y Salazar Fernández, 2007; Pérez Beltrán, Ureña y Rodríguez-Aceves, 2015), las que han arrojado fructíferos resultados en torno de la explicación de las condiciones de producción académica (sobre todo en lo que hace a la existencia de fronteras institucionales y/o disciplinares, y condicionamientos materiales y simbólicos para la producción inter y transdisciplinar).
Para esta primera etapa se tomó como objeto de análisis lasco-producciones entre investigadores a partir de la publicación en co-autoría de artículos de Revista o Capítulos de Libro (RED I). Para el procesamiento y gráfica se utilizó el software de análisis de redes sociales GEPHI, un software libre ampliamente difundido para este tipo de análisis. Se calcularon dos medidas estructurales: densidad y diámetro, y una medida posicional: el grado de cada actor en la red. La densidad del grafo es la razón entre el número de vínculos existentes en una red y el número máximo posible si todos los nodos estuviesen conectados entre sí al menos una vez, a partir de una escala que va de 0 (inexistencia de relaciones) a 1 (todas las relaciones posibles): La densidad es:

La segunda, el diámetro, se define conceptualmente como la distancia geodésica –camino entre nodos- más larga entre dos nodos cualquiera de la red. Entre ambas medidas podemos ver cuán conexa es una red. Para el caso de la red en análisis, sobre un total de 738 nodos y 2525 aristas identificados para el período 2013-2016, se obtuvo una densidad de grafo de 0,009 y un diámetro de 18, lo cual da cuenta de una red poco conexa. Medidas como estas pueden resultar de mucha utilidad para dar cuenta de la endogamia y exogamia en las comunidades de investigación, como así también para relevar el carácter inter o multidisciplinar de áreas, objetos de estudio o eventos científico-tecnológicos.
Las medidas posicionales hacen referencia a la posición de cada actor al interior de la red, es decir que son propiedades relacionales que se convierten en atributos de los actores. La primera de ella, y la más sencilla es el grado definido como la cantidad de actores a los que un actor está conectado. En la red de co-producción el grado está representado por el tamaño de los nodos siendo mayor el mismo cuanto mayor es el grado. Esta medida, si bien permite visualizar rápidamente a los actores con mayores conexiones dentro de la red “dice poco sobre la importancia del actor en la red completa, y es muy sensible a variables como el tamaño de grafo” (Sánchez Menéndez, 2003: 28). Por ese motivo es la segunda etapa se ampliarán los análisis con otras medidas como proximidad e intermediación.

RED I -Red de co-publicación – FCH – 2013-2016

Elaboración propia. Gephi 0.9.2

Una mención requiere la coloración de la gráfica. Como se puede ver en la referencia, la misma responde a la vinculación de cada nodo/investigador con un NACyT de la FCH o con su no pertenencia a éstos (“sin datos”). La distribución de los mismos, junto con las medidas señaladas, habilita a decir que en el caso de la FCH se identificaron redes de mayor cohesión dentro de los núcleos, pero que se van debilitando en la interacción con los otros núcleos hasta, en algunos casos, formar comunidades casi completamente endogámicas. Por ejemplo, si tomamos como el NEES, el CINEA y el CIG, y desagregamos las red en subredes por núcleo (Red II, III y IV), las medidas iniciales se ven modificadas significativamente, pasando a ser la densidad de 0,124, 0,221 y 0,137, respectivamente, todas muy por encima de la densidad de la red total.
A la vez que es posible identificar un alto porcentaje (73%) de co-autoría con investigadores externos a los NACyT de la FCH, hablando así de una posible exogamia ‘puertas afuera’ de la unidad académica. Las características y dinámicas de dicha exogamia (por ejemplo, el tipo de instituciones, las regiones o países hacia donde se extiendo) es algo que será objeto de trabajo en una etapa posterior.

RED II – Red de co-publicación – NEES – 2013-2016

RED IIII – Red de co-publicación – CINEA – 2013-2016

RED IV – Red de co-publicación – CIG – 2013-2016

Elaboración propia. Gephi 0.9.2

A partir de estos resultados preliminares, la segunda etapa prevé profundizar los objetivos iniciales en varias direcciones. Por un lado, desarrollando acciones para la ampliación de la cobertura del SIGEVA para alcanzar a la totalidad de los docentes e investigadores de la FCH, y no sólo a aquellos radicados en los NACyT.
Por otro lado, apuntando a la adecuación de la carga de la información en el SIGEVA a las particularidades y pertinencia de la producción de conocimiento en las ciencias humanas, a la vez que a la normalización de los datos,se está desarrollando un “Manual de carga de datos” a ser utilizado durante la carga de las Memorias de Núcleos 2017, como así también para las posteriores convocatorias a incentivos. Su presentación y distribución se estima para fines del 2017.
Por último, se está comenzando a elaborar una categorización por áreas temáticas para su inclusión dentro de la información de carga del SIGEVA, que responda a las necesidades y especificidades de la producción en la Facultad de Ciencias Humanas.

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