Buenas,

Os comparto un avance en forma de preprint de nuestro trabajo "ChatGPT for Bibliometrics: A comprehensive corpus of applications", que publicamos recientemente Daniel Torres-Salinas, Mike Thewall y Wenceslao Arroyo-Machado. En este documento, que actualmente estamos finalizando para incluir contenido más detallado y una revisión de los aspectos críticos, detallamos cómo ChatGPT puede incorporarse a la Bibliometría.

El trabajo se organiza en torno a cinco bloques o etapas fundamentales:

1. Preparación y consulta: ChatGPT ayuda a establecer objetivos claros y diseñar estudios, facilitando la preparación del análisis.
2. Procesamiento de datos: Esta herramienta puede usarse para la recuperación, limpieza y combinación de datos bibliométricos. Ofrece soporte para la selección de fuentes de datos relevantes, extracción y descarga de datos de múltiples fuentes, y automatización de procesos mediante APIs.
3. Análisis de datos: ChatGPT puede emplearse para identificar tendencias y patrones en los datos, aplicar técnicas estadísticas avanzadas, y desarrollar visualizaciones de datos que faciliten la interpretación de los resultados.
4. Interpretación de resultados: Facilita la interpretación crítica de los resultados y la validación de estos a través de métodos estadísticos, proporcionando una base sólida para conclusiones confiables.
5. Escritura: Asiste en la redacción de informes y artículos, la revisión crítica de textos y la traducción de documentos a múltiples idiomas, asegurando que los hallazgos sean comunicados clara y efectivamente.

¡Os animamos a consultarlo! (sin olvidar que está en desarrollo y se trata de un preprint)

Referencia

Torres-Salinas, D., Thewall, M., & Arroyo-Machado, W. (2024). ChatGPT for Bibliometrics: A comprehensive corpus of applications. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.11103551 

Saludos