Herramientas para recoger, almacenar y organizar la información.
Recogida de información
El paso previo a la realización de la investigación en sí supone la elaboración de un proyecto en el que se construye el objeto de estudio, desarrolla las hipótesis, el marco conceptual, el corpus o la muestra, las técnicas a utilizar, el calendario, los presupuestos necesarios, etc. Para ello nos podemos servir de:
Cronogramas para la gestión del tiempo:
Fuentes para la revisión bibliográfica, las más importantes son:
- Catálogo de la Biblioteca Universidad de Castilla-La Mancha.
- PLINIO. Metabuscador de la BUCLM.
- REBIUN. Catálogo de la Red de Bibliotecas Universitarias Españolas.
- WorldCat. El mayor catálogo en línea del mundo.
- DIALNET Plus. Hemeroteca virtual que contiene los índices de las revistas científicas y humanísticas de España, Portugal y Latinoamérica, incluyendo también libros, tesis doctorales, homenajes y otro tipo de documentos. El texto completo de muchos de los documentos está disponible en línea.
- Google Académico. Buscador especializado en literatura científico-académica.
- Recolecta. Plataforma que agrupa a todos los repositorios científicos nacionales. Se incluye también en la plataforma el repositorio institucional de la UCLM, RUIdeRA.
- TESEO. Base de datos del Ministerio de Educación de las Tesis Doctorales realizadas en universidades españolas.
- Bases de datos en las que aparecen citas de artículos de revistas científicas, libros, etc.: SCOPUS y WOS.
- Zenodo. Repositorio que relaciona los resultados de investigación con sus sets de datos y con información sobre financiación.
Una vez localizada la información, pasaremos a la obtención de los documentos, bien en nuestra biblioteca o recurriendo al Servicio de Obtención de Documentos (SOD) para los localizados en otras instituciones. Además, algunas fuentes y repositorios como Google Académico, Dialnet o RUIdeRA ofrecerán la posibilidad de descargar los artículos localizados a texto completo de manera gratuita.
Almacenamiento de la información
Cuando estamos realizando un trabajo de investigación nos pueden resultar de ayuda los servicios web de almacenamiento virtual, también conocidos como de almacenamiento en la nube o “cloud storage”. Destacamos las siguientes herramientas:
Además, podemos mencionar otras herramientas de almacenamiento como Mega, pCloud, o Amazon Drive.
Organización de la información
Para esta labor, utilizaremos los más importantes marcadores sociales (Diigo, Reddit), gestores de notas (Evernote), guías de citas y referencias bibliográficas, así como los diversos gestores bibliográficos existentes en el mercado.
De gran utilidad será también Overleaf, un editor colaborativo de LaTeX basado en la nube que se utiliza para escribir, editar y publicar documentos científicos. Se asocia con una amplia gama de editoriales científicas para proporcionar plantillas LaTeX de revistas oficiales y enlaces de envío directo. La UCLM dispone del licenciamiento Overleaf Professional para personal investigador.
Citas y referencias bibliográficas
¿Para qué citar?
En un trabajo académico, con el fin de aportar rigor científico y cumplir la legislación vigente sobre propiedad intelectual, se deben incluir citas a las fuentes bibliográficas consultadas y usadas para su elaboración, así como incluir al final del trabajo una relación de las referencias bibliográficas (bibliografía). De esta forma el investigador da a conocer de dónde toma la idea y posibilita acudir a la fuente original para contrastar o ampliar la información.
¿Cómo citar?
Existen diversas normas internacionales al respecto, la elección de un estilo u otro dependerá, entre otros factores, del área de conocimiento, de las indicaciones del tutor, así como del congreso o la revista donde se vaya a publicar.
Los estilos de citas o normas internacionales más importantes son:
Un recurso de gran interés es el DOI Citation Formatter, un servicio que proporciona una interfaz simple para extraer metadatos automáticamente de un DOI y crear una cita completa. Admite más de 5000 estilos de citas diferentes en 45 idiomas diferentes, utilizando el lenguaje de estilo de citas.
Los datos de investigación también deben ser correctamente citados. DataCite es una organización global sin fines de lucro que proporciona identificadores persistentes (DOIs) para datos de investigación. Su objetivo es ayudar a la comunidad de investigación a localizar, identificar y citar datos de investigación con confianza.
Gestores bibliográficos
¿Qué son?
Un gestor bibliográfico es una herramienta que permite crear, mantener y organizar una base de datos propia en la que integrar las referencias seleccionadas para elaborar un trabajo, evitando tener que conocer cada una de las normas o estilos de cita a aplicar.
¿Para qué sirven?
Los gestores bibliográficos son programas que ayudan a crear y gestionar citas documentales de diversos materiales, facilitando además la incorporación automática de dichas citas en notas al pie de página y bibliografías utilizando gran variedad de estilos.
Sus características más destacadas son:
- Crear referencias manualmente o capturarlas de diversas fuentes de información.
- Gestionar dichas referencias: buscar, editar, organizar, compartir, localizar las duplicadas y eliminarlas.
- Insertar citas en un manuscrito y elaborar bibliografías en diversos estilos.
- Exportar las referencias a otros gestores bibliográficos o enviarlas por correo electrónico.
- Disponer de una biblioteca digital en el propio gestor, al poder acceder al documento directamente con el archivo adjunto o haciendo clic en el enlace del registro.
Los gestores bibliográficos más populares actualmente son Endnote, Mendeley, Zotero y Citavi.
La Biblioteca de la UCLM ofrece acceso vía web al gestor bibliográfico EndNote, que le permite crear, mantener y organizar una base de datos propia en la que integrar las referencias seleccionadas para elaborar su trabajo, y le facilitarán el desarrollo, de forma automática, de la lista de referencias bibliográficas, en diferentes formatos, al final del mismo.
La UCLM cuenta con una licencia para el programa EndNote20. Dicha licencia es institucional, no tiene límite de usuarios y está disponible, adicionalmente, para estudiantes. Podemos acceder al catálogo de software para descargarlo y consultar los siguientes enlaces para profundizar en su uso:
Guía de uso completa de EndNote en línea PDF
Tutorial (inglés): Cómo utilizar Endnote20 en siete minutos
Guías rápidas de Endnote20. Clarivate
¿Cómo funciona EndNote en línea?
Ciencia compartida
El desarrollo de la web social se ha establecido como el canal más eficaz para la difusión y la divulgación del contenido científico en la red. El objetivo es llegar a una audiencia lo más amplia posible para aumentar la valoración social del trabajo investigador. Conocer a qué se están dedicando nuestros colegas y favorecer el que ellos también conozcan nuestra producción científica, articula el concepto de lo que conocemos como Ciencia compartida.
Podemos aplicar la web social y las nuevas tecnologías a la investigación en tres grandes ámbitos:
1.- Compartir la investigación
Las redes sociales aplicadas al ámbito de la investigación ofrecen aquellos servicios que un grupo de investigación demanda: sistemas de comunicación, medios para compartir recursos, almacén de documentos, foros de discusión, etc.
Redes Sociales Generales
FACEBOOK. De carácter general, pero ofrece la posibilidad de crear grupos para debatir y compartir todo tipo de información.
TWITTER. Microblog caracterizado por la sencillez y la comunicación directa que nos posibilita seguir a otros usuarios, establecer relaciones, valorar mensajes de otros investigadores y crear listas de contactos.
Redes Sociales Profesionales
LINKEDIN. Es la red social de perfil profesional más utilizada en todo el mundo. Tener un perfil en LinkedIn es una de las mejores cartas de presentación profesional en Internet.
Redes Sociales Científicas
RESEARCHGATE. Red social científica que permite a los investigadores subir sus trabajos a texto completo para aumentar su visibilidad e impacto.
ACADEMIA.EDU. Red social de carácter multidisciplinar que permite publicar el texto completo de artículos, conferencias, libros, charlas y otros recursos de investigación.
2.- Compartir recursos
Una de las características fundamentales de la ciencia abierta es la de permitir a los investigadores compartir aquellos recursos de información que han utilizado para sus trabajos y que pueden ser de utilidad para otros científicos que se encuentren dentro su mismo ámbito de conocimiento. Ejemplos significativos en esta categoría son:
- La gestión de referencias bibliográficas con herramientas como Endnote o Zotero.
- Compartir enlaces a través de favoritos sociales dentro de la llamada web social: Mendeley.
- Los índices de citas: Existen varios servicios para conocer las citaciones de un artículo científico, entre los que destacan: Web of Science, Scopus y Google Académico.
3.- Compartir resultados
La difusión de todos los contenidos científicos juega un papel fundamental para ser reutilizados por el resto de investigadores y con ello, obtener un mayor aprovechamiento de los recursos (especialmente aquellos proyectos financiados con fondos públicos), evitando duplicar estudios con resultados similares. Podemos destacar los blogs y las wikis científicas, a través de los cuales se publican avances en investigación y se reciben comentarios de investigadores afines; los servicios de noticias científicas, integrados dentro de la ciencia abierta y que igualmente permiten comentarios, valoraciones y redifusión de contenidos; y las revistas, bases de datos o repositorios institucionales donde se ofrece acceso abierto a la producción científica. Por último, los bancos de datos.
Inteligencia artificial para la investigación científica
¿Qué es IA para la investigación científica?
La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología emergente que permite a las máquinas realizar tareas que requieren de la inteligencia humana basándose en algoritmos y modelos que permiten a los diferentes sistemas aprender, razonar, reconocer patrones y tomar decisiones. La IA es una oportunidad y un desafío para las bibliotecas universitarias ya que, gracias a estas tecnologías, puede mejorar el proceso de creación y transferencia de conocimiento. La IA está transformando numerosos aspectos de la sociedad y el ámbito educativo e investigador es uno de ellos, nos permite mejorar los servicios que ofrecen las bibliotecas y la interacción con los usuarios. En concreto, la IA Generativa que hace referencia al uso de la IA en la creación de texto, imagen, música, audio y vídeo, nos ayuda a ofrecer servicios útiles a la comunidad universitaria gracias al desarrollo de multitud de herramientas que mejoran el aprendizaje, la docencia y la investigación académica.
En concreto, la IA optimiza los procesos de búsquedas bibliográficas y documentales, da soporte a la creación de contenidos y puede mejorar significativamente los procesos de investigación científica: analizar nuevos puntos de vista en una investigación, mejorar el contexto y planteamiento de las metodologías e hipótesis, perfeccionar el análisis de datos y hechos, generar y traducir textos para la investigación, realizar correcciones gramaticales en una publicación, obtener resúmenes de otros trabajos en cualquier idioma, en definitiva, mejorar todos los procesos que intervienen en la investigación científica.
En este entorno, surgen nuevos retos éticos dada la complejidad de los algoritmos con los que se trabaja, el problema de la originalidad y el plagio tiene que ser abordado con un enfoque actual, sin olvidar el tema de la privacidad y la protección de datos, la integridad académica y la propiedad intelectual, la IA es un complemento en el proceso de investigación, pero hay que usarla con responsabilidad, aportando transparencia y sabiendo los riesgos e implicaciones que conlleva.
Herramientas IA para la investigación científica
El catálogo disponible de herramientas IA es muy amplio, debemos seleccionar aquellas que se ajusten a nuestras necesidades para mejorar la búsqueda bibliográfica, generar imágenes y vídeos, enriquecer los materiales educativos y las presentaciones, y evaluar la que mejor se adapte al objetivo de cada investigación. Nuestra recomendación es analizar cada una de ellas, valorar sus ventajas y utilizarlas con responsabilidad. Aquí tenemos una breve selección de algunas que incorporan una versión gratuita y de uso libre:
Copilot (BingChat Enterprise) de Microsoft, a la que tienes acceso por ser usuario de la Universidad de Castilla-La Mancha. Es un chatbot basado en la tecnología de IA generativa de OpenAI, los usuarios con cuenta @uclm.es pueden utilizarlo realizándole preguntas en lenguaje natural. Para acceder puedes abrir https://copilot.microsoft.com/ o seleccionar el ícono de Copilot en la barra lateral del explorador Microsoft Edge.
ChatGPT , es un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje de inteligencia artificial GPT, desarrollado por la empresa OpenAI, con capacidad de generar textos coherentes y que permite interactuar a las máquinas con el leguaje natural.
ChatPDF , utiliza la tecnología de ChatGPT y permite subir documentos en pdf a la plataforma para interpretarlos, hacer resúmenes o reescribirlos.
Consensus, es un motor de búsqueda experta de IA para la investigación.
DALL-E 2 , es un modelo de asistencia de IA para la creación de imágenes a partir de descripciones de texto. Utilizando la tecnología de OpenAI y de Bing.
DeepL , es un servicio de traducción automática.
Elicit , es una herramienta basada en la inteligencia artificial para hacer la revisión de literatura científica sobre un tema.
Gemini , es la plataforma de chat de acceso a la IA de Google.
GitHub Copilot , es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI y Github que funciona como un asistente inteligente para ayudar a los desarrolladores a crear código. La UCLM tiene licencia suscrita.
Google Assistant , es el asistente virtual de Google.
Grammarly, es un asistente para la escritura en inglés, revisa errores de ortografía, gramática, puntuación y coherencia de los textos académicos y de investigación.
Humata , es una herramienta basada en IA para interactuar con los archivos PDF.
Jasper, es una herramienta de IA para la creación de contenidos y escritura de textos.
Midjourney, sistema de IA para crear imágenes a partir de descripciones textuales
Paperpal, es una herramienta basada en tecnología IA para la asistencia en la escritura académica, detectar errores complejos de escritura y ofrecer sugerencias de escritura.
Perplexity, es un buscador conversacional impulsado por inteligencia artificial que proporciona respuestas precisas a preguntas complejas utilizando modelos de lenguaje avanzado, funciona como un asistente virtual, ofrece una versión gratuita.
Research Rabbit, es una plataforma online para buscar artículos de revistas académicas por temas o por autoría, además permite la búsqueda de artículos relacionados con el artículo que hayamos buscado y los citados.
Scite.ai, es una herramienta de IA muy útil para descubrir y comprender mejor los artículos de investigación a través de las citas y de sus contextos.
Stable Diffusion, es un modelo de aprendizaje automático desarrollado por Runway y LMU Múnich para generar imágenes digitales de alta calidad a partir de descripciones en lenguaje natural o de estímulos.
Citar contenidos generados con IA
El uso de la IA para la generación de contenidos o para su reelaboración ha planteado la necesidad de citar esa información en los trabajos académicos y de investigación, aunque no proceda de una autoría humana. En los trabajos de investigación debe ser descrito el empleo de IA en la metodología, en la introducción o en los agradecimientos, y se debe recoger la aplicación que se ha hecho de ella en cada momento del proceso, en concreto se debe indicar:
- El nombre del lenguaje o la herramienta utilizada.
- La versión que se ha utilizado.
- Nombre de la compañía propietaria o que ha creado esa aplicación de IA.
- La petición o prompt que ha generado la respuesta.
- La fecha en la que se generó el contenido.
Cada estilo de citación ha elaborado sus propias normas o recomendaciones:
APA: Se recomienda describir cómo se ha usado la IA en la sección de metodología o en la introducción. Los elementos de la referencia son los mismos que los utilizados para referenciar el software. También puede añadirse el texto completo en un anexo. Ejemplo: Entidad responsable. (Año edición). Nombre de la herramienta en cursiva (versión) [descripción adicional]. URL.
Chicago: Recomienda citar la IA en el texto y añadir más información en una nota al pie o al final del documento si se considera necesario, pero no se añade en las referencias bibliográficas. Ejemplo: [1]Texto generado por Modelo, fecha en la que se generó el contenido, Compañía IA, URL de la herramienta.
MLA: Recomienda citar la herramienta de IA que se ha utilizado y el uso que se ha hecho de ella. Puedes ver aquí algunas recomendaciones y ejemplos. Ejemplo: Título de la petición o prompt utilizado. Herramienta de IA. Versión. Compañía IA. Fecha. URL de la herramienta.
Norma ISO 690. Ejemplo:Herramienta de IA y versión. Pregunta formulada o "prompt" [en línea]. [Fecha de consulta]. Disponible en: URL.
Enlaces de interés
- Observatorio de Inteligencia Artificial de REBIUN
https://www.rebiun.org/observatorio-de-inteligencia-artificial