Selección de artículos de investigación relevantes y no relevantes con base en resultados de Scopus y visualización por grupos de documentos /Selection of Relevant and Non-Relevant Research Articles based on Scopus Results and Visualization by Document Groups /Selecao de artigos de investigacao relevantes e nao relevantes com base nos resultados do Scopus e visualizacao por agrupamento de documentos

Este articulo presenta una aplicacion web que busca facilitar la seleccion de articulos de investigacion relevantes o no para una tematica. El proceso inicia cuando un investigador escribe una cadena de busqueda y esta se envia a la API de Scopus. Con los resultados obtenidos, se realiza un proceso de agrupamiento para generar una visualizacion por grupos o topicos en lugar de las clasicas listas ordenadas de resultados, facilitando al usuario descartar grupos de articulos irrelevantes a su consulta. La propuesta utiliza cinco algoritmos de agrupamiento, entre los cuales Spectral y K-means obtuvieron el mejor rendimiento en metricas clasicas de recuperacion de informacion sobre cuatro conjuntos de datos del estado del arte. La aplicacion fue evaluada en dos rondas por investigadores de la Universidad del Cauca, quienes consideraron en la ronda final que el 71.4 % de los grupos tenian un buen titulo, el 92.9 % de los grupos tenian un buen orden de los documentos y el 65.8 % de los articulos estaban bien agrupados. Se destaca la implementacion del solapamiento en el agrupamiento, pues permite a los articulos pertenecer a varios topicos. Finalmente, los resultados son prometedores, y la aplicacion constituye una valiosa contribucion para los investigadores en el desarrollo de sus proyectos. Sin embargo, los resultados no son generalizables, y se evidencia la necesidad de crear mejores algoritmos de etiquetado para generar titulos mas descriptivos, asi como el uso de herramientas para asistir al usuario en la construccion de las consultas.