Análisis de Sentimientos Aplicado a Referencias Bibliográficas

Actualmente indices como el hindex, calculan el impacto de un articulo cientifico considerando solamente el numero y la frecuencia con que una cita bibliografica es mencionada, sin  tomar en cuenta el proposito ni la polaridad con que fue referenciada; este metodo de computo  puede llevar a conclusiones equivocadas a la hora de valorar la contribucion cientifica de algunos investigadores o el impacto de  las revistas en las que publican. En este trabajo se propone complementar las medidas cuantitativas de impacto con criterios subjetivos usando Analisis de Sentimientos  para detectarlos  en el contexto de citas bibliograficas dentro del texto de los articulos. Se presenta una vision general de lo que involucra el Analisis de Sentimientos basado en los enfoques de reconocimiento de patrones  y aprendizaje automatico; se plantea una propuesta de diseno que combine estas tecnicas, las aplique en  referencias bibliograficas y obtenga nuevos elementos para una vision mas completa de la influencia de un articulo en la literatura cientifica. Currently indexes like hindex, calculate the impact of a scientific article considering only the number and the frequency of citation mentions, regardless of the purpose or polarity that authors intended; this method of calculation may be misleading when evaluating the scientific contribution of some researchers or the impact of the journals in which they publish. This paper aims to complement quantitative measures of impact analysis using subjective criteria detected with Sentiment Analysis in the context of citations in the text of the articles. We present an overview of what is involved in Sentiment Analysis using different approaches: pattern recognition and machine learning based technologies; we present a design proposal that combines these techniques applied in the context of bibliographic references to obtain a more complete view of the influence of an article in the scientific literature.