Análisis bibliométrico de la producción científica de artículos sobre realidad aumentada publicados en la plataforma ScienCedirect 2007-2017

La Realidad Aumentada (RA), es una tecnología innovadora que ha tenido un explosivo crecimiento en distintas áreas y disciplinas con aplicaciones en la educación, la industria y el entretenimiento constituyéndose en una tecnología disruptiva de la cual se obtienen muchas ventajas por ejemplo, una ed...

Full description

Autores:
Martínez González, Yemy Iralba
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad ECCI
Repositorio:
Repositorio Institucional ECCI
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.ecci.edu.co:001/1430
Acceso en línea:
https://repositorio.ecci.edu.co/handle/001/1430
Palabra clave:
tecnología innovadora
bibliométrico
innovative technology
Scientific production
Bibliometric
Rights
openAccess
License
Derechos reservados, Universidad ECCI 2019
Description
Summary:La Realidad Aumentada (RA), es una tecnología innovadora que ha tenido un explosivo crecimiento en distintas áreas y disciplinas con aplicaciones en la educación, la industria y el entretenimiento constituyéndose en una tecnología disruptiva de la cual se obtienen muchas ventajas por ejemplo, una educación más interactiva, entretenimiento que permite al usuario tener una experiencia inmersiva y desarrollo de tareas en el contexto de la industria y la salud que evitan las acciones intrusivas. El presente trabajo de investigación pretende obtener una revisión de la producción científica sobre Realidad Aumentada, utilizando los artículos publicados en la plataforma de búsqueda ScienceDirect, durante los años 2007 al 2017. Teniendo en cuenta que esta investigación es de tipo cuantitativo, este proyecto se realizó con una muestra de 380 artículos, los cuales fueron obtenidos de la plataforma ScienceDirect, usando ecuaciones búsqueda que refinaron la obtención final de la producción científica. Del material analizado el año 2013 fué el más productivo; 116 revistas participaron en la muestra, pero Procedia Computer Science es la que más artículos publicó, 1229 autores de los cuales se destaca el Ingeniero AYC Nee de Singapur como el autor que más generó artículos y quien más coautorías hizo, además se contabilizó 376 instituciones, 67 países y 7596 citas. La metodología empleada corresponde a un análisis bibliométrico hecho a los artículos obtenidos y que fueron analizados en función de indicadores bibliométricos. Los estudios métricos se han convertido en una herramienta eficaz para entender el comportamiento de las tendencias investigativas y hacer mejoras a estas; para este análisis se obtienen indicadores de producción científica como productividad de las revistas, autores, instituciones, países, años e idioma de publicación, indicadores de citación e indicadores relacionales. En la investigación propuesta se presenta una aproximación teórica y bibliométrica al campo de la Realidad Aumentada; a partir de la caracterización y evaluación de las prácticas de la comunidad científica por medio de estos indicadores. El resultado obtenido de la aplicación de los diferentes indicadores bibliométricos y que a su vez generaron este estudio bibliométrico; aportan datos puntuales que ayudan a visualizar el comportamiento que tuvo la producción de artículos sobre Realidad Aumentada; durante los diez años escogidos para el estudio, estos evidencian el interés creciente de los autores por esta temática, que la investigación es preferiblemente en coautoría, y que un pequeño grupo de autores es el responsable de la mayor cantidad de trabajos. La visibilidad de la producción científica, la cual es medida por el número de citas recibidas, es el reflejo de analizar la productividad investigadora de un determinado campo de estudio. En conclusión el reconocimiento de la utilidad de los análisis bibliométricos para los grupos investigadores, ha llevado a la bibliometría a experimentar un gran crecimiento, ya que son usados no sólo para la cuantificación de la producción cientifica, sino que son útiles para identificar grupos de estudio, temáticas a estudiar, redes de colaboración, etc., convirtiéndose en una herramienta eficaz para la evaluación científica