Seminario impartido dentro del Máster de Información Científica de la Universidad de Granada el día 8 de mayo de 2018

1. Indicadores de movilidad
científica basados en datos
bibliométricos
MÁSTER EN INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN
CIENTÍFICA – UNIVERSIDAD DE GRANADA
Nicolas Robinson-Garcia

2. • Nuevas fuentes de información
• Nuevas demandas de indicadores
• Nuevas oportunidades computacionales
Contexto

3. Contexto
Based on: Rafols, Ciarli & Stirling, 2014
Indicadores
Fuentes
+
+-
-

4. Contexto
Based on: Rafols, Ciarli & Stirling, 2014
Indicadores
Fuentes
+
+-
-

5. Contexto
Based on: Rafols, Ciarli & Stirling, 2014
Indicadores
Fuentes
+
+-
-
Impacto
científico
Webometrics
Descargas
Marcadores
sociales
(e.g., lectores)
Impacto social
Relevancia
social
Género
Movilidad
científica

6. “Many countries today have policies to
encourage outstanding scientists to remain,
or return, ‘home’. To date, the cumulative
effect of these policies remains unclear.”
Laudel, 2005
Motivación

7. Agenda
Cuando hablemos de movilidad científica en esta presentación, nos
referimos a movilidad internacional exclusivamente
1. Introducción
2. Cuestiones metodológicas
3. El cerebro global
4. Implicaciones y discusión

8. Introducción
I REUNIÓN DE SERVICIOS DE EVALUACIÓN CIENTÍFICA
EN LOS VICERRECTORADOS DE INVESTIGACIÓN
• ¿Por qué la movilidad científica?
• ¿Qué sabemos sobre la
movilidad?
• ¿Cómo medimos la movilidad
científica?

9. ¿Por qué movilidad científica?
• Evidencias sobre la relación positiva
entre la internacionalización y la
excelencia científica
Wagner, C. S., & Jonkers, K. (2017). Open countries have strong
science. Nature, 550(7674), 32-33.

10. ¿Por qué movilidad científica?
• Evidencias sobre la relación positiva
entre la internacionalización y la
excelencia científica
• Un mundo de la investigación cada
vez más competitivo
Hazelkorn, E. (2015). Rankings and the reshaping of higher education:
The battle for world-class excellence. Palgrave.

11. ¿Por qué movilidad científica?
• Evidencias sobre la relación positiva
entre la internacionalización y la
excelencia científica
• Un mundo de la investigación cada
vez más competitivo
• Un antiguo dilema política que
vuelve a cobrar fuerza
Levin, S. G., & Stephen, P. E. (1999). Are the Foreign Born a Source of Strength
for U . S . Science ? Science, 285(5431), 3–7.

12. ¿Qué sabemos sobre movilidad?
• Movilidad es un concepto amplio y heterogéneo (Cañibano et al., 2011)
• Migración
• Estancias cortas
• …
• Distintas motivaciones explican la movilidad de investigadores
(Ioannidis, 2004)
• Acceso a recursos y equipamiento
• Factores sociales y económicos
• Diferencias de género y de minorías
• Modelos push/pull, brain drain/gain y diásporas

13. ¿Qué sabemos sobre movilidad?
• El fenómeno de la movilidad depende del contexto
-> La fuga de cerebros es resultado de disparidades entre
sistemas científicos nacionales (Cañibano & Woolley, 2015)
• No hay una relación de causalidad entre productividad y movilidad
(Hunter et al., 2009)
• La movilidad precede la colaboración internacional (Abramo et al., 2011)
• Los investigadores móviles tienen mayor impacto (Sugimoto et al., 2017)
independientemente del momento en que se marcharon del país de
origen (Franzoni et al., 2014)

14. ¿Qué sabemos sobre movilidad?
Movilidad internacional vs. Colaboración internacional
• Redes de movilidad muestran conexiones invisibles no visibles en las
redes de co-autoría/colaboración (Furukawa et al., 2011)
• La colaboración con gente del país de origen incrementan tanto la
productividad del investigador móvil como su probabilidad de retorno
(Baruffaldi & Landoni, 2012)

15. ¿Qué sabemos sobre movilidad?
Fuga de cerebros Circulación de talento

16. ¿Qué sabemos sobre movilidad?
Fuga de cerebros Circulación de talento
An expanded version of the network approach to the migration of
highly skilled individuals opens interesting perspectives. It brings
new descriptive and conceptual tools to the study of this particular
type of migration through a focus on actors and intermediaries in a
dynamic construction.
Meyer, 2001

17. ¿Cómo medimos la movilidad científica?
MÉTODOS DE COLECCIÓN DE DATOS DE MOVILIDAD
1. Encuestas
2. Estadísticas OECD y otros organismos oficiales
3. Análisis de currículos

18. ¿Cómo medimos la movilidad científica?
LIMITACIONES
• Datos incompletos para ciertos países
• Tipos de movilidad predefinidos por el investigador
• Recopilación costosa -> Actualización irregular de datos
• Agregaciones de datos de fuentes heterogéneas
• Muy difícil hacer análisis globales

19. Cuestiones
metodológicas
I REUNIÓN DE SERVICIOS DE EVALUACIÓN CIENTÍFICA
EN LOS VICERRECTORADOS DE INVESTIGACIÓN
• Una aproximación bibliométrica
• Desambiguación automática de
autores
• Preconcepciones frente a
evidencias

20. Una aproximación bibliométrica
• Es posible emplear datos bibliométricos para rastrear la movilidad
científica empleando algoritmos de desambiguación de autores (Moed
et al., 2013)
• Los cambios de afiliación como evidencias de movilidad
• Un investigador móvil internacional es aquel que ha estado afiliado a
>1 país
• No asumimos movilidad ‘física’, pero sí un proxy de movilidad (como
sucede con colaboración y co-autoría)
• Movilidad tiene lugar cuando se observan:
1. Cambios de afiliación (/)
2. Coafiliación múltiple (*)

21. Una aproximación bibliométrica
• Base de datos Web of Science
• Publicaciones desde 2008, vínculo entre autores y afiliaciones
• 14 millones de publicaciones, vinculadas a 15,9 millones de autores
• 10,7 millones de publicaciones “article”, “review” para los análisis de impacto
• Se identifican a los autores mediante un algoritmo de desambiguación
aplicado a todas las publicaciones de Web of Science (Caron & van Eck,
2014)
• Vínculos entre autores y afiliaciones según sus publicaciones
• “País de origen” del investigador definido como el país donde
publicaron su primer paper.

22. Desambiguación automática de autores
Autor
Email
Apellidos e
iniciales
Dirección
(enlazada al autor)
Artículo
Co-autores
Financiación
Dirección (no
enlazada)
Publicación
Categoría temática
Revista
Citas
Autocitas
Co-citación
Emparejamiento
bibliográfico

23. Desambiguación automática de autores
• Países asiáticos y áreas
con hiperautoría (eg.,
Física)
• Algoritmo conservador:
• Ante la duda, se dividen
los autores
• Infrarrepresentación de
movilidad científica

24. Preconcepciones frente a evidencias
• No es posible sacar indicadores de atracción, retorno, fuga de
cerebros, etc. para todos los investigadores
• Los patrones de movilidad que observamos no son lineales
• Según los datos bibliométricos los investigadores sí pueden ser
omnipresentes
Sin movilidad Afiliación múltiple
Movilidad Afiliación múltiple y movilidad

25. Preconcepciones frente a evidencias
Chris G. Antonopoulos
• Migrante
• Sin múltiple afiliación
• No retornado
Year Country P
0 Greece 2
1 Greece 1
2 Belgium 1
3 Belgium 1
3 Greece 2
4 Greece 1
4 Belgium 1
5 United Kingdom 1
6 United Kingdom 3
7 United Kingdom 1

26. Preconcepciones frente a evidencias
Jacobo López-Pavón
• Migrante
• Afiliación múltiple
• No retornado
Year Country P
0 Spain 1
1 Spain 3
2 Spain 1
3 United Kingdom 2
4 United Kingdom 1
5 Italy/UK 1
6 Italy 1
7 Italy 3

27. Preconcepciones frente a evidencias
Year Country P
0 Spain 15
1 Spain 13
2 Germany/Spain 1
2 Spain 14
2 USA/Spain 2
3 USA/Spain 7
3 USA 5
4 USA/Spain 11
4 USA 9
*Varía por paper
José Baselga
• Viajero
• Afiliación múltiple y única*
• ¿Retornó? ¿Se fue?

28. Preconcepciones frente a evidencias
• Múltiples formas de movilidad
• Migración y movilidad son cosas distintas y relacionadas
• No es posible producir un set universal de indicadores de movilidad
• Es necesario establecer reglas y definiciones que permitan crear una
taxonomía de tipos de investigadores móviles

29. Mobility event t0 [tn] t1 [tn+1] Mobility instance Mobility type
E1 C1 No mobility Not mobile
E2 C1 C1 No mobility Not mobile
E3 C1 Cx Mobility Migrant
E4 C1 Cx/Cx Mobility Migrant
E5 C1 Cx*/Cx* Co-affiliation Migrant
E6 C1/Cx Mobility Traveler
E7 C1*/Cx* Co-affiliation Traveler
E8 C1 C1/Cx Mobility Traveler
E9 C1 C1*/Cx* Co-affiliation Traveler
E10 C1/Cx C1 Mobility Traveler
E11 C1/Cx Cx Mobility Traveler
E12 C1/Cx C1/Cx Mobility Non-directional
E13 C1/Cx C1*/Cx* Mob. + co-affil. Non-directional
E14 C1*/Cx* C1 Co-affiliation Traveler
E15 C1*/Cx* Cx Co-affiliation Traveler
E16 C1*/Cx* C1/Cx Mob. + co-affil. Non-directional
E17 C1*/Cx* C1*/Cx* Co-affiliation Non-directional
Operacionalización de la
movilidad
• Definidas por la firma del
investigador
• Se es móvil cuando hay
más de un país en la firma
del investigador a lo largo
de su carrera
• La dirección del
movimiento viene dada
por los cambios que se
producen entre distintos
años

30. Taxonomía de movilidad científica propuesta

31. Tipos de investigadores móviles
• Siempre están vinculados a un único país -> Es necesaria una sola publicación
Investigadores no móviles
• Investigadores que se mueven de un país a otro con al menos un año de ruptura con su
país de origen -> Son necesarias al menos dos publicaciones de años distintos
Migrantes
• Investigadores que nunca dejan de estar afiliados a su país de origen y que, al mismo
tiempo ganan afiliaciones con otros países -> Son necesarias dos pubs. de años distintos
Viajeros
• Investigadores afiliados a más de un país desde el primer año. No es posible determinar
la dirección del movimiento -> Es necesaria una sola publicación
No direccionales

32. Mobility category Total % of total % of mobile % travelers
Not mobile 15335327 96.3%
Mobile 595894 3.7% 100.0%
-- Migrants 162519 1.0% 27.3%
-- Travelers 433375 2.7% 72.7% 100.0%
---- Directional 213810 1.3% 35.9% 49.3%
---- Not directional 219565 1.4% 36.8% 50.7%
Total 15931221 100.0%
Patrones según el tipo de movilidad

33. Patrones según el tipo de movilidad
1
10
100
1000
10000
100000
1000000
10000000
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50
#researchers
Proportionofresearchers
Publications
Migrant Traveler Non-directional No mobility # researchers

34. Patrones según el tipo de movilidad

35. El cerebro
global
I REUNIÓN DE SERVICIOS DE EVALUACIÓN CIENTÍFICA
EN LOS VICERRECTORADOS DE INVESTIGACIÓN
• Mapas de movilidad científica
• Migrantes vs. Viajeros
• Movilidad e impacto

36. Mapas de movilidad científica
Bibliographic coupling Co-citation ‘Affiliation’ coupling ‘Co-affiliation’
Citation perspective Mobility perspective

37. Mapas de movilidad científica

38. Mapas de movilidad científica
• Estados Unidos, Alemania y Reino Unido
como los países más predominantes
• China, aun teniendo fuertes vínculos con
Estados Unidos y algunos países europeos,
está en la periferia
• España como enlace entre América Latina
y Europa
• Vínculos de Francia y Canadá con el Norte
de África

39. Mapas de movilidad científica
España vs. Países Bajos

40. Mapas de movilidad científica
Países Bajos
Top 10 países a donde viajan
Estados Unidos
Reino Unido
Suiza
España
Países Bajos (retorno)
Italia
Alemania
Francia
Canadá
Bélgica
Australia

41. Mapas de movilidad científica
Países Bajos
Top 10 países de donde vienen
Estados Unidos
Reino Unido
Suiza
España
Países Bajos (retorno)
Italia
Alemania
Francia
Canadá
Bélgica
Australia

42. Mapas de movilidad científica
España vs. Países Bajos
Top 10 países a donde viajan
Estados Unidos
Reino Unido
Suiza
Suecia
España (retorno)
Portugal
Italia
Alemania
Francia
Chile
Canadá

43. Mapas de movilidad científica
España vs. Países Bajos
Top 10 países de donde vienen
Estados Unidos
Reino Unido
Suiza
Suecia
España (retorno)
Italia
Alemania
Francia
Canadá
Brasil
Argentina

44. Mapas de movilidad científica
Estados Unidos vs. Sudáfrica

45. Mapas de movilidad científica
• División entre países de Este y
Europa Central y Occidental
• Alemania, Italia y Francia en
posiciones predominantes
• Países nórdicos forman otro
grupo distinto

46. Mapas de movilidad científica
Asia, África, Oriente Medio y Europa
• Reino Unido como enlace entre
continentes
• Los países nórdicos y Países Bajos
enlace con países sudafricanos

47. Migrantes vs. viajeros

48. Migrantes vs. viajeros

49. Migrantes vs. viajeros

50. Migrantes vs. viajeros
España

51. Migrantes vs. viajeros

52. Migrantes vs. viajeros

53. Movilidad e impacto

54. Movilidad e impacto

55. Implicaciones y discusión
• Los métodos bibliométricos pueden emplearse para ir más allá de
análisis de rendimiento
• Datos a nivel macro de movilidad muestran una realidad más compleja
que la que intuímos
• Hacemos una infrarrepresentación de un tipo de movilidad muy
específico
• Vemos movilidad cuando hay producción

56. Implicaciones y discusión
• Se exige a los indicadores
bibliométricos una simplificación de la
realidad que no siempre es posible
• A pesar de las evidencias, es muy
difícil sustraerse de nuestras propias
preconcepciones
• Ningún método es perfecto
• Estos modelos funcionan
razonablemente a nivel macro, pero ¿y
a nivel micro?

57. Todos los datos ofrecidos son resultado de los siguientes trabajos:
• Robinson-Garcia, N., Sugimoto, C.R., Murray, D., et al. (2018) The many faces of
mobility. Using bibliometric data to track scientific exchanges. Available at arXiV:
https://arxiv.org/abs/1803.03449
• Robinson-Garcia, N., Sugimoto, C.R., Murray, D., et al. (2018) Scientific mobility
indicators in practice: International mobility profiles at the country level. El profesional
de la información.
• Sugimoto, C.R., Robinson-Garcia, N., Murray, D., et al. (2017) Scientists have most
impact when they’re free to move. Nature, 550, 29-31. doi:10.1038/550029a
• Sugimoto, C., Robinson-Garcia, N., Costas, R. (2016). Towards a Global Scientific Brain:
Indicators of researcher mobility using co-affiliation data’. OECD Blue Sky III Forum on
Science and Innovation Indicators, Ghent, September 19-21
MÁSTER EN INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN
CIENTÍFICA – UNIVERSIDAD DE GRANADA

58. ¡Muchas gracias!
I REUNIÓN DE SERVICIOS DE EVALUACIÓN CIENTÍFICA
EN LOS VICERRECTORADOS DE INVESTIGACIÓN