Sisobserver n6 by sisob publications

Editor: Beatriz Barros Executive Editor: Inés Méndez Assistant Edition: Ana Rodríguez Place of edition: Málaga Publishing Entity: Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga ISSN: 2174-7911 Collaborators: • Universidad de Málaga • Consejería de Economía, Innovación y Ciencia de la Junta de Andalucía • Universität Duisburg-Essen • Institute for Research Organization, Hungarian Academy of Sciences • Frontiers Research Foundation • Fondazione Rosselli • Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología • University of Ljubljana • Universidad de Granada Template courtesy of designfreebies.org (www.designfreebies.org) Editor: Beatriz Barros Editor ejecutivo: Inés Méndez Asistente de Edición: Ana Rodríguez Lugar de edición: Málaga Entidad editora: Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga ISSN: 2174-7911 Colaboradores: • Universidad de Málaga • Consejería de Economía, Innovación y Ciencia de la Junta de Andalucía • Universität Duisburg-Essen • Institute for Research Organization, Hungarian Academy of Sciences • Frontiers Research Foundation • Fondazione Rosselli • Red de Indicadores de Ciencia y Tecnología • University of Ljubljana • Universidad de Granada Plantilla cortesía de designfreebies.org (www.designfreebies.org)

SISOB Consortium 2011-2013. The SISOB project is supported by the European Commission, call FP7-SCIENCE-IN-SOCIETY-2010-1, as a Collaborative Project under the 7th Framework Programme, Grant agreement no.: 266588

WELCOME TO

Bilingual Journal

CONTENT

CONTENIDO

Welcome

Bienvenida

Interview with: Francisco Triguero

Entrevista a Francisco Triguero

Analysis of high impact research in the biotechnology scientiﬁc ﬁeld and its effects on microblogging social media: a case study

Análisis de investigación de gran impacto en el área de la biotecnología y sus efectos en redes sociales de microblogging: estudio de caso

Knowledge sharing international case in the ﬁeld of software development (Main Path Analysis)

Caso de estudio internacional sobre intercambio de información en el campo del desarrollo de software (Análisis de la Ruta Principal)

Knowledge sharing example cases from Germany

Knowledge trajectories and role patterns

Ejemplo de casos de estudio de Alemania sobre el intercambio de información

Trayectorias de Conocimiento y patrones funcionales

Workshop of SiSOB Project

Workshop del Proyecto SiSOB

Sixth SISOB Project meeting in Duisburg

Sexta reunión plenaria del Projecto SISOB

The Globarl Registry of Research Data Repositories

The Global Registry of Research Data Repositories

Dissemination

WELCOME TO SISOBSERVER Dear Readers, We come back again to offer you a new issue of SiSOBserver. This time, however, is turn to join presentation and farewell. For three years, we have sought to live up to the commitment we entered into with our followers and maintain the identity of the SiSOB project regarding this journal format and the contents offered over the six issues of SiSOBserver. We have attempted to collect and develop the most innovative contents in connection with the subject as well as others which were of interest to us or our readers. Thus, SiSOBserver has maintained two main sets of issues throughout its three years of life: one linked to the job done for the SiSOB project, and the other which has been the result of various trends with a signiﬁcant role in the development of the project. Thus, we have shown the results obtained over the course of the project in combination with those achieved as the result of the interaction between our partners, especially in relation to the study cases and the SiSOB tool. On the other hand, we have been part of and also reported the new trends and research networks, for example, on subjects related to current technology like Open Access, Open Aire, Open Data, Orcid, etc., and also on current issues of the European Commission, governance, calls, etc. They all have a link to the project, its functioning and subject. Our followers have clearly witnessed the progression of the project over the course of the six issues of the journal. We have attempted to be leaders in our area by having the direct testimony of people and researchers who have told us about their job and given their own view on aspects like scientometrics, research evaluation, etc., or they have just given us an advance on signiﬁcant issues like the European research programme Horizon 2020.

SiSOBserver was founded as an essential link within the SiSOB communication structure and it has given us the opportunity to reach the three main goals of scientific communication, and hence, of SiSOB: open access, interactivity and information exchange. That is, it has enabled us to publish in open-access format those contents which we have considered should be known by our sphere of influence; it has also enabled us to interact with the scientific community, regardless of whether it was close or not to our sphere of influence, who have shown their interest in the topics addressed. The same has happened with the society, with which we have also interacted. Finally, we have set up a network of contacts and collaboration which may be the beginning of new research experiences and relationships. The links between SiSOBserver and all the social networks have been constant contributing to complete the circuit we wanted to create. We have kept updated both the journal and SiSOBlog in other specialized and general social networks like Linkedin, Facebook or Twitter allowing us to be loyal to our goal of reaching science to the society and making it part of it. In the first issue of our journal we said that “We want SiSOBserver to become the tool for knowledge and communication available to everyone. The spirit of this journal is to listen and disseminate information”. We hope not to have failed your expectations and reach that goal. We have attempted to be honest, and we have also learnt too much, especially that science and communication are part of the same spirit: to make a better world and a more understandable environment for everyone. The farewell of the team of the SiSOB Project is not a matter of good bye but “see you soon”!!

Beatriz Barros

BIENVENIDOS Estimados Lectores: De nuevo les ofrecemos un nuevo número de SISOBserver, en esta ocasión nos toca unir la presentación a la despedida. Durante tres años hemos intentado ser ﬁeles al compromiso que adquirimos con nuestros seguidores, así como mantener la identidad del proyecto SiSOB a través del formato de la revista y de los contenidos que les hemos ofrecido a lo largo de los seis números de SISOBserver. Hemos tratado de recoger y elaborar los contenidos más innovadores tanto de la temática del proyecto como otros de interés para nosotros y nuestros lectores. De esta forma, SiSOBserver ha mantenido a lo largo de sus tres años de vida dos vertientes temáticas, una vinculada directamente al trabajo que hemos desarrollado en SiSOB, y otra reﬂejo o resultado de diversas tendencias que han jugado también un importante papel en el desarrollo del proyecto. Así, hemos presentado los resultados que hemos obtenido a lo largo del proyecto y en la interrelación entre nuestros socios, especialmente de los casos de estudio y de la Herramienta SiSOB. Y, por otro lado, hemos sido eco y parte de nuevas tendencias y redes de investigación, como por ejemplo temas de actualidad tecnológica como Open Access, Open Aire, Open Data, Orcid, y temas de actualidad de la Comisión Europea, gobernanza, convocatorias, etc. y que ha sido también aspectos vinculados al proyecto, su funcionamiento y temática. Sin duda, nuestros seguidores han sido testigo a lo largo de los seis número de la revista de la progresión técnica del proyecto, al tiempo que hemos tratado de ser líderes en nuestro área al contar con el testimonio directo de personas e investigadores que no sólo nos han hablado de su trabajo, sino que nos han aportado un punto de vista cercano y complementario sobre aspectos como la cienciometría o la evaluación de la investigación, o bien nos han adelantado aspectos tan importantes como el nuevo programa de investigación europeo Horizon 2020.

SiSOBserver nació como un eslabón muy importante de la estructura de comunicación de SiSOB y nos ha brindado la oportunidad de alcanzar los tres objetivos capitales de la comunicación científica y por ende de SiSOB: el acceso abierto, la interactividad y el intercambio de información. Es decir, nos ha permitido publicar en abierto todos los contenidos que consideramos necesario dar a conocer de nuestro proyecto a nuestras áreas de influencia; hemos podido interactuar con la comunidad científica, tanto la cercana a nuestro área de influencia como la que no y que se han visto interesada por los temas que hemos abordado, así como la sociedad en su conjunto; y, finalmente, hemos entrado en una red de contactos y colaboración que pueden ser el inicio de nuevas investigaciones y relaciones. SiSOBServer se ha mantenido enlazada a todas las redes sociales cerrando así el circuito comunicativo que queríamos crear, manteniendo al día las actualizaciones tanto de la revista, como del blog SiSOBlog, en otras redes sociales especializadas y de carácter generalista, como Linkedin, Facebook, o twitter, manteniéndonos fieles también a nuestro objetivo de acercar la ciencia a la sociedad y hacerla parte de la misma. En el primer número de la revista decíamos “queremos que SISOBserver sea una herramienta de conocimiento y comunicación al alcance de todos. El espíritu de esta publicación es escuchar y difundir”. Solo esperamos no haberles defraudado y haber alcanzado este objetivo. Nosotros hemos tratado de ser honestos con nuestro trabajo y también hemos aprendido mucho, especialmente que la ciencia y la comunicación son parte de un mismo espíritu, el de hacer un mundo mejor y un entorno más comprensible para las personas. El equipo del proyecto SiSOB solo quiere despedirse de ustedes con un “hasta pronto”. Beatriz Barros

Interview with: FRANCISCO TRIGUERO

Francisco Triguero (PhD). He is a full professor at the University of Malaga who is currently working as SecretaryGeneral of Universities, Research and Technology (SGUIT) at CEICE. He is a policy maker, responsible for the public research management in Andalusia.

Francisco Triguero (PhD). Es profesor titular de la Universidad de Málaga. En la actualidad es Secretario General de Universidades, Investigación y Tecnología (SGUIT) del CICE. Experto en el diseñado de políticas, responsables de la gestión de toda la investigación, pública y privada en Andalucía.

Entrevista a: FRANCISCO TRIGUERO

- Secretary General, facing the new R&D funding framework at national and international level, which is the position of the Government of Andalusia and the challenges to be addressed?

- Secretario General, ante el nuevo marco de ﬁnanciación de la I+D+i nacional e internacional ¿cuál es la postura y retos que se plantea la Junta de Andalucía?

Internationalization, smart specialization, knowledge transfer, more private investment in research and development. These are some of the indicators on which we are drawing up the new R & D regional plan, very much in line with the European strategy set by Horizon 2020. The alternative to the current PAIDI 2007-2013 will build on lessons learned over years with regard to scientiﬁc policy, and will design new guidelines to get the most out of those resources that are being constrained by the current economic situation.

Internacionalización, especialización inteligente, transferencia del conocimiento, incremento de la inversión privada en investigación y desarrollo. Estas son algunas de las líneas básicas sobre las que estamos elaborando el nuevo plan regional de I+D+i, muy en consonancia con la estrategia europea marcada en el Horizonte 2020. El sustituto del actual PAIDI 2007-2013 partirá de todo lo aprendido en materia de política cientíﬁca y diseñará directrices con las que sacar el máximo rendimiento a unos recursos que están siendo fuertemente limitados por la coyuntura económica.

- Which novel features does the current PAIDI present in contrast with the previous one? Times are constantly changing and the existing policies must be overhauled and then be developed. The conditions surrounding the former PAIDI were rather different to the current ones, especially regarding the economic issue. The new Research plan is intended to get closer to the European trends, particularly to Horizon 2020.

- ¿Qué aspectos novedosos presenta este nuevo PAIDI frente al anterior? Los tiempos cambian y las políticas deben adaptarse y evolucionar. Cuando planteamos el actual PAIDI vivíamos en unas condiciones muy distintas a las actuales, sobre todo económicas. En el nuevo plan de investigación queremos acercarnos a las tendencias que se siguen en Europa,

The RIS3 smart specialization (Research and Innovation Strategy for Smart Specialization) on which we are now working will be a fundamental basis. The available resources must be invested in areas in which we are specialists as well as in other emerging areas where we can grow and consolidate as a leading region. We also work to trigger a greater investment by the private sector in R&D with the incentive to participate in public infrastructures. - The Smart Specialization Strategy is not only a strategy, but a fundamental requirement from the European Union to its regions in terms of sustainable growth. All the knowledge agents and the society in general are included in search of a new economic and social model. What is Andalusia doing in this regard? Andalusia is now focused on deﬁning the Research and Innovation Strategy for the Smart Specialization of Andalusia, RIS3 Andalusia. The process is also led by CEICE and the help of a large group of experts of scientiﬁc, economic and social areas. RIS3 allows breaking the traditional idea of sectors, promoting instead a more global approach. That is, the agri-food

en el Horizonte 2020. La especialización inteligente RIS3 (Research and Innovation Strategy for Smart Specialization), en la que ya trabajamos, será un pilar fundamental. Los recursos que tenemos debemos invertirlos en aquellas áreas en las que somos fuertes, además de en otras emergentes donde tenemos oportunidad de crecer y consolidarnos. Otra línea es impulsar una mayor inversión del sector privado en I+D, incentivando su participación también en infraestructuras públicas. - La Estrategia de Especialización Inteligente no es solo una estrategia, es un requerimiento firme de Europa a sus regiones para lograr un crecimiento sostenible y eficiente, que incluye a todos los agentes del conocimiento y a la sociedad en su conjunto, ya que busca un nuevo modelo económico y social. ¿Qué está haciendo Andalucía a este respecto? Andalucía se encuentra en proceso de definición de la Estrategia de Investigación e Innovación para la Especialización Inteligente de Andalucía, RIS3 Andalucía. Un proceso liderado por la CEICE y para el que contamos con un nutrido grupo de expertos de todos los ámbitos científicos, económicos y sociales. Con RIS3 la visión tradicio-

sector is now viewed as an opportunity for global growth which includes activities like agricultural technology, handling, packaging and transporting food, etc. The Andalusian Government believes that this provides a unique opportunity to regional growth based on the importance of highlighting our more powerful areas to becoming the best at international level while involving research, production, the market, etc. Besides, the deﬁnition of this strategy is in itself a great opportunity for reﬂection on a new Andalusian economic model based on more sustainable capacities which emphasize our regional assets. It is also an opportunity to design new strategies which enhance the connection between our companies and our knowledge and transfer centres, increasing our participation in open innovation processes, making us become more competitive and strengthening our presence in the global market. - Which mechanisms and tools will be established to apply the RIS3 proposals? PAIDI will of course be pervaded by the RIS3 result and, together with the incentives proposed by the Andalusian Agency

nal de sectores desaparece, realizándose un enfoque más global. Es decir, el sector de la agroalimentación se entiende ahora como una oportunidad de crecimiento global, que involucra a varias actividades: la tecnología agrícola, transporte, etc. Para el Gobierno andaluz es una oportunidad de crecimiento, haciendo énfasis en aquellos ámbitos en los que somos potentes para ser los mejores a escala internacional, involucrando la investigación, la producción, el mercado… Esta estrategia es una gran oportunidad para reﬂexionar sobre un nuevo modelo económico andaluz, con capacidades más sostenibles, que ponga en valor los activos de la región. También de diseñar nuevas estrategias que conecten más y mejor a nuestras empresas con nuestros centros de conocimiento y transferencia, que nos permita participar de los procesos de innovación abierta, ganar en competitividad, crecer y mejorar la presencia de Andalucía en el mercado global. - Qué mecanismos y herramientas se pondrán en marcha para aplicar las medidas propuestas por las RIS3? El resultado de la RIS3 impregnará al PAIDI y éste, junto a las órdenes de incentivos

of Innovation and Development and all other agencies of the Andalusian Government, it will become the development mechanism to redirect the objectives towards growth opportunities within the business environment. - On the other hand, the evaluation of public research and innovation policies is a matter of particular concern to governments under the current circumstances. What is Andalusia doing in this regard? Andalusia is one of the few communities with its own assessment body, which is highly valued by the scientiﬁc community, the Andalusian Agency of Knowledge (AAC) recognized in the European register of agencies. Among others, AAC runs university activity accreditation and evaluation as well as Andalusian Knowledge System’s innovation and development. The system is therefore ﬁlled with a culture of evaluation and quality which expands from the new university degrees to the effective use of the public resources invested in programmes like the research projects of excellence.

de la Agencia de Innovación y Desarrollo de Andalucía así como las del resto del Gobierno Andaluz, será el mecanismo para su desarrollo, haciendo llegar al entorno empresarial sus objetivos reorientándolos hacia esas oportunidades de crecimiento.

- Por otra parte, la evaluación de las políticas públicas de investigación e innovación es un tema que preocupa especialmente a los gobiernos en momentos como los actuales. ¿Qué está haciendo Andalucía a este respecto? Andalucía es una de las pocas comunidades que cuenta con un órgano propio de evaluación, muy bien valorado por la comunidad cientíﬁca: la Agencia Andaluza del Conocimiento (AAC), reconocida en el registro europeo de agencias. Esta entidad ejerce, entre sus funciones, las competencias de evaluación y acreditación de las actividades universitarias, desarrollo e innovación entre los agentes del Sistema Andaluz del Conocimiento. Su actividad imbuye al propio sistema de una cultura de evaluación y de la calidad que va desde los nuevos títulos universitarios hasta el aprovechamiento de los recursos públicos invertidos en programas como el de proyectos de investigación de excelencia. At the same time and from the General Secretariat we make use of other bodies to carry out speciﬁc assessments, like the one on PAIDI 2007-2013, which was recently carried out by the Institute for Advanced Social Studies (in Spanish, Instituto de Estudios Sociales Avanzados). I am sure that the tools provided by SISOB are

En paralelo, desde la SGUIT nos valemos de otras entidades para realizar evaluaciones especíﬁcas, como la llevada a cabo recientemente por el Instituto de Estudios Sociales Avanzados sobre el PAIDI 20072013. Las herramientas que nos aporte

going to be quite useful, from now onwards, to assess not only how science evolves but also to know its impact on society.

SiSOB estoy seguro que nos serán de gran utilidad, de aquí en adelante, para evaluar no solo cómo evoluciona nuestra ciencia sino, además, para conocer cómo esta impacta en la sociedad.

- One of the issues which awake more interest among our followers of both Sisoblog and SiSObserver is the Open Access, OA. Is the knowledge on the Open Access disseminated, fostered and created within the research community? Which are the challenges to be addressed by the General Secretariat given the new OA environment?

- Uno de los temas que más interés genera entre nuestros seguidores, tanto de SiSoblog como de SiSObserver es el Acceso Abierto, OA. ¿Desde la secretaria general, se difunde, potencia, genera conocimiento sobre el Acceso abierto en la comunidad investigadora? ¿Qué retos se plantea la SGUIT ante el nuevo entorno OA?

There is no doubt that the Open Access is key to the future vision of science. Knowledge must be shared with the citizenship, even more if it is publicly funded. And we are not speaking about future but present, at least in Andalusia. From the General Secretariat, we have made a strong commitment to offer the Andalusian society access to the scientific production of our system of R&D via a repository of scientific information which is linked to the System of Scientific Information of Andalusia, SICA. The repository allows researchers and Andalusian people to know what is being

Sin duda el Acceso Abierto u Open Access (OA), es clave para la futura visión de la ciencia. El conocimiento ha de ser compartido con la ciudadanía, sobre todo si se genera con fondos públicos. Pero no solo es futuro sino que ya es presente, al menos en Andalucía. Desde la SGUIT hemos apostado por ofrecer a la sociedad andaluza el acceso a la producción científica de nuestro sistema de I+D+i a través de un repositorio de información científica ligado al Sistema de Información Científica de Andalucía, SICA. Este repositorio permite a investigadores, y al conjunto de andaluces, comprobar en qué se está investigando,

researched, mainly with the public funds, get a general picture and know its relationship with other agents. - Finally, living in a century where there are no physical frontiers both for people and knowledge, what is the SGUIT’s view about the mobility of the Andalusian researchers? ICTs and projects like OPEN LAB blur the boundaries, so the relations within the sphere of research do not necessarily require a physical presence. However, it is also true that internationalization is created and reinforced thanks to human exchanges between universities, research centres and R&D business departments at international level. Freedom of movement is, therefore, a key element on which the European Research Area rests. Due to our commitment to keep and develop the R&D system in Andalusia, we will continue supporting our R&D with these or other actions both at European and international levels.

principalmente con fondos de carácter público, así como obtener una foto del sistema y sus relaciones con otros agentes del mismo. - Para ﬁnalizar, en un siglo en el que las fronteras físicas han desaparecido, tanto para las personas como para el conocimiento, ¿cuál es la posición de la SGUIT acerca de la movilidad de los investigadores andaluces? Las TIC y proyectos como OPEN LAB difuminan las fronteras, de modo que las relaciones dentro del ámbito de la investigación no requieran necesariamente de una presencia física. Sin embargo, también es cierto que la internacionalización se genera y refuerza gracias a los intercambios del capital humano entre universidades, centros de investigación y departamentos de I+D de empresas en el ámbito internacional. La libertad de movimiento es, así, un elemento importante sobre el que se sostiene el Espacio Europeo de Investigación. Andalucía, en su compromiso por mantener y desarrollar el sistema de I+D+i, seguiremos apostando por esta y otras acciones que nos permitan apoyar a nuestra I+D+i en el entorno europeo e internacional.

Analysis of high impact research in the biotechnology scientific field and its effects on microblogging social media: a case study Raúl Fidalgo University of Malaga Raúl Fidalgo-Merino (PhD) received the MSc degree in computer science from the Universidad de Málaga, Spain, in 2003 and the PhD degree in software engineering and artificial intelligence from the same university in 2008. He has been a research assistant at the Universidad de Málaga since 2004, as well as assistant professor at the University of Córdoba and the University of Málaga. Currently he is under contract as doctorate researcher in the University of Málaga and he is also hired as teaching assistant by the UNED. His research interests include mining time-changing data streams for classification and regression, knowledge discovery in databases and, social network analysis, among others.

Raúl Fidalgo-Merino (PhD) Ingeniero en Informática en el año 2003 y Doctor en Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial en el año 2008 por la Universidad de Málaga. Desde el año 2004 es investigador en la Universidad de Málaga, compaginando esta tarea con actividades como docente en la Universidad de Málaga y la Universidad de Córdoba. Actualmente trabaja como doctor investigador en la Universidad de Málaga y personal docente en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). Sus áreas de interés incluyen análisis y prospección de flujos de datos en entornos que cambian con el tiempo tanto para tareas tanto de clasificación como de regresión, descubrimiento de conocimiento en bases de datos y, analisis de redes sociales, entre otras.

Previous and current research in biotechnology has played a role in creating the world that we live in today. But this sector has also some tensions between different applications (e.g., agricultural products). Because of these scientific uncertainties, society might be more or less receptive to new products or research from this industry. If the research results in the field bring benefits for the society, they might be reflected in the media. Thus, one can consider several sources of social data information (e.g., news, forums, blogs, microblogs, etc.) as an output for measuring the impact of science in society. Tanto la investigación en biotecnología llevada a cabo desde sus inicios hasta la actualidad ha desempeñado un papel importante en la creación del mundo en que vivimos. Pero este sector genera, tensiones además de cambios sustanciales entre sus diferentes aplicaciones o áreas (por ejemplo, en los productos agrícolas). Debido a estas incertidumbres científicas, la sociedad podría ser más o menos receptiva a la hora de aceptar nuevos productos o procesos de investigación procedentes de dicho sector: si los resultados en el área son beneficiosos para la sociedad, podrían verse reflejados en los medios de comunicación. Así pues, la información publicada en medios sociales provenientes de varias fuentes (por ejemplo las noticias, foros, blogs, microblogs, etc.) podría servir como conclusión para medir el impacto de la ciencia en la sociedad.

Image taken from http://www.sxc.hu/

Análisis de investigación de gran impacto en el área de la biotecnología y sus efectos en redes sociales de microblogging: estudio de caso

In the study we tried to answer the following questions: Is it possible to automatically detect different themes in a research field by monitoring its scientific production? Can relevant subsets of these themes be easily selected as productive and/or as multidisciplinary in order to perform a better analysis? What is the magnitude and influence of these themes in the social media? Is the general opinion of people in the social media positive, negative or neutral regarding a theme or group of topics? How to do this research? In our study, the processes that try to answer the previous questions need as input scientific article databases containing the most relevant scientific papers (i.e., Journal Citation Reports, JCI, from the Institute of Scientific Information, ISI, for the category “Biotechnology and Applied Microbiology” in year 2011).

En este estudio nos proponemos dar respuesta a estas preguntas: ¿es posible detectar de forma automática los diferentes temas de un área de investigación controlando la producción científica surgida a partir de los mismos? ¿Pueden seleccionarse fácilmente subcategorías de estos temas como productivas y/o multidisciplinares para así poder realizar un mejor análisis? ¿Cuál es la magnitud e influencia de estos temas en los medios sociales? ¿Es la opinión general de la gente en los medios positiva, negativa o neutral con respecto a un tema o grupo de ideas? ¿Cómo hacer esta investigación? En nuestro estudio, los procesos que pretenden dar respuesta a las preguntas anteriores necesitan como datos iniciales bases de datos de artículos científicos que alberguen aquellos documentos de mayor relevancia (v.g., Journal Citation Reports, JCI, del Institute of Scientific Information, ISI, para la categoría “Biotechnology and Applied Microbiology”, año 2011).

The analysis performed on these data is based on its articles (co-citation of articles) and the keywords that appear in them (co-occurrence of keywords). By analysing the networks of keywords, we will obtain groups of highly related keywords (that we call themes) in order to see what is being researched in a speciﬁc time. Within each theme, we used several techniques of network analysis to obtain the list of relevant sets of keywords in order to measure their inﬂuence and opinion generated by social media users. The latter is done by analysing the comments generated about the sets of keywords induced in one of the most relevant social media network: Twitter.

Figure 1. Mapping of communities in keywords network on 2011

El análisis realizado con estos datos se basa en sus artículos (referencia conjunta de artículos) y las palabras clave que aparecen en los mismos (presencia conjunta de palabras clave). Al analizar las redes de palabras clave, obtendremos grupos de estas palabras muy relacionadas entre sí (que nosotros llamamos temas), de manera que así podremos saber lo que se investiga en un momento dado. Dentro de cada tema, utilizamos varias técnicas de análisis de redes con el fin de obtener la lista del conjunto de palabras clave relevantes para así medir tanto la influencia como la opinión generada por los usuarios de dichos medios. Esta última se hace analizando los comentarios generados en torno al conjunto de palabras clave introducidas en una de las redes sociales más influyentes: Twiter. 16

A key: the keywords network The keywords network is built, first, by assigning each vertex to a keyword, and then linking vertices if their corresponding keywords appear in the same article. The strength of these links depends on the number of times this tie is found in the database. This procedure will build an undirected network. In order to obtain themes, we applied a community detection algorithm called “the Louvain method”. A total of 21 communities (or themes) were obtained. Figure 1 shows the mapping of communities (themes) on keywords. From the 21 themes detected, 8 of them are large, relevant and well defined (DNA – corresponding to yellow nodes, Cells – cyan nodes, Genes – red nodes, Plants –brown nodes, Infections – magenta nodes, Degradations – dark blue nodes, Biomass –green nodes – pink nodes) while thirteen are little and isolated (e.g., Crohn’s disease and ulcerative colitis that is composed by these two keywords – see the two little dark green nodes at the bottom of Figure 1). Then we select keywords as relevant from each theme (keywords with high degree). In addition, the combination of relevant keywords leads to more specific results (we limited the size of this keyword sets to 2 to avoid a combinatorial explosion).

Un objetivo: la red de palabras clave La red de palabras clave se realiza asignando en primer lugar a cada vértice una palabra clave para después unir dichos vértices si sus palabras clave correspondientes aparecen en el mismo artículo. La fuerza de estos enlaces depende del número de veces que se encuentre el vínculo en la base de datos. Dicho proceso dará lugar a un grafo no dirigido. Para la obtención de los temas aplicamos un algoritmo de detección de comunidades llamado “el método Louvain”. Se obtuvieron un total de 21 comunidades (o temas). La imagen 1 muestra el mapeo de comunidades (temas) en palabras clave. De los 21 temas detectados, 8 son amplios, relevantes y claramente deﬁnidos (el ADN- que corresponde a los nodos amarillos, Células-nodos azul claro, Genes- nodos rojos, Plantas- nodos marrones, Infecciones- nodos magenta, Degradaciones- nodos azules oscuro, Biomasa- nodos verdes y Biosensores- nodos rosas) mientras que 13 son pequeños y aislados (por ejemplo, la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, compuesta por estas dos palabras clave – véase al fondo de la imagen 1 los dos nodos pequeños color verde oscuro). Seleccionamos a continuación las palabras clave adecuadas de cada tema (palabras clave de alta relevancia). Es más, combinar palabras clave adecuadas produce resultados más especíﬁcos (limitamos el número de estos conjuntos de palabras clave a 2 para evitar la explosión combinatoria)

Image taken from http://www.sxc.hu/

Social Media Information and analysis of social impact As commented before, Twitter is our source for media information. This microblogging site is composed by text messages (called tweets), with at most 140 characters, which includes other metadata (author, entities, hashtags, etc.). Any element in the list of relevant set of terms can be used as search term. Our searches are limited to the year 2012. Once the sets of tweets are cleaned, they are passed to an automated machine learning tool for being classified as ‘positive’, ‘negative’ or ‘neutral’ depending on its semantic background. Results for some relevant set of keywords can be seen in Figure 2. Each chart contains the number of tweets retrieved by the searched set of keywords as well as the proportion of neutral, negative and positive tweets. With this metaphor the analyst may produce conclusions fast and efficiently. Looking to the future A framework for linking scientific research and innovation fields with social media resources has been developed. Our approach is able to detect themes by using well-known techniques for extracting communities from keywords networks, and characterize them Información de los Medios y análisis del impacto social Como se ha comentado con anterioridad, Twiter es nuestra fuente para la obtención de datos. Este sitio abarca mensajes cortos de texto (llamados “tweets”) de hasta 140 caracteres, incluyendo otros metadatos (autor, entidades, hashtags, etc.). Cualquier elemento de la lista del conjunto de términos relevantes puede usarse como término de búsqueda. Nuestras búsquedas se limitan al año 2012. Una vez se limpia la serie de tweets, éstos pasan por una herramienta de aprendizaje automático para que sean clasificados como “positivos”, “negativos” o “neutrales”, dependiendo de su origen semántico. La imagen 2 muestra los resultados para una serie de palabras clave relevantes. Cada gráfico contiene el número de tweets recuperados a partir de las búsquedas de palabras clave así como la proporción de mensajes cortos o tweets neutros, negativos y positivos. Usando esta metáfora, el analista puede ofrecer conclusiones de forma rápida y eficaz. Mirando al futuro Se ha desarrollado un marco que posibilita enlazar la investigación científica y las áreas de innovación con los recursos que ofrecen los medios sociales. Nuestro enfoque permite detectar temas usando técnicas bien conocidas para la extracción de comunidades a partir de redes de 18

by using social network analysis. Using this methodology, the biotechnology research field was composed by eight well defined themes in 2011, as well as, some promising themes from the social point of view have been detected. We also saw that our methodology provides not only social and scientific information about themes but also referred to its components (keywords or pair of keywords). Themes and subsets of relevant keywords can be extracted easily in order to measure the impact in microblogging social media. The tool is able to quantitatively measure this impact by using machine learning and text mining tools that are able to classify text with polarity opinion (positive, negative or neutral). Despite the results shown, one may think that the research theme “UC & CD” has neutral or even a skewed negative influence in the users of the social media microblog. However, we must think that some tweets refer to the general diseases, not to research. As future work, we think that messages that are not related to research should be filtered. An interesting future line would be to analyse the temporal dimension together with the research/ innovation and social information retrieval from microblogging media. By doing that, we would be able to follow trajectories of themes through time and its influence in palabras clave y al mismo tiempo caracterizarlos usando el análisis de redes sociales. Al usar esta metodología, el campo de investigación de la biotecnología constaba de 8 temas bien definidos en el año 2011, y además se han detectado otros temas igualmente prometedores desde el punto de vista social. Observamos también cómo nuestra metodología proporciona no sólo información social o científica referente a los temas sino también a sus componentes (palabras clave o par de palabras clave). Se pueden extraer fácilmente temas y subcategorías de palabras clave relevantes para medir el impacto de los medios de microblogging. La herramienta es capaz de medir cuantitativamente este impacto usando técnicas de aprendizaje automático y de minería de textos capaces de clasificar textos que ofrecen multitud de opiniones (positiva, negativa, neutral). A pesar de los resultados que se muestran, cabría pensar que el tema de investigación “UC & CD” produce una influencia neutral o incluso parcialmente negativa en los usuarios de la red social estudiada, sin embargo debemos pensar que los tweets o mensajes cortos se refieren a enfermedades en general y no a la investigación. En el futuro, creemos que se deben filtrar aquellos mensajes que no se relacionan con la investigación. Una interesante futura línea de trabajo podría ser el análisis de la dimensión temporal junto con la obtención de la información tanto social como de la investigación/innovación a partir de los medios sociales. De este modo podríamos seguir la trayectoria de los temas en el tiempo y cómo estos influyen en los medios. 19

Knowledge sharing international case in the ﬁeld of software development (Main Path Analysis) Caso de estudio internacional sobre intercambio de información en el campo del desarrollo de software (Análisis de la Ruta Principal) Sam Zeini and Nora Pfuetzenreuter universität Duisburg-Essen (UDE)

Sam Zeini holds a diploma (M.Sc. equivalent) in sociology. His current research interests are focused on innovations in open source projects from a network analytical perspective. His virtual observation approach uses communication and interaction data as a source for computer supported social network analysis. Formerly he has been working on VIP-Net and in the NoE Kaleidoscope.

Sam Zeini es diplomado en sociología (M.Sc. equivalent). Sus intereses en la investigación son actualmente la innovación en proyectos de software libre desde el punto de vista de análisis de redes. Su aproximación a la observación virtual utiliza datos de comunicación e interacción como fuente para análisis de redes sociales por ordenador. Anteriormente trabajó en VIP-Net y en NoE Kaleidoscope.

Nora Pfützenreuter holds a Bachelor of Science in Business Psychology. She is currently doing her Master studies of Applied Cognitive and Media Science at the University of Duisburg-Essen, which combines the ﬁeld of Psychology with Informatics. Due to her interdisciplinary studies and various working experiences, her expertise in research methods range from qualitative to quantitative methods, methods on Information Architecture and Social Network Analysis.

Nora Pfützenreuter es licenciada en Ciencias, Psicología Empresarial. En la actualidad realiza el máster de Applied Cognitive and Media Science en la Universidad de Duisburg-Essen, que combina el campo de la psicología con la informática. Debido a sus estudios interdisciplinarios y diversas experiencias de trabajo, tiene amplias conocimientos en los métodos de investigación cualitativa, desde los métodos cuantitativos, los métodos de la Arquitectura de Información y Análisis de Redes Sociales.

Main Path Analysis and its areas of application Main Path Analysis (Hummon & Doreian 1989) is a network analysis technique for the scientometric study of scientific citations over a period of time. Its major application is the identification of key publications in the development of a scientific field considering the inherent temporal structure of development. Temporality is explicitly accounted for through the very definition of a directed acyclic graph (DAG) where nodes are single publications and directed edges represent citations between publications. The direction of an edge corresponds to the flow of knowledge from the cited publication to the citing publication. Therefore, these links incorporate both the dimension of content relations and the temporal order of the contributions. In the citation network of scientific publications within one field, often one important publication is chosen as a starting point of the development of the field. This publication represents the first source. Sink nodes then represent either unimportant or very new publications that have not been cited yet. In this sense there is an implicit notion of time where sources are the oldest (or not cited) publications and sinks are the newest ones. Análisis de la Ruta Principal y áreas de aplicación El análisis de Ruta Principal (Hummon & Doreian 1989) es una técnica de análisis de redes para el estudio cienciométrico de citas científicas en un periodo de tiempo determinado. Su principal aplicación es la de identificar publicaciones clave en el desarrollo de un ámbito científico teniendo en cuenta la propia estructura temporal de desarrollo. Dicha temporalidad se representa explícitamente mediante la misma definición que se aplica a un grafo acíclico dirigido (DAG) en el que sus nodos corresponden a las publicaciones únicas y las aristas representan las citas entre publicaciones. La dirección de una arista corresponde al flujo de conocimiento desde la publicación citada a la invocación de la misma. Por tanto, estos vínculos aúnan tanto la relación de contenidos como el orden temporal de sus contribuciones. Con frecuencia se elige una publicación importante de la red de citaciones de publicaciones científicas de un campo concreto como punto de partida para el desarrollo de dicho campo. Esta publicación se convierte así en la primera fuente. Los nodos sumidero representan, pues, a aquellas publicaciones poco significativas o nuevas que aún no han sido citadas. En este sentido existe una noción implícita de tiempo en el que las fuentes representan a las publicaciones más antiguas (o no citadas) y los nodos sumidero se corresponden con las más recientes o nuevas.

The main path can be described as the most used path in a citation network taking all possible paths from the source nodes to the sink nodes. Case 1: Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) For the knowledge sharing cases in the ﬁeld of computer science we decided to analyze the communities of Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) and the community of Artiﬁcial Intelligence in Education (AIED). Figure 27 shows the Main Path of one part of the CSCL community from 1990 to 2012. The data has been retrieved from the Web of Knowledge and covers mainly the publications related to Psychology and Pedagogics.

We can clearly identify that the path starts with a survey book chapter by Clark and Brennan published in 1991 about the grounding process in communication in an edited book about Figure 27. Main Path of the CSCL community 1990 to 2 socially shared cognition. This idea has been taken by Baker and Lund in a frequently cited paper on reflective interaction in the collaborative learning context. This also shows a meaningful development in the field where dialogues like chats and especially the reflective process of explaining in such contexts have been empirically identified as important for the learning processes. As we can see at the end of the main path in the upper left the paper by Dan Suthers and his colleagues defining a framework for conceptualizing, representing, and analyzing distributed interaction leads the main path into a small star. This end of the path indeed shows a side by side development of dialogical interactions and analytics around these interaction and communication processes within the field of Computer Supported Learning.

La ruta principal puede describirse como la más usada en la red de citas tomando todas las rutas posibles desde los nodos fuente hasta los nodos sumidero. Caso 1: Aprendizaje en Colaboración Asistido por Ordenador (CSCL) Para los casos de intercambio de información en el campo informático decidimos analizar las comunidades de Aprendizaje en Colaboración Asistido por Ordenador (CSCL) y la comunidad de Inteligencia Artiﬁcial en Educación (AIED). La Ilustración 27 muestra la ruta principal de una parte de la comunidad CSCL desde 1990 hasta 2012. Los datos se han extraído de la Web del Conocimiento y abarcan principalmente las publicaciones relativas a Psicología y Pedagogía.

Se puede identificar claramente que la ruta comienza con el sondeo de un capítulo del libro publicado por Clark y Brennan en 1991 acerca del proceso de la comunicación, en un libro editado sobre el conocimiento 2012sam 1 gráfico 1.png socialmente compartido. Esta idea se basa en un artículo de Baker y Lund citado en reiteradas ocasiones acerca de la interacción reflexiva en el contexto del aprendizaje colaborativo, mostrándose, además, un desarrollo significativo en un campo donde diálogos como los chats y, en concreto, el proceso reflexivo de la explicación en dichos contextos han sido empíricamente identificados como importantes en los procesos de aprendizaje. Como se puede ver al final de la ruta principal en la parte superior izquierda, el artículo de Dan Suthers y sus colegas que define un marco para conceptualizar, representar y analizar la interacción distribuida, conduce la ruta principal hacia la estrella pequeña. Este final de ruta, de hecho, muestra un desarrollo en paralelo de las interacciones de diálogo y análisis en torno a estos procesos de interacción y comunicación en el campo del Aprendizaje Asistido por Ordenador.

Case 2: Artificial Intelligence in Education (AIED) Since the data on the CSCL is limited to parts of the community the contrasting case of Artificial Intelligence in Education (AIED) covers the citation data in the Arnetminer database that uses the DBLP database and also links the data to the ACM database. In this case the selection of the publications based on the venues, such as the AIED conference in our case, is possible due to the structure of DBLP and the references of these selected publications which are used to generate the citation networks for the Main Path Analysis that are given by the ACM data. The network is based on all papers published in the proceedings of AIED. The AIED conference takes place every second year. Our data starts with a seed in the 2009 AIED conference which took place in Brighton. From that point forth we moved back to references to 2000. The analysis uses a simple workflow as shown in Figure 28. Since our implementation of the SPC allows more than one path our case interestingly shows two main components in the path. Figure 29 shows the bigger main component. This component is corresponding to the trend which we already identified for the CSCL community and refers to the support and analysis of interaction and communication within computer supported learning scenarios. The second smaller component in Figure 30 shows the second major area in the field of AIED that contains papers about intelligent tutoring systems that can be seen as a more traditional research domain within this area.

Figure 28. Main Path Analysis workﬂow for the

e AIED analysis

Caso 2: Inteligencia Artificial en la Educación (AIED) Puesto que los datos sobre el CSCL se limitan a parte de la comunidad, el caso contrastado de la Inteligencia Artificial en la Educación (AIED) puede cubrir los datos de citación de la base de datos Arnetminer1, que utiliza la base de datos DBLP2 además de vincular los datos a la base ACM3. En este caso, la selección de las publicaciones basada en los eventos, como por ejemplo y en nuestro caso la conferencia AIED, es posible dada la estructura del DBLP y las referencias a las publicaciones seleccionadas usadas para generar las redes de citación para el Análisis de Ruta Principal proporcionadas por la base de datos ACM. La red se basa en todos los artículos publicados en las acciones del AIED. Dicha conferencia tiene lugar cada dos años. Nuestros datos parten de los resultados de la conferencia AIED del año 2009, acontecida en Brighton. De ahí en adelante retrocedemos en busca de referencias al año 2000. El análisis utiliza un sencillo flujo de trabajo como se muestra en la Ilustración 28. Puesto que nuestra aplicación del SPC permite más de una ruta, nuestro caso muestra curiosamente dos componentes principales en la ruta. La Ilustración 29 muestra el mayor de dichos componentes, que se corresponde con la tendencia ya identificada para la comunidad del CSCL y referida al soporte y análisis de la interacción y comunicación en escenarios de aprendizaje asistido por ordenador. El segundo y más pequeño componente de la Ilustración 30 muestra el segundo mayor tema en el campo del AIED y que incluye artículos sobre sistemas tutoriales inteligentes que pueden considerarse más del ámbito tradicional de la investigación.

In general the cases show that Main Path Analysis can deďŹ nitely show trends at a level that is abstract enough to contrast and compare different communities. Our cases for CSCL and AIED can demonstrate clearly that there is one common trend around the support and analysis of interaction and communication in computer supported learning contexts for both communities even though the papers and their authors are different. Main Path Analysis and especially our implementation which allows more than one path can also show special aspects of individual scientiďŹ c communities like the example of the existing path for Intelligent Tutoring Systems in the AIED community highlights for our cases. The implicit temporal structure also allows the very clear observation of knowledge sharing trajectories for scientiďŹ c communities and their citation trails. Referencias Hummon, N. P. and Doreian, P. 1989. Connectivity in a Citation Network: The Development of DNA Theory. Social Networks, 11, 39-63.

Figure 29. Interaction and communication support and analysis component

En general, los casos muestran que el Análisis de Ruta Principal puede ciertamente mostrar las tendencias a un nivel lo suficientemente abstracto como para poder contrastar y comparar diferentes comunidades. Nuestros casos para CSCL y AIED demuestran claramente la existencia de una tendencia común en torno al soporte y análisis de interacción y comunicación en contextos de aprendizaje asistido por ordenador para ambas comunidades, a pesar de que tanto los artículos como los autores de los mismos son diferentes. El Análisis de Ruta Principal y en concreto nuestra aplicación que permite más de una ruta, puede mostrar además aspectos especiales de las comunidades científicas individuales como el ejemplo de la ruta existente para los Sistemas Tutoriales Inteligentes en la comunidad AIED destacada en nuestros casos. La estructura temporal implícita también permite una observación muy clara de las trayectorias de intercambio de información para las comunidades científicas y su consecuente estela de citas. Referencias Hummon, N. P. and Doreian, P. 1989. Connectivity in a Citation Network: The Development of DNA Theory. Social Networks, 11, 39-63.

Figure 30. Intelligent Tutoring systems main path component

Knowledge sharing example cases from Germany Ejemplo de casos de estudio de Alemania sobre el intercambio de información Sam Zeini and Nora Pfuetzenreuter universität Duisburg-Essen (UDE)

The nanotechnology case Nanotechnology is an emerging field within science that is in focus of public interest all over the world. The public interest and the interdisciplinary character are the sampling criteria for choosing nano science as a case for knowledge sharing (see deliverable D8.2). For this purpose we started the analysis of the case study with CENIDE, the Center for Nanointegration at the University Duisburg-Essen. Network Text Analysis How would topics differ in pure scientific discourse versus public science communication? To answer this research question, we conducted the following research. El caso de la nanotecnología La nanotecnología es un nuevo campo dentro del ámbito científico y centro de interés en todo el mundo. Tanto el interés que genera, como su carácter interdisciplinar son criterios que convierten a la nanociencia en un caso de estudio para el intercambio de información (véase el documento D8.2). A tal fin, comenzamos el análisis del caso con CENIDE, el Centro de Nanointegración de la Universidad de Duisburg-Essen. Análisis de Texto mediante Redes ¿Cómo diferirían los temas en el discurso puramente científico frente al de la comunicación científica destinada al público? Para responder a esta pregunta, realizamos la siguiente investigación.

First we collected press releases, press items and publications from the nano technology center CENIDE located at the University Duisburg-Essen. Press releases are announcements produced by a small team mainly responsible for public relations and networking of the nano center. Press items are new articles produced by press and journalists about the nano technology center. Publication abstracts are abstracts of the publications by scientist belonging to the research network. In the next step we used the text collection as data source for the approach formulated by Leydesdorff & Hellsten (2006) and its adaption for the SISOB project. The approach roughly consists of the following steps: • Derivation of the occurrence matrix (term occurs in n documents) • Derivation of the co-occurrence matrix (frequency of terms occurring in the same document) • Cosine normalization of the co-occurrence matrix • Factor analysis (showing which terms belong to which frame) • Visualization: – Co-occurrence matrix to generate networks – Factors to determine partitions

En primer lugar, recopilamos comunicados de prensa, artículos y publicaciones del centro tecnológico de nanotecnología CENIDE situado en la Universidad de Duisburg-Essen. Los comunicados de prensa son anuncios hechos por un pequeño equipo responsable principalmente de las relaciones públicas y redes sociales del centro nanotecnológico. Los artículos de prensa son artículos nuevos escritos por la prensa y los periodistas sobre el centro nanotecnológico. Los resúmenes de una publicación son los realizados por cientíﬁcos pertenecientes a una red de investigación. El siguiente paso fue usar los textos recopilados como fuente de datos para el enfoque formulado por Leydesdorff y Hellsten (2006) y la adaptación de los mismos para el proyecto SISOB. En términos generales, dicho enfoque presenta las siguientes etapas: • Derivación de la matriz de ocurrencia (el término aparece en n documentos) • Derivación de la matriz de concurrencia (frecuencia de términos en el mismo documento) • Normalización del coseno de la matriz de concurrencia • Análisis del factor (muestra qué términos pertenecen a qué agrupación) • Visualización: – Matriz de concurrencia para generar redes – Factores para determinar cada división

Figure 1. Topic network for CENIDE publication abstracts in 2008

The following diagrams show the comparison of the frames (= topic clusters) for the publication abstracts and for the press releases in the year 2008 with the different colors indicating different frames. Figure 1 shows the topics, based on the scientific discourse that means with publication abstracts as data basis. As we can see, besides of global topics (white frame down side) the other main topics for the frame are Spintronics, Spectroscopy, Anisotropy, and Growth of surfaces. In comparison, Figure 2 shows the CENIDE press items for 2008, representing the topics within the public science communication. Here we can see that this network also contains Spintronics that can also be found in the network extracted from the publication abstracts. Since the network is extracted from press items academic titles are also included in one component. The orange frame in the upper left shows clearly the new master program in nano engineering. In general we see that the network based on the press releases differs significantly from the network based on the publication abstracts due to the public relation character of press releases. Los siguientes diagramas muestran la comparación de las agrupaciones de temas (=topic clusters) para los resúmenes de publicaciones y los comunicados de prensa del año 2008, en el que cada color representa las diferentes agrupaciones. La Ilustración 1 muestra aquellos basados en el discurso científico que corresponden a los resúmenes de las publicaciones tomados como base de datos. Como se puede observar, además de las agrupaciones de temas globales (agrupación blanca en el lado inferior) también se encuentran las otras agrupaciones principales: Espintrónica, Esprectocopia, Anisotropia y Crecimiento de superficies. La ilustración 2 muestra, en comparación, los artículos de prensa de CENIDE para el año 2008, que representan las agrupaciones dentro de la comunicación de la ciencia destinada al público. Como se puede observar, en esta red se encuentra también la Espintrónica, que además puede hallarse en la red extraída de los resúmenes de publicaciones. Puesto que la red se extrae de los artículos de prensa, se incluyen además en un componente las denominaciones académicas. La agrupación naranja en la parte superior izquierda muestra con claridad el nuevo programa máster en nano ingeniería. Podemos ver, en términos generales, que la red basada en los comunicados de prensa difiere significativamente de aquella basada en los resúmenes de las publicaciones, principalmente debido al carácter público de los primeros.

Figure 2. Topic network for CENIDE press releases in 2008

The press items which are based on the press releases and published by media are more similar to press releases. But they also differ in the sense that more contextual information added by the media can be found in the network. Concerning the nanotechnology case we can say that using the network of co-occurring words technique enables to detect a change in semantics when the topic moves from the scientific to the press context. In the scientific context, CENIDE is related to specific knowledge and basic research. In the press releases, CENIDE and nanotechnology are strongly related to events, offers and promoting these offers. The press seems to be interested in the persons behind the research and the areas of application. In terms of social impact it is important to tell about these people. Bibliographic Analysis How are productivity and cooperation (co-authorship) related? Are the most productive authors also the most collaborative ones? Which role does collaboration play in the field of nanotechnology? To answer these questions,

Los artículos de prensa basados en comunicados y publicados por los medios se asemejan más a los comunicados, pero se diferencian también de éstos en que los medios proporcionan más información contextual en la red. En lo referente al caso de la nanotecnología, podemos decir que el hecho de usar la técnica de red de palabras concurrentes permite detectar un cambio en la semántica cuando el tema se desplaza del contexto científico al de la prensa. En el contexto científico, CENIDE está vinculado al conocimiento específico y la investigación básica. En los artículos de prensa, CENIDE y la nanotecnología comunican actividades, ofertas y promoción de dichas ofertas. La prensa se interesa por cada una de las personas responsables de la investigación y sus áreas de utilidad. En términos de impacto social es importante hablar de estas personas. Análisis Bibliográfico ¿Cómo se relacionan la productividad y la cooperación (coautoría)? ¿Son los autores más productivos también los más buscan la colaboración? ¿Qué papel desempeña la colaboración en el campo de la nanotecnología?

we took a look at the productivity, measured by the degree centrality and the collaboration, measured by the betweeness centrality of the researchers. The bibliographic data for the nanotechnology analysis has been gathered from SCOPUS database for three different centers with a comparable focus: 1. CENIDE (Center for Nano Integration, University of Duisburg-Essen) 2. NIM (Nanosystems Initiative Munich) 3. KIT (DFG Center for Functional Nanostructures at the Karlsruhe Institute of Technology) The data set uses the Pajek partition structure to include the different institutions CENIDE, NIM, and KIT. One result we got based on the comparison of the degree centrality and the productivity of researchers is that productive scientists not necessarily gain a high centrality position in co-authorship networks.

Para responder a estas preguntas, examinamos la productividad científica, medida por el grado de centralidad y la colaboración, que definimos como la centralidad de intermediación entre los investigadores. Los datos bibliográficos para el análisis de la nanotecnología se han obtenido de la base de datos SCOPUS para tres centros diferentes que cuentan con un enfoque similar: 1. CENIDE (Centro de Nanointegración, Universidad de Druisburg-Essen) 2. NIM (Nanosystems Initiative Munich) 3. KIT (DFG Centro de Nano estructuras Funcionales en el Instituto de Tecnología Karslruhe) El conjunto de datos utiliza la estructura de división de Pajek para así incluir a las distintas instituciones CENIDE, NIM y KIT. Uno de los resultados obtenidos basándonos en la comparación del grado de centralidad y la productividad de los investigadores es que los científicos productivos no obtienen necesariamente una alta posición central en las redes de autoría compartida.

While confronting the researchers with these results some of them were surprised, especially the high productive researchers who usually force single authorship journal publications. They didn’t expect the importance of a collaborative culture of publishing. For nanotechnology it is important to show the difference between degree centrality in co-authorship networks and productivity of individual researchers since there are different publication cultures included in the domain. While for example traditional scientists from the research area of physics usually publish alone or with only few co-authors, mechanical engineers might have a culture of collaborative and interdisciplinary publishing. Especially in cases of young researchers we could observe that one young researcher with a high centrality score also receives a lot of grants. Another interesting case is the case of one researcher who is not well known for a special paradigm but has developed and optimized methods to produce high amounts of nano particles. In his role as a supplier for nano particles he contributes to different research groups and their research within the center. This leads to his presence as co-author in several papers and he gains a high centrality as a consequence in the resulting co-authorship network.

Al exponer a los investigadores con estos resultados, muchos de ellos se sorprendieron, especialmente aquellos con una mayor productividad que normalmente potencian la autoría individual de las publicaciones, puesto que no se esperaban la importancia de la publicación compartida. En el caso de la nanotecnología es importante mostrar la diferencia entre el grado de centralidad en redes de autoría compartida y la productividad individual de los investigadores puesto que existe una cultura diferente en cada caso. Mientras que los cientíﬁcos tradicionales del campo de la investigación publican por lo general de manera individual o contando con algún que otro autor, los ingenieros mecánicos desarrollan una cultura de publicación interdisciplinar y en colaboración. En el caso concreto de investigadores jóvenes se puede observar especialmente el hecho de que reciben además más subvenciones si cuentan con mayor grado de centralidad. Resulta interesante también el caso del investigador no muy conocido por un aspecto concreto, pero que ha desarrollado y optimizado métodos que producen ingentes cantidades de nano partículas. Como proveedor de nano partículas, contribuye con los diferentes grupos de investigación y su desarrollo en el centro, lo que produce como resultado su participación como coautor en varios artículos proporcionándole una mayor centralidad como resultado de la red establecida de autorías conjuntas.

This shows and underlines the findings from interviews with members of CENIDE and the Network Text Analysis saying that especially enabler roles and providers of enabling technologies are important for the success and impact of scientific communities. Especially universities who usually are interested in hiring famous researchers should consider that enabling is one important factor in the competition to get the best scientists. The biotechnology case The case of biotechnology is based on an excellence cluster in Hannover, Germany called Rebirth . It was founded in 2006 as a research cluster addressing difficult health problems especially related to the heart. It seeks the synergy between Medicine, Biochemistry, Physics, Chemistry and Engineering to overcome limitations in traditional Medicine. The research design is similar to the nanotechnology case based on Network Text Analysis. Here we also conducted both approaches by Diesner/ Carley and Leydesdorff/Hellsten to compare topics in press releases and topics in publication abstracts for the years 2008 to 2011.

Todo esto pone de manifiesto los hallazgos derivados de las entrevistas con miembros del CENIDE y del Análisis de Textos mediante Red, que señalan que las funciones de facilitador y proveedor de tecnologías son importantes tanto para el éxito como el impacto de las comunidades científicas. En concreto las universidades, que normalmente procuran contar entre sus filas con investigadores de prestigio, deben considerar que para conseguir a los mejores científicos, éste es un factor importante a tener en cuenta. El caso de la biotecnología El caso de la biotecnología se basa en un clúster de excelencia de Hanover, Alemania, denominado Rebirth1, fundado en el año 2006 como clúster de investigación que aborda los problemas de salud, en particular los relacionados con el corazón. El mismo busca la sinergia entre la Medicina, Bioquímica, Física, Química e Ingeniería con el fin de superar las limitaciones de la Medicina tradicional. El diseño de la investigación es parecido al caso de la nanotecnología basado en el Análisis de Textos mediante Red. Además realizamos aquí ambos enfoques usando el planteamiento de Diesner/Carley y Leydesdorff/ Hellsten para comparar las agrupaciones de temas tratados tanto en comunicados de prensa, como en resúmenes de publicaciones para el período comprendido entre los años 2008 y 2011.

In general both approaches lead to very similar results. Related to the social dimension they very clearly demonstrate that the different discourses may show and also hide different things. In both approaches we can observe that the scientiﬁc discourse represented by the publication abstracts contains the term mice which refers to animal testing. Figure 6 shows this based on the Leydesdorff/Hellsten approach. In contrast the press releases are mainly dominated by terms referring to children and reconstructive therapy approaches especially related to heart issues. In case of children and their growth process it is evident that therapy based on stem cells is one important path to heal heart diseases. On the other hand it seems that public communication in this case is avoiding unpopular topics like animal testing. Healing children with heart diseases seems to beneﬁtthe image of an excellence cluster. The general analysis of the press releases shows a clear overview of main topics in the excellence cluster as shown in Figure 7.

En términos generales, ambas enfoques arrojan resultados parecidos. En cuanto a la dimensión social, ambos muestran claramente que discursos diferentes pueden exponer, pero también ocultar, cosas diferentes. Así, en ambos planteamientos, se puede observar que el discurso cientíﬁco de los resúmenes de publicaciones usa el término “mice” (ratones) para referirse al ensayo con animales. La Ilustración lo muestra basándose en el enfoque de Leydesdorff/Hellsten. Esto contrasta con los comunicados de prensa, dominados principalmente por términos que hacen referencia a los niños y a enfoques terapéuticos reconstructores relacionados especialmente con temas de corazón. En el caso de los niños y su proceso de crecimiento, es evidente que una terapia basada en el uso de células madre es una vía importante para la cura de enfermedades de corazón. Por otra parte, parece que la comunicación de cara al público evita en este caso el uso de temas espinosos como el del ensayo con animales. Curar a niños con enfermedades cardíacas parece beneﬁciar la imagen de un clúster de excelencia. El análisis general de los comunicados de prensa muestra una clara visión general de los temas principales del clúster de excelencia como se aprecia en la Ilustración 7.

Figure 6. Central term mice referring to animal testing

In sum we can state that for both cases (nanotechnology and biotechnology) the Network Text Analysis approaches are a very practicable way to show differences between public discourses and scientific discourses. Press releases and the more difficult to collect press items are a good way to capture the public discourse. In contrast publication abstracts are practicable since they are available usually without a subscription to specific databases or journals. The difficulty is to understand and interpret the scientific terms and the identified frames. In case of nanotechnology the possibility to interview researchers provided a good way to understand the specifics by asking the scientists. In contrast, the case of biotechnology - without the possibility to interview experts - required intensive internet research to understand the unknown terms and to interpret the found frames

References Diesner, J., & Carley, K. M., 2005. Revealing Social Structure from Texts: Meta-Matrix Text Analysis as a novel method for Network Text Analysis. In V. K. Narayanan & D. J. Armstrong, Causal Mapping for Information Systems and Technology Research, 81-108. Harrisburg, PA: Idea Group Publishing. Leydesdorff, L.; Hellsten, I., 2006: Measuring the Meaning of Words in Contexts: An automated analysis of controversies about ‘Monarch butterﬂies,’ ‘Frankenfoods,’ and stem cells’. In: Scientometrics, 67, 231-258

Figure 7. Topic clusters (frames) in the Rebirth p

En resumen, podemos decir que para ambos casos (nano tecnología y biotecnología) los enfoques de Análisis de Texto mediante Red constituyen una forma muy práctica de exponer las diferencias entre el discurso público y el científico. Los comunicados de prensa así como los más difíciles de recopilar artículos de prensa representan una buena forma de reflejar el discurso público. En cambio, los resúmenes de publicaciones son posibles, puesto que se hallan a disposición de cualquiera sin el requerimiento de una suscripción a una base de datos o revista concreta. La dificultad estriba en la comprensión e interpretación de los términos científicos y sus áreas asociadas. En el caso de la nanotecnología, el poder entrevistar a los investigadores permitió entender con exactitud al poder preguntar directamente a los científicos. En cambio, y en el caso de la biotecnología- sin la posibilidad de contar con la opinión de los expertos- se hizo necesaria una intensa búsqueda en internet para poder entender los términos desconocidos e interpretar las agrupaciones encontradas.

press releases

Knowledge trajectories and role patterns Trayectorias de Conocimiento y patrones funcionales Sam Zeini and Nora Pfuetzenreuter Universität Duisburg-Essen (UDE)

What are trajectories and when may they be helpful? Trajectories offer a multidimensional taxonomy emphasizing the temporal aspect of knowledge sharing. Introducing trajectories in the SISOB workbench enriches analysis possibilities for the knowledge sharing case. As a transient format trajectories hold information on actors, in this case researchers and institutions, as well as artifacts, here publications and their attributes. Attributes like geographic position or different types of actors, as suggested for career trajectories, help identifying knowledge spillovers, if they are followed over a period of time. Following attributes exploits the tacit nature of knowledge to find knowledge trails. Searching, sorting and selecting are basic tasks on trajectories. Trajectories can subsequently be converted into a number of 2-mode-networks for further analysis. Trajectories are lists of entries (figure 31). Entries hold information about a researcher connected to an institution in one year. Researchers are identified by a number, their initials and name. Research topics and a list of papers authored in the given year complete an entry.

Figure 31. Since initials and names are not necessarily unique, researchers are identiﬁed by ID. Entries exist per researcher, institution and year.

¿Qué son las trayectorias y cuando pueden resultar útiles? Las trayectorias ofrecen una taxonomía multidimensional que enfatiza el aspecto temporal del intercambio de conocimiento. El uso de dichas trayectorias en el workbench de SISOB aumenta las posibilidades de análisis en el citado intercambio. Al tener un formato de carácter temporal, las trayectorias albergan información sobre actores, que en este caso son investigadores e instituciones, además de artefactos, publicaciones y sus características, como la localización geográfica o los tipos de actores, que, según la trayectoria profesional, ayudan a detectar la difusión del conocimiento tras su seguimiento durante un periodo de tiempo. Estos atributos explotan la naturaleza tácita del conocimiento para encontrar su rastro. La búsqueda, clasificación y selección son tareas básicas en las trayectorias y por consiguiente, pueden convertirse en redes bipartitas para su posterior análisis. Las trayectorias son listas de entradas (ilustración 31) que albergan la información producida durante un año acerca de un investigador ligado a una institución. Los investigadores se identifican por un número, sus iniciales y nombre. La entrada se completa con los temas de investigación y una lista de los artículos redactados durante ese año.

A paper has a title, an abstract, a list of authors and of keywords. Keywords have been extracted from the abstracts with the help of the KEA (Keyphrase Extraction Algorithm) (figure 32). Topics are an accumulation of all keywords. Missing years or institutions are roughly estimated, if possible. Missing dates are chosen from the time span of entries before and after the given entry, assuming a chronological order. Institutions are extracted from publications or it is assumed, that they did not change. Entire missing entries are filled with CV information of the preceding year. Even with these corrections, empty fields in the trajectory cannot be avoided, where there is no information to base estimation on. Converting trajectories to networks It is possible to convert trajectories to 2-mode-networks in the Pajek .net format via the TrajectoryToNet converter in the SISOB workbench for further analysis. The following networks can be generated: Author-In-

Figure 32. Keywords are extracted from abstracts of pa

Un artículo tiene título, un resumen contiene una lista de autores y palabras clave. Esta palabras se han extraído de los resúmenes con la ayuda del KEA (Keyphrase Extraction Algorithm, en español Algoritmo de Extracción de Frases Clave) (ilustración 32) Los temas son un cúmulo de palabras clave. Los años o instituciones que faltan se estiman a poder ser aproximadamente. Las fechas que faltan se eligen de antes y después del periodo ﬁjado en cada entrada, y por orden cronológico. Las instituciones se extraen de las publicaciones o se asume que no se ha cambiado de institución. Todas las entradas que faltan se completan con la información curricular del año anterior. Pero incluso con estas correcciones, no puede evitarse la existencia de campos vacíos en la trayectoria si no existen datos en los que basarse. Conversión de trayectorias a redes Es posible convertir trayectorias a redes bipartitas en el formato Pajek-.net por medio del conversor TrajectoryToNet, en español Trayectoria a Red, en el workbench de SISOB para un análisis más detallado. Se pueden generar las siguientes redes: Red Autor-Institución, Red Autor-Publicación, Red InstituciónPublicación, Red Autor-Tema, Red Tema-Publicación y Red Tema-Institución. Al combinar estos grafos, se puede obtener instantáneamente, por ejemplo, redes de co-autorías. 44

apers.

stitution network, Author-Publication network, Institution-Publication network, Author-Topic network, Topic-Publication network and Topic-Institution network. By folding these graphs, it is possible to gain e.g. co-authorship networks on the ﬂy. Following knowledge is often accomplished by following the mechanisms that help spreading the knowledge. Abramo, D’Angelo and Solazzi (2011) for example looked at coauthored papers to detect knowledge spill-overs. This addition to the SISOB workbench follows the knowledge itself, concentrating on where and when it appears, leaving how it got there to further research. This can be an advantage, since it also detects knowledge transfer by less measureable routes. The actors in this scenario are R&D institutions, which give the knowledge produced within their walls a position. The knowledge is represented

Análisis de trayectorias – Flujo 1: La exploración del desarrollo de un único tema en un mapa de Google. El seguimiento que se hace del conocimiento se logra a menudo siguiendo los mecanismos que ayudan a difundirlo. Abramo, D’Angelo y Solazzi (2011), por ejemplo, examinaron aquellos artículos de autoría compartida con idea de hallar la difusión del conocimiento. La incorporación de esta herramienta al workbench de SISOB permite analizar el conocimiento en sí mismo, y deja para un análisis más en detalle el cómo llega hasta allí. Esto puede convertirse en una ventaja, ya que permite detectar la transferencia de conocimiento por rutas menos medibles. En este escenario, los actores son las instituciones de I+D que dan prestigio al conocimiento producido dentro de sus muros. El conocimiento viene representado por temas, descriptores extraídos de los resúmenes de las publicaciones. Aquellas instituciones que publican sobre estos temas se mapean en un mapa de Google de forma similar al enfoque adoptado por Bornmann, Leydesdorff, Walch-Solimenta y Ettl (2011), que mostraban que artículos altamente citados se sitúan en torno a las grandes ciudades. GoogleMapAgent muestra la aparición, distribución geográﬁca y movimiento de un tema seleccionado a lo largo del tiempo. Los años son las divisiones de tiempo consideradas. Además, es posible analizar el ciclo de vida de un tema: dónde surge, la rapidez y lugares por los que se extiende, si tiende a seguir con una institución o se mueve entre ella y con qué rapidez y dónde comienza su descenso. 45

by topics, which are keywords extracted from abstracts of papers. Institutions publishing on these topics are mapped onto a Google map similarly to the approach taken by Bornmann, Leydesdorff, Walch-Solimenta and Ettl (2011), who showed, that highly cited papers are often centred around big cities. The GoogleMapAgent shows rise, geographic distribution and movement of a single selected topic over time on a Google map. Time slices are years. Thus, it is possible to study the lifecycle of a topic: Where it appears, how fast and where it spreads, if it tends to stick to institutions or oscillates between them and how fast and where it descends. One goal of the tool is to examine, where topics appear for the ﬁrst time. A topic does not necessarily have to have only one starting point. Either it could have spread even within the ﬁrst time slice or different institutions could produce the same knowledge simultaneously. In times of globalization, public databases, Google scholar and social media, artefacts like papers are available all around the world within seconds. But knowledge can be of tacit nature and strongly bound to an actor. It would be interesting to see, if under these circumstances the statement of Glaeser, Kallal, Scheinkman and Schleifer (1992) still holds true, that “intellectual breakthroughs cross hallways and streets more easily than oceans and continents”. Eventually this agent can be used to detect typical lifecycles of topics, which could lead to the development of lifecycle patterns.

Uno de los objetivos de esta herramienta es examinar dónde aparecen los temas por primera vez teniendo en cuenta que no tiene por qué tener un único origen. Incluso podría difundirse en la primera división de tiempo, o distintas instituciones podrían producir el mismo conocimiento de manera simultánea. En un mundo globalizado como el que nos encontramos, con bases de datos públicas, el Google scholar y los medios de comunicación social, los artículos, por ejemplo, están a nuestra disposición en cuestión de segundos. Pero el conocimiento es tácito por naturaleza y está estrechamente vinculado a un actor. Sería interesante ver si, bajo estas circunstancias, la aﬁrmación de Glaeser, Kallal, Scheinkman y Schleifer (1992) de que “los avances intelectuales atraviesan pasillos y calles más fácilmente que océanos y continentes” sigue estando vigente. Finalmente este agente se puede utilizar para la detección de ciclos de vida típicos de los temas, lo que podría llevarnos al desarrollo de patrones de dichos ciclos.

Working with an example in the SISOB workbench The collection with geodata, which the TrajectoryBuilderSimulator provides for this workflow, is a purely imaginary collection in the format trajectory. It is compiled only for the purpose of exploring the possibilities the GoogleMapAgent provides. Therefore analysis does not lead to any valid results. The collection consists of eighteen entries that span the four years from 2009 to 2012. It includes nine institutions located on four continents, with three of them situated in Boston, two of them situated in the south of Great Britain in order to cover distances from a few hundred meters to a few thousand kilometers. Institutions are the University of Duisburg-Essen, Harvard University, Massachusetts Institute of Technology, University of Sydney, University of Oxford, University of Cambridge, University of Zagreb, Boston University and University of Moscow. Geographic coordinates for these institutions are made available by the tool. There are eight topics to choose from (Nanotechnology, Biomolecular Engineering., Bioinformatics, Material Sciences, Neurosciences, Computergrafics, Electronic Business and Social Network Analysis). “Nanotechnology” is listed for every entry and will therefore return the full trajectory and give the most comprehensive demonstration. Ejemplificación en el Workbench de SISOB La colección de datos geográficos que el TrajectoryBuilderSimulator, en español Simulador de Construcción de Trayectorias proporciona para este flujo de trabajo es puramente simulada, sólo se compila con el propósito de explorar las posibilidades que ofrece el GoogleMapAgent. Por lo tanto este análisis no conduce a la obtención de resultados válidos. La recogida consta de dieciocho entradas desde el 2009 hasta el 2012. Incluye nueve instituciones localizadas en cuatro continentes, tres de las cuales se encuentran en Boston, y dos al sur de Gran Bretaña, para cubrir así distancias de cientos a miles de kilómetros. Las instituciones son la Universidad de Duisburg-Essen, la Universidad de Harvard, El Instituto Tecnológico de Massachusetts, la Universidad de Sidney, la Universidad de Oxford, la Universidad de Cambridge, la Universidad de Zagreb, La Universidad de Boston y la Universidad de Moscú. La herramienta pone a disposición las coordenadas de estas instituciones. Hay ocho temas de donde elegir (Nano tecnología, Ingeniería Biomolecular, Bioinformática, Ciencia de Materiales, Neurociencias, Gráficos de Ordenador, Negocio Electrónico, y Análisis de Redes Sociales). La Nanotecnología aparece en cada entrada y por tanto devolverá la trayectoria completa proporcionando una demostración más clara.

Workflow Figure 33 shows the workflow in the SISOB workbench. The GoogleMapAgent takes a trajectory provided by the TrajectoryBuilderSimulator as input. The TrajectoryFilterTime, which can be applied optionally, reduces the trajectory to entries between the years 2009 and 2012. Since the GoogleMapAgent is designed to focus on a single research topic, it is imperative for this workflow to use the TrajectoryFilterTopic to determine the topic of interest, which is “nanotechnology” for this example. The GoogleMapAgent finally transfers the information from the trajectory into the Keyhole Markup Language (kml), a XML based notation for geographic information with context or metadata, which is accepted as input by the GoogleMap-API. The result is a link to a Google map, which shows an institution-institution network for the chosen topic for every year within the selected timeframe.

Figure 33. Workﬂow in the SISOB workbench to depict single topic development on GoogleMap

Flujo de trabajo La ilustración 33 muestra el flujo de trabajo en el workbench de SISOB. El GoogleMapAgent toma la trayectoria que proporciona como input el TrajectoryBuilderSimulator, en español Simulador de Construcción de Trayectorias. El TrajectoryFilterTime, en español el Filtro Temporal de Trayectoria, que puede aplicarse opcionalmente, reduce la trayectoria a entradas entre los años 2009 a 2012. Puesto que el GoogleMapAgent está diseñado para centrarse en un único tema de investigación, es imprescindible que el flujo de trabajo use el TrajectoryFilterTopic, en español Filtro Temático de Trayectoria para determinar el tema de interés, que para este ejemplo es “nanotecnología”. El GoogleMapAgent finalmente transfiere la información de la trayectoria al Keyhole Markup Language (kml), en español el Lenguaje de Marcado de Claves, una notación basada en XML (Lenguaje de Marcado Extensible) para información geográfica con contexto o metadatos, aceptada como input por el GoogleMap-API. El resultado es un enlace a un mapa Google que muestra una red institución-institución para el tema elegido por cada año dentro del plazo seleccionado.

As can be seen in figure 34, years are distinguished by the colour of their links. Naturally, institution networks for one year form a clique. These networks are folded topic-institution networks, which include only one topic after filtering. Folding away the single topic leaves a clique of institutions. Links stand for the fact, that one or more researchers at the source institution work on the same topic as one or more researchers at the target institution, but do not imply cooperation between institutions. Earlier links in terms of years hide later links. Years and institutions are listed in the menu on the left and can be selected or deselected via checkbox (see figure 35). In the years 2010 and 2012 the number of institutions involved has remained fairly constant, but institutions have changed and the topic has spread widely geographically. A close up on the American continent (figure 35) allows for a more detailed analysis of the institutions involved in this area. Three universities in Boston are part of the network. A click on the node in the map gives the name of the institution, a click on a link indicates source and target. For example, the Massachusetts Institute of Technology has participated in research in the topic during 2009 and 2012.

Tal y como se aprecia en la Ilustración 34, los años se distinguen por el color de sus enlaces. Naturalmente, las redes institucionales para un año forman un grupo altamente cohesionado. Estas redes son combinaciones de redes temática-institución, que incluyen un solo tema tras el ﬁltrado. Al combinar sobre un único tema queda un grupo de instituciones. Los enlaces se mantienen porque uno o más investigadores en la institución origen trabajan en el mismo tema que uno o más investigadores en la institución destino, pero ello no implica que exista cooperación entre dichas instituciones. Un primer plano del continente americano (ilustración 35) permite un análisis más detallado de las instituciones adheridas en esta área. Tres son las universidades en Boston que forman parte de la red. Un click en el nodo del mapa proporciona el nombre de la institución; un click en el enlace indica origen y destino. Por ejemplo, el Instituto de Tecnología de Massachusetts participó en la investigación del tema durante 2009 y 2012.

Figure 34. Overviews give a rough estimation on growth and distribution of the network.

Figure 35. A close up reveals three universities in Boston to be part of the network.

Actors often fulfill a role within a given context. In the context of knowledge sharing and researcher mobility, roles which are crucial for spreading knowledge or indicate change are of interest. A role therefore is a behavior in the process of acquiring, creating and sharing knowledge. The RolePatternFilter is a new addition to the SISOB workbench designed to identify researchers, who occupy predefined roles. Since their search is automated, they can significantly shorten the process of finding interesting actors and serve as a starting point of research rather than its final result (Klamma et al. 2006). The patterns newcomer, terminator and continuant (figure 36) have already served as such starting points (Braun et al. 2001, Wagner & Leydesdorff 2005). Braun et al. (2001) applied these patterns to neurosciences and found that newcomers and terminators attach themselves primarily to continuants when co-authoring a paper. Continuants mediate relationships between newcomers and terminators. In deliverable D8.2 the significance of the knowledge broker role in multidisciplinary networks was mentioned. The RolePatternFilter extends the idea of roles from classical network analysis to roles, which can be derived from trajectories, especially since trajectories stress the development over time. Roles can serve as attributes to an actor.

Análisis de trayectorias – Flujo 2: El hallazgo de patrones en las trayectorias A menudo los actores desempeñan un rol en un determinado contexto. En el contexto del intercambio del conocimiento y la movilidad del investigador, estos roles resultan de especial interés si se trata de expandir el conocimiento o indicar cambios. Por lo tanto un rol se traduce en una conducta en el proceso de adquisición, creación y el compartir conocimiento. El RolePatternFilter, en español Filtro de Roles de Patrones, supone una nueva inserción en el workbench de SISOB para poder así identificar a los investigadores que ocupan roles predeterminados. Puesto que la búsqueda está automatizada, pueden acortar significativamente el proceso de búsqueda de actores significativos y servir como punto de partida para la investigación más que como resultado final (Klamma et al. 2006). Los patrones de newcomer, en español recién llegados o incorporados, terminator, en español desvinculados y continuant, en español estables (ilustración 36) ya se han utilizado como tales puntos de partida (Braun et al. 2001, Wagner y Leydesdorff 2005). Braun et al. (2001) aplicaron estos patrones a la neurociencia y hallaron que tanto los autores incorporados como los desvinculados se unen fundamentalmente a los estables cuando se trata de compartir la autoría de un artículo y que los estables ejercen de mediadores entre los incorporados y los desvinculados. En el documento D8.2 se mencionaba la importancia de la función del difusor del conocimiento en las redes multicisciplinares. El RolePatternFilter amplía la idea de los roles desde el clásico análisis de redes a las funciones que se derivan de las trayectorias, especialmente desde que las trayectorias se centran en el desarrollo a lo largo del tiempo. Los roles pueden atributos al actor.

Implemented Roles For the SISOB workbench the patterns newcomer, terminator and continuant examined by Braun et al (2001) (originally suggested by Desolla Price & Gürsey 1976) were implemented. These patterns observe publishing behaviour and are defined within a three years timeframe. A newcomer does not publish in the first, but in the following two years. A terminator publishes in the first two, but not in the last year. A continuant publishes in all three years. Matches are newcomers, terminators or continuants in the second year of the timeframe. We extended the continuant pattern to cover the years between first appearance and termination of work (if within the filtered timeframe). Even if there are publishing free years in between, the researcher is still considered a continuant. However, if there were publishing free years, the researcher would be a match for the other two patterns, too. We chose to expand the timeframe, because tests with the CENIDE data on the TrajectoryBuilder showed that either due to missing data or research schedules, there were researchers not having published any papers within a year. To fill that gap, it can be safely assumed, that the researchers continued working on the same topic, if it was identical in the year before and after the missing year (Braun et al. 2001). The same conclusion however cannot be drawn for newcomers and terminators, since that would mean having to extrapolate forwards or backwards from the timeframe given by the input trajectory.

Figure 36. Patterns newcomer, terminator and continuant as implemented in the red boxes the years, in which the pattern applies. 54

Roles Implementados Para el Workbench de SISOB se implementaron los patrones de incorporados, desvinculados y estables investigados por Braun et al. (2001) (originalmente sugeridos por Desolla Price y Gürsey 1976). Los patrones contemplan la conducta relativa a las publicaciones y se definen en un marco de tres años. Así, un autor recién incorporado no publica durante el primer año, sino durante los dos siguientes; el autor desvinculado publica los dos primeros años, pero no el tercero, mientras que el autor estable publica durante los tres años. Las coincidencias se dan por tanto en el segundo año. Ampliamos a continuación el patrón para cubrir los años entre la primera aparición y la finalización del trabajo, si se encontraban en la franja temporal que se había fijado) Incluso si no hay publicaciones en los años intermedios, el investigador sigue siendo considerado un autor estable. Sin embargo, Si no hubo publicaciones, el investigador se correspondería más con los otros patrones. Decidimos ampliar la franja temporal porque los tests con los datos de CENIDE en el TrajectoryBuilder mostraban que o debido a la pérdida de datos o a los planes de investigación, había investigadores que no habían publicado nada a lo largo de un año. Para llenar ese vacío se puede asumir con seguridad que los investigadores continuaron trabajando en el mismo tema si éste era el mismo el año anterior y posterior al año perdido (Braun et al. 2001) No se puede, sin embargo, aplicar la misma conclusión a los autores incorporados y los desvinculados, puesto que ello significaría el tener que extrapolar hacia adelante o hacia atrás desde la franja de tiempo dada por la trayectoria de partida.

e workbench. Grey boxes indicate the analysed timeframe,

Additionally suggested roles The roles trendsetter, diversifier and roamer have been defined in addition to the existing patterns. A Trendsetter is a newcomer to a new topic. He or she publishes on the topic within the first year of its appearance. Diversifiers are researchers, who work on an extraordinarily large number of topics simultaneously. They hold a very broad based know-how and might act as mediators. The number of topics appropriate to identify a diversifier might depend on the input data. To adapt to the input data, every researcher, who publishes on more topics than the mean plus the standard deviation calculated from a random year of the dataset is considered a diversifier. Roamers are scientists, who change institutes quickly. Roamers have high geographic mobility. The pattern is applied to a three years time window: Within that time window, every researcher that works at at least three different institutions is considered a roamer.

Roles propuestos adicionalmente Además de los patrones existentes, se han definido los de trendsetter, en español pionero o creador de tendencias, diversifier, en español diversificador y roamer, en español itinerante. Un trendsetter es un recién llegado a un tema nuevo: él o ella publica sobre el tema durante el primer año de la aparición de éste. Los diversifiers son investigadores que trabajan en varios temas de manera simultánea: poseen una base muy amplia del saber hacer y podrían actuar como mediadores. El número de temas necesarios para reconocer a un diversifier depende de los datos de entrada. Un investigador se considera un diversifier cuando publica en más temas que la media más la desviación normal calculada a partir de un año aleatorio del conjunto de datos. Los roamers son científicos que cambian frecuentemente de institución, teniendo, por tanto una gran movilidad geográfica. El patrón se aplica a una ventana de tiempo de tres años: durante ese tiempo el investigador que trabaje en tres instituciones diferentes se considera un roamer.

Working with an example in the SISOB workbench The RolePatternFilter works on trajectories because they hold many attributes associated with the researcher plus those associated with papers as described in Deliverable D2.2. The collection covering 18 researchers and 6 years, which is provided by the TrajectoryBuilderSimulator, is again a purely imaginary trajectory, designed to present the patterns newcomer, terminator and continuant. Therefore, analysis does not lead to any valid results. The trajectory spans the years from 2007 to 2012. The topic “genetics”, one of ﬁve topics, returns the full trajectory. The researcher Maria Gardener demonstrates the extended continuant pattern. She has published in the years 2007, 2008, 2011 and 2012. She is matching the continuant pattern from 2008 to 2011, but at the same time is detected as a newcomer in 2011 and as a terminator in 2008.

Ejemplifcación en el workbench de SISOB El RolePatternFilter trabaja sobre trayectorias porque éstas tienen muchos atributos relacionados con el investigador además de con artículos como ya se ha descrito en el Documento D2.2. Los datos recogidos y proporcionados por el TrajectoryBuilderSimulator o Simulador de Construcción de Trayectorias y que incluyen a 18 investigadores y 6 años es, de nuevo, una trayectoria puramente imaginaria, diseñada para presentar los patrones de newcomer, terminator y continuant. Por lo tanto, el análisis no conduce a ningún resultado válido. La trayectoria cubre desde el año 2007 al 2012. El tema “genética”, uno de los cinco temas, devuelve la trayectoria completa. La investigadora María Gardener evidencia el patrón de estabilidad prolongada: ha publicado en los años 2007, 2008, 2011 y 2012. Se corresponde con el patrón de autora estable desde 2008 a 2011, pero al mismo tiempo es una newcomer o recién llegada en 2011 y terminator o autora desvinculada en 2008.

Workflow Figure 37 shows the workflow to detect matches for role pattern within the SISOB workbench. The TrajectoryBuilderSimulator provides the trajectory, the filters are optional. Of course it is possible to look for new and retiring researchers on an unfiltered trajectory. In the context of knowledge sharing it is much more interesting to filter the input trajectory by topic as for example, a newcomer to topic “A” is probably at the same time a terminator to topic “B”. If this holds true for a significantly large number of researchers within a short time span, it indicates a shift of interest in the researcher community. The RolePatternFilter is set to find matches for the continuant pattern. Matches are downloaded via ResultDownloader.

Figure 37. Finding role patterns on trajectories in the SISOB workbench.

Flujo de trabajo La ilustración 37 representa el flujo para la detección de coincidencias en los patrones en el workbench de SISOB. El TrajectoryBuilderSimulator ofrece la trayectoria; los filtros son opcionales. Por supuesto es posible buscar investigadores nuevos o ya retirados en una trayectoria sin filtrar En el contexto del intercambio de conocimiento resulta de mayor interés filtrar la trayectoria de input por tema. Así por ejemplo, un recién incorporado para el tema “A” es, probablemente, un desvinculado para el tema “B”. Si esto ocurre de forma significativa con un gran volumen de investigadores en un periodo corto de tiempo, indica un cambio de interés en la comunidad científica. El RolePatternFilter trata de identificar las coincidencias para todo el patrón. Las coincidencias se descargan por medio del ResultDownloader, en español Sistema de Descarga de Resultados.

Matches are listed in a txt-file in the form initials, name, matching years. The file also contains name and description of the chosen pattern. Future steps The patterns Trendsetter, Diversifier and Roamer are going to be implemented for the RolePatternFilter. For Trendsetters the input trajectory should not be filtered for topics because otherwise the matching algorithm will never be able to detect the beginning of a new topic. Roles can be considered as attributes to the researchers who matched the pattern. To use this attribute in the following analysis, it would have to be reintegrated into the original data. This leaves two possibilities: First, the matches serve as filtering instructions for the original trajectory. Second, the original trajectory is transformed into SISOB graph format by means of the TrajectoryToNet converter. The researcher nodes are then assigned a role as a property. Both possibilities require the implementation of another agent for the SISOB workbench.

Las coincidencias se enumeran en un archivo txt con iniciales, nombre, años de coincidencia. El archivo contiene además el nombre y la descripción del patrón elegido. Trabajos futuros Los patrones Trendsetter, Diversifier y Roamer se aplicarán al RolePatternFilter.La trayectoria de input para el Trendsetter no debe ser filtrada por temas, porque si no el algoritmo de coincidencia no detectará el comienzo de un tema nuevo. Los roles se pueden considerar como atributos para los investigadores que correspondían con el patrón. Para usar este atributo en el siguiente análisis tendría que integrarse en los datos originales. Esto deja dos posibilidades: Primero, que las coincidencias sirvan como instrucciones de filtrado para la trayectoria original y, segundo, que la trayectoria original se transforme en el formato gráfico de SISOB por medio del TrajectorytoNet converter, en español, el conversor de Trayectoria a Red. A los nodos del investigador se le asignan entonces un rol como propiedad. Ambas posibilidades requieren de la aplicación de otro agente para el Workbench de SISOB.

Figure 38. Matches for the pattern continuant from the test trajectory.

References Abramo, G., D’Angelo, C. A., Solazzi, M., 2011. A bibliometric tool to assess the regional dimension of university-industry research collaborations, in: Scientometrics, published online 20. December 2011, DOI: 10.1007/s11192-011-0577-5 Bornmann, L., Leydesdorff, L., Walch-Solimena, C., Ettl, C., 2011 Mapping excellence in the geography of science. An apporach made possible by using Scopus data. Braun, T., Glanzel, W., Schubert, A., 2001. Publication and Cooperation Patterns of the Authors of Neuroscience Journals. Scientometrics, 51, 499-510. Desolla Price, D., Gürsey, S., 1976. Studies in scientometrics. Part 1. Transience and continuance in scientiﬁc authorship. Internation Forum on Information and Documentation. 1, 17–24. Glaeser, E., Kallal, H., Scheinkman, J., Shleifer, A., 1992: Growth of the cities. J. Polit Econ, 100, 1126-1152. Klamma, R., Spaniol, M., Denev, D.,2006. PALADIN: A Pattern Based Approach to Know-ledge Discovery in Digital Social Networks. Proceedings of I-KNOW ’06 Graz, Austria, September 6 - 8 Wagner, C. S., and Leydesdorff, L., 2005. Network Structure, Self-Organization and the Growth of International Collaboration in Science. Research Policy, 34, 1608-1618. 61

Workshop of SISOB Project Beatriz Barros, University of Malaga Beatriz Barros received her PhD in Computer Science,Artifi cial Intelligence, in June 1999 from Universidad Politécnica de Madrid. She wrote her dissertation about automatic analysis of the collaborative processes. In 2006 she joined the University of Malaga, as a member of the IAIA research group (Investigation and Application of Artifi cial Intelligence). Currently, her main research lines include collaborative learning and virtual communities; she leads a research project entitled PATIO (patio.lcc.uma.es). Beatriz researches also social web, curricular management and scienciomentrics; she is the coordinator of the SISOB project (sisob.lcc.uma.es) and leads the project called SICA2 (sicaresearch.sica.es) in the Regional Ministry of Economy, Science and Innovation. Beatriz Barros es Profesora Titular de la Universidad de Málaga desde el año 2007, después de pasar por la Universidad Nacional de Educación a Distancia (PT, 2001) y la Universidad Politénica de Madrid. Obtuvo su doctorado en Informática (1999) en el Departamento de Inteligencia Artifi cial de la Universidad Politécnica de Madrid, y el de Ingeniero en Informática (1995) en la misma universidad. En la actualidad desarrolla su trabajo en dos campos: aprendizaje colaborativo y comunidades virtuales, dirigiendo un proyecto de investigación llamado PATIO (patio.lcc.uma.es). También desarrolla investigaciones en web social, gestión curricular y cienciometría. Es coordinadora del Proyecto SISOB (sisob.lcc.uma. es) y dirige el proyecto SICA2 (sicaresearch.sica.es)de la Consejería de Economía, Innovación y Ciencia.

On 6 November 2013, Duisburg hosted a workshop within the framework of the SiSOB project to discuss how to study the impact of the results from the scientific studies on society. This is the main goal of the SiSOB project. The attempt during the workshop was to reflect on this main goal and on how the work done along the last three years has helped to meet this challenge. El Workshop del Proyecto SiSOB se celebró el 6 de noviembre de 2013 en la ciudad de Duisburg, con el objetivo de debatir sobre cómo estudiar el impacto en la sociedad de los resultados de los estudios científicos. Objetivo que conforma el eje principal de la investigación del Proyecto SiSOB. Este encuentro ha sido un punto de reflexión sobre este objetivo y de cómo los trabajos realizados en el proyecto, durante tres años, han ayudado a alcanzar este reto.

The workshop started analyzing the case studies addressed by the project (Research mobility, Knowledge Sharing and Peer Review) and used as framework for discussion on issues and open-ended questions with the aim to connect the signiﬁcant challenge of connecting research results with the citizenship to improve their quality of life. The working day began with the following questions, each one printed in different colored pieces of paper: a) Biggest trends in the past 10 years b) Emerging & future trends c) Chances / opportunities d) Risks (both ways: external threats to topic, risks originating from topic) e) Role of communities and networks (of actors) f) Role of Big Data g) Role of technology and tools

La dinámica de trabajo y reﬂexión en el workshop ha girado en torno a los casos de estudio tratados en el Proyecto SiSOB (movilidad de los investigadores, intercambio de conocimiento y revisión por pares). A través de preguntas y cuestiones abiertas se trazaban conexiones entre los resultados de la investigación y la sociedad, así como con la mejora de la calidad de vida. El punto de partida de la jornada fueron las siguientes cuestiones, a cada una de las cuales se les adjudicó un color diferente en función de sus características: a) Grandes tendencias de los últimos 10 años b) Tendencias emergentes y futuras c) Oportunidades d) Riesgos (tanto externos al tema como riesgos originados por el propio tema e)Papel de las comunidades y redes (de participantes/actores) f) Papel del Big Data g)Papel de la tecnología y herramientas

The workshop has been attended by members of the consortium as well as some experts in some of the issues of the project’s thematic framework. They travelled to Duisburg to share the results of the research done and reflect on the open challenges and working lines to be tackled in this type of research. The idea is to make full use of the advances in technology and the new ways to collect data to target the specific objectives derived and match them with research and policy issues, the needs of society and a better life for citizens. The workshop has become a shared activity where world-coffee discussion activities, proposal of ideas and reflection have been put together. Keeping in mind the case studies and a set of seven previously listed questions, the most significant items were identified to later go on with the impact of research results on society. The questions examined the cases of use of the project: mobility, knowledge sharing and peer review, which will be dealt in depth in later posts in this journal.

En este encuentro han participado miembros del consorcio así como un conjunto de invitados, expertos en temas relacionados con la temática del Proyecto. Todos ellos, se desplazaron a Dusiburg con el objetivo de compartir una jornada de trabajo en la que se pusieron en común los resultados de la investigación realizada. Asimismo, se reflexionó sobre los retos y líneas de trabajo que se abren en el futuro para este tipo de investigaciones. Se trata de aprovechar los avances de la tecnología y nuevas formas de obtener y coleccionar datos hacia objetivos concretos que permitan vincular la investigación con aspectos relacionados con la política, las necesidades de la sociedad y la mejora de la vida de los ciudadanos. El workshop ha sido un encuentro dinámico, una actividad participativa en la que se ha combinado un world-caffe con actividades de debate, propuesta de ideas y reflexión. Empezando por los casos de estudio y el conjunto de siete preguntas listadas previamente, se identificaron los elementos más relevantes para avanzar hacia la medida del impacto de los resultados científicos en la sociedad. Las preguntas se trataron desde el enfoque de los casos de estudio del Proyecto: mobilidad, knowledge sharing y peer review. Se tratarán en más detalle en futuros post de este revista.

The answers were then categorized in three major themes linked to research: scientific data, technology and policies. The material was then used to discuss on the great challenges to be addressed and on the advances achieved by SiSOB at political level as well as how SiSOB has been able to connect with the actions undertaken and the results achieved: - Thus, it is interesting to notice how, in projects like SiSOB, an open policy allows access to data to undertake studies which connect research management to its results. SiSOB has demonstrated that the open data can be used in this sort of studies, are quite useful and help us work towards the envisaged objectives. - A number of items like the existence of unique identifiers, repositories, metadata formats, and protocol of data upload which allow creating observatories to help politicians understand how the investment in research is seen by the society. For the SiSOB project, this type of items connects projects with results and the way how citizens use them. To that aim, data from other sources different to publications or patents are also collected. That is, ‘what people say’ is collected from social networks, blogs, newspapers, reviews, etc. - Bring the results obtained in the SiSOB Project in line with the results of similar projects like ORCID, SNOWBALL, CERIF, ALTMETRICS, among others. The idea is to record results and work towards the same goal. - The role of technology, methods and algorithms to draw up conclusions and connect different fields from which to measure aspects related to impact and society. We have seen in the SiSOB Project how a different approach of studies on science based on models of agent networks joined by their research activities is another way to analyze science results. Information is treated differently and particular emphasis is placed on those items which concern to society; the result is then measured and represented. In this sense, the whole process can be seen and represented as a flow from the sector which generates knowledge to the one which uses it. Our approach attempts to represent it and then look for quantitative measures that can show and display it.

Las respuestas se reclasificaron en tres grandes temas vinculados con la investigación: datos científicos, tecnología y políticas. Con todo este material se debatió sobre los grandes retos que se plantean y qué avances ha supuesto el Proyecto SiSOB: a nivel político y el ser capaz de conectarlas con las acciones realizadas y los resultados obtenidos. Así, la política en abierto es interesante en un proyecto como SiSOB para poder tener acceso a los datos para hacer estudios que conecten la gestión de la investigación con los resultados de la misma. En el proyecto SiSOB ha mostrado que todos los datos que están en abierto pueden ser utilizados para estudios de este tipo, son útiles y permiten trabajar hacia los objetivos planteados. Elementos como la existencia de identificadores únicos, repositorios, formatos de metadatos, protocolos de carga de datos que permitan crear observatorios que ayuden a los políticos a entender como la sociedad recibe las inversiones que se hacen en investigación. En el proyecto SiSOB este tipo de elementos ayudan a conectar proyectos con resultados y la forma en que la ciudadanía lo usa. Para ello se recopilan datos de diferentes fuentes, no solo las habituales como publicaciones o patentes sino también en “lo que dice la gente” por canales como las redes sociales, blogs, periódicos, comentarios a artículos, etc. Poner los resultados de SiSOB en consonancia con resultados de proyectos similares tales como ORCID, SNOWBALL, CERIF, ALTMETRICS, entre otros. Se trata de sumar resultados y trabajar hacia el mismo objetivo. El papel de la tecnología, los métodos y los algoritmos para descubrir conclusiones y conectar campos diferentes, a partir de los cuales medir aspectos relacionados con el impacto y la sociedad. En el proyecto SiSOB hemos visto como un enfoque diferente de los estudios sobre ciencia basado en modelos de redes de agentes con relaciones basadas en actividades de investigación es otra forma de analizar los resultados de la ciencia. Se modela la información de otra forma y da un énfasis especial a aquellos elementos que destacan relación con la sociedad, se mide y se representa. En este sentido, todo este proceso puede verse y representarse como un flujo desde un sector que genera conocimiento hacia otro que lo usa. Nuestro enfoque fue intentar representarlo y luego buscar medidas cuantitativas para mostrarlo y visualizarlo.

To conclude, several aspects can be highlighted from the workshop and the surrounded discussion. Firstly, and with regard to the workshop held under the world-coffee formula and assisted by three working tables, it was an enriching experience for everyone, especially thanks to the experts’ contributions, who visited every working table and held discussions on the topics proposed with every partner, sharing their knowledge and experience. Secondly, it was also noteworthy the sharing of conclusions of each working table as well as the joint exchange and discussion around Politics, Scientiﬁc Data and Technology.

The workshop ended with suggestions and new proposals of analysis and research lines from the experts to the SiSOB researchers, which reveals the long path still to be explored.

Como conclusión se pueden resaltar varios aspectos, tanto del evento en sí como de las ideas y discusiones que tuvieron lugar en el mismo. En primer lugar, en cuanto a las características del workshop, organizado bajo la fórmula world-coffee y alrededor de tres mesas de trabajo, supuso una experiencia muy enriquecedora para todos los asistentes, especialmente por las aportaciones de los expertos, que visitaron todas las mesas debatiendo con los partner su conocimiento y experiencia acerca de los temas que se discutían. Igualmente valiosa resultó la puesta en común de las conclusiones de cada mesa así como la exposición y debate conjunto alrededor de los temas Politics, Scientiﬁc Data y Technology . El workshop ﬁnalizó con una exposición de sugerencias y nuevas propuestas de análisis y líneas de investigación por parte de los expertos a los investigadores de SiSOB, demostrando el amplio camino que aún es necesario explorar en estos ámbitos.

SIXTH SISOB PROJECT MEETING IN DUISBURG Inés Méndez Inés Méndez (PhD) belongs to the DGITE team, where she works as a technical adviser in European Projects and is an Associate Professor in the Journalism Department at the University of Seville. She has experience as a member of coordinting staff in the European Projects, in which SGUIT is partner, for example ERASTAR Regions, NEREUS, CreaMED. At the university, her main areas of research are scientiﬁ and technological communication and journalism of quality. She participated in communication and dissemination tasks in several technical European projects.

Inés Méndez Inés Méndez (Dra.) pertenece al equipo DGITE. Trabaja como consejera técnica de proyectos euroopeos. Ha participado en la coordinación de proyectos europeos, en la que SGUIT es socio, por ejemplo ERA-STAR Regions, NEREUS, Crea-MED. Es profesora asociada en el departamento de periodismo de la Universidad de Sevilla y sus principales áreas de investigación son la comunicación cientíﬁ ca y tecnológica y el periodismo de calidad. Como investigadora universitaria, posee una interesante experiencia tomando parte en las tareas de comunicación y diseminación de diversos proyectos técnicos europeos.

On 4 and 5 November the sixth plenary meeting of the SiSOB Project was held in the German city of Duisburg. We were received by our hosts in the Department of Computational and Cognitive Sciences of the Faculty of Engineering at the University of Duisburg-Essen. La sexta reunión plenaria del proyecto SiSOB se celebró durante los días 4 y 5 de noviembre en la ciudad alemana de Duisburg. Nuestros anﬁtriones nos recibieron en el Department of Computational and Cognitive Sciences de la Faculty of Engineering en la University Duisburg-Essen.

SEXTO ENCUENTRO DEL PROYECTO SISOB

As the project is reaching its last stage the meeting had a busy schedule which lasted two days and ended with the Dissemination Workshop on 6 November. The ﬁrst part of the meeting was mainly focused on the analysis of the project as well as the study cases: Peer Review, Mobility and Knowledge Sharing. These cases have generated a lot of activity within the consortium and that is the reason why their results were analyzed and discussed during the meeting. Esta reunión contó con una agenda bastante apretada teniendo en cuenta que el proyecto se encuentra en su fase ﬁnal por lo cual se extendió a dos días y continuó el día 6 con la celebración del Disemination Workshop. El estado general del proyecto y de los casos de estudio centró gran parte del primer bloque temático de la reunión. Los tres casos de estudio, Peer Review, Mobility, and Knowledge sharing, han generado una gran actividad dentro del consorcio y en la reunión se analizaron y debatieron los principales resultados de los mismos.

At the same time, some working meetings were held between the different working groups in order to plan, organize and ensure the even presentation of the Review. The organization of the workshop was also part of the tasks of this meeting because of the expectations placed upon it. The workshop was a great opportunity not only to show the invited guests the advance in the study cases but also to get their enriching feedback.

Asimismo se realizaron reuniones de trabajo paralelas entre los diferentes grupos de trabajo con el objeto de planiﬁcar y organizar la preparación del Review, para conseguir uniformidad en la presentación. La preparación del Workshop fue también una de las tareas de esta reunión ya que se tenían muchas expectativas en el mismo. El workshop suponía una oportunidad de mostrar a los expertos externos invitados los progresos obtenidos en los diferentes casos de estudio, así como recibir un enriquecedor feedback por su parte

The Global Registry of Research Data Repositories The Open Access to research data and results as well as to articles and publications is a great achievement that is being attained through several disciplines. But the amount, variety and origin of open data are the trade-offs to its beneﬁts. Every day researchers have to cope with an “open” universe: numerous repositories, tools, formats….to search what they need, but without any guideline to understand how Open Access publication works. Besides, the effort and time invested are a further handicap among the potential users: the scientiﬁc community. Within this context, the goal of Re3data.org is to become the global registry of research data. Re3data will cover research data repositories from different academic disciplines. Furthermore, it will present repositories for the permanent storage and access of data sets to researchers, funding bodies, publishers and scholarly institutions. Re3data aims to facilitate and implement the founding principles of Open Access, the culture of exchange and free access as well as to promote a better visibility of research data. Re3data is funded by the German Research Foundation DFG in the period 2012-2014. It is a joint project which counts on important partners like the Berlin School of Library and Information Science, the German Research Centre for Geosciences GFZ and the Library KIT.

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El Repositorio de Repositorios, Re3data El Acceso Abierto a los datos y resultados de investigaciones, así como a los artículos y publicaciones es un gran logro que se está consiguiendo, trabajando desde múltiples disciplinas para ello. Pero no todo son ventajas en el camino de avance el Acceso Abierto. El volumen, cantidad, variedad e internacionalidad de los datos en abierto son a la vez ventaja y obstáculo. Los investigadores se enfrentan día a día al universo “en abierto”, multitud de repositorios, herramientas, formatos… en los que poder consultar lo que necesitan, sin una guía o pauta que les oriente en el laberinto de la publicación en abierto. Los recursos de esfuerzo y tiempo que esto supone que los sistemas abiertos presenten dificultades entre sus usuarios potenciales, la comunidad científica. En este contexto, re3data.org ha nacido con el objetivo de ser el repositorio mundial de datos de investigación. Re3data reunirá los repositorios de datos de investigación de distintas disciplinas académicas. Además está dotado de depósitos para el almacenamiento permanente y el acceso a los datos por parte tanto de investigadores, como de organismos de financiación, editoriales y las instituciones acedémicas. Re3data pretende facilitar y poner en práctica los principios fundacionales del Open Access, la cultura del intercambio, del acceso libre y de potenciar la visibilidad de los datos de investigación. Re3data.org está financiado por la Fundación Alemana de Investigación DFG, durante el período 2012-2014. Este proyecto cuenta con importantes socios referentes en su campo, como son la Escuela de Berlín de Bibliotecología y Ciencias de la Información, Centro de Investigación Alemán de Geociencias GFZ y la Biblioteca KIT.

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