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• W2287852009 abstract "Los modelos epistemológicos tradicionales clasifican el conocimiento en disciplinas separadas con objetos de estudio distintos y técnicas específicas, incluso proponiendo esquemas jerárquicos (por ejemplo, Comte). Según pensadores como John Holland o Teilhard de Chardin, el avance de la ciencia implica una convergencia entre sus disciplinas. Esta convergencia puede estudiarse de maneras distintas, como el impacto de diferentes autores fuera de su equipo (redes de citación) o la manera en la que colaboran (redes de coautoría). Aunque estos estudios están generando ideas interesantes, no son capaces de mostrar la convergencia de los distintos temas que se tratan en un cuerpo de trabajos. Este artículo intenta estudiar esta pregunta desde un punto de vista cuantitativo, buscando evidencias que apoyen la idea de convergencia en el contenido de las ciencias en sí mismas (es decir, si las ciencias se ocupan de temas cada vez más cercanos entre ellos). Empleamos Latent Dirichlet Analysis (LDA), una técnica que analiza textos y estima las contribuciones relativas de los temas que los generan (estos temas se definen como distribuciones de palabras). Aplicamos esta técnica al corpus de artículos publicados por el Instituto de Santa Fe (Santa Fe Institute, SFI), que describe trabajos relacionados con las Ciencias de la Complejidad entre 1989 y 2015. Analizamos la cercanía entre las diferentes áreas, la aparición y desaparición de temas de investigación y, en general, la posible convergencia entre disciplinas. Combinando la estructura obtenida de la historia de las publicaciones de SFI con técnicas de inferencia de jerarquía y clustering, reconstruimos la perspectiva de una comunidad científica dinámica que experimenta tendencias, temas recurrentes y cambios en la cercanía de las diferentes disciplinas. Nuestros resultados muestran que hay evidencias de convergencia y que la aplicación de métodos cuantitativos puede proporcionar nuevos elementos de comprensión que ayuden a los investigadores a estructurar una literatura científica cada vez más amplia y compleja, así como a identificar áreas potenciales para nuevas colaboraciones." @default.
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