Bases
de
datos
para
la
inves<gación
en
Comunicación
Social,
Arte
y
Humanidades
Lluís
Codina
UPF
Ta u l a d e N o v a R e c e r c a Mayo
2010
Antes
de
inves<gar
hay
que
estudiar
2
 ¿Qué
aportan?
 Bases
para
el
estado
de
la
cues<ón,
fase
previa
a
cualquier
inves<gación
en
forma
de:
 ArMculos
 Congresos
 Informes
 Tesis
doctorales
 Y
por
supuesto
para
obtener:
 Modelos
y
Ejemplos
 Ideas
y
Conceptos
 Tendencias
y
Terminología
 Casos
de
éxito
y
ejemplos
de
buenas
prác<cas
 Contactos,
agenda,
ideas
para
congresos,
lugares
donde
pedir
becas,
etc.
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
¿Porqué
son
importantes?
3
 Las
mejores
publicaciones
en
cada
campo
 Publicaciones
cienMficas
o
académicas
 Des<no
manifiesto
de
los
nuevos
inves<gadores:
publish
or
perish
 No
nos
pueden
exigir
más,
pero
no
podemos
jus<ficar
no
haberlas
u<lizado
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Simulación
de
un
caso
4
 Ciberperiodismo
 ArMculos
 Congresos
 Tesis
 Autores
 Seguido
de
ejemplos
diversos
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
ArMculos
5
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Congresos
6
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Ideas
7
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Modelos
8
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Tesis
doctorales
9
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Contactos
10
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Autores
|
Ins<tuciones
11
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Inves<gaciones
cercanas
12
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Más
posibilidades
13
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Necesidades
específicas
14
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Escenario
1:
Qué
no
cunda
el
pánico
15
 “¿Porqué
ha
seleccionado
usted
los
films
de
Buster
Keaton
y
de
Charlie
Chaplin
para
su
análisis?”
 “No
he
acabado
de
entender
cómo
se
aplica
el
concepto
de
agenda‐segng
en
el
tercer
caso”
 “Convendría
un
análisis
más
detallado
de
la
publicidad
en
Internet”
 “¿Porqué
solamente
cien
medios
analizados?”
¿No
habría
que
incorporar
también
los
tres
mil
de
no
sé
donde?
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Escenario
2:
Apaga
y
vámonos
16
 “En
su
proyecto,
ignora
usted
los
trabajos
de
Fulano
de
Tal
según
los
cuales
ya
no
se
acepta
la
hipótesis
de
XYZ”
 “Parece
que
no
conoce
los
resultados
de
la
importante
inves<gación
desarrollada
por
Mengano
y
Zutano
sobre
el
tema
central
de
su
tesis,
¿cómo
es
que
no
los
considera?.
 “¿Qué
opina
de
los
estudios
de
X?
Desmienten
que
su
metodología
sea
ú<l”
 “En
su
análisis
sobre
arte
interac<vo,
usted
no
<ene
en
cuenta
los
trabajos
de
algunos
miembros
de
este
tribunal”
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
¿Porqué?
17
 Escenario
1:
posibilidad
de
respuesta
digna,
incluso
brillante
 Escenario
2:
sin
posibilidad
de
respuesta,
salvo
reconocer
la
ignorancia
y
aceptar
dejar
nuestro
proyecto
para
más
adelante
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Para
afrontar
el
problema
18
 Dos
conjuntos
de
bases
de
datos
 Bases
de
datos
comunes
a
cualquier
proyecto
 ISI
–
Web
of
Science
 CSIC
‐
CINDOC
 Bases
de
datos
específicas
del
proyecto
en
cues<ón
 A
determinar
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
ISI
‐
WOB
19
 La
base
de
datos
de
mayor
pres<gio
internacional
 U<lizada
para
realizar
estudios
y
planificación
de
la
ciencia
 La
base
de
datos
de
referencia
para
las
acreditaciones
y
otros
procesos
de
evaluación
 Mejor
competencia:
SCOPUS
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
CSIC
20
 Base
de
datos
que
recoge
la
publicación
cienMfica
y
académica
española
 Mul<disciplinar
 Procesos
de
acreditación
y
CV
en
general
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
¿Y
las
específicas?
21
 Seleccionadas
por
cercanía
temá<ca
 Por
pres<gio
 Por
oportunidades
 Típicamente:
dos
o
tres
bases
de
datos
adicionales
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Bases
de
datos
candidatas
‐
1
22
 ACM
Tecnologías
de
la
información,
incluyendo
aspectos
y
perspec<vas
sociales
y
de
humanidades
de
las
TIC.
 Annual
Reviews
Mul<disciplinar.
Estados
de
la
cues<ón.
 Arts
and
Humani4es
Arte,
comunicación
y
humanidades.
 BHA
Historia
del
Arte
 Blackwell
Ciencias
sociales
y
humanidades
 CSIC
Mul<disciplinar.
Producción
cienMfica
española.
 EBSCO
 Emerald
 Footnote
Humanidades,
Historia,
Historia
del
Periodismo
 Humani4es
Index
Humanidades,
con
contenidos
de
Comunicación,
Cine
y
Arte
 ISI
Web
of
Knowledge
Mul<disciplinar.
Producción
cienMfica
internacional.
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Bases
de
datos
candidatas
‐
2
23
 JSTOR
        Ciencias
sociales
y
humanidades,
con
especial
énfasis
en
estudios
de
comunicación
en
sen<do
amplio
Linguis4cs
and
Language
Lingüís<ca
LISTA
Lingüís<ca,
Comunicación
humana,
Comunicación
social,
Ciencias
de
la
Información
Project
MUSE
Humanidades
Pro
Quest
Mul<disciplinar
Sage
Journals
Ciencias
Sociales,
Comunicación
social
Science
Direct
Mul<disciplinar
Sociological
Abstracts
Ciencias
sociales
Springer
Link
Mul<disciplinar
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
¿Dónde
está
lo
mío?
24
 No
hay
que
buscar
por
el
nombre
de
la
base
de
datos
 Por
ejemplo:
hay
diversas
base
de
datos
sobre
cine,
aunque
no
aparezca
en
el
nombre,
igual
sobre
publicidad,
periodismo,
etc.
 Con
menos
mo<vo,
no
hay
que
buscar
por
subespecialidad
o
por
disciplinas
cruzadas
 Hay
que
basarse
en
la
descripción
del
contenido
de
la
base
de
datos
y
en
pruebas
específicas
con
palabras
clave
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
La
mejor
base
de
datos
específica
25
 No
depende
del
nombre
o
del
Mtulo
de
la
misma
 Depende
de
la
ocurrencia
de
arMculos
vinculados
con
nuestra
inves<gación
 Idea
clave:
las
palabras
claves
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Una
posible
estrategia
26
 Seleccionar
unas
cuantas
palabras
clave
(entre
5
y
20)
específicas
de
la
     inves<gación
(p.e.
“online
journalism”,
interac<vity,
“electronic
journals”,
etc.)
Hacer
tests
de
resultados
sistemá<cos
con
las
palabras
clave
en
el
conjunto
o
subconjunto
de
bases
de
datos
candidatas
Repe<r
el
proceso
si
es
necesario,
con
nuevas
palabras
clave
y/o
con
un
nuevo
conjunto
de
bases
de
datos
El
obje<vo
es
iden<ficar
dos
o
tres
bases
de
datos
nucleares
para
nuestro
proyecto
para
monitorizar
de
forma
preferente
(siempre
además
de
ISI,
CSIC)
al
inicio
del
proyecto
y
en
dos
o
tres
momentos
de
referencia
del
mismo
(p.e.
al
segundo
año,
antes
del
informe
final,
etc.)
Tiempo
total
inver<do:
un
par
de
tardes,
o
tal
vez
tres
o
cuatro.
Puede
que
incluso
una
semana.
Contraste:
el
beneficio
es
para
todo
el
ciclo
del
proyecto:
¿un
años,
dos,
tres…?
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Proyecto
27
 Presentar
estudios
concretos
de
bases
de
datos
 Centrados
en:
 Intereses
específicos
del
Departamento
 Nuevos
proyectos
 Oportunidad
de
publicación
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010
Directorio
online
de
bases
de
datos
28
hup://www.mindomo.com/view.htm?
m=d4d1f77be0d04af0804c719038144de8
L.
Codina
‐
UPF.
Dep.
Comunicación.
TNR
Mayo
2010