Nuevas formas de buscar y analizar con IA la información científica
Palabras clave:
inteligencia artificial; información científica; búsqueda semántica; análisis bibliométrico; verificación de fuentes.Sinopsis
Nuevas formas de buscar y analizar con IA la información científica examina cómo la inteligencia artificial está modificando las prácticas de búsqueda, organización, lectura, análisis y verificación de literatura académica. La obra aborda la evolución desde procedimientos basados principalmente en palabras clave hacia sistemas de recuperación semántica, recomendación automatizada y procesamiento contextual de documentos. También analiza la construcción de mapas digitales del conocimiento mediante redes de autores, documentos, conceptos, cocitación y agrupamientos temáticos, destacando la necesidad de interpretar críticamente estas representaciones. Otro eje corresponde a la lectura automatizada de grandes colecciones, incluyendo extracción de información, resumen, clasificación, comparación y síntesis de evidencia. El libro estudia además el uso de inteligencia artificial para identificar tendencias, temas emergentes, vacíos de conocimiento, patrones metodológicos y contradicciones científicas. Finalmente, desarrolla criterios para verificar fuentes, referencias, DOI y correspondencia entre afirmaciones y citas, considerando problemas como alucinaciones, errores bibliográficos y pérdida de trazabilidad. El enfoque mantiene una posición crítica: la automatización amplía la capacidad de procesar información científica, pero no sustituye la evaluación metodológica, la lectura contextual ni la responsabilidad del investigador sobre la evidencia utilizada.
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Referencias
Acevedo, J. A., García, A., Aragón, M. D., y M., O. J. (2017). Modelos científicos: significado y papel en la práctica científica. Revista científica, 30(3), 155-166. https://doi.org/10.14483/23448350.12288
Aiumtrakul, N., Thongprayoon, C., Suppadungsuk, S., Krisanapan, P., Miao, J., Qureshi, F., y Cheungpasitporn, W. (2023). Navigating the landscape of personalized medicine: The relevance of ChatGPT, BingChat, and Bard AI in nephrology literature searches. Journal of Personalized Medicine, 13(10). https://doi.org/10.3390/jpm13101457
Ajith, A., Xia, M., Chevalier, A., Goyal, T., Chen, D., y Gao, T. (2024). LitSearch: A retrieval benchmark for scientific literature search. Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 15068-15083. https://doi.org/10.18653/v1/2024.emnlp-main.840
Arias, F., y Artigas, W. (2022). Cómo plantear problemas científicos relevantes identificando brechas de investigación. Mujer Andina, 1(1), 76-82. https://doi.org/10.36881/ma.v1i1.644
Athaluri, S., Manthena, S., Kesapragada, V., Yarlagadda, V., Dave, T., y Duddumpudi, R. (2023). Exploring the boundaries of reality: Investigating the phenomenon of artificial intelligence hallucination in scientific writing through ChatGPT references. Cureus, 15(4). https://doi.org/10.7759/cureus.37432
Ávila, E. (2024). Visualización de datos abiertos de investigación mediante grafos de conocimiento: metodología y aplicación de DDI-RDF y DataCite Ontology. Scire: Representación Y organización Del Conocimiento, 30(2), 59-71. https://doi.org/10.54886/scire.v30i2.4963
Barradas, J. (2023). Inteligencia artificial como elemento transformador de la investigación científica. Entrelíneas, 2(1), 113-122. https://doi.org/10.56368/Entrelineas213
Brack, A., Hoppe, A., Stocker, M., Auer, S., y Ewerth, R. (2022). Analysing the requirements for an Open Research Knowledge Graph: Use cases, quality requirements, and construction strategies. International Journal on Digital Libraries, 23, 33-55. https://doi.org/10.1007/s00799-021-00306-x
Castillo, W. (2023). The importance of human supervision in the use of ChatGPT as a support tool in scientific writing. Metaverse Basic and Applied Research, 2. https://doi.org/10.56294/mr202329
Cedeño, J., Maitta, I., Vélez, M., y Palomeque, J. (2024). Investigación universitaria con inteligencia artificial. Revista Venezolana De Gerencia, 29(106), 817-830. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.106.23
Chagnon, E., Pandolfi, R., Donatelli, J., y Ushizima, D. (2024). Benchmarking topic models on scientific articles using BERTeley. Natural Language Processing Journal, 6. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2023.100044
Chelli, M., Descamps, J., Lavoué, V., Trojani, C., Azar, M., Deckert, M., . . . Ruetsch, C. (2024). Hallucination rates and reference accuracy of ChatGPT and Bard for systematic reviews: Comparative analysis. Journal of Medical Internet Research, 26. https://doi.org/10.2196/53164
Ciobanu, O., Aicher, A., Kernbach, J., Regli, L., Serra, C., y Staartjes, V. (2024). A critical moment in machine learning in medicine: on reproducible and interpretable learning. Acta Neurochirurgica, 166. https://doi.org/10.1007/s00701-024-05892-8
Contreras, L., Puma, I., Morales, J., Gil, C., y Chalco, N. (2024). Ética en el uso de la inteligencia artificial en la investigación científica: desafíos y consideraciones. Aula virtual, 5(12), 1-22. https://doi.org/10.5281/zenodo.14653199
De la Cruz, Y. (2017). El rigor científico: una necesidad de las investigaciones en ciencias de la educación. Mikarimin. Revista Científica Multidisciplinaria, 3(2), 41-50. https://revista.uniandes.edu.ec/ojs/index.php/mikarimin/article/view/414
Dennstädt, F., Zink, J., Putora, P., Hastings, J., y Cihoric, N. (2024). Title and abstract screening for literature reviews using large language models: An exploratory study in the biomedical domain. Systematic Reviews, 13. https://doi.org/10.1186/s13643-024-02575-4
Díaz, L. (2024). El uso de la inteligencia artificial en la investigación científica. Revista Historia De La Educación Latinoamericana, 26(43), 253-272. https://doi.org/10.19053/uptc.01227238.18014
Doneva, S., Qin, S., Sick, B., Ellendorff, T., Goldman, J., Schneider, G., y Ineichen, B. (2024). Large language models to process, analyze, and synthesize biomedical texts: a scoping review. Discover Artificial Intelligence, 4. https://doi.org/10.1007/s44163-024-00197-2
Gallent, C., Zapata, A., y Ortego, J. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE. Revista Electrónica de Investigación y Evaluación Educativa, 29(2), 1-21. https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134
Gao, C., Howard, F., Markov, N., Dyer, E., Ramesh, S., Luo, Y., y Pearson, A. (2023). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers. NPJ digital medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00819-6
Gilbert, S., Kather, J., y Hogan, A. (2024). Augmented non-hallucinating large language models as medical information curators. npj Digital Medicine, 7(100). https://doi.org/10.1038/s41746-024-01081-0
Gottardi, T., Bauzer, C., y Dos, J. (2021). Semantic search to foster scientific findability: A systematic literature review. Journal of Information and Data Management, 12(5). https://doi.org/10.5753/jidm.2021.1919
Haunschild, R., y Bornmann, L. (2024). The use of OpenAlex to produce meaningful bibliometric global overlay maps of science on the individual, institutional, and national levels. PLOS ONE, 19(12). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0308041
Hua, C., Cao, X., Liao, B., y Li, S. (2023). Advances on intelligent algorithms for scientific computing: An overview. Frontiers in Neurorobotics, 17. https://doi.org/10.3389/fnbot.2023.1190977
Jaradeh, M., Singh, K., Stocker, M., Both, A., y Auer, S. (2023). Information extraction pipelines for knowledge graphs. Knowledge and Information Systems, 65, 1989-2016. https://doi.org/10.1007/s10115-022-01826-x
Kapoor, S., y Narayanan, A. (2023). Leakage and the reproducibility crisis in machine-learning-based science. Patterns, 4(9). https://doi.org/10.1016/j.patter.2023.100804
Krenn, M., Pollice, R., Guo, S., Aldeghi, M., Cervera, A., Friederich, P., . . . Aspuru, A. (2022). On scientific understanding with artificial intelligence. Nature Reviews Physics, 4, 761-769. https://doi.org/10.1038/s42254-022-00518-3
Loza, J., Riera, V., Miranda, M., y Lopez, D. (2026). Reproducibilidad en los flujos de trabajo bioinformáticos aplicados a genómica y oncología clínica. La Ciencia al Servicio de la Salud y Nutrición, 16(2), 155-162. https://doi.org/10.47187/cssn.Vol16.Iss2.453
Mata, K., Sancán, V., Káiser, I., y Kaiser, R. (2024). Una revisión sistemática del uso de la Inteligencia artificial en el desarrollo de investigaciones científicas. Reincisol, 3(6), 1642-1660. https://doi.org/10.59282/reincisol.V3(6)1642-1660
Mugaanyi, J., Cai, L., Cheng, S., Lu, C., y Huang, J. (2024). Evaluation of large language model performance and reliability for citations and references in scholarly writing: Cross-disciplinary study. Journal of Medical Internet Research, 26. https://doi.org/10.2196/52935
Mujica, R. (2021). Alfabetización Científica: Herramienta Indispensable en la Era Digital. Revista Docentes 2.0, 11(1), 19-26. https://doi.org/10.37843/rted.v11i1.181
Ofori, R., Aceves, M., Wiratunga, N., y Moreno, C. (2024). Towards the automation of systematic reviews using natural language processing, machine learning, and deep learning: A comprehensive review. Artificial Intelligence Review, 57. https://doi.org/10.1007/s10462-024-10844-w
Orduña, E., y Costas, R. (2021). Link-based approach to study scientific software usage: The case of VOSviewer. Scientometrics, 126, 8153-8186. https://doi.org/10.1007/s11192-021-04082-y
Penabad, L., Morera, M., y Penabad, M. (2024). Guía para uso y reporte de inteligencia artificial en revistas científico-académicas. Revista Electrónica Educare, 28(S), 1-41. https://doi.org/10.15359/ree.28-s.19830
Polo, L., y Casique, R. (2025). Propuesta metodológica para la recuperación de información documental: integración de grafos de conocimiento y redes neuronales. Investigación Bibliotecológica: Archivonomía, Bibliotecología e Información, 39(105), 141-163. https://doi.org/10.22201/iibi.24488321xe.2025.105.59051
Ros, P., y Pérez, Á. (2023). ChatGPT: una novedosa herramienta de escritura para artículos científicos, pero no un autor (por el momento). Revista de Neurología, 76(8). https://doi.org/10.33588/rn.7608.2023066
Ross, T., Reichmann, S., Cole, N. L., Fessl, A., Klebel, T., y Pontika, N. (2022). Dynamics of cumulative advantage and threats to equity in open science: A scoping review. Royal Society Open Science, 9(1), 211032. https://doi.org/10.1098/rsos.211032
Semmelrock, H., Ross, T., Kopeinik, S., Theiler, D., Haberl, A., Thalmann, S., y Kowald, D. (2025). Reproducibility in machine-learning-based research: Overview, barriers and drivers. AI Magazine, 46(2), 1-19. https://doi.org/10.1002/aaai.70002
Tamayo, O. E., Zona, R., y Loaiza, Y. E. (2015). El pensamiento crítico en la educación. Algunas categorías centrales en su estudio. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 11(2), 111-133. https://www.redalyc.org/pdf/1341/134146842006.pdf
Tang, L., Sun, Z., Idnay, B., Nestor, J., Soroush, A., Elias, P., . . . Peng, Y. (2023). Evaluating large language models on medical evidence summarization. npj Digital Medicine, 6. https://doi.org/10.1038/s41746-023-00896-7
Tapia, R., y Recalde, A. (2024). Mejora de gestión documental: revisión sistemática. Ingenium et Potentia. Revista Electrónica Multidisciplinaria de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura, 6(11), 16-26. https://doi.org/10.35381/i.p.v6i11.4076
Torre, J. d., Ramírez, A., y Romero, J. (2023). Artificial intelligence to automate the systematic review of scientific literature. Computing, 105, 2171-2194. https://doi.org/10.1007/s00607-023-01181-x
Vázquez, M., Pereira, J., Cid, J., y Arenas, J. (2022). Validation of scientific topic models using graph analysis and corpus metadata. Scientometrics, 127, 5441-5458. https://doi.org/10.1007/s11192-022-04318-5
Verma, S., Bhatia, R., Harit, S., y Batish, S. (2023). Scholarly knowledge graphs through structuring scholarly communication: A review. Complex & Intelligent Systems, 9, 1059-1095. https://doi.org/10.1007/s40747-022-00806-6
Wadden, D., Lo, K., Kuehl, B., Cohan, A., Beltagy, I., Wang, L., y Hajishirzi, H. (2022). SciFact-Open: Towards open-domain scientific claim verification. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022, 4719-4734. https://doi.org/10.18653/v1/2022.findings-emnlp.347
Wadden, D., y Lo, K. (2021). Overview and insights from the SCIVER shared task on scientific claim verification. Proceedings of the Second Workshop on Scholarly Document Processing, 124-129. https://aclanthology.org/2021.sdp-1.16.pdf
Walters, W., y Wilder, E. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13. https://doi.org/10.1038/s41598-023-41032-5
Wu, X., Nguyen, T., y Luu, A. (2024). A survey on neural topic models: Methods, applications, and challenges. Artificial Intelligence Review, 57. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10661-7
Zárate, L. O. (2022). Explicabilidad (de la inteligencia artificial). EUNOMÍA. Revista en Cultura de la Legalidad(22), 328-344. https://doi.org/10.20318/eunomia.2022.6819
Zhang, Z., Patra, B., Yaseen, A., Zhu, J., Sabharwal, R., Roberts, K., . . . Wu, H. (2023). Scholarly recommendation systems: A literature survey. Knowledge and Information Systems, 65, 4433-4478. https://doi.org/10.1007/s10115-023-01901-x
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Publicado
Wilmer Patricio Collaguazo Vega,
Cindy Estefanía Alvia Toala,
Evelin Mariela Miranda Hermosa,
Jose Fernando Toala Mosquera,
Juan Gabriel Zaruma Piña
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