RT Journal Article
T1 Patrones y tendencias emergentes de la estructura científica internacional en el dominio “discurso del odio”
A1 Puerta-Díaz, Mirelys
A1 Ovalle Perandones, María Antonia
A1 Martínez Ávila, Daniel
AB El objetivo de esta investigación es identificar los patrones y tendencias en la estructura científicainternacional sobre discursos de odio. Revela la red de colaboración científica, la estructura de cocitación, las áreas de conocimiento con las que está vinculado el tema y las materias que marcan las tendencias en este dominio. Se recuperaron los 411 artículos científicos que contienen la expresión “hate speech” en los campos título, resumen y palabras clave de la Web of Science Core Collection, periodo 2009-2018. Los programas Bibexcel versión 2017 y Pajek para el análisis y visualización de las redes de cocitación y colaboración; y Latent Dirichlet Allocation como técnica de procesamiento de lenguaje natural en los campos títulos, resúmenes y palabras claves. Los resultados muestran un significante aumento de publicaciones a partir de 2013 y un pico en 2018. Se revelaron los autores, países y fuentes más productivas, así como las redes de coautoría y cocitación de esta producción. El Análisis de Redes Sociales mostró que a pesar de que la presencia de discursos del odio en aún incipiente en la literatura científica existe un fuerte núcleo teórico sobre la temática que está siendo frecuentemente citado por la comunidad académica internacional.
AB O objetivo desta pesquisa é identificar padrões e tendências da estrutura científica internacionalsobre discurso de ódio. Revela a rede de colaboração científica, a estrutura de cocitação, as áreas deconhecimento com as quais o tópico está vinculado e os assuntos que definem as tendências nesse domínio.Foram recuperados 441 artigos contendo a expressão "hate speech" nos campos de título, resumo e palavraschave da Coleção Principal da Web of Science (WoS), na janela temproraria 2009. As redes de colaboração ecocitação foram modeladas usando Bibexcel versão 2017, assim como Pajek na análise e visualização. OLatent Dirichlet Allocation foi empleado como uma técnica de processamento de linguagem natural aostextos dos campos de título, resumo e palavras-chave. Os resultados revelam um aumento significativo naspublicações a partir de 2013 e um pico no ano 2018. A Análise das Redes Sociais (ARS) mostrou que, emboraa presença do discurso de ódio ainda seja incipiente na literatura científica, há um forte núcleo teórico sobreo assunto que é frequentemente citado pela comunidade acadêmica internacional. Esse núcleo de obras éRICI: R.Ibero-amer. Ci. Inf., ISSN 1983-5213, Brasília, v. 13, n. 3, p. 963-978,set./dez. de 2020. 964reconhecido como altamente relevante nas abordagens teóricas, conceituais e metodológicas do discurso deódio
SN 1983-5213
YR 2020
FD 2020-09-13
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/125354
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/125354
LA spa
NO Puerta-Díaz, M., Ovalle-Perandones, M.-A., & Martínez-Ávila, D. (2020). Padrões emergentes e tendências da estrutura científica internacional no domínio "discurso do ódio". Revista Ibero-Americana De Ciência Da Informação, 13(3), 963–978. https://doi.org/10.26512/rici.v13.n3.2020.33017
DS Docta Complutense
RD 18 dic 2025