Paradigma. Resiliencia de un concepto
Empleo los paquetes
ngramry
bibliometrixpara analizar la evolución y uso del término
paradigma, de acuerdo como lo propuso y definio T. Kuhn en su obra Las revoluciones científicas, RC
Paradigma. Resiliencia de un concepto
Pese al amplio debate que se generó en los años siguientes a la primera edición de RC, el concepto se continuó usando extensamente, en particular en las ciencias sociales. Una búsqueda en Google Académico con la expresión “paradigma” devuelve un total de 3.150.000 resultados, en tanto que usando “paradigm” devuelve 5.710,000 resultados. Con estas tendencias presentes quiero analizar de qué forma emplean los autores la palabra en el contenido de sus artículos. Me he planteado las siguiente preguntas ¿Es posible determinar en qué sentido emplean los autores “paradigma” a partir del análisis de los títulos? Si es posible determinar el sentido a partir de los títulos ¿en qué campos se emplea con mayor insistencia? ¿En qué posición estamos en el presente con respecto a la forma en que se entiende paradigma? ¿Justifica la posición actual con respecto al concepto paradigma la ampliación del concepto seleccionar o promover el concepto de matriz disciplinaria?
Procedimiento de análisis
Para responder las preguntas que me he planteado seguiré tres estrategias. La primera consistirá en hacer una búsqueda de las palabras “paradigma”/ “paradigm” usando el visualizador de ngrams de Google. Para esto emplearé el paquete ngramr. En segundo lugar, haré una búsqueda en Google Académico, CrossRef y Semantic Scholar de esos términos. La metadata obtenida será bajada en formato “.csv” y se procesará en con el software R. Una vez subida la metadata a R con el paquete Bibliometrix se procederá a consolidarla y a depurarla, esto es, excluir los registros repetidos, y los que carezcan de título o de autor. Por último, se visualizará la tendencia de aparición de los términos, tanto los capturados con ngramr, como la que surge de la información de la metadata. Finalmente se procederá a analizar los abstracts y/o el título de los artículos más citados y de los artículos publicados a partir de 2015 que están presentes en la muestra.
Búsqueda
Para obtener la tendencia en el uso de las palabras “paradigm” y “paradigma” empleando Google Nviewer se empleó, por un lado, la palabra clave “paradigm” y, posteriormente, se empleó la palabra clave “paradigma”. El corpus empleando en ambos casos fue en el idioma inglés de 2019, con una ventana temporal entre 1800 y 2019. Se obtuvo en total 440 observaciones, en cuyo contenido, durante el lapso analizado, la palabra ha aparecido 17 millones de veces aproximadamente.
Se llevó a cabo sendas búsquedas en las API de Google Académico, CrossRef y Semantic Scholar. La palabra clave empleada fue 1) “paradigm”, 2) “paradigma”. La primera, capturó metadata proveniente de publicaciones en inglés. La segunda, publicadas en idiomas en los que se emplea la palabra paradigma. Posteriormente se seleccionó sólo los documentos publicados en castellano y portugués.
Muestra.
Se obtuvo una muestra de 5.763 metadatos para “paradigm”. Se consolidó los resultados provenientes de las tres API y se procedió a eliminar los resultados repetidos. La muestra final fue de 4.012 observaciones, que cubren 82 años: desde 1940 hasta 2022. Los documentos presentan un promedio de 13 años de publicación, un promedio de 49 citas y 5 citas promedio por autor.
La palabra “paradigma” se buscó exclusivamente en la API de Google Académico. Se obtuvo una muestra de 1000 referencias. De estas se seleccionaron 131 metadatos correspondientes a publicaciones en idiomas castellano o en idioma portugués.
promedios_PoP(paradigma2) %>%
as.data.frame() %>%
rownames_to_column(var = " " ) %>%
flextable::flextable() %>%
flextable::autofit()
| Informacion General |
|---|---|
Lapso: | 1940 : 2022 |
Años prom.: | 12.628 |
Citas prom.: | 49.38 |
Citas prom/aut.: | 4.983 |
Nro. Fuentes: | 4012 |
Otros criterio de exclusión
Además de los criterios señalados arriba, documentos publicados en idiomas distintos a inglés, castellano y portugués, metadata repetida, también excluí metadata en las que faltaba el título o el autor. Se eliminó, sin prescendir de la metadata, los abstracts de los documentos obtenidos de Google Académico. En esta API el abstract que se obtiene es truncada y rara vez las líneas disponible hacen sentido. Eliminé también aquellas referencias en las que sólo aparecía cualquiera de las palabras: index, letter, editorial, front matter, end matter, bibliografía, cartas al editor, dedicatoria, condolencias, conferencia, erratum errata, addendum, addenda, o cualesquiera otra palabra que, claramente, significaba un parcelamiento fallido de la metadata.
Pre-procesamientos
Los data bibliográfica se limpió siguiendo los criterios anteriores. Para ello se empleó uno o todas las herramientas que se especifican a continuación:
- Openrefine
- Microsoft Excel
- Notepad++
- R
La data que se limpió empleando Openrefine y, o, Microsoft Excel y Notepad++ se guardó en formato .csv o .txt y se subió a la consola de R.
Para procesar la data se empleó los paquetes:
- tidyverse
- bibliometrix
- ggthemes
- flextable
- ngramr
Paradigm/Paradigma. Tendencias
La búsqueda de los términoss “paradigm” y “paradigma” empleando la Api de Google Books Ngram Viewer nos indica, si tomamos la frecuencia de aparición de los términos, que hay un uso creciente de éstos especialmente a partir de los años cincuenta. Ambos términos han sido empleado de forma creciente, pero con picos que sugieren que ha habido temporadas las que el uso ha sido más activos. Se observa un salto grande en la presencia de ambos términos en el corpus analizado, hacia 2010 aproximadamente, luego de lo cual ha iniciado un periodo progresivo de decrecimiento.
Si tomamos en cuenta no la frecuencia sino la variación en el uso del concepto en el tiempo, se puede notar un patrón que indica periodos en los que se le emplea con mucha insistencia seguida disminuciones importantes en la presencia del concepto. Se observa que durante los años sesenta y hasta aproximadamente los 70 ambos conceptos se usaban de forma no constante, pero con tendencia creciente, pero que desde estos años la presencia ha sido decreciente, salvo hacia 2010 cuando se produce un importante salto en el uso de “paradigm”.
#|warning: false
#|message:false
paradigmas_ptes %>%
select(AU = Authors,
TI = Title,
SO = Source,
DT = Type,
AB = Abstract,
TC = Cites,
PY = Year,
PU = Publisher,
#AUr = ArticleURL,
#CUr = CitesURL,
GS = GSRank,
#QD = QueryDate,
#DI = DOI,
#SN = ISSN,
#CU = CitationURL,
#VL = Volume,
#IS = Issue,
#BP = StartPage,
#EP = EndPage,
I1 = ECC,
I2 = CitesPerYear,
I3 = CitesPerAuthor,
I4 = AuthorCount,
I5 = Age,
idioma
) -> paradigmas_ptesparadigma_ngr %>%
mutate(Year = year(as.Date(Year, "%Y")),
Phrase = str_to_title(Phrase)) %>%
ggplot(aes(Year, Count, color=Phrase)) +
geom_line() +
geom_line(linewidth = 1) +
geom_hline(yintercept = 0, linewidth = 1, colour="#333333")+
theme_tufte()+
scale_colour_manual(values = c("Paradigm" = "violetred4",
"Paradigma" = "#386cb0"),
name = "Tópicos:") +
# cambio etiquetas de los ejes
labs(x= "Año", y = "Conteo") +
# agrego lineas verticales y horizontales
theme(panel.grid.major = element_line(color = "#eeeeee"),
# disminuyo el color de los sticks
axis.ticks = element_line(color = "#eeeeee" )
) +
# cambio los titulos
theme( legend.position = "top",
strip.text = element_text(size = 18, hjust = 0,
face = "bold"),
strip.text.y = element_text(size = 13, hjust = 0.5,
face = "bold"),
# titulos de los ejes
axis.title = element_text(size = rel(0.7),
face = "bold.italic"),
# textos en los ejes
axis.text = element_text(
size = rel(0.6))) +
scale_y_continuous(labels = label_number())
Paradigm/paradigma como palabra clave
Buscando ahora la palabra “paradigm”/“paradigma” usando Google Scholar, CrossRef y Semantic Scholar, en el título y, o, en el campo de descriptores, se observa que en el caso de “paradigm” el uso de la palabra se intensifica sobre todo a partir de 1960, lo que es consistente con el debate que emergió a partir de la publicación de RC. La tendencia en el uso de la palabra se incrementa en los años subsguientes con periodos en los que decrece y otros en los que retoma su tendencia creciente.
paradigma2 %>%
count(PY) %>%
mutate(atras = lead(n),
variacion = (atras - n)/n) %>%
ggplot(aes(PY, n)) +
geom_line()+
geom_area(fill = '#002F80', alpha = .5,
color = '#002F80')+
geom_hline(yintercept = 0, linewidth = 1, colour="#333333")+
theme_tufte()+
# cambio etiquetas de los ejes
labs(x= "Año", y = "Conteo",
caption = "Data obtenida a través de Google Académico") +
# agrego lineas verticales y horizontales
theme(panel.grid.major = element_line(color = "#eeeeee"),
# disminuyo el color de los sticks
axis.ticks = element_line(color = "#eeeeee" )
) +
# cambio los titulos
theme( legend.position = "top",
strip.text = element_text(size = 18, hjust = 0,
face = "bold"),
strip.text.y = element_text(size = 13, hjust = 0.5,
face = "bold"),
# titulos de los ejes
axis.title = element_text(size = rel(0.7),
face = "bold.italic"),
# textos en los ejes
axis.text = element_text(
size = rel(0.6))
,axis.title.y = element_text(vjust = 1, angle = 0)
,axis.title.x = element_text(hjust = 0))
En Portugués y en castellano se observa una tendencia más o menos similar a la notada en el aparte anterior.
# visualizo
paradigmas_ptes %>%
group_by(idioma) %>%
count(PY) %>%
mutate(relativo = n/sum(n),
atras = lead(n),
variacion = (atras - n)/n) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(PY, relativo, fill = idioma
,color = idioma)) +
#geom_line()+
geom_area(alpha = .5
)+
geom_hline(yintercept = 0, linewidth = 1, colour="#333333")+
theme_tufte()+
scale_fill_manual(values = c("Es" = "violetred"
,"Pt" = "aquamarine")
,name = "Idioma: ") +
scale_color_manual(values = c("Es" = "violetred",
"Pt" = "aquamarine"),
name = "") +
guides(col= "none", fill = guide_legend("Idioma: "))+
# cambio etiquetas de los ejes
labs(x= "Año", y = "Conteo",
caption = "Data obtenida a través de Google Académico") +
# agrego lineas verticales y horizontales
theme(panel.grid.major = element_line(color = "#eeeeee"),
# disminuyo el color de los sticks
axis.ticks = element_line(color = "#eeeeee" )
) +
# cambio los titulos
theme( legend.position = "top",
strip.text = element_text(size = 18,
hjust = 0,
face = "bold"),
strip.text.y = element_text(size = 13,
hjust = 0.5,
face = "bold"),
# titulos de los ejes
axis.title = element_text(size = rel(0.7),
face = "bold.italic"),
# textos en los ejes
axis.text = element_text(
size = rel(0.6))
,axis.title.y = element_text(vjust = 1
,angle = 0)
,axis.title.x = element_text(hjust = 0))
paradigmas_ptes %>%
group_by(idioma) %>%
count(PY) %>%
mutate(relativo = n/sum(n),
atras = lead(n),
variacion = (atras - n)/n) %>%
ungroup() %>%
ggplot(aes(PY,variacion,
color = idioma)) +
geom_line()+
#geom_area(alpha = .5
# )+
geom_hline(yintercept = 0, linewidth = 1, colour="#333333")+
theme_tufte()+
scale_color_manual(values = c("Es" = "violetred",
"Pt" = "aquamarine"),
name = "Idioma: ") +
# cambio etiquetas de los ejes
labs(x= "Año", y = "Variación",
caption = "Data obtenida a través de Google Académico") +
# agrego lineas verticales y horizontales
theme(panel.grid.major = element_line(color = "#eeeeee"),
# disminuyo el color de los sticks
axis.ticks = element_line(color = "#eeeeee" )
) +
# cambio los titulos
theme( legend.position = "top",
strip.text = element_text(size = 18,
hjust = 0,
face = "bold"),
strip.text.y = element_text(size = 13,
hjust = 0.5,
face = "bold"),
# titulos de los ejes
axis.title = element_text(size = rel(0.7),
face = "bold.italic"),
# textos en los ejes
axis.text = element_text(
size = rel(0.6))
,axis.title.y = element_text(vjust = 1
,angle = 0)
,axis.title.x = element_text(hjust = 0))Warning: Removed 2 rows containing missing values (`geom_line()`).
Paradigm/paradigma. Significado a partir de los títulos.
paradigmas_ptes %>%
mutate(contenido = NA) %>%
mutate(contenido = ifelse(idioma =="Pt", qdap::rm_stopwords(TI,
portugues,
separate = FALSE),
qdap::rm_stopwords(TI,
lex$palabras,
separate = FALSE)
)) %>%
unnest_tokens(palabras, contenido) %>%
filter(str_detect(palabras, "[a-z]")) -> paradigma_ptes_l
# bigramas
paradigmas_ptes %>%
mutate(contenido = NA) %>%
mutate(contenido = ifelse(idioma =="Pt", qdap::rm_stopwords(TI,
portugues,
separate = FALSE),
qdap::rm_stopwords(TI,
lex$palabras,
separate = FALSE)
)) %>%
unnest_tokens(palabras, contenido, token ="ngrams", n = 2) %>%
filter(str_detect(palabras, "[a-z]")) -> paradigma_ptes_l2
Los bigramas me sugieren que, en general, los diferentes artículos escritos en inglés y recuperados a través de las APIs empleadas y que versan sobre p”paradigm” tienden a plantear la discusión desde la perspectiva de ejemplar, modelo, forma de hacer las cosas. Lo que Masterman denomina “paradigmas constructivos”, o, de acuerdo con Kuhn paradigma en sentido sociológico. En general se observa que el sentido subyacente es la necesidad de un cambio en la forma de hacer las cosas o con el impulso hacia ese cambio.
Puede observarse, además, que las áreas en las que más frecuentemente se ha planteado este tema han sido en salud, educación/proceso de aprendizaje, gerencia/negocios, políticas e investigación. La inteligencia artificial y la pandemia de Covid-19 emergen como temas relacionados con paradigmas.
Los artículos
En grafo de bigramas con los títulos de las publicaciones en castellano sugieren que la discusión en estas publicaciones se ha dado en las tres perspectiva sugeridas por Masterman: paradigmas metafísicos, paradigmas sociológicos y paradigmas constructivos, o lo que es equivalente a las dos perspectivas indicadas por Kuhn: en sentio sociológico y en sentido filosófico. La discusión se ha dado sobre todo en el área educativa; pero también se observa que se ha discutido en contexto económico, reducción de la pobreza y en la comunicación. Las tecnologías de la información parecen tener algo que ver on los paradimas.
# |warning: false
# |message: false
#|fig-height: 10
#|fig-wight: 10
paquetesRedes()paradigma_ptes_l2_separated <- paradigma_ptes_l2 %>%
separate(palabras, c("palabra1", "palabra2"), sep =" ") %>%
filter(idioma == "Pt") %>%
count(palabra1, palabra2, sort = TRUE) %>%
na.omit() %>%
filter(n > 1) %>%
graph_from_data_frame() -> pt_g
set.seed(2016)
a <- grid::arrow(type = "closed", length = unit(.10, "inches"))
ggraph(pt_g, layout = "fr") +
geom_edge_link(aes(edge_alpha = n),
show.legend = FALSE, arrow = a,
end_cap = circle(.07, 'inches')) +
geom_node_point(color = "aquamarine", size = 3) +
geom_node_text(aes(label = name), vjust = 1, hjust = 1) +
theme_void()
En portugués parece predominar la discusión de paradigma en su sentido sociológico. Este debate parece provenir sobre todo del área de la salud, la gestión y la comunicación.
#|fig-height: 10
#|fig-wight: 10
paradigma_ptes_l2_separated <- paradigma_ptes_l2 %>%
separate(palabras, c("palabra1", "palabra2"), sep =" ") %>%
filter(idioma == "Pt") %>%
count(palabra1, palabra2, sort = TRUE) %>%
na.omit() %>%
filter(n > 1) %>%
graph_from_data_frame() -> Es_g
set.seed(2016)
a <- grid::arrow(type = "closed", length = unit(.10, "inches"))
ggraph(Es_g, layout = "fr") +
geom_edge_link(aes(edge_alpha = n),
show.legend = FALSE, arrow = a,
end_cap = circle(.07, 'inches')) +
geom_node_point(color = "violetred", size = 3) +
geom_node_text(aes(label = name), vjust = 1, hjust = 1) +
theme_void()
Paradigma. Campos del saber
Aun cuando ya se observado los campos del saber en los que se ha centrado el debate de las publicaciones obtenidas tanto en idioma inglés como en castellano y portugués, deseo observar esto con mayor detalle. Para ello generaré palabras claves a partir de los títulos
library(bibliometrix)paradigma2 <- extraigo_terminos(paradigma2)
PARADIGM SHIFT MANAGEMENT DEVELOPMENT EDUCATION CHANGE
3313 1999 328 240 135 128
TIME SOCIAL HEALTH STUDY LEARNING POLICY
91 90 89 89 88 88
SYSTEMS ANALYSIS CANCER APPROACH BUSINESS HUMAN
88 82 79 78 74 67
MODEL TREATMENT DESIGN CASE SYSTEM THEORY
65 65 64 63 63 63
SCIENCE
62 masCitadosPortugues <- extraigo_terminos(masCitadosPortugues,
language = "portuguese")
PARADIGMA PARADIGMAS DE DA DO
30 29 26 21 14
NOVO NA UM NOVOS EDUCAÇÃO
13 12 11 9 7
EM NO SAÚDE DAS OS
7 7 7 6 6
ADMINISTRAÇÃO AO PARA PRÁTICAS ALTERNATIVAS
5 5 5 5 4
PÚBLICA BRASIL COM EA EDUCACIONAL
4 3 3 3 3 masCitadosCastellano <- extraigo_terminos(masCitadosCastellano,
language = "spanish")
DE PARADIGMA PARADIGMAS DEL INVESTIGACIÓN
66 35 29 15 13
NUEVO SOCIAL EDUCACIÓN EDUCATIVA HACIA
9 9 8 7 7
CIENCIAS SOCIALES AMÉRICA LATINA CONOCIMIENTO
6 6 5 5 4
NUEVOS CUALITATIVA CUALITATIVO DESARROLLO ECONOMÍA
4 3 3 3 3
EDUCATIVO ENFOQUE ESTUDIO NUEVAS SUPERIOR
3 3 3 3 3 Definiciones y aclaratorias
Metadatos. Datos que describen otros datos. En el contexto de la bibliometría y, en general, de referencias bibliográficas, los metadatos son los campos empleados para describir un documento dado. El mínimo de metadatos incluye, autor, título, fecha de publicación y editorial.
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