Reconocimiento 4.0 InternacionalVelásquez Henao, Juan DavidLópez Moreno, Ana María2025-11-062025-11-062025https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/89110La minería de texto y las técnicas de análisis de redes se han consolidado como herramientas clave para el estudio de grandes volúmenes de información científica. En el contexto de las revistas de Ingeniería indexadas en SciELO, el análisis temático basado en coocurrencia de palabras clave permite identificar comunidades semánticas relevantes y mapear las áreas de especialización dentro del campo. A partir de un corpus compuesto por más de 15.000 artículos publicados entre 2015 y 2024, se construyó una red de coocurrencia semántica sobre la cual se aplicó el algoritmo Louvain. Este enfoque permitió detectar ocho clústeres temáticos dominantes, que reflejan líneas de investigación como biotecnología ambiental, inteligencia artificial, educación superior, materiales, cambio climático, optimización, salud pública y sostenibilidad. La evaluación de las comunidades temáticas se complementó con análisis de distribución por revista y año, mapas de correlación editorial y redes bibliométricas de citación, co-citación y acoplamiento, revelando patrones de afinidad intelectual entre publicaciones y núcleos editoriales convergentes. (texto tomado de la fuente)Text mining and network analysis techniques have become essential tools for the study of large volumes of scientific information. In the context of Engineering journals indexed in SciELO, thematic analysis based on keyword co-occurrence enables the identification of meaningful semantic communities and the mapping of specialization areas within the field. Using a corpus of over 15,000 articles published between 2015 and 2024, a semantic co-occurrence network was constructed and the Louvain algorithm was applied. This approach allowed the detection of eight dominant thematic clusters, reflecting research areas such as environmental biotechnology, artificial intelligence, higher education, materials, climate change, optimization, public health, and sustainability. The evaluation of thematic communities was complemented by analyses of distribution by journal and year, editorial correlation maps, and bibliometric networks of citation, co-citation, and bibliographic coupling, revealing intellectual affinities between publications and convergent editorial profiles.1 recurso en línea (56 páginas)application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/000 - Ciencias de la computación, información y obras generales::004 - Procesamiento de datos Ciencia de los computadores510 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasAnálisis de la especialización temática de las revistas de Ingeniería pertenecientes a SciELO usando minería de textoTrabajo de grado - MaestríaUniversidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/info:eu-repo/semantics/openAccessMinería de datosBibliometríaEvaluación de revistasEstudios metricos de la informaciónMinería de textoCoocurrenciaBibliometríaSciELOAgrupamiento temáticoLouvainCRISP-DMAnalysis of thematic specialization in engineering Journals indexed in SciELO using text mining