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miércoles, 18 de diciembre de 2019

Las grandes redes de colaboración científica mundial

Física, ciencias de la vida, genética: tres grandes jugadores y sus principales socios

La investigación es un juego global, pero incluso para los principales colaboradores, los socios más cercanos son principalmente locales.

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La infografía muestra los 25 principales socios de investigación de grandes colaboradores científicos líderes en 3 campos: física de alta energía, ciencias de la vida y genómica.

The Nature Index clasifica a las instituciones en los grandes campos de la ciencia por sus recuentos fraccionales (FC), en referencia a la parte de las contribuciones de sus autores afiliados, y los recuentos de artículos (AC) en 82 revistas de alta calidad. Las clasificaciones de la tabla son solo para artículos de alta afiliación, es decir, aquellos con autores de 10 o más instituciones principales separadas.



Nature Index 2019 Colaboración y gran ciencia

Las relaciones con los socios que se muestran son para los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. (NIH), que ocupa el segundo lugar entre las principales instituciones del mundo por producir grandes artículos de investigación científica en el campo de la oncología y la inmunología y el tercero en el campo de la genética; la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN), en Suiza, que es el tercer mayor contribuyente a grandes artículos de ciencia en física y astronomía en el Índice de la Naturaleza; y BGI, una compañía de secuenciación del genoma que es el mayor contribuyente de China a la gran ciencia en genética. Esta infografía se basa en todos los artículos de colaboración de las tres instituciones identificadas, independientemente del número de afiliaciones.

Los 25 principales colaboradores de las tres instituciones centrales se muestran de acuerdo con su puntaje de colaboración conjunta (CS) con la institución central, derivado al sumar los FC * de los artículos con autores de ambas instituciones. CS determina el tamaño de las burbujas de las instituciones asociadas. El rango del 1 al 25 de su CS con la institución central se indica por su grosor de línea.

jueves, 26 de julio de 2018

Red de comunicación de redes de colaboración en innovación 2012

Analizando la Red de Comunicación del Seminario 2012 de COINs


Swarm Creativity


En este seminario, cerca de 50 estudiantes de las cinco universidades MIT / SCAD / Aalto University / Universidad de Colonia / Universidad de Bamberg trabajaron juntos durante cinco meses en equipos multinacionales de proyectos virtuales como COIN (Collaborative Innovation Networks). Se formaron diez equipos que varían en tamaño de tres a seis estudiantes de al menos dos ubicaciones, que trabajan en un proyecto relacionado con los medios sociales y el análisis de redes sociales (sitio web de 2012 cursos). Se les pidió a los estudiantes que registraran toda su comunicación por correo electrónico relacionada con el proyecto en un buzón ficticio. Esto nos permitió construir un espejo virtual de la comunicación continua dentro y entre los equipos. Al final del curso, cada equipo presentó sus resultados a sus compañeros de clase en una reunión virtual. Cada una de las diez presentaciones fue clasificada por los estudiantes en las tres categorías "calidad de presentación, calidad del contenido y creatividad". La comparación del espejo virtual de la comunicación con las calificaciones de los compañeros y los instructores nos permitió identificar los patrones de comunicación que conducen a la salida de trabajo mejor clasificada.

Analisis cualitativo

Mirando la red del grupo a continuación, los diferentes equipos pueden ser claramente reconocidos. La comunicación de cada equipo se muestra en un color diferente, por lo general los miembros del equipo se agrupan como una COIN, con colaboradores externos y otros estudiantes en posiciones más periféricas.



El análisis del índice de contribución entre los miembros del equipo muestra que los miembros del mismo equipo tienden a mostrar un comportamiento similar con respecto a la proporción de correos electrónicos enviados a los correos electrónicos recibidos. Los grupos de puntos del mismo color son miembros del mismo grupo, en general encontramos que los equipos de mayor rendimiento tienden a comunicarse más activamente, con relaciones de envío / recepción más similares.



La superficie social temporal indica creatividad, ya que hay un grupo relativamente grande de miembros de la clase de alto intervalo que cambia constantemente a lo largo del tiempo, en trabajos anteriores encontramos que este es un predictor confiable de la creatividad.





Las 6 instantáneas de las redes de comunicación de los 10 equipos durante los 5 meses muestran las cuatro fases de Tuckman en la vida de un equipo: formación, asalto, normalización y actuación. Vemos cómo el instructor principal en la imagen más alta a la derecha es más central, pero cómo los equipos comienzan a conectarse en la fila del medio y cómo luego se agrupan equipo por equipo para centrarse en su trabajo en las imágenes de abajo.



La curva de centralidad de intermediación grupal así como el número absoluto de mensajes enviados y recibidos que se muestran a continuación ilustran el mayor tráfico en la fase de formación, asalto y normalización, seguido del tráfico más bajo en la segunda fase de ejecución.



La curva de sentimiento ilustra el mismo fenómeno, con mayor emocionalidad (definida como la suma de positividad y negatividad) en la fase de formación y asalto en la primera mitad del curso. El eje X siempre es días en estas imágenes.





Análisis cuantitativo

En la segunda mitad de este análisis investigamos qué patrones de comunicación serán indicativos de trabajo de alta calidad. El primer patrón es "oscilaciones en las curvas de centralidad intermedia".



La imagen de arriba ilustra el equipo clasificado como el más creativo por los instructores (líneas sombreadas azules, cada línea titulada "Serie X" es la intersección de un actor durante 115 días), y el equipo clasificado menos creativo (líneas sombreadas rojas). Como se puede ver fácilmente, la centralidad de la mayoría de los actores en el equipo de bajo rango ronda las líneas cero: estos actores serán periféricos en la red social de correo electrónico que se muestra en la primera imagen de este documento.



Como ilustran las siguientes correlaciones, la calificación de creatividad del instructor (cada uno de los instructores en cada una de las cinco ubicaciones participantes clasificó las 10 presentaciones) se correlaciona altamente (0,83 **) con la oscilación en la centralidad de la intermediación. Como muestra la imagen de arriba, el equipo calificado como el más creativo tuvo 80 oscilaciones, es decir, traspasos en el liderazgo, en comparación con el equipo de menor calificación con menos de 40 oscilaciones.



Se identificó una correlación similar para la velocidad de respuesta. Cuanto más rápido se comunicaban los miembros de un equipo con el instructor principal, más alto era el rendimiento del trabajo del equipo evaluado por los otros estudiantes.



La correlación entre la calificación entre pares del contenido de un equipo y su balance de comunicación con el instructor principal (Peter) es -0.719 **, es decir, cuanto mayor sea el balance de comunicación, mayor será la comunicación con Peter, mejor será el contenido del equipo.



Mientras más emotivo sea el idioma de un equipo en los correos electrónicos que intercambian, mayor es el contenido calificado por sus compañeros.



La positividad en los correos electrónicos enviados al instructor principal también es altamente predictiva de altas calificaciones en todos los criterios que han sido calificados (Presentación, Contenido, Creatividad).



Las conclusiones para los equipos de alto funcionamiento son por lo tanto:
1. Pase el bastón con frecuencia: cuanto más liderazgo gire entre los miembros del equipo, más creativo será el resultado
2. Comuníquese rápidamente con el instructor y entre los miembros del equipo
3. Use lenguaje emocional: elogie cuando se debe alabanza, pero también diga cuando algo no está bien.

domingo, 5 de noviembre de 2017

Visualizando las redes de colaboración científicas mundiales


Cómo una pequeña compañía de diseño de datos visualizó las colaboraciones científicas del mundo


Sage Wesenberg | Story Bench


Los científicos cubanos tienden a asociarse con los alemanes, pero también lo hacen los investigadores franceses. Los kenianos trabajan con sudafricanos. Pero, como era de esperar, las estrellas globales de la colaboración científica son los Estados Unidos y China. Un mapa interactivo recientemente publicado por Nature reveló esta red de colaboraciones para visualizar las alianzas científicas de todo el mundo.

Compuesto por una constelación de puntos coloridos superpuestos sobre un mapa mundial de líneas interconectadas, Nature publicó el interactivo en noviembre de 2015. El proyecto “Connected World: Patterns of International Collaboration,” analizó la colaboración internacional en el año anterior a octubre de 2015. entre más de 150 países organizados en regiones como América del Sur, África y Asia Occidental. Cada país recibió un puntaje que denota el alcance de su producción científica en colaboración y este puntaje se refleja en el tamaño del punto de cada país. Diferentes flechas muestran el balance de contribuciones científicas entre países. Lo visual se puede entender mejor al observarlo a través de áreas temáticas filtradas, como la región o los colaboradores, lo que proporciona una mejor idea de quién está colaborando con quién y dónde se concentran los recursos de investigación.



En lugar de diseñarlo internamente, Nature asignó el proyecto a Small Multiples, una empresa australiana fundada en 2011 por Andrea Lau y Jack Zhao, especialistas en visualización de datos versados ​​en informática de diseño, bioinformática, diseño de interacción y artes electrónicas.

Comprender los objetivos de la revista

La naturaleza primero informó a Small Multiples sobre los datos de colaboración y el objetivo de la revista para la historia que querían que la visual dijera. Para Small Multiples, el primer paso fue completar un análisis. Para esto, dice Lau, tenían que mirar otros proyectos con datos u objetivos similares de colaboración científica para tener una idea de cómo podían visualizar estos tipos específicos de datos. Después de ver un trabajo similar, Small Multiples hizo una lluvia de ideas sobre varios conceptos diferentes para el visual antes de presentar algunos a la naturaleza para obtener comentarios.

En este punto, se eligió un concepto: un grafo dirigido por fuerza para mostrar los altos niveles de colaboración entre países que se encuentran muy próximos entre sí. Se creó un prototipo utilizando D3, una biblioteca de visualización de JavaScript, para crear el interactivo. [Aprenda a construir su propio gráfico D3 dirigido a la fuerza aquí.] Sin embargo, una vez que se aplicaron datos reales al modelo, terminó siendo demasiado complejo y requirió alguna revisión. El segundo prototipo es lo que se convirtió en la visualización final. Agrupa las diferentes regiones del mundo en el eje x y coloca el número de colaboradores de cada país en el eje y. Esto, Lau dice, pone los resultados de una manera más ordenada y funciona mejor que el concepto dirigido por la fuerza.





Después de que Nature aprobó los wireframes para el prototipo final, Small Multiples construyó la visualización en Scalable Vector Graphics (SVG), que formatea los grafos para que sean interactivos y animados. Esta visualización fue devuelto a Nature para ser finalizado a través de la edición y la adición de anotaciones y descripciones. Una vez completo, se publicó en Nature Index y se actualiza cada mes con nuevos datos.

Abordar historias basadas en datos

Small Multiples ha trabajado en muchos elementos visuales similares a esto en los últimos cuatro años. Su objetivo con cada trabajo es poder "abordar una historia basada en datos de principio a fin", dice Lau. Trabajan en varias de las principales publicaciones y transmisoras australianas, como ABC y The Guardian. Para obtener inspiración, Lau dice, Small Multiples analiza libros, blogs, noticias, podcasts, películas, galerías y museos para encontrar ideas en lugares que no sean los tradicionales editores de visualización de datos.

Pero crear una visualización de datos a medida es un desafío. Lau describe algunas de las complicaciones que a menudo encuentran sus equipos: "Una vez que tienes los datos y entiendes el informe, el mayor desafío es encontrar la solución visual. Esto es común en todos los proyectos y lo mejor de ellos; tratando de resolver el problema! "ella dice. Específicamente, Lau recuerda un visual en el que era difícil completar un concepto visual porque los datos seguían cambiando. "¡Creo que llegamos a la versión 20!" Desde un punto de vista técnico, Lau dice que los únicos desafíos una vez que se crea el visualizador es optimizar el visual para dispositivos móviles.


Una de las partes más importantes de cualquier visualización es verificar adecuadamente los datos y descubrir cómo se deben representar mejor. Small Multiples lo hace mediante el uso de ciertos recursos como la Oficina de Estadísticas de Australia y la búsqueda de fuentes completas y confiables, así como el acceso a los datos que se les proporcionan, ya que los requisitos de datos pueden cambiar de un proyecto a otro. A partir de ahí, los datos se pueden representar de muchas maneras. "Las representaciones son un reflejo de los datos en sí y de la historia que se cuenta. ¿Es cuantitativo o cualitativo, serio o podemos divertirnos un poco? ", Dice Lau.

En cuanto a los consejos para estudiantes que persiguen la visualización de datos y el periodismo, Lau recomienda algunas cosas: "Expande tus habilidades en las diferentes facetas de la visualización de datos: narración y comunicación, investigación y análisis de datos, diseño y desarrollo. Y luego profundiza en un área y haz de eso tu núcleo. Esto significa que puede ser un profesional multidisciplinario que puede hacer cosas de forma independiente, y también como especialista cuando trabaja de forma más interdependiente con un equipo ".

Ese es el tipo de consejo sensato que cualquier narrador digital puede apreciar.