capítulo 4 un prototipo de la técnica...
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Capítulo 4
Un prototipo de la técnica OSF
1.- http://www.silverlight.net/
2.- http://www.adobe.com/products/flash/ 29
3.- http://javafx.com/
En el capitulo anterior fueron mencionadas las características que ofrece Onto-Starfish para la
visualización de redes de colaboración en diferentes países e instituciones del mundo. En éste capítulo
se presentan un primer prototipo de software de la técnica OSF; además de mencionar los aspectos
relacionados con la elección de la tecnología adecuada para su desarrollo, su arquitectura general y el
uso de la herramienta para el descubrimiento de redes de colaboración.
4.1 Elección de la tecnología adecuada
La web se ha convertido en un medio de información explotado por un gran número de usuarios
y diversas empresas de desarrollo de software como es el caso de Microsoft Corporation y Sun
Microsystems. Ambas empresas son creadoras de las tecnologías más utilizadas para el desarrollo de
aplicaciones web conocidas con por nombres de Java y .net. Aun cuando ambas tecnologías son las
más utilizadas actualmente, cuentan con un número limitado de herramientas de animación que
dificultan el desarrollo de un prototipo para la técnica OSF.
En abril de 2007 Microsoft Corporation lanza al mercado SilverLight1, tecnología cuyas
herramientas de animación pueden competir con Adobe Flash2
en el desarrollo de aplicaciones web y
cuenta con las siguientes ventajas:
Lenguaje basado en WPF y .Net fx 3.0.
Ambientes de desarrollo más completos como Visual Studio y Expression Suite.
Aceleración por hardware a través de DirectX.
Un año después del lanzamiento de SilverLight, en diciembre de 2008 Sun Microsystems
anuncia a JavaFX3
como competencia de ésta tecnología. La mayoría de los lenguajes de script
presentan los elementos con los que interactúa el usuario al modificar directamente de código HTML
incrustado en las páginas web. JavaFX sigue una tendencia diferente ya que los componentes gráficos
son programados utilizando el script de ésta tecnología y nunca mediante la edición del código HTML
de las páginas. Este enfoque permite que los desarrolladores se concentren en la interacción con los
usuarios en lugar de detalles técnicos. Al ser una tecnología de Sun Microsystems, cuenta con las
siguientes ventajas:
Las aplicaciones pueden ser ejecutadas en Microsoft Windows, Mac OSX, Linux, Solaris
Las aplicaciones programadas en JavaFX pueden ser ejecutadas en web, computadoras de
escritorio y dispositivos móviles.
Existe un mayor numero ambientes de desarrollo para JavaFX.
Código libre.
Hoy en día, se suman a Microsoft SilverLight, JavaFX y a Adobe Flash otras tecnologías en el
desarrollo de aplicaciones web como Adobe Flex1, Nexaweb
2, OpenLaszlo
3 y Ajax
4. El prototipo de
1.- http://www.adobe.com/es/products/flex/
2.- http://www.nexaweb.com/
3.- http://www.openlaszlo.org/ 30
4.- http://en.wikipedia.org/wiki/Ajax_(programming)
OSF debe de estar disponible en la web para ser utilizado por diversas comunidades científicas. Por lo
que la elección de la tecnología adecuada, se llevó a cabo mediante un estudio comparativo ilustrado en
la Tabla 4.1. Las dimensiones de evaluación comprendidas en el estudio fueron las siguientes:
Ejecución en Microsoft Windows, Mac OSX, Linux, Solaris
o Se refiere a portabilidad de las aplicaciones utilizando una tecnología.
Personalización de animaciones
o Se refiere a la programación de cada elemento gráfico como el programador desee.
Combinación con lenguajes de programación
o Se refiere a la capacidad de una tecnología para ser combinada con otra.
Código abierto
o Hace referencia a la disponibilidad del código creado por el programador ante cualquier
público.
Tabla 4.1 Estudio comparativo para la elección de la tecnología adecuada.
Ejecución en Microsoft Windows
Ejecución en Mac OSX
Ejecución en Linux
Ejecución en Solaris
Personalización de
animación
Combinación con lenguajes
de programación
Código
abierto
Adobe Flash X X X X
Adobe
Flex
X X X X X
Nexaweb
X X X X
OpenLaszlo
X X X X X X
Ajax
X X X X X X X
Microsoft
SilverLight
X X X
JavaFX
X X X X X X X
.Net
X X
Java
X X X X X X X
El resultado del estudio sugiere a OpenLaszlo, Ajax, Java y JavaFX como posibles tecnologías
para desarrollar el prototipo. Sin embargo las primeras dos, se orientan a la comunicación entre el
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código del programador y a la modificación del código HTML de las páginas web. El uso de éste
enfoque permite una fácil programación de la lógica de la aplicación, pero una difícil implementación
de los componentes con los que interactúa el usuario. Por otra parte JavaFX, que puede combinarse
con Java, se orienta a la programación de los elementos gráficos con los que trabaja el usuario; además,
las aplicaciones programadas con ésta tecnología pueden ser ejecutadas en la web, al igual que
OpenLaszlo y Ajax. Por éstas razones el primer prototipo de OSF se encuentra programado con una
combinación de Java y JavaFX.
4.2 Arquitectura general del sistema
Un componente de software, permite agrupar módulos en su interior con la finalidad de
gestionar las acciones de todos ellos. Como se ilustra en la Figura 4.1, el prototipo de OSF se conforma
por una base de datos XML para almacenar las ontologías y de dos componentes: componente de
administración de relaciones y componente de control visual. En los siguientes apartados de éste
capítulo se describen a las funciones de cada uno de ellos, iniciando por la estructura de las ontologías
almacenadas en la base de datos, el sistema de gestión de bases de dato utilizado, seguido del
componente de administración de relaciones y finalmente el componente de control visual. Los detalles
relacionados con la implementación de estos componentes se encuentran disponibles en el Apéndice A
de ésta tesis.
Figura 4.1 Arquitectura general del sistema
4.2.1 Estructura de las ontologías utilizando XML
XML (eXtensible Markup Language) es un lenguaje de marcado que permite representar
información mediante jerarquías. Utilizando las colecciones de tesis de la Universidad de las
Américas Puebla, del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, así como de la Red
de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc) se construyeron
ontologías en esquemas XML que siguen las especificaciones descritas en el capítulo anterior. Como se
ilustra en la Figura 4.2, el esquema para el eje X, inicia con una temática muy general, conteniendo
temáticas más específicas y se conforma por los siguientes elementos:
cluster
o Indica el inicio y fin de los grupos de temáticas presentes en el esquema XML.
label,
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o Se refiere al nombre de una temática, ya sea muy general o muy especifica.
num_children
o Indica el número de subtemáticas que se encuentran bajo de la temática “padre”.
num_docs
o Indica el número de documentos de investigación contenidos en una categoría
seleccionada.
Figura 4.2 Esquema XML para el eje X
A diferencia del eje X, el eje Y el cual se ilustra en la Figura 4.3, está constituido por tres niveles
iniciando por las instituciones:
institution
Etiqueta que marca el inicio y fin de un elemento de tipo institución.
o id
Atributo que sirve para diferenciar numéricamente a las instituciones
o acronym
Atributo que contiene el acrónimo de la institución
o name
Atributo que denota el nombre completo de la institución.
o country
Especifica el país donde se ubica la institución.
El siguiente nivel del esquema XML se encuentra relacionado con los autores de los artículos de
investigación:
author
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Etiqueta que indica el inicio y fin de los autores.
o name
Atributo que indica el nombre del autor.
El último nivel del eje Y, denota las relaciones que tiene una autor con las temáticas:
subject
o Denota las temáticas en las que se encuentra relacionado un autor.
Figura 4.3 Esquema XML para el eje Y
4.2.2 eXist, una base de datos XML para el almacenamiento de las ontologías
eXist es un sistema de administración de bases de datos XML que se ajusta a las necesidades de
almacenamiento de las ontologías. Este sistema utiliza XQuery, para agregar, eliminar y actualizar
información en la base de datos. La comunicación entre el prototipo y la base de datos, se lleva a cabo
a través del componente de administración de relaciones cuyas funciones se describen a continuación.
4.2.3 Componente de administración de relaciones
El componente de administración de relaciones (CAR) el cual se ilustra en la Figura 4.3, es el
encargado de orquestar funciones como la recuperación de la información, la exploración y
descubrimiento de relaciones en las ontologías, entre otras. Dado de que es el encargado de controlar la
secuencia en que se deben de realizar éstas funciones; las tareas son realizadas por dos módulos en su
interior:
El módulo de administración de ontologías se encarga de las siguientes tareas:
o Establecer comunicación con eXist para el almacenamiento, actualización, y
eliminación de datos relacionados con las ontologías.
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o Recuperar información relacionada con los autores, instituciones y países.
o Buscar relaciones a partir de criterios como autor, institución, país y temática.
El módulo de generación de ejes se encarga de:
o Generar las estructuras de datos necesarias para crear los ejes del campo de estrellas.
o
Figura 4.3 Arquitectura del componente de control lógico
4.2.4 Componente de control visual
Ilustrado en la Figura 4.4 se encuentra el componente de control visual (CCV); el cual es el
encargado de orquestar funciones como mostrar la interfaz de usuario, la visualización de los ejes, los
efectos de los ojos de pescado así como del pintado del campo de estrellas. Dado a que es el encargado
de controlar la secuencia en que se deben de realizar éstas funciones; las tareas son realizadas por los
siguientes módulos en su interior.
El módulo de gestión de área de trabajo se encarga de:
o Pintar el campo de estrellas.
El módulo de gestión de ejes se encarga de:
o Mostrar en pantalla los ejes del campo de estrellas.
o Ajustar la escala al aumentar o reducir el número de elementos de cada eje.
El módulo de gestión de estrellas se encarga de
o Crear las estrellas que representan las relaciones entre los ejes X,Y
o Asignar un color rojo a las estrellas de países.
o Asignar un color azul a las estrellas de instituciones.
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o Asignar un color verde a las estrellas de autores.
El módulo de gestión de ojos de pescado se encarga de
o Dibujar los ojos de pescado en pantalla que ayudaran al usuario en la exploración de
redes de colaboración.
o Ajustar el tamaño de los ojos de pescado según lo requiera el usuario.
Figura 4.4 Arquitectura del componente de control visual
4.3 Algoritmos
Durante el desarrollo del prototipo, fue necesario implementar una serie de algoritmos para su
funcionamiento. Considerando que el tamaño que posee cada eje es relativamente pequeño para
mostrar el nombre completo de un investigador; se implementó un algoritmo para reducir el número de
caracteres en los nombres de cada autor. El algoritmo procede de la siguiente manera:
String ajustarLongitudDeNombre(String nombre_apellido)
{
String nombre=””;
String apellido=””;
//separar el nombre del apellido
for( int i=0;i<nombre_apellido.toCharArray().length;i++)
if(nombre_apellido.toCharArray()[i]!=” ”)
nombre+= nombre_apellido.toCharArray()[i];
else apellido+= nombre_apellido.toCharArray()[i];
String nombrecorto=apellido+”. ”+ nombre.toCharrArray()[0];
return nombrecorto;
}
La ejecución de éste algoritmo regresa el nombre del autor cuyo formato inicia como Nombre
Apellido por una cadena de caracteres en la forma Apellido N.
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Para mostrar las relaciones entre el eje X y el eje Y en pantalla, también fue necesario
implementar un algoritmo de descubrimiento de relaciones. Este se muestra a continuación:
Vector descubreRelaciones(Vector ejeY, Vector ejeX)
{
int matrizRelacional = new int [ejeY.length()][ejeX.length()];
for(int i=0;i<ejeY.length();i++)
{ Vector temasRelacionados = getTemasRelacionados(ejeY.getElement(i));
for(int j=0;j<ejeX.length();j++)
{ Vector cluster = getCluster(ejeX.getElement(j));
if(existeRelacion(temasRelacionados, cluster))
matrizRelacional[i][j]=1;
}
}
return matrizRelacional;
}
boolean existeRelación(Vector temasRelacionados, Vector cluster)
{
for(int i=0;i<temasRelacionados.length();i++)
for(int j=0;j<cluster.length();j++)
if(temasRelacionados.getElement(i) == cluster.getElement(j))
return true;
return false;
}
La técnica OSF utiliza múltiples ojos de pescado para la visualización de redes de colaboración.
Para crear el efecto de distorsión, fue necesario dividir éste elemento en cuatro posibles zonas para el
aumento de escala como se ilustra en la Figura 4.5.
Figura 4.5 Zonas de escalamiento de estrellas utilizando el ojo de pescado.
Mediante ésta división los elementos que se encuentren más cerca del centro del ojo de pescado
cuentan con una mayor escala a diferencia de los más alejados. El algoritmo que lleva a cado éste
1.2
0.8 0.6
0.3
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efecto se presenta a continuación:
void increaseStarScale(Star estrella)
{
Coordenada centroDelOjoDePescado = fisheye.getCenterCoordenate();
Coordenada centroDeLaEstrella = estrella.getCenterCoordenate();
int distancia = calculaDistancia(centroDelOjoDePescado, centroDeLaEstrella);
int centro = fisheye.width/4;
int primeraZona = fisheye.width/3;
int segundaZona = fisheye.width/2;
int terceraZona = fisheye.width;
if(distancia < centro)
estrella.escala = 1.2
else if(distancia < primeraZona)
estrella.escala = 0.8
else if(distancia < segundaZona)
estrella.escala = 0.6
else if(distancia < terceraZonae)
estrella.escala = 0.3
}
int calculaDistancia (Coordenada a, Coordenada b)
{
return raizCuadrada( ( a.X-b.X)2 , (a.Y-b.Y)
2);
}
El resultado de la ejecución de éste algoritmo permite asignar la escala adecuada a cada estrella
creando el efecto de distorsión característico de los ojos de pescado.
4.4 Características que mejoran el tiempo de respuesta de Onto-Starfish
Después de realizar un estudio preliminar con usuarios (descrito en el Capítulo 5), una de las
características más criticadas de OSF fue su lentitud para mostrar las relaciones. Este problema se debe
a que el algoritmo de descubrimiento de relaciones es de grado N4. Para mejorar el tiempo de respuesta
de OSF se implementó un nuevo algoritmo para el descubrimiento de relaciones. Los aspectos
mejorados así como el algoritmo en cuestión de mencionan a continuación:
Aspectos mejorados
Almacenar en memoria las temáticas con las que se relaciona el país, institución o autor al
momento de ser seleccionados.
o Esta característica permite contar las temáticas requeridas sin tener que consultar la base de
datos al momento de descubrir las relaciones.
Almacenar en memoria los grupos de temáticas a partir del nivel seleccionado por el usuario.
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o Esta característica permite contar con los grupos de información a partir de un nivel sin
tener que consultar la base de datos.
Uso de Threads para la búsqueda de relaciones en todas las posiciones de la matriz, al mismo
tiempo.
o Esta última característica permite explorar todas las posiciones de la matriz de manera
simultánea y no una por una como se planteo originalmente.
Algoritmo
Vector descubreRelaciones(Vector ejeY, Vector ejeX)
{
int matrizRelacional = new int [ejeY.length()][ejeX.length()];
for(int i=0;i<ejeY.length();i++)
{ for(int j=0;j<ejeX.length();j++)
{
new searchThread(temasRelacionadosPreviamenteGuardados,clusterPreviamenteGuardado,
i, j , matrizRelacional).start();
}
}
wait(1000ms) // esperar 1 segundo a todos los threads
return matrizRelacional;
}
El Thread de búsqueda debe de contar con el siguiente procedimiento:
void existeRelación(temasRelacionadosPreviamenteGuardados,clusterPreviamenteGuardado, i, j ,
matrizRelacional)
{
for(int x=0;x<temasRelacionadosPreviamenteGuardados.length();x++)
{ for(int y=0;y<clusterPreviamenteGuardado.length();y++)
{
if(temasRelacionadosPreviamenteGuardados.getElement(x) ==
clusterPreviamentGuardado.getElement(y))
{
matrizRelacional[i][j]=true;
}
}
}
}
Este algoritmo fue utilizado en pruebas de funcionalidad (descritas en el Capítulo 5) llevadas a
cabo con investigadores. En los resultados obtenidos, no existe algún comentario negativo sobre el
tiempo de respuesta de la nueva versión de OSF por lo que puede considerarse como aceptable.
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4.5 El prototipo de Onto-Starfish
Cuando un usuario inicia sesión en Onto-Starfish, se muestra la interfaz de usuario ilustrada en
la Figura 4.6. Esta pantalla está constituida por un eje X ubicado en la parte inferior, un eje Y ubicado
en la parte izquierda, un área de visualización en donde se muestran las relaciones y finalmente los
múltiples ojos de pescado de forma cuadrada. En el área de visualización, OSF muestra la vista global
del primer nivel de relaciones que involucra a los países. Como se ilustra en la Figura 4.7, estas redes
se representan por una columna de puntos (estrellas) de color rojo.
Las estrellas al entrar en contacto con algún ojo de pescado, crean el efecto de distorsión
característico de estos objetos. Como se muestra en la Figura 4.8, el usuario puede seleccionar la
estrella de su preferencia al arrastrar éste elemento. OSF aumenta de escala la relación X, Y con la que
se relaciona la estrella. Por otra parte si la estrella seleccionada se encuentra muy cerca del centro del
ojo de pescado, se muestra un mensaje con el número de potenciales colaboradores ubicados en el
siguiente nivel de ambas ontologías.
Figura 4.6 Pantalla de inicio de OSF.
41
Figura 4.7 Red de colaboración de países con sus respectivas temáticas.
Figura 4.8 Exploración de redes de colaboración a nivel país utilizando los ojos de pescado.
La exploración de redes de colaboración a nivel institución se lleva a cabo a partir del eje Y o de
la selección de una estrella. En caso de ocurrir alguna interacción en el eje Y, OSF recupera todas las
instituciones que se encuentran dentro del país seleccionado. Como se ilustra en la Figura 4.9, los
nuevos elementos se ubican debajo del país correspondiente además de agregar una sangría para
conservar el contexto de navegación. Las relaciones de éstos nuevos elementos se denotan por puntos
(estrellas) de color azul que aparen después de eliminar las estrellas del país previamente seleccionado
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Figura 4.9 Exploración de redes de colaboración de instituciones a partir del eje Y.
El escenario generado por la interacción con una estrella es muy diferente a la selección de un
elemento del eje Y. Al momento de seleccionar una de ellas, se requiere explorar ambas ontologías a un
nivel inferior. Onto-Starfish envía dos peticiones recuperando a las instituciones y el siguiente nivel de
temáticas con las que está relacionada la estrella. Como se ilustra en la Figura 4.10, las instituciones se
colocan debajo del país al cual pertenecen mientras que las nuevas temáticas se ubican a un lado de la
que forman parte. Al igual que ocurre con el eje Y, a los nuevos elementos se les agrega una sangría
para conservar el contexto de navegación. Al tratarse de una interacción a partir de una estrella OSF,
elimina las relaciones del país previamente seleccionado e ilumina automáticamente las nuevas
relaciones permitiéndole al usuario ubicarlas inmediatamente.
Figura 4.10 Exploración de redes de colaboración de instituciones a partir de una estrella.
43
OSF, permite visualizar diversos tipos de redes de colaboración. Como se muestra en la Figura
4.11, el usuario puede explorar las ontologías para visualizar, en cada columna, redes de colaboración
involucrando países e instituciones de manera simultánea.
Figura 4.11 Visualizando redes de colaboración de países e instituciones de manera simultánea.
En este tipo de escenarios los múltiples ojos de pescado facilitan la detección de potenciales
grupos de colaboración. En la Figura 4.12, se ilustra un caso de exploración de diversos grupos de
estrellas. El ojo de pescado aumenta la escala de las estrellas. Esto permite visualizar de una manera
más clara las relaciones en múltiples áreas de interés.
Figura 4.12 Visualización de potenciales grupos de colaboración utilizando los ojos de pescado
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Por otra parte, la visualización de una red de colaboración puede hacerse colocando los ojos de
pescados que sean necesarios sobre cualquier columna de temáticas del campo de estrellas como se
muestra en la Figura 4.13.
Figura 4.13 Visualización de una red de colaboración utilizando los ojos de pescado
La exploración de redes de colaboración a nivel autores, ocurre de la misma manera que en el
caso de las instituciones ya que puede darse a partir de una institución del eje Y o de una estrella. De
ocurrir alguna interacción en el eje Y, OSF recupera todos los autores que se encuentran la institución
previamente seleccionada. Como se ilustra en la Figura 4.14, los nuevos elementos se ubican debajo de
la institución correspondiente además de agregar una sangría para conservar el contexto de navegación.
Las relaciones se éstos nuevos elementos se denotan por puntos (estrellas) de color verde que aparecen
tras eliminar las estrellas la institución previamente seleccionada.
El escenario generado por la interacción con una estrella, implica la exploración de ambas
ontologías a un nivel inferior. Onto-Starfish envía dos peticiones, recuperando a los autores y las
temáticas con las que se relaciona la estrella. Como se ilustra en la Figura 4.15, los autores se colocan
debajo de la institución a la que pertenecen mientras que las nuevas temáticas se ubican a un lado de la
que forman parte. A los nuevos elementos se les agrega una sangría para conservar el contexto de
navegación. Al tratarse de una interacción a partir de una estrella OSF, elimina las relaciones de la
institución previamente seleccionada e ilumina automáticamente las nuevas relaciones permitiéndole al
usuario ubicarlas inmediatamente.
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Figura 4.14 Exploración de redes de colaboración de autores a partir del eje Y
Figura 4.15 Exploración de redes de colaboración de autores a partir de una estrella
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Los tres niveles de exploración mencionados con anterioridad, permiten que la técnica OSF
muestre redes de colaboración involucrando a países, instituciones y ahora a autores en una sola línea
recta. Como se ilustra en la Figura 4.16, los usuarios pueden utilizar los múltiples ojos de pescado para
visualizar grupos de colaboración presentes en el campo de estrellas y que son de diferente naturaleza.
Figura 4.16 Visualización de múltiples áreas de interés utilizando los múltiples ojos de pescado
abarcando diferentes grupos y tipos de estrellas.
Por último, la visualización de una red de colaboración en éste escenario se realiza usando los
ojos de pescado. Como se muestra en la Figura 4.17, los usuarios pueden utilizar estos elementos para
cubrir una columna completa o solo ajustar el tamaño de los ojos de pescado que sean convenientes
para cumplir el mismo objetivo.
Figura 4.17 Visualización de redes de colaboración utilizando los múltiples ojos de pescado.
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4.6 Búsqueda de redes de colaboración
El prototipo de OSF, puede ayudar a los investigadores a encontrar nuevas redes y grupos de
colaboración en diferentes partes del mundo. Supongamos que un investigador de Argentina, desea
encontrar colaboradores en México bajo el área de física. El investigador inicia una sesión en el
prototipo y comienza a navegar en el eje Y para ubicar México como se ilustra en la Figura 4.18.
Figura 4.18 Exploración del eje Y para encontrar México.
Tras ubicarlo, el investigador lo selecciona para visualizar instituciones dentro de éste país
como la UB, la UVE, la UNAM, la UDLAP entre otras. Esta acción se ilustra en la Figura 4.19.
Figura 4.19 Exploración del eje Y para encontrar México.
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En siguiente instancia, el investigador navega sobre los elementos del eje X en donde encuentra
el área de ciencias y a su vez física. Esta interacción se muestra en la Figura 4.20.
Figura 4.20 Exploración del eje X mostrando física después de seleccionar la categoría de ciencias.
La configuración actual del campo de estrellas, permite visualizar las instituciones de México
que se encuentran relacionadas con física. El investigador decide explorar la UDLAP mediante el eje Y,
después de que OSF mostrara un mensaje sobre doce potenciales colaboradores como se ilustra en la
Figura 4.21.
Figura 4.21 Visualización de la red de colaboración de las instituciones de México relacionadas con
física y de potenciales colaboradores en la UDLAP.
El resultado de ésta selección, ilustrado en la Figura 4.22, muestra una lista de investigadores de
la UDLAP, en donde aparecen: Castro S., Ramos M., Lopez G. entre otros. Por último en las Figura
4.23, 4.24 y 4.25, OSF muestra en pantalla las relaciones de los investigadores en cuestión. Al
visualizar el campo de estrellas el investigador descubre que los tres investigadores mencionados con
anterioridad pueden colaborar con el bajo su área de experiencia.
49
Figura 4.22 Investigadores de la UDLAP
Figura 4.23Relacion entre Castro S. y la temática de física.
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Figura 4.24Relacion entre Ramos M. y la temática de física.
Figura 4.25Relacion entre Lopez G. y la temática de física.
51
Aunque Onto-Starfish cuenta con diversas características para la visualización de redes de
colaboración, es necesario evaluar el prototipo con investigadores para comprobar su efectividad de
uso. En el siguiente capítulo se presentan las evaluaciones llevadas a cabo al prototipo de OSF en las
tareas de visualización y detección de redes de colaboración.