Network analysis of co-participation in thesis examination committees in an academic field in Spain

  1. José Luis Garrido-Labrador 1
  2. José Miguel Ramírez-Sanz 1
  3. Virginia Ahedo 1
  4. Adrián Arnaiz-Rodríguez 1
  5. César García-Osorio 1
  6. José Ignacio Santos 1
  7. José Manuel Galán 1
  1. 1 Universidad de Burgos
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    Universidad de Burgos

    Burgos, España

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Revista:
Dirección y organización: Revista de dirección, organización y administración de empresas

ISSN: 1132-175X

Año de publicación: 2023

Número: 79

Páginas: 59-67

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

This paper applies complex network analysis to unveil the informal structure of the knowledge area of business organization — Organización de empresas— in Spain. To do so, we use the TESEO database. We retrieve and statically analyze all the theses referred to the UNESCO academic field of Organization and management of enterprises. Our results reveal a degree distribution of the participation in thesis examining committees and thesis supervision compatible with a truncated power law. Community analysis of the projected network of co-participation in thesis committees presents modular structure. When we focus on the backbone of such network, we find that the patterns detected can be partially explained by homophily of scholars that interact in the same academic association

Referencias bibliográficas

  • ALSTOTT, J., BULLMORE, E. & PLENZ, D. (2014). «Powerlaw: A python package for analysis of heavytailed distributions». PLoS ONE, 9(1), doi:10.1371/ journal.pone.0085777.
  • AMARAL, L. A. N. & OTTINO, J. M. (2004). «Complex networks: Augmenting the framework for the study of complex systems». European Physical Journal B, 38(2), pp. 147–162, doi:10.1140/epjb/e2004-00110-5.
  • AMARAL, L. A. N., SCALA, A., BARTHELEMY, M. & STANLEY, H. E. (2000). «Clas-ses of small-world networks». Proceedings of the National Academy of Sci-ences, 97(21), pp. 11149–11152, doi:10.1073/ pnas.200327197.
  • ARDANUY, J., URBANO, C. & QUINTANA, L. (2009). «The evolution of recent re-search on Catalan literature through the production of PhD theses: A bibliometric and social network analysis». Information Research, 14(2), pp. 1–17.
  • ARNAIZ-RODRÍGUEZ, A., RAMÍREZ-SANZ, J. M., GARRIDO-LABRADOR, J. L. & OLIVARES-GIL, A. (2021). «Computer Science doctoral research in Spain. A relational perspective». In: Actas de la XIX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. Málaga: Asociación Española para la Inteligencia Artificial, pp. 667–672.
  • BARABÁSI, A. L. & ALBERT, R. (1999). «Emergence of scaling in random net-works». Science, 286(5439), pp. 509–512, doi:10.1126/science.286.5439.509.
  • BARABÁSI, A.-L. (2016). Network Science. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
  • BEDI, P. & SHARMA, C. (2016). «Community detection in social networks». Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 6(3), pp. 115–135, doi:10.1002/widm.1178.
  • BLONDEL, V. D., GUILLAUME, J.-L., LAMBIOTTE, R. & LEFEBVRE, E. (2008). «Fast unfolding of communities in large networks». Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), p. P10008, doi:10.1088/1742-5468/2008/10/P10008.
  • CASTELLÓ I COGOLLOS, L. C., BUENO CAÑIGRAL, F. J. & VALDERRAMA ZURIÁN, J. C. (2019). «Análisis de redes sociales y bibliométrico de las tesis españolas sobre drogodependencias en la base de datos TESEO». Adicciones, 31(4), pp. 309–323, doi:10.20882/ adicciones.1150.
  • CLAUSET, A., SHALIZI, C. R. & NEWMAN, M. E. J. (2009). «Power-law distribu-tions in empirical data». SIAM Review, 51(4), pp. 661–703, doi:10.1137/070710111.
  • COHEN, J. R. & D’ESPOSITO, M. (2016). «The segregation and integration of dis-tinct brain networks and their relationship to cognition». Journal of Neuroscience, 36(48), pp. 12083–12094, doi:10.1523/ JNEUROSCI.2965-15.2016.
  • CONTE, R., GILBERT, N., BONELLI, G., CIOFFIREVILLA, C., DEFFUANT, G., KERTESZ, J., LORETO, V., MOAT, S., NADAL, J.-P., SANCHEZ, A., NOWAK, A., FLACHE, A., SAN MIGUEL, M. & HELBING, D. (2012). «Manifesto of computational social science». The European Physical Journal Special Topics, 214(1), pp. 325–346, doi:10.1140/epjst/e2012- 01697-8.
  • DELGADO LÓPEZ-CÓZAR, E., TORRES-SALINAS, D., JIMÉNEZ-CONTRERAS, E. & RUIZ-PÉREZ, R. (2006). «Análisis bibliométrico y de redes sociales aplicado a las tesis bibliométricas defendidas en España (1976-2002): temas, escuelas científicas y redes académicas». Revista española de documentación científica, 29(4), pp. 493–524.
  • DELMAS, E., BESSON, M., BRICE, M.-H., BURKLE, L. A., DALLA RIVA, G. V., FORTIN, M.-J., GRAVEL, D., GUIMARÃES, P. R., HEMBRY, D. H., NEWMAN, E. A., OLESEN, J. M., PIRES, M. M., YEAKEL, J. D. & POISOT, T. (2019). «Analysing ecological networks of species interactions». Biological Reviews, 94(1), pp. 16–36, doi:10.1111/brv.12433.
  • DÍAZ-DE LA FUENTE, S., AHEDO, V., CARO, J., PEREDA, M., SANTOS, J. I. & GALÁN, J. M. (2021). «Multidisciplinary research in Spain. A network perspective». Dirección y Organización, (74), pp. 39–53, doi:10.37610/dyo.v0i74.601.
  • DUARTE-MARTÍNEZ, V., LÓPEZ-HERRERA, A. G. & COBO, M. J. (2018). «Con-structing Bibliometric Networks from Spanish Doctoral Theses». In: Yin, H., Camacho, D., Novais, P., & Tallón-Ballesteros, A. (eds.) Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2018. IDEAL 2018. Lecture Notes in Computer Science. Springer, pp. 130–137.
  • EDELMANN, A., WOLFF, T., MONTAGNE, D. & BAIL, C. A. (2020). «Computational Social Science and Sociology». Annual Review of Sociology, 46(1), pp. 61–81, doi:10.1146/annurev-soc-121919-054621.
  • FORTUNATO, S. & HRIC, D. (2016). «Community detection in networks: A user guide». Physics Reports, 659, pp. 1–44, doi:10.1016/j.physrep.2016.09.002.
  • FORTUNATO, S. & NEWMAN, M. E. J. (2022). «20 years of network community detection». Nature Physics, 18(8), pp. 848–850, doi:10.1038/s41567-022-01716-7.
  • GUIMERÀ, R. & AMARAL, L. A. N. (2005a). «Cartography of complex networks: modules and universal roles». Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2005(02), p. P02001, doi:10.1088/1742-5468/2005/02/ P02001.
  • GUIMERÀ, R. & AMARAL, L. A. N. (2005b). «Functional cartography of complex metabolic networks». Nature, 433(7028), pp. 895–900, doi:10.1038/nature03288.
  • GUTIÉRREZ-SALCEDO, M., DUARTE-MARTÍNEZ, V., LÓPEZ-HERRERA, A. G., TORRES-RUIZ, F. J. & COBO, M. J. (2017). «Detección de comunidades científicas en los tribunales de tesis en el área de Marketing». In: XXIX Congreso de Marketing AEMARK 2017. pp. 840–853.
  • LANCICHINETTI, A. & FORTUNATO, S. (2009). «Community detection algorithms: A comparative analysis». Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 80(5), pp. 1–12, doi:10.1103/ PhysRevE.80.056117.
  • LANDHERR, A., FRIEDL, B. & HEIDEMANN, J. (2010). «A Critical Review of Cen-trality Measures in Social Networks». Business & Information Systems Engineering, 2(6), pp. 371–385, doi:10.1007/s12599-010- 0127-3.
  • LAZER, D., PENTLAND, A., ADAMIC, L., ARAL, S., BARABÁSI, A.-L., BREWER, D., CHRISTAKIS, N., CONTRACTOR, N., FOWLER, J., GUTMANN, M., JEBARA, T., KING, G., MACY, M., ROY, D. & VAN ALSTYNE, M. (2009). «Computational Social Science». Science, 323(5915), pp. 721–723, doi:10.1126/science.1167742.
  • NEWMAN, M. E. J. (2002). «Assortative Mixing in Networks». Physical Review Letters, 89(20), p. 208701, doi:10.1103/PhysRevLett.89.208701.
  • NEWMAN, M. E. J. (2003a). «The Structure and Function of Complex Networks». SIAM Review, 45(2), pp. 167– 256, doi:10.1137/S003614450342480.
  • NEWMAN, M. E. J. (2003b). «Mixing patterns in networks». Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics, 67(2), p. 13, doi:10.1103/PhysRevE.67.026126.
  • NEWMAN, M. E. J. (2018). Networks. Oxford, UK: Oxford University Press.
  • OLIVARES-GIL, A., ARNAIZ-RODRÍGUEZ, A., RAMÍREZ-SANZ, J. M., GARRIDO-LABRADOR, J. L., AHEDO, V., GARCÍA-OSORIO, C., SANTOS, J. I. & GALÁN, J. M. (2022). «Mapping the scientific structure of organization and manage-ment of enterprises using complex networks». International Journal of Production Management and Engineering, 10(1), pp. 65– 76, doi:10.4995/ijpme.2022.16666.
  • TABASSUM, S., PEREIRA, F. S. F., FERNANDES, S. & GAMA, J. (2018). «Social net-work analysis: An overview». Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 8(5), doi:10.1002/ widm.1256.
  • UNESCO, N. (1988). Proposed international standard nomenclature for fields of science & technology. Paris: United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
  • VILLARROYA, A., BARRIOS, M., BORREGO, A. & FRÍAS, A. (2008). «PhD theses in Spain: A gender study covering the years 1990-2004». Scientometrics, 77(3), pp. 469–483, doi:10.1007/s11192-007-1965-8.
Fuente de los datos: Dialnet