Revisión bibliométrica de modelos de decisión en incertidumbre

27 Julio 2022
Se realiza una revisión bibliométrica de los modelos de decisión en la incertidumbre a través de un mapeo científico y un análisis de rendimiento entre 1990 y 2020, y se presenta el progreso científico de 17 modelos validados por especialistas.

Los principales objetivos de la publicación de artículos son difundir los resultados de la investigación entre la comunidad científica y contribuir al desarrollo de la sociedad a partir del conocimiento generado. Por estas razones, la ciencia necesita conocer la evolución de las publicaciones, lo que permite identificar las tendencias y las principales líneas de investigación. En esta línea, los modelos de Lógica Difusa han demostrado su eficacia a la hora de abordar las nuevas necesidades de la sociedad, como conocer las variables que afectan a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, y los efectos pandémicos del COVID 19. En este contexto, la investigación busca conocer el progreso científico de 17 modelos de toma de decisión de la Lógica Difusa.

Las sociedades experimentan cambios intensos y frecuentes en diversos entornos, lo que aumenta la incertidumbre y la complejidad en la toma de decisiones. El responsable de la toma de decisiones busca alternativas para reducir los riesgos y afrontar estos nuevos retos. Una aplicación de la Lógica Difusa considera precisamente la intersección de objetivos y restricciones dentro de un proceso de varias etapas en el que la subjetividad humana influye en la decisión. En los últimos años, los estudios bibliométricos han abordado la cuestión de la “toma de decisiones difusa”. Sin embargo, existe un vacío de conocimiento para evaluar algunos modelos de decisión en la incertidumbre. Otras investigaciones han reforzado que “esta disciplina tiene un fuerte potencial y las expectativas para el futuro son que siga creciendo”. 

La investigación sobre modelos de decisión en la incertidumbre ha cobrado mucha relevancia en recientes años. La ciencia a través de la Lógica Difusa ha cumplido su papel en el avance de la frontera del conocimiento y en la presentación de modelos que buscan reducir las incertidumbres y facilitar la toma de decisiones. En la misma línea, la revisión bibliométrica ha mostrado su utilidad a través de un enfoque combinado con el mapeo científico y el análisis de desempeño, permitiendo un análisis completo sobre un tema específico. 

En este contexto, el artículo ha presentado una revisión bibliométrica de 17 modelos de decisión en la incertidumbre desde 1990 hasta 2020. Los especialistas han validado previamente los modelos de decisión. La base de datos Web of Science y el software VOSviewer, R y Python analizaron 26.835 artículos en 9 indicadores bibliométricos. Se ha revelado una tendencia positiva en las publicaciones de los modelos en cuanto a resultados, siendo el AHP el más utilizado.

Otros resultados han mostrado que China es el país con más colaboraciones científicas, el crecimiento de líneas de investigación vinculadas al desarrollo sostenible y la aparición de revistas especializadas en modelos de decisión en incertidumbre. El liderazgo de China se explica principalmente por el aumento del gasto en investigación y desarrollo en las últimas tres décadas. Según el Banco Mundial, en 1996, este gasto representaba el 0,53% del PIB, y en 2018, el 2,141% del PIB. A modo de comparación, Estados Unidos era el 2,83% del PIB, y el Reino Unido el 1,70% del PIB en 2018. También se ha comprobado la aparición de nuevas instituciones dedicadas al tema y la aparición de nuevos investigadores. Este resultado ha revelado el fortalecimiento y la continuidad de estas líneas de investigación.

Como aportaciones, el manuscrito ha hecho avanzar la frontera del conocimiento al profundizar en los estudios sobre 17 modelos de decisión en incertidumbre mediante un análisis bibliométrico. Asimismo, el artículo ha contribuido a conocer la evolución y las tendencias de la investigación en Lógica Difusa. Finalmente, el estudio permite orientar a nuevos investigadores interesados en estos temas.

DATO: Este artículo deriva del estudio Bibliometric review of research on decision models in uncertainty, 1990–2020, que tiene como coautores a Barcellos de Paula Luciano y De La Vega Hernández Iván Manuel, profesores e investigadores de CENTRUM PUCP Business School.

REFERENCIA:
Barcellos de Paula, L., De La Vega, I., & Gil-Lafuente, A. (2022). Bibliometric review of research on decision models in uncertainty, 1990–2020. International Journal of Intelligent Systems. doi:10.1002/int.22882 [Accepted: March 2022, Published: April (2nd Quarter/Spring) 2022]

Investigación adscrita a la Red Sistemas Inteligentes y Expertos Modelos Computacionales Iberoamericanos (SIEMCI), número de proyecto 522RT0130 en Programa Iberoamericano de Ciencia y Tecnología para el Desarrollo (CYTED).

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