Mejorando la correspondencia de metadatos de investigación: La estrategia «single search» de ROR y Crossref
En el complejo ecosistema de la comunicación científica, uno de los mayores desafíos ha sido conectar eficientemente los resultados de investigación con las organizaciones que los producen. Los metadatos de investigación están plagados de cadenas de texto no estructuradas y altamente variables que describen instituciones, lo que dificulta la asociación precisa entre investigadores, publicaciones y organizaciones.
El problema de la correspondencia de metadatos
Las universidades encuentran dificultades para rastrear la producción de sus investigadores afiliados, los editores luchan por asociar las afiliaciones de los autores con las instituciones suscriptoras, y los financiadores batallan para realizar un seguimiento preciso del impacto de sus inversiones. La correspondencia de metadatos se presenta como una solución prometedora para estos desafíos.
Colaboración entre ROR y Crossref
ROR (Research Organization Registry) y Crossref han estado colaborando intensamente en el desarrollo y evaluación de nuevas estrategias de correspondencia de metadatos. Su objetivo principal es mejorar los metadatos organizacionales en todo el ecosistema de comunicación académica.
¿Qué es «single search»?
La estrategia «single search» es un innovador método de correspondencia de afiliaciones desarrollado conjuntamente por ROR y el equipo de Ciencia de Datos de Crossref. A diferencia de los métodos anteriores que requerían múltiples consultas a un índice de búsqueda, esta nueva estrategia logra resultados similares con una única consulta.
Ventajas principales:
- Resultados de correspondencia en una fracción del tiempo
- Uso significativamente menor de recursos computacionales
- Especialmente efectivo para conjuntos de datos grandes
Colaboración con OpenAlex
En otoño, ROR presentó su estrategia de correspondencia a OpenAlex, lo que derivó en un proyecto para complementar su método de clasificación existente. Después de pruebas exhaustivas con conjuntos de datos de referencia, OpenAlex implementó completamente la estrategia «single search».
Resultados impresionantes:
- 140 millones de cadenas de afiliación procesadas
- 7,700 instituciones únicas identificadas
- 1.2 millones de nuevas cadenas con afiliaciones
- 2.2 millones de trabajos con nuevas afiliaciones
- 4.5 millones de nuevas afiliaciones de autores
Impacto en el registro ROR
La implementación aumentó significativamente el número de identificadores ROR en OpenAlex, pasando de 93,000 a 100,600, lo que representa aproximadamente el 90% de los registros activos en ROR.
Próximos pasos
ROR planea incorporar la estrategia «single search» en su API durante 2025. Mientras tanto, Crossref publicará:
- Un conjunto de datos con todas las cadenas únicas de afiliación
- Identificadores ROR correspondientes
- Relaciones entre trabajos, colaboradores y organizaciones
Agradecimientos
Un reconocimiento especial a Jason Priem y Justin Barrett de OpenAlex por su colaboración en este proyecto innovador.