Daniel Torres-Salinas

Torres-Salinas tiene una amplia trayectoria en las cuestiones metodológicas del proyecto, especializándose en documentación científica con orientación al trabajo con grandes volúmenes de datos y en el manejo de extensas colecciones de registros bibliográficos enriquecidos con métricas e indicadores.

Investigador principal (IP2)

Torres-Salinas tiene una amplia trayectoria en las cuestiones metodológicas del proyecto, especializándose en documentación científica con orientación al trabajo con grandes volúmenes de datos y en el manejo de extensas colecciones de registros bibliográficos enriquecidos con métricas e indicadores. Entre sus contribuciones científicas, queremos destacar especialmente aquellas dedicadas al estudio del libro científico y académico. Así, en 2009 introdujo el concepto de library catalog analysis, definido como la aplicación de técnicas informétricas a un conjunto de catálogos en línea de bibliotecas para describir cuantitativamente un campo científico-académico a partir de títulos de libros publicados (Torres-Salinas & Moed, 2009).

Esta línea de investigación ha continuado con el desarrollo de técnicas y aplicaciones, como se recoge en el capítulo publicado en Springer “Library Catalog Analysis and Library Holdings Counts: Origins, Methodological Issues and Application to the Field of Informetrics” (Torres-Salinas & Arroyo-Machado, 2020), así como en estudios que exploran el uso de WorldCat para el análisis y la difusión de autores científicos a nivel internacional (Torres-Salinas et al., 2021). También ha trabajado en el análisis de grandes volúmenes de libros académicos a través de la base de datos Book Citation Index. Por ejemplo, ha analizado el mercado editorial científico a partir de datos de producción y visibilidad de los editores (Torres-Salinas et al., 2014), y ha propuesto métricas para evaluar el impacto de libros y capítulos mediante altmétricas de PlumX (Torres-Salinas et al., 2017).

Asimismo, ha demostrado una notable capacidad para trabajar con fuentes de datos variadas y extensas, creando plataformas digitales para su consulta y explotación. Esto se refleja en proyectos como Bi-Publisher, Bibliometric Indicators for Publishers, donde se ofrecen indicadores para editoriales construidos a partir de 482,470 registros de libros y capítulos del BCI, cubriendo el período 2009-2013 y abarcando cuatro campos y 22 disciplinas (Torres-Salinas et al., 2014).

Entre sus proyectos más recientes de generación de plataformas en línea con técnicas de big data, destaca la publicación del Ranking InfluScience: Ciencia socialmente influyente, financiado a través del proyecto estatal “Científicos socialmente influyentes: un modelo para medir la transferencia del conocimiento en la sociedad digital” (PID2019-109127RB-I00). Esta plataforma muestra indicadores altmétricos de 403,557 publicaciones científicas españolas y representa 4,298 perfiles métricos de autores españoles organizados en distintas disciplinas. Para su desarrollo se procesaron, además, 4,082,995 menciones en Twitter, 247,576 menciones en noticias, entre otras métricas.