Decimotercera entrega de la serie “IA en el laboratorio de las ideas”
En la entrega anterior, exploramos la IA llamada Connected Papers y analizamos cómo un solo artículo puede revelarnos un mapa de investigaciones conectadas mediante grafos visuales. Recuerdo que al final quedó una pregunta: ¿Y si pudiéramos construir mapas de literatura dinámicos que crecen con el tiempo, se actualizan automáticamente con nuevas publicaciones y nos permiten rastrear visualmente la evolución de un campo? Hoy analizamos y ponemos a prueba Litmaps, una IA que muestra las conexiones entre artículos y las organiza en el tiempo.
Hoy vamos a imaginar que estamos desarrollando una tesis doctoral sobre economía circular aplicada a las cadenas de suministro. Llevamos meses recopilando artículos y tenemos una base de ellos que debemos analizar, pero nos surge una duda: ¿nos habremos perdido algo importante? ¿Habrá salido algo nuevo esta semana que conecte con lo que ya tenemos? Podemos hacer varias cosas; por ejemplo, revisar manualmente cada base de datos o dejar que un mapa inteligente nos avise cada vez que aparezca un nuevo estudio relevante. Colegas, eso es lo que Litmaps hace por nosotros.
Litmaps (litmaps.com) es una IA para el descubrimiento y la gestión de la literatura que permite visualizar las conexiones entre artículos académicos a través del seguimiento de citas y su propuesta visual la distingue de otras. Genera un mapa —llamado Litmap— en el que cada artículo aparece como un nodo distribuido en un plano cartesiano bidimensional. El eje horizontal es la línea temporal de los años de publicación, mientras que las conexiones entre los nodos representan los volúmenes de citas y las relaciones entre estudios. Esto permite ver rápidamente no solo qué artículos están conectados, sino también cuándo se publicaron y cómo ha evolucionado un tema a lo largo del tiempo. A diferencia de Connected Papers, que genera grafos estáticos a partir de un solo artículo, Litmaps construye mapas a partir de colecciones completas que se actualizan dinámicamente conforme aparecen nuevas publicaciones. Además, permite compartir mapas en redes sociales y exportarlos para presentaciones. Litmaps ofrece un plan gratuito con funcionalidades básicas y planes de pago para investigadores que requieren mapas más extensos y actualizaciones automáticas.
Para probarla, hice lo de siempre. Creé un Litmap a partir de cinco artículos propios sobre manufactura sustentable y realicé tres análisis. Primero, exploré las sugerencias de artículos basadas en las conexiones de citación de mi colección. Litmaps identificó trabajos que compartían redes de citas con los míos, pero que no aparecían en mis búsquedas habituales por palabras clave en Scopus y otras bases de datos. Después analicé la disposición temporal del mapa para ver cómo se distribuyen cronológicamente los estudios de mi campo, lo que me permitió identificar en qué años hubo mayor producción y detectar tendencias emergentes. Finalmente, usé la función de actualización, ya que agregué un artículo nuevo a mi colección y el mapa se reconfiguró automáticamente, revelando conexiones adicionales que no existían entre los cinco artículos originales.
¿Qué aprendimos de estos análisis? Debo decir que, entre las fortalezas de Litmaps, destaco la dimensión temporal de sus mapas, algo que ninguna herramienta anterior de esta serie ofrece con tanta claridad. Para mí, ver la evolución cronológica de un campo es invaluable para identificar tendencias y vacíos en la literatura; la actualización dinámica de los mapas la convierte en una herramienta que crece con nuestra investigación, y las funciones de colaboración y exportación facilitan el trabajo en equipo. Además, el formato visual reduce la barrera de entrada para investigadores que encuentran intimidantes las interfaces tradicionales de las bases de datos. En relación con las limitaciones, la plataforma está en inglés; el plan gratuito limita la cantidad de mapas y nodos disponibles y no permite interactuar con el contenido de los documentos. Por ello, en una escala de cinco estrellas, a Litmaps le otorgo cinco en utilidad, cuatro en facilidad de uso y cuatro en accesibilidad económica.
En conclusión, Litmaps completa una trilogía junto con Research Rabbit y Connected Papers: tres IA que permiten visualizar y descubrir la literatura científica. Se puede decir que Research Rabbit es el explorador y Connected Papers es el fotógrafo del paisaje académico, pero Litmaps es el cartógrafo que actualiza el mapa cada vez que aparece un nuevo documento. Usen y comprendan las tres; sin embargo, la mejor herramienta de IA es la que mejor se adapta a su forma de pensar.
Ahora, dejemos una pregunta para la próxima entrega: ¿y si, en lugar de una simple búsqueda, existiera un verdadero “coinvestigador” de inteligencia artificial, una IA capaz de leer los textos completos e incluso las figuras de los artículos, replicando paso a paso el proceso cuidadoso que seguiría un investigador humano para no dejar escapar ni un solo artículo relevante? Eso es exactamente lo que promete Undermind, una IA que se define como tu coinvestigador en la literatura científica y que realiza búsquedas sucesivas y adaptativas para encontrar los artículos que otras herramientas pasan por alto. La pondremos a prueba en nuestra próxima entrega.
¡Nos leemos pronto!
Jorge Luis García Alcaraz
Ingeniero Industrial y Maestro en Ciencias de la Ingeniería Industrial conDoctorados en Ingeniería Industrial; Ingeniería, Diseño de Producto y Procesos Industriales; Ciencias y Tecnología Industrial; Ingeniería Mecánica por la Universidad de Zaragoza (España) y Postdoctorado en Procesos de Manufactura.
Pertenece al Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel III e investiga el modelado de sistemas de producción. Recibió el premio estatal de Ciencia, Tecnología e Innovación 2015.
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