Análisis bibliométrico del enfoque de la lingüística de corpus en estudios de terminología y lexicología en la categoría linguistics de Web of Science


Resumen

La lingüística de corpus permite analizar, describir y develar el funcionamiento de la lengua, así como reorientar su estudio a partir de la exploración de su uso real. El objetivo de este artículo es presentar un estudio bibliométrico descriptivo para identificar las tendencias sobre la implementación de la lingüística de corpus en las publicaciones más relevantes en Terminología y Lexicología en la categoría Linguistics de la base de datos Web of Science (WoS) entre 2012 y 2021. Se utilizan elementos bibliométricos y técnicas de minería de texto para identificar los autores más relevantes, las instituciones con más publicaciones y las revistas más productivas. También se describen los indicadores de productividad,  colaboración y liderazgo científico y se grafican mediante la herramienta VOSviewer. Los resultados muestran que se ha presentado un aumento exponencial en la productividad de las investigaciones basadas en lingüística de corpus en esta última década y que España, con la Universidad de Granada, y Bélgica, con la Universidad Ghent, lideran dicha productividad. También se determinó que los autores más relevantes son Hoste, Lefever, Rigouts Terryn, Faber, Rojas y Tercedor-Sánchez y que la revista independiente Terminology encabeza el número de publicaciones en el área. Adicionalmente, al identificar los estudios más actuales mediante la herramienta Tree of Science (ToS), se estableció que la extracción automática de términos, la metodología de corpus, la semántica de marcos y el trabajo de lexicología y terminología en ámbitos de especialidad son algunas de las áreas con mayor perspectiva de investigación.


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Cómo citar

Umaña Corrales, O. (2023). Análisis bibliométrico del enfoque de la lingüística de corpus en estudios de terminología y lexicología en la categoría linguistics de Web of Science. LS ducational esearch (MLSER), 7(2). https://doi.org/10.29314/mlser.v7i2.1598


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