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Espacios. Vol. 37 (Nº 32) Año 2016. Pág. 16

Las teorías más influyentes en la literatura de sistemas de información

Most influential theories in information systems literature

Patricio RAMÍREZ-CORREA 1

Recibido: 14/06/16 • Aprobado: 02/07/2016

Contenido

1. Introducción

2. Metodología

3. Resultados

4. Discusión

Referencias

1. Introducción

El cuerpo de conocimientos de una disciplina científica puede entenderse como una versión actualizada de todas las teorías, métodos y pruebas en dicho dominio (Recker, 2012).  En esta línea de pensamiento, y pese a ser una disciplina relativamente nueva,  los sistemas de información poseen un importante cuerpo de conocimientos orientado a examinar sus específicos fenómenos de estudio (Mohanty, 2014).

Existen dos características importantes en relación al desarrollo del cuerpo de conocimientos en sistemas de información. Primero,  a medida que la disciplina madura el número anual de nuevos artículos aumenta, acrecentando con ello en forma acelerada  el conocimiento acumulado en la disciplina. Y segundo, existe una tradición dentro de la disciplina tanto de elaborar desarrollos teóricos propios como de realizar la apropiación de éstos desde otras disciplinas (Dwivedi et al., 2011). Como consecuencia de estas características, la identificación de los fundamentos teóricos más utilizados en sistemas de información se convierte en una tarea formidable (Walstrom y Leonard, 2000).

Una teoría es definida formalmente como un sistema de constructos y relaciones entre estos constructos que presentan en forma colectiva una explicación lógica, sistemática y coherente de un fenómeno de interés (Bacharach, 1989). En ese sentido, y acorde a Whetten (1989), una teoría puede descomponerse en cuatro bloques: 1) constructos, que instrumentalizan conceptos del mundo real para que puedan ser medidos; 2) relaciones entre los constructos, o cómo el cambio en el estado de un constructo cambia el estado de otro; 3) justificaciones, tanto de la relevancia y completitud de los constructos elegidos como de las leyes de interacciones especificadas; y 4) las circunstancias bajo las cuales se espera que la teoría pueda ser soportada.

El análisis de co-citación de autor (ACA-Author Co-citation Analysis),es una técnica bibliométrica, basada en análisis de redes sociales, que es utilizada para estudiar diversos fenómenos, como por ejemplo, identificar subcampos dentro de una disciplina y explicar las relaciones conceptuales entre ellos. Una de las aplicaciones de ACA ha sido utilizar a los autores seminales en una disciplina como las unidades de análisis, y a partir de ellos, confeccionar un mapa intelectual que representa las interacciones entre ellos (Ramos‐Rodríguez y Ruíz‐Navarro, 2004). ¿Será posible identificar las teorías más influyentes en la disciplina de sistemas de información utilizando este análisis?

En este contexto, el objetivo de este estudio es identificar las teorías más influyentes en la investigación del sistema de información. Para lograr este objetivo se utilizará un enfoque basado en el análisis de las co-citaciones de los artículos de la disciplina de sistemas de información publicados en revistas ISI de primer y segundo cuartil del año 2015.

En los apartados siguientes se describe primero la metodología, para luego dar paso a los resultados, y finalizar con una discusión.

2. Metodología

La Figura 1 muestra en forma simplificada la metodología de este estudio, a continuación se detalla cada una de las fases y pasos.

Figura 1: Metodología.

Fase A. Obtención de Datos

Paso a.1. Revistas Relevantes.

Para obtener las revistas relevantes dentro de la disciplina se utiliza como punto de partida la lista denominada “Index of Information Systems Journals” (Lamp, 2016). Esta lista ha sido desarrollada por el profesor John Lamp y cuenta con una amplia aceptación dentro de los investigadores del área, para este estudio se utiliza su versión actualizada a enero de 2016.  A partir de esta lista se seleccionan las revistas indizadas en el índice Social Sciences Citation Index, y ubicadas en los cuartiles Q1 y Q2, según su factor de impacto publicado el año 2014 por Thomson Reuters (también conocido como ISI).

Paso a.2. Artículos del 2015.

Desde la base de datos de Web of Science se obtiene  la información bibliográfica de los artículos publicados el año 2015 en las revistas seleccionadas en el paso anterior.

Fase B. Análisis Gráfico

Para el análisis gráfico se utiliza el software VOSviewer (van Eck y Waltman, 2010). VOSviewer es una herramienta de libre acceso para la construcción y la visualización de co-citación y co-autoría. Para los análisis de esta fase se parametriza el software para que utilice  los  1000 autores más citados.

En esta fase se realizan los siguientes pasos:

Paso b.1. Análisis de los países de los autores.

Paso b.2. Análisis de las revistas de los artículos co-citados.

Paso b.3. Análisis de los autores co-citados.

Fase C. Análisis con Métricas

Para el análisis con métricas se utiliza el software UCINET 6 (Borgatti et al., 2002). UCINET  es uno de los softwares con más difusión para el análisis de redes sociales. En particular, en esta fase se utilizan dos métricas de centralidad: centralidad de grado (número de enlaces que posee un nodo de una red con los demás nodos) e intermediación  (cuantifica la frecuencia de veces que un nodo de una red actúa como un puente a lo largo del camino más corto entre otros dos nodos). Las redes de co-autoría y co-citación que se utilizan como entrada al software UCINET  se obtienen como resultado del software VOSviewer,  utilizado en la fase anterior.

En esta fase realizan los siguientes pasos:

Paso c.1. Análisis de centralidad de los países de los autores.

Paso c.2. Análisis de centralidad de las revistas de los artículos co-citados.

Paso c.3. Análisis de centralidad de los autores co-citados. 

Fase D. Análisis  de Teorías

Para el análisis de las teorías se realizó una revisión bibliográfica en base al resultado de las fases anteriores en relación a los autores co-citados. En esta fase realizan los siguientes pasos:

Paso d.1. Se identifican y descartan aquellos autores co-citados que se asocian a técnicas y/o métodos.

Paso d.2. Se estudia en profundidad el trabajo de los restantes autores co-citados para asociarlos a una teoría.

Paso d.3. Se construye a partir de esta revisión anterior la tabla Teoría/Autor.

3. Resultados

En los siguientes apartados se detallan los resultados de la metodología seguida.

3.1. Obtención de Datos

Revistas relevantes

El procedimiento de selección de fuentes relevantes  generó como resultado 57 revistas que se muestran en la Tabla 1.

Tabla 1. Revistas relevantes seleccionadas para el estudio.

Artículos del 2015

Desde la base de datos de Web of Science se obtuvo la información bibliográfica de los 4.708 artículos publicados el año 2015 en las revistas seleccionadas para el estudio.

3.2. Análisis Gráfico

Análisis de países de autores

La Figura 2 muestra el mapa de los países de los co-autores de los artículos publicados el 2015.

Figura 2. Mapa de los países de los co-autores.

Análisis de revistas co-citadas

La Figura 3 muestra el mapa de las revistas co-citadas en los artículos publicados el 2015.

Figura 3. Mapa de las revistas co-citadas.

Análisis de autores co-citados

La Figura 4 muestra el mapa de los autores co-citados en los artículos publicados el 2015. En total existen 89.278 distintos autores co-citados. Se consideraron para el análisis los 1.000 autores más citados, su número de citas va de 20 a 344.

Figura 4. Mapa de los autores co-citados.

3.3. Análisis con Métricas

Centralidad de los países de los autores

Las Tabla 2 y Tabla 3 muestran los primeros 30 países de los autores publicados el 2015, ordenados según las métricas centralidad de grado e intermediación, respectivamente.

Tabla 2. Primeros 30 países de los autores ordenados según centralidad de grado.

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Tabla 3. Primeros 30 países de los autores ordenados según intermediación.

Centralidad de las revistas co-citadas

Las Tabla 4 y Tabla 5 muestran las primeras 30 revistas co-citadas en los artículos publicados el 2015, ordenadas según las métricas centralidad de grado e intermediación, respectivamente.

Tabla 4. Primeras 30 revistas co-citadas en los artículos ordenadas según centralidad de grado.

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Tabla 5. Primeras 30 revistas co-citadas en los artículos ordenadas según intermediación.

Centralidad de los autores co-citados

Las Tabla 6 y Tabla 7 muestran los primeros 50 autores co-citados en los artículos publicados el 2015, ordenados según las métricas centralidad de grado e intermediación, respectivamente.

Tabla 6. Los primeros 50 autores co-citados, ordenados según centralidad de grado.

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Tabla 7. Los primeros 50 autores co-citados, ordenados según intermediación.

3.4. Análisis  de Teorías

La Tabla 8 muestra el resultado del análisis de la literatura que identificó las teorías asociadas a los autores centrales en la red de co-citación. Se han puesto en orden en función de las métricas evaluadas.

Tabla 8.  Teoría/Autores

4. Discusión

Desde una perspectiva general y partir de los resultados de este trabajo, podemos apoyar la idea de que utilizando el análisis de co-citación de autor cómo guía es posible identificar las teorías más influyentes en la disciplina de sistemas de información.

En particular, los hallazgos de este estudio señalan a las capacidades dinámicas (Teece et al., 1997; Eisenhardt y Martin, 2000), como la teoría más influyente en la actual literatura de sistema de información, y a continuación de esta aparece la teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología (Venkatesh et al., 2003). Estos resultados ejemplifican la forma de progreso del cuerpo de conocimientos en la disciplina de sistemas de información, través de la apropiación y el desarrollo, pues la teoría de capacidades dinámicas es una apropiación desde la disciplina de las organizaciones y la teoría unificada de la aceptación y el uso de la tecnología, si bien tiene antecedentes en la psicología, es un desarrollo teórico propio.

Adicionalmente, los resultados de este trabajo revelan tres elementos importantes. Primero, Estados Unidos lidera indiscutiblemente el desarrollo del conocimiento en la disciplina, seguido en forma lejana por Inglaterra. No obstante a lo anterior,  China surge como un nuevo actor en este mapa de producción científica. Segundo, al revisar las revistas científicas más citadas en sistemas de información, se distinguen tres grandes bloques disciplinarios: administración, psicología y la propia disciplina de sistemas de información. Y tercero,  además de un grupo reducido de autores influyentes, existe un gran número de autores con influencia relativamente equivalente.

Entre las limitaciones de este estudio deseamos indicar las dos siguientes. Primero, este estudio solo considero publicaciones del año 2015, es posible que tomando publicaciones de años anteriores se pueda hacer un análisis de la evolución de la teorías más influyentes.  Y segundo, la revisión de la literatura que dio paso a la relación autor/teoría la realizó un solo investigador, imposibilitando la triangulación de estos resultados con los que otro investigador pudiera  establecer.  Futuros trabajos deberían orientarse a superar estas limitaciones. 

Referencias

BACHARACH, S. B. (1989); “Organizational theories: Some criteria for evaluation”; Academy of Management Review, 14(4), 496-515.

BORGATTI, S.P.; Everett, M.G.; Freeman, L.C. (2002); “Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis”; Harvard,MA: Analytic Technologies.

DWIVEDI, Y.; Wade, M.; Schneberger, S. (2011); “Information Systems Theory: Explaining and Predicting Our Digital Society”; New York, NY: Springer.

EISENHARDT, K. M.; Martin, J. A. (2000); “Dynamic capabilities: what are they?”; Strategic Management Journal, 21(10-11), 1105-1121.

LAMP, J. (2016); The index of information systems journals. Disponible en :<http://lamp.infosys.deakin.edu.au/journals>. Accedido en: 1 de marzo de 2016.

MOHANTY, B. (2014); “Management Information Systems Quarterly (MISQ): A Bibliometric Study”; Library Philosophy and Practice, (1), 1119.

RAMOS‐RODRÍGUEZ, A. R.; Ruíz‐Navarro, J. (2004); “Changes in the intellectual structure of strategic management research: A bibliometric study of the Strategic Management Journal, 1980–2000”; Strategic Management Journal, 25(10), 981-1004.

RECKER, J. (2012); “Scientific research in information systems: a beginner's guide”; New York, NY: Springer.

TEECE, D. J.; Pisano, G.; Shuen, A. (1997); “Dynamic capabilities and strategic management”; Strategic management journal, 18(7), 509-533.

VAN ECK, N. J.; Waltman, L. (2010); “Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping”; Scientometrics, 84(2), 523–538. 

VENKATESH, V.; Morris, M. G., Davis, G. B., Davis, F. D. (2003); “User acceptance of information technology: Toward a unified view”; MIS Quarterly, 27(3), 425-478.

WALSTROM, K.; Leonard, L. (2000); “Citation classics from the information systems literatura”; Information & Management, 38(2), 59-72.

WHETTEN, D. A. (1989); “What constitutes a theoretical contribution?”; Academy of Management Review, 14(4), 490-495.

1. Doctor de la Universidad de Sevilla, Profesor Asociado, Escuela de Ingeniería, Universidad Católica del Norte (Chile), Email: patricio.ramirez@ucn.cl