🧠 Proyecto de Visualización de la Estructura de Grupos de Investigación

Este proyecto implementa modelos de análisis de grafos utilizando MATLAB, con el objetivo de representar y analizar las colaboraciones entre investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM). A partir de datos bibliográficos de la plataforma Scopus, se construye y analiza un grafo que representa las conexiones entre investigadores, permitiendo identificar grupos de investigación y su estructura interna.

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🎯 Objetivo del Proyecto

El objetivo es visualizar la estructura de los grupos de investigación de la UCLM mediante el análisis de grafos, basándonos en colaboraciones entre autores. Esto incluye la construcción de un grafo de colaboración, la determinación de subgrupos (grupos de investigación), y la identificación de investigadores clave dentro de estos grupos.

A través de la práctica, se buscan patrones en las colaboraciones y se generan representaciones visuales que permitan un análisis más claro de la dinámica de los grupos.

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🧩 Modelos Implementados

El proyecto está organizado en hitos que representan diferentes aspectos del análisis de los datos de colaboración:

🔹 Hito 1: Construcción del Grafo de Colaboración

En este hito se construye un grafo no dirigido, donde los vértices representan autores y las aristas representan colaboraciones entre ellos. El peso de las aristas se basa en la intensidad de colaboración (ajustada por el número de coautores). La representación gráfica del grafo se genera utilizando diferentes configuraciones de visualización en MATLAB.

🔹 Hito 2: Determinación de Grupos de Investigación

Se identifican automáticamente los grupos de investigación dentro del grafo eliminando aristas de baja intensidad. Se busca el umbral α óptimo para dividir el grafo en componentes conexas, donde cada componente corresponde a un grupo de investigación. Se eliminan los grupos con menos de 5 miembros.

🔹 Hito 3: Visualización de los Grupos de Investigación

Se generan representaciones gráficas separadas para cada grupo de investigación identificado, ajustando el grosor de las aristas en función de la intensidad de colaboración.

🔹 Hito 4: Identificación del Investigador Principal (IP)

Se calcula un índice de productividad científica para cada miembro del grupo basado en el peso de las aristas incidentes. El investigador con mayor índice es identificado como el Investigador Principal (IP). Además, se genera un árbol de colaboración que maximiza la intensidad de las relaciones dentro del grupo.

🔹 Hito 5: Representación de la Estructura del Grupo

En este hito, se genera una visualización en forma de árbol jerárquico donde el IP es la raíz, y los demás miembros del grupo se posicionan en función de la intensidad de su colaboración. Se identifican posibles subgrupos dentro del equipo de investigación.

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⚙️ Ejecución de las Simulaciones

El proyecto consta de varios archivos .m que corresponden a los hitos definidos anteriormente. A continuación se describe cada archivo y los datos que maneja:

Archivos de Datos

Los datos necesarios para las simulaciones están proporcionados en la carpeta Data/:

• 1_authors.csv: Contiene la información de los autores de la UCLM y su afiliación.
• 2_publications.csv: Detalles de las publicaciones de los investigadores, aunque no es necesario para resolver esta práctica.
• 3_collaborations.csv: Registra las colaboraciones entre pares de autores, necesarias para construir el grafo.

Archivos de Ejecución

1. Hito 1 - Construcción del Grafo:

   • Archivo: Milestone1.m
   • Descripción: Carga los datos de colaboración, construye el grafo de colaboración entre los autores y genera una visualización gráfica de este.
   • Datos generados: hito1_datos.mat, contiene la representación del grafo con pesos.

2. Hito 2 - Grupos de Investigación:

   • Archivo: Milestone2.m
   • Descripción: Elimina aristas de baja intensidad para determinar los grupos de investigación. Calcula el valor óptimo de α y crea subgrafos para cada grupo. Los resultados se guardan en un cell array con los grafos generados.
   • Datos generados: hito2_grupos.mat, contiene los grafos de los grupos de investigación.

3. Hito 3 - Visualización de Grupos:

   • Archivo: Milestone3.m
   • Descripción: Carga los grafos de grupos desde el archivo generado en el hito anterior y los representa gráficamente en ventanas separadas.

4. Hito 4 - Árbol y IP de Grupo:

   • Archivo: Milestone4.m
   • Descripción: Calcula el índice de productividad de cada investigador y determina el IP del grupo. Genera un árbol de máximo coste para representar las relaciones más fuertes dentro de los grupos. Los árboles se guardan en un archivo .mat.
   • Datos generados: hito4_arboles.mat, contiene los árboles generados para cada grupo de investigación.

5. Hito 5 - Estructura del Grupo:

   • Archivo: Milestone5.m
   • Descripción: Genera un árbol jerárquico con el IP en la raíz y representa gráficamente la estructura del grupo de investigación.

Pasos para la Ejecución:

1. Clona este repositorio:

   git clone https://github.com/tuusuario/proyecto-investigacion.git

2. Carga los archivos de datos en MATLAB y asegúrate de tener todos los archivos necesarios en la carpeta Data/.
3. Ejecuta los archivos correspondientes:
   • Milestone1.m para generar el grafo inicial.
   • Milestone2.m para identificar los grupos de investigación.
   • Milestone3.m para visualizar los grupos identificados.
   • Milestone4.m para determinar el IP y generar el árbol de colaboración.
   • Milestone5.m para visualizar la estructura jerárquica de los grupos.

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📊 Visualización de Resultados

Cada hito genera gráficos en MATLAB que permiten analizar las colaboraciones y la estructura de los grupos de investigación:

• Grafo de colaboración (Hito 1).
• Visualización de los grupos (Hito 3).
• Árbol jerárquico de colaboración con el IP como raíz (Hito 5).