La similitud léxico-semántica en artículos de investigación científica en español: una aproximación desde el análisis semántico latente

• Autores: René Venegas
• Localización: Revista signos: estudios de lingüística, ISSN-e 0718-0934, ISSN 0035-0451, Nº. 60, 2006, págs. 75-106
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Esta investigación es un estudio comparativo de la relación de similitud léxico-semántica entre tres variables textuales (palabras clave, resumen y el contenido de artículos de investigación científica). Además, se comparan a partir de los valores de similitud léxico-semántica dos áreas científicas (ciencias biológicas y ciencias sociales). El estudio se realiza utilizando una muestra estratificada representativa correspondiente a 22 artículos de investigación científica de ambas áreas científicas, incluidos en un corpus de 675 artículos científicos. Para la determinación de la similitud léxico-semántica entre las variables, se utiliza un método estadístico-computacional denominado Análisis Semántico Latente. Los resultados nos permiten establecer, por una parte, que en la muestra investigada el resumen ¿macrosemantiza¿ mejor el contenido semántico global del artículo que las palabras clave. Por otra parte, no se presentan diferencias significativas entre los promedios de similitud léxico-semántica entre las áreas científicas estudiadas. Estos resultados se explican en función de los complejos procesos de estandarización que tienden a homogeneizar la producción científica.

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    This research focuses on lexical-semantic similarities found in three text variables (key words, abstract, and content in scientific research articles). Two scientific areas (biological sciences and social sciences) from the values of lexical-semantic similarity are compared. The study employs a representative stratified sample of 22 scientific research articles in these two areas, which have been included in a corpus of 675 scientific articles. To determine lexical-semantic similarities among the variables, a computer-statistical method is employed, called Latent Semantic Analysis. The findings help assert, on the one hand, that the abstract ¿macro-semanticizes¿ better the global semantic content of the article than do the key words. On the other hand, no meaningful differences among the averages of lexical-semantic similarity in the scientific areas studied are revealed. These findings are accounted for in terms of the generally complex standardization processes which tend to homogenize the production of this type of articles.