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The objective of this work was to explore and visualize the intellectual and cognitive structure of Social Network Analysis (SNA) research, within the scientific area of Library and Information Sciences (LIS). The applied methodology combined co-citation and co-words analysis. The data was obtained from the scientific publications indexed in the Web of Science (WoS) database. We identified a total of 383 publications, related to SNA in LIS, during the period 2008- 2017. The analysis of co-citation of sources evidenced the high level of transversality and the marked interdisciplinary nature of SNA, the most relevant journals were Scientometrics and Journal of the American Society for Information Science and Technology. The co-citation analysis of documents identified the theoretical basis and founding documents of the SNA, highlighting the works of Wasserman and Faust (1994), Freeman (1979), Watts and Strogatz (1998), Otte and Rousseau (2002). The co-citation analysis of authors revealed the different schools and academic networks, standing out authors such as S.P. Borgatti, R.S. Burt, M. E. J. Newman, S. Wasserman, K. Faust, L.C. Freeman, M. Callon and L. Leydesdorff. On the other hand, the co-words analysis showed the main research fronts: i) evaluation of the impact of the scientific activity; ii) application of network analysis to Social Media; iii) scientific collaboration networks, co-authorship networks and co-words networks; and iv) knowledge networks. El objetivo de este trabajo fue identificar y visualizar la estructura intelectual y cognitiva del campo de investigación del Análisis de Redes Sociales (ARS), en el área de las Ciencias de la Documentación. La metodología aplicada combinó análisis de co-citación y co-palabras. Los datos se obtuvieron de las publicaciones científicas indexadas en la base de datos Web of Science (WoS). Se identificaron un total de 383 publicaciones, relacionadas con el ARS en el dominio que nos ocupa, en el periodo 2008-2017. El análisis de co-citación de fuentes evidenció el alto nivel de transversalidad del ARS, las revistas más relevantes fueron Scientometrics y Journal of the American Society for Information Science and Technology. El análisis de co-citación de documentos identificó las aportaciones fundacionales del ARS, destacando los trabajos de Wasserman y Faust (1994), Freeman (1979), Watts y Strogatz (1998), Otte y Rousseau (2002). El análisis de co-citación de autores reveló las diferentes escuelas académicas del ARS, sobresaliendo autores como S.P. Borgatti, R.S. Burt, M. E. J. Newman, S. Wasserman, K. Faust, L.C. Freeman, M. Callon y L. Leydesdorff. Por su parte, el análisis de co-palabras mostró los principales frentes de investigación: i) evaluación del impacto de la actividad científica; ii) aplicación del análisis de redes a los nuevos modelos de comunicación social; iii) redes de colaboración científica, redes co-autoría y redes de co-palabras; y iv) redes sociales de conocimiento.

El objetivo de este trabajo fue identificar y visualizar la estructura intelectual y cognitiva del campo de investigación del Análisis de Redes Sociales (ARS), en el área de las Ciencias de la Documentación. La metodología aplicada combinó análisis de co-citación y co-palabras. Los datos se obtuvieron de las publicaciones científicas indexadas en la base de datos Web of Science (WoS). Se identificaron un total de 383 publicaciones, relacionadas con el ARS en el dominio que nos ocupa, en el periodo 2008-2017. El análisis de co-citación de fuentes evidenció el alto nivel de transversalidad del ARS, las revistas más relevantes fueron Scientometrics y Journal of the American Society for Information Science and Technology. El análisis de co-citación de documentos identificó las aportaciones fundacionales del ARS, destacando los trabajos de Wasserman y Faust (1994), Freeman (1979), Watts y Strogatz (1998), Otte y Rousseau (2002). El análisis de co-citación de autores reveló las diferentes escuelas académicas del ARS, sobresaliendo autores como S.P. Borgatti, R.S. Burt, M. E. J. Newman, S. Wasserman, K. Faust, L.C. Freeman, M. Callon y L. Leydesdorff. Por su parte, el análisis de co-palabras mostró los principales frentes de investigación: i) evaluación del impacto de la actividad científica; ii) aplicación del análisis de redes a los nuevos modelos de comunicación social; iii) redes de colaboración científica, redes co-autoría y redes de co-palabras; y iv) redes sociales de conocimiento. The objective of this work was to explore and visualize the intellectual and cognitive structure of Social Network Analysis (SNA) research, within the scientific area of Library and Information Sciences (LIS). The applied methodology combined co-citation and co-words analysis. The data was obtained from the scientific publications indexed in the Web of Science (WoS) database. We identified a total of 383 publications, related to SNA in LIS, during the period 2008- 2017. The analysis of co-citation of sources evidenced the high level of transversality and the marked interdisciplinary nature of SNA, the most relevant journals were Scientometrics and Journal of the American Society for Information Science and Technology. The co-citation analysis of documents identified the theoretical basis and founding documents of the SNA, highlighting the works of Wasserman and Faust (1994), Freeman (1979), Watts and Strogatz (1998), Otte and Rousseau (2002). The co-citation analysis of authors revealed the different schools and academic networks, standing out authors such as S.P. Borgatti, R.S. Burt, M. E. J. Newman, S. Wasserman, K. Faust, L.C. Freeman, M. Callon and L. Leydesdorff. On the other hand, the co-words analysis showed the main research fronts: i) evaluation of the impact of the scientific activity; ii) application of network analysis to Social Media; iii) scientific collaboration networks, co-authorship networks and co-words networks; and iv) knowledge networks.

Resumen El objetivo del presente trabajo es definir un marco teórico que permita analizar la estructura de una red a nivel individual, para ello se ha integrado el análisis de palabras asociadas con el análisis de redes sociales. Como resultado de este estudio, se han obtenido una serie de diagramas que llamamos “diagramas estructurales”. Con estos diagramas asignamos a cada nodo de la red un patrón, así como clasificamos una red dentro de un conjunto de tipologías. La información proporcionada por este marco teórico mejora la comprensión de la dinámica de los sistemas modelados en forma de redes. Dentro de este contexto podemos utilizar la técnica de los diagramas estructurales para mejorar las estrategias de exploración visual de las redes, así como para orientar la definición de actuaciones que permitan transformar la tipología de una red en otra. Como ejemplo concreto de una aplicación real de este marco teórico, se analiza la red social de la comunidad científica de las Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD), obtenida a partir de su red de co-autorías. Abstract The aim of the present work is to define a theoretical framework which facilitates the analysis of the structure of a network at an individual level. To this end, we propose the integration of co-word analysis together with the analysis of social networks. As a result of this study, a series of diagrams called “structural diagrams” has been obtained. Thanks to these diagrams a pattern can be assigned to each node of the network, and a network can be classified into a set of typologies. The information provided by this theoretical framework will allow a deeper understanding of the dynamics of systems, modeled in the form of networks. In this context, structural diagrams technique improves strategies of the visual exploration of the networks as well as to orientate the definition of those procedures which enable the transformation of one typology of network into another. As a specific example of a real application of this theoretical framework, the social network of the Journal of Software Engineering and Databases (JISBD) scientific community has been analyzed, based on its co-authorship networks.