Connected Papers

¿Qué es Connected Papers AI?

Connected Papers AI es una herramienta visual que ayuda a investigadores y científicos aplicados a descubrir artículos académicos relevantes para su campo. Permite obtener una visión panorámica de una línea de investigación, identificar los trabajos más influyentes, explorar las relaciones entre subáreas y comprobar que no se han pasado por alto aportes clave. Ofrece exploración bidireccional para hallar tanto antecedentes como obras derivadas. Se apoya en la base de datos de Semantic Scholar, con cientos de millones de papers de todas las disciplinas.

Principales características de Connected Papers AI

• Mapa visual interactivo de la literatura científica que muestra conexiones entre artículos relacionados.
• Exploración bidireccional para descubrir trabajos previos y papers derivados del tema de interés.
• Identificación de trabajos influyentes y populares para priorizar lecturas clave.
• Vista general de un campo que ayuda a entender tendencias, subcampos y dinámicas entre áreas.
• Apoyo a la revisión bibliográfica al reducir la dependencia exclusiva de palabras clave.
• Base de datos amplia gracias a Semantic Scholar, con cobertura multidisciplinar.
• Facilita detectar vacíos, temas emergentes y conexiones no obvias entre líneas de investigación.

¿Para quién es Connected Papers AI?

Está orientada a investigadores, doctorandos y estudiantes de posgrado que realizan revisiones de literatura; equipos de I+D que necesitan mapear el estado del arte; analistas y consultores tecnológicos; bibliotecarios académicos y docentes que buscan recursos clave para cursos; y profesionales de sectores como salud, ingeniería, ciencias de datos o economía que requieren mantenerse al día con la evidencia científica.

Cómo usar Connected Papers AI

1. Busca un tema, término o artículo inicial (paper “semilla”) relacionado con tu campo.
2. Selecciona el trabajo de referencia o concepto que mejor represente la línea de investigación.
3. Genera el grafo para visualizar los artículos conectados y su proximidad temática.
4. Explora los nodos para abrir las fichas de cada paper y evaluar su relevancia.
5. Utiliza la exploración bidireccional para encontrar antecedentes y trabajos posteriores relacionados.
6. Prioriza los artículos influyentes y construye tu lista de lectura para la revisión bibliográfica.

Casos de uso de Connected Papers AI en la industria

En I+D, permite mapear el estado del arte antes de iniciar un proyecto y detectar enfoques alternativos. En salud y biociencias, ayuda a identificar estudios influyentes y vacíos de evidencia para revisiones rápidas. En ingeniería y tecnología, facilita el seguimiento de tendencias y la evaluación comparativa de métodos. En ciencia de datos y aprendizaje automático, acelera la detección de trabajos seminales y líneas emergentes para diseñar experimentos o productos basados en investigación.

Ventajas y desventajas de Connected Papers AI

Preguntas frecuentes sobre Connected Papers AI

• ¿De dónde provienen los datos?

  Se nutre de la base de datos de Semantic Scholar, que incluye cientos de millones de artículos de todas las áreas científicas.

• ¿Qué significa exploración bidireccional?

  Permite encontrar tanto trabajos anteriores (antecedentes) como desarrollos posteriores (derivados) relacionados con tu tema o paper semilla.

• ¿Sustituye a una revisión sistemática?

  No. Es una herramienta complementaria que agiliza el descubrimiento y la priorización, pero no reemplaza protocolos formales ni la evaluación crítica.

• ¿Cubre todas las disciplinas?

  Ofrece cobertura amplia y multidisciplinaria gracias a Semantic Scholar, aunque ningún índice es completamente exhaustivo.

• ¿Necesito un paper específico para empezar?

  No necesariamente. Puedes iniciar con un término o tema y luego elegir un paper semilla representativo para generar el mapa.