doi: 10.58763/rc202213
Patrones de comunicación científica sobre E-commerce: un estudio bibliométrico en la base de datos Scopus
Patterns of scientific communication on E-commerce: a bibliometric study in the Scopus database
Fernando Ledesma1
*, Beltrán Enrique Malave González2
*
RESUMEN
La investigación requiere de políticas que ayuden a definir las líneas de trabajo y que se favorezca la producción de conocimiento en las áreas que sean de interés para los estados. El e-commerce que se lleva a cabo a través de internet como cualquier forma de transacción o intercambio de información comercial basada en la transmisión de datos a través de esta red de comunicación. Este manuscrito tiene como propósito describir las tendencias y patrones mundiales, regionales y nacionales de la producción científica en E-commerce en Scopus. En dicho propósito se utilizó un método bibliométrico descriptivo (observacional descriptivo de corte transversal) de la producción científica en E-commerce contenida en la base de datos Scopus en el periodo de 2011-2020. El universo estuvo constituido por 20667 documentos. Se evidenció un aumento de la producción científica sostenido luego del 2015; sobresalen en cuanto al número de documentos los artículos originales de conferencia y los artículos originales, los documentos más citados fueron los artículos de revisión seguidos de los libros y los artículos originales. Se encontraron correlaciones estadísticamente significativas entre los indicadores de productividad e impacto analizados. Después de 2018 se publicaron más trabajos sobre e-commerce, pero se generaron más citas de trabajos publicados previamente a este año, es decir hay una expansión del conocimiento en el área objeto de estudio y a su vez un decrecimiento en el patrón de consumo de la literatura. La mayoría de los artículos sobre comercio electrónico fueron aportados por autores chinos, seguidos por los de Estados Unidos e India.
Palabras clave: bibliometría, E-commerce; tendencias en investigación.
Clasificación JEL: L81; R39.
ABSTRACT
Research requires policies that help define the lines of work and that favor the production of knowledge in areas that interest the states. E-commerce is carried out through the Internet as any transaction or exchange of commercial information based on data transmission. This manuscript aims to describe the global, regional and national trends and patterns of scientific production in E-commerce in Scopus. We applied a descriptive bibliometric method (cross-sectional descriptive observation) of the scientific production on E-commerce indexed in the Scopus database from 2011 to 2020. The universe consisted of 20667 documents. A sustained increase in scientific production was evidenced after 2015. The conference and original articles stood out regarding the number of documents. The most cited documents were review articles, books, and original articles. Statistically significant correlations were found between the analyzed productivity and impact indicators. After 2018, more works on e-commerce were published; but more citations of works published before this year were generated. That is, there is an expansion of E-commerce and, in turn, a decrease in the pattern of literature consumption. Most of the articles on e-commerce were contributed by Chinese authors, followed by those from the United States and India.
Keywords: Bibliometrics, E-commerce, research trends.
JEL classification: L81; R39.
Recibido: 10-02-2022 Revisado: 12-04-2022 Aceptado: 19-07-2022 Publicado: 27-07-2022
Editor:
Carlos Alberto Gómez Cano
1Unilever Argentina, Buenos Aires, Argentina.
2Universidad Abierta Interamericana, Buenos Aires, Argentina.
Citar
como: Ledesma, F. y Malave, B. (2022). Patrones de
comunicación científica sobre E-commerce: un estudio bibliométrico en la base
de datos Scopus. Región Científica, 1(1), 202213. https://doi.org/10.58763/rc202213
INTRODUCCIÓN
La dinámica del mercado ha llevado a las organizaciones a un enfoque hacia la satisfacción del cliente donde las tecnologías de la información y la comunicación se constituyen en herramientas fundamentales para vender bienes y servicios a través de la red, conocido como comercio electrónico (Sanabria et al., 2016).
Existen importantes diferencias entre el proceso tradicional de compra y la compra on-line; el más importante es el grado interactivo tecnológico (Sánchez y Arroyo, 2016). Este componente ha generado en el análisis académico la utilización de modelos de adopción de tecnología para estudiar el comportamiento del consumidor virtual en países o regiones con diferentes enfoques o áreas de estudio, como por ejemplo en turismo (Escobar-Rodríguez & Carvajal-Trujillo, 2014; Mohamed Fadel Bukhari et al., 2013); banca on-line (Vásquez, 2021) o compras en general (Tan et al., 2013).
Aunque generalmente se presenta el contexto de aplicación de estas investigaciones en países con alto desarrollo de las nuevas tecnologías de la información, Internet y e-commerce (Europa, Norte América y países asiáticos como China y Corea del Sur), existen pocos estudios que describan esta dinámica en países en vía de desarrollo, lo que no ha permitido una investigación teórica avanzada sobre el tema (Mesías et al., 2011; Sánchez y Arroyo, 2016).
Si bien es cierto que los estudios encontrados constatan el efecto moderador de la cultura u otro tipo de factores sociales, son pocos los estudios que tienen en cuenta las diferencias que se presentan entre países desarrollados y países en vías de desarrollo o del tercer mundo. (Tan et al., 2013; Yoon, 2009).
La investigación requiere de políticas que ayuden a definir las líneas de trabajo y que se favorezca la producción de conocimiento en las áreas que sean de interés para los estados (Zahra et al., 2021). Para lograrlo, es fundamental la colaboración científica, que consiste en la interacción de investigadores para intercambiar habilidades, competencias o recursos, ello permite resultados superiores a los obtenidos mediante el trabajo individual (Katz y Martin, 2016). Esta colaboración cobra especial importancia en países que no disponen de recursos para generar investigaciones que atiendan sus necesidades de investigación (Ynalvez & Shrum, 2014), particularmente en el área del comercio electrónico se requiere del trabajo multidisciplinario.
Un primer paso para mejorar la capacidad de investigación global es comprender mejor las tendencias en las publicaciones de investigación en el campo. Hasta la fecha, existen pocos análisis que documenten objetivamente las tendencias y patrones de la investigación global sobre e-commerce. El grado del desarrollo en la adopción del comercio electrónico a nivel mundial es diferente según la zona geográfica (Sánchez y Arroyo, 2016). En este escenario, considerando la importancia que deviene la bibliometría y dentro de esta la cienciometría en la toma de decisiones, un análisis sobre el comportamiento de las publicaciones científicas cobra vital importancia (López, 2017; Pal, 2020).
Existe un insuficiente conocimiento de la producción científica en E-commerce desde el punto de vista de su cantidad, evolución, calidad, especialización, rendimiento y colaboración científica. De igual el desarrollo de una investigación que aporte información bibliométrica útil podría convertirse en una herramienta para la toma de decisiones basada en la mejor evidencia científica.
METODOLOGÍA
El propósito de la investigación fue describir las tendencias y patrones mundiales, regionales y nacionales de la producción científica en E-commerce contenida en Scopus, desde la perspectiva cienciométrica, para tal fin, se utilizó un diseño bibliométrico descriptivo (Observacional descriptivo de corte transversal) de la producción científica en E-commerce en el periodo de 2011-2020. El universo estuvo constituido por 20667 documentos de la base de datos Scopus.
Fuente de datos
Scopus (http://www.scopus.com/home.url), creada en 2004 por Elsevier B. V., es la mayor base de datos de citas y resúmenes de literatura arbitrada y de fuentes de alta calidad en el web al cubrir cerca de 25100 títulos de publicaciones seriadas de más de 5000 casas editoras; 23452 de ellas son revistas arbitradas. Scopus ofrece la descripción general más completa de la producción de investigación del mundo en los campos de la ciencia, la tecnología, la medicina, las ciencias sociales, las artes y las humanidades. (Elsevier, 2021a).
Estrategia de búsqueda
Para la selección de la producción científica sobre e-commerce se utilizó la siguiente estrategia de búsqueda: TITLE-ABS-KEY(E-commerce) OR TITLE-ABS-KEY(e-commerce) AND ( LIMIT-TO ( PUBYEAR,2020) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2019) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2018) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2017) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2016) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2015) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2014) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2013) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2012) OR LIMIT-TO ( PUBYEAR,2011) ).
|
Tabla 1. |
|
Principales indicadores bibliométricos |
|
|
Variable |
Concepto |
|
Número de documentos (Ndoc) |
Número total de documentos |
|
Tipo de documentos |
Clasificación según clasificación de documentos por la base de datos Scopus |
|
Porciento de documentos citables |
Porciento de documentos que pertenecen a la tipología de Originales, Revisiones y Actas de conferencias, respecto al total de documentos |
|
Cantidad de Citas (Ncit) |
Número de citas recibidas por cualquier tipo de documento |
|
Citas por documento (Cpd) |
Número de citas entre el número de documento |
|
Colaboración internacional (Ncolab) |
Porcentaje de la producción publicada en colaboración, se considera un artículo con colaboración internacional cuando participan autores de distintos países |
|
Índice H |
El índice H es el número de artículos (h) que han recibido al menos h citas. Se utiliza para cuantificar la productividad y el impacto científico de los agregados. |
|
Especialización Temática |
Es el esfuerzo relativo que el país dedica a una disciplina concreta.
La Tasa de Especialización Temática (TET) se calcula de la siguiente forma:
El Índice de Especialización Temática (IET) se calcula de la siguiente forma:
Valores de IET (entre -1 y 1): El 0 representó la posición del mundo. Los valores por encima de 0 indican una mayor especialización de la producción científica con respecto al mundo. Los valores por debajo de 0 indican una menor especialización con respecto al mundo. |
|
Número de documentos por millón de habitantes |
Numero de documentos entre Número de habitantes para los agregados (países) por millón. |
|
Número de documentos por Producto Interno Bruto per cápita del país |
Número de documentos entre Producto Interno Bruto per cápita para los agregados (países). |
|
Número de documentos por Índice de facilidad para hacer negocios del país |
Número de documentos entre el Índice de facilidad para hacer negocios provistos por el Banco mundial (Banco Mundial, 2021) para los agregados (países). |
Fuente: Elaboración propia.
Procesamiento y análisis de datos
Los documentos fueron descargados a una base de datos en formato RIS (Research Information Systems) desde Scopus. Luego fueron procesados con diversos programas (Bibexel, Excel y Access) para obtener los indicadores bibliométricos según agregados.
Visualización de redes: Las matrices de co-ocurrencia para el análisis de las redes sociales entre los países y términos fueron desarrolladas con los programas Bibexel y VOSviewer 1.6.17 (https://www.vosviewer.com/) para visualizar las relaciones entre dichas redes. Se realizó normalización de los campos de país y las palabras clave, específicamente en esta última se tomaron aquellos términos con una frecuencia de aparición mayor o igual a 700.
La co-ocurrencia de categorías se realizó según las categorías a las que pertenecían los recursos (revistas, actas de conferencias) donde se publicaron los documentos, de acuerdo a las categorías provistas por Scopus para las revistas denominada All Science Journal Classification Codes (ASJC) (Elsevier, 2021b). Se tomaron aquellos términos con una frecuencia de aparición mayor o igual a 300.
Análisis estadístico: Se emplearon técnicas de la estadística descriptiva (números absolutos y porcientos), y estadística inferencial. Las diferencias se considerarán significativas con valores de p menores que 0,05. Los resultados de las variables se procesarán mediante el programa Microsoft Excel y el paquete estadístico SPSS.
RESULTADOS
La distribución de los 20667 documentos sobre e-commerce en el periodo de 2011 a 2020 se muestra en la Figura 1. La producción de literatura tiene una tendencia al aumento, que se hace más marcado luego del 2015, en el caso de la colaboración internacional están aumentando de manera constante y gradual cada año. Por otro lado, las citas poseen una estacionalidad y sobre todo un decrecimiento luego del 2018.
La tasa de crecimiento interanual de la producción científica mundial en e-commerce por años, que fue positiva en la mayoría de los años, excepto en 2013, 2013 y 2015. En la Tabla 2, se muestra la distribución según el tipo de documentos, donde destacan los artículos originales de conferencia, los artículos originales y los capítulos de libros; en relación con los tipos de documentos más citados fueron los artículos de revisión, seguidos de los libros y los artículos originales.
|
Tabla 2. |
|
|
|
|
Distribución de la producción científica mundial en e-commerce según tipo de documentos |
|||
|
Tipo de documento |
Ndoc |
Ncit |
Cpd |
|
Artículo original de conferencia |
9962 |
37288 |
3,74 |
|
Artículo original |
8723 |
96742 |
11,09 |
|
Capítulo de Libro |
838 |
1865 |
2,23 |
|
Artículo de revisión de conferencia |
482 |
1 |
0,00 |
|
Revisión |
337 |
6261 |
18,58 |
|
Libro |
122 |
2006 |
16,44 |
|
Editorial |
50 |
186 |
3,72 |
|
Comunicación breve |
37 |
533 |
14,41 |
|
Otros |
116 |
301 |
2,59 |
|
Total |
20667 |
145183 |
7,02 |
Fuente: Elaboración propia.
En la Tabla 3, se muestra que la distribución de países desde 2011 hasta 2020, China es el país más productivo con una participación en el 30,72% de los documentos, seguido por Estados Unidos (14,55%), India (11,78%), Reino Unido (4,16%).
|
Tabla 3. |
|
|
|
|
|
|
|
Indicadores de productividad, colaboración, liderazgo e impacto científico de la producción científica en e-commerce por países. |
||||||
|
Cuartil |
País |
%Ndoc |
%Ncolab |
%Lider |
Cpd |
Índice H |
|
Q1 |
China |
30,72% |
19,7% |
94,5% |
5 |
67 |
|
United States |
14,55% |
42,3% |
71,7% |
14 |
84 |
|
|
|
India |
11,78% |
9,7% |
95,6% |
5 |
40 |
|
United Kingdom |
4,16% |
49,7% |
65,9% |
14 |
50 |
|
|
Indonesia |
3,49% |
9,6% |
97,9% |
2 |
16 |
|
|
Germany |
3,29% |
34,8% |
81,0% |
10 |
42 |
|
|
Taiwan |
3,05% |
23,6% |
90,0% |
12 |
39 |
|
|
Malaysia |
2,73% |
31,4% |
84,4% |
6 |
26 |
|
|
Australia |
2,70% |
56,0% |
62,1% |
13 |
42 |
|
|
Italy |
2,28% |
37,9% |
79,7% |
10 |
32 |
|
|
Canada |
2,11% |
51,7% |
64,5% |
15 |
38 |
|
|
Spain |
2,00% |
38,7% |
77,0% |
14 |
38 |
|
|
South Korea |
1,98% |
37,8% |
75,9% |
14 |
36 |
|
|
Hong Kong |
1,82% |
73,5% |
49,3% |
18 |
39 |
|
|
France |
1,67% |
51,9% |
69,6% |
13 |
34 |
|
|
Japan |
1,63% |
30,0% |
79,2% |
4 |
19 |
|
|
Iran |
1,38% |
21,3% |
88,8% |
7 |
24 |
|
|
Brazil |
1,37% |
24,3% |
91,2% |
5 |
19 |
|
|
Singapore |
1,20% |
63,7% |
62,1% |
13 |
32 |
|
|
Netherlands |
1,10% |
57,9% |
64,5% |
13 |
27 |
|
|
Turkey |
1,00% |
27,1% |
84,5% |
7 |
19 |
|
|
Poland |
1,00% |
22,2% |
87,4% |
6 |
18 |
|
|
Saudi Arabia |
0,91% |
52,9% |
66,1% |
10 |
23 |
|
|
Russian Federation |
0,88% |
15,5% |
90,1% |
2 |
11 |
|
|
Greece |
0,75% |
28,8% |
84,6% |
8 |
20 |
|
|
Thailand |
0,75% |
22,1% |
87,7% |
5 |
14 |
|
|
Portugal |
0,70% |
37,5% |
82,6% |
8 |
18 |
|
|
South Africa |
0,63% |
25,4% |
83,1% |
5 |
15 |
|
|
Pakistan |
0,60% |
50,8% |
76,6% |
7 |
15 |
|
|
Belgium |
0,58% |
49,2% |
70,0% |
12 |
19 |
|
|
Viet Nam |
0,58% |
50,4% |
68,9% |
8 |
16 |
|
|
Sweden |
0,56% |
46,6% |
67,2% |
13 |
21 |
|
|
Switzerland |
0,56% |
54,8% |
67,8% |
14 |
20 |
|
|
Q2 |
Czech Republic |
0,53% |
21,1% |
84,4% |
3 |
9 |
|
Austria |
0,52% |
60,7% |
62,6% |
11 |
17 |
|
|
|
Romania |
0,50% |
16,3% |
92,3% |
3 |
10 |
|
|
Jordan |
0,48% |
34,3% |
83,8% |
7 |
13 |
|
|
Israel |
0,47% |
42,3% |
81,4% |
13 |
17 |
|
|
Finland |
0,46% |
48,4% |
63,2% |
10 |
14 |
|
|
Morocco |
0,45% |
10,8% |
94,6% |
2 |
7 |
|
|
United Arab Emirates |
0,44% |
47,3% |
73,6% |
9 |
15 |
|
|
Bangladesh |
0,39% |
22,2% |
92,6% |
4 |
9 |
|
|
Egypt |
0,39% |
46,3% |
70,0% |
6 |
10 |
|
|
Nigeria |
0,37% |
54,5% |
75,3% |
7 |
12 |
|
|
Ukraine |
0,35% |
29,2% |
87,5% |
8 |
14 |
|
|
New Zealand |
0,33% |
57,4% |
66,2% |
7 |
12 |
|
|
Ireland |
0,30% |
41,0% |
70,5% |
6 |
11 |
|
|
Norway |
0,28% |
68,4% |
57,9% |
16 |
18 |
|
|
Mexico |
0,25% |
44,2% |
73,1% |
6 |
9 |
|
|
Slovakia |
0,24% |
44,0% |
82,0% |
6 |
11 |
|
|
Colombia |
0,23% |
66,7% |
77,1% |
4 |
8 |
|
|
Macau |
0,21% |
59,1% |
56,8% |
12 |
10 |
|
|
Denmark |
0,20% |
54,8% |
64,3% |
12 |
13 |
|
|
Iraq |
0,20% |
48,8% |
70,7% |
5 |
9 |
|
|
Philippines |
0,19% |
32,5% |
82,5% |
3 |
5 |
|
|
Chile |
0,18% |
64,9% |
83,8% |
15 |
10 |
|
|
Tunisia |
0,18% |
35,1% |
94,6% |
8 |
9 |
|
|
Lithuania |
0,17% |
31,4% |
74,3% |
9 |
9 |
|
|
Serbia |
0,16% |
50,0% |
79,4% |
5 |
5 |
|
|
Oman |
0,16% |
63,6% |
57,6% |
8 |
9 |
|
|
Sri Lanka |
0,15% |
12,9% |
93,5% |
2 |
4 |
|
|
Qatar |
0,15% |
77,4% |
48,4% |
6 |
7 |
|
|
Peru |
0,14% |
24,1% |
82,8% |
2 |
5 |
|
|
Hungary |
0,14% |
58,6% |
79,3% |
17 |
10 |
|
|
Slovenia |
0,13% |
48,1% |
59,3% |
6 |
8 |
|
|
Lebanon |
0,13% |
59,3% |
70,4% |
6 |
8 |
|
|
Croatia |
0,13% |
23,1% |
92,3% |
2 |
4 |
|
Q3 |
Cyprus |
0,12% |
60,0% |
84,0% |
11 |
6 |
|
Kuwait |
0,12% |
40,0% |
72,0% |
12 |
8 |
|
|
|
Kazakhstan |
0,12% |
33,3% |
95,8% |
1 |
3 |
|
|
Algeria |
0,11% |
50,0% |
86,4% |
8 |
5 |
|
|
Ghana |
0,10% |
38,1% |
81,0% |
7 |
7 |
|
|
Ecuador |
0,10% |
45,0% |
80,0% |
4 |
3 |
|
|
Bulgaria |
0,09% |
15,8% |
84,2% |
2 |
3 |
|
|
Latvia |
0,09% |
16,7% |
88,9% |
2 |
3 |
|
|
Argentina |
0,08% |
70,6% |
58,8% |
7 |
5 |
|
|
Bahrain |
0,08% |
31,3% |
87,5% |
5 |
5 |
|
|
Luxembourg |
0,06% |
84,6% |
53,8% |
8 |
5 |
|
|
Uzbekistan |
0,05% |
36,4% |
72,7% |
8 |
3 |
|
|
Estonia |
0,05% |
60,0% |
90,0% |
1 |
3 |
|
|
North Macedonia |
0,04% |
33,3% |
77,8% |
9 |
2 |
|
|
Zimbabwe |
0,04% |
33,3% |
66,7% |
1 |
2 |
|
|
Palestine |
0,04% |
75,0% |
75,0% |
6 |
4 |
|
|
Costa Rica |
0,04% |
12,5% |
100,0% |
6 |
3 |
|
|
Myanmar |
0,04% |
25,0% |
87,5% |
8 |
3 |
|
|
Georgia |
0,03% |
57,1% |
42,9% |
12 |
3 |
|
|
Cuba |
0,03% |
85,7% |
71,4% |
7 |
2 |
|
|
Bosnia and Herzegovina |
0,03% |
57,1% |
71,4% |
3 |
2 |
|
|
Sudan |
0,03% |
50,0% |
83,3% |
0 |
1 |
|
|
Trinidad and Tobago |
0,03% |
66,7% |
33,3% |
11 |
4 |
|
|
Ethiopia |
0,03% |
50,0% |
66,7% |
1 |
1 |
|
|
Kenya |
0,02% |
100,0% |
20,0% |
35 |
4 |
|
|
Botswana |
0,02% |
60,0% |
60,0% |
4 |
2 |
|
|
Albania |
0,02% |
40,0% |
80,0% |
1 |
2 |
|
|
Jamaica |
0,02% |
50,0% |
75,0% |
1 |
2 |
|
|
Fiji |
0,02% |
25,0% |
100,0% |
5 |
2 |
|
|
Tanzania |
0,02% |
50,0% |
100,0% |
4 |
3 |
|
|
Belarus |
0,02% |
100,0% |
25,0% |
3 |
2 |
|
|
Nepal |
0,01% |
33,3% |
100,0% |
19 |
2 |
|
|
Azerbaijan |
0,01% |
0,0% |
100,0% |
0 |
1 |
|
|
Cameroon |
0,01% |
100,0% |
100,0% |
1 |
1 |
|
Q4 |
Yemen |
0,01% |
100,0% |
33,3% |
30 |
2 |
|
Brunei Darussalam |
0,01% |
66,7% |
66,7% |
0 |
0 |
|
|
|
Libya |
0,01% |
33,3% |
66,7% |
1 |
1 |
|
|
Iceland |
0,01% |
100,0% |
66,7% |
18 |
2 |
|
|
Guatemala |
0,01% |
100,0% |
33,3% |
21 |
3 |
|
|
Kyrgyzstan |
0,01% |
33,3% |
66,7% |
0 |
1 |
|
|
Papua New Guinea |
0,01% |
100,0% |
66,7% |
22 |
3 |
|
|
Mongolia |
0,01% |
0,0% |
100,0% |
1 |
1 |
|
|
Uganda |
0,01% |
50,0% |
50,0% |
2 |
1 |
|
|
Namibia |
0,01% |
0,0% |
100,0% |
0 |
0 |
|
|
Uruguay |
0,01% |
50,0% |
50,0% |
2 |
1 |
|
|
Swaziland |
0,01% |
50,0% |
50,0% |
7 |
2 |
|
|
Malta |
0,01% |
50,0% |
50,0% |
5 |
1 |
|
|
Zambia |
0,01% |
100,0% |
50,0% |
11 |
2 |
|
|
Mauritius |
0,01% |
50,0% |
100,0% |
18 |
1 |
|
|
Montenegro |
0,01% |
50,0% |
100,0% |
1 |
1 |
|
|
Monaco |
0,01% |
50,0% |
50,0% |
7 |
2 |
|
|
Liechtenstein |
0,01% |
100,0% |
0,0% |
77 |
2 |
|
|
Bhutan |
0,00% |
0,0% |
100,0% |
1 |
1 |
|
|
Venezuela |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
19 |
1 |
|
|
Armenia |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
3 |
1 |
|
|
Dominican Republic |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
1 |
1 |
|
|
Moldova |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
0 |
0 |
|
|
Rwanda |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
12 |
1 |
|
|
Guam |
0,00% |
100,0% |
100,0% |
0 |
0 |
|
|
Maldives |
0,00% |
0,0% |
100,0% |
2 |
1 |
|
|
Senegal |
0,00% |
0,0% |
100,0% |
3 |
1 |
|
|
Cambodia |
0,00% |
100,0% |
100,0% |
1 |
1 |
|
|
Togo |
0,00% |
100,0% |
100,0% |
1 |
1 |
|
|
Mozambique |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
2 |
1 |
|
|
Bolivia |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
9 |
1 |
|
|
Syrian Arab Republic |
0,00% |
100,0% |
100,0% |
0 |
0 |
|
|
Guinea |
0,00% |
100,0% |
0,0% |
2 |
1 |
|
|
Puerto Rico |
0,00% |
100,0% |
100,0% |
10 |
1 |
Fuente: Elaboración propia.
En la Figura 2 se muestra la especialización temática y el Índice H, donde el tamaño del núcleo es el número de documentos del país. Los países que se encuentran más arriba poseen mayor impacto, y hacia la derecha poseen una mayor especialización temática, mientras que los que se encuentran más a la izquierda del eje se encuentran con especialización temática por debajo del promedio mundial.
La Tabla 4 muestra la correlación entre indicadores de productividad (Ndoc, Ncolab, Lider) e impacto (Ncit, Índice H) donde se encontró en todos los casos una correlación estadísticamente significativa con un p valor menor que 0,0001.
|
Tabla 4. |
|
|
|
|
|
|
Coeficiente de correlación de Pearson entre los indicadores de productividad, colaboración, liderazgo e impacto científico de la producción científica en e-commerce por países. |
|||||
|
Variables |
Ndoc |
Ncolab |
Ncit |
Lider |
Índice_H |
|
Ndoc |
- |
|
|
|
|
|
Ncolab |
0,9020 p<0,0001 |
- |
|
|
|
|
Ncit |
0,8795 p<0,0001 |
0,9862 p<0,0001 |
- |
|
|
|
Lider |
0,9943 p<0,0001 |
0,8525 p<0,0001 |
0,8252 p<0,0001 |
- |
|
|
Índice_H |
0,7090 p<0,0001 |
0,8425 p<0,0001 |
0,8394 p<0,0001 |
0,6531 p<0,0001 |
- |
Fuente: Elaboración propia.
Al analizar la matriz de co-ocurrencia de términos (Figura 3) y categorías temáticas (Figura 4) por medio de los mapas bibliométricos, fueron considerados aquellos donde hubo co-ocurrencia para términos de 100 más veces, y para las categorías 2 o más veces.
El crecimiento en la producción científica sostenida en el tiempo da la medida de la necesidad y el interés por la investigación en esta área del conocimiento. Hoy día, los resultados de la investigación y el desarrollo llevados a cabo por las universidades y otras organizaciones se aplican a la industria de diversas maneras. La investigación y el desarrollo aumentan la confianza del consumidor, el último usuario final del producto o proceso (Sibiya, 2011).
Existe la necesidad de asociaciones ágiles y multisectoriales para investigar, probar e implementar análisis en un modelo de “prueba beta perpetua” y tener una conversación honesta con el público sobre cómo hacer lo mejor con sus datos para cumplir con tales necesidades (Curtis, 2016). Al enfocarse en el crecimiento sostenido de la producción científica a partir de 2016, y que en solo 3 de los períodos anteriores hubo una tasa de crecimiento negativa, se puede traducir en que, desde el enfoque de la academia, la investigación y la transferencia del conocimiento científico, durante la última década, la globalización y las tecnologías de la información están progresando rápidamente. El comercio electrónico se convierte en un medio novedoso para mejorar el rendimiento científico de las organizaciones (Cui et al., 2017; Shiau y Dwivedi, 2013).
Aunque las revistas publicaron más artículos en los primeros años, las específicas de e-commerce empezaron a publicar más después de 2007. Esto puede deberse a que las revistas de ciencias de la información estaban más consolidadas y tenían más posibilidades de captar la tendencia. El número de citas, sin embargo, muestra una tendencia diferente. Esta tendencia apenas era perceptible en los primeros años, pero el número de trabajos publicados en las revistas de ciencias de la información supera al de las de e-commerce después de 2001, incluso cuando ambas adquirieron un gran impulso de crecimiento. Sin embargo, en torno a 2007, el número de artículos publicados en las revistas de e-commerce eclipsó al de las revistas de ciencias de información (Hsu & Chiang, 2017).
Limitaciones del estudio
Esta investigación tiene algunas limitaciones. En primer lugar, el análisis se basó en publicaciones recuperadas de la base de datos Scopus utilizando "e-commerce" como palabra clave principal. Por lo tanto, muchos artículos relacionados con el comercio electrónico pero que no incluían esta palabra clave no se incluyeron en el análisis. Se trata de una restricción importante, ya que un artículo sobre el marketing en Internet que utiliza el modelo de negocio electrónico se considera generalmente muy relacionado con el comercio electrónico, pero puede no haberse recuperado utilizando nuestros criterios de búsqueda. Por otro lado, los resultados podrían ser diferentes si se incluyeran en el estudio otros recursos de otras bases de datos bibliográficas. No obstante, los resultados presentados en este estudio proporcionan una información valiosa para quienes estén interesados en el perfil general de la investigación de alta calidad sobre el e-commerce.
CONCLUSIONES
En este estudio, se ha recurrido al análisis bibliométrico para explorar el perfil de la investigación sobre comercio electrónico en los recursos indexados en Scopus. Así mismo, se ha realizado un análisis de los documentos, donde se observa una tasa de crecimiento en su mayoría positiva, más marcada en los últimos 5 años de estudio.
Después de 2018 se publicaron más trabajos sobre e-commerce, pero se generaron más citas de trabajos publicados previamente a este año, es decir hay una expansión del conocimiento en el área objeto de estudio y a su vez un decrecimiento en el patrón de consumo de la literatura, sin embargo, el hecho que los documentos sean más recientes tienen menos posibilidades de haber sido citados.
La mayoría de los artículos sobre comercio electrónico fueron aportados por autores chinos, seguidos por los de Estados Unidos e India. Esto puede reflejar la popularidad de la práctica del comercio electrónico en Estados Unidos y China.
El análisis evidenció que la investigación sobre comercio electrónico se está desarrollando significativamente a nivel global, con grandes focos de investigación que concentran casi toda la producción científica, esto podría deberse a que son precisamente los países con mayor implementación de este canal comercial. Los estudios actuales se están realizando de forma focalizada en las economías emergentes, ya que es en estos países donde las PYMES constituyen una gran proporción del sector empresarial.
El hecho que exista una polarización marcada en los indicadores de productividad, colaboración e impacto, denota que es necesario, profundizar en las interpretaciones de las estructuras de red y de los indicadores relacionales asociados, así como avanzar en el análisis del valor e implicaciones que los resultados de este estudio puedan tener para la gestión de las actividades científicas y tecnológicas de los países analizados en torno al tema, con una mirada más interdisciplinaria e integral.
Desde el enfoque cualitativo se pudo constatar que los principales campos de investigación sobre e-commerce fueron los mercados electrónicos, comportamiento del consumidor, teoría social, análisis económico; que se centran en las macrovariables en el contexto de la adopción del comercio electrónico. El interés de los investigadores en esos aspectos del estudio de la adopción del comercio electrónico puede explicarse por el hecho de que la investigación se ha centrado y especializado en factores particulares que determinan su uso, y orientado hacia la percepción y la satisfacción del sector empresarial y de los consumidores con las variables que intervienen en su adopción. Entre esas variables se encuentran la confianza percibida, la actitud hacia el uso y la facilidad de uso percibida, la utilidad percibida, la seguridad y el carácter innovador.
REFERENCIAS
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FINANCIACIÓN
Sin financiación externa.
DECLARACIÓN DE CONFLICTO DE INTERÉS
Los autores declaran que no poseen conflicto de interés.
CONTRIBUCIÓN DE AUTORÍA:
Conceptualización: Fernando Ledesma y Beltrán Enrique Malave González.
Investigación: Fernando Ledesma y Beltrán Enrique Malave González.
Metodología: Fernando Ledesma y Beltrán Enrique Malave González.
Redacción – borrador original: Fernando Ledesma y Beltrán Enrique Malave González.
Redacción – revisión y edición: Fernando Ledesma y Beltrán Enrique Malave González.