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<mods:abstract>[ES] La creciente especialización de la ciencia está motivando la rápida fragmentación&#xd;
&#xd;
de disciplinas bien establecidas en comunidades interdisciplinares. Esta descom-&#xd;
posición se puede observar en un tipo de investigación en visualización conocida&#xd;
&#xd;
como investigación de visualización dirigida por el problema. En ella, equipos de&#xd;
expertos en visualización y un dominio concreto, colaboran en un área específica&#xd;
de conocimiento como pueden ser las humanidades digitales, la bioinformática, la&#xd;
seguridad informática o las ciencias del deporte. Esta tesis propone una serie de&#xd;
&#xd;
métodos inspirados en avances recientes en el análisis automático de textos y la rep-&#xd;
resentación del conocimiento para promover la adecuada comunicación y transferen-&#xd;
cia de conocimiento entre estas comunidades. Los métodos obtenidos se combinaron&#xd;
&#xd;
en una interfaz de análisis visual de textos orientada al descubrimiento científico,&#xd;
GlassViz, que fue diseñada con estos objetivos en mente. La herramienta se probó&#xd;
por primera vez en el dominio de las humanidades digitales para explorar un corpus&#xd;
masivo de artículos de visualización de propósito general. GlassViz fue adaptada en&#xd;
un estudio posterior para que soportase diferentes fuentes de datos representativas de&#xd;
estas comunidades, mostrando evidencia de que el enfoque propuesto también es una&#xd;
alternativa válida para abordar el problema de la fragmentación en la investigación&#xd;
en visualización.</mods:abstract>
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<mods:topic>Tesis y disertaciones académicas</mods:topic>
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<mods:title>Supporting Methodology Transfer in Visualization Research with Literature-Based Discovery and Visual Text Analytics</mods:title>
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