@article{Leydesdorff_Khan_Bornmann_2014, title={The generation of large networks from Web of Science data}, volume={23}, url={https://revista.profesionaldelainformacion.com/index.php/EPI/article/view/epi.2014.nov.05}, DOI={10.3145/epi.2014.nov.05}, abstractNote={<p>Durante la década de 1990, uno de nosotros desarrolló una serie de rutinas de software gratuito (<em>http://www.leydesdorff.net/indicators</em>) que permiten organizar las descargas desde la <em>Web of Science</em> (<em>Thomson Reuters</em>) en una base de datos relacional, y luego exportar matrices para su posterior análisis en varios formatos (por ejemplo, para el análisis de co-autores). El formato básico de las matrices muestra cada documento en una fila al que se le pueden atribuir diferentes variables en las columnas. Una limitación que entonces tení­a este enfoque era que las bases de datos relacionales suelen tener un lí­mite superior en el número de variables, por ejemplo, 256 o 1.024 En esta breve comunicación se presenta una forma de eludir esta limitación utilizando txt2Pajek.exe, disponible como freeware en el url <em>http://www.pfeffer.at/txt2pajek</em></p>}, number={6}, journal={Profesional de la información / Information Professional}, author={Leydesdorff, Loet and Khan, Gohar-Feroz and Bornmann, Lutz}, year={2014}, month={nov.}, pages={589–593} }