De forma general, y desde una perspectiva psicológica, la ansiedad se define como un estado emocional de “agitación e inquietud desagradable, caracterizado por la anticipación del peligro [...] y la sensación de catástrofe inminente” (Sierra y otros, 2003). Según Browne (2018), la ansiedad constituye un mecanismo biológico común y normal de las personas para enfrentar situaciones amenazantes. De forma más específica, la ansiedad ha sido estudiada en dos dimensiones: “como respuesta emocional y como rasgo de la personalidad” (García y Cano, 2014), denominadas ansiedad de estado y ansiedad de rasgo, respectivamente (Leal y otros, 2017). La ansiedad de rasgo es la característica estable de la personalidad de reaccionar de forma ansiosa, con independencia de la situación o circunstancia. Por el contrario, la ansiedad de estado es una reacción emocional transitoria vinculada a una situación específica (Arcas y Cano, 1999).

De acuerdo con ello, la ansiedad bibliotecaria (AB en adelante) se puede entender como el estado emocional de incertidumbre e incomodidad que experimentan los usuarios al momento de tener contacto con la biblioteca para requerir información. Mellon (1986) usó por primera vez el término y lo definió como “el sentimiento de temor” que experimentan los usuarios y “que les impide permanecer en la biblioteca”, sin sacarle el máximo provecho para su formación. En este sentido, como indica Ramírez (2015), la AB es una manifestación de la ansiedad de estado. Es decir, es una manifestación transitoria en el usuario que se presenta en el contexto particular de la biblioteca y sus servicios. Onwuegbuzie y otros (2004) agregan que la AB es un “estado negativo” que se da en un continuo, donde los usuarios “que experimentan los niveles más altos [de AB] tienen un mayor riesgo de exhibir conductas de evasión” (p. 55).

Considerando lo anterior, el estudio de la AB se inscribe dentro del paradigma cognitivo en bibliotecología y ciencias de la información, donde se considera “variables afectivas, emocionales y cognitivas” (Tamayo-Rueda y Meneses-Placeres, 2018), como la actitud, las valoraciones, el comportamiento, la experiencia cognitiva del usuario, sus motivaciones y expectativas (Tamayo-Rueda y Meneses-Placeres, 2018; Izquierdo, 1999).

Diversos estudios han buscado medir la AB para determinar los factores que hacen que se manifieste. En general, dichos estudios siguen el enfoque cuantitativo y se centran en estudiar las percepciones de estudiantes universitarios sobre la biblioteca. Un ejemplo representativo es el trabajo de Ramírez (2015), quien agrega que es posible estudiar la AB en un contexto latinoamericano. Para medir la AB se han elaborado escalas psicométricas, como la escala de Bostick (Onwuegbuzie y otros, 2004), la escala multidimensional MLAS (Van Kampen, 2004) y la escala AQAK (Anwar y otros, 2012). Carlile (2007) hace una revisión de los trabajos sobre el tema publicados entre 1986 y 2006 y los clasifica según el enfoque de estudio, el tipo de artículo, la metodología aplicada y el tipo de escala empleada para medir el fenómeno. La autora encuentra que si bien la escala de Bostick es aceptada como confiable, los estudios no muestran ser concluyentes. Asimismo, encuentra que los autores más prolíficos son Jiao y Onwuegbuzie. Respecto a esto, Cleveland (2004), en su revisión de los principales trabajos de Jiao y Onwuegbuzie, concluye que ambos autores son claves para comprender la importancia de la AB como un fenómeno real que debe ser estudiado en el campo bibliotecológico.

La bibliometría es “la aplicación de los métodos matemáticos y estadísticos a la cuantificación de libros y otros medios de comunicación” (Pritchard, 1969). Es decir, es el conjunto de métodos cuantitativos útiles para describir y medir la literatura académica (Roemer y Borchardt, 2015); por ejemplo, para medir la cantidad de publicaciones y las citas que estas reciben (Cortés, 2007). Respecto a lo último, el análisis bibliométrico se basa en la idea de que existe un vínculo fuerte y directo entre las citas y el contenido de los artículos citados, “lo que significa que el análisis de citas puede ser el principal instrumento para evaluar el impacto de las publicaciones científicas” (Abramo y otros, 2019).

Por otro lado, la cienciometría es “el estudio de los aspectos cuantitativos de la ciencia y la tecnología vistos como un proceso de comunicación” (Mingers y Leydesdorff, 2015). Incluye dentro de sus principales temas la cuantificación de las investigaciones y su impacto, las citaciones, el mapeo de las áreas científicas y el uso de indicadores para las políticas y gestión de la investigación. Por esta razón, existe un solapamiento entre bibliometría y cienciometría, ya que ambas incluyen aspectos cuantitativos de la ciencia como proceso de comunicación (Björneborn y Ingwersen, 2004).

En bibliometría y cienciometría se usan indicadores para describir, evaluar y hacer seguimiento a las publicaciones (Riggio, 2017). Tradicionalmente se clasifican en indicadores de producción, de impacto y de colaboración (Peralta y otros, 2015). Además de estos, se usan indicadores bibliométricos basados en mapas (Yan y Ding, 2012) (Tabla I).

Respecto a los indicadores de producción, el índice de productividad (IP en adelante) permite categorizar a los autores y se calcula con el logaritmo del número de publicaciones: si el IP ≥ 1 el autor es un gran productor, si 0 < IP < 1 es un productor intermedio, si el IP = 0 es un productor transitorio (Mohanty y otros, 2018). En el caso de los indicadores de colaboración, el índice de colaboración mide el peso promedio del número de autores que firman un documento; su valor mínimo es 1, sin tener un valor máximo determinado (Lawani, 1981). El grado de colaboración señala la proporción de documentos escritos en coautoría múltiple; su valor oscila entre 0 y 1, donde los valores próximos a 1 indican que existe mayor frecuencia de documentos con, por lo menos, dos autores (Subramanyam, 1983; Salas y otros, 2018). Por último, el coeficiente de colaboración refleja al mismo tiempo el número y la proporción de autores por documento; su valor oscila entre 0 y 1, que tiende a 0 cuando predominan los trabajos de un solo autor (Ajiferuke y otros, 1988).

Sobre los indicadores de impacto, el número total de citas es un indicador básico que mide en enteros las veces que un ítem es citado (Waltman, 2016). Así, cuantas más citas tenga una publicación, mayor será su impacto. Al ser acumulativo, este indicador tiende a incrementarse con el tiempo, a diferencia de otros indicadores, como el promedio de citas recibidas, que no es acumulativo sino “independiente del número” (Waltman, 2016). En general, se considera que la citas y la citación “reflejan, con importantes limitaciones, aspectos relacionados al impacto y a la relevancia científica” (Aksnes y otros, 2019,).

Finalmente, dentro de los indicadores basados en mapas, el análisis de emparejamiento bibliográfico (AEB en adelante) permite relacionar “documentos que referencian [o citan] un mismo grupo de documentos” (Boyack y Klavans, 2010). Es decir, el AEB vincula dos ítems A y B que hacen referencia en su bibliografía a un tercer ítem C. Cuando ello sucede, se dice que A y B están emparejados bibliográficamente por C. Así, cuanto mayor es el número de referencias comunes de dos publicaciones, “significa que ambas pertenecen a la misma área [de investigación]” (Habib y Afzal, 2017). Por otro lado, contrario al AEB, el análisis de cocitación (AC en adelante) permite relacionar dos publicaciones que son citadas juntas en las referencias de una tercera publicación (Marshakova-Shaikevich, 1973; Small, 1973). De acuerdo con MacCain (1991), el AC de revistas permite “destacar la relación entre temas, especializaciones de investigación, [así como] la organización de la literatura académica en varios niveles de generalidad” (p. 295). En el caso de dos o más autores, existe cocitación si un tercero los cita en sus referencias (van Eck y Waltman, 2014). En este sentido, cuando “dos autores son citados de manera frecuente en las mismas publicaciones, su relación es fuerte” (Perianes-Rodríguez y otros, 2016).

Se hizo una búsqueda en Scopus, Web of Science y Google Académico y no se encontraron trabajos métricos que midan las publicaciones sobre AB. Considerando que el tema resulta de interés por estudiar la subjetividad del usuario y que tener un panorama métrico del mismo sería útil para los investigadores interesados, el objetivo principal de este trabajo es hacer un análisis bibliométrico y cienciométrico de los artículos sobre AB indizados en la base de datos Scopus. Los objetivos específicos son los siguientes: (1) analizar la producción según publicación quinquenal, tipo de publicación, países, idioma, áreas de investigación e índice de productividad; (2) determinar la colaboración de autores mediante el índice de colaboración, el grado de colaboración y el coeficiente de colaboración; (3) determinar el impacto y las agrupaciones de fuentes y autores mediante el análisis de citas, de emparejamiento bibliográfico y de cocitación; y (4) describir las tendencias de investigación mediante redes de coocurrencia de palabras clave y de términos de los resúmenes.

La producción quinquenal sobre AB en el periodo 1989-2018, según tipo de documentos (artículos originales y artículos de revisión), indicó la tendencia de crecimiento de publicaciones hasta el quinquenio 2014-2018 (Figura 1). Este quinquenio fue el más productivo con 42 artículos. Cabe destacar que desde 1996 se ha publicado al menos un documento por año. Respecto al tipo de documento, el artículo original fue el predominante con 109 ítems, frente al artículo de revisión con solo 9 ítems, el cual empezó a publicarse a mitad de los quinquenios indicados (2004-2008).

Respecto a la producción por país, la mayoría de documentos tuvo afiliación de Estados Unidos (57%), seguido por Malasia (8%) y Pakistán (6%). Menos representados estuvieron Australia, Canadá, Georgia, Jamaica, Jordania, Irán, Israel, Kuwait, Sudán, Reino Unido (2% cada uno) y Bangladesh, China, Alemania, Indonesia, Japón, México, Polonia (1% cada uno). Un 3% no tuvo afiliación de país. Asimismo, la mayoría de documentos se escribió en inglés (98%), y en menor proporción en español y japonés (1% cada uno).

Respecto a las áreas temáticas, se encontró que los 118 artículos estudiados se distribuyen en 9 áreas: Social Sciences (77%), Computer Science (15%), Arts and Humanities (2%), Decision Sciences (2%), Business, Management and Accounting (1%), Medicine (1%), Mathematics (1%), y Psychology (1%). Cabe resaltar que algunos de estos artículos están descritos en Scopus en más de un área de temática. También que las dos áreas predominantes, Social Sciences y Computer Science, acumularon el 92% de publicaciones, y que las áreas Arts and Humanities y Psychology estuvieron poco representadas.

Por otro lado, se encontró un total de 150 autores. La gran mayoría (87%) tiene solo una publicación, mientras que el resto (13%) tiene dos o más publicaciones. Se encontró que Onwuegbuzie, A. J. (22 artículos) y Jiao, Q. G. (19 artículos) son grandes productores, con un IP de 1.3 cada uno. Karim, N. H. A. (8 artículos) y Anwar, M. A. (6 artículos) son productores intermedios con un IP de 0.9 y 0.8, respectivamente. Otros nueve autores intermedios tuvieron poca actividad (IP entre 0.6 y 0.3). Lo llamativo del campo de la AB es que el resto de autores (87%) son autores transitorios por tener una sola publicación. Es decir, la gran mayoría no suele seguir publicando sobre el tema después del primer trabajo.

Respecto a la colaboración de autores, el 57% de los trabajos se escribieron en colaboración, frente al 43% que tuvo un solo autor (Tabla II). No obstante, la mayoría de colaboración se dio solamente entre dos autores (36%). Cabe destacar que el quinquenio con mayor colaboración fue el periodo 2014-2018.

La tendencia de colaboración según el índice, el grado y el coeficiente de colaboración (IC, GC y CC, respectivamente), para cada quinquenio, indicó un bajo IC de autores, que osciló entre uno y dos en los últimos años (Figura 2). Asimismo, el GC con mayor proporción de coautoría ocurrió en el quinquenio 1994-1998 (0.88), en los inicios de la investigación sobre AB. No obstante, la tendencia fue que en los últimos años dicha proporción baje, siendo el período 2014-2018 el que presentó igualdad entre autores con una publicación y autores con al menos dos publicaciones. Por su parte, el CC tuvo un comportamiento similar al GC, con la diferencia que presentó valores menores. Es decir, en general la colaboración en el campo de la AB fue baja.

De acuerdo al mapa de superposición de palabras claves de autores (Figura 7), algunos términos destacados en los 118 artículos fueron library anxiety, academic library, students, information literacy y library instruction (con 39, 23, 10, 8 y 8 de fuerza de enlace respectivamente). Respecto a la línea temporal, el término library anxiety sigue siendo vigente y su estudio ha sido relacionado tradicionalmente con los términos university libraries, students, USA y anxiety. En años posteriores, el estudio de la AB se asoció con términos sobre la formación del usuario (information literacy y library instruction), y en años recientes con los términos emotional intelligence, information seeking anxiety, marketing y Pakistan.

Por último, el análisis de los términos extraídos de los resúmenes permitió visualizar 89 términos, los cuales se agruparon en cuatro frentes de investigación (Figura 8): (1) azul: términos relacionados a instrumentos de medición, como scale, instrument, sub scale y LAS (library anxiety scale). (2) Rojo: términos enfocado en marcos teóricos, como information, service, librarian, process. (3) Amarillo: términos asociados a los resultados, como implication, graduate student, role. (4) Verde: términos relacionados a tipos de unidades de análisis y sus características, como university student, library use, age, sex, native language.