Matriz normalizada de asociaciones

               Empleando el índice de equivalencia, la matriz de asociaciones queda normalizada. Si comparamos los valores de esta matriz con la de asociaciones no normalizada, podemos observar que el par 1,2 que poseía una elevada co-ocurrencia tiene sin embargo un índice de equivalencia bastante menor que el par i,j que tiene la misma co-ocurrencia. Se comprueba, por tanto, que si dos palabras aparecen juntas muchas veces pero proporcionalmente son aún mayor sus ocurrencias por separado, el índice de equivalencia será bajo y el Método de las palabras Asociadas considerará la unión poco fuerte. En cambio, dos palabras poco frecuentes pero siempre que aparecen lo hacen en los mismos documentos, tendrán un índice de equivalencia muy elevado y por tanto su asociación será muy fuerte. Supongamos, también, una palabra que aparece en muchísimos documentos y que no tiene "predilección" por aparecer conjuntamente con alguna otra en particular sino que se reparte homogeneamente con todas; en este caso, nunca llegará a formar asociaciones consistentes y análisis la considerará demasiado genérica y poco significativa. 

Ecuación 1

                En definitiva, mediante el uso del índice de equivalencia, el Análisis de Palabras Asociadas es capaz de discernir qué palabras y qué asociaciones son realmente relevantes en la construcción de la red ciencimétrica y eliminar aquellas que por su baja co-ocurrencia relativa o su elevada generalidad no lo son.

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