Geocentrality: Quantifying the Territorial Focus of Scientific Discourse

Resumen

This paper introduces and evaluates the concept of geocentrality, defined as the degree to which a scientific document places geographical territory at the center of its thematic, methodological, or analytical structure. Using a pilot dataset of documents annotated by four independent reviewers, we analyze inter-annotator agreement and validate an automatic geocentrality metric. Results show moderate to good agreement across annotators and strong correlations between human labels and the automated geocentrality score. Based on error analysis, we propose revised decision thresholds and an improved annotation protocol. These findings provide an empirical foundation for computational approaches to territorial centrality in text, with applications to spatial information retrieval and geographically grounded document exploration.

Manuel Morales Almora

Estudiante de Maestría en Ciencias de Información Geoespacial

Estadístico con experiencia en ciencia de datos, análisis espacial y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Actualmente cursa la Maestría en Ciencias de Información Geoespacial en CentroGeo. Su trabajo se enfoca en la integración de métodos estadísticos, análisis geoespacial e inteligencia artificial para transformar grandes volúmenes de datos en información útil para la investigación científica y la toma de decisiones.

Alejandro Molina Villegas

Líder del Grupo de Investigación en Lenguas, Territorio e Inteligencia Artificial

Investigador por México (Cátedras Conacyt) en el Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial (CentroGeo), subsede Yucatán. Sus líneas de investigación incluyen procesamiento de lenguaje natural, minería de datos, geoparsing, aprendizaje de máquina y tecnologías para la lengua maya.