Experimentos computacionales en la investigación en Ciencias de la Computación: Una revisión de la literatura

Abstract

Los experimentos computacionales han sido importantes desde la década de 1970 para encontrar soluciones a problemas mediante el uso de computadoras, y lo son aún más en la actualidad con el avance de la tecnología, especialmente de la inteligencia artificial. El objetivo de este estudio es conocer el nivel de interés por parte de los investigadores hacia los experimentos computacionales en Ciencias de la Computación. Para obtener esta información, se llevó a cabo un Estudio de Mapeo Sistemático en las bases de datos IEEE, DBLP, Scopus, ACM y Web of Science. Se seleccionaron un total de 226 artículos como estudios primarios y se identificaron 22 tipos de mediciones; se determinó que las tres mediciones más utilizadas en los experimentos computacionales son el rendimiento (51,33 %), la eficiencia (15,49 %) y la efectividad (15,04 %). Se identificaron un total de 25 marcos de trabajo utilizados para los experimentos computacionales; sin embargo, el 74,3 % de los estudios no especificó ningún marco de trabajo utilizado, el 11,5 % empleó un marco de trabajo personalizado y el resto utilizó un marco de trabajo específico. Se concluye que el rendimiento es la medición más importante en los experimentos computacionales y que es necesario que los investigadores se apoyen en un marco de trabajo para que estos experimentos puedan ser replicados o refinados.