[en] This research is framed in sociometric studies above bibliography. In particular, in the application of social Networks to co authorship, and the patterns of citation between researchers, focused in comparison of Psychiatry and Psychology and areas. The objectives are: the application of social network analysis to retrieval information in a multidisciplinary database, due to subject headings lists are considered to be insufficient and inflexible to describe relationship between sciences; and the establishment of similarities and differences between the three areas according to bibliometric and network indicators. The Social Network analysis used in this work to select scientific articles of a discipline avoids the rigidity of retrieval information based in a preselected set of subjects that never explains the overlapping and that could to mutilate extensions of some of them or just simply to produce silence before incipient relations. Also, network graphs show working groups that otherwise would be difficult to discover. In addition, it is especially useful to superpose networks of co authorship with those of cited references patterns because the first represent explicit relations and the second one represent implicit relations, but both serve to compare each author or group to the others. And finally, the necessity of an adaptation of the monitoring and evaluation indicators of the different scientific areas is indicated, which considers the own characteristics of the diverse disciplines, and they must be based not as much in the productivity of authors studied unitarily as its capacity of intermediation with other actors and their capacity of articulation of the research system.

[es] Esta investigación se enmarca en los estudios sociométricos de literatura científica. En concreto en la aplicación del análisis de redes a la colaboración científica y las pautas de citación entre investigadores para comparar tres áreas temáticas: psiquiatría, psicología general y psicología experimental. Los objetivos son aplicar el análisis de redes para acotar universos de conocimiento independientes pero lo suficientemente próximos y relacionados como para estudiarlos en paralelo, buscar sus similitudes y diferencias en base a los indicadores bibliométricos y de red obtenidos. Se concluye que el análisis de redes aplicado a los sistemas de clasificación de las bases de datos es útil para acotar universos de conocimiento que trascienden los propios sistemas de clasificación siempre más simplistas; que los gráficos de redes permiten objetivar grupos de trabajo y dinámicas en ellos que de otro modo sería difícil descubrir, para ello resulta además especialmente útil superponer las redes de colaboración con las de citas puesto que las primeras representan relaciones explícitas y las segundas relaciones implícitas, pero ambas sirven para posicionar autores y grupos entre sí. Finalmente, se apunta la necesidad de una flexibilización en los indicadores de seguimiento y evaluación de las diferentes áreas científicas, que tenga en cuenta las características propias de las diversas disciplinas, también la idoneidad de la obtención de nuevos indicadores basados no tanto en la producción de autores estudiados unitariamente como su capacidad de intermediación con otros actores, es decir, de articulación del sistema de investigación.