Publications
I do not have a lot of publications yet, but I hope that the ones I have right now are of interest for you. If you have any questions or are interested in commenting my work I will be happy to receive any comments.
1.
Rodríguez-Rodríguez, Alejandro; Font-Julian, Cristina I.; Ontalba-Ruipérez, José-Antonio
De las reseñas a la gestión: propuesta metodológica para el análisis y la respuesta a valoraciones en Google Maps en bibliotecas Journal Article
In: Métodos De información, vol. 16, no. 31, pp. 113-132, 2026.
Abstract | Links | BibTeX | Tags: Google, Social Media
@article{mei-maps,
title = {De las reseñas a la gestión: propuesta metodológica para el análisis y la respuesta a valoraciones en Google Maps en bibliotecas},
author = {Alejandro Rodríguez-Rodríguez and Cristina I. Font-Julian and José-Antonio Ontalba-Ruipérez},
doi = {https://doi.org/10.5557/IIMEI16-N31-113132},
year = {2026},
date = {2026-03-24},
journal = {Métodos De información},
volume = {16},
number = {31},
pages = {113-132},
abstract = {Las valoraciones y reseñas en línea se han consolidado como un mecanismo relevante de retroalimentación entre instituciones y ciudadanía. En el ámbito bibliotecario, plataformas como Google Maps permiten a las personas usuarias expresar públicamente su percepción sobre los servicios, las instalaciones y la atención recibida. A pesar del potencial de estas opiniones para mejorar la gestión bibliotecaria, la literatura científica ha prestado una atención limitada a la forma en que las bibliotecas pueden integrar sistemáticamente estas valoraciones en sus procesos de evaluación y mejora continua. Este trabajo propone una guía metodológica para el análisis y la gestión de reseñas en Google Maps aplicada a bibliotecas. A partir de la evidencia empírica obtenida en investigaciones recientes sobre reseñas de bibliotecas, se presentan indicadores de análisis, tablas de monitorización y un protocolo de respuesta institucional a comentarios de usuarios y usuarias. El objetivo es proporcionar herramientas operativas que permitan a profesionales de bibliotecas interpretar las valoraciones recibidas, identificar áreas de mejora y fortalecer la relación con sus comunidades mediante una gestión más activa de su reputación digital.},
keywords = {Google, Social Media},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Las valoraciones y reseñas en línea se han consolidado como un mecanismo relevante de retroalimentación entre instituciones y ciudadanía. En el ámbito bibliotecario, plataformas como Google Maps permiten a las personas usuarias expresar públicamente su percepción sobre los servicios, las instalaciones y la atención recibida. A pesar del potencial de estas opiniones para mejorar la gestión bibliotecaria, la literatura científica ha prestado una atención limitada a la forma en que las bibliotecas pueden integrar sistemáticamente estas valoraciones en sus procesos de evaluación y mejora continua. Este trabajo propone una guía metodológica para el análisis y la gestión de reseñas en Google Maps aplicada a bibliotecas. A partir de la evidencia empírica obtenida en investigaciones recientes sobre reseñas de bibliotecas, se presentan indicadores de análisis, tablas de monitorización y un protocolo de respuesta institucional a comentarios de usuarios y usuarias. El objetivo es proporcionar herramientas operativas que permitan a profesionales de bibliotecas interpretar las valoraciones recibidas, identificar áreas de mejora y fortalecer la relación con sus comunidades mediante una gestión más activa de su reputación digital.
2.
Rodríguez-Rodríguez, Alejandro; Font-Julian, Cristina I.; Ontalba-Ruipérez, José-Antonio
Análisis comparativo de las reseñas de Google Maps en bibliotecas públicas: aplicación de los indicadores RTR y ARTR Journal Article
In: Métodos De información, vol. 16, no. 31, pp. 99–112, 2026.
Abstract | Links | BibTeX | Tags: Google, Social Media
@article{mei-indicadores,
title = {Análisis comparativo de las reseñas de Google Maps en bibliotecas públicas: aplicación de los indicadores RTR y ARTR},
author = {Alejandro Rodríguez-Rodríguez and Cristina I. Font-Julian and José-Antonio Ontalba-Ruipérez},
doi = {https://dx.doi.org/10.5557/IIMEI16-N31-099112},
year = {2026},
date = {2026-03-24},
journal = {Métodos De información},
volume = {16},
number = {31},
pages = {99–112},
abstract = {En el contexto digital actual, las valoraciones y reseñas en línea se han consolidado como una fuente relevante de información para analizar la percepción de los servicios públicos, extendiendo su influencia al ámbito de las bibliotecas. Plataformas como Google Maps permiten a las personas usuarias expresar opiniones sobre distintos aspectos de estos espacios, generando datos que pueden ser utilizados para evaluar la interacción entre usuarios, usuarias e instituciones. Este estudio presenta un análisis cuantitativo comparativo de las valoraciones y reseñas en Google Maps de las principales bibliotecas públicas autonómicas en España durante el periodo comprendido entre el 1 de julio de 2015 y el 30 de junio de 2025. La metodología aplicada se basa en el uso de los indicadores Review Through Ratio (RTR) y Answered Review Through Ratio (ARTR), que permiten examinar la relación entre valoraciones, reseñas y respuestas institucionales. Los resultados muestran niveles elevados de satisfacción general y una participación significativa de las personas usuarias en forma de reseñas textuales, aunque con diferencias entre bibliotecas. Además, se observa una notable variabilidad en la tasa de respuesta institucional, con un número reducido de bibliotecas que concentran niveles elevados de interacción frente a otras que no presentan respuestas. Estos resultados ponen de manifiesto la utilidad de los indicadores propuestos para el análisis comparativo de reseñas y evidencian la necesidad de profundizar en el estudio de la interacción institucional en entornos digitales.},
keywords = {Google, Social Media},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
En el contexto digital actual, las valoraciones y reseñas en línea se han consolidado como una fuente relevante de información para analizar la percepción de los servicios públicos, extendiendo su influencia al ámbito de las bibliotecas. Plataformas como Google Maps permiten a las personas usuarias expresar opiniones sobre distintos aspectos de estos espacios, generando datos que pueden ser utilizados para evaluar la interacción entre usuarios, usuarias e instituciones. Este estudio presenta un análisis cuantitativo comparativo de las valoraciones y reseñas en Google Maps de las principales bibliotecas públicas autonómicas en España durante el periodo comprendido entre el 1 de julio de 2015 y el 30 de junio de 2025. La metodología aplicada se basa en el uso de los indicadores Review Through Ratio (RTR) y Answered Review Through Ratio (ARTR), que permiten examinar la relación entre valoraciones, reseñas y respuestas institucionales. Los resultados muestran niveles elevados de satisfacción general y una participación significativa de las personas usuarias en forma de reseñas textuales, aunque con diferencias entre bibliotecas. Además, se observa una notable variabilidad en la tasa de respuesta institucional, con un número reducido de bibliotecas que concentran niveles elevados de interacción frente a otras que no presentan respuestas. Estos resultados ponen de manifiesto la utilidad de los indicadores propuestos para el análisis comparativo de reseñas y evidencian la necesidad de profundizar en el estudio de la interacción institucional en entornos digitales.
3.
Rodríguez-Rodríguez, Alejandro; Font-Julian, Cristina I.
Análisis del posicionamiento académico web de las editoriales científicas españolas en Google EE.UU. Book Chapter
In: Orduña-Malea, Enrique; Olea, Isabel (Ed.): El valor de las revistas científicas, Chapter 6, pp. 45-55, Ediciones Profesionales de la Información, 2026, ISBN: 978-84-125757-4-3.
Abstract | Links | BibTeX | Tags: Academic SEO, Altmetrics, Google, Scientific Visibility, Scopus, Web positioning, Web Visibility
@inbook{CRECS25-revistasSEO,
title = {Análisis del posicionamiento académico web de las editoriales científicas españolas en Google EE.UU.},
author = {Alejandro Rodríguez-Rodríguez and Cristina I. Font-Julian},
editor = {Enrique Orduña-Malea and Isabel Olea},
doi = {https://doi.org/10.3145/vrc.05},
isbn = {978-84-125757-4-3},
year = {2026},
date = {2026-03-17},
booktitle = {El valor de las revistas científicas},
pages = {45-55},
publisher = {Ediciones Profesionales de la Información},
chapter = {6},
abstract = {El presente estudio analiza el posicionamiento web de 27 editoriales científicas españolas indexadas en Scopus, aplicando un enfoque de SEO académico (A-SEO). La investigación parte
de una pregunta esencial: ¿son visibles estas editoriales en Google EE. UU. en inglés? La visibilidad web en buscadores, especialmente en un entorno dominado por Google, resulta
crucial para que el contenido académico sea encontrado, leído y citado. Se eligió analizar Google EE. UU. por su relevancia como productor y consumidor de ciencia, y por su gran
comunidad hispanohablante (más de 57 millones de personas). La metodología incluyó el uso de la herramienta Semrush para medir tráfico estimado, URLs posicionadas y eficiencia SEO, con datos recogidos entre julio de 2023 y junio de 2024. Los resultados muestran una fuerte concentración del tráfico en pocas editoriales, muchas de ellas con estructuras técnicas más optimizadas. Factores como el tipo de dominio, la duplicación de URLs o la falta de metadatos en inglés afectan negativamente al posicionamiento. Aun con sus limitaciones, el estudio demuestra que incorporar estrategias básicas de SEO puede mejorar significativamente la proyección internacional de las editoriales científicas españolas. },
keywords = {Academic SEO, Altmetrics, Google, Scientific Visibility, Scopus, Web positioning, Web Visibility},
pubstate = {published},
tppubtype = {inbook}
}
El presente estudio analiza el posicionamiento web de 27 editoriales científicas españolas indexadas en Scopus, aplicando un enfoque de SEO académico (A-SEO). La investigación parte
de una pregunta esencial: ¿son visibles estas editoriales en Google EE. UU. en inglés? La visibilidad web en buscadores, especialmente en un entorno dominado por Google, resulta
crucial para que el contenido académico sea encontrado, leído y citado. Se eligió analizar Google EE. UU. por su relevancia como productor y consumidor de ciencia, y por su gran
comunidad hispanohablante (más de 57 millones de personas). La metodología incluyó el uso de la herramienta Semrush para medir tráfico estimado, URLs posicionadas y eficiencia SEO, con datos recogidos entre julio de 2023 y junio de 2024. Los resultados muestran una fuerte concentración del tráfico en pocas editoriales, muchas de ellas con estructuras técnicas más optimizadas. Factores como el tipo de dominio, la duplicación de URLs o la falta de metadatos en inglés afectan negativamente al posicionamiento. Aun con sus limitaciones, el estudio demuestra que incorporar estrategias básicas de SEO puede mejorar significativamente la proyección internacional de las editoriales científicas españolas.
de una pregunta esencial: ¿son visibles estas editoriales en Google EE. UU. en inglés? La visibilidad web en buscadores, especialmente en un entorno dominado por Google, resulta
crucial para que el contenido académico sea encontrado, leído y citado. Se eligió analizar Google EE. UU. por su relevancia como productor y consumidor de ciencia, y por su gran
comunidad hispanohablante (más de 57 millones de personas). La metodología incluyó el uso de la herramienta Semrush para medir tráfico estimado, URLs posicionadas y eficiencia SEO, con datos recogidos entre julio de 2023 y junio de 2024. Los resultados muestran una fuerte concentración del tráfico en pocas editoriales, muchas de ellas con estructuras técnicas más optimizadas. Factores como el tipo de dominio, la duplicación de URLs o la falta de metadatos en inglés afectan negativamente al posicionamiento. Aun con sus limitaciones, el estudio demuestra que incorporar estrategias básicas de SEO puede mejorar significativamente la proyección internacional de las editoriales científicas españolas.
4.
González-Llinares, Javier; Font-Julian, Cristina I.; Orduña-Malea, Enrique
Universidades en Google: hacia un modelo de análisis multinivel del posicionamiento web académico Journal Article
In: Revista Española De Documentación Científica, vol. 43, no. 2, pp. e260, 2020, ISBN: 1988-4621.
Abstract | Links | BibTeX | Tags: Academic SEO, Cybermetrics, Evaluation Model, Google, Search Engines, Search Engines Optimization, SEO, Universities, Web positioning, Web Visibility, Webometrics
@article{nokey,
title = {Universidades en Google: hacia un modelo de análisis multinivel del posicionamiento web académico},
author = {Javier González-Llinares and Cristina I. Font-Julian and Enrique Orduña-Malea},
doi = {10.3989/redc.2020.2.1691},
isbn = {1988-4621},
year = {2020},
date = {2020-04-17},
urldate = {2020-04-17},
journal = {Revista Española De Documentación Científica},
volume = {43},
number = {2},
pages = {e260},
abstract = {Se propone un modelo de análisis del posicionamiento web de universidades basado en un vocabulario de palabras clave categorizadas según las distintas misiones universitarias, que se aplica a una universidad (Universitat Politècnica de València) para comprobar su idoneidad. A partir de un vocabulario de 164 palabras clave se construyeron 290 consultas web que fueron ejecutadas en Google, recopilando los 20 primeros resultados obtenidos para cada consulta. Los resultados confirman que las universidades obtienen un posicionamiento web variable en función de la dimensión vinculada a la consulta web y que las páginas web vinculadas a la docencia (especialmente Grados) son las que mejor posicionan, incluso para consultas web orientadas a investigación. Con todo, se observa un posicionamiento bajo no sólo para la UPV sino para las universidades públicas presenciales españolas (sólo el 27% del total de resultados en el Top 20 corresponde a alguna de estas universidades). Se concluye que el análisis multinivel es necesario para estudiar el posicionamiento web de las universidades y que el modelo propuesto es viable y escalable. No obstante, se han identificado ciertas limitaciones (dependencia del vocabulario utilizado y alta variabilidad de datos) que deben tenerse en cuenta en el diseño de este tipo de modelos de análisis.},
keywords = {Academic SEO, Cybermetrics, Evaluation Model, Google, Search Engines, Search Engines Optimization, SEO, Universities, Web positioning, Web Visibility, Webometrics},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Se propone un modelo de análisis del posicionamiento web de universidades basado en un vocabulario de palabras clave categorizadas según las distintas misiones universitarias, que se aplica a una universidad (Universitat Politècnica de València) para comprobar su idoneidad. A partir de un vocabulario de 164 palabras clave se construyeron 290 consultas web que fueron ejecutadas en Google, recopilando los 20 primeros resultados obtenidos para cada consulta. Los resultados confirman que las universidades obtienen un posicionamiento web variable en función de la dimensión vinculada a la consulta web y que las páginas web vinculadas a la docencia (especialmente Grados) son las que mejor posicionan, incluso para consultas web orientadas a investigación. Con todo, se observa un posicionamiento bajo no sólo para la UPV sino para las universidades públicas presenciales españolas (sólo el 27% del total de resultados en el Top 20 corresponde a alguna de estas universidades). Se concluye que el análisis multinivel es necesario para estudiar el posicionamiento web de las universidades y que el modelo propuesto es viable y escalable. No obstante, se han identificado ciertas limitaciones (dependencia del vocabulario utilizado y alta variabilidad de datos) que deben tenerse en cuenta en el diseño de este tipo de modelos de análisis.
5.
Font-Julian, Cristina I.; Orduña-Malea, Enrique; Ontalba-Ruipérez, José-Antonio
Hit count estimate variability for website-specific queries in search engines: The case for rare disease association websites Journal Article
In: Aslib Journal of Information Management, vol. 70, no. 2, pp. 192-213, 2018, ISSN: 2050-3806.
Abstract | Links | BibTeX | Tags: Bing, Google, Hit Count Estimates, Rare Diseases, Search Engines, Website Page Count
@article{nokey,
title = {Hit count estimate variability for website-specific queries in search engines: The case for rare disease association websites},
author = {Cristina I. Font-Julian and Enrique Orduña-Malea and José-Antonio Ontalba-Ruipérez},
doi = {10.1108/AJIM-10-2017-0226},
issn = {2050-3806},
year = {2018},
date = {2018-02-07},
urldate = {2018-02-07},
journal = {Aslib Journal of Information Management},
volume = {70},
number = {2},
pages = {192-213},
abstract = {Purpose
The purpose of this paper is to determine the effect of the chosen search engine results page (SERP) on the website-specific hit count estimation indicator.
Design/methodology/approach
A sample of 100 Spanish rare disease association websites is analysed, obtaining the website-specific hit count estimation for the first and last SERPs in two search engines (Google and Bing) at two different periods in time (2016 and 2017).
Findings
It has been empirically demonstrated that there are differences between the number of hits returned on the first and last SERP in both Google and Bing. These differences are significant when they exceed a threshold value on the first SERP.
Research limitations/implications
Future studies considering other samples, more SERPs and generating different queries other than website page count (<site>) would be desirable to draw more general conclusions on the nature of quantitative data provided by general search engines.
Practical implications
Selecting a wrong SERP to calculate some metrics (in this case, website-specific hit count estimation) might provide misleading results, comparisons and performance rankings. The empirical data suggest that the first SERP captures the differences between websites better because it has a greater discriminating power and is more appropriate for webometric longitudinal studies.
Social implications
The findings allow improving future quantitative webometric analyses based on website-specific hit count estimation metrics in general search engines.
Originality/value
The website-specific hit count estimation variability between SERPs has been empirically analysed, considering two different search engines (Google and Bing), a set of 100 websites focussed on a similar market (Spanish rare diseases associations), and two annual samples, making this study the most exhaustive on this issue to date.
},
keywords = {Bing, Google, Hit Count Estimates, Rare Diseases, Search Engines, Website Page Count},
pubstate = {published},
tppubtype = {article}
}
Purpose
The purpose of this paper is to determine the effect of the chosen search engine results page (SERP) on the website-specific hit count estimation indicator.
Design/methodology/approach
A sample of 100 Spanish rare disease association websites is analysed, obtaining the website-specific hit count estimation for the first and last SERPs in two search engines (Google and Bing) at two different periods in time (2016 and 2017).
Findings
It has been empirically demonstrated that there are differences between the number of hits returned on the first and last SERP in both Google and Bing. These differences are significant when they exceed a threshold value on the first SERP.
Research limitations/implications
Future studies considering other samples, more SERPs and generating different queries other than website page count (<site>) would be desirable to draw more general conclusions on the nature of quantitative data provided by general search engines.
Practical implications
Selecting a wrong SERP to calculate some metrics (in this case, website-specific hit count estimation) might provide misleading results, comparisons and performance rankings. The empirical data suggest that the first SERP captures the differences between websites better because it has a greater discriminating power and is more appropriate for webometric longitudinal studies.
Social implications
The findings allow improving future quantitative webometric analyses based on website-specific hit count estimation metrics in general search engines.
Originality/value
The website-specific hit count estimation variability between SERPs has been empirically analysed, considering two different search engines (Google and Bing), a set of 100 websites focussed on a similar market (Spanish rare diseases associations), and two annual samples, making this study the most exhaustive on this issue to date.
The purpose of this paper is to determine the effect of the chosen search engine results page (SERP) on the website-specific hit count estimation indicator.
Design/methodology/approach
A sample of 100 Spanish rare disease association websites is analysed, obtaining the website-specific hit count estimation for the first and last SERPs in two search engines (Google and Bing) at two different periods in time (2016 and 2017).
Findings
It has been empirically demonstrated that there are differences between the number of hits returned on the first and last SERP in both Google and Bing. These differences are significant when they exceed a threshold value on the first SERP.
Research limitations/implications
Future studies considering other samples, more SERPs and generating different queries other than website page count (<site>) would be desirable to draw more general conclusions on the nature of quantitative data provided by general search engines.
Practical implications
Selecting a wrong SERP to calculate some metrics (in this case, website-specific hit count estimation) might provide misleading results, comparisons and performance rankings. The empirical data suggest that the first SERP captures the differences between websites better because it has a greater discriminating power and is more appropriate for webometric longitudinal studies.
Social implications
The findings allow improving future quantitative webometric analyses based on website-specific hit count estimation metrics in general search engines.
Originality/value
The website-specific hit count estimation variability between SERPs has been empirically analysed, considering two different search engines (Google and Bing), a set of 100 websites focussed on a similar market (Spanish rare diseases associations), and two annual samples, making this study the most exhaustive on this issue to date.