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Dos artigos aos mapas de pesquisa: um exemplo reproduzível no SciMaps

Publicado por SciMaps · Atualizado 2026-10-20

Reproduza redes de cocitação e termos de títulos com uma coleção congelada de 20 publicações reais sobre mapeamento científico, com dados de entrada, configurações e verificações analíticas documentados.

Uma coleção, duas perguntas diferentes

Podemos reproduzir um mapa de pesquisa com dados de entrada conhecidos, em vez de um resultado de busca que muda continuamente? Este exemplo usa 20 publicações reais sobre métodos e programas de mapeamento científico, congeladas a partir do OpenAlex em 15 de outubro de 2026. Ele compara referências citadas em conjunto com termos que aparecem juntos nos títulos.

Esta é uma coleção didática selecionada deliberadamente, não uma revisão sistemática, uma classificação de ferramentas nem uma afirmação sobre toda a área. Os dados para download e as verificações automatizadas permitem examinar seus limites.

Baixe a coleção e as evidências

O OpenAlex disponibiliza seus metadados sob CC0. Mantemos identificadores, títulos, anos, contagens de citações e identificadores de referências; não incluímos textos completos nem resumos dos artigos. A seleção inclui artigos fundadores de acoplamento e cocitação, além de métodos de mapeamento e estudos de programas. Aplicações temáticas específicas e outros sentidos não relacionados de “mapping” foram excluídos desta amostra didática.

Exemplo ilustrativo

Ao contrário de um exemplo inventado A/B/C, estas contagens vêm dos serviços reais de análise do SciMaps usando a coleção congelada. O resultado da cocitação contém 20 nós de artigos e 83 arestas não direcionadas, mantendo os integrantes isolados do corpus.

Bibliographic coupling between scientific papers, de Kessler, e Co-citation in the scientific literature, de Small, compartilham sete trabalhos citantes na coleção selecionada. O peso da aresta é 7; isso não significa que os artigos se citem mutuamente sete vezes.
A unified approach to mapping and clustering of bibliometric networks e o levantamento sobre o programa VOSviewer compartilham seis trabalhos citantes nesta coleção.

Ambos os integrantes de cada par são registros do próprio corpus selecionado. A visualização de cocitação de publicações do SciMaps não transforma todas as referências citadas externas em nós. Portanto, uma referência ausente pode estar fora da coleção selecionada, sem que isso seja evidência de que ela nunca foi citada. Consulte Análise de cocitação para o fluxo de trabalho e comparação entre cocitação e acoplamento para escolher a pergunta.

Termos dos títulos descrevem outra relação

Usando Title terms, presença em no mínimo 2 documentos, coocorrência mínima 1, limiar de qualidade 1 e a exclusão explícita between, o resultado de palavras-chave tem 20 documentos, quatro nós de termos retidos e duas arestas. Os nós isolados ficam ocultos, o limite de termos principais é 50 e não se aplica um limite de arestas por nó. O K-means usa três grupos; os identificadores e as cores dos grupos não são alvos de reprodução.

O termo science mapping ocorre em quatro títulos; software tools ocorre em dois. Eles ocorrem juntos em um título: Science mapping software tools: Review, analysis, and cooperative study among tools. O peso da aresta é 1, contando um documento compartilhado, não o número de palavras ou repetições. A outra aresta conecta citation (três documentos) a scientific literature (dois), com peso 1.

O processamento real normaliza e filtra os termos e dá preferência a algumas expressões com várias palavras. Excluímos explicitamente “between” porque esse conector genérico permanece após o normalizador atual. São termos extraídos dos títulos, não palavras-chave fornecidas pelos autores nem o campo mais recente de palavras-chave geradas do OpenAlex. Consulte Coocorrência de palavras-chave para interpretar o mapa.

Aumentar a coocorrência mínima para 2 produz um grafo vazio de palavras-chave nesta coleção. Isso oferece uma lição útil sobre limiares: um termo pode ocorrer em vários documentos sem que nenhum par retido atinja o limiar mais alto de documentos compartilhados. Um grafo vazio não prova que o assunto não tem estrutura.

Três relações verificadas, apresentadas como um recorte analítico, e não como uma captura da aplicação. Os arquivos para download contêm a lista completa de arestas de cocitação.

Reproduza o resultado congelado

Baixe a coleção, os metadados congelados, as configurações, os resultados esperados e as somas de verificação. Mantenha os arquivos juntos.
Para uma reprodução exata, use a versão do código-fonte do SciMaps que contém este estudo de caso e o teste ReproducibleBibliometricCaseStudyTest. Siga o README com Java 25, Maven e os pré-requisitos normais do projeto instalados.
Execute mvn -o -q test -Ppublic-site-fast -Dtest=ReproducibleBibliometricCaseStudyTest na raiz do repositório, após resolver as dependências de compilação. Os dados de teste fornecem registros congelados aos serviços reais de análise; não são necessários banco de dados, chaves de API nem solicitações de metadados ao vivo.
Compare as contagens e relações verificadas com expected-results.json. Os testes também conferem os hashes dos arquivos e o resultado vazio de palavras-chave no limiar mais alto.

A base da análise de produção é a revisão 9d24f3010cef22ca437686f304186842679a4303; a versão do estudo de caso adiciona os dados e o teste a essa base. Os dados de teste simulam as fronteiras de armazenamento e metadados externos, mantendo os cálculos reais de cocitação, extração e normalização de termos. Eles validam resultados analíticos, não a disposição do grafo no navegador.

Para um passo a passo na aplicação, crie um projeto bibliométrico, adicione os registros DOI do CSV pelo fluxo Sources disponível, selecione-os e aplique as configurações documentadas. A consulta de DOI ao vivo pode retornar metadados alterados e contagens diferentes. O JSON para download é um conjunto de dados de teste para desenvolvimento, não um formato de importação disponível em produção. A reprodução exata usa o teste com dados congelados.

Exemplo de pesquisa individual

Uma pessoa pesquisadora que prepara uma oficina de métodos pode examinar por que duas referências fundadoras estão conectadas e conferir os registros citantes em comum com as listas de referências congeladas. Separadamente, pode examinar o título que contém “science mapping” e “software tools”. Cada relação orienta a leitura das fontes, sem se tornar uma conclusão automática sobre concordância ou importância.

Exemplo institucional

Uma pessoa bibliotecária pode distribuir os mesmos metadados CC0 e configurações para uma turma, executar as verificações sem conexão e demonstrar como um limiar mais alto remove a pequena rede de termos de títulos. Cada participante começa com o mesmo corpus selecionado. Este exercício não avalia instituições, o desempenho dos profissionais nem toda a literatura.

Limitações

A cobertura e a identificação de referências pelo provedor podem estar incompletas: o registro congelado de Kessler tem apenas uma referência registrada. Nenhuma lista de referências foi corrigida manualmente e nenhuma aresta de citação foi inventada. As 83 arestas de cocitação são relações neste corpus selecionado intencionalmente; não representam cobertura exaustiva da área.

Um peso de um documento compartilhado é uma evidência fraca usada de forma transparente em um pequeno exemplo didático. Os títulos omitem conceitos que os resumos ou textos completos podem abordar. A seleção, os metadados ausentes, as exclusões e os limiares afetam os mapas. Não se fazem afirmações sobre coordenadas, cores ou atribuições dos grupos. O diagrama é um recorte analítico, não uma captura do SciMaps nem uma rede completa.

Referências

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