Como fazer uma análise bibliométrica do zero: da busca à interpretação dos mapas

Desenvolver uma análise bibliométrica pode parecer um bicho de sete cabeças para quem está começando na pesquisa científica.

É comum surgir aquela sensação de insegurança: será que a metodologia está estruturada o suficiente? Será que a busca foi bem feita? Será que a base de dados está adequada? Será que os mapas realmente mostram algo relevante? Será que os resultados são fortes o bastante para entrar em um artigo, dissertação ou tese?

Antes de qualquer coisa, vale dizer: isso é normal.

A análise bibliométrica é um processo técnico, mas também é um processo de aprendizagem. As primeiras tentativas dificilmente serão perfeitas; na realidade, a perfeição nem pode ser alcançada (e está tudo bem!). Com a prática, você começa a entender melhor como formular buscas, tratar bases, interpretar mapas e transformar dados bibliométricos em argumentos científicos.

Neste texto, vou te mostrar um caminho possível para fazer uma análise bibliométrica do zero: desde a definição inicial do tema até a exportação dos dados, tratamento da base, uso de ferramentas como VOSviewer, Bibliometrix e recursos da Xplore Academy.

Uma observação importante antes de seguir: não existe um único jeito de fazer uma análise bibliométrica. Existem caminhos mais ou menos adequados conforme o objetivo da pesquisa, a área do conhecimento, as bases utilizadas e o tipo de pergunta que você pretende responder.

1. Comece entendendo o que você quer pesquisar

O primeiro passo não é abrir uma base de dados.

O primeiro passo é entender o que você quer investigar.

Pode parecer simples, mas muitos pesquisadores começam a bibliometria “atirando no escuro”. Abrem a Scopus, a Web of Science ou outra base, digitam algumas palavras soltas e esperam que o resultado da busca resolva o problema.

Na prática, não funciona bem assim.

Antes de buscar artigos, pare e reflita:

• Qual tema você quer estudar?
• De onde surgiu essa necessidade?
• Foi uma disciplina que solicitou um trabalho científico?
• Foi uma curiosidade gerada por uma leitura anterior?
• Foi uma lacuna percebida em uma área de pesquisa?
• Foi uma demanda do seu grupo de pesquisa, orientador ou projeto?

Essas perguntas ajudam a transformar uma ideia ampla em um recorte mais claro.

Por exemplo, “inteligência artificial na educação” é um tema muito amplo. Já “uso de inteligência artificial generativa na escrita acadêmica de estudantes de pós-graduação” é um recorte mais direcionado.

Quanto mais claro for o seu foco inicial, mais fácil será criar uma estratégia de busca consistente.

2. Faça leituras exploratórias antes de montar a busca

Depois de definir o tema inicial, comece a fazer leituras exploratórias.

A leitura é uma etapa fundamental porque ajuda você a identificar termos recorrentes, autores importantes, revistas relevantes, abordagens metodológicas e possíveis lacunas.

Aqui, preciso ser honesto com você: não dá para ler tudo.

Hoje existe uma quantidade enorme de artigos publicados em praticamente todas as áreas. Por isso, o objetivo da leitura exploratória não é esgotar o tema logo no início, mas entender o vocabulário da área e perceber como os pesquisadores estão tratando determinado assunto.

Durante essa leitura, anote:

• palavras-chave frequentes;
• termos em inglês e português;
• sinônimos usados pelos autores;
• conceitos relacionados;
• autores recorrentes;
• periódicos que aparecem com frequência;
• métodos usados nos estudos;
• possíveis lacunas mencionadas nos artigos.

Essas anotações serão úteis para construir a sua query de busca.

3. Use um caderno de pesquisa para organizar suas ideias

Enquanto você lê, tome notas.

Pode ser em um caderno físico, em um documento no computador, em uma planilha, no Notion, no Obsidian, no Zotero ou em qualquer outro ambiente que funcione para você.

O importante é não confiar apenas na memória.

Uma boa anotação pode registrar:

• o artigo lido;
• o objetivo do estudo;
• os principais conceitos;
• as palavras-chave utilizadas;
• a metodologia;
• os resultados principais;
• as limitações apontadas pelos autores;
• ideias que podem ajudar na sua própria pesquisa.

Com o tempo, essas notas ajudam você a perceber padrões. Você começa a observar que certos termos aparecem juntos, que alguns autores dialogam entre si, que determinados métodos são mais comuns e que algumas lacunas se repetem.

É justamente aí que uma análise bibliométrica começa a fazer sentido.

Ela ajuda a sintetizar um conjunto maior de publicações e oferece uma visão estruturada sobre a produção científica de uma área.

Ah, e lembre-se, é uma nota! Não um resumo, resumo a IA faz. A ideia é que você escreva o que você, de fato entendeu e o que você achou interessante naquela pesquisa.

4. Entenda o papel da análise bibliométrica

A análise bibliométrica é uma metodologia usada para examinar padrões da produção científica.

Ela pode ajudar a identificar, por exemplo:

• evolução das publicações ao longo do tempo;
• autores mais produtivos;
• artigos mais citados;
• periódicos mais relevantes;
• instituições e países mais presentes;
• redes de coautoria;
• coocorrência de palavras-chave;
• agrupamentos temáticos;
• tendências de pesquisa;
• possíveis lacunas.

Mas atenção: bibliometria não é apenas gerar gráficos bonitos.

Repare no detalhe: o mapa não interpreta a pesquisa sozinho. Ele mostra relações, aproximações e padrões dentro da base analisada. A interpretação depende do pesquisador.

Um cluster de palavras-chave, por exemplo, pode sugerir uma linha temática. Mas você precisa ler os artigos, entender o contexto e avaliar se aquela interpretação faz sentido.

A bibliometria organiza evidências. Ela não substitui leitura crítica.

5. Escolha as bases de dados

Depois das leituras iniciais, você precisa decidir onde vai buscar os artigos.

As bases mais usadas em análises bibliométricas costumam ser Scopus e Web of Science, porque possuem ampla cobertura, bons metadados e integração com ferramentas bibliométricas. Porém, isso não significa que elas sejam as únicas opções.

Dependendo da área e do objetivo da pesquisa, você também pode considerar bases como SciELO, SPELL, PubMed, Dimensions, Lens, entre outras.

O mais importante é justificar a escolha.

Você pode explicar, por exemplo, que usou determinada base porque ela possui ampla cobertura internacional, porque é reconhecida na sua área ou porque reúne periódicos relevantes para o tema estudado.

Também é possível usar mais de uma base, mas isso exige cuidado extra no tratamento dos dados, principalmente para remover registros duplicados. A ferramenta de mesclar bases da Xplore Academy pode te ajudar com isto, te explico com mais detalhes em breve.

6. Monte sua estratégia de busca com palavras-chave

Agora entra uma das etapas mais importantes: a construção da query.

A query é a consulta que você realiza dentro de uma base de dados. Ela combina palavras-chave, expressões e operadores para recuperar documentos relacionados ao seu tema.

Para montar uma boa query, volte às suas leituras exploratórias e observe os termos mais usados.

Imagine que você deseja estudar inteligência artificial generativa na escrita científica. Você poderia começar listando termos como:

• generative artificial intelligence
• generative AI
• ChatGPT
• academic writing
• scientific writing
• research writing
• higher education

Mas apenas listar palavras não basta. Você precisa conectar esses termos de forma lógica. É aqui que entram os operadores booleanos.

7. O que são operadores booleanos e como utilizá-los?

Operadores booleanos são comandos usados para combinar, ampliar ou restringir os resultados de uma busca em bases de dados.

Os mais comuns são: AND, OR e NOT.

Também é comum usar aspas, parênteses e símbolos de truncamento para tornar a busca mais precisa.

AND

O operador AND é usado para combinar termos diferentes.

Ele restringe a busca, porque recupera documentos que contenham os dois termos.

Exemplo:

"generative AI" AND "academic writing"

Essa busca tende a recuperar documentos que tratam dos dois assuntos ao mesmo tempo: inteligência artificial generativa e escrita acadêmica.

OR

O operador OR é usado para incluir sinônimos ou termos relacionados.

Ele amplia a busca, porque recupera documentos que contenham qualquer um dos termos indicados.

Exemplo:

"generative AI" OR "generative artificial intelligence" OR ChatGPT

Essa busca considera diferentes formas de nomear o mesmo fenômeno ou fenômenos próximos.

NOT

O operador NOT é usado para excluir termos que não interessam à pesquisa.

Ele deve ser utilizado com cuidado, porque pode remover documentos relevantes sem que você perceba.

Exemplo:

"artificial intelligence" NOT "machine learning"

Esse comando exclui documentos que mencionam machine learning. Em alguns contextos isso pode fazer sentido, mas em outros pode prejudicar a busca.

Aspas

As aspas são usadas para buscar uma expressão exata.

Exemplo:

"academic writing"

Sem aspas, a base pode buscar as palavras separadamente. Com aspas, ela procura a expressão completa.

Parênteses

Os parênteses ajudam a organizar buscas mais complexas.

Exemplo:

("generative AI" OR "generative artificial intelligence" OR ChatGPT) AND ("academic writing" OR "scientific writing" OR "research writing")

Nesse caso, a busca recupera documentos que mencionem algum termo relacionado à inteligência artificial generativa e algum termo relacionado à escrita acadêmica ou científica.

Asterisco ou truncamento

Algumas bases permitem usar o asterisco para buscar variações de uma palavra.

Exemplo:

educat*

Esse termo pode recuperar variações como education, educational e educator, dependendo da base.

Antes de usar, verifique as regras da base escolhida, porque cada plataforma pode ter pequenas diferenças na sintaxe.

8. Teste e refine a query

Uma boa query raramente nasce pronta.

Você provavelmente precisará testar, ajustar e testar novamente.

Se vierem poucos resultados, talvez a busca esteja restrita demais. Nesse caso, você pode incluir sinônimos, retirar algum termo muito específico ou usar OR para ampliar a cobertura.

Se vierem resultados demais e muitos deles não tiverem relação com o tema, talvez a busca esteja ampla demais. Nesse caso, você pode adicionar termos com AND, buscar no título, resumo e palavras-chave, ou delimitar áreas, idiomas, anos e tipos de documento.

Vale uma pausa aqui: o objetivo não é simplesmente conseguir o maior número possível de artigos. Uma base grande pode impressionar, mas não necessariamente gera uma boa análise.

O ideal é construir uma base coerente, rastreável e alinhada à pergunta de pesquisa.

9. Exporte os dados das bases

Depois de definir a query e aplicar os filtros necessários, você precisa exportar os registros.

Na Scopus, Web of Science e outras bases, geralmente é possível exportar metadados como:

• título;
• autores;
• resumo;
• palavras-chave;
• ano de publicação;
• periódico;
• DOI;
• referências;
• citações;
• afiliações;
• país;
• tipo de documento.

Sempre que possível, exporte os dados completos, pois isso aumenta as possibilidades de análise posterior.

Dependendo da base, você poderá exportar em formatos como .bib, .ris, .csv, .txt ou outros.

Caso você ainda não tenha familiaridade com essas bases, vale estudar primeiro como cada uma funciona, quais campos permite exportar e quais filtros podem ser aplicados.

10. Trate a base e remova duplicados

Se você exportou dados de mais de uma base, provavelmente terá registros duplicados.

Isso acontece quando o mesmo artigo está presente, por exemplo, na Scopus e na Web of Science.

Por isso, antes de gerar mapas e gráficos, você precisa tratar os dados.

O tratamento pode envolver:

• remoção de registros duplicados;
• padronização de campos;
• conferência de DOI;
• verificação de títulos semelhantes;
• organização dos formatos de arquivo;
• preparação da base para softwares bibliométricos.

Essa etapa é importante porque uma base com duplicações pode distorcer os resultados. Um artigo duplicado pode aparecer duas vezes, influenciar contagens e prejudicar a leitura dos dados.

A Xplore Academy possui uma ferramenta que auxilia nesse processo de mesclagem e tratamento. A ideia é permitir que o pesquisador envie os arquivos exportados das bases e obtenha uma base consolidada, com identificação de registros repetidos.

A ferramenta considera informações como DOI e título para apoiar a detecção de duplicidades. Depois da mesclagem, o usuário pode baixar diferentes arquivos para continuar a análise.

11. Como usar a ferramenta Mesclar Bases da Xplore

Para usar a ferramenta, o primeiro passo é criar uma conta na Xplore: Xplore Dados - Cadastro

Depois, acesse a Xplore Academy e selecione a ferramenta Mesclar Bases.

Nessa ferramenta, você poderá enviar os arquivos exportados das bases utilizadas, como Scopus, Web of Science ou outras, desde que estejam em formatos compatíveis, como .bib, .nbib, .ris, .csv ou .txt.

Após o envio, a plataforma apresenta um resumo do processamento, incluindo:

• número de registros em cada arquivo;
• quantidade de registros analisados;
• duplicados identificados;
• total final da base tratada.

Depois disso, você poderá baixar arquivos em diferentes formatos, como:

• Excel original, com todos os registros;
• Excel tratado, sem registros duplicados;
• arquivo BibTeX;
• arquivo compatível com VOSviewer;
• fluxograma do processo de mesclagem.

O fluxograma é especialmente útil para documentar a metodologia, pois mostra de forma visual como os registros foram reunidos, tratados e filtrados.

12. Gere mapas no VOSviewer

Depois de tratar a base, você pode usar o VOSviewer para criar mapas bibliométricos.

O VOSviewer é bastante utilizado para gerar redes de coocorrência de palavras-chave, coautoria, cocitação, acoplamento bibliográfico e outras relações.

Um caminho comum dentro do VOSviewer é:

Create > Create a map based on bibliographic data > Read data from bibliographic database files > selecionar a base > configurar o tipo de análise > gerar o mapa

Ou seja, o arquivo baixado da ferramenta Mesclar Bases está alinhado com o formato do arquivo que o VOSViewer lê como Scopus.

A partir daí, o software permite configurar critérios como número mínimo de ocorrências, tipo de rede, normalização e visualização.

Mas cuidado: o VOSviewer gera o mapa, não a conclusão.

Um cluster pode indicar aproximação temática, mas a interpretação precisa considerar o conteúdo dos artigos. Palavras próximas no mapa não significam, automaticamente, que os estudos dizem a mesma coisa. Elas indicam associação dentro da base analisada.

13. Use o Bibliometrix para análises complementares

Outra ferramenta bastante usada em bibliometria é o Bibliometrix, pacote do software R, com interface Biblioshiny.

Ele permite gerar análises descritivas e gráficos sobre a base, como:

• informações principais da coleção;
• produção científica anual;
• autores mais produtivos;
• fontes mais relevantes;
• documentos mais citados;
• países e instituições;
• palavras-chave;
• redes temáticas;
• mapas de colaboração.

Um caminho possível na interface é:

Import or Load > Database > escolher a base > configurar o formato dos nomes dos autores > selecionar o arquivo > Start

Essas informações ajudam a construir a parte descritiva da análise bibliométrica.

Por exemplo, ao observar o número de documentos, o período analisado, o crescimento anual e a média de citações, você começa a entender o comportamento geral da literatura sobre o tema.

14. Use a análise bibliométrica da Xplore como apoio

Além do VOSviewer e do Bibliometrix, a Xplore Academy também oferece recursos para iniciar uma análise bibliométrica diretamente a partir da base tratada.

Após mesclar os arquivos, você pode usar a opção de iniciar a análise bibliométrica. A ferramenta gera gráficos e visualizações que ajudam a observar padrões da base.

Entre os recursos disponíveis, é possível visualizar gráficos como publicações por ano, produção de autores ao longo do tempo e redes de palavras-chave.

Em alguns gráficos, há também a opção de gerar uma descrição inicial do resultado.

Esse recurso pode ajudar bastante na primeira leitura dos dados. Porém, a descrição gerada deve ser vista como apoio, não como conclusão final.

Antes de levar qualquer interpretação para um artigo científico, revise os dados, confira se a base está correta e avalie se a descrição faz sentido em relação ao tema e à pergunta de pesquisa.

Ferramentas ajudam a reduzir trabalho manual, mas o julgamento crítico continua sendo do pesquisador.

15. Como interpretar o gráfico de publicações por ano

Um dos gráficos mais comuns em uma análise bibliométrica é o de publicações por ano.

Ele mostra como a produção científica sobre determinado tema evoluiu ao longo do tempo.

Ao analisar esse gráfico, observe:

• em que ano começaram as primeiras publicações;
• se houve crescimento gradual;
• se existe um período de aceleração;
• se há quedas ou oscilações;
• se os anos mais recentes ainda estão incompletos;
• se algum evento externo pode ter influenciado o aumento das publicações.

Por exemplo, uma queda no último ano da base pode não significar desinteresse pelo tema. Muitas vezes, ela ocorre porque o ano ainda não terminou ou porque as bases ainda não indexaram todos os documentos.

Repare no detalhe: interpretar bibliometria exige cuidado com o tempo de indexação das bases.

Um gráfico pode mostrar aumento expressivo de publicações, mas isso precisa ser discutido com prudência. Crescimento no volume de artigos indica maior atenção científica, mas não significa necessariamente maturidade teórica, consenso metodológico ou qualidade superior dos estudos.

16. Como interpretar a produção de autores ao longo do tempo

Outro gráfico útil é a produção de autores ao longo do tempo.

Ele permite observar quais pesquisadores publicaram sobre o tema, em quais períodos e com qual intensidade.

Esse tipo de visualização pode ajudar a identificar:

• autores pioneiros;
• autores com produção recente;
• pesquisadores com publicações concentradas em um período específico;
• continuidade ou interrupção de produção;
• possíveis lideranças acadêmicas no tema.

Mas novamente: produtividade não deve ser confundida automaticamente com relevância.

Um autor pode ter muitos artigos e pouca influência teórica. Outro pode ter poucos artigos, mas grande impacto na formação do campo.

Por isso, combine a análise visual com leitura dos documentos mais importantes.

17. Como interpretar redes de palavras-chave

As redes de palavras-chave são muito úteis para identificar temas e subtemas dentro de uma área.

Nesse tipo de mapa, cada nó representa uma palavra-chave. O tamanho do nó costuma indicar a frequência do termo. As linhas indicam relações de coocorrência. As cores geralmente representam clusters, ou seja, grupos de palavras que aparecem associadas com maior frequência.

Ao interpretar esse mapa, pergunte:

• quais termos aparecem no centro da rede?
• quais clusters foram formados?
• que tema cada cluster parece representar?
• existem palavras emergentes?
• existem temas pouco conectados?
• há termos genéricos demais que poderiam ter sido tratados?
• os clusters fazem sentido após a leitura dos artigos?

Uma boa interpretação não deve apenas descrever as cores do mapa.

Não basta escrever: “o cluster vermelho trata de marketing, o azul de tecnologia e o verde de consumo”.

O ideal é explicar o que esses agrupamentos indicam sobre o desenvolvimento da literatura, quais debates parecem mais consolidados e quais temas podem representar oportunidades de pesquisa.

18. O que colocar nos resultados de uma análise bibliométrica?

A seção de resultados de uma análise bibliométrica pode variar bastante, mas geralmente inclui uma combinação de análise descritiva e análise de redes.

Você pode apresentar:

• características gerais da base;
• evolução das publicações;
• principais periódicos;
• autores mais produtivos;
• documentos mais citados;
• países e instituições;
• colaboração entre autores;
• coocorrência de palavras-chave;
• clusters temáticos;
• tendências e lacunas.

A escolha depende da sua pergunta de pesquisa.

Aqui vai uma pergunta simples que pode orientar todo o processo:

Com os dados que eu tenho hoje, o que eu quero mostrar para a comunidade científica?

Essa pergunta evita que você inclua gráficos apenas porque eles ficaram visualmente interessantes.

Nem todo gráfico precisa entrar no artigo. Inclua apenas o que ajuda a responder ao objetivo da pesquisa.

19. Cuidados metodológicos importantes

Uma análise bibliométrica precisa ser transparente e rastreável.

No texto metodológico, procure informar:

• bases de dados utilizadas;
• data da coleta;
• query completa;
• filtros aplicados;
• tipos de documentos incluídos;
• idiomas considerados;
• período analisado;
• critérios de inclusão e exclusão;
• formato de exportação;
• procedimento de remoção de duplicados;
• softwares e ferramentas utilizados;
• critérios usados para gerar mapas e redes.

Isso permite que outros pesquisadores compreendam como a base foi construída e quais decisões metodológicas foram tomadas.

Antes de seguir, uma observação importante: a qualidade da análise depende diretamente da qualidade da base.

Se a busca foi mal construída, se os dados foram exportados de forma incompleta ou se os duplicados não foram tratados, os resultados podem ficar comprometidos.

20. Use gerenciadores de referências desde o início

Além das ferramentas bibliométricas, recomendo fortemente o uso de gerenciadores de referências, como Zotero e Mendeley.

Essas ferramentas ajudam a organizar os artigos, salvar metadados, inserir citações no texto e gerar referências bibliográficas.

Isso é especialmente importante porque, durante uma revisão ou análise bibliométrica, você pode lidar com dezenas, centenas ou até milhares de registros.

Com um gerenciador de referências, fica mais fácil controlar o que foi lido, o que foi citado e o que ainda precisa ser analisado.

Caso você use Zotero, vale explorar recursos como coleções, etiquetas, notas, plugins e integração com editores de texto.

O objetivo não é apenas guardar PDFs, mas construir um sistema de organização da sua pesquisa.

21. A bibliometria não termina quando o mapa é gerado

Um erro comum é pensar que a análise bibliométrica termina quando os gráficos ficam prontos.

Na verdade, esse é apenas o começo da interpretação.

Depois de gerar os mapas, você precisa voltar para a literatura, ler os documentos mais relevantes, comparar padrões, entender os clusters e transformar os resultados em uma narrativa científica coerente.

A bibliometria ajuda a responder perguntas como:

• como o campo evoluiu?
• quais temas ganharam força?
• quais autores estruturam a discussão?
• quais abordagens aparecem com mais frequência?
• quais conexões ainda parecem pouco exploradas?
• onde podem existir lacunas de pesquisa?

Mas as respostas não vêm automaticamente.

Elas exigem análise crítica.

Conclusão

Fazer uma análise bibliométrica do zero envolve mais do que baixar artigos e gerar mapas.

O processo começa com uma boa pergunta, passa por leituras exploratórias, construção de query, escolha das bases, exportação dos dados, tratamento da base, remoção de duplicados, geração de gráficos e interpretação cuidadosa dos resultados.

Ferramentas como VOSviewer, Bibliometrix e a Xplore Academy podem apoiar bastante esse caminho, principalmente na organização dos dados, criação de visualizações e geração de leituras iniciais.

Mas nenhuma ferramenta substitui o olhar crítico do pesquisador.

Uma análise bibliométrica bem feita precisa de método, transparência, rastreabilidade e interpretação. O mapa mostra padrões. Quem transforma esses padrões em contribuição científica é você.

Se você quer organizar melhor sua base, remover duplicados e iniciar sua análise com mais clareza, conheça a Xplore Academy e teste os recursos voltados para análise bibliométrica.

Em caso de dúvidas, entre em contato pelo e-mail: contato@xploredados.com.