Mudanças entre as edições de "VosViewer"

Edição das 16h47min de 24 de junho de 2018

TUTORIAL SOFTWARE VOSviewer

1 - DESCRIÇÃO DO SOFTWARE O VosViewer é uma ferramenta de software para construção e visualização de redes bibliométricas. Essas redes podem incluir, por exemplo, periódicos, pesquisadores ou publicações individuais, e podem ser construídas com base em relações de citação, acoplamento bibliográfico, co-citação ou co-autoria. O VOSviewer também oferece funcionalidade de mineração de texto que pode ser usada para construir e visualizar redes de co-ocorrência de termos importantes extraídos de um corpo de literatura científica.

1.1 - Versão e atualização O VOSviewer versão 1.6.8 foi lançado em 27 de abril de 2018. Esta versão oferece uma série de pequenas melhorias. Em particular, os algoritmos para criar mapas baseados em citações foram aprimorados e o suporte para a criação de mapas de organizações foi ampliado.

2 - Opções de uso O VOSviewer pode ser utilizado instalado em um equipamento ou on-line.

2.1 - Para baixar e executar o VOSviewer, siga os seguintes passos: a) Faça o download do VOSviewer - Versão mais recente do VOSviewer para ser baixado de acordo com o sistema do usuário. O software pode ser usado livremente para qualquer finalidade.

Baixe o VOSviewer 1.6.8 para sistemas Microsoft Windows Faça o download do VOSviewer 1.6.8 para sistemas Mac OS X Baixe VOSviewer 1.6.8 para outros sistemas

b) Crie uma nova pasta e descompacte o arquivo ZIP baixado nessa pasta.

c) Nos sistemas Microsoft Windows, execute o aplicativo VOSviewer Windows ou nos sistemas Mac OS X, execute o aplicativo VOSviewer OS X ou em outros sistemas, execute o arquivo JAR do VOSviewer.

d) Para executar o VOSviewer, é necessário instalar o Java versão 6, 7 ou 8 em seu sistema.

e) O VOSviewer atualmente não pode ser executado usando o Java versão 9.

f) Se o Java não estiver instalado em seu sistema, você pode obtê-lo aqui.

2.2 - Para utilizar o VOSviewer a partir da versão na web Iniciar o VOSviewer diretamente a partir do link abaixo. Isso requer que o Java seja instalado em seu sistema. clique aqui Inicie o VOSviewer 1.6.8

2.3 – Base de Dados Para demonstração do software será utilizado uma base de dados extraída do ScienceDirect 1. Foram utilizados 388 itens com parâmetro de busca "digital humanities".

Anos: 2018 (85), 2017 (63), 2016 (59), 2015 (61), 2014 (29), 2013 (31), 2012 (14), 2011 (7), 2010 (8), 2009 (7), 2008 (5), 2007 (2), 2006 (16) e 2005 (1).

Itens por tipo: Artigos de pesquisa (179), Enciclopédia (4), Capítulo de livros (118), Livros (13), Conferências (3), Estudos (1), Editoriais (11), Notícia (1), Comunicações (4), Publicação de software (1) e Outros (53).

Estes artigos foram Exportados da base indicada na opção “Export citation to RIS”, por isso os exemplos seguem essa seleção. Se o arquivo for de outro tipo utilize a aba adequada no momento de importar para o VOSviewer sua base. Outra observação importante é que o VOSviewer apresenta as opções de acordo com os campos oferecidos pela base.

3 – Inicie o VOSviewer 1.6.8 (Figura 1).

Figura 1 – Tela Inicial VOSviewer 1.6.8 Fonte: Elaboração autoras (2018).

3.1 – Criando um mapa baseado em dados bibliográficos: a) Clique no botão ‘Create’ e marque a opção ‘Create a map based on bibliographic data’ e clique ‘Next’ (Figura 2).

Figura 2 – Criação de mapa Fonte: Elaboração autoras (2018).

b) Clique na aba ‘RIS’ (tipo dos artigos que serão utilizados para realização da visualização), selecione os arquivos; clique ‘ok’ e ‘Next’ (Figura 3). Figura 3 – Escolha do tipo de arquivo Fonte: Elaboração autoras (2018).

c) Métodos utilizados: Type of analysis – Co-authorship; Unit of analysis – Authors; Counting method – Full couting; marcar caixa ‘Ignore documents with a large number of authors’; digite a quantidade máxima de autores na caixa ‘Maximum number of authors per documents’ e clique ‘Next’ (Figura 4). Figura 4 – Métodos Utilizados Fonte: Elaboração autoras (2018).

d) Determinar a quantidade de incidência de autores nos documentos (a visualização será construída a partir de autores que aparecem duas ou mais vezes), clique ‘Next’ (Figura 5).

Figura 5 – Incidência de autores Fonte: Elaboração autoras (2018).

e) A partir do resultado de autores é possível determinar a quantidade que desejar (a visualização será construída a partir da quantidade máxima de autores encontrados - 54), clique ‘Next’ (Figura 6).

Figura 6 – Quantidade de autores Fonte: Elaboração autoras (2018).

f) O programa possibilita a escolha de ‘todos os autores’ ou ‘apenas os que apresentam alguma ligação com outros autores’ (a visualização será criada com todos os autores) (Figura 7).

Figura 7 – Escolha de autores que se interligam ou não Fonte: Elaboração autoras (2018).

g) – Tipos de visualizações g.1 – Visualização ‘Network Visualization’ (rede de ligação dos autores) (Figura 8).

Figura 8 - Rede de ligação dos autores Fonte: Elaboração autoras (2018).

g.2 – Visualização ‘Overlay Visualization’ (reunião dos autores por ano) ((Figura 9).

Figura 9 - Reunião dos autores por ano Fonte: Elaboração autoras (2018).

g.3. – Visualização ‘Density Visualization’ (incidência dos autores) (Figura 10).

Figura 10 - Incidência dos autores Fonte: Elaboração autoras (2018).

3.2. – Criando um mapa baseado em dados de texto:

a) Clique no botão ‘Create’ e marque a opção ‘Create a map based on text data’ e clique ‘Next’.

Figura 11 – Criação de mapa

Fonte: Elaboração autoras (2018).

b) Clique na aba ‘RIS’ (ou na adequada a base utilizada), selecione a pasta, o/os arquivos; clique ‘ok’ e ‘Next’. (Figuras 12 e 13)

Figura 12 – Escolha do tipo de arquivo Fonte: Elaboração autoras (2018).

Figura 13 – Escolha do tipo de arquivo Fonte: Elaboração autoras (2018).

c) Escolhendo os campos: Neste ponto existem três opções de onde os termos serão extraidos – Título e resumo (Title and abstract fields); Título (Title fields) ou Resumo (Abstract field). No exemplo do Tutorial a primeira escolha foi marcada.

Figura 14 – Escolhendo os campos Fonte: Elaboração autoras (2018).

d) Nesta tela é escolhido o método de contagem, se Binário (Binary counting) ou Total (Full counting). Marque o Total.

Figura 15 – Método de contagem Fonte: Elaboração autoras (2018).

e) Determinar a quantidade de incidência mínima dos termos nos documentos para que esses sejam considerados na análise. Este número pode ser maior ou menor que 10. No caso deste Tutorial escolhemos 5. Isso quer dizer que termos que aparecem menos do que 5 vezes não serão apresentados. Esta tela mostra que dos 5878 termos encontrados nos documentos, 356 atendem ao limite. Clique em Next.

Figura 16 – Escolha do limite Fonte: Elaboração autoras (2018).

f) O programa calcula uma relevância para cada um dos termos apontados na tela anterior, neste caso 356. O VOSviewer avisa que vai considerar 60% dos termos mais relevantes e indica qual o número de termos vai usar no mapa. Esse número pode ser manipulado para maior ou menor que o apresentado. Aqui mantivemos o número sugerido pelo programa de 214 termos a serem selecionados.

Figura 17 – Escolha do número de termos Fonte: Elaboração autoras (2018).

g) Nesta próxima tela o VOSviewer lista todos os termos e possibilita selecionar/desmarcar os termos. Essa é uma possibilidade interessante, porque na busca termos que, sabidamente, não são relevantes para a pesquisa podem ser descartados. Para este Tutorial descartamos os seguintes termos: hand; http; line; meaning; concern; goal; means; turn; need; effort. Depois de escolher os termos é só clicar em Finish.

Figura 18 – Seleção de termos Fonte: Elaboração autoras (2018).

h) O programa apresenta a opção de aceitar apenas os termos conectados ou rejeitar essa opção e incluir os termos desconectados e/ou isolados no mapa. Concordando com a sugestão clicamos em Yes.

Figura 19 – Opção final dos termos selecionados Fonte: Elaboração autoras (2018).

i) – Tipos de visualizações As abas e botões apresentados juntamente com as visualizações são acessíveis com qualquer das visualizações.

i.1 – Visualização ‘Network Visualization’ (rede de conexão dos termos). Quanto mais finas as linhas (arestas) de ligação, menos forte é a ligação (laços), quanto maiores os pontos (nós), mais relevância eles possuem. Os clusters são os grupos que se formam por afinidade ou proximidade. É possível, passando o mouse sobre um nó, destacar suas arestas e com quem possui laços, com destaque destes e apagamentos dos outros. Abaixo da tela, no lado esquerdo aparece os números da rede.

Figura 20 - Rede de conexão dos termos Fonte: Elaboração autoras (2018).

i.2 – Visualização ‘Overlay Visualization’ (reunião dos termos por ano). Nesta visualização é possível perceber a temporalidade de uso de cada termo, de acordo com a data dos documentos de onde foram extraídos. Nesta mesma figura apresentamos a Aba dos itens que mostra nominalmente quais termos formam quais clusters.

Figura 21 - Reunião dos termos por ano Fonte: Elaboração autoras (2018).

i.3. – Visualização ‘Density Visualization’ (incidência dos termos). Os termos que mais aparecem vão ficar mais centralizados e em cor mais quente, os com menos incidência ficam em cores mais frias. Do lado direito o VOSviewer apresenta a aba de Análise Avançada (Analysis)

Figura 22 - Densidade dos termos Fonte: Elaboração autoras (2018).

i.4 – A última figura mostra alguns dos botões de função do programa como Abrir (Open), Salvar (), Screenshot, a esquerda e os de manipulação da visualização à direita.

Figura 23 – Mais botões do programa Fonte: Elaboração autoras (2018).