Web of Science

Análise de autores e afiliações

A ferramenta de “Analyze Results” ou “Análise de Resultados” da Web of Science oferece várias opções para visualizar e explorar os dados de investigação. Aqui estão algumas das principais funcionalidades e opções que pode utilizar para obter insights mais detalhados sobre os resultados da sua pesquisa:

Análise por categorias

• “Authors” ou “Autores”: Esta funcionalidade permite identificar quais os autores que publicaram mais artigos dentro do seu tema de pesquisa. É útil para reconhecer especialistas numa área específica e avaliar a influência de cada autor.

• “Affiliations” ou “Afiliações": Mostra as principais instituições ou universidades que estão a publicar sobre o tema. Permite identificar quais os centros de investigação mais ativos e influentes num determinado campo.

• “Publication Year” ou “Ano de Publicação": Permite visualizar a distribuição dos artigos ao longo do tempo, ajudando a identificar tendências ou períodos de maior atividade de investigação.​​​​​​​

• “Keyword Analysis” ou “Palavras-chave": Identifica as palavras-chave mais comuns nos artigos, ajudando a compreender quais são os temas mais abordados dentro do tópico pesquisado.

Visualização dos Dados

• “TreeMap Chart” ou “Gráfico de Mapa de Árvore”: Mostra as categorias como quadrados de tamanhos proporcionais ao número de registos em cada uma delas. Este gráfico é útil para identificar visualmente as áreas de investigação mais e menos abordadas, permitindo-lhe ter uma perceção rápida da quantidade de pesquisa realizada em diferentes tópicos dentro do seu campo de estudo.

•  “Bar Chart” ou “Gráfico de Barras”: Apresenta os dados em barras, permitindo comparar diferentes categorias lado a lado. É ideal para comparar volumes de publicação ou outros dados quantitativos entre categorias. Eles proporcionam uma visualização clara e fácil de interpretar, facilitando a identificação de tendências e variações nos dados.

Essas funcionalidades e opções de visualização ajudam a obter uma compreensão mais aprofundada dos dados da sua pesquisa, permitindo identificar padrões, tendências e áreas de interesse dentro do campo de estudo. Além disso, pode utilizar outras ferramentas para análise de dados, como:

• VOSviewer: É uma ferramenta concebida para criar, visualizar e explorar redes de coautoria, citações e coocorrências de termos. É especialmente útil em análises bibliométricas, permitindo aos utilizadores visualizar e explorar relações entre autores, publicações e temas de investigação de forma intuitiva.
• Gephi: Uma plataforma de software que permite a visualização e exploração de redes. É amplamente utilizada para analisar grandes conjuntos de dados e criar representações gráficas de redes complexas, facilitando a identificação de padrões e interconexões.
• Tableau: Uma ferramenta de visualização de dados que permite transformar dados brutos em visualizações interativas e dashboards. É útil para análise de grandes volumes de dados e facilita a tomada de decisões orientadas por dados.
• R e Python: Ambas são linguagens de programação poderosas que oferecem bibliotecas específicas para análise de dados e visualização, como ggplot2 em R e Matplotlib ou Seaborn em Python. Essas linguagens são muito utilizadas em investigação para manipulação e visualização de dados.
• Microsoft Excel: Embora seja uma ferramenta básica, o Excel pode ser muito eficaz para a análise e visualização de dados simples. Com as suas funcionalidades de gráficos e tabelas dinâmicas, é uma opção acessível para muitos investigadores.

Essas ferramentas complementam as funcionalidades de visualização de dados, proporcionando uma análise mais robusta e abrangente dos dados recolhidos na sua pesquisa.