Explorando a interoperabilidade entre bases locais e globais em cientometria: Lattes, Capes e OpenAlex

Resumo

Inúmeras iniciativas estão em andamento para desambiguar bancos de dados em todo o mundo. Neste artigo, propomos uma metodologia para desambiguar entidades de pesquisa usando técnicas de big data, adotando uma abordagem que abrange bancos de dados locais e globais. Nosso objetivo é aprimorar a qualidade dos dados no banco de dados OpenAlex, aproveitando informações de bancos de dados brasileiros, particularmente dados da Plataforma Lattes e da Agência Federal de Apoio à Pós-Graduação. Comparamos nomes semelhantes de autores e instituições, empregando Identificadores Digitais de Objetos para vincular entidades, juntamente com uma adaptação do algoritmo de distância de Levenshtein. O método proposto é simples de implementar em bancos de dados tabulares e facilita a desambiguação, contribuindo assim para práticas de ciência aberta e fornecendo uma solução eficaz para sistemas de informação de pesquisa. Os resultados indicam o potencial de integração de bancos de dados locais e globais para abordar questões relacionadas a nomes ambíguos e metadados incompletos.