Você já se perguntou quem são os pesquisadores mais influentes da sua área e como eles se conectam entre si? Quando você está montando o referencial teórico da dissertação ou escolhendo com quem dialogar na tese, conhecer os grupos de pesquisa que dominam o tema não é curiosidade, é estratégia. Citar autores isolados sem entender a estrutura da área faz você parecer um leitor de fora da conversa.
O problema é que descobrir isso manualmente é inviável. Em uma área com 2 mil artigos publicados, são milhares de autores e combinações de parceria impossíveis de rastrear lendo artigo por artigo.
A rede de co-autoria resolve exatamente isso: em poucos minutos, o VOSviewer transforma seus dados do Web of Science ou Scopus em um mapa visual que mostra quem publica com quem, quais grupos existem na sua área e onde estão os autores centrais.
Neste post, você vai aprender a criar sua primeira rede de co-autoria no VOSViewer do zero e, mais importante, a interpretar corretamente o que o mapa revela.
Neste post:
- O que é uma rede de co-autoria
- O que você precisa antes de começar
- Passo a passo: criando a rede no VOSviewer
- Como interpretar o mapa de co-autoria
- Erros comuns (e como evitá-los)
- Variações: co-autoria entre países e instituições
- Próximos passos
O que é uma rede de co-autoria
No vocabulário do VOSviewer, uma rede (network) é um conjunto de itens conectados por links. Na rede de co-autoria, cada item representa um autor e cada link representa uma relação de co-autoria entre dois autores. Todo link tem uma força (link strength): em co-autoria, ela corresponde ao número de publicações que os dois autores escreveram juntos. Quanto mais artigos em parceria, maior a força do link.
É um dos quatro tipos clássicos de análise que o VOSviewer oferece (ao lado de cocitação, acoplamento bibliográfico e co-ocorrência de palavras-chave), e provavelmente o mais intuitivo de interpretar: colaboração científica deixa rastro direto nos metadados de autoria.
Na prática, a rede de co-autoria responde a perguntas como:
- Quais são os grupos de pesquisa consolidados na minha área?
- Quem são os autores centrais, que conectam grupos diferentes?
- A área é colaborativa ou formada por ilhas isoladas?
- Existem pesquisadores brasileiros inseridos nas redes internacionais do tema?
Para quem está escrevendo dissertação ou tese, isso tem uso direto: identificar os grupos dominantes ajuda a estruturar o referencial teórico por correntes de pesquisa, e não por uma lista solta de citações. Também é útil para escolher periódicos, eventos e até possíveis parcerias e bancas.
O que você precisa antes de começar
Três coisas:
1. O VOSviewer instalado. O software é gratuito e está disponível em vosviewer.com. Se você nunca usou, comece pelo tutorial VOSviewer passo a passo: como criar seu primeiro mapa, que cobre instalação e interface.
2. Um arquivo de dados exportado de uma base bibliográfica. A rede de co-autoria depende dos registros completos de autoria, então a exportação precisa incluir os metadados de autores. Os tutoriais de exportação estão aqui no blog:
3. Uma busca bem delimitada. A rede de co-autoria reflete o conjunto de artigos que você exportou. Se a sua string de busca trouxe ruído, o mapa vai mostrar autores que não pertencem ao seu tema. Vale revisar a estratégia de busca antes de exportar.
Uma referência de escala: conjuntos entre 500 e 2.000 artigos costumam gerar redes de co-autoria legíveis. Abaixo de 200 artigos, a rede tende a ficar fragmentada demais; acima de 10 mil, você precisará de critérios de corte mais agressivos. Essas orientações, porém, são genéricas: como cada área científica tem suas particularidades, teste os seus dados como tem baixado das bases primeiro, para então avaliar se precisa alterar sua string. O melhor mapa para testar sua string é o mapa de co0ocorrência, que você aprende a fazer aqui.
Passo a passo: criando a rede no VOSviewer
Passo 1: Crie um novo mapa a partir dos seus dados
Abra o VOSviewer e clique em Create. Na janela que abrir, selecione Create a map based on bibliographic data e clique em Next.
Em seguida, escolha a origem do arquivo:
- Read data from bibliographic database files para arquivos do Web of Science (.txt) ou Scopus (.csv)
Selecione a aba correspondente à sua base, clique nos três pontos (…), localize o arquivo exportado e avance.
Passo 2: Selecione o tipo de análise
Esta é a tela principal. Configure assim:
- Type of analysis: Co-authorship
- Unit of analysis: Authors
- Counting method: Full counting
Sobre o método de contagem: no full counting, cada co-autoria vale 1 para todos os autores do artigo. No fractional counting, o peso é dividido pelo número de autores (em um artigo com 5 autores, cada par de co-autoria vale 1/4). O fractional counting reduz a influência de artigos com dezenas de autores — comum em áreas como física de partículas e medicina. Para a maioria das análises em dissertações, o full counting é suficiente e mais fácil de explicar na metodologia.
Passo 3: Defina o número mínimo de documentos por autor
O VOSviewer vai perguntar o minimum number of documents of an author. Definir 1 para essa configuração significa incluir todos os autores, inclusive quem publicou um único artigo no conjunto.
Para um primeiro mapa, aumente esse valor. Um critério inicial razoável é mínimo de 2 ou 3 documentos: você elimina autores ocasionais e mantém quem tem produção recorrente no tema. O próprio software mostra quantos autores atendem ao critério, ajuste até chegar a um número entre 100 e 500 autores, que costuma gerar mapas legíveis.
Não existe valor universalmente correto. O importante é registrar o critério escolhido na sua metodologia, para que a análise seja replicável.
Passo 4: Decida sobre os itens desconectados
Antes de gerar o mapa, o VOSviewer avisa que nem todos os itens estão conectados entre si por links e pergunta se você quer mostrar apenas o maior conjunto de itens conectados (largest set of connected items).
Em redes de co-autoria, isso é esperado: sempre haverá autores ou pequenos grupos que não colaboram com o núcleo principal da área. Para a maioria das análises, aceite a sugestão e trabalhe com o maior componente conectado. Se o seu objetivo for justamente mostrar a fragmentação da área, mantenha todos os itens — mas saiba que o mapa ficará mais difícil de ler.
De qualquer maneira, em estágio iniciais de investigação da área, o ideal é gerar o maior número de mapas possíveis, para estudar como os dados se comportam. Assim, gere mapas com mais e menos autores, com apenas os maiores núcleos conectados, e também com todos os autores possíveis.
Passo 5: Gere e explore o mapa
Clique em Finish. O VOSviewer exibirá o mapa na network visualization (visualização de rede), com os autores agrupados em clusters coloridos. As outras duas visualizações — overlay visualization e density visualization — ficam disponíveis nas abas do painel principal.
Como interpretar o mapa de co-autoria
Gerar o mapa é a parte fácil, por incrível que pareça. O valor da análise está na interpretação e é aqui que você deve dedicar a maior parte do seu tempo.
Tamanho dos itens
Na network visualization, cada item é representado pelo rótulo e por um círculo. O tamanho de ambos é determinado pelo peso (weight) do item: quanto maior o peso, maior o rótulo e o círculo. Com o peso padrão Documents, itens grandes são os autores mais produtivos no tema — não necessariamente os mais citados. Você pode alternar o atributo de peso no painel de opções (Weights > Citations), o que muda a leitura: itens grandes passam a indicar impacto, não volume.
Linhas e distância
As linhas representam os links entre os itens (por padrão, o VOSviewer exibe no máximo as 1.000 linhas dos links mais fortes). A espessura da linha indica a força do link, em co-autoria, o número de artigos em conjunto. A distância entre dois itens também informa: a VOS layout technique posiciona os itens de modo que a distância indique, aproximadamente, o grau de relação entre eles. Autores próximos no mapa colaboram mais; autores distantes dificilmente publicaram juntos.
Clusters (as cores)
Cada cor representa um cluster, um conjunto de itens agrupados pela VOS clustering technique. No VOSviewer, clusters não se sobrepõem: cada autor pertence a no máximo um cluster, e os clusters são identificados por números (cluster 1, cluster 2…). Em co-autoria, eles costumam corresponder a grupos de pesquisa reais: laboratórios, programas de pós-graduação, redes de colaboração institucionais ou nacionais. Se quiser mais ou menos clusters, ajuste o parâmetro Resolution na aba Analysis, valores maiores produzem mais clusters.
Para interpretar, clique nos maiores itens de cada cluster e investigue: de qual instituição é esse autor? Sobre o que ele publica? Em geral, você vai conseguir nomear cada cluster (“grupo da universidade X”, “rede europeia do tema Y”), e essa nomeação é o que transforma a figura em análise.
Total link strength
O VOSviewer calcula dois atributos de peso padrão para cada item: Links, o número de links de um autor com outros autores, e Total link strength, a força total desses links. Na lista da aba Items, autores com total link strength alto em relação ao número de documentos são os conectores da rede, pesquisadores que colaboram amplamente e fazem ponte entre grupos. Esses nomes merecem atenção especial no seu referencial teórico, porque tendem a ser referências transversais da área.
O que reportar no seu trabalho
Uma boa análise de co-autoria no texto da dissertação responde, no mínimo: quantos clusters foram identificados e o que cada um representa; quem são os autores mais produtivos e os mais conectados; e se a área é coesa ou fragmentada. A figura entra como evidência da sua interpretação.
Erros comuns (e como evitá-los)
Nomes de autores duplicados
Este é o problema número um em redes de co-autoria. O mesmo pesquisador pode aparecer como “silva, j.”, “silva, j.c.” e “silva, joao c.”, e o VOSviewer trata cada variação como um autor diferente, fragmentando a rede.
A solução é o arquivo thesaurus: um arquivo de texto com duas colunas (label e replace by) que unifica as variações. Você cria o arquivo em qualquer editor de planilha, salva como .txt separado por tabulação e carrega na tela de criação do mapa (campo VOSviewer thesaurus file). Em análises sérias, essa limpeza não é opcional. Se você quer aprender a fazer um arquivo thesaurus para VOSviewer, comente neste post para eu saber.
Threshold mal calibrado
Mínimo de documentos baixo demais gera um mapa ilegível com milhares de itens; alto demais elimina grupos emergentes e distorce a estrutura da área. Teste dois ou três valores e compare os mapas antes de fechar a escolha.
Confundir co-autoria com cocitação
Co-autoria mede colaboração (quem escreve junto). Cocitação mede proximidade intelectual (quem é citado junto). Dois autores podem ser intelectualmente próximos sem nunca terem colaborado. Se a sua pergunta é sobre correntes teóricas, a análise adequada é cocitação e não co-autoria.
Tirar conclusões além do que os dados sustentam
A rede reflete apenas o conjunto exportado, com o recorte temporal e a string de busca que você definiu. Um autor “ausente” do mapa pode simplesmente publicar com outras palavras-chave. Relate sempre os limites do corpus na metodologia.
Variações: co-autoria entre países e instituições
O mesmo procedimento funciona com outras unidades de análise. Na tela do Passo 2, troque Unit of analysis para:
- Organizations: revela a colaboração entre universidades e institutos de pesquisa. Útil para mostrar onde o tema está institucionalizado e se a sua universidade aparece na rede.
- Countries: revela a colaboração internacional. É a análise ideal para responder se o Brasil está inserido nas redes globais do seu tema ou se a produção nacional é isolada.
Mapas de co-autoria entre países costumam ser os mais limpos visualmente (poucos itens, links claros) e funcionam bem como primeira figura bibliométrica do referencial teórico. A interpretação segue a mesma lógica: tamanho do item = peso (produção), espessura da linha = força do link (intensidade da parceria), clusters = blocos de colaboração.
Atenção ao mesmo problema de padronização: instituições aparecem com grafias diferentes nas bases (“univ sao paulo”, “universidade de sao paulo”, “usp”). O thesaurus resolve aqui também.
Próximos passos
Neste post, você aprendeu a criar uma rede de co-autoria no VOSviewer, da exportação dos dados à configuração de thresholds, e a interpretar itens, links, clusters e total link strength para identificar os grupos de pesquisa da sua área. Também viu os erros que mais comprometem esse tipo de análise, em especial a duplicação de nomes de autores.
A rede de co-autoria é uma das quatro análises fundamentais do VOSviewer. Aprenda também a dominar o mapa de co-ocorrência de palavras-chave, que revela a estrutura temática da sua área.
Se você quer ir além e aprender bibliometria do zero até análises avançadas, incluindo a interpretação aprofundada de cada tipo de mapa, o curso Bibliometria na Prática abre novas vagas em 2026.
