VOSviewer passo a passo: como criar seu primeiro mapa bibliométrico

Você está na reta final do seu mestrado ou doutorado, a revisão de literatura foi feita, e agora chegou aquele momento: visualizar tudo aquilo em um mapa que mostre as tendências, lacunas e campos mais estudados da sua área. O problema é que dados brutos de Web of Science ou Scopus parecem uma confusão impossível de organizar. Como extrair sentido daqueles milhares de registros? Como criar uma visualização que realmente comunique o panorama da pesquisa e impressione sua banca?

O VOSviewer existe exatamente para isso. É a ferramenta mais usada por pesquisadores brasileiros para transformar dados bibliográficos em mapas bonitos e informativos — sem precisar de programação. Mas quando você abre pela primeira vez, a interface pode parecer assustadora. Por onde começo? Qual é a sequência correta? O que cada gráfico significa?

Neste post, vamos de mão dada: desde baixar o programa até gerar seu primeiro mapa, interpretar o que você vê, e entender os próximos passos para análises mais profundas. Se você já exportou dados do Web of Science (veja nosso guia de exportação de dados do Web of Science passo a passo), agora é hora de colocá-los em prática.

Neste post:

O que é VOSviewer e por que começar por aqui
Requisitos antes de começar
Passo 1: Baixar e instalar o VOSviewer
Passo 2: Preparar seus dados para importação
Passo 3: Importar dados no VOSviewer
Passo 4: Criar seu primeiro mapa
Passo 5: Interpretar o mapa bibliométrico
Próximos passos e análises avançadas

O que é VOSviewer e por que começar por aqui

VOSviewer é um software livre desenvolvido pela Universidade de Leiden (Holanda) especificamente para criar visualizações de redes bibliométricas. Funciona em Windows, Mac e Linux, e é gratuito. Mais importante: ele faz o trabalho que levaria horas em Excel em minutos, com resultados muito mais claros.

Um mapa bibliométrico nada mais é que uma representação visual de conexões entre autores, palavras-chave, países, periódicos — você escolhe o que quer mapear. Cada nó (bolinha) representa um elemento, e as linhas mostram conexões entre eles. O tamanho do nó reflete a importância daquele elemento (quantas citações, quantas publicações), e a cor muitas vezes agrupa elementos relacionados em clusters.

Por que usar VOSviewer em vez de outras ferramentas? Primeiro, é grátis e não exige programação. Segundo, produz visualizações que entram diretamente em dissertações e teses — muitas universidades já esperam ver esse tipo de gráfico. Terceiro, a curva de aprendizado é rápida. Você consegue gerar um mapa decente em menos de uma hora, mesmo na primeira vez.

A grande maioria dos pesquisadores que usam bibliometria no Brasil começa por VOSviewer. É praticamente um padrão em revisões de literatura de pós-graduação. Se você está começando, é aqui que deve estar.

Requisitos antes de começar

Antes de abrir o VOSviewer, você precisa de dois elementos:

1. Dados bibliográficos em formato compatível

Os dados precisam estar em um arquivo que VOSviewer entenda. Os formatos aceitos são:

RIS — exportação padrão do Web of Science
CSV — comum no Scopus
Excel — em alguns casos, com estrutura específica
BibTeX — se você usa gerenciadores de referências como Mendeley ou Zotero

Se você ainda não baixou seus dados, o Web of Science é a base mais simples para começar. Veja nosso guia completo sobre como exportar dados do Web of Science em formato RIS — é nesse formato que você vai precisar para este tutorial.

2. Java instalado no seu computador

VOSviewer é baseado em Java, então você precisa ter Java Runtime Environment (JRE) atualizado no seu sistema. A boa notícia: é simples de instalar e geralmente é automático. Veremos isso no próximo passo.

3. Quantidade razoável de registros

Um mapa com menos de 50 publicações pode gerar um resultado pouco interessante. O ideal é começar com 200–500 registros para um primeiro mapa. Se você tem milhares de registros, tudo bem — VOSviewer consegue processar facilmente. Se tem pouquíssimos, não desista: mapear 50 estudos ainda é útil para ver padrões.

Passo 1: Baixar e instalar o VOSviewer

Abra seu navegador e vá para https://www.vosviewer.com.

[screenshot: Página inicial do site vosviewer.com com botão de download destacado]

Clique no botão “Download” na barra de navegação ou procure a seção de downloads. Você verá opções para Windows, Mac e outros sistemas. Escolha a que corresponde ao seu sistema operacional e faça a instação.

Para Windows:

Baixe o arquivo (geralmente algo como VOSviewer.exe ou .zip)
Se for .zip, descompacte em uma pasta (por exemplo, C:\Programas\VOSviewer)
Clique duas vezes no arquivo VOSviewer.exe para abrir

Para Mac:

Para Linux:

Quando você abre VOSviewer pela primeira vez, pode aparecer uma mensagem pedindo para instalar ou atualizar Java. Se isso acontecer, deixe o sistema fazer isso automaticamente — geralmente leva alguns minutos.

Pronto! VOSviewer está instalado. Você verá a tela principal com as opções de criar um novo mapa ou abrir um existente.

Passo 2: Importar dados no VOSviewer

Agora que você tem VOSviewer aberto e dados preparados, é hora de conectar um ao outro.

Etapa 1: Criar novo mapa a partir do zero

Na tela inicial, procure por “Create” (criar). Você verá algumas opções:

“Based on network data” – dados exportados de outros softwares que criam redes bibliométricas
“Based on bibliographic data” — baseado em dados bibliográficos, é esta que você quer para começar
“Based on text data” — com base em dados de texto, para criar mapas de termos

Clique em “Based on bibliographic data” – segunda opção.

Etapa 2: Selecionar a fonte de dados

Você verá uma nova janela com opções:

“data through API” — algumas bases fornecem uma API para baixar dados
“data from bibliographic databases” — são os dados diretamente das bases bibliográficas. O VOSviewer atualmente suporta as bases: Web of Science, Scopus, Dimensions, Lens e PubMed. Eu já ensinei como baixar dados da Web of Science aqui.
“data from reference manager files” — dados exportados de gerenciadores de referências. O VOSviewer suporta: RIS, EndNote e RefWorks.

Para esse exercício, selecione a opção “data from bibliographic databases”.

Etapa 3: Localizar e selecionar seu arquivo

Antes de importar seu arquivo exportado da base, é preciso selecioná-la corretamente por meio das abas referentes a cada uma. A WoS já vem como aba padrão. Para buscar o seu arquivo, clique no botão com 3 pontos “…” e procure seu(s) arquivo(s) no computador. Para selecionar mais de um arquivo, basta segurar a tecla shift.

VOSviewer vai processar o arquivo — dependendo do tamanho, pode levar alguns segundos a minutos.

Etapa 4: Configurar o tipo de análise

Quando a importação terminar, você vai ver a principal janela de criação de mapas chamada “Choose type of analysis and counting method”.

Aqui, você irá selecionar: o tipo de análise, a unidade de análise, o método de contagem e o uso de thesaurus.

Para esse exercício introdutório, selecione o tipo de análise “Co-occurrence” e a unidade de análise “Author keywords”, que criará um mapa de co-ocorrência baseado em palavras-chave dos autores dos artigos.

O método de contagem pode permanecer selecionado em “Full counting” e o thesaurus ficará em branco. Estes são tópicos avançados que podem ser deixados de lado para a finalidade deste exercício.

Clique em Next.

Etapa 5: Configurando as métricas de ocorrência

As próximas 3 telas são para ajustar as métricas de ocorrência das palavras-chave que serão usadas para compor o mapa. Na tela “Choose threshold” deixe configurado para 3 – para aparecer no mapa, uma palavra-chave tem que ter sido usada pelo menos em 3 artigos. Clique em Next.

Na tela “Choose number of keywords”, deixe todas as palavras-chave com pelo menos 3 ocorrências no mapa. No meu exemplo, são 129. Clique em Next.

A última tela de preparação do mapa mostra todas as palavras-chave que estarão no mapa. Você pode excluir palavras, se quiser. Para esse exercício, deixe como está e clique em Finish.

Pode ser que no seu caso, apareça uma pequena janela informando que há itens desconectados da rede principal. Neste caso, selecione a opção Yes, para deixar apenas a rede principal visível no mapa.

Pronto! Você criou o seu primeiro mapa de rede de bibliometria. Parabéns!

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Passo 3: Interpretar o mapa bibliométrico

Criar o mapa é fácil. Entendê-lo é onde a análise começa de verdade.

O que cada elemento representa?

O mapa acima é o meu exemplo de um mapa de rede (network) com a busca na WoS para “inovação no setor público”. No painel à direita, você pode testar várias formatações que o VOSviewer oferece, como mudança nas cores, no tamanho das palavras, etc.

Os principais elementos do mapa são:

Itens (Bolinhas):	– Cada bolinha é uma palavra-chave – Tamanho: quanto maior, mais frequente (aparece em mais artigos) – Palavras grandes = temas centrais da sua área – Palavras pequenas = temas menos abordados, potenciais lacunas
Links (Linhas):	– Uma linha conecta duas palavras que aparecem juntas em artigos – Espessura: quanto mais grossa, mais frequentemente aparecem juntas – Conexões fortes indicam que os temas estão relacionados.
Clusters (Cores diferentes):	– VOSviewer agrupa automaticamente palavras relacionadas – Cada cor é um cluster temático – Clusters próximos no mapa = temas relacionados – Clusters distantes = temas mais independentes

Exemplo de interpretação

Imagine um mapa de uma dissertação sobre “mudança climática em florestas tropicais”:

Cluster vermelho: grande, no centro, contém “desmatamento”, “emissões de carbono”, “perda de cobertura florestal” — este é o tema central
Cluster azul: médio, próximo ao centro, contém “biodiversidade”, “espécies endêmicas”, “conservação” — temas secundários relacionados
Cluster verde: menor, na periferia, contém “agricultura de carbono”, “pagamentos por serviços ambientais” — aplicações e soluções, menos estudadas mas relevantes

Essa configuração te diz:

Sua área tem foco claro: a maioria das pesquisas converge para desmatamento/carbono (cluster vermelho)
Há pesquisa consolidada: muitos estudos sobre biodiversidade (cluster azul)
Há oportunidades: poucos estudos sobre soluções/aplicações (cluster verde) — potencial lacuna para sua pesquisa

Interagindo com o mapa

Passe o mouse em uma palavra-chave no mapa. O VOSviewer vai:

Destacar aquela palavra e seus vizinhos
Mostrar no canto inferior as estatísticas:
- “Occurrences” — quantas vezes aparece
- “Links” — com quantas outras palavras se conecta
- “Total link strength” — força total das conexões
- “Cluster” – a qual cluster pertence.

Use isso para investigar. Veja uma palavra pequena na periferia: está em poucos artigos, mas está conectada a temas maiores? Tem muitas palavras isoladas? Como os clusters estão dispostos?

Exemplo de palavra-chave realçada no mapa.

Exportar o mapa:

Se quiser salvar o mapa para abri-lo novamente no VOSviewer em outro momento, clique em Sabe e selecione a opção GML. Se quiser exportar uma figura, clique em Screenshot.

Próximos passos e análises avançadas

Parabéns. Você criou seu primeiro mapa bibliométrico. Mas isso é apenas o começo.

O que você aprendeu neste post:

Baixar e instalar VOSviewer
Importar dados e escolher o tipo de análise
Gerar um mapa de co-occorrência de palavras-chave
Interpretar itens, links e cores

Próximas análises que você pode fazer:

Agora que domina o básico, você pode explorar:

1. Mapa de co-autoria: descubrir quem publica com quem, identificar grupos de pesquisa, ver redes de colaboração. Útil se sua tese envolve análise de colaboração entre instituições.

2. Redes de citação: mapear quais artigos citam quais, entender a evolução da pesquisa ao longo do tempo, identificar trabalhos seminais.

3. Overlay map (mapa temporal): ver como a pesquisa evoluiu ao longo dos anos. VOSviewer colore o mapa por data de publicação — azul (antigo) a vermelho (recente). Mostra tendências.

Cada uma dessas análises responde uma pergunta diferente sobre sua área de pesquisa e enriquece sua revisão de literatura.

Dica importante:

Não trate o primeiro mapa como a verdade absoluta. Experimente incluir mais ou menos elementos no mapa, investigue a visualização Overlay e Density. Cada ajuste conta uma história diferente. Uma boa análise bibliométrica explora várias perspectivas.

Conclusão

O VOSviewer transforma dados bibliográficos brutos em visualizações que comunicam a estrutura da sua área de pesquisa. Neste post, você aprendeu a jornada completa: da instalação do programa até gerar um mapa interpretável.

Se você seguiu todos os passos, já tem um introdução sólida aos mapas de rede de co-ocorrência. Você descobriu quais são os temas centrais, quais são secundários, e onde estão as oportunidades (lacunas) para sua pesquisa.

Mas se você quer ir além — aprender análises avançadas, combinar VOSviewer com R para processamento de dados, ou estruturar uma revisão de literatura completa com bibliometria — o curso Bibliometria na Prática abre novas vagas em 2026 com módulos que vão desde o básico que você aprendeu aqui até análises de especialista.

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Sucesso com seu mapa!