Google Scholar Metrics e OpenAlex: construção de indicadores para medir impacto e visibilidade de periódicos

Abstract

O Google Scholar Metrics apresenta-se como uma alternativa para a avaliação de impacto de periódicos, especialmente por sua ampla cobertura em áreas como Ciências Humanas e Sociais. No entanto, o sistema possui limitações significativas, como a ausência de uma API, a falta de uma lista mestre de periódicos que dificulta sua utilização em análises de larga escala. Diante desse cenário, a presente pesquisa teve como objetivo propor um framework (GSM-ALEX_metrics) para análise em grande escala dos periódicos indexados no Google Scholar Metrics, fundamentado na integração com dados bibliográficos abertos do OpenAlex. O método combinou procedimentos de extração automatizada de dados do Google Scholar Metrics com técnicas de integração de metadados provenientes do OpenAlex. Foram desenvolvidos scripts para coleta, tratamento e validação das informações. O GSM-ALEX_metrics contemplou, de modo geral, três etapas principais: coleta de dados no Google Scholar Metrics e OpenAlex; cruzamento e enriquecimento com registros do OpenAlex; e análise estatística baseada em múltiplos indicadores. Nos resultados, o GSM-ALEX_metrics se mostrou eficaz para análises bibliométricas em larga escala, integrando dados editoriais, métricas de impacto e informações sobre publicações de forma automatizada. O sistema conseguiu recuperar 25.969 revistas válidas do Google Scholar Metrics. A análise da distribuição do índice h5 mostrou que a maioria dos periódicos se concentra entre 1 e 30, padrão também observado no índice h do OpenAlex. Regionalmente, destacam-se Europa e América, que juntas representam 78% das revistas, sobretudo Estados Unidos e Reino Unido. Essa concentração também se reflete nas métricas de citação, uma vez que cerca de 50% dos artigos não receberam nenhuma citação no período analisado. Em termos de grandes áreas Capes, sobressaem Ciências Humanas, Ciências da Saúde, Ciências Exatas e Biológicas, com maior representatividade em áreas como Medicina, Filosofia, Biologia e Ciência Política. Conclui-se que a integração entre Google Scholar Metrics e OpenAlex, constitui uma abordagem viável para os estudos bibliométricos, por oferecer maior transparência, reprodutibilidade e abrangência analítica. A pesquisa reforça a importância do uso de múltiplos indicadores para captar diferentes dimensões do impacto científico. Dessa forma, o GSM-ALEX_metrics desenvolvido não apenas supera limitações do Google Scholar Metrics, como também amplia a capacidade de compreender a dinâmica da comunicação científica.

Abstract: Google Scholar Metrics presents itself as an alternative for evaluating the impact of scholarly journals, particularly due to its broad coverage in areas such as the Humanities and Social Sciences. However, the system has significant limitations, such as the absence of an API and the lack of a master list of journals, which hinder its use in large-scale analyses. In this context, we aimed to propose a framework (GSM-ALEX_metrics) for large-scale analysis of journals indexed in Google Scholar Metrics, based on the integration of open bibliographic data from OpenAlex. The method combined automated data extraction procedures from Google Scholar Metrics with metadata integration techniques derived from OpenAlex. We developed scripts for data collection, processing, and validation. The GSM-ALEX_metrics framework consisted of three main stages: data collection from Google Scholar Metrics and OpenAlex; cross-referencing and enrichment with OpenAlex records; and statistical analysis based on multiple indicators. In the results, GSM-ALEX_metrics proved effective for large-scale bibliometric analyses, integrating editorial data, impact metrics, and publication information in an automated manner. The system successfully retrieved 25,969 valid journals from Google Scholar Metrics. The analysis of the h5-index distribution showed that most journals are concentrated between 1 and 30, a pattern also observed in the h-index from OpenAlex. Regionally, Europe and the Americas stand out, together representing 78% of the identified journals, especially the United States and the United Kingdom. This concentration is also reflected in the citation metrics, as approximately 50% of the articles received no citations during the analyzed period. Regarding the major CAPES research fields, the most representative areas were the Humanities, Health Sciences, Exact and Earth Sciences, and Biological Sciences, with a higher presence in specific disciplines such as Medicine, Philosophy, Biology, and Political Science. It is concluded that the integration between Google Scholar Metrics and OpenAlex constitutes a viable approach for bibliometric studies, as it offers greater transparency, reproducibility, and analytical scope. The research reinforces the importance of using multiple indicators to capture different dimensions of scientific impact. Thus, the GSM-ALEX_metrics framework not only overcomes the limitations of Google Scholar Metrics but also enhances our ability to understand the dynamics of scientific communication on a global scale.