Conceitos fundamentais
Quatro ideias explicam quase tudo o que o SciForesight faz: projeto, corpus, pipeline de saneamento e execução local. Entendê-las evita a maior parte dos erros de interpretação nos mapas.
Projeto
Um projeto é uma pasta no seu disco. Ela reúne os arquivos brutos ingeridos, os parâmetros de saneamento aplicados, o corpus resultante e os resultados exportados. Como é uma pasta comum, um projeto pode ser copiado, versionado ou arquivado com as ferramentas que você já usa — veja Estrutura de projetos.
Corpus
O corpus é o conjunto de registros já normalizados: publicações científicas, autores, instituições e conceitos, com as duplicatas unificadas e as entidades consolidadas. Todos os módulos analíticos leem do corpus, nunca do arquivo bruto. Isso significa que a qualidade de qualquer indicador é a qualidade do corpus — um mapa construído sobre autores duplicados compromete a precisão da análise.
Pipeline de saneamento
Entre o arquivo bruto e o corpus existe um pipeline estruturado:
- Parsing — reconhecimento do formato da fonte (Scopus, Web of Science, gerenciadores de referências) e mapeamento para as tabelas internas.
- Normalização — padronização de datas, nomes de periódicos e grafia de termos.
- Deduplicação — unificação de registros repetidos por DOI e equivalência de título. Detalhes em Saneamento e deduplicação.
- Desambiguação — consolidação de variantes que se referem ao mesmo autor ou instituição. Detalhes em Desambiguação de entidades.
Execução local-first e Soberania de Dados
O banco de dados relacional (DuckDB, um arquivo por projeto), a deduplicação, a desambiguação, o cálculo de redes bibliométricas e bimodais, a busca semântica e a análise de termos rodam 100% no hardware da sua máquina, sobre um backend em Julia. Seus arquivos de exportação e dados do corpus nunca são enviados para servidores da SciForesight.
Os únicos momentos em que o portal web entra em cena são:
- cadastro e autenticação de usuários;
- solicitação de avaliação e liberação da licença criptográfica (.msi / active.scifore-license);
- consulta a documentação e suporte técnico.
ai_budget_limit), registro de auditoria transparente (ai_usage_log.json) e duas opções de execução local: a clusterização lexical 100% offline e um Transformer local de embeddings, que dispensa qualquer API para a busca semântica, a rede de similaridade e a análise de termos. Veja Serviços de IA.Vocabulário rápido
| Termo | Significado no SciForesight |
|---|---|
| Registro | Uma publicação científica após o parsing. |
| Entidade | Autor, instituição, periódico ou conceito temático. |
| Cocitação | Dois trabalhos citados juntos por um terceiro — proximidade intelectual. |
| Acoplamento bibliográfico | Dois trabalhos que citam as mesmas referências — proximidade de agenda. |
| Rede bimodal | Grafo entre duas classes distintas de entidades, como autores e palavras-chave. |
| Evidência | Trecho extraído de um abstract pela IA e classificado numa subcategoria da taxonomia, guardando a confiança e a justificativa da classificação. |
| Dimensão | Eixo do framework analítico do projeto, como technology, methodology ou results. A lista é editável e admite dimensões próprias. |
| Módulo | Motor analítico habilitado pela licença, como bibliometrics. |
As três medidas de citação
Contagens de citação aparecem em toda parte no aplicativo, e as três que importam respondem a perguntas diferentes. Confundi-las é a origem de boa parte das leituras erradas em relatórios bibliométricos.
| Medida | O que conta | Como ler |
|---|---|---|
GCS — Global Citation Score | Citações recebidas no mundo todo, conforme informado pela base de origem. | Visibilidade geral do trabalho, muito além do recorte do estudo. |
LCS — Local Citation Score | Citações recebidas apenas de outros trabalhos dentro do corpus do projeto. | Relevância dentro do tema recortado. Um artigo com GCS alto e LCS baixo é famoso, mas periférico à sua pergunta. |
L-CNCI — impacto normalizado local | O LCS dividido pela média de LCS dos trabalhos da mesma categoria publicados no mesmo ano dentro do corpus. | Igual a 1 significa desempenho na média esperada; 2,5 significa duas vezes e meia essa média. Abaixo de 1, desempenho abaixo do esperado para o par categoria-ano. |
Os módulos declarados na licença
A licença carrega a lista literal dos módulos analíticos habilitados para a sua instalação:
"modules": [
"bibliometrics",
"bimodal",
"ai-service"
]Conforme novos motores analíticos (como patents, roadmapping, valuation e readiness) forem disponibilizados no roadmap, novas emissões de licença os habilitarão automaticamente na tela de Técnicas de Prospecção . Cada um deles está detalhado em Visão geral dos módulos.
O Ciclo Integrado de Prospecção Tecnológica
O SciForesight foi arquitetado para unificar as diversas disciplinas da inteligência prospectiva em uma única jornada metodológica:
- Fronteira Científica: Identificação de comunidades de pesquisa, lideranças e frentes contemporâneas (Análise Bibliométrica e Bimodal).
- Semântica & Taxonomias: Extração de evidências, construção de taxonomias, classificação assistida por LLM, busca semântica e análise de termos (Serviços de IA).
- Apropriação Tecnológica: Mapeamento de famílias de patentes, titulares líderes e classes de inovação industrial (Análise Patentária).
- Maturidade & Prontidão: Diagnóstico de maturidade e risco de transição da bancada para a aplicação (Readiness Levels — TRL/MRL/IRL).
- Valoração & Priorização: Avaliação baseada em métodos de Custo, Renda (DCF/Royalties), Mercado e apoio à decisão multicritério (MCDA).
- Direcionamento Estratégico: Articulação temporal de metas de mercado, requisitos de produto e rotas de capacitação tecnológica (Roadmapping Tecnológico — TRM).
Execute análises bibliométricas, grafos bimodais e inteligência artificial no Windows com controle, governança e soberania de dados.