Implementación de algoritmo para la extracción de datos estructurados de perfiles en Google Académico

• Autores: Murillo, Danny, Saavedra, Dalys, Calderón, Huriviades
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/133795
• Enlace del recurso: http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/133795
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Google Académico; escaneado web; Minería web; Lenguaje R; Análisis de datos; Google Scholar; Web Scraping; Web Mining; R Lenguage; data analysis; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.08.02

Este trabajo muestra el desarrollo e implementación de un algoritmo para extraer datos de perfiles y publicaciones de Google Académico (GA) utilizando Web Scraping, técnica no estructurada de minería de datos que escanea los datos de una página web. El código del algoritmo se crea utilizando el lenguaje R el cual nos permite personalizar la extracción de datos implementando funciones de extracción de perfiles y publicaciones de una universidad. En las pruebas de extracción de datos realizadas con las herramientas web y online se logró un promedio de 2 a 8 horas para extraer un promedio de 55 perfiles y 1400 publicaciones, mientras que con el algoritmo se logra extraer la misma cantidad de perfiles y publicaciones en 4 minutos con datos estructurados en formato de tabla que pueden ser exportadas para su posterior uso. Estas pruebas fueron realizadas en un periodo de 1 año, depurando errores y mejorando tanto el tiempo de extracción de los datos de salida. Una de las limitantes del algoritmo es que en universidades con más de 2,000 perfiles, este, es bloqueado por GA debido a que el tiempo de extracción aumenta y considera que es un robot o araña quien escanea los datos, es por ello que se trabaja en mejorar el proceso de extracción. El trabajo realizado permite que este algoritmo sea una herramienta para quienes realizan análisis de datos de indicadores científicos o para quienes realizan análisis bibliométricos de revistas académicas y científicas con perfiles en GA.