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bib2graph

De una búsqueda bibliográfica a redes de citación reproducibles — una biblioteca de literatura que curas tú, sin servidores ni planillas.

bib2graph toma una ecuación de búsqueda (o un archivo .bib), trae papers desde OpenAlex, te deja curarlo y lo proyecta a redes bibliométricas listas para analizar en Gephi, Cytoscape, networkx o donde quieras: acoplamiento bibliográfico, co-citación, co-autoría, colaboración institucional y co-ocurrencia de keywords.

El corpus persiste y crece entre sesiones, y el resultado es reproducible: mismo input, mismas redes.

Alpha

Mientras la versión sea 0.x, la API puede cambiar entre releases menores. Úsalo para explorar y validar, no como dependencia estable de producción todavía.

Empieza: pídeselo a un asistente de IA

No hace falta instalar nada en tu máquina. Abre Claude, ChatGPT o MiniMax (con ejecución de código activada) y pégale esto:

Example

Instala la librería de Python "bib2graph" (pip install bib2graph) en tu
entorno de ejecución de código, entiende el CLI corriendo `b2g --help`, y
confírmame que tienes salida a internet hacia la API de OpenAlex.

El asistente de IA instala bib2graph en su propio entorno y te confirma si puede operarlo — tú no abres una terminal. Este es el camino recomendado, programes o no: incluso si escribes código todos los días, para una exploración puntual es más rápido que instalarlo tú mismo.

👉 Tutorial completo: Tu primer mapa de investigación (5 min)

¿Prefieres instalarlo tú? Más control

Para scripting, integraciones, o si quieres correr bib2graph directamente en tu propio código:

Qué hace

  • Siembra desde una ecuación de búsqueda (OpenAlex) o un archivo BibTeX.
  • Expande el corpus siguiendo citaciones, rankeando candidatos por estructura — sin IA.
  • Curas tú: acepta/rechaza papers, filtros PRISMA, todo versionable en CSV.
  • 5 redes bibliométricas: acoplamiento, co-citación, co-autoría, instituciones, co-keywords.
  • Sub-redes temáticas filtrando por keyword.
  • Biblioteca persistente (DuckDB) que crece entre sesiones.
  • Reproducible: mismo corpus → mismas redes y comunidades (hash de contenido).
  • Dos interfaces: CLI scriptable (b2g, salida --json) y librería de Python.
  • Exporta a GraphML/CSV para Gephi, Cytoscape, networkx, etc.

Cómo se construye (y la IA)

bib2graph se desarrolla con la IA en el lazo: una persona plantea el problema, decide y aprueba cada cambio; modelos de IA implementan el código, los tests y la documentación bajo esa dirección. El producto en sí no usa IA generativa — el ranking del forrajeo es estructura bibliométrica determinista (acoplamiento, co-citación, centralidad), sin LLM ni embeddings, y la curación es 100% humana. El detalle está en IA en el desarrollo.

Licencia

GPL-3.0-or-later — software libre con copyleft fuerte: cualquier derivado que se distribuya debe seguir siendo libre y de código abierto. Es deliberado: esta herramienta queda para la comunidad y no puede cerrarse en un producto propietario.