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Tu primer mapa de investigación (5 minutos)

Cómo armar una red visual de artículos científicos sobre un tema que te interesa, usando un asistente de IA para dirigir bib2graph.

Qué necesitas

  • Un asistente de IA con ejecución de código: Claude, ChatGPT, MiniMax, o similar (el chat, no una terminal tuya).
  • Nada instalado en tu máquina. El asistente instala bib2graph en su propio entorno de ejecución — tú no abres una terminal.
  • 5 minutos.

Paso 1 — El asistente instala bib2graph y se autodiagnostica

Abre cualquiera de estos (con ejecución de código activada): Claude (web o app), ChatGPT (con Code Interpreter), MiniMax, o similar. Lo importante es que pueda ejecutar Python y crear archivos — no hacemos vendor locking a un solo asistente.

En una conversación nueva, pégale este mensaje:

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 con una
búsqueda mínima de prueba. Cuéntame si las dos cosas funcionaron.

Este mensaje hace dos cosas a la vez: instala la herramienta dentro del entorno del asistente (no en tu compu) y te dice, en el momento, si ese asistente sirve para este camino — sin que tengas que leer una tabla de compatibilidad que se desactualiza.

Si el asistente confirma las dos cosas: sigue al Paso 2, en la misma conversación.

Si algo falla (no puede instalar, o instala pero no llega a OpenAlex): ese asistente no sirve para este camino hoy. Prueba con otro — a esta fecha, Claude.ai y MiniMax (planes pagos) lo resuelven bien; el entorno de ejecución de código de ChatGPT no tiene salida a internet. Esto puede cambiar con el tiempo; por eso el diagnóstico de arriba es la forma de saberlo, no esta lista.

Paso 2 — Plantea tu tema

Ya en la misma conversación (bib2graph ya está instalado), cuéntale tu tema:

Example

Quiero explorar el estado del arte sobre [TU TEMA].

Usa bib2graph para:
1. Buscar papers en OpenAlex
2. Construir una red de referencias compartidas
3. Mostrar qué comunidades de investigación existen

Mi tema: [ejemplo: métodos de recuperación de información en contextos multilingües]

El asistente va a sugerirte una ecuación de búsqueda — una forma de decirle a OpenAlex exactamente qué buscar. La revisas, ajustas si hace falta.

Paso 3 — El asistente construye la red

Cuando la ecuación te cierre, pide al asistente:

Example

Bien. Ahora ejecuta estos comandos:

1. b2g init mi-sota
2. cd mi-sota
3. b2g seed "[TU ECUACION]" --min-year 2015
4. b2g build
5. b2g export --format graphml

Muestra la red visualizada y un resumen de las comunidades.

El asistente ejecuta esos comandos por ti — trae papers, identifica qué papers citan las mismas referencias, agrupa esos papers en comunidades.

Resultado: Una imagen de la red (puntos = papers, líneas = referencias compartidas, colores = comunidades).

Paso 4 — Lee el mapa

Pide al asistente:

Example

Para cada comunidad en la red:
- Nombre (síntesis del enfoque)
- Keywords principales
- Top 3 papers más centrales (autor, año)

Muestra una tabla.

Ya tienes un primer mapa mental del campo — qué tendencias existen, quiénes son los referentes, dónde están las divergencias.

Paso 5 — Descarga tu trabajo antes de cerrar

El corpus vive en el entorno del asistente, no en tu compu — y ese entorno se puede apagar si cierras la conversación o la dejas inactiva mucho tiempo. Antes de irte, pídele al asistente:

Example

Dame para descargar el archivo .duckdb del workspace y los .graphml de exports/.

Guarda esos archivos en tu compu. Para continuar después:

  • Empieza una conversación nueva, repite el Paso 1, y súbele el .duckdb que descargaste para que el asistente siga desde donde quedaste (b2g read list, b2g read top sobre ese mismo workspace).
  • O carga directamente los .graphml en una conversación nueva y explora la red desde ahí, sin reabrir bib2graph.

Listo

En 5 minutos:

✅ Tu asistente instaló bib2graph — tú no tocaste una terminal
✅ Trajiste papers de un tema (con ayuda del asistente)
✅ Viste cómo se relacionan (qué citan en común)
✅ Identificaste sub-temas / enfoques
✅ Descargaste el corpus a tu máquina

Qué sigue