Análise comparativa de ferramentas de extração de metadados em artigos científicos (Perspectivas em Ciência da Informação, 2018)
São inúmeras as ferramentas para extração de metadados em artigos científicos, tendo cada uma sua particularidade, tecnologia e técnicas utilizadas. Porém, com a crescente produção científica e a grande variedade de editoras, eventos e congressos, um número cada vez maior de artigos permanece sem uma extração de metadados eficaz, o que dificulta a disseminação de conhecimento e principalmente a pesquisa eletrônica desses documentos. Este trabalho compara a capacidade de extração de metadados de algumas ferramentas pré-selecionadas - Cermine, CiteSeer, CrossRef e ParsCit - utilizando para isso um experimento empírico com um conjunto de artigos. Esse conjunto abrange diversas áreas do conhecimento, diversos eventos e formatos visuais diferentes. O experimento foi realizado em ambientes pré-configurados de acordo com a característica técnica de cada ferramenta, permitindo que todos os artigos tivessem seus metadados extraídos por cada uma delas e os resultados comparados individualmente. Desta forma, com base nos resultados apresentados, pôde-se identificar o comportamento de cada uma das ferramentas no tocante à sua capacidade de extração correta de metadados. Exceto pela ferramenta CrossRef, todas as demais obtiveram resultados acima de 60%, chegando a 86.83% da ferramenta Cermine. Além disso, foram evidenciadas as principais fragilidades dessas ferramentas; pontos onde seriam necessários ajustes; metadados para os quais se obtém um maior sucesso na extração. Ademais, é apresentado também um índice de confiabilidade, que permite estabelecer para cada ferramenta uma nota. Essa nota é calculada com base nos resultados obtidos na extração de metadados pela seleção de artigos realizada.