[JP]OpenAlex Academic Paper Search

📌 ¿Qué puede recopilar Búsqueda de Artículos Académicos OpenAlex?

Esta plantilla utiliza la API abierta de OpenAlex para recopilar información de artículos académicos (título, autores, resumen, URL del artículo, etc.) a partir de palabras clave. Los datos se obtienen de OpenAlex, una base de datos académica abierta gestionada por el Allen Institute que incluye más de 240 millones de documentos académicos.

💰 Precios

Actualmente, esta plantilla no cobra por línea.

📦 Salida

Búsqueda de Artículos Académicos OpenAlex devuelve estos campos:

• Título
• Autores
• Resumen
• URL del artículo
• DOI
• Número de citas
• Número de referencias
• Año de publicación
• Revista
• Tipo
• Enlace PDF
• Área de investigación

Ejemplo de datos:

json

{
  "タイトル": "Deep Residual Learning for Image Recognition",
  "著者": "Kaiming He; Xiangyu Zhang; Shaoqing Ren; Jian Sun",
  "概要": "Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks…",
  "記事URL": "https://openalex.org/W2194775991",
  "DOI": "https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.90",
  "被引用数": "210000",
  "参考文献数": "34",
  "発表年": "2016",
  "掲載誌": "IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition",
  "種別": "article",
  "PDFリンク": "https://arxiv.org/pdf/1512.03385",
  "研究分野": "Computer Vision; Deep Learning"
}

🎯 Casos de uso

• Crear conjuntos de datos de artículos con título, autores, año de publicación, revista y URL.
• Monitorizar de forma continua las tendencias de investigación en un tema o área concretos.
• Comparar patrones de publicación entre distintas búsquedas o categorías.
• Exportar datos estructurados para investigación o análisis posteriores.

🐙 Por qué elegir Octoparse

• Flujo de trabajo de OpenAlex listo para usar: introduce las palabras clave (hasta 5000 por ejecución) y ejecuta la tarea para obtener datos estructurados de cada artículo.
• Resultados útiles: campos como título, autores, resumen, DOI y número de citas, listos para comparar, monitorizar y reutilizar.
• Sin proxy ni autenticación: usa directamente la API abierta CC0, con límites de frecuencia estables y poco restrictivos.
• Exportación y reutilización: exporta a CSV, Excel, JSON, bases de datos o la nube, e intégralo mediante la API de Octoparse.

{
  "keywords": [
    "keyword1",
    "keyword2"
  ],
  "number_of_papers_per_keyword": "1",
  "email": "name@example.com"
}

[
  {
    "DOI": "https://doi.org/10.5860/choice.33-1577",
    "PDF_URL": "https://doi.org/10.5281/zenodo.11381885",
    "タイトル": "Artificial intelligence: a modern approach",
    "参考文献数": "0",
    "学科": "Cognitive Computing and Networks; Advanced Research in Systems and Signal Processing",
    "採集日時": "2026-09-10 11:56:29",
    "掲載誌": "Choice Reviews Online",
    "検索キーワード": "artificial intelligence",
    "概要": "The long-anticipated revision of this #1 selling book offers the most comprehensive, state of the art introduction to the theory and practice of artificial intelligence for modern applications. Intelligent Agents. Solving Problems by Searching. Informed Search Methods. Game Playing. Agents that Reason Logically. First-order Logic. Building a Knowledge Base. Inference in First-Order Logic. Logical Reasoning Systems. Practical Planning. Planning and Acting. Uncertainty. Probabilistic Reasoning Systems. Making Simple Decisions. Making Complex Decisions. Learning from Observations. Learning with Neural Networks. Reinforcement Learning. Knowledge in Learning. Agents that Communicate. Practical Communication in English. Perception. Robotics. For computer professionals, linguists, and cognitive scientists interested in artificial intelligence.",
    "発表年": "1995",
    "種別": "book-review",
    "著者": "Dr. Anil Kumar; Sivasubramanian Balasubramanian; Dr. Haewon Byeon; Prof. Ganesh Vasudeo Manerkar",
    "被引用数": "22259",
    "記事URL": "https://openalex.org/W2122410182"
  }
]

Puedes programar la ejecución, exportar datos y reutilizarlos mediante la Octoparse OpenAPI/AgentTools API. La programación y el uso de la API pueden requerir un plan de pago.

📝 Entrada

• Palabras clave (hasta 5000 por ejecución) (obligatorio): introduce una por línea.
• Número de resultados (opcional): número máximo de artículos a obtener por palabra clave. Si se deja vacío, se usan 100.
• Correo electrónico (opcional): al introducirlo, se activa el «polite pool» de OpenAlex, lo que aumenta la velocidad de recopilación unas 10 veces y la hace más estable. No requiere autenticación ni registro; funciona de inmediato.

🚀 Cómo usarlo

1. Abre la plantilla y selecciona «Probar / Iniciar».
2. Rellena los campos de entrada anteriores.
3. Ejecuta la tarea.
4. Revisa las filas de salida y expórtalas o procésalas.

⚠️ Limitaciones

• Campos como resumen, DOI, enlace PDF o área de investigación quedarán vacíos si no existen en los datos originales.
• Las palabras clave demasiado genéricas (por ejemplo, «it») pueden no funcionar como término de búsqueda válido y no devolver resultados. Se recomienda usar palabras clave específicas.

💡 Consejos

• Prueba primero con una o pocas palabras clave y revisa las filas devueltas antes de aumentar la cantidad.
• Usa palabras clave lo más específicas posible para reducir registros irrelevantes o duplicados.
• Puedes usar la URL del artículo o el DOI como clave para eliminar duplicados.

❓ FAQ

Q: ¿También recopila datos de la página de detalle?

A: No. Recopila los campos de resultados de búsqueda indicados en la salida. Si necesitas datos más detallados, utiliza una plantilla específica para páginas de detalle.

Q: ¿Se puede programar la ejecución y exportar los datos?

A: Sí. Admite ejecución programada y exportación. La programación puede requerir un plan de pago.

Q: ¿Cuánto cuesta?

A: Actualmente es gratuita, sin coste por línea. Pueden aplicarse los límites de recursos o el plan de Octoparse que tengas contratado.