Tesis
Análise de redes sociais científicas para ampliação de redes de colaboração
Fecha
2016-09-05Registro en:
COSTA, Aurélio Ribeiro. Análise de redes sociais científicas para ampliação de redes de colaboração. 2016. xiii, 110 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Autor
Costa, Aurélio Ribeiro
Institución
Resumen
Redes de colaboração científicas são redes sociais com foco na condução de pesquisas científicas. A ampliação dessas redes é um dos fatores que pode ampliar as parcerias podendo resultar na melhoria das pesquisas desenvolvidas por grupos de pesquisa no Brasil e no mundo. Dentre as abordagens existentes para ampliação dessas redes de colaboração estão os sistemas de recomendação. Nesse trabalho, foi explorada a análise das redes de colaboração existentes entre pesquisadores vinculados a programas de pós-graduação de universidades federais no país, para sugerir novas parcerias, através da classificação das áreas dos periódicos publicados e do cálculo dos centróides (dos vértices com mais ligações) dessas áreas. A metodologia utilizada neste trabalho centra-se no Design Science Research para guiar a elaboração do modelo e a construção do artefato de recomendação para fins de validação. Para realização do estudo de caso foram coletados dados de publicações no repositório digital da área de Ciência da Computação denominado Digital Bibliography & Library Project (DBLP), os quais foram modelados em um banco de dados NoSQL orientado a grafo. Os dados coletados são referentes às publicações dos pesquisadores vinculados aos Programas de Pós-Graduação na área de Ciência da Computação da UFMG, USP, UFRN e UnB, sendo considerados também pesquisadores não vinculados a esses programas mas que possuem relacionamentos de coautoria. No contexto de redes de colaboração científica, a análise de rede pode ser utilizada para avaliar os relacionamentos já formados, bem como para estimular a formação de novas parcerias. Os resultados das recomendações foram avaliados através de um questionário online. Neste questionário ficou evidenciado que as recomendações produzidas pelo artefato desenvolvido alcançaram um percentual de aceitação de 31%, considerado bom, uma vez que na literatura da área os sistemas de recomendação alcançam uma média abaixo de 30%.