Identificação e Caracterização de Redes Científicas de Dados Curriculares

A análise de redes sociais tem sido foco de vários estudos nas diversas áreas do conhecimento. Principalmente as redes de colaboração científicas, onde dados sobre produtividade e intensidade de colaboração revelam informações importantes para o entendimento da evolução das pesquisas. Este artigo apresenta o processo de extração de dados da Plataforma Lattes e a modelagem dos dados extraídos em uma imensa rede de colaboração científica. As principais contribuições do trabalho são um método de extração de toda a base de currículos e a proposta de um algoritmo para a identificação das colaborações com baixo custo computacional, se apresentando como uma excelente alternativa para a análise de grandes redes. Com a rede modelada, diversas técnicas de análise de redes sociais podem ser aplicadas com o objetivo de obter resultados que apresentam uma visão da produtividade e colaboração de todos os usuários cadastrados na plataforma

MINERANDO PUBLICAÇÕES CIENTÍFICAS PARA ANÁLISE DA COLABORAÇÃO EM COMUNIDADES DE PESQUISA – O CASO DA COMUNIDADE DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

Scientific communities are social structures composed by people and/or institutions connected through relationships, who have common interests and objectives, sharing information and knowledge. Following this view, social networks have been used to analyze and understand these communities, particularly through their scientific publications. From another perspective, recently born scientific communities are still consolidating their themes of interest and have little understanding about the existence as well as the potential of collaboration networks within the community. In these communities, the information analysis from publications face the challenge of low structure and the absence of consolidated parameters for grouping themes of interest. This work presents an approach to analyze scientific communities through text mining of their publications. The collaborative networks of authorship are automatically extracted and the publications context (classification) automatically found. A computational tool has also been developed to support these analyses. A case study with the Brazilian research community in Information Systems was conducted based on the past editions of the Brazilian Symposium on Information Systems.Comunidades científicas são estruturas sociais compostas por pessoas e/ou instituições que se conectam através de relações e compartilham interesses comuns – informação, conhecimento e esforços em busca do mesmo objetivo. Esta característica tem levado ao uso de abordagens de análise de redes sociais para a compreensão destas comunidades, tendo como base suas publicações científicas. Contudo, comunidades de formação recente ainda estão consolidando seus assuntos de interesse e possuem pouco entendimento tanto da existência como do potencial de relações de colaboração entre seus participantes. Nestas comunidades, a análise de informação a partir de publicações enfrenta o desafio da pouca estruturação de sua produção e poucos parâmetros para agrupamento de temas de interesse. Este trabalho apresenta uma abordagem para a obtenção de indicadores para análise de comunidades científicas usando mineração de textos, que envolvem a rede de colaboração entre autores e o contexto de publicação (classificação de artigos). Uma ferramenta computacional para o apoio à análise foi também desenvolvida. A proposta foi avaliada considerando a comunidade nacional de Sistemas de Informação, com base nas publicações nas edições do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação