Detection of emerging lines of research in networks of scientific publications

Orientador: Rosangela BalliniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de EconomiaResumo: Esta tese busca detectar linhas de pesquisas emergentes utilizando a abordagem computacional baseada em análise de redes sugerida por Shibata et al. (2008). Este método surge como alternativa para uma análise sem a necessidade de intervenção de especialistas do campo estudado. Verificou-se o desempenho do método para uma rede com elevado número de publicações, forte ligação interdisciplinar e conexão com a indústria (bioenergia), e uma rede de publicações do campo das ciências sociais com baixa conexão com o setor produtivo (empreendedorismo). Na análise de publicações científicas em bioenergia foram obtidas 69.004 publicações. Foram detectados 46 sub-grupos emergentes concentrados nas temáticas: análise de custos ambientais e a relação de biocombustíveis com a agricultura, etanol de segunda geração e suas tecnologias, biodiesel, gasogênio, bio-gás, bio-hidrogênio e suas tecnologias, bioferinaria, células de combustíveis, microalgas e tecnologias de terceira geração. Dentre os sub-grupos emergentes em bioenergia os estudos sobre microalgas e tecnologias de terceira geração são os que surgem dentre os emergentes. Os resultados demonstram ainda que estudos sobre bioetanol de segunda geração representam o maior volume de publicação, ganhando a frente a partir do ano 2008. Na análise sobre empreendedorismo verificou-se que este não é um campo de pesquisa emergente, mas sim um campo em crescimento onde os novos estudos são contribuições incrementais baseadas nos trabalhos pioneiros, geralmente publicados nas décadas de 1980 e 1990. Conclui-se que o método utilizado, quando em sua versão original, não foi eficiente para detectar linhas de pesquisas em redes com grande quantidades de vértices, sendo necessário re-aplicar o método para encontrar grupos com menor nível de agregação. Tal intervenção implica que o método passa a necessitar da intervenção de um pesquisador para determinar se o nível de agregação dos grupos é elevado, e quando mais de dois procedimentos de agrupamento sejam aplicados ainda precisa-se definir quais sub-grupos serão re-agrupados. Contudo, o pesquisador não precisa ser especialista no campo de pesquisa estudado, pois a análise é feita a partir da evolução e da homogeneidade dos grupos e sub-grupos encontradosAbstract: This dissertation seeks to identify emerging lines of research by employing the computational approach based on network analysis as proposed by Shibata et al. (2008). The method came out as an alternative to carry out analyses without requiring intervention of experts in the researched area. We assessed the method performance by using it to detect trends in two networks, one with large number of publications, strong multidisciplinary connections and related to bioenergy industry; another in the field of social science and poorly connected with industry (entrepreneurship). The analysis of scientific publications in bioenergy comprised 69.004 publications. We identified 46 emerging sub-groups focused on assessment of environmental costs and the relationship of biofuels and farming, second-generation ethanol and related technologies, biodiesel, syngas, biogas, bio-hydrogen and related technologies, bio-refining, fuel cells, microalgae and third-generation technologies. Microalgae and third-generation technology are the most prominent emerging sub-groups in the bioenergy field. Yet, results show that research on second-generation bioethanol has been accounting for the largest number of publications since 2008. We also found that entrepreneurship is not an emergent research field but an expanding one, with publications broadly based on pioneer studies from 1980s and 1990s without much groundbreaking innovation. We conclude that the original version of the method isn¿t efficient to reveal emerging lines of research from networks with large amounts of vertices. It was necessary to re-run the method to find clusters with lower level of aggregation. This implies that the method requires intervention of a researcher to determine if aggregation level is too high. Besides, even if more than two clustering procedures are employed it is still needed to define which sub-groups will be re-clustered. Therefore, the researcher doesn¿t need to be an expert in the field of study, since the analysis is based on the evolution and homogeneity of the detected clusters and sub-clustersDoutoradoDesenvolvimento Economico, Espaço e Meio AmbienteDoutor em Desenvolvimento Economico006541/2014-03CAPE