Esta dissertação tem por tema a forma organizacional rede e por objeto de estudo as relações entre os agentes sociais no campo da economia solidária. O primeiro momento é dedicado à revisão teórica do tema como objeto de debate na administração e sua transposição para o campo da economia solidária. O objetivo do estudo é problematizar a visão poética e apolítica associada às redes de economia solidária, as quais, conforme essa visão, estariam baseadas nas características da isonomia, da horizontalidade, da holografia e da autogestão. O problema é que tal abordagem não problematiza os conflitos, as resistências, o choque de interesses e outros atributos do poder inerentes à dinâmica da ação coletiva. Para problematizar a dinâmica das relações em rede, foi adotada como referencial teórico a teoria dos campos de Pierre Bourdieu. A questão de pesquisa que se visa responder através da dissertação é: como se dá a dinâmica das relações entre os agentes em uma rede de economia solidária? Para responder essa indagação, o campo da economia solidária foi concebido como um campo de poder, no sentido atribuído por Bourdieu. Pensar as situações sociais como campos de poder permite problematizar as redes como campos de força, espaços de disputa e de lutas entre os agentes que dela participam. / This dissertation topic is the form organizational network and by object of study the relationship between social actors in the field of solidary economy. The first time is devoted to theoretical review of the subject as object of debate in the administration and its transposition into the field of the solidary economy. The objective of the study is to question the poetic and apolitical vision associated with the networks solidary economy, which, as this view, be based on the characteristics of isonomy, horizontality, holografia and self management. The problem is that this approach does not discusses the conflicts, the resistance, the clash of interests and other attributes of the power inherent in the dynamics of collective action. To question the dynamics of the relationship on a network, was adopted as theoretical reference the theory of the fields of Pierre Bourdieu. The issue of research which seeks to respond through the dissertation is: as is the dynamics of relationships between agents in a network of solidary economy? To answer this question, the field of economic solidarity was designed as a field of power, in the sense given by Bourdieu. Thinking the social situations as fields of power allows problematize the networks as fields of force, areas of dispute and fights between players who participate.

Esta dissertação tem por tema a forma organizacional rede e por objeto de estudo as relações entre os agentes sociais no campo da economia solidária. O primeiro momento é dedicado à revisão teórica do tema como objeto de debate na administração e sua transposição para o campo da economia solidária. O objetivo do estudo é problematizar a visão poética e apolítica associada às redes de economia solidária, as quais, conforme essa visão, estariam baseadas nas características da isonomia, da horizontalidade, da holografia e da autogestão. O problema é que tal abordagem não problematiza os conflitos, as resistências, o choque de interesses e outros atributos do poder inerentes à dinâmica da ação coletiva. Para problematizar a dinâmica das relações em rede, foi adotada como referencial teórico a teoria dos campos de Pierre Bourdieu. A questão de pesquisa que se visa responder através da dissertação é: como se dá a dinâmica das relações entre os agentes em uma rede de economia solidária? Para responder essa indagação, o campo da economia solidária foi concebido como um campo de poder, no sentido atribuído por Bourdieu. Pensar as situações sociais como campos de poder permite problematizar as redes como campos de força, espaços de disputa e de lutas entre os agentes que dela participam. / This dissertation topic is the form organizational network and by object of study the relationship between social actors in the field of solidary economy. The first time is devoted to theoretical review of the subject as object of debate in the administration and its transposition into the field of the solidary economy. The objective of the study is to question the poetic and apolitical vision associated with the networks solidary economy, which, as this view, be based on the characteristics of isonomy, horizontality, holografia and self management. The problem is that this approach does not discusses the conflicts, the resistance, the clash of interests and other attributes of the power inherent in the dynamics of collective action. To question the dynamics of the relationship on a network, was adopted as theoretical reference the theory of the fields of Pierre Bourdieu. The issue of research which seeks to respond through the dissertation is: as is the dynamics of relationships between agents in a network of solidary economy? To answer this question, the field of economic solidarity was designed as a field of power, in the sense given by Bourdieu. Thinking the social situations as fields of power allows problematize the networks as fields of force, areas of dispute and fights between players who participate.

Esta dissertação tem por tema a forma organizacional rede e por objeto de estudo as relações entre os agentes sociais no campo da economia solidária. O primeiro momento é dedicado à revisão teórica do tema como objeto de debate na administração e sua transposição para o campo da economia solidária. O objetivo do estudo é problematizar a visão poética e apolítica associada às redes de economia solidária, as quais, conforme essa visão, estariam baseadas nas características da isonomia, da horizontalidade, da holografia e da autogestão. O problema é que tal abordagem não problematiza os conflitos, as resistências, o choque de interesses e outros atributos do poder inerentes à dinâmica da ação coletiva. Para problematizar a dinâmica das relações em rede, foi adotada como referencial teórico a teoria dos campos de Pierre Bourdieu. A questão de pesquisa que se visa responder através da dissertação é: como se dá a dinâmica das relações entre os agentes em uma rede de economia solidária? Para responder essa indagação, o campo da economia solidária foi concebido como um campo de poder, no sentido atribuído por Bourdieu. Pensar as situações sociais como campos de poder permite problematizar as redes como campos de força, espaços de disputa e de lutas entre os agentes que dela participam. / This dissertation topic is the form organizational network and by object of study the relationship between social actors in the field of solidary economy. The first time is devoted to theoretical review of the subject as object of debate in the administration and its transposition into the field of the solidary economy. The objective of the study is to question the poetic and apolitical vision associated with the networks solidary economy, which, as this view, be based on the characteristics of isonomy, horizontality, holografia and self management. The problem is that this approach does not discusses the conflicts, the resistance, the clash of interests and other attributes of the power inherent in the dynamics of collective action. To question the dynamics of the relationship on a network, was adopted as theoretical reference the theory of the fields of Pierre Bourdieu. The issue of research which seeks to respond through the dissertation is: as is the dynamics of relationships between agents in a network of solidary economy? To answer this question, the field of economic solidarity was designed as a field of power, in the sense given by Bourdieu. Thinking the social situations as fields of power allows problematize the networks as fields of force, areas of dispute and fights between players who participate.

Esta dissertação apresenta a utilização de ontologias como um primeiro passo em direção à interoperabilidade, no nível semântico, entre agentes de diferentes domínios. O contexto de aplicação é um portal educacional chamado PortEdu. Este portal fornece a infra-estrutura e suporte para ambientes de aprendizagem baseados em agentes. O foco deste trabalho é em um agente específico, o agente social, no qual são acrescentadas todas as funcionalidades necessárias para que ele possa interagir com agentes fora de seu contexto. O agente social pertence a um ambiente de aprendizagem multi-agente projetado para apoiar o treinamento do raciocínio, diagnóstico e modelagem de domínios de conhecimento incerto e complexo, como a área médica. Esse ambiente de aprendizagem chama-se AMPLIA. O conhecimento do agente social é modelado através de redes bayesianas, as quais possibilitam ao agente representar seu conhecimento probabilístico e tomar decisões através dele. A representação através de redes bayesianas não foi desenvolvida para ser utilizada no processo de comunicação com outros agentes, o que dificulta a interoperabilidade do agente social com os demais agentes do portal educacional, no qual os ambientes de ensino aprendizagem encontram-se ancorados. A abordagem proposta para fornecer interoperabilidade amplia a arquitetura do agente social possibilitando-o representar seu conhecimento probabilístico através de OWL (Web Ontology Language) e também sua comunicação com agentes externos através de FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), linguagem para comunicação utilizada no PortEdu. A OWL não foi projetada para representar incerteza, sendo assim, também foi desenvolvida uma estrutura para possibilitar tal representação em OWL. / This dissertation presents the utilization of ontologies as a first step towards interoperability at the semantic level among agents of different domains. Our test bed is an Educational Portal (PortEdu). This portal provides the infra-structure and support for agent-based learning environments. We focus on a specific agent, the social agent, adding all the necessary functionality for him to interact with agents that aren’t fully aware of its context. The social agent belongs to a Multi-agent Learning Environment designed to support training of diagnostic reasoning and modeling of domains with complex and uncertain knowledge, such as the medical area. This learning environment is called AMPLIA. The knowledge of social agent is implemented with Bayesian networks, which allows the agent to represent its probabilistic knowledge and make its decisions. The representation through Bayesian networks was not designed to be used for communication with other agents, which makes it more difficult for the social agent to interoperate with the agents present in the portal. The approach proposed to supply interoperability extends the social agent’s architecture allowing the representation of his probabilistic knowledge through OWL (Web Ontology Language) and also allows this communication with external agents through FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), which is the communication language adopted in PortEdu. OWL was not designed to represent uncertain knowledge, thus, it was also developed a structure to allow such representation in OWL.

Bibliotecas digitais tornaram-se uma importante fonte de informação para comunidades científicas. Entretanto, por coletar dados de diferentes fontes, surge o problema de informações ambíguas ou duplicadas de nomes de autores. Métodos tradicionais de desambiguação de nomes utilizam informação sintática de atributos. Todavia, recentemente o uso de redes de relacionamentos, que traz informação semântica, tem sido estudado em desambiguação de dados. Em desambiguação de nomes de autores, relações de co-autoria podem ser usadas para criar uma rede social, que pode ser utilizada para melhorar métodos de desambiguação de nomes de autores. Esta dissertação apresenta um estudo do impacto de adicionar análise de redes sociais a métodos de desambiguação de nomes de autores baseados em informação sintática de atributos. Nós apresentamos uma abordagem de aprendizagem de máquina baseada em Programação Genética e a utilizamos para avaliar o impacto de adicionar análise de redes sociais a desambiguação de nomes de autores. Através de experimentos usando subconjuntos de bibliotecas digitais reais, nós demonstramos que o uso de análise de redes sociais melhora de forma significativa a qualidade dos resultados. Adicionalmente, nós demonstramos que as funções de casamento criadas por nossa abordagem baseada em Programação Genética são capazes de competir com métodos do estado da arte. / Digital libraries have become an important source of information for scientific communities. However, by gathering data from different sources, the problem of duplicate and ambiguous information about author names arises. Traditional methods of name disambiguation use syntactic attribute information. However, recently the use of relationship networks, which provides semantic information, has been studied in data disambiguation. In author name disambiguation, the co-authorship relations can be used to create a social network, which can be used to improve author name disambiguation methods. This dissertation presents a study of the impact of adding social network analysis to author name disambiguation methods based on syntactic attribute information. We present a machine learning approach based on Genetic Programming and use it to evaluate the impact of social network analysis in author name disambiguation. Through experiments using subsets of real digital libraries, we show that the use of social network analysis significantly improves the quality of results. Also, we demonstrate that match functions created by our Genetic Programming approach are able to compete with state-of-the-art methods.

No contexto acadêmico o trabalho de pesquisa científica, nas áreas tecnológicas, é efetuado através de colaborações e cooperações entre diferentes pesquisadores e grupos de pesquisa. Existem pesquisadores atuando nos mais variados assuntos e nas mais diversas subáreas de pesquisa. Para analisar e expandir tais colaborações, muitas vezes, é necessário avaliar o nível de cooperação dos atuais parceiros, bem como identificar novos parceiros para conduzir trabalhos conjuntos. Tal avaliação e identificação não são tarefas triviais. Dessa forma, abordagens para avaliação e recomendação de colaborações são de grande valia para o aperfeiçoamento da cooperação e consequente melhoria da qualidade da pesquisa. Em relação à análise de colaborações, a demanda por critérios de avaliação de qualidade e por métodos de avaliação associados está aumentando e tem sido foco de muitos estudos na última década. Esse crescimento surge devido à busca por excelência acadêmica e para o apoio à tomada de decisões por parte de agências de financiamento para a alocação de recursos. Nesse contexto, há uma tendência a empregar técnicas bibliométricas, especialmente métodos estatísticos aplicados a citações. Com tanto material sendo pesquisado e publicado, resolveu-se explorar outra faceta para definição de indicadores de qualidade no contexto acadêmico visando a obtenção de resultados complementares e que garantam, através de sua validação experimental, uma melhor geração de indicadores. Desse modo, nesta tese, utiliza-se a tendência atual de estudos em análises de redes sociais, definindo métricas sociais específicas para definição de tais indicadores. Neste trabalho, é apresentada uma função para avaliação de qualidade de grupos de pesquisa com base nas colaborações internas entre seus pesquisadores membros. Estas colaborações são avaliadas através de análises em redes sociais bibliográficas acadêmicas baseadas em métricas de interação social. Com relação à identificação ou recomendação de colaborações, esta tese apresenta uma abordagem que considera tanto a parte de conteúdo quanto a de estrutura de uma rede. Especificamente, o conteúdo envolve a correlação entre os pesquisadores por áreas de pesquisa, enquanto a estrutura inclui a análise da existência de relacionamentos prévios entre os pesquisadores. Grande parte das abordagens que efetuam a recomendação de colaborações foca em recomendar especialistas em uma determinada área ou informação. Essas não consideram a área de atuação do usuário alvo da recomendação, como no caso da abordagem apresentada nesta tese. Além disso, neste trabalho, a obtenção de informações sobre os relacionamentos entre usuários, para construção de uma rede social acadêmica, é feita de forma implícita, em dados sobre publicações obtidos de bibliotecas digitais. Utilizando tais dados, também é possível explorar aspectos temporais para ponderação desses relacionamentos, utilizando-os para fins de recomendação de colaborações. Não foram encontrados trabalhos prévios nesse sentido. A presente abordagem inclui a recomendação não só de novas colaborações, como também, a recomendação de intensificação de colaborações já existentes, o que não é considerado por outros trabalhos relacionados. Dessa forma, pode-se dizer que os objetivos de recomendação da presente abordagem são mais amplos. Após propor novas técnicas para avaliação e identificação de parcerias, esta tese as valida através de uma avaliação experimental. Especificamente, experimentos com dados reais sobre as relações de coautoria entre pesquisadores pertencentes a diferentes grupos de pesquisa são apresentados para avaliação e demonstração da validade e da aplicabilidade das diferentes proposições desta tese referentes à avaliação de qualidade e recomendação de colaborações. / In technological fields, scientific research is performed through collaboration and cooperation of different researchers and research groups. In order to analyze and expand such collaborations, it is necessary to evaluate the level of cooperation between current partners as well as to identify new partners. Such an analysis and identification are not trivial tasks. Thus, approaches to evaluating and recommending collaborations are valuable to improve cooperation and, hence, improve research quality. Regarding the collaborations evaluation, the demand for quality assessment criteria and associated evaluation methods is increasing. Indeed, such evaluations have been the focus of many studies in the last decade. This growth arises from the pursuit of academic excellence and decision making of funding agencies. In this context, the trend is to employ bibliometric techniques, especially citation statistics. With so much material being researched and published, another facet for defining quality indicators is explored. Our goal is to obtain additional results that ensure, through its experimental validation, a better indicators generation. In this thesis, the current trend of studies in social network analysis is applied in the definition of such indicators. Specifically, we introduce a function for quality assessment of research groups based on internal collaborations among their member researchers. These collaborations are evaluated through analysis on bibliometric academic social networks based on metrics of social interaction. Regarding the collaborations recommendation, this thesis presents an approach that considers both the content and structure of research networks. The content involves the correlation among researchers by research areas whereas the structure includes the analysis of existing relationships among researchers. Most of the approaches that perform the collaborations recommendation focus on recommending experts in a certain area or information. They do not consider the working area of the recommendation target user, as we do in this thesis. Moreover, here, the information about the researchers’ relationships, employed for building an academic social network, is implicitly obtained through publications data available in digital libraries. Moreover, we expand previous analysis by considering temporal aspects to determine the relationships weights (which may be used to collaborations recommendation purposes). There were no previous studies in this direction. Our approach includes not only the recommendation of new collaborations, but also the recommendation of the collaborations intensification, which is not considered by other related work. After proposing new techniques for evaluating and identifying research collaborators, this thesis validates it through an experimental evaluation. Specifically, we evaluate and demonstrate the applicability of our techniques considering real datasets on the co-author relationships among researchers from different research groups.

Bibliotecas digitais tornaram-se uma importante fonte de informação para comunidades científicas. Entretanto, por coletar dados de diferentes fontes, surge o problema de informações ambíguas ou duplicadas de nomes de autores. Métodos tradicionais de desambiguação de nomes utilizam informação sintática de atributos. Todavia, recentemente o uso de redes de relacionamentos, que traz informação semântica, tem sido estudado em desambiguação de dados. Em desambiguação de nomes de autores, relações de co-autoria podem ser usadas para criar uma rede social, que pode ser utilizada para melhorar métodos de desambiguação de nomes de autores. Esta dissertação apresenta um estudo do impacto de adicionar análise de redes sociais a métodos de desambiguação de nomes de autores baseados em informação sintática de atributos. Nós apresentamos uma abordagem de aprendizagem de máquina baseada em Programação Genética e a utilizamos para avaliar o impacto de adicionar análise de redes sociais a desambiguação de nomes de autores. Através de experimentos usando subconjuntos de bibliotecas digitais reais, nós demonstramos que o uso de análise de redes sociais melhora de forma significativa a qualidade dos resultados. Adicionalmente, nós demonstramos que as funções de casamento criadas por nossa abordagem baseada em Programação Genética são capazes de competir com métodos do estado da arte. / Digital libraries have become an important source of information for scientific communities. However, by gathering data from different sources, the problem of duplicate and ambiguous information about author names arises. Traditional methods of name disambiguation use syntactic attribute information. However, recently the use of relationship networks, which provides semantic information, has been studied in data disambiguation. In author name disambiguation, the co-authorship relations can be used to create a social network, which can be used to improve author name disambiguation methods. This dissertation presents a study of the impact of adding social network analysis to author name disambiguation methods based on syntactic attribute information. We present a machine learning approach based on Genetic Programming and use it to evaluate the impact of social network analysis in author name disambiguation. Through experiments using subsets of real digital libraries, we show that the use of social network analysis significantly improves the quality of results. Also, we demonstrate that match functions created by our Genetic Programming approach are able to compete with state-of-the-art methods.

Esta dissertação apresenta a utilização de ontologias como um primeiro passo em direção à interoperabilidade, no nível semântico, entre agentes de diferentes domínios. O contexto de aplicação é um portal educacional chamado PortEdu. Este portal fornece a infra-estrutura e suporte para ambientes de aprendizagem baseados em agentes. O foco deste trabalho é em um agente específico, o agente social, no qual são acrescentadas todas as funcionalidades necessárias para que ele possa interagir com agentes fora de seu contexto. O agente social pertence a um ambiente de aprendizagem multi-agente projetado para apoiar o treinamento do raciocínio, diagnóstico e modelagem de domínios de conhecimento incerto e complexo, como a área médica. Esse ambiente de aprendizagem chama-se AMPLIA. O conhecimento do agente social é modelado através de redes bayesianas, as quais possibilitam ao agente representar seu conhecimento probabilístico e tomar decisões através dele. A representação através de redes bayesianas não foi desenvolvida para ser utilizada no processo de comunicação com outros agentes, o que dificulta a interoperabilidade do agente social com os demais agentes do portal educacional, no qual os ambientes de ensino aprendizagem encontram-se ancorados. A abordagem proposta para fornecer interoperabilidade amplia a arquitetura do agente social possibilitando-o representar seu conhecimento probabilístico através de OWL (Web Ontology Language) e também sua comunicação com agentes externos através de FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), linguagem para comunicação utilizada no PortEdu. A OWL não foi projetada para representar incerteza, sendo assim, também foi desenvolvida uma estrutura para possibilitar tal representação em OWL. / This dissertation presents the utilization of ontologies as a first step towards interoperability at the semantic level among agents of different domains. Our test bed is an Educational Portal (PortEdu). This portal provides the infra-structure and support for agent-based learning environments. We focus on a specific agent, the social agent, adding all the necessary functionality for him to interact with agents that aren’t fully aware of its context. The social agent belongs to a Multi-agent Learning Environment designed to support training of diagnostic reasoning and modeling of domains with complex and uncertain knowledge, such as the medical area. This learning environment is called AMPLIA. The knowledge of social agent is implemented with Bayesian networks, which allows the agent to represent its probabilistic knowledge and make its decisions. The representation through Bayesian networks was not designed to be used for communication with other agents, which makes it more difficult for the social agent to interoperate with the agents present in the portal. The approach proposed to supply interoperability extends the social agent’s architecture allowing the representation of his probabilistic knowledge through OWL (Web Ontology Language) and also allows this communication with external agents through FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents – Agent Communication Language), which is the communication language adopted in PortEdu. OWL was not designed to represent uncertain knowledge, thus, it was also developed a structure to allow such representation in OWL.

No contexto acadêmico o trabalho de pesquisa científica, nas áreas tecnológicas, é efetuado através de colaborações e cooperações entre diferentes pesquisadores e grupos de pesquisa. Existem pesquisadores atuando nos mais variados assuntos e nas mais diversas subáreas de pesquisa. Para analisar e expandir tais colaborações, muitas vezes, é necessário avaliar o nível de cooperação dos atuais parceiros, bem como identificar novos parceiros para conduzir trabalhos conjuntos. Tal avaliação e identificação não são tarefas triviais. Dessa forma, abordagens para avaliação e recomendação de colaborações são de grande valia para o aperfeiçoamento da cooperação e consequente melhoria da qualidade da pesquisa. Em relação à análise de colaborações, a demanda por critérios de avaliação de qualidade e por métodos de avaliação associados está aumentando e tem sido foco de muitos estudos na última década. Esse crescimento surge devido à busca por excelência acadêmica e para o apoio à tomada de decisões por parte de agências de financiamento para a alocação de recursos. Nesse contexto, há uma tendência a empregar técnicas bibliométricas, especialmente métodos estatísticos aplicados a citações. Com tanto material sendo pesquisado e publicado, resolveu-se explorar outra faceta para definição de indicadores de qualidade no contexto acadêmico visando a obtenção de resultados complementares e que garantam, através de sua validação experimental, uma melhor geração de indicadores. Desse modo, nesta tese, utiliza-se a tendência atual de estudos em análises de redes sociais, definindo métricas sociais específicas para definição de tais indicadores. Neste trabalho, é apresentada uma função para avaliação de qualidade de grupos de pesquisa com base nas colaborações internas entre seus pesquisadores membros. Estas colaborações são avaliadas através de análises em redes sociais bibliográficas acadêmicas baseadas em métricas de interação social. Com relação à identificação ou recomendação de colaborações, esta tese apresenta uma abordagem que considera tanto a parte de conteúdo quanto a de estrutura de uma rede. Especificamente, o conteúdo envolve a correlação entre os pesquisadores por áreas de pesquisa, enquanto a estrutura inclui a análise da existência de relacionamentos prévios entre os pesquisadores. Grande parte das abordagens que efetuam a recomendação de colaborações foca em recomendar especialistas em uma determinada área ou informação. Essas não consideram a área de atuação do usuário alvo da recomendação, como no caso da abordagem apresentada nesta tese. Além disso, neste trabalho, a obtenção de informações sobre os relacionamentos entre usuários, para construção de uma rede social acadêmica, é feita de forma implícita, em dados sobre publicações obtidos de bibliotecas digitais. Utilizando tais dados, também é possível explorar aspectos temporais para ponderação desses relacionamentos, utilizando-os para fins de recomendação de colaborações. Não foram encontrados trabalhos prévios nesse sentido. A presente abordagem inclui a recomendação não só de novas colaborações, como também, a recomendação de intensificação de colaborações já existentes, o que não é considerado por outros trabalhos relacionados. Dessa forma, pode-se dizer que os objetivos de recomendação da presente abordagem são mais amplos. Após propor novas técnicas para avaliação e identificação de parcerias, esta tese as valida através de uma avaliação experimental. Especificamente, experimentos com dados reais sobre as relações de coautoria entre pesquisadores pertencentes a diferentes grupos de pesquisa são apresentados para avaliação e demonstração da validade e da aplicabilidade das diferentes proposições desta tese referentes à avaliação de qualidade e recomendação de colaborações. / In technological fields, scientific research is performed through collaboration and cooperation of different researchers and research groups. In order to analyze and expand such collaborations, it is necessary to evaluate the level of cooperation between current partners as well as to identify new partners. Such an analysis and identification are not trivial tasks. Thus, approaches to evaluating and recommending collaborations are valuable to improve cooperation and, hence, improve research quality. Regarding the collaborations evaluation, the demand for quality assessment criteria and associated evaluation methods is increasing. Indeed, such evaluations have been the focus of many studies in the last decade. This growth arises from the pursuit of academic excellence and decision making of funding agencies. In this context, the trend is to employ bibliometric techniques, especially citation statistics. With so much material being researched and published, another facet for defining quality indicators is explored. Our goal is to obtain additional results that ensure, through its experimental validation, a better indicators generation. In this thesis, the current trend of studies in social network analysis is applied in the definition of such indicators. Specifically, we introduce a function for quality assessment of research groups based on internal collaborations among their member researchers. These collaborations are evaluated through analysis on bibliometric academic social networks based on metrics of social interaction. Regarding the collaborations recommendation, this thesis presents an approach that considers both the content and structure of research networks. The content involves the correlation among researchers by research areas whereas the structure includes the analysis of existing relationships among researchers. Most of the approaches that perform the collaborations recommendation focus on recommending experts in a certain area or information. They do not consider the working area of the recommendation target user, as we do in this thesis. Moreover, here, the information about the researchers’ relationships, employed for building an academic social network, is implicitly obtained through publications data available in digital libraries. Moreover, we expand previous analysis by considering temporal aspects to determine the relationships weights (which may be used to collaborations recommendation purposes). There were no previous studies in this direction. Our approach includes not only the recommendation of new collaborations, but also the recommendation of the collaborations intensification, which is not considered by other related work. After proposing new techniques for evaluating and identifying research collaborators, this thesis validates it through an experimental evaluation. Specifically, we evaluate and demonstrate the applicability of our techniques considering real datasets on the co-author relationships among researchers from different research groups.

Bibliotecas digitais tornaram-se uma importante fonte de informação para comunidades científicas. Entretanto, por coletar dados de diferentes fontes, surge o problema de informações ambíguas ou duplicadas de nomes de autores. Métodos tradicionais de desambiguação de nomes utilizam informação sintática de atributos. Todavia, recentemente o uso de redes de relacionamentos, que traz informação semântica, tem sido estudado em desambiguação de dados. Em desambiguação de nomes de autores, relações de co-autoria podem ser usadas para criar uma rede social, que pode ser utilizada para melhorar métodos de desambiguação de nomes de autores. Esta dissertação apresenta um estudo do impacto de adicionar análise de redes sociais a métodos de desambiguação de nomes de autores baseados em informação sintática de atributos. Nós apresentamos uma abordagem de aprendizagem de máquina baseada em Programação Genética e a utilizamos para avaliar o impacto de adicionar análise de redes sociais a desambiguação de nomes de autores. Através de experimentos usando subconjuntos de bibliotecas digitais reais, nós demonstramos que o uso de análise de redes sociais melhora de forma significativa a qualidade dos resultados. Adicionalmente, nós demonstramos que as funções de casamento criadas por nossa abordagem baseada em Programação Genética são capazes de competir com métodos do estado da arte. / Digital libraries have become an important source of information for scientific communities. However, by gathering data from different sources, the problem of duplicate and ambiguous information about author names arises. Traditional methods of name disambiguation use syntactic attribute information. However, recently the use of relationship networks, which provides semantic information, has been studied in data disambiguation. In author name disambiguation, the co-authorship relations can be used to create a social network, which can be used to improve author name disambiguation methods. This dissertation presents a study of the impact of adding social network analysis to author name disambiguation methods based on syntactic attribute information. We present a machine learning approach based on Genetic Programming and use it to evaluate the impact of social network analysis in author name disambiguation. Through experiments using subsets of real digital libraries, we show that the use of social network analysis significantly improves the quality of results. Also, we demonstrate that match functions created by our Genetic Programming approach are able to compete with state-of-the-art methods.