Submitted by Núcleo de Pós-Graduação Administração (npgadm@ufba.br) on 2017-08-09T19:53:11Z No. of bitstreams: 1 Thais Leite da Silva Macedo.pdf: 2436110 bytes, checksum: f0a8330da2bf65e4f5cda7592c3e54df (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Angela Dortas (dortas@ufba.br) on 2017-08-18T20:32:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Thais Leite da Silva Macedo.pdf: 2436110 bytes, checksum: f0a8330da2bf65e4f5cda7592c3e54df (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-18T20:32:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thais Leite da Silva Macedo.pdf: 2436110 bytes, checksum: f0a8330da2bf65e4f5cda7592c3e54df (MD5) / O presente estudo tem como objetivo analisar em que medida os Grupos de Pesquisa do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia (IFBA) traduzem-se em redes de coautorias. Para realização desta pesquisa foram identificados os grupos certificados pela instituição, bem como foi produzido um banco de dados com todos os pesquisadores e seus artigos publicados. Posteriormente, foi criado um mapeamento das redes de coautorias dos pesquisadores do IFBA para análise dessas redes. Por fim, foram analisadas as relações da composição dos grupos de pesquisa e a rede de coautorias. Para realização da análise de redes, foi utilizado o software UCINET. O foco da pesquisa foi constituído de 54 grupos de pesquisa certificados pelo IFBA, compostos por 529 membros. A análise da pesquisa foi realizada através de 892 artigos publicados pelos pesquisadores desses grupos de pesquisa entre os anos de 2008 e 2013. Desses artigos foram extraídas as autorias e coautorias de cada um. As coautorias foram divididas em coautorias dos membros internos dos grupos de pesquisa e em coautorias dos componentes externos aos grupos. Dessa maneira, verificou-se que a coautoria é um aspecto de colaboração científica e que é caracterizada por uma relação de autoria colaborativa. Os resultados desta pesquisa mostram as redes formadas pelas coautorias internas e externas. Para isto, foi realizada uma análise de rede através de uma comparação entre as duas redes e suas características. Diante do evidenciado na pesquisa, conclui-se que os membros dos grupos de pesquisa do IFBA não estão produzindo internamente em colaboração com seus membros. / This study aims to analyze how the research groups of the Federal Institute of Education, Science and Technology of Bahia (IFBA) become into co-authorships networks. For this research, the groups certified by the institution were identified, and it was produced a database with all the researchers and their published articles. After that, a mapping of coauthorships networks of researchers from IFBA was created for analysis of these networks. Finally, we analyzed the relationship between the research groups’ composition and the coauthorships network. We used the UCINET software to achieve the networks analysis. The focus of this study consists of 54 research groups certified by IFBA, composed of 529 members. The research analysis was done through 892 articles published by researchers of these research groups between 2008 and 2013. From these articles were extracted the authorships and co-authorships of each. The co-authorships were divided into co-authorships of the internal members of the research groups and co-authorships of the external components to groups. Thus, it was found that co-authorship is an aspect of scientific collaboration and which is characterized by a relation of collaborative authorship. The results of this research show the networks formed by internal and external co-authorships. Therefore, a network analysis was done through a comparison between the two networks and their characteristics. According to the evidenced in this research, it is concluded that members of the research groups from IFBA are not producing internally in collaboration with its members.

Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-05T18:26:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-Ricardo-Lopes-de-Andrade.pdf: 4257006 bytes, checksum: b06c1952144b950bdfb3166592b318ff (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-05T18:26:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação-Ricardo-Lopes-de-Andrade.pdf: 4257006 bytes, checksum: b06c1952144b950bdfb3166592b318ff (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CNPQ / O estudo, por meio da análise de redes sociais (ARS), das redes de coautoria permite identificar e analisar porque os pesquisadores colaboram e quais as consequências dessas colaborações. Pesquisas apontam a melhoria da qualidade dos artigos e o aumento do número de publicações como benefícios da colaboração. É crescente o número de estudos que buscam analisar as redes de coautorias e os impactos nos desempenhos dos autores, medidos, por exemplo, por meio dos índices h e g. Outros trabalhos também analisam o desempenho de grupos acadêmicos com base na estrutura e dinâmica de relacionamento entre os pesquisadores. O desempenho dos pesquisadores e dos grupos acadêmicos (programas de pós-graduação) também são avaliados por instituições de fomento à pesquisa como a CAPES e o CNPq. A CAPES avalia os programas de pós-graduação para assegura e manter a qualidade dos programas. O CNPq financia projetos de pesquisa e concede bolsas de produtividades a pesquisadores de diferentes áreas do conhecimento. Ambas têm como indicadores, entre outros, as produções bibliográficas dos pesquisadores. Esta dissertação buscou analisar como a estrutura social, por meio das métricas de ARS, influenciou o nível da bolsa de produtividade dos pesquisadores bolsistas de produtividade do CNPq na área de engenharia de produção e os conceitos dos programas de pós-graduação em engenharia de produção avaliados pelo CAPES. Foi desenvolvido também um método que integrou a importância do nó na estrutura da rede. Com as informações bibliométricas dos pesquisadores bolsistas foi criada uma rede de coautoria e calculadas as métricas de ARS de três maneiras distintas: não-ponderadas, ponderadas com pesos das arestas e ponderadas com pesos das arestas e dos nós. Essas métricas foram correlacionadas (correlação de Spearman) com os níveis de bolsa de produtividade dos pesquisadores e concluiu-se que as métricas ponderadas com os pesos das arestas e dos nós (E-I index, centralidade de intermediação, de proximidade e utilidade) e as métricas não-ponderadas (E-I index, PageRank, centralidade de grau e de autovetor) são as que obtiveram maiores correlações. Com as informações bibliográficas dos professores permanentes dos programas foram construídas, para cada triênio (2007-2009 e 2010-2012), três conjuntos de redes: redes entre professores de cada programa analisado, rede de coautoria entre os programas, e rede entre os professores de todos os programas. Para o primeiro conjunto de redes foram analisadas as variações das medidas globais entre os triênios e os impactos dessas variações nos conceitos e concluiu-se que: a variação da quantidade de artigos publicados (com ou sem coautoria) impacta nas variações dos conceitos dos programas; as variações do número de arestas, da média das arestas, da densidade, do coeficiente médio, do grau médio e do grau médio ponderado apontaram correlações fortes e significativas com os conceitos dos programas. Para o segundo conjunto de redes, onde cada programa é um nó da rede, foram analisadas as variações das métricas individuais de ARS entre os triênios e as correlações com os conceitos dos programas, nenhuma das métricas calculadas apresentou correlação significativa. O último conjunto de redes, os valores médios, de uma métrica, obtidos por um determinado grupo de professores pertencente a um dado programa foram considerados com o valor médio do programa. As variações das métricas foram correlacionadas com as variações dos conceitos dos programas, concluindo-se que as variações da centralidade de grau e do grau ponderado impactam os conceitos dos programas. / The study, through social network analysis (SNA), of co-authorship networks allows to identify and to analyze why researchers collaborate and which are the consequences of these collaborations. Researches suggest the improvement on the quality of papers and the increasing number of publications as benefits of collaboration. An incresing number of studies seek to analyze the co-authorship networks and the impact on the performance of the authors, measured, for example, through the h and the g indexes. Other works analyze the performance of academic groups based on the structure and relationship dynamics among researchers. The performance of researchers and academic groups (Graduate Programs) are also evaluated by funding institutions, such as CAPES and CNPq. CAPES evaluates Graduate Programs to ensure and maintain the quality of these programs. CNPq finances research projects and provides productivity fellowships to researchers from different areas of knowledge. Both have as indicators, among others, the bibliography production of the researchers. This dissertation sought to analyze how the social structure, through SNA metrics, influenced the level of productivity fellowship of CNPq’s research productivity fellows in the area of Industrial Engineering and the grades of Graduate Programs in Industrial Engineering evaluated by CAPES. A method that integrated the importance of the node in the network structure was developed. With bibliometric information of the fellows, it was created a network of co-authorship and calculated the SNA metrics in three distinct ways: unweighted, with weights of edges and with weights of both edges and nodes. These metrics were correlated (Spearman correlation) with the researchers' productivity fellowship levels and it was found that the metrics with weights of edges and nodes (E-I index, intermediary centrality, closeness and utility) and unweighted metrics (E-I index, PageRank, degree centrality and eigenvector) are the ones that had higher correlations. With the bibliographic information of the permanent professors of the Graduate Programs, three sets of networks were built for each three-year period (2007-2009 and 2010-2012): networks among professors in each program analyzed, co-authoring network among programs and network among professors of all programs. For the first set of networks, the variations of overall measures between the studied periods and the effects of these variations on the grades have been analyzed. It was found that: the variation of the amount of published articles (with or without co-authorship) impact on variations of the programs’ grades; variations in the number of edges, the mean edges, the density, the average coefficient, average weighted degree and average degree indicated strong and significant correlation with programs’ grades. For the second set of networks, where each program is a network node, variations of the individual metrics of SNA within the study periods and correlations with the grade of the programs were analyzed, none of the computed metrics presented significant correlation. For the last set of networks, the average values of a metric, obtained for a certain group of professors that belong to a certain program were considered to be the mean value of the program. Variations of the metrics were correlated with variations on the grades of the programs, so that the variations of the degree centrality and the weighted degree influence the grade of programs.

Atualmente, as redes sociais estão ganhando cada vez mais destaque no dia-a-dia das pessoas. Nessas redes são estabelecidos diferentes relacionamentos entre entidades que compartilham alguma característica ou objetivo em comum. Diversas informações sobre a produção científica nacional podem ser encontradas na Plataforma Lattes, que é um sistema utilizado para o registro dos currículos dos pesquisadores no Brasil. A partir dessas informações é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam uma parceria na produção de uma publicação (coautoria) - um link. Na análise de redes sociais existe uma linha de pesquisa conhecida como predição de link ou de relacionamentos, que tem como objetivo identificar relacionamentos futuros. Essa tarefa pode favorecer a comunicação entre os usuários e otimizar o processo de produção científica identificando possíveis colaboradores. Este projeto analisou a influência de diferentes atributos encontrados na literatura e filtros de dados para prever relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas. Foi abordado dois tipos de problemas na predição de relacionamentos, o problema geral que analisa todos os possíveis relacionamentos de coautoria e o problema de novas coautoria que refere-se aos relacionamentos de coautorias inéditas na rede. Os resultados dos experimentos foram promissores para o problema geral de predição com a combinação de atributos e filtros utilizados. Contudo, para o problema de novas coautorias, devido à sua maior complexidade, os resultados não foram tão bons. Os experimentos apresentados avaliaram diferentes estratégias e analisaram o custo e benefício de cada uma. Conclui-se que para lidar com o problema de predição de coautorias em redes sociais acadêmicas é necessário analisar as vantagens e desvantagens entre as estratégias, encontrando um equilíbrio entre a revocação da classe positiva e a acurácia geral / Nowadays, social networks are gaining prominence in the day-to-day lives. In these networks, different relationships are established between entities that share some characteristic or common goal. A huge amount of information about the Brazilian national scientific production can be found in the Lattes Platform, which is a system used to record the curricula of researchers in Brazil. From this information, it is possible to build an academic social network, where relations between researchers represent a partnership in the production of a publication - a link. In social network analysis there is a research area known as link prediction, which aims to identify future relationships. This task may facilitate communication among researchers and optimize the scientific production process identifying possible collaborators. This project analyzed the influence of different attributes found in the literature and data filters to predict co-authorship relationships in academic social networks. Was approached two types of problems in predicting relationships, the general problem that analyzes all possible co-authoring relationships and the problem of new co-authoring that relates to novel co-authorships relationships in the network. The experimental results were promising to the prediction general problem, combining attributes and using filters. However, for the new co-authorships problem the results were not as good. The experiments evaluated different strategies and analyzed the costs and benefits of each. We concluded that to deal with the co-authorships prediction problem in academic social networking it is necessary to analyze the advantages and disadvantages among the strategies, finding a balance between the recall of the positive class and the overall accuracy

Atualmente, as redes sociais estão ganhando cada vez mais destaque no dia-a-dia das pessoas. Nessas redes são estabelecidos diferentes relacionamentos entre entidades que compartilham alguma característica ou objetivo em comum. Diversas informações sobre a produção científica nacional podem ser encontradas na Plataforma Lattes, que é um sistema utilizado para o registro dos currículos dos pesquisadores no Brasil. A partir dessas informações é possível construir uma rede social acadêmica, na qual as relações entre os pesquisadores representam uma parceria na produção de uma publicação (coautoria) - um link. Na análise de redes sociais existe uma linha de pesquisa conhecida como predição de link ou de relacionamentos, que tem como objetivo identificar relacionamentos futuros. Essa tarefa pode favorecer a comunicação entre os usuários e otimizar o processo de produção científica identificando possíveis colaboradores. Este projeto analisou a influência de diferentes atributos encontrados na literatura e filtros de dados para prever relações de coautoria nas redes sociais acadêmicas. Foi abordado dois tipos de problemas na predição de relacionamentos, o problema geral que analisa todos os possíveis relacionamentos de coautoria e o problema de novas coautoria que refere-se aos relacionamentos de coautorias inéditas na rede. Os resultados dos experimentos foram promissores para o problema geral de predição com a combinação de atributos e filtros utilizados. Contudo, para o problema de novas coautorias, devido à sua maior complexidade, os resultados não foram tão bons. Os experimentos apresentados avaliaram diferentes estratégias e analisaram o custo e benefício de cada uma. Conclui-se que para lidar com o problema de predição de coautorias em redes sociais acadêmicas é necessário analisar as vantagens e desvantagens entre as estratégias, encontrando um equilíbrio entre a revocação da classe positiva e a acurácia geral / Nowadays, social networks are gaining prominence in the day-to-day lives. In these networks, different relationships are established between entities that share some characteristic or common goal. A huge amount of information about the Brazilian national scientific production can be found in the Lattes Platform, which is a system used to record the curricula of researchers in Brazil. From this information, it is possible to build an academic social network, where relations between researchers represent a partnership in the production of a publication - a link. In social network analysis there is a research area known as link prediction, which aims to identify future relationships. This task may facilitate communication among researchers and optimize the scientific production process identifying possible collaborators. This project analyzed the influence of different attributes found in the literature and data filters to predict co-authorship relationships in academic social networks. Was approached two types of problems in predicting relationships, the general problem that analyzes all possible co-authoring relationships and the problem of new co-authoring that relates to novel co-authorships relationships in the network. The experimental results were promising to the prediction general problem, combining attributes and using filters. However, for the new co-authorships problem the results were not as good. The experiments evaluated different strategies and analyzed the costs and benefits of each. We concluded that to deal with the co-authorships prediction problem in academic social networking it is necessary to analyze the advantages and disadvantages among the strategies, finding a balance between the recall of the positive class and the overall accuracy

Submitted by FABIO ORSI MESCHINI (fabiomeschini@gmail.com) on 2018-05-31T21:16:24Z No. of bitstreams: 1 Fabio Meschini Dissertação Versão final UNESP 2018.pdf: 3468832 bytes, checksum: c6fbbe8bc06b59cd4ebc3dbc37a0bf37 (MD5) / Approved for entry into archive by Telma Jaqueline Dias Silveira null (telmasbl@marilia.unesp.br) on 2018-06-04T20:16:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 meschini_fo_me_mar.pdf: 3468832 bytes, checksum: c6fbbe8bc06b59cd4ebc3dbc37a0bf37 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-04T20:16:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 meschini_fo_me_mar.pdf: 3468832 bytes, checksum: c6fbbe8bc06b59cd4ebc3dbc37a0bf37 (MD5) Previous issue date: 2018-05-21 / Não recebi financiamento / Objetivou-se analisar a produção e a coautoria latinoamericana e caribenha em Estudos Métricos da Informação na base Scopus no período de 2011 a 2015, contextualizando as políticas científicas e tecnológicas da região. Mais especificamente propõe-se destacar os pesquisadores, países, instituições e periódicos mais produtivos; classificar as temáticas mais trabalhadas segundo proposta de Glänzel (2003) que versa sobre três grupos-alvo (G1 - Bibliometria para profissionais da bibliometria; G2 - Bibliometria aplicada às disciplinas científicas e G3 - Bibliometria para a política científica e gestão); verificar o impacto da produção por meio do número de citações e citantes e relacionar os países e autores mais produtivos em Estudos métricos sob a perspectiva da análise de redes de coautorias. Como resultados, destaca-se o Brasil como o país mais produtivo e consequentemente os pesquisadores brasileiros destacam-se com uma representação de 67% entre os mais produtivos e os mesmos são predominantemente oriundos de universidades. Quanto às coautorias, tem-se um baixo número entre os países e pesquisadores da América Latina e Caribe e até mesmo com os demais do mundo, uma vez que grande parte destas coautorias ocorreu no âmbito interno dos próprios países. Como conclusões, observa-se que há uma necessidade de ampliação de pesquisas a serem realizadas em cooperação no âmbito desta região em Estudos Métricos da Informação, objetivando propiciar um papel de destaque na ciência, almejando a tão merecida representatividade desta região na ciência internacional. / The aim of this research was to analyze the Latin American and Caribbean production and co-authorship in Metric Information Studies at the Scopus base from 2011 to 2015, contextualizing the region's scientific and technological policies. More specifically, it is proposed to highlight the most productive researchers, countries, institutions and periodicals; (G1 - Bibliometrics applied to scientific disciplines and G3 - Bibliometrics for scientific policy and management); to verify the impact of production through the number of citations, the citers and to relate the most productive countries and authors in Metric Studies from the perspective of analysis of co-authorship networks. As a result, Brazil stands out as the most productive country and consequently Brazilian researchers stand out with a representation of 67% among the most productive ones, whose majority is predominantly from universities. As for co-authorships, there is a low number of countries and researchers in Latin America and the Caribbean and even with the rest of the world, since a large part of these co-authorships took place within the countries themselves. As conclusions, it is observed that there is a need to expand research to be carried out in cooperation within this region in Metrics Studies of Information, aiming to provide a prominent role in science and focus on the deserved representativeness of this region in the international science.