A identificação de especialistas consiste na análise automática de informações sobre um conjunto de indivíduos para a localização daqueles com maior conhecimento em determinado tópico. Seus conhecimentos podem ser aplicados para a melhoria da produtividade em projetos de trabalho ou pesquisa e na localização de pesquisadores capacitados para avaliarem trabalhos de pesquisa ou para compor bancas de mestrado e doutorado. Para isso é interessante uma boa fonte de informações sobre os candidatos, de forma a otimizar o processo de identificação. No Brasil existe uma base de currículos que centraliza as informações sobre os pesquisadores brasileiros, a Plataforma Lattes. Os dados dessa plataforma são utilizados nesse trabalho para a realização da identificação de especialistas de acordo com suas áreas de atuação. São coletados dados da Plataforma e realizadas três etapas para compor uma lista ordenada dos principais especialistas de determinada área identificados pelo algoritmo proposto. A primeira etapa é a utilização da métrica TF-IDF, de modo que seus resultados são combinados com os estratos Qualis das publicações de cada autor, para finalmente ser aplicado um algoritmo de propagação para a geração da lista de especialistas. Após uma extensiva otimização dos parâmetros envolvidos no algoritmo, os resultados foram comparados com outra técnica existente que foi utilizada como base para esse projeto. Os resultados foram validados a partir de três conjuntos de pesquisadores coletados para esse projeto. O primeiro deles envolveu os pesquisadores contemplados com a Bolsa Produtividade em Pesquisa CNPq. Os resultados de dois questionários envolvendo pesquisadores das áreas de Inteligência Artificial e Nanotecnologia também foram utilizados. A partir dos resultados obtidos, foi possível notar que a técnica proposta aprimora significativamente os resultados do conjunto de Bolsistas Produtividade. Por outro lado, os resultados obtidos para os conjuntos de pesquisadores de Inteligência Artificial e Nanotecnologia foram ligeiramente melhores para a abordagem base. Os dados, algoritmos e resultados obtidos nesse trabalho poderão ser utilizados futuramente para aprimorar a identificação de especialistas / Expert finding consists in the automatic analysis of informations about a set of people with the objective of finding those with greater knowledge on a particular topic. His knowledge can be applied to improve the productivity in research and work projects and to locate researchers who are capable of evaluating research papers or for masters and doctoral degrees. For this objective it\'s interesting a good source of information about the candidates, in order to optimize the process of identification. In Brazil there\'s a curriculum base that centralizes the information about Brazilian researchers, the Lattes Plataform. It\'s data is used in this work to perform the expert finding according to the candidate\'s areas of activity. Data are collected from the Platform and three steps performed to generate a ordered list of the main specialists of a given area identified by the proposed algorithm. The first step is to use the TF-IDF metric, so that its results are combined with the Qualis strata from the publications of each author, to finally be applied a propagation algorithm for the generation of the specialists list. After an extensive optimization of the parameters involved in the algorithm, the results were compared with another technique that was used as the basis for this project. The results were validated from three sets of researchers collected for this project. The first one involved the researchers contemplated with the CNPq Productivity Grant. The results of two questionnaires involving researchers from the areas of Artificial Intelligence and Nanotechnology were also used. From the results obtained, it was noticeable that the proposed technique significantly improves the results of the Productivity Grant set. On the other hand, the results obtained for the Artificial Intelligence and Nanotechnology research groups were slightly better for the base approach. The data, algorithms and results obtained in this work may be used in the future to improve the expert finding

A identificação de especialistas consiste na análise automática de informações sobre um conjunto de indivíduos para a localização daqueles com maior conhecimento em determinado tópico. Seus conhecimentos podem ser aplicados para a melhoria da produtividade em projetos de trabalho ou pesquisa e na localização de pesquisadores capacitados para avaliarem trabalhos de pesquisa ou para compor bancas de mestrado e doutorado. Para isso é interessante uma boa fonte de informações sobre os candidatos, de forma a otimizar o processo de identificação. No Brasil existe uma base de currículos que centraliza as informações sobre os pesquisadores brasileiros, a Plataforma Lattes. Os dados dessa plataforma são utilizados nesse trabalho para a realização da identificação de especialistas de acordo com suas áreas de atuação. São coletados dados da Plataforma e realizadas três etapas para compor uma lista ordenada dos principais especialistas de determinada área identificados pelo algoritmo proposto. A primeira etapa é a utilização da métrica TF-IDF, de modo que seus resultados são combinados com os estratos Qualis das publicações de cada autor, para finalmente ser aplicado um algoritmo de propagação para a geração da lista de especialistas. Após uma extensiva otimização dos parâmetros envolvidos no algoritmo, os resultados foram comparados com outra técnica existente que foi utilizada como base para esse projeto. Os resultados foram validados a partir de três conjuntos de pesquisadores coletados para esse projeto. O primeiro deles envolveu os pesquisadores contemplados com a Bolsa Produtividade em Pesquisa CNPq. Os resultados de dois questionários envolvendo pesquisadores das áreas de Inteligência Artificial e Nanotecnologia também foram utilizados. A partir dos resultados obtidos, foi possível notar que a técnica proposta aprimora significativamente os resultados do conjunto de Bolsistas Produtividade. Por outro lado, os resultados obtidos para os conjuntos de pesquisadores de Inteligência Artificial e Nanotecnologia foram ligeiramente melhores para a abordagem base. Os dados, algoritmos e resultados obtidos nesse trabalho poderão ser utilizados futuramente para aprimorar a identificação de especialistas / Expert finding consists in the automatic analysis of informations about a set of people with the objective of finding those with greater knowledge on a particular topic. His knowledge can be applied to improve the productivity in research and work projects and to locate researchers who are capable of evaluating research papers or for masters and doctoral degrees. For this objective it\'s interesting a good source of information about the candidates, in order to optimize the process of identification. In Brazil there\'s a curriculum base that centralizes the information about Brazilian researchers, the Lattes Plataform. It\'s data is used in this work to perform the expert finding according to the candidate\'s areas of activity. Data are collected from the Platform and three steps performed to generate a ordered list of the main specialists of a given area identified by the proposed algorithm. The first step is to use the TF-IDF metric, so that its results are combined with the Qualis strata from the publications of each author, to finally be applied a propagation algorithm for the generation of the specialists list. After an extensive optimization of the parameters involved in the algorithm, the results were compared with another technique that was used as the basis for this project. The results were validated from three sets of researchers collected for this project. The first one involved the researchers contemplated with the CNPq Productivity Grant. The results of two questionnaires involving researchers from the areas of Artificial Intelligence and Nanotechnology were also used. From the results obtained, it was noticeable that the proposed technique significantly improves the results of the Productivity Grant set. On the other hand, the results obtained for the Artificial Intelligence and Nanotechnology research groups were slightly better for the base approach. The data, algorithms and results obtained in this work may be used in the future to improve the expert finding

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-02-06T13:28:32Z No. of bitstreams: 1 TeseAGCB.pdf: 4960173 bytes, checksum: 9049e1b5ca5694803fc81f1966b314fb (MD5) / Approved for entry into archive by Camila Passos (camilapassos@ufscar.br) on 2017-02-06T13:34:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseAGCB.pdf: 4960173 bytes, checksum: 9049e1b5ca5694803fc81f1966b314fb (MD5) / Approved for entry into archive by Camila Passos (camilapassos@ufscar.br) on 2017-02-06T13:34:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseAGCB.pdf: 4960173 bytes, checksum: 9049e1b5ca5694803fc81f1966b314fb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-06T13:34:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseAGCB.pdf: 4960173 bytes, checksum: 9049e1b5ca5694803fc81f1966b314fb (MD5) Previous issue date: 2016-12-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / In recent years the social studies of science have revealed a special interest in the extraction of knowledge in databases, which enables the treatment and analysis of sets of data available on the scientific and technological production of researchers, institutions and countries. The objective of this research was to develop and apply a systematics for the collection, treatment and analysis of information about areas of scientific knowledge in Brazil, using essentially open access data and free tools. The method was a case study, the unit case was the priority area nanotechnology and the source of information comprised the bases: Lattes Curriculum Base; Directory of Search Groups; Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations; And the Espacenet of the European Patent Office. The results achieved were 1) the creation and presentation of a systematic for the collection, treatment and analysis of information 2) indicators for the treated area. It is concluded that the Information in Science and Technology, with open access, allow a democratic generation of knowledge in this context. The sources of information and the set of tools made possible the elaboration of indicators capable of elucidating multiple dimensions of scientific and technological production - of researchers and research groups - in addition to teaching and research in postgraduate studies. The indicators obtained and their application reinforce the objective of the data mining process, in the sense of transforming data into information to be used in the decision-making process of organizations that are dedicated to the preservation and innovation of knowledge. / Nos últimos anos os estudos sociais da ciência têm revelado um especial interesse na extração de conhecimentos em bases de dados, o que possibilita o tratamento e análise de conjuntos de dados disponíveis sobre a produção científica e tecnológica de pesquisadores, instituições e países. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver e aplicar uma sistemática para coleta, tratamento e análise de informações sobre áreas do conhecimento científico no Brasil, utilizando essencialmente dados de acesso aberto e ferramentas livres. O método foi compreendido por um estudo de caso, a unidade caso foi a área prioritária nanotecnologia e a fonte de informação compreendeu as bases: Base de Currículos Lattes; Diretório de Grupos de Pesquisa; Biblioteca Digital Brasileira de Teses e Dissertações; e a Espacenet do Escritorio Europeu de Patentes. Os resultados alcançados foram 1) a criação e apresentação de uma sistemática para coleta, tratamento e análise de informações 2) indicadores para a área tratada. Conclui-se que as Informações em Ciência e Tecnologia, com acesso aberto, permitem uma democrática geração de conhecimentos para este contexto. As fontes de informação e o conjunto de ferramentas levantadas possibilitaram a elaboração de indicadores capazes de elucidar múltiplas dimensões da produção científica e tecnológica – de pesquisadores e grupos de pesquisa – além do ensino e pesquisa na pós-graduação. Os indicadores obtidos e sua aplicação reforçam o objetivo do processo de data mining, no sentido de transformar dados em informação a ser empregada no processo decisório das organizações que se dedicam à preservação e a inovação do conhecimento.