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Análise de redes sociais em dados bibliográficos / Social network analysis on bibliographical data

Pacheco, Urubatan Rocha 11 August 2010 (has links)
Orientador: Ricardo de Oliveira Anido / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T02:21:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pacheco_UrubatanRocha_M.pdf: 1174940 bytes, checksum: d2b5f4af6749eb4a1c7c6a1810b9749a (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: O foco deste trabalho é viabilizar a análise estrutural em redes sociais de colaboração científica a partir de bases de dados bibliográficos. Os dados bibliográficos são utilizados para obter redes sociais de afiliação dos autores a instituições de pesquisa científica, e das publicações são extraídas as suas relações com ontologias de áreas de pesquisa. Foram estudados e aplicados métodos que utilizam a análise das redes sociais para solução/redução de ambiguidades em identidades de nomes de pesquisadores, instituições, e veículos científicos. Outro assunto estudado foi a abordagem de medida da qualidade dos resultados e os problemas que afetam a sua qualidade. Concretizando o objetivo deste trabalho, foram construídas métricas e ferramentas que permitem a comparação da produção científica entre instituições, departamentos, áreas de pesquisa, países, etc. As ferramentas também produziram um ranking de universidades baseado no prestígio dos pesquisadores destas universidades na rede social de co-autoria. Este resultado permitiu demonstrar que a informação estrutural de prestígio foi devidamente capturada ao correlacionar este ranking com outros que avaliam a qualidade da produção científica das universidades utilizando critérios semelhantes. / Abstract: This work performs social network analysis of the scientific collaborations extracted from bibliographic data bases. The analysis also includes the authors' scientific institution afiliation, and its relation with the main scientific publications and with research subject ontologies. We studied and applied methods that use social network analysis to solve or mitigate the problem of ambiguity in researchers' identities. We also applied the methods for ambiguity resolution for names of institutions, scientific meeting venues, country/state names, etc. Another study subject was measuring the quality of the results. Finally we developed metrics and implemented tools that allow the comparison of the scientific production of institutions, researcher groups, research subjects fields, countries, etc. The tools also produced a ranking of universities based on the prestige of these universities researchers at the co-authorship social network. These results demonstrated that prestige structural information was properly captured showing its correlation with other works that assess the quality of scientific production of universities using similar criteria. / Mestrado / Metodologia e Tecnicas da Computação / Mestre em Ciência da Computação

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