Submitted by Clebson Anjos (clebson.leandro54@gmail.com) on 2016-02-11T20:45:07Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2311643 bytes, checksum: 43ddbb48531f37b68376b2f7a5285c70 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-11T20:45:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2311643 bytes, checksum: 43ddbb48531f37b68376b2f7a5285c70 (MD5) Previous issue date: 2014-07-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Social network analysis techniques can be used to extract knowledge from the network by analyzing the interactions between its members. In this work we intend to apply echniques of social network analysis on networks formed through scientific collaborations among researchers. Our objective with this study is to analyze if these collaboration connections may have any influence in the evaluation of scientific merit. We will focus our work on two specific scenarios. The first scenario targets the evaluation of individual merit for granting scholarships to researcher and is conducted by CNPQ, the Brazilian Research Council. The second scenario focus on the evaluation of graduate programs in the country and is conducted by CAPES, the governmental body entitled to evaluate and coordinate the graduate education program in Brazil. On both scenarios we will restrict our analysis to the Computer Science area. / Técnicas de análise de redes sociais podem ser utilizadas para extrair conhecimento da rede por meio da análise das interações entre seus membros. Neste trabalho pretendemos aplicar técnicas de análise de redes sociais a redes formadas pela colaborações científicas entres pesquisadores. Pretendemos com isso avaliar se as relações de colaboração entre pesquisadores possuem alguma influência na avaliação do mérito científico. Utilizaremos como estudos de caso o processo de concessão das chamadas bolsas de produtividade em pesquisa do CNPQ e a avaliação dos programas de pós-graduação pela CAPES, ambos focados na área de Ciência da Computação.

Submitted by BRUNO HENRIQUE ALVES null (bruninkmkt@hotmail.com) on 2018-02-08T02:55:23Z No. of bitstreams: 1 Versão final da tese digital-Bruno Henrique Alves.pdf: 2708337 bytes, checksum: ffa01244f503bfa9fd105ec7d823a7d7 (MD5) / Approved for entry into archive by Satie Tagara (satie@marilia.unesp.br) on 2018-02-08T13:17:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 alves_bh_dr_mar.pdf: 2708337 bytes, checksum: ffa01244f503bfa9fd105ec7d823a7d7 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-08T13:17:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 alves_bh_dr_mar.pdf: 2708337 bytes, checksum: ffa01244f503bfa9fd105ec7d823a7d7 (MD5) Previous issue date: 2018-02-06 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / O Campo da Ciência da Informação (CI) é um espaço hierarquizado, relativamente autônomo e formado por relações objetivas que se dão em um contexto social pelos diferentes agentes e/ou instituições. Esta pesquisa objetivou compreender os mecanismos implícitos à geração e construção do conhecimento dos pesquisadores bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico) em CI e a posição social que ocupam no Campo em questão. De forma mais específica, pretendeu apresentar, de forma diacrônica, os pesquisadores bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq em CI; agrupar os diferentes artigos produzidos pelos pesquisadores bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq em CI, segundo os temas dos GTs (Grupos de Trabalho) da ANCIB (Associação Nacional de Pesquisa e Pós-Graduação em Ciência da Informação); identificar os pesquisadores bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq em CI, que publicam artigos indexados em bases de dados internacionais e destacar sua inserção no contexto internacional; compreender os mecanismos sociais construídos para organizar e que facilitam a estruturação das redes de colaboração científica dos pesquisadores bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq em CI; fundamentar a Análise de Redes Sociais (ARS) a partir da teoria do Campo e os conceitos de Capital Social, Capital Científico, propostos pela Sociologia de Pierre Bourdieu, objetivando identificar a posição de dominantes e dominados que os bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq ocupam na CI. Como procedimento de pesquisa, realizou-se um levantamento de todos os artigos publicados pelos 47 pesquisadores bolsistas de produtividade do CNPq em CI, no período de 2005-2009 (primeiro quinquênio) e 2010-2014 (segundo quinquênio) em um total de 914 artigos publicados em periódicos. Para a construção das redes de colaboração científica entre os pesquisadores, utilizou-se o Software Ucinet. A teoria do Campo Científico será utilizada também para complementar o procedimento de Análise de Redes Sociais, focando a identificação, caracterização e evolução das redes de colaboração científica (2005-2009 e 2010-2014). Ainda, serão relacionados com os conceitos propostos pela Sociologia de Pierre Bourdieu, tendo em vista identificar a posição de dominantes e dominados na estrutura social do Campo da CI. Os 47 pesquisadores bolsistas PQ em CI publicaram, no período de 2005 a 2009, um total de 317 artigos, e os 56 pesquisadores PQ em CI publicaram, no período 2010 a 2014, um total de 597 artigos. Os GTs mais contemplados, respectivamente, no período 2005 a 2009 e 2010 a 2014 são: GT02 "Organização e Representação do Conhecimento e GT 08, que se refere à "Informação e Tecnologia". As redes de colaboração científica mostram a interlocução brasileira no contexto internacional. Como conclusões, destaca-se que, de acordo com os fundamentos desta pesquisa e da Sociologia de Pierre Bourdieu, para ocupar uma posição de dominante, o pesquisador bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq deve entender a lógica do jogo, pois o Campo possui eixos estruturantes a partir dois quais se identificam os principais jogadores que ocupam esse espaço social de concorrência científica. / The field of Information Science (IS) is a hierarchical space, relatively autonomous and formed by objective relations that take place in a social context among different agents and / or institutions. This research aimed to understand the implicit mechanisms for the generation and construction of the knowledge of the CNPq (National Council for Scientific and Technological Development) fellow researchers in IS and the social position they occupy in the field. More specifically, the research intended to present, diachronically, the IS CNPq fellow researchers; to group the different articles produced by the IS CNPq fellow researchers according to the themes by ANCIB (National Association of Research and Post-Graduation in Information Science) Working Groups; to identify IS CNPq fellows who publish articles indexed in international databases and to evaluate their insertion in the international context; to understand the social mechanisms built to organize and which facilitate the structuring of the scientific collaboration networks of IS CNPq fellow researchers; to base the Social Network Analysis (SNA) from the Field Theory and the concepts of Social Capital, Science Capital, proposed by the Sociology of Pierre Bourdieu, aiming to identify the dominant and dominated position that the CNPq fellow researchers occupy in IS. As a research procedure, a survey of all the articles published by the 47 CNPq fellow researchers in IS between 2005-2009 (first five years) and 2010-2014 (second five years) was carried out, totaling 914 articles published in journals. The software Ucinet was used for the construction of the scientific collaboration networks among researchers. The scientific Field Theory will also be used to complement the procedure of Social Network Analysis, focusing on the identification, characterization and evolution of scientific collaboration networks (2005-2009 and 2010-2014). In addition, they are related to the concepts proposed by the Sociology of Pierre Bourdieu in order to identify the position of dominant and dominated in the social structure of the field of IS. The 47 IS CNPq fellow researchers published a total of 317 articles in the period between 2005 and 2009, and the 56 IS CNPq fellow researchers published, in the period between 2010 and 2014, a total of 597 articles. The most contemplated WGs, respectively, in the period between 2005 and 2009, and between 2010 and 2014 are: WG 02 " Knowledge Organization and Representation” and WG 08 " Information and Technology. "Scientific collaboration networks show Brazilian interlocution in the international context. In conclusion, according to the foundations of this research and the Sociology of Pierre Bourdieu, in order to occupy a dominant position, the IS CNPq researcher must understand the logic of the practice, since the Field has structuring axes from which one can identify the main players that occupy this social space of scientific competition. / 140860/2014-2

A análise de redes sociais permite estudar a maneira como são estabelecidas as conexões entre indivíduos e como estas evoluem ao longo do tempo. A coautoria é uma das formas mais estudadas e bem documentadas de colaboração científica. Existem muitos aspectos de redes de colaboração científica, os quais podem ser rastreados de forma confiável através da análise de redes de colaboração usando métodos bibliométricos. Diversos esforços em diferentes áreas de pesquisa tentam analisar, entender, explicar e predizer o comportamento de sistemas modelados através de redes sociais. Nestes estudos, os indivíduos são modelados como vértices de um grafo, enquanto as relações entre eles são representadas por arestas. Atualmente, o estudo de redes de colaboração científica é importante e necessário para apoiar o planejamento estratégico, implementação e gestão dos programas de pesquisa científica. Neste trabalho, apresentamos um modelo de análise de redes científicas baseado em Grafos Relacionais com Atributos (ARG). O modelo proposto permite representar as redes de colaboração científica incluindo atributos individuais dos pesquisadores e atributos dos trabalhos colaborativos de pares de pesquisadores. Os dados correspondem às produções científicas de pesquisadores cadastrados na plataforma Lattes e extraídas automaticamente usando a ferramenta scriptLattes. Na primeira etapa, foi implementado o cálculo automatizado da taxa de internacionalização de cada pesquisador, a qual mostra a proporção entre o número de publicações internacionais e o número total de publicações. Esta medida junto com a produção científica individual discretizada em diversos grupos fazem parte das informações armazenadas nos vetores de atributos dos vértice dos ARGs. Por outro lado os vetores de atributos das arestas armazenam informações dos trabalhos colaborativos discretizados segundo a classificação da CAPES. Adicionalmente, neste trabalho foram exploradas duas aplicações relacionadas à (i) predição de trabalhos colaborativos futuros e à (ii) influência dos pesquisadores na rede de colaboração. O resultado da predição de vínculos foi usado para determinar a influência dos pesquisadores na redes de colaboração. A influência tem sido explorada com base na variação da predição de ligações com a presença ou a ausência do pesquisador na rede. Nossa proposta foi avaliada considerando diferentes testes sobre redes de coautoria científica de diversos grupos de pesquisadores. Os resultados obtidos são promissores para a análise de redes sociais em geral. / The social network analysis allows the study of how the relationships are established between individuals and how their are evolving with the time. The co-authorship is one of the most studied and documented scientific collaboration. There are some aspects which could be traced in a reliable way through the social network analysis using bibliometric methods. There are several proposals in different research areas trying to analyse, understand, explain and predict the behaviour of systems modeled as social networks. In this study, the individuals are modeled as vertices of a graph, while the relationships between them are represented by edges. Currently the study of scientific collaboration networks is important and necessary to support the strategic planning, implementation and management of scientific research programs. In this work, we present an scientific networks analysis model based on Attributed Relational Graphs (ARG). The proposed model allows to represent the scientific collaboration networks including individual attributes of researchers and attributes of the collaborative work of researchers pairs. The data correspond to the scientific production of researchers, registered in the Lattes Platform and automatically extracted using the tool scriptLattes \\citep{Mena-Chalco:2009}. In the first step, was implemented the automated computation of the internationalization rate for each researcher, that shows the ratio between the number of international publications and the total number of publications. This measure together with the individual scientific production discretized in diverse groups form part of the information stored in the vertices of the ARGs. On the other hand, the edges store information of collaborative work discretized according to the CAPES classification. Additionally, this work explores two related applications (i) prediction of future collaborative work and (ii) influence of researchers in collaboration network. The result of the link prediction was used to determine the influence of researchers in collaborative networks. The influence in collaboration network is computed based on the variation of the link prediction with the presence or absence of the researcher in the network. Our proposal was evaluated with different real scientific co-authorship networks and with different research groups. The results obtained look promising for analyzing social networks in general.

A análise de redes sociais permite estudar a maneira como são estabelecidas as conexões entre indivíduos e como estas evoluem ao longo do tempo. A coautoria é uma das formas mais estudadas e bem documentadas de colaboração científica. Existem muitos aspectos de redes de colaboração científica, os quais podem ser rastreados de forma confiável através da análise de redes de colaboração usando métodos bibliométricos. Diversos esforços em diferentes áreas de pesquisa tentam analisar, entender, explicar e predizer o comportamento de sistemas modelados através de redes sociais. Nestes estudos, os indivíduos são modelados como vértices de um grafo, enquanto as relações entre eles são representadas por arestas. Atualmente, o estudo de redes de colaboração científica é importante e necessário para apoiar o planejamento estratégico, implementação e gestão dos programas de pesquisa científica. Neste trabalho, apresentamos um modelo de análise de redes científicas baseado em Grafos Relacionais com Atributos (ARG). O modelo proposto permite representar as redes de colaboração científica incluindo atributos individuais dos pesquisadores e atributos dos trabalhos colaborativos de pares de pesquisadores. Os dados correspondem às produções científicas de pesquisadores cadastrados na plataforma Lattes e extraídas automaticamente usando a ferramenta scriptLattes. Na primeira etapa, foi implementado o cálculo automatizado da taxa de internacionalização de cada pesquisador, a qual mostra a proporção entre o número de publicações internacionais e o número total de publicações. Esta medida junto com a produção científica individual discretizada em diversos grupos fazem parte das informações armazenadas nos vetores de atributos dos vértice dos ARGs. Por outro lado os vetores de atributos das arestas armazenam informações dos trabalhos colaborativos discretizados segundo a classificação da CAPES. Adicionalmente, neste trabalho foram exploradas duas aplicações relacionadas à (i) predição de trabalhos colaborativos futuros e à (ii) influência dos pesquisadores na rede de colaboração. O resultado da predição de vínculos foi usado para determinar a influência dos pesquisadores na redes de colaboração. A influência tem sido explorada com base na variação da predição de ligações com a presença ou a ausência do pesquisador na rede. Nossa proposta foi avaliada considerando diferentes testes sobre redes de coautoria científica de diversos grupos de pesquisadores. Os resultados obtidos são promissores para a análise de redes sociais em geral. / The social network analysis allows the study of how the relationships are established between individuals and how their are evolving with the time. The co-authorship is one of the most studied and documented scientific collaboration. There are some aspects which could be traced in a reliable way through the social network analysis using bibliometric methods. There are several proposals in different research areas trying to analyse, understand, explain and predict the behaviour of systems modeled as social networks. In this study, the individuals are modeled as vertices of a graph, while the relationships between them are represented by edges. Currently the study of scientific collaboration networks is important and necessary to support the strategic planning, implementation and management of scientific research programs. In this work, we present an scientific networks analysis model based on Attributed Relational Graphs (ARG). The proposed model allows to represent the scientific collaboration networks including individual attributes of researchers and attributes of the collaborative work of researchers pairs. The data correspond to the scientific production of researchers, registered in the Lattes Platform and automatically extracted using the tool scriptLattes \\citep{Mena-Chalco:2009}. In the first step, was implemented the automated computation of the internationalization rate for each researcher, that shows the ratio between the number of international publications and the total number of publications. This measure together with the individual scientific production discretized in diverse groups form part of the information stored in the vertices of the ARGs. On the other hand, the edges store information of collaborative work discretized according to the CAPES classification. Additionally, this work explores two related applications (i) prediction of future collaborative work and (ii) influence of researchers in collaboration network. The result of the link prediction was used to determine the influence of researchers in collaborative networks. The influence in collaboration network is computed based on the variation of the link prediction with the presence or absence of the researcher in the network. Our proposal was evaluated with different real scientific co-authorship networks and with different research groups. The results obtained look promising for analyzing social networks in general.

This thesis aims to contribute to a fundamental objective of Network Economics: to provide based incentives explanations of real social network topologies. By using game theoretical tools, the three papers of this thesis analyze how real social networks can arise from the strategic interaction of self-interested individuals.In the first paper, we discuss the influence of imperfect information on the process of social network formation and, specifically, on the possibilities of observing racially segregated societies when agents' preferences are not racially biased. The second work attempts to complete the Network Economics' explanation of the puzzle regarding how agents can benefit from structural holes over a long time period. The third paper presents a model that focuses on the mechanisms underlying the formation of scientific collaboration networks. We show how researchers' heterogeneity and limited processing capability explain the basic characteristics of these networks. / Aquesta tesi aspira a contribuir a un objectiu fonamental de l'Economia de Xarxes: oferir explicacions basades en els incentius de les topologies que adopten les xarxes socials. Usant les eines de la Teoria de Jocs, els tres articles de la tesi analitzen com les xarxes socials que observem a la realitat poden esser fruit de la interacció entre individus que responen als seus propis interessos.En primer lloc, estudiem la influència de la informació imperfecte en la formació de xarxes socials i, específicament, en les possibilitats de tenir societats racialment segregades quan les preferències dels agents no estan racialment esbiaixades. El segon treball, intenta completar l'explicació que l'Economia de Xarxes dóna a l'interrogant referent als forats estructurals i a la gent que s'en beneficia de manera continuada. El darrer capítol, se centra en els mecanismes que expliquen la formació de xarxes de col·laboració científica. Es mostra com l'heterogeneïtat i la limitada capacitat de processament dels investigadors expliquen les caractarístiques bàsiques d'aquestes xarxes.