| Processo: | 12/01690-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Vigência (Início): | 01 de setembro de 2012 |
| Vigência (Término): | 31 de maio de 2013 |
| Área do conhecimento: | Ciências Sociais Aplicadas - Administração - Administração de Setores Específicos |
| Pesquisador responsável: | Sandra Cristina de Oliveira |
| Beneficiário: | Beatriz Barbero Brigantini |
| Instituição Sede: | Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Estatística aplicada Teoria dos grafos Inferência estatística Grupos de pesquisa Confiabilidade Mídias sociais |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Grupos de pesquisa | Inferência Estatística | redes sociais | teoria dos grafos | Estatística aplicada |
Resumo Existe praticamente um consenso de que o mundo se tornou mais complexo e que, individualmente, é muito difícil construir o conhecimento. O estímulo à formação de grupos de pesquisa - por parte das universidades e de órgãos de fomento - atesta essa realidade. Portanto, grupos de pesquisa altamente confiáveis, ou seja, com uma estrutura forte de colaboração dos pesquisadores, podem contribuir ampla e intensamente no surgimento e/ou na concretização de ideias, uma vez que são responsáveis por grande parte das investigações realizadas na atualidade e também pela formação de inúmeros pesquisadores. Um grupo de pesquisa pode ser considerado uma rede social, a qual pode ser modelada por um grafo. Na literatura, existem algumas maneiras de se calcular a confiabilidade de uma rede modelada por um grafo G composto por n vértices e m arestas. A proposta deste trabalho é obter a confiabilidade de redes considerando os vértices (pesquisadores que compõem um grupo de pesquisa) perfeitamente confiáveis e somente as arestas (ligações entre esses agentes) não-confiáveis ou propensas a falhas; apresentar uma análise estatística baseada em inferência clássica para o cálculo da confiabilidade de redes; e, neste contexto, apresentar algumas medidas de centralidade de vértices que auxiliarão na identificação de situações onde a inserção de uma ou mais arestas poderá aumentar a confiabilidade de redes. A metodologia será exemplificada por meio de uma rede fictícia e de dois casos especiais de rede social de pesquisadores, ou seja, de grupos de pesquisa da UNESP cadastrados no CNPq. | |
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