Usando redes complexas e processamento de línguas naturais para caracterização e previsão de sucesso na Ciência

• Processo: 20/14817-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Diego Raphael Amancio
• Beneficiário: Ana Caroline Medeiros Brito
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 22/13890-3 - Entendendo a dinâmica que envolve as mídias sociais e a academia, BE.EP.DR
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional Processamento de linguagem natural Redes complexas Ciência Cientometria Pesquisa científica Mídias sociais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Cienciometria | Processamento de Linguagem Natural | Redes Complexas | Inteligência Artificial

Resumo

Compreender o desenvolvimento científico ajuda a direcionar esforços para áreas de pesquisa com potencial estratégico social e econômico. Considerando essa relevância, a Cienciometria surgiu com enfoque na utilização de métodos quantitativos, em dados acadêmicos, para explorar dinâmicas envolvendo publicações, citações, revistas, pesquisadores, colaborações, áreas de pesquisa e instituições. Embora a área de Cienciometria não seja recente, poucos estudos tem utilizado ferramentas de inteligência artificial para entender e prever o comportamento de entidades científicas. Nesse projeto pretendemos avançar no entendimento da Ciência do sucesso aplicada na área de Cienciometria. Pretendemos estudar os fatores que levam a uma carreira acadêmica bem sucedida cientificamente. A análise será centrada nas dinâmicas envolvendo pesquisadores como protagonistas, para que a partir destes possamos utilizar várias dimensões para entender e prever o sucesso de pesquisadores. Em especial, os aspectos das dinâmicas de cientistas que pretendemos explorar abrangem a trajetória institucional, trajetória de colaborações e as dinâmicas virtuais da comunidade acadêmica em redes sociais. A metodologia adota consistirá na combinação de técnicas de redes complexas e processamento de linguagem natural. Entre as principais contribuições, pretendemos encontrar roteiros que caracterizem trajetórias de sucesso em padrões de publicações, colaborações, mobilidade internacional e outras características extraídas de autores. A influência da disseminação da pesquisa em redes sociais também será analisada como um potencial fator para caracterizar o sucesso dos pesquisadores. Nossa pesquisa pretende contribuir também para fornecer medidas cienciométricas de qualidade que vão além do número de publicações e citações. (AU)

Publicações científicas

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(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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KLARAK, JAROMIR; BRITO, ANA CAROLINE M.; MOREIRA, LUAN F.; SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; ANDOK, ROBERT; OLIVEIRA, MARIA CRISTINA F.; BARDOSOVA, MARIA; OLIVEIRA JR, OSVALDO N.. Using network analysis and large-language models to obtain a landscape of the literature on dressing materials for wound healing: The predominance of chitosan and other biomacromolecules: A review. International Journal of Biological Macromolecules, v. 306, p. 13-pg., 2025-03-05. (18/22214-6, 20/14817-2)