Aprimorando a análise de redes de genealogia acadêmica por meio de técnicas de redução de dimensionalidade: Um estágio de pesquisa na TU/e

• Processo: 25/01858-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 30 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 29 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Jesús Pascual Mena Chalco
• Beneficiário: Gabriel de Oliveira Dalpian
• Supervisor: Fernando Vieira Paulovich
• Instituição Sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Eindhoven University of Technology (TU/e), Holanda
• Vinculado à bolsa: 24/08240-5 - Detecção e interpretação de outliers usando o método LookOut em grafos de genealogia acadêmica, BP.IC
• Assunto(s): Cientometria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cienciometria | redes de genealogia | Redução de dimensionalidade | Cienciometria

Resumo

Nos últimos anos, o estudo da genealogia acadêmica tornou-se uma ferramenta essencial para compreender a disseminação do conhecimento, os padrões de mentoria e as conexões intelectuais entre pesquisadores ao longo das gerações. No entanto, a análise dessas redes continua desafiadora devido à sua complexidade inerente e alta dimensionalidade. Esta pesquisa integra técnicas de redução de dimensionalidade, como t-SNE e UMAP, ao framework LookOut, um método avançado para detectar, explicar e visualizar outliers em conjuntos de dados de genealogia acadêmica. Ao transformar dados de alta dimensionalidade em espaços de menor dimensão, essas técnicas revelam padrões e relações que frequentemente permanecem ocultos em análises tradicionais. Baseando-se no conjunto de dados da Plataforma Acácia, que contém informações sobre mais de 1,4 milhão de pesquisadores brasileiros, este projeto propõe um novo pipeline que utiliza parâmetros como Descendência, Fecundidade e Índice Genealógico para identificar anomalias sutis nas redes acadêmicas. Além disso, uma avaliação comparativa entre t-SNE e UMAP será realizada para entender suas diferenças e aprimorar as capacidades do framework LookOut. Conduzido em colaboração com o grupo de pesquisa da Eindhoven University of Technology (TU/e), liderado pelo Prof. Fernando Paulovich, e o grupo de Cientometria da Universidade Federal do ABC (UFABC), liderado pelo Prof. Jesús P. Mena-Chalco, este projeto estabelece uma ponte entre análise cientométrica e técnicas de visualização, promovendo uma colaboração de longo prazo. Os resultados esperados incluem avanços na ciência de redes e na visualização de dados, culminando em uma publicação revisada por pares que destacará inovações metodológicas e novas perspectivas sobre redes acadêmicas.