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

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)