| Journal: | Ciencia da informacao |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000510010 |
| ISSN: | 0100-1965 |
| Authors: | Dias, Thiago Magela Rodrigues1 |
| Institutions: | 1Centro Federal de Educacao Tecnologica de Minas Gerais, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
| Year: | 2020 |
| Season: | Sep-Dic |
| Volumen: | 49 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 289-298 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Portugués |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, prospectivo |
| Spanish abstract | En una red de colaboración científica, se forma una conexión cuando dos o más científicos publican un trabajo en conjunto. En tal caso, las publicaciones representan los bordes y los científicos representan los nodos de la red. Aprovechando los conceptos de análisis de redes sociales, es posible comprender mejor la relación entre nodos. El trabajo en cuestión tiene como objetivo hacer la predicción de las conexiones en redes de coautoría formadas por médicos con currículos registrados en la Plataforma Lattes, y cuya área de actividad son las Ciencias de la Información. Actualmente, la Plataforma Lattes tiene 6.6 millones de CV de personas y representa uno de los repositorios científicos más relevantes y reconocidos a nivel mundial. Con esto, es posible comprender el comportamiento de la red y monitorear su evolución a lo largo del tiempo. Para eso, algunos pasos son necesarios, son: extracción de datos, creación de redes de coautoría, definición de los atributos que se utilizarán, creación de un conjunto de datos y, finalmente, utilizarlos como entrada en un algoritmo de aprendizaje de máquinas. A través de los resultados es posible establecer, con precisión, la evolución de la red de colaboraciones científicas de los investigadores a nivel nacional, ayudando así a las agencias de financiación en la elección de futuros investigadores destacados |
| English abstract | In a scientific collaboration network, a connection is formed when two or more scientists publish a work together. In this case, the publications represent the edges, and the scientists represent the nodes of the network. Using concepts from the analysis of social networks, it is possible to better understand the relationship between nodes. The work in question aims to make the prediction of connections in co-authorship networks formed by PhDs with curricula registered in the Lattes Platform, and whose area of activity is Information Sciences. Currently, the Lattes Platform has 6.6 million curricula of individuals and represents one of the most relevant and recognized scientific repositories worldwide. With this, it is possible to understand the behavior of the network and monitor its evolution over time. For that, some steps are necessary, they are: data extraction, creation of co-authorship networks, definition of the attributes to be used, creation of a data set, and finally, use them as input in a machine learning algorithm. Through the results it is possible to establish, with precision, the evolution of the network of scientific collaborations of the researchers at national level, thus assisting the funding agencies in the choice of future outstanding researchers |
| Portuguese abstract | Em uma rede de colaboração científica, uma conexão é formada quando dois ou mais cientistas publicam um trabalho em conjunto. Nesse caso, as publicações representam as arestas e os cientistas, os nós da rede. Lançando mão de conceitos de análise de redes sociais, é possível compreender melhor o relacionamento entre os nós. O trabalho em questão tem o objetivo de realizar a predição de ligações em redes de coautoria formadas pelos doutores com currículos cadastrados na Plataforma Lattes, e que tenham, como área de atuação, as Ciências da Informação. Atualmente, a Plataforma Lattes conta com 6.6 milhões de currículos de indivíduos e representa um dos conjuntos de dados curriculares mais relevantes e reconhecidos mundialmente. Diante isso, é possível compreender o comportamento da rede e acompanhar a sua evolução ao longo do tempo. Para tanto, algumas etapas precisam ser seguidas. São elas: extração dos dados, criação das redes de coautoria, definição dos atributos a serem utilizados, criação de um conjunto de dados, e por fim, emprego dos mesmos como entrada em um algoritmo de aprendizado de máquinas. Por meio dos resultados, é possível estabelecer, com precisão, a evolução da rede de colaborações científicas dos pesquisadores a nível nacional, auxiliando, assim, as agências de fomento na escolha de futuros pesquisadores de destaque |
| Disciplines: | Bibliotecología y ciencia de la información |
| Keyword: | Sistemas de información, Colaboración científica, Plataforma Lattes |
| Full text: | http://revista.ibict.br/ciinf/article/view/5470/5308 |
