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dc.creatorSilva, Alex Junior Nunes Da-
dc.date.accessioned2020-11-03T18:45:48Z-
dc.date.available2020-11-03T18:45:48Z-
dc.date.issued2019-08-15-
dc.identifier.citationSILVA, Alex Junior Nunes Da. Análise das redes brasileiras de coautoria nos programas de pós-graduação em ciências da computação por meio de medidas topológicas. 2019. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5433-
dc.description.abstractThe analysis of social networks has become an area of great attention and focus in recent years, as it can be observed the behavior between its components, as well as their interactions. Co-authoring networks are an example of a social network, in which a researcher has a connection with another researcher as they share co-authoring in published articles, on these networks, topological measures can be applied to investigate patterns, classify and predict their behavior. In this work, the analysis of the Brazilian postgraduate programs in Computer Science was carried out. To this end, academic curricula were extracted from the Lattes Platform, mapping the connections between researchers and generating the representation of connections through graphs. It was adopted several topological measurements in order to evaluate the graphs. A quantitative index “Average Researchers per Publications” to measure program productivity was proposed, three qualitative indices of academic collaboration were also proposed, called “First Author Index”, “Collaboration Index”, and “Seniority Index” which analyze the author position in a publication and gives it a rating. The analyzed measurements were compared with the government’s periodic evaluation of the programs (CAPES Note) to validate their effectiveness. For comparison, classification approaches such as Random Forest, feature selection such as Best First and correlation were adopted. The results indicate a high relevance and identify patterns of behavior among the programs that explains the government’s evalution of the graduate programs.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectCoautoriapt_BR
dc.subjectUniversidades e faculdades - Pós-graduaçãopt_BR
dc.subjectBibliometriapt_BR
dc.subjectAuthorship - Collaborationpt_BR
dc.subjectUniversities and colleges - Graduate workpt_BR
dc.subjectBibliometricspt_BR
dc.titleAnálise das redes brasileiras de coautoria nos programas de pós-graduação em ciências da computação por meio de medidas topológicaspt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of brazilian co-authoship networks in graduate programs in computer science through topological measurementspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoA análise das redes sociais tem se tornado uma área de grande atenção e foco nos últimos anos, pois com ela, podem ser observados padrões de comportamento entre seus componentes, bem como suas interações podem ser estudadas. Redes de coautoria, são um exemplo de rede social, na qual um pesquisador passa a ter uma ligação com outro pesquisador quando ambos compartilham a coautoria em um artigo publicado. A partir das redes formadas por essas ligações, medidas topológicas podem ser aplicadas para investigar padrões, classificar e prever os seu comportamento. Nesse trabalho, foi realizada a análise dos programas Brasileiros de pós-graduação em Ciência da Computação, para tal, foram extraídos os currículos acadêmicos da Plataforma Lattes, mapeadas as conexões entre os pesquisadores e geradas a representação das redes por meio de grafos. A partir desses grafos foram extraídas diversas medidas topológicas para compor um vetor de características para a respectiva classificação. Nesse sentido, esse trabalho propõe um índice quantitativo para medir a produtividade dos programas a partir da Média de Pesquisadores por Publicações. Além disso, são propostos três índices qualitativos de colaboração acadêmica: o Índice de Primeiro Autor, o Índice de Colaboração e o Índice de Senioridade, os quais analisam a posição em que um autor participa em uma publicação. As medidas extraídas e as medidas propostas foram analisadas levando em consideração a avaliação realizada periodicamente aos programas (Nota CAPES) para validar suas efetividades. A análise foi realizada considerando abordagens de classificação como Random Forest, seleção de características como Best First e também medidas de correlação. Os resultados gerados indicam grande relevância e identificam padrões de comportamento entre os programas que podem justificar a classificação realizada pela CAPES.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6797737813785305pt_BR
dc.contributor.advisor1Lopes, Fabricio Martins-
dc.contributor.advisor1IDhttp://orcid.org/0000-0002-8786-3313pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1660070580824436pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Chalco, Jesus Pascual Mena-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4727357182510680pt_BR
dc.contributor.referee1Kashiwabara, Andre Yoshiaki-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3194328548975437pt_BR
dc.contributor.referee2Lopes, Fabricio Martins-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1660070580824436pt_BR
dc.contributor.referee3Barbon Junior, Sylvio-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8086324432194233pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.capesCiência Da Computaçãopt_BR
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