Uso de text mining na determinação da relação entre instituições de investigação e empresas

• Autor(a) principal: Silva, Sérgio Ricardo Magalhães Marques da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/22647
• topic: Transferência e valorização do conhecimento; Unidades de investigação; Empresas; Text mining; Topic modeling; Ferramenta web; Knowledge transfer and valorization; Research units; Companies; Web tool

A excelência da investigação científica produzida é indissociável da inovação e criação de valor económico e social. Assim, a aproximação entre diferentes áreas científicas e de negócio, e a consolidação de formas de colaboração entre as instituições de investigação e o tecido económico e social, potencia a criação, transferência e valorização do conhecimento. Neste processo têm particular importância as unidades de investigação e as empresas, com papeis diferenciados, mas essenciais para completar o ciclo de inovação. No mundo competitivo de hoje, a capacidade de extrair conhecimento útil de dados e tomar decisões de acordo com esse conhecimento é cada vez mais importante e essencial. O processo de aplicação de metodologias para extração de conhecimento a partir de dados textuais é denominado de text mining. A sua utilização tem como benefício a grande quantidade de informação importante latente neste formato e que não está disponível nos formatos clássicos de dados estruturados. Neste trabalho foi desenvolvida uma ferramenta de apoio estratégico, que tem como objetivo potenciar a colaboração entre unidades de investigação e o tecido empresarial. Através de metodologias de text mining, nomeadamente sumário da informação e topic modeling com utilização do modelo Latent Dirichlet Allocation, é analisada a informação disponível nos websites das unidades de investigação e das empresas e são identificadas possíveis relações. É a primeira vez que é analisado este tipo de informação com recurso a metodologias de text mining e com o propósito de potenciar a relação entre estas estruturas. A análise de resultados obtidos permitiu concluir que os mesmos estão dependentes da qualidade da informação disponível nos websites e da representatividade de todas as áreas. Caso estas condições sejam garantidas, esperam-se bons resultados relativos a possíveis relações, tendo sempre em consideração que estes resultados poderão não ser os mais óbvios tendo por base o conhecimento prévio das entidades em análise. Assim, a ferramenta deverá ser utilizada como apoio na tomada de decisão, devendo os resultados obtidos ser analisados de forma crítica e em complemento à experiência de especialistas.