Extração e tratamento de dados na base lattes para identificação de core competencies em dengue.

• Autor(a) principal: Magalhães, Jorge L
• Data de Publicação: 2014
• Outros Autores: Quoniam, Luc, Mena-Chalco, Jesús P., Santos, André
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Informação & Informação
• Texto Completo: https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/informacao/article/view/17679
• topic: Estudos métricos da informação; Bibliometria; Análise da produção científica; Web 2.0; Base Lattes; Inteligência competitiva; Dengue

Introdução: A conjuntura de competitividade global requer das organizações práticas cada vez mais ousadas de Inteligência Competitiva, a fim de obter, analisar, tratar e disseminar as informações para auxiliar na tomada de decisão. No ambiente de Big Data na Web, é premente cautela para o resgate e análise de dados a fim de transformá-los em informações essenciais para o gestor.Objetivo: Identificar e extrair a produção científica, produtos tecnológicos, instituições, redes dos cientistas que trabalham com a doença Dengue.Metodologia: Usa-se a bibliométrica com técnicas para mensurar a produção e disseminação do conhecimento científico. Analisar os 2,5 milhões de currículos da base Lattes do CNPq, extrair e tratar os que possuem o termo “dengue” com o software ScriptLattes do conceito Web 2.0.Resultados: A identificação de 15.465 currículos específicos com o tema Dengue. Extraiu-se 424 cientistas renomados na área, bem como mais 971 colaborações nacionais e internacionais relacionados com o termo dengue. O método possibilitou extrair dos especialistas a geolocalização, publicações, orientações, dentre outros.Conclusões: A análise dos resultados mostrou a relação multidisciplinar dos cientistas em Dengue. O método pode ser replicado para qualquer área da ciência. A bibliometria como fonte de auxílio no tratamento de Big Data mostrou-se eficaz através da ferramenta ScriptLattes.