Uma abordagem composta para a identificação de especialistas nas redes sociais acadêmicas

• Autor(a) principal: Lima, Jamison José da Silva
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-01112017-111709/
• topic: Currículos Lattes; Expert finding; Identificação de especialistas; Lattes Curricula; Redes sociais; Social networks

A identificação de especialistas consiste na análise automática de informações sobre um conjunto de indivíduos para a localização daqueles com maior conhecimento em determinado tópico. Seus conhecimentos podem ser aplicados para a melhoria da produtividade em projetos de trabalho ou pesquisa e na localização de pesquisadores capacitados para avaliarem trabalhos de pesquisa ou para compor bancas de mestrado e doutorado. Para isso é interessante uma boa fonte de informações sobre os candidatos, de forma a otimizar o processo de identificação. No Brasil existe uma base de currículos que centraliza as informações sobre os pesquisadores brasileiros, a Plataforma Lattes. Os dados dessa plataforma são utilizados nesse trabalho para a realização da identificação de especialistas de acordo com suas áreas de atuação. São coletados dados da Plataforma e realizadas três etapas para compor uma lista ordenada dos principais especialistas de determinada área identificados pelo algoritmo proposto. A primeira etapa é a utilização da métrica TF-IDF, de modo que seus resultados são combinados com os estratos Qualis das publicações de cada autor, para finalmente ser aplicado um algoritmo de propagação para a geração da lista de especialistas. Após uma extensiva otimização dos parâmetros envolvidos no algoritmo, os resultados foram comparados com outra técnica existente que foi utilizada como base para esse projeto. Os resultados foram validados a partir de três conjuntos de pesquisadores coletados para esse projeto. O primeiro deles envolveu os pesquisadores contemplados com a Bolsa Produtividade em Pesquisa CNPq. Os resultados de dois questionários envolvendo pesquisadores das áreas de Inteligência Artificial e Nanotecnologia também foram utilizados. A partir dos resultados obtidos, foi possível notar que a técnica proposta aprimora significativamente os resultados do conjunto de Bolsistas Produtividade. Por outro lado, os resultados obtidos para os conjuntos de pesquisadores de Inteligência Artificial e Nanotecnologia foram ligeiramente melhores para a abordagem base. Os dados, algoritmos e resultados obtidos nesse trabalho poderão ser utilizados futuramente para aprimorar a identificação de especialistas