Inferência das áreas de atuação de pesquisadores

• Autor(a) principal: Fonseca, Felipe Penhorate Carvalho da
• Data de Publicação: 2018
• 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-02032018-102111/
• topic: Classificação de texto; Enriquecimento de texto; Inferência de áreas de atuação; Lattes platform; Modelagem de tópicos; Plataforma Lattes; Research interest; Text classification; Text enrichment; Topic modeling

Atualmente, existe uma grande gama de dados acadêmicos disponíveis na web. Com estas informações é possível realizar tarefas como descoberta de especialistas em uma dada área, identificação de potenciais bolsistas de produtividade, sugestão de colaboradores, entre outras diversas. Contudo, o sucesso destas tarefas depende da qualidade dos dados utilizados, pois dados incorretos ou incompletos tendem a prejudicar o desempenho dos algoritmos aplicados. Diversos repositórios de dados acadêmicos não contêm ou não exigem a informação explícita das áreas de atuação dos pesquisadores. Nos dados dos currículos Lattes essa informação existe, porém é inserida manualmente pelo pesquisador sem que haja nenhum tipo de validação (e potencialmente possui informações desatualizadas, faltantes ou mesmo incorretas). O presente trabalho utilizou técnicas de aprendizado de máquina na inferência das áreas de atuação de pesquisadores com base nos dados cadastrados na plataforma Lattes. Os títulos da produção científica foram utilizados como fonte de dados, sendo estes enriquecidos com informações semanticamente relacionadas presentes em outras bases, além de adotar representações diversas para o texto dos títulos e outras informações acadêmicas como orientações e projetos de pesquisa. Objetivou-se avaliar se o enriquecimento dos dados melhora o desempenho dos algoritmos de classificação testados, além de analisar a contribuição de fatores como métricas de redes sociais, idioma dos títulos e a própria estrutura hierárquica das áreas de atuação no desempenho dos algoritmos. A técnica proposta pode ser aplicada a diferentes dados acadêmicos (não sendo restrita a dados presentes na plataforma Lattes), mas os dados oriundos dessa plataforma foram utilizados para os testes e validações da solução proposta. Como resultado, identificou-se que a técnica utilizada para realizar o enriquecimento do texto não auxiliou na melhoria da precisão da inferência. Todavia, as métricas de redes sociais e representações numéricas melhoram a inferência quando comparadas com técnicas do estado da arte, assim como o uso da própria estrutura hierárquica de classes, que retornou os melhores resultados dentre os obtidos