Rep-Index : uma abordagem abrangente e adaptável para identificar reputação acadêmica

Abstract

A tarefa de avaliar a produção científica de um pesquisador é fortemente baseada na análise de seu currículo. É o que fazem, por exemplo, as agências de fomento à pesquisa e desenvolvimento ou comissões de avaliação, quando necessitam considerar a produção científica dos pesquisadores no processo de concessão de bolsas e auxílios, na seleção de consultores e membros de comitês, na aprovação de projetos ou simplesmente para avaliar o conceito de um programa de pós-graduação. Nesse contexto, a modelagem de perfis de pesquisadores é tarefa fundamental, especialmente quando se quer avaliar a reputação dos pesquisadores. Isto pode ocorrer por meio de um processo de análise da trajetória de toda a carreira científica do pesquisador. Tal processo envolve não somente aspectos relacionados a artigos ou livros publicados, mas também por outros elementos inerentes à atividade de um pesquisador, como orientações de trabalhos de mestrado e de doutorado; participação em defesas de mestrado e de doutorado; trabalhos apresentados em conferências; participação em projetos de pesquisa, inserção internacional, dentre outros. O objetivo deste trabalho é especificar um modelo de perfil de pesquisadores (Rep- Model) e uma métrica para medir reputação acadêmica (Rep-Index). O processo de modelagem do perfil envolve a definição de quais informações são relevantes para a especificação do perfil e as apresenta por meio de 18 elementos e 5 categorias. O processo para medir a reputação do pesquisador é definido por uma métrica que gera um índice. Esse índice é calculado mediante a utilização dos elementos constantes no perfil do pesquisador. Para avaliar a abordagem proposta na tese, diversos experimentos foram realizados. Os experimentos envolveram a avaliação dos elementos do Rep-Model por meio de análise de correlação e por algoritmos de mineração de dados. O Rep-Index também foi avaliado e correlacionado com duas métricas amplamente utilizadas na comunidade científica, o h-index e o g-index. Como baseline, foram utilizados todos os pesquisadores do CNPq das áreas de Ciência da Computação, Economia e Odontologia. O trabalho desenvolvido nesta tese está inserido no contexto da identificação da reputação de pesquisadores no âmbito acadêmico. A abordagem desta tese tem como premissa ser abrangente e adaptável, pois envolve a vida científica do pesquisador construída ao longo de sua carreira científica e pode ser utilizada em diferentes áreas e em diferentes contextos.

The task of evaluating the scientific production of a researcher is based strongly on the analysis of their curriculum. It's what makes the agencies for research support or evaluation committees, when they need to consider the scientific production of researchers in the process of awarding grants and aid in the selection of consultants and committee members in approving projects or simply to assess the concept of a program graduate. In that context, the modeling of profiles of researchers is fundamental task especially when one wants to evaluate the reputation of the researchers. This can occur by means of a process of analysis of the trajectory of all the scientific career of the researcher. Such process involves not only aspects related to papers or books, but also other elements inherent in the activity of a researcher, as orientations of master’s degree and doctorate; participation in defense of master's and doctoral degrees; papers presented in conferences, participation in research projects, international integration, among others. This proposal specifies a profile template for researchers (Rep-Model) and a metric to measure academic reputation (Rep-Index). The profile modeling process involves define which information is relevant to the specification of the profile and shows through 18 elements and 5 categories. The process for measuring researcher's reputation is defined by a metric that generates an index. This index is calculated by using the information contained in the profile of the researcher. To evaluate the approach proposed in the thesis, extensive experiments were conducted. The experiments involved the evaluation of Rep-Model by means of correlation analysis and data mining algorithms. The Rep-Index was also evaluated and correlated with two metrics widely used in the scientific community, the h-index and gindex. As a baseline, all of CNPq researchers in the areas of Computer Science, Economics and Dentistry were used. The work in this thesis is set in the context of identifying the reputation of researchers within the academic sphere. The approach of this thesis is premised be comprehensive and adaptable, because it involves the life science researcher built throughout his scientific career and can be used in different research areas and in different contexts.