Redes de colaboração científica entre os servidores do IFRO: um estudo de mapeamento e análise - Santos, Igor Feijó dos (2023)
A análise de redes de colaboração científica é uma ferramenta importante para entender como os pesquisadores se relacionam e colaboram entre si. Ela possibilita visualizar as relações existentes entre os pesquisadores e identificar tendências e padrões de colaboração, além de avaliar a eficiência na produção acadêmica. Neste estudo, buscou-se analisar a rede de colaboração científica e o panorama da produção científica dos servidores efetivos do Instituto Federal de Rondônia (IFRO). Para isso, foram utilizados dados de currículos dos servidores disponíveis na Plataforma Lattes do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) a fim de mensurar as colaborações científicas realizadas entre os servidores. O período avaliado foi de 2010 a 2021 e a metodologia empregada foi a Análise de Redes Sociais (ARS) e a teoria das redes complexas. Os resultados apontaram que a instituição tem um número expressivo de trabalhos publicados e um grupo diversificado de autores. Durante o período estudado, os servidores publicaram um total de 2.378 trabalhos, com um crescimento anual até o ano de 2019, seguido de uma queda no número de publicações, o que pode ser atribuído à pandemia. Além disso, foi constatado que aproximadamente 25% das publicações foram realizadas por autores que trabalharam de forma isolada, sem colaboração de outros servidores da instituição. A distribuição de graus foi observada em todos os triênios, com uma alta quantidade de vértices com baixo grau e uma quantidade baixa de vértices que apresentam alto grau, o que indica que a maioria dos servidores da rede possui poucos colaboradores científicos. Com isso, torna-se importante desenvolver ações para fomentar a colaboração entre os servidores e incentivar a participação deles na produção científica, tais como programas de treinamento e desenvolvimento, bem como a criação de oportunidades para que os servidores possam trabalhar em projetos conjuntos. O estudo encerra realizando comparação de 8 algoritmos de aprendizado de máquina que foram utilizados para prever ligações de arestas na rede. Os resultados indicam que os modelos atualmente não demonstram uma capacidade significativa para a execução da tarefa de previsão de links na rede. Uma possível explicação para essa dificuldade reside no fato de que, para a formação de conexões, são essenciais não apenas padrões de interconexão, mas também fatores de natureza humana. Além disso, é crucial considerar se os próprios pesquisadores têm a intenção de estabelecer tais conexões. No entanto, há potencial para utilizar o modelo como um sistema de recomendação, auxiliando na identificação de parcerias promissoras entre os membros da rede de pesquisadores. Palavras-chave: Colaboração Científica, Análise de Redes, Participação Científica