A influência das redes de coautoria na performance dos bolsistas de produtividade e nos Programas de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - ANDRADE, Ricardo Lopes de (2016)
O estudo, por meio da análise de redes sociais (ARS), das redes de coautoria permite identificar e analisar porque os pesquisadores colaboram e quais as consequências dessas colaborações. Pesquisas apontam a melhoria da qualidade dos artigos e o aumento do número de publicações como benefícios da colaboração. É crescente o número de estudos que buscam analisar as redes de coautorias e os impactos nos desempenhos dos autores, medidos, por exemplo, por meio dos índices h e g. Outros trabalhos também analisam o desempenho de grupos acadêmicos com base na estrutura e dinâmica de relacionamento entre os pesquisadores. O desempenho dos pesquisadores e dos grupos acadêmicos (programas de pós-graduação) também são avaliados por instituições de fomento à pesquisa como a CAPES e o CNPq. A CAPES avalia os programas de pós-graduação para assegura e manter a qualidade dos programas. O CNPq financia projetos de pesquisa e concede bolsas de produtividades a pesquisadores de diferentes áreas do conhecimento. Ambas têm como indicadores, entre outros, as produções bibliográficas dos pesquisadores. Esta dissertação buscou analisar como a estrutura social, por meio das métricas de ARS, influenciou o nível da bolsa de produtividade dos pesquisadores bolsistas de produtividade do CNPq na área de engenharia de produção e os conceitos dos programas de pós-graduação em engenharia de produção avaliados pelo CAPES. Foi desenvolvido também um método que integrou a importância do nó na estrutura da rede. Com as informações bibliométricas dos pesquisadores bolsistas foi criada uma rede de coautoria e calculadas as métricas de ARS de três maneiras distintas: não-ponderadas, ponderadas com pesos das arestas e ponderadas com pesos das arestas e dos nós. Essas métricas foram correlacionadas (correlação de Spearman) com os níveis de bolsa de produtividade dos pesquisadores e concluiu-se que as métricas ponderadas com os pesos das arestas e dos nós (E-I index, centralidade de intermediação, de proximidade e utilidade) e as métricas não-ponderadas (E-I index, PageRank, centralidade de grau e de autovetor) são as que obtiveram maiores correlações. Com as informações bibliográficas dos professores permanentes dos programas foram construídas, para cada triênio (2007-2009 e 2010-2012), três conjuntos de redes: redes entre professores de cada programa analisado, rede de coautoria entre os programas, e rede entre os professores de todos os programas. Para o primeiro conjunto de redes foram analisadas as variações das medidas globais entre os triênios e os impactos dessas variações nos conceitos e concluiu-se que: a variação da quantidade de artigos publicados (com ou sem coautoria) impacta nas variações dos conceitos dos programas; as variações do número de arestas, da média das arestas, da densidade, do coeficiente médio, do grau médio e do grau médio ponderado apontaram correlações fortes e significativas com os conceitos dos programas. Para o segundo conjunto de redes, onde cada programa é um nó da rede, foram analisadas as variações das métricas individuais de ARS entre os triênios e as correlações com os conceitos dos programas, nenhuma das métricas calculadas apresentou correlação significativa. O último conjunto de redes, os valores médios, de uma métrica, obtidos por um determinado grupo de professores pertencente a um dado programa foram considerados com o valor médio do programa. As variações das métricas foram correlacionadas com as variações dos conceitos dos programas, concluindo-se que as variações da centralidade de grau e do grau ponderado impactam os conceitos dos programas.