Uma metodologia orientada a dados não estruturados para extração de conhecimento em redes complexas de produções científicas
Bibliometria, Cientometria, Aprendizado de Máquina, Análise de Redes Complexas
A ciência desempenha um papel fundamental no mundo, pois ela possibilita o desenvolvimento social e econômico de um país. Devido a sua importância, torna-se essencial analisá-la e mensurá-la, por meio das técnicas da Bibliometria e Cientometria, para compreender como o conhecimento é produzido ao longo do tempo, entre disciplinas, em todo o mundo. Ademais, esses tipos de estudos também permitem identificar as tendências e a produtividade da ciência e da tecnologia, sendo subsídios essenciais para criar ou adequar políticas de fomento à pesquisa, com o propósito de ampliar o alcance e o potencial da ciência, a partir de recursos financeiros e institucionais necessários. Contudo, em virtude do crescimento exponencial da literatura científica, torna-se necessária uma abordagem sistemática que viabilize o acompanhamento e uma visão geral do conhecimento científico que se expande continuamente. Diante desse contexto, este trabalho tem como objetivo aprimorar o processo de análises bibliométricas e cientométricas, por intermédio de uma metodologia baseada em Aprendizado de Máquina e Análise de Redes Complexas. A metodologia proposta aplicará técnicas de Aprendizado de Máquina em redes complexas de produções científicas, assim como será validada experimentalmente. Os resultados preliminares de dois estudos de casos indicaram a viabilidade da solução proposta em mapear a dinâmica da ciência, além de demonstrarem potencial para a tomada de decisões, seja em avaliações de entidades científicas, seja para fomento à pesquisa.