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REALM: um framework computacional para mapear os impactos da ciência através de análise de redes sociais, bibliometria e altmetria

dc.contributor.advisorSampaio, Jonice de Oliveira
dc.contributor.advisorIDhttps://orcid.org/0000-0002-2495-1463pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0990344839864230pt_BR
dc.contributor.referee1Lopes, Giseli Rabello
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0003-2482-1826pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9439416101626260pt_BR
dc.contributor.referee2Vivacqua, Adriana Santarosa
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0001-6830-5730pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6494676052801758pt_BR
dc.contributor.referee3Lenzi, Márcia de Freitas
dc.contributor.referee3IDhttps://orcid.org/0000-0002-0610-4973pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4852249855818054pt_BR
dc.creatorMaia, Luís Fernando Monsores Passos
dc.creator.IDhttps://orcid.org/0000-0002-1475-276Xpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1664423412812471pt_BR
dc.date.accessioned2026-06-03T18:58:23Z
dc.date.available2026-06-05T03:00:12Z
dc.date.issued2019-05-31
dc.description.abstractNowadays, a lot of universities and research institutes are concerned with measuring the productivity and progress of their research in its current state of the art. Furthermore, there is growing concern about understanding public opinion regarding their scientific discoveries, that is, how citizens interpret the efficiency of scientists and their efforts to find solutions. This scenario demands mechanisms to identify the reputation of experts in specific fields of science or topics of interest, such as the Zika virus. To address this problem, in this work we have developed a computational framework based on alternative metrics. The framework allows the extraction of three groups of metrics, productivity (bibliometrics), academic impact (social network analysis - centrality metrics) and social impact (altmetrics), and correlates these metrics, enabling the identification of the main scientists or research groups in specific fields of science. We have also developed a web system, based on the framework, to automate the procedures of mining, processing, merging, visualizing and analyzing data from various sources. The system provides mechanisms to assist in management of researchers' reputations and to perform comparisons between different scenarios or fields of science. The framework was applied to the Zika scenario, where the most important names in studies related to the disease were identified and their reputation was evaluated by experts from Oswaldo Cruz Foundation (Fiocruz), Zika Social Sciences Network and the international consortium ZIKAlliance. The main goal was to confirm whether the names identified by the framework match, in fact, to scientists of high academic and social prestige, recognized by the Zika virus research community. The evaluations’ results clearly show that the analyses carried out by the system are consistent and successfully highlight the leading scientists in the field, their main contributions and their societal impacts.en
dc.description.resumoAtualmente, muitas universidades e institutos de pesquisa preocupam-se em medir a produtividade e os avanços de suas pesquisas em seu atual estado da arte. Além disso, existe uma crescente demanda em conhecer a opinião pública sobre suas descobertas científicas, isto é, como os cidadãos interpretam a eficiência dos cientistas e seus esforços para encontrar soluções. Cenários como este demandam mecanismos para identificar a reputação de especialistas em domínios específicos da ciência ou em determinados tópicos de interesse, como é caso do Zika virus. A fim de atender a essa demanda foi desenvolvido neste trabalho um framework computacional baseado em métricas alternativas. O framework permite a extração de três grupos distintos de métricas, produtividade (bibliometrics), impacto acadêmico (análise de redes sociais - métricas de centralidade) e impacto social (altmetrics), e correlaciona essas métricas, tornando possível a identificação dos principais cientistas ou grupos de cientistas em cenários específicos de pesquisa. A partir do framework foi desenvolvido também um sistema web com a finalidade de automatizar os procedimentos de mineração, tratamento, fusão, visualização e análise dos dados de variadas fontes. O sistema fornece, além disso, meios para auxiliar no gerenciamento da reputação de pesquisadores, permitindo inclusive comparações entre diferentes cenários ou áreas da ciência. O framework foi aplicado no cenário da Zika, onde os nomes mais importantes em estudos relacionados à doença foram identificados e sua reputação foi avaliada por especialistas da Fiocruz, da Rede Zika de Ciências Sociais e do consórcio internacional ZIKAlliance. O objetivo foi corroborar se os nomes identificados pelo framework correspondem a cientistas de alto prestígio acadêmico e social, reconhecidos pela comunidade de pesquisadores do Zika virus. Os resultados das avaliações com os especialistas deixam claro que as análises realizadas pelo sistema são consistentes e, de fato, evidenciam os principais cientistas da área, suas contribuições e os impactos causados pela divulgação dos achados de suas pesquisas na população.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPqpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/29290
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAltmetricsen
dc.subjectBibliometricsen
dc.subjectSocial media analysisen
dc.subjectSocial mediaen
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleREALM: um framework computacional para mapear os impactos da ciência através de análise de redes sociais, bibliometria e altmetriapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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