Na perspectiva da Web 2.0 não só os aspectos tecnológicos e de conteúdo, mas também as interações sociais e seus aspectos relacionais devem ser considerados. O crescente interesse na pesquisa em SNA (social networks analysis) é incentivado pela popularização das redes sociais online. Nesse cenário, surgiram aplicações Web tratando e aplicando os conceitos ligados aos aspectos sociais incluindo Web-based comunidades e redes sociais. A Análise de Redes Sociais (SNA) é baseada na suposição de que a importância da relação entre os elementos interagindo na rede é um ponto central para a análise. Nosso exemplo de aplicação de conceitos sobre SNA é o modelo de colaboração em uma Rede Social Acadêmica com o uso de relacionamentos de coautoria entre pesquisadores. A seguir, apresentamos uma visão geral de nossa pesquisa enfocando Redes Sociais Acadêmicas, incluindo modelos de divulgação, análise e recomendação.
Em um trabalho exploratório [0] estudasram-se redes sociais como grafos onde pessoas ou organizações (dependendo da aplicação) são representadas por nodos conectados por arestas as quais podem corresponder tanto a fortes relacionamentos sociais como ao compartilhamento de alguma característica. A análise da estrutura desse grafo, assim como a análise estatística dos atributos dos nodos e/ou das arestas pode revelar indivíduos/organizações importantes, relacionamentos especiais e grupos.
Em um primeiro trabalho [1] foi desenvolvido um referencial para avaliar a qualificação dos usuários e sua reputação em um ambiente de autoria e revisão aberta. Seguindo essa linha analisamos a qualidade dos Comitês do Programa e Conselho Editorial por métodos estatísticos [2]. Imediatamente depois percebemos que uma análise mais profunda de redes de coautoria pode produzir bons indicadores de qualidade e começamos a análise das redes sociais acadêmicas. Em um trabalho [3] introduzimos um conjunto de desafios para o desenvolvimento de um serviço de divulgação através de uma rede Web colaborativa. Métricas específicas foram definidas para trabalhar em uma rede de coautoria. Como estudo de caso, construímos uma rede usando essas métricas e a comparamos com uma rede manualmente construída. Especificamente, uma vez que for possível construir uma rede colaborativa e verificar a sua qualidade será possível melhorar a eficácia global dos serviços de divulgação. Um serviço de divulgação é estabelecido por produtores e consumidores de dados. Especificamente, os consumidores subscrevem o serviço através da definição de um perfil, que normalmente é composto por diferentes consultas. Quando os produtores introduzem novos dados, normalmente através de mensagens, o serviço de divulgação avalia cada mensagem contra os perfis. Uma vez que existe uma correspondência entre um perfil e uma mensagem o serviço envia essa mensagem ao perfil de consumidor adequado. Os resultados são avaliados pelos padrões de acesso dos usuários de acordo com a qualidade dos trabalhos divulgados e, mais importante, pelo aumento no padrão de cooperação interinstitucional entre pesquisadores.
Em um artigo seguinte [4], apresentamos um ambiente de recomendação de Colaboração Acadêmica baseado em Redes Sociais. No contexto acadêmico, trabalhos de pesquisa científica são muitas vezes realizadas através da colaboração e cooperação entre pesquisadores e grupos de pesquisa. Pesquisadores trabalham em várias disciplinas e em diversas áreas de pesquisa. Identificar novos parceiros para executar conjuntos de investigação e análise do nível de cooperação dos parceiros atuais pode ser tarefa muito complexa. Recomendação de novas colaborações pode ser uma valiosa ferramenta para o reforço da cooperação e para descobrir parceiros adequados. Neste trabalho, apresentamos os detalhes de uma abordagem inovadora para recomendar colaborações científicas. A partir da análise da recomendação ficou claro que estudo da distribuição da produção bibliográfica entre os pesquisadores de um grupo seria uma ferramenta interessante para avaliar o trabalho cooperativo. Por fim desenvolvemos uma análise incluindo uma abordagem considerando pesos nos relacionamentos com o objetivo de medir a importância dos laços relacionais entre atores. Nosso estudo de caso demonstrou a possibilidade da utilização do coeficiente de Gini para analisar redes sociais [5]. O coeficiente de Gini é aplicado para medir o nível de homogeneidade da colaboração, ou seja, se apenas alguns pesquisadores mantem um bom nível de colaboração ou se todos os pesquisadores da rede estão de fato contribuindo para o grupo. Algumas das métricas mais comumente utilizadas para análise de redes sociais (SNA) não consideram os pesos das relações entre os atores da Rede Sociais. Estes pesos tem o objetivo de medir a importância dos laços relacionais entre atores. Nossos resultados iniciais demonstram a validade e aplicabilidade dessa abordagem para uma colaboração de cientistas da rede brasileira. A seguir desenvolvemos uma arquitetura para recomendar colaborações acadêmicas [7] [8]. Um estudo de caso para validar a abordagem utilizando pesquisadores associados ao projeto InWeb foi apresentado.
As pesquisas desenvolvidas demonstram a importância de aplicar os conceitos de redes sociais para a análise e melhoria da qualidade dos grupos acadêmicos. Além disso, propusemos novas medidas para quantificar adequadamente a qualidade dos grupos para a geração classificações dos programas de pós-graduação [9], [10].
Estes resultados forma apresentados de forma estruturada na Tese de Doutorado de Gilesi Lopes, pelo PPGC-UFRGS em Maio de 2012 [11] (brevemente disponível no sistema LUME da UFRGS).
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Referências
[11] Giseli Rabello Lopes, orientador: José Palazzo M. de Oliveira; Avaliação e Recomendação de Colaborações em Redes Sociais Acadêmicas, PPGC-UFRGS, Maio de 2012.
[10] Roberto da Silva, Fahad Kalil, Alexandre Souto Martinez and José Palazzo Moreira de Oliveira,Universality in Bibliometrics. Physica. A (Print), v. 1, p. j.physa.2011.11, 2012.
[9] Giseli Rabello Lopes, Mirella M. Moro, Roberto da Silva; Eduardo Martins Barbosa, José Palazzo Moreira de Oliveira. Ranking Strategy for Graduate Programs Evaluation. In: The 7th International Conference on Information Technology and Application (ICITA 2011), 2011, Sydney, Australia. Proceedings of The 7th International Conference on Information Technology and Application (ICITA 2011), 2011.
[8] Eduardo Martins Barbosa, MORO, Mirella M. Moro, Giseli Rabello Lopes, José Palazzo Moreira de Oliveira. VRRC: Uma Ferramenta Web para Visualização e Recomendação em Redes de Coautoria. In: VIII Sessão de Demos, Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2011), Florianópolis. Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2011.
[7] Giseli Rabello Lopes, Mirella Moura Moro,José Palazzo Moreira de Oliveira: Temporal Influence in Collaborators Recommendation on Social Networks, IADIS WWW-Internet 2011,Session FP 7.1.
[6] José Palazzo Moreira de Oliveira, Giseli Rabello Lopes, Mirella Moura Moro: Academic Social Networks. ER Workshops 2011: 2-3
[5] Giseli Rabello Lopes, Roberto da Silva, José Palazzo Moreira de Oliveira: Applying Gini coefficient to quantify scientific collaboration in researchers network. WIMS 2011: 68
[4] Giseli Rabello Lopes, Mirella M. Moro, Leandro Krug Wives, José Palazzo Moreira de Oliveira: Cooperative Authorship Social Network. AMW 2010
[3] Giseli Rabello Lopes, Mirella M. Moro, Leandro Krug Wives, José Palazzo Moreira de Oliveira: Collaboration Recommendation on Academic Social Networks. ER Workshops 2010: 190-199
[2] Roberto da Silva, José Palazzo Moreira de Oliveira, José Valdeni de Lima, Viviane Moreira: Statistics for Ranking Program Committees and Editorial Boards CoRR abs/1002.1060: (2010)
[1] Gabriel Simões, Leandro Krug Wives, José Palazzo Moreira de Oliveira: Open Publication System: Evaluating Users Qualification and Reputation. CSEDU (1) 2009: p. 200-205
[0] C Freitas, LP Nedel, R Galante, LC Lamb, AS Spritzer, S Fujii, José Palazzo Moreira de Oliveira: Extração de conhecimento e análise visual de redes sociais, SEMISH-Seminário Integrado de Software e Hardware, Belém do Pará, Brasil, SBC, p. 106-120.
