Identificação e avaliação de comunidades em redes de coautorias

Abstract

A investigação científica desenvolvida no seio universitário tem assumido um papel cada vez mais relevante na vida destas instituições, quer pela reputação e respeitabilidade que criam, quer pelo apoio financeiro nacional e internacional que é dado às unidades de investigação em função da sua produção científica. Assim, é crucial para o ISCTE-IUL desenvolver mecanismos que promovam e incentivem essa mesma produção. O Ciência-IUL é o repositório digital das publicações científicas produzidas pelos autores do ISCTE-IUL. Esta dissertação propõe transformar a informação presente no mesmo numa rede de coautorias onde se possa aplicar algoritmos de identificação de comunidades. A identificação de comunidades de modo automático permite detetar padrões de partilha do conhecimento dentro do ISCTE-IUL que de outra forma, seriam impercetíveis. Para analisar a rede de coautorias e as comunidades identificadas ao longo do tempo e tomar decisões sobre as mesmas, é desenvolvida uma base de dados onde a informação é persistida e o acesso à mesma é feita através de uma interface gráfica desenvolvida para o efeito. Assim, os responsáveis do ISCTE-IUL poderão a qualquer momento visualizar as redes de partilha de conhecimento e realizar análises temporais sobre a evolução das mesmas.

Scientific research developed in universities has played an increasingly important role in the life of these institutions, both for the reputation and respectability they create as well as for the national and international financial support given to research units in terms of their scientific output. Thus, it is crucial for the ISCTE-IUL to develop mechanisms that promote and encourage scientific production. The Science-IUL is the digital repository of the scientific publications produced by the authors of ISCTE-IUL. This dissertation proposes to transform the information present in Science-IUL into a network of co-authorships where community identification algorithms can be applied. Automatically identifying communities enables detection of patterns of knowledge sharing within ISCTE-IUL, which otherwise would be imperceptible. In order to analyse the network of co-authorships and the communities identified over time, as well as to make decisions about such communities, a database is developed where information is persisted and whose access is achived through a graphical interface. In this way, ISCTE-IUL officials will be able to visualize the knowledge-sharing networks at any time and carry out temporal analysis of their evolution.