Uma metodologia orientada a dados não estruturados de produção científica para avaliação temporal de grupos de pesquisa
Cientometria; Aprendizado de Máquina; Análise de Redes Complexas; Aprendizado de Representação de Grafos; Grupos de Pesquisa
Agências de fomento e instituições de pesquisa frequentemente utilizam métodos quantitativos e técnicas de Cientometria para avaliar grupos científicos. Geralmente, essas avaliações se embasam em um único tipo de métrica, seja ela baseada em contagem (como o h-index) ou aquelas provenientes da Análise de Redes Complexas. No entanto, o uso de múltiplas abordagens de mensuração e a exploração adequada da dimensão temporal da produção acadêmica ainda é um assunto recorrente. Particularmente, uma abordagem pouco explorada consiste em combinar esses indicadores com técnicas de Machine Learning e Graph Embeddings, o que poderia aprimorar o processo avaliativo de grupos de pesquisa. Nesse contexto, este trabalho propõe uma metodologia orientada à Ciência de Dados em Grafos para analisar times científicos ao longo do tempo. Por meio de um estudo de caso, os resultados sugerem a viabilidade e adequação do método proposto para avaliar quantitativamente grupos de pesquisa. A abordagem apresentada possui potencial para fornecer insights estratégicos e proativos de times científicos, contribuindo para uma melhor compreensão de suas dinâmicas e deficiências.