Um grupo de pesquisa pode ser considerado uma rede social, a qual pode ser modelada por um grafo G composto por k vértices e m arestas. Os pesquisadores que compõem essa rede podem ser interpretados como seus vértices, e as conexões ou ligações entre esses pesquisadores (representadas por trabalhos em coautoria) podem ser consideradas suas arestas. O objetivo deste trabalho foi estudar a medida de confiabilidade de redes considerando os vértices ou pesquisadores não confiáveis e as arestas ou conexões perfeitamente confiáveis. Especificamente, foi proposta uma abordagem inferencial clássica para a confiabilidade de redes, obtendo os estimadores de máxima verossimilhança e os respectivos intervalos de confiança para os componentes individuais (pesquisadores) e para a rede de coautoria; foi aplicada a metodologia a um grupo de pesquisa da UNESP cadastrado no CNPq; e, foram obtidas medidas de centralidade de vértices para auxiliar na identificação de situações onde a inserção de uma aresta ou ligação entre dois pesquisadores do grupo poderia aumentar significativamente a confiabilidade da rede de coautoria. Os resultados mostraram a utilidade da inferência estatística no contexto de confiabilidade de redes sociais, ressaltando que a contribuição de cada pesquisador é de extrema importância para a manutenção de um grupo de pesquisa. Verificou-se ainda que o cálculo da confiabilidade de uma rede de coautoria pode ser bastante desgastante de ser executado e que as medidas de centralidade são uma ferramenta viável quando se intenciona aumentar a confiabilidade dessa rede.
ABSTRACT.A scientific co-authorship network may be modeled by a graph G composed of k nodes and m edges. Researchers that make up this network may be interpreted as its nodes and the link between these agents (co-authored papers) as its edges. Current work evaluated and compared the reliability measure of networks with two emphases: 1) On nodes (perfectly reliable edges) and 2) On edges (perfectly reliable nodes). Specifically, the reliability of a fictitious co-authorship network at a given time t was analyzed taking into account, first, the reliability of nodes (researchers) equal and different, and, second, the reliability of edges (co-authorship relations), equal and different. Additionally, centrality measures of nodes were obtained to identify situations where the insertion of an edge significantly increased the reliability of the network. Results showed that the reliability of the co-authorship network focusing on edges is more sensitive to changes in individual reliabilities than the reliability of the network focusing on nodes. Additionally, the use of centrality measures was viable to identify possible insertions of edges or coauthorship relations to increase the reliability of the network in the two approaches.Keywords: scientific co-authorship, theory of graphs, simulation, centrality measures.Um estudo comparativo sobre confiabilidade de redes de coautoria com enfoques nas arestas e nos vértices RESUMO. Uma rede de coautoria científica pode ser modelada por um grafo G composto por k vértices e m arestas. Os pesquisadores que compõem essa rede podem ser interpretados como seus vértices, e as relações entre esses agentes (trabalhos em coautoria) como suas arestas. Neste trabalho avaliou-se e comparou-se a medida da confiabilidade de redes considerando dois enfoques: nos vértices (arestas perfeitamente confiáveis) e nas arestas (vértices perfeitamente confiáveis). Especificamente, foi analisada a confiabilidade de uma rede de coautoria fictícia em um dado tempo t, considerando primeiramente as confiabilidades dos vértices (pesquisadores) iguais e distintas, e, em seguida, as confiabilidades das arestas (relações de coautoria) iguais e distintas; e, foram obtidas medidas de centralidade de vértices que auxiliaram na identificação de situações onde a inserção de uma aresta aumentava significativamente a confiabilidade desta rede. Os resultados mostraram que a confiabilidade da rede de coautoria com enfoque nas arestas é mais sensível às alterações das confiabilidades individuais do que a com enfoque nos vértices. Além disso, o uso de medidas de centralidade se mostrou viável na identificação de possíveis inserções de arestas ou relações de coautoria visando o aumento da confiabilidade da rede para os dois enfoques.Palavras-chave: coautoria científica, teoria dos grafos, simulação, medidas de centralidade.
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