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Evaluation and recommendation of collaborations on academic social networks
No full textNo contexto acadêmico o trabalho de pesquisa científica, nas áreas tecnológicas, é efetuado através de colaborações e cooperações entre diferentes pesquisadores e grupos de pesquisa. Existem pesquisadores atuando nos mais variados assuntos e nas mais diversas subáreas de pesquisa. Para analisar e expandir tais colaborações, muitas vezes, é necessário avaliar o nível de cooperação dos atuais parceiros, bem como identificar novos parceiros para conduzir trabalhos conjuntos. Tal avaliação e identificação não são tarefas triviais. Dessa forma, abordagens para avaliação e recomendação de colaborações são de grande valia para o aperfeiçoamento da cooperação e consequente melhoria da qualidade da pesquisa. Em relação à análise de colaborações, a demanda por critérios de avaliação de qualidade e por métodos de avaliação associados está aumentando e tem sido foco de muitos estudos na última década. Esse crescimento surge devido à busca por excelência acadêmica e para o apoio à tomada de decisões por parte de agências de financiamento para a alocação de recursos. Nesse contexto, há uma tendência a empregar técnicas bibliométricas, especialmente métodos estatísticos aplicados a citações. Com tanto material sendo pesquisado e publicado, resolveu-se explorar outra faceta para definição de indicadores de qualidade no contexto acadêmico visando a obtenção de resultados complementares e que garantam, através de sua validação experimental, uma melhor geração de indicadores. Desse modo, nesta tese, utiliza-se a tendência atual de estudos em análises de redes sociais, definindo métricas sociais específicas para definição de tais indicadores. Neste trabalho, é apresentada uma função para avaliação de qualidade de grupos de pesquisa com base nas colaborações internas entre seus pesquisadores membros. Estas colaborações são avaliadas através de análises em redes sociais bibliográficas acadêmicas baseadas em métricas de interação social. Com relação à identificação ou recomendação de colaborações, esta tese apresenta uma abordagem que considera tanto a parte de conteúdo quanto a de estrutura de uma rede. Especificamente, o conteúdo envolve a correlação entre os pesquisadores por áreas de pesquisa, enquanto a estrutura inclui a análise da existência de relacionamentos prévios entre os pesquisadores. Grande parte das abordagens que efetuam a recomendação de colaborações foca em recomendar especialistas em uma determinada área ou informação. Essas não consideram a área de atuação do usuário alvo da recomendação, como no caso da abordagem apresentada nesta tese. Além disso, neste trabalho, a obtenção de informações sobre os relacionamentos entre usuários, para construção de uma rede social acadêmica, é feita de forma implícita, em dados sobre publicações obtidos de bibliotecas digitais. Utilizando tais dados, também é possível explorar aspectos temporais para ponderação desses relacionamentos, utilizando-os para fins de recomendação de colaborações. Não foram encontrados trabalhos prévios nesse sentido. A presente abordagem inclui a recomendação não só de novas colaborações, como também, a recomendação de intensificação de colaborações já existentes, o que não é considerado por outros trabalhos relacionados. Dessa forma, pode-se dizer que os objetivos de recomendação da presente abordagem são mais amplos. Após propor novas técnicas para avaliação e identificação de parcerias, esta tese as valida através de uma avaliação experimental. Especificamente, experimentos com dados reais sobre as relações de coautoria entre pesquisadores pertencentes a diferentes grupos de pesquisa são apresentados para avaliação e demonstração da validade e da aplicabilidade das diferentes proposições desta tese referentes à avaliação de qualidade e recomendação de colaborações.In technological fields, scientific research is performed through collaboration and cooperation of different researchers and research groups. In order to analyze and expand such collaborations, it is necessary to evaluate the level of cooperation between current partners as well as to identify new partners. Such an analysis and identification are not trivial tasks. Thus, approaches to evaluating and recommending collaborations are valuable to improve cooperation and, hence, improve research quality. Regarding the collaborations evaluation, the demand for quality assessment criteria and associated evaluation methods is increasing. Indeed, such evaluations have been the focus of many studies in the last decade. This growth arises from the pursuit of academic excellence and decision making of funding agencies. In this context, the trend is to employ bibliometric techniques, especially citation statistics. With so much material being researched and published, another facet for defining quality indicators is explored. Our goal is to obtain additional results that ensure, through its experimental validation, a better indicators generation. In this thesis, the current trend of studies in social network analysis is applied in the definition of such indicators. Specifically, we introduce a function for quality assessment of research groups based on internal collaborations among their member researchers. These collaborations are evaluated through analysis on bibliometric academic social networks based on metrics of social interaction. Regarding the collaborations recommendation, this thesis presents an approach that considers both the content and structure of research networks. The content involves the correlation among researchers by research areas whereas the structure includes the analysis of existing relationships among researchers. Most of the approaches that perform the collaborations recommendation focus on recommending experts in a certain area or information. They do not consider the working area of the recommendation target user, as we do in this thesis. Moreover, here, the information about the researchers’ relationships, employed for building an academic social network, is implicitly obtained through publications data available in digital libraries. Moreover, we expand previous analysis by considering temporal aspects to determine the relationships weights (which may be used to collaborations recommendation purposes). There were no previous studies in this direction. Our approach includes not only the recommendation of new collaborations, but also the recommendation of the collaborations intensification, which is not considered by other related work. After proposing new techniques for evaluating and identifying research collaborators, this thesis validates it through an experimental evaluation. Specifically, we evaluate and demonstrate the applicability of our techniques considering real datasets on the co-author relationships among researchers from different research groups
A recommender system to digital llibraries under semantic web perspective
No full textAtualmente, pesquisadores e acadêmicos têm beneficiado-se muito com o crescimento acelerado das tecnologias Web, pois os resultados de pesquisa podem ser publicados e acessados eletronicamente tão logo a mesma tenha sido realizada. Esta possibilidade é vantajosa na medida em que minimiza as barreiras de tempo e espaço associadas à publicação tradicional. Neste contexto, surgem as Bibliotecas Digitais como repositórios de dados que, além dos documentos digitais propriamente ditos, ou de apontadores para estes documentos, armazenam os metadados associados. Para permitir que diferentes Bibliotecas Digitais possam interoperar surgiu a Open Archives Initiative (OAI) e, para resolver a questão da padronização dos metadados utilizados pelos repositórios, foi criado o formato Dublin Core (DC). Por outro lado, a enorme quantidade de documentos digitais disponíveis na Web tem causado o fenômeno conhecido como “sobrecarga de informação”. Com o objetivo de suprir esta dificuldade, Sistemas de Recomendação têm sido propostos e desenvolvidos. Estes sistemas visam prover uma interface alternativa para tecnologias de filtragem e recuperação de informações, tendo como foco a predição daqueles itens ou partes da informação que o usuário acharia interessante e útil. Portanto, os Sistemas de Recomendação atuam baseados em personalização da informação sendo que as predições geralmente são realizadas utilizando-se um perfil de cada usuário. A personalização está relacionada com o modo pelo qual a informação e serviços podem ser ajustados às necessidades específicas de um usuário ou comunidade. Esta dissertação descreve um Sistema de Recomendação de artigos científicos, armazenados em bibliotecas digitais. Este sistema é dirigido à comunidade científica da área da Ciência da Computação. Tecnologicamente, o sistema proposto foi desenvolvido sob a perspectiva da Web Semântica, à medida que faz uso de suas tecnologias emergentes tais como: uso de metadados padrão para a descrição de documentos - Dublin Core, uso do padrão XML para a descrição do perfil do usuário - Currículo Lattes, e provedores de serviços e de dados (OAI) envolvidos no processo de geração das recomendações. Este trabalho ainda apresenta e discute alguns resultados de experimentos baseados em avaliações quantitativas e qualitativas de recomendações geradas pelo sistema.Currently, researchers and academics have been benefited by the expressive growth of web technologies, due to the possibility of publishing and accessing research results as soon as they are achieved. This possibility is advantageous as it minimizes the time and space barriers that traditional publications present. In this context, Digital Libraries emerged as data repositories that, beyond digital documents or links to them, store associated metadata. To allow the interoperability among different Digital Libraries, the Open Archives Initiative (OAI) was defined and, to solve the problem of metadata standardization, the Dublin Core standard (DC) was created. On the other hand, the great amount of available digital documents in the Web has caused the phenomenon known as “information overload”. In order to avoid this difficulty, Recommender Systems have been proposed and developed. These systems intend to provide an alternative interface for information filtering and retrieval technologies, focusing on the prediction of items or information parts that are interesting and useful for the user. Therefore, Recommender Systems act based on information personalization, and the predictions are generally generated using each user’s profile. The personalization is related to the way the information and the provided services can be adjusted to the specific necessities of a user or community. This dissertation describes a Recommender System for scientific articles stored in digital libraries. This system is geared towards the Computer Science scientific community. Technologically, the proposed system was developed under the Semantic Web perspective, as it explores its emergent technologies such as: use of standard metadata for document description - Dublin Core, use of the XML standard for users’ profile description - Lattes Curriculum Vitae, and services and data providers (OAI) involved on the recommendations generation process. In addition, this work presents and discusses some experimental results; the experiments are based on quantitative and qualitative evaluations of recommendations generated by the system
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Editorial Vol. 10, Nº 4
No full textA iSys é uma publicação científica da Comissão Especial de Sistemas de Informação (CESI) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), com o apoio do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) do Departamento de Informática Aplicada (DIA) da UNIRIO. A revista é distribuída em formato eletrônico através do Sistema Eletrônico de Editoração de Revistas (http://www.seer.unirio.br/index.php/isys/index).Nesta presente edição – de número 4 do Volume 13 (2020) – apresentamos 2 (dois) trabalhos no formato versão estendida dos melhores artigos completos do VIII Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining(BraSNAM 2019) e 4 (quatro) trabalhos no formato versão estendida dos melhores artigos completos do XV Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI 2019). O processo de avaliação das versões estendidas do BraSNAM 2019 foi conduzido por Raimundo Santos Moura (UFPI) e Giseli Rabello Lopes (UFRJ), coordenadores do BraSNAM 2019. Por sua vez, o processo de avaliação das versões estendidas do SBSI 2019 foi conduzido por Rodrigo Pereira dos Santos (UNIRIO) e Davi Viana (UFMA), coordenadores do SBSI 2019
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
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