Título
Identificação e avaliação de comunidades em redes de coautorias
Autor
Fernandes, David Valente
Resumo
pt
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.
en
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.