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Os grafos de genealogia acadêmica dos programas de Pós-graduação emCiência da Computação do Brasil
Jesús P. Mena-Chalco (UFABC)
São Carlos, 14 de Setembro de 2016
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PPGs em Ciência da Computação no Brasil
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Em 2016 foram avaliados*:
66 programas acadêmicos.11 programas profissionalizantes.
(*) Dados extraídos da Plataforma Sucupira
Programas de Pós-graduação
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Programas de Pós-graduação
Art. 1º - O corpo docente dos programas desse nível de ensino é composto por 3 (três) categorias de docentes:
I - docentes permanentes, constituindo o núcleo principal de docentes do programa;
II - docentes visitantes;
III - docentes colaboradores.
Art. 2º - Integram a categoria de permanentes os docentes enquadrados, declarados e relatados anualmente pelo Programa de Pós Graduação (PPG) na plataforma Sucupira e que atendam a todos os seguintes pré-requisitos:
(...)
Portaria CAPES nº 174, de 30/12/2014, que define as categorias de docentes dos PPG's como Permanente, Visitante e Colaborador
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Programas de Pós-graduação
(*) Dados extraídos da Plataforma Sucupira
1403 professores
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Programas de Pós-graduação
(*) Dados extraídos da Plataforma Sucupira
Adenilso Da Silva SimaoAfonso Paiva NetoAgma Juci Machado TrainaAlexandre Claudio Botazzo DelbemAlneu De Andrade LopesAlysson Machado CostaAndre Carlos P. L. Ferreira De CarvalhoAntonio Castelo FilhoCaetano Traina JuniorClaudio Fabiano Motta ToledoCristina Dutra De Aguiar CiferriDenis Fernando WolfDilvan De Abreu MoreiraEdson Dos Santos MoreiraEduardo Fontoura CostaEduardo MarquesEduardo Raul HruschkaElaine Parros Machado De SousaElias Salomao Helou NetoElisa Yumi NakagawaEllen Francine BarbosaFabricio Simeoni De SousaFernando Santos OsorioFernando Vieira PaulovichFrancisco Aparecido RodriguesFranklina Maria Bragion De Toledo
Gustavo Carlos BuscagliaGustavo Enrique De Almeida Prado Alves BatistaJo UeyamaJoao Do Espirito Santo Batista NetoJoao Luis Garcia RosaJoao Porto De Albuquerque PereiraJose Alberto CuminatoJose Carlos MaldonadoJose Fernando Rodrigues JuniorJulio Cezar EstrellaKalinka Regina Lucas Jaquie Castelo BrancoLeandro Franco De SouzaLuis Gustavo NonatoMarcelo Garcia ManzatoMarcio Eduardo DelamaroMarcos Jose SantanaMaria Carolina MonardMaria Cristina Ferreira De OliveiraMaria Da Graca Campos PimentelMarina AndrettaMaristela Oliveira Dos SantosMoacir Pereira Ponti JuniorMurilo Francisco TomeOdemir Martinez BrunoPaulo Cesar MasieroPaulo Sergio Lopes De Souza
USP-SC (ICMC)
Regina Helena Carlucci SantanaRenata Pontin De Mattos FortesRicardo Jose Gabrielli Barreto CampelloRodrigo Fernandes De MelloRosana Teresinha Vaccare BragaRosane MinghimRoseli Aparecida Francelin RomeroRudinei GoularteSandra Maria AluisioSeiji IsotaniSimone Do Rocio Senger De SouzaSolange Oliveira RezendeThiago Alexandre Salgueiro PardoVanderlei Bonato
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Programas de Pós-graduação (Economia)
(*) Dados extraídos da Plataforma Sucupira
Área de avaliação: Economia (46 PPGs)
Docentes permanentes janeiro de 2016: 578 docentes
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Perfil do produção bibliográfica (CC)
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Perfil de produção bibliográfica (CC)
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Professores bolsistas
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Coautoria inter-programas
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Coautoria USP-SC com outros programas
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Coautoria UFABC com outros programas
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Fenômemo: Hipercoautoria?
(*) Dados de Scopus Física de altas energias?
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Avaliação de impacto científico
Os estudos cientométricos geralmente discutem a comunicação científica considerando aspectos como por exemplo:
Produção bibliográfica.Colaboração (coutoria).Interdisciplinaridade.Citações.Divulgação científica.Senioridade, inatividade.Participação em projetos de pesquisa.Participação em bancas de concursos.
Raramente é avaliado o impacto na formação/projeção de novos recursos humanos.
Aqui a Ciência da Computação tem um papel importante.
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Sobre Genealogia Acadêmica
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Genealogia acadêmica: Definição
É entendida como o estudo da herança intelectual perpetuada através dos relacionamentos entre orientadores e seus alunos.
Segundo Sugimoto (2014), a genealogia permite:
Analisar a propagação de conhecimento científico.
A obtenção de insumos quantitativos para mensurar as interações acadêmicas.
SUGIMOTO, Cassidy R. Cap. 19 Academic Genealogy. Beyond Bibliometrics: Harnessing Multidimensional Indicators of Scholarly Impact.p. 365, 2014.
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Genealogia acadêmica
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Genealogia acadêmica
Fonte: Geometry and analysis on manifolds: In memory of Professor Shoshichi Kabayashi (2015)
G. Honorífica
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Termos
Genealogia Acadêmica Usada para descrever as relações formais de orientação.
Genealogia Intelectual Usada para descrever influência intelectual. (pode ser inclusive não formal / institucional)
Genealogia Científica Usada para descrever estudos no nível de ciência. (não necessariamente orientação formal)
SUGIMOTO, Cassidy R. Cap. 19 Academic Genealogy. Beyond Bibliometrics: Harnessing Multidimensional Indicators of Scholarly Impact.p. 365, 2014.
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Alguns trabalhos sobre genealogia
Área Artigo
Neurocientistas David, S. V., & Hayden, B. Y. (2012). Neurotree: A Collaborative, Graphical Database of the Academic Genealogy of Neuroscience. PloS one, 7 , e46608
Químicos Andraos, J. (2005). Scientific genealogies of physical and mechanistic organic chemists. Canadian journal of chemistry, 83 , 1400–1414.
Matemáticos Malmgren, R., Ottino, J., & Amaral, L. (2010). The role of mentorship in protégé performance. Nature, 465 , 622–626
Fisiologos Bennett, A. F., & Lowe, C. (2005). The academic genealogy of George A. Bartholomew. Integrative and comparative biology, 45 , 231–233.
Metereologistas Hart, R. E., & Cossuth, J. H. (2013). A Family Tree of Tropical Meteorology’s Academic Community and its Proposed Expansion. Bulletin of the American Meteorological Society, 94 , 1837–1848.
Primatologists Kelley, E. A., & Sussman, R. W. (2007). An academic genealogy on the history of American field primatologists. American journal of physical anthropology, 132, 406–425.
Bibliometristas e ciêntistas de informação.
Russell, T. G., & Sugimoto, C. R. (2009). MPACT family trees: Quantifying academic genealogy in library and information science. Journal of Education for Library and Information Science, pp. 248–262.
Protozoologistas brasileiros
Elias, M., Floeter-Winter, L. M., & Mena-Chalco, J. P. (2016). The dynamics of Brazilian protozoology over the past century. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, 111 , 67–74.
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Genealogia do Prof. Etelvino Bechara (IQ/USP)
Mena-Chalco (2015). A genealogia acadêmica do Prof. Etelvino José Henriques Bechara.Relatório técnico: http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.1.1095.3685
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Método computacional para identificação dos grafos de genealogia
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Método
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Método
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Método
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Método
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Método
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Método
Cuidados a serem considerados:- Nomes abreviados: Carlos Silva Costa Carlos S. Costa- Relações sem IDs- IDs errados
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Representação
A rigor a estrutura utilizada para genealogia acadêmica não pode ser chamada de árvore (nem floresta) pois existe a possibilidade de termos um ciclo.
A
B
C
A
B
C
G: 1980
D: 2010
PD: 2015
Árvore acíclico Grafo com ciclo
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Representação
Grafo de genealogia = Multigrafo direcionado não-conexo.
A
B
D
2016
1972
X Y Z
C
1976 1980 2015
1990
2016
2010
2016
E
2016
GraduaçãoMestradoDoutoradoPós-doutorado
Orientador
Orientação:
Grafo orientador - orientador
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Representação
Grafo de genealogia = Multigrafo direcionado não-conexo.
1990
2010
2016
1972
1976
2015
2016
Graduação
Mestrado
Doutorado
Pós-doutorado
1980
Orientação
Influência
Grafo orientação - orientação
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Genealogia Acadêmica dos PPGs emCiência da Computação no Brasil
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USP-SC (relações doutorado)
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USP-SC (relações de PD, D, M)
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36
USP-SC (relações de PD, D, M)
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37
USP-SC (relações de PD, D, M)
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Os 66 PPGs (PD, D, M)
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39
Os 66 PPGs (relações de PD, D, M)
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40
Os 66 PPGs (relações de doutorado)
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Algumas abordagens para explorar esses dados ...
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
G. Analítica / Egocentrista
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Caracterização de grafos de genealogia
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Caracterização de grafos de genealogia
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Pergunta: Como identificar pesquisadores (orientadores) que tiveram grande impacto (a) na formação de recursos humanos (b) transferência de conhecimento?
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Nucleação de grupos/instituições
Pergunta: Qual a relevância de uma universidade/instituição para as demais?
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Nucleação de grupos/instituições
Pergunta: Qual a relevância de uma universidade/instituição para as demais?
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Fluxo/Disseminação de conhecimento
Pergunta: Como é realizada a disseminação de conhecimento nas estruturas de genealogia acadêmica?
Grafo de genealogia “proxy” para estudar transferência de conhecimento
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Padrões: Motifs
Pergunta: Quais os padrões mais representativos nas redes de genealogia?
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Padrões: Motifs
Um motif é um pequeno elemento de um todo, que pode ser analisado para dar informações sobre um conjunto.
Em música um motif ou motivo (pedra angular da composição) é um pequeno trecho de melodia.
Um dos motifs “mais famosos” atualmente é o composto por 4 notas na Sinfonia Nº 5 de Beethoven.
http://www.youtube.com/watch?v=6z4KK7RWjmk
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Padrões: Motifs
Único motif de tamanho 3 Único motif de tamanho 4
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Padrões: Motifs
Auto-regulationFeed-forward loop Bi-fan Bi-parallel
x
y
z
x
x
z
y
w
x
y
w
z
x
yz
Preferência a coorientação
coorientador
coor
ien
tado
r
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Paradoxo da amizade
Pergunta: Quais os padrões mais representativos nas redes de genealogia?
Nível Paradoxo
Pai 2 < 4/2=2 ? Falso
Irmão 2 < 0?Verdadeiro
Filho 2 < 5/2?Verdadeiro
Eom, Y. H., & Jo, H. H. (2014).Generalized friendship paradox in complex networks: The case of scientific collaboration. arXiv preprint arXiv:1401.1458.
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Desafio não discutido ...
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Qualidade/completude dos dados
Conjunto de dados Período Registros
ProQuest (T/D) ?-hoje ~3.8 milhões
Biblioteca nacional de teses e dissertações(NDLTD)
?-hoje ~1 milhão
Doutores em matemática
1380-hoje ~200 mil
Doutores emneurociências
2010-hoje ~100 mil
CAPES: Banco deT/D
1987-hoje ~700 mil
CNPq:Plataforma Lattes
1999-hoje ~4,5 milhões
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Para finalizar …
A genealogia acadêmica:
Apresenta-se como uma forma de analisar a projeção de um acadêmico em várias gerações.
Oferece uma visão alternativa aos já estudados na área: A análise da produção bibliográfica não apresenta a história completa da evolução da ciência.
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Para finalizar …
Os métodos computacionais estudados em “genealogia acadêmica” não somente são uma aplicação da teoria dos grafos para um dominio social em particular.
→ Veja como um novo ramo específico da teoria dos grafos em si, pois abre possibilidades de criação de novos algoritmos, axiomas e teoremas.
O genealogista acadêmico (cientista de dados de genealogia) é um ator importante para a descoberta de conhecimento em grandes conjuntos de dados.
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Os grafos de genealogia acadêmica dos programas de Pós-graduação emCiência da Computação do Brasil
Jesús P. Mena-Chalco (UFABC)
São Carlos, 14 de Setembro de 2016