Análise sobre Citações de Pesquisadores e Autores de Eventos Científicos
Resumo
O objetivo deste trabalho é fazer uma análise de citações de pesquisadores em trabalhos científicos obtidos através do Google Acadêmico. O trabalho consiste em um script desenvolvido em linguagem Python que retorna os índices de publicação dos pesquisadores. A partir desses índices foi realizada uma análise de eventos científicos e programas de pós-graduação (PPG), obtendo-se os índices gerais dos eventos e dos PPGs. Adicionalmente, realizou-se uma análise para verificar quais eventos e programas possuem pesquisadores mais experientes. Por fim, os resultados possibilitam a alunos e pesquisadores novatos fazerem uma análise dos eventos para se ter uma noção de qual o melhor evento para publicar o seu trabalho.
Referências
DEEPHOUSE, D. L. (2000) Media reputation as a strategic resource: An integration of mass communication and resource-based theories. Journal of management, Sage Publications, v. 26, n. 6, p. 1091–1112.
DIGIAMPIETRI, L., LINDEN, R., BARBOSA, L. (2016) Caracterizando Departamentos e Programas de Computação Utilizando Análise de Redes Sociais e Bibliometria. Proc. of the Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BraSNAM).
HALL, R. (1993) A Framework Linking Intangible Resources and Capabilities to Sustainable Competitive Advantage. Strategic Management Journal, v. 14, p. 607– 618.
HEINONEN, K. (2011) Consumer activity in social media: Managerial approaches to consumers’ social media behavior. Journal of Consumer Behaviour, Wiley Online Library, v. 10, n. 6, p. 356–364.
JONES, C.; HESTERLY, W. S.; BORGATTI, S. P. (1997) A general theory of network governance: Exchange conditions and social mechanisms. The Academy of Management Review, Academy of Management, v. 22, n. 4, p. 911–945.
LAENDER, A., LUCENA, C., MALDONADO, J., DE SOUZA E SILVA, E., ZIVIANI, N. (2008) Assessing the Research and Education Quality of the Top Brazilian Computer Science Graduate Programs. SIGCSE Bulletin, 40 (2): 135-145.
LI, Baichuan, LI, Rong-Hua, KING, Irwin, LYU, Michael, YU, Jeffrey Xu. (2015) A topic-biased user reputation model in rating systems. Knowledge and Information Systems, v. 44 (3), p. 581-607.
SÁ, Carlos A. (2017) Abordagem para Definir a Reputação do Autor em Comentários de Produtos na Web Utilizando Redes Neurais Artificiais. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal do Piauí, Teresina-PI.