REALM: um Framework Computacional para Investigar os Impactos de Pesquisas Através de Métricas Alternativas - Maia, Luiz Fernando Monsores Passos; Oliveira, Jonice (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2018: Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2018)
Em alguns cenários de emergência ou em que não há solução conhecida, é necessário mais colaboração entre os especialistas. A exemplo disso tivemos a epidemia de Zika virus, que entre os anos de 2014 e 2016 ganhou destaque internacional, tanto pela sua proporção epidêmica quanto pelas suas consequências. No Brasil, o surto rapidamente evoluiu para uma situação de emergência de saúde pública, exigindo a cooperação dos especialistas e celeridade de resposta. A demanda por resultados rápidos fez com que médicos e pesquisadores publicassem suas descobertas nas mídias sociais, abdicando das publicações científicas oficiais. Cenários como este demandam mecanismos para identificar especialistas e como a população interpreta as soluções por eles criadas. Para este fim, desenvolvemos um framework computacional para medir a reputação social de cientistas e suas pesquisas, com base em métricas de impacto alternativas (altmetrics). Para avaliar o framework, realizamos uma prova de conceito com especialistas no domínio do Zika vírus.