REALM: um Framework Computacional para Investigar os Impactos de Pesquisas Através de Métricas Alternativas
Resumo
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.
Palavras-chave:
Pandemia, mídias sociais, reputação social, altmetrics, análise e ranqueamento
Referências
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Publicado
25/08/2018
Como Citar
MAIA, Luiz Fernando Monsores Passos; OLIVEIRA, Jonice.
REALM: um Framework Computacional para Investigar os Impactos de Pesquisas Através de Métricas Alternativas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS (SBBD), 33. , 2018, Rio de Janeiro.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2018
.
p. 37-48.
ISSN 2763-8979.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbbd.2018.22217.
