Dados do Trabalho

Título

CONFIABILIDADE DE REDES DE COAUTORIA CIENTIFICA: UMA ABORDAGEM BAYESIANA COM PRIORI INFORMATIVA

Resumo

A coautoria entre membros de um grupo de pesquisa comumente pode ser representada por um grafo G com k vértices e m arestas. Os pesquisadores que compõem esse grupo são representados pelos vértices, e as conexões (publicações em comum ou trabalhos em coautoria) entre dois pesquisadores são representadas pelas arestas. O objetivo deste trabalho foi estudar a medida de confiabilidade de redes considerando os vértices ou pesquisadores perfeitamente confiáveis e as arestas ou relações de coautoria não confiáveis (ou propensas a falhas). Especificamente, propõe-se uma abordagem Bayesiana para a confiabilidade de uma rede de coautoria representada por um grupo de pesquisa da UNESP, registrado no CNPq, obtendo-se as estimativas Bayesianas e os respectivos intervalos de credibilidade para os componentes individuais (arestas ou relações de coautoria) e para a rede de coautoria. Para tanto, foi assumida uma densidade a priori informativa proposta por Lee (1993), e os sumários a posteriori foram obtidos por meio de métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Os resultados mostraram a relevância de uma abordagem inferencial para confiabilidade de redes de coautoria científica, ressaltando que a contribuição de cada pesquisador é fundamental para a manutenção de um grupo de pesquisa. Além disso, a metodologia Bayesiana foi viável e de fácil implementação computacional, possibilitando a incorporação de informação a priori no processo de estimação.

Palavras-chave

Métodos MCMC, redes sociais, teoria dos grafos.