Inferência estatística clássica para a confiabilidade de rede de coautoria com enfoque nos vértices

Abstract

Um grupo de pesquisa pode ser considerado uma rede social, a qual pode ser modelada por um grafo G composto por k vértices e m arestas. Os pesquisadores que compõem essa rede podem ser interpretados como seus vértices, e as conexões ou ligações entre esses pesquisadores (representadas por trabalhos em coautoria) podem ser consideradas suas arestas. O objetivo deste trabalho foi estudar a medida de confiabilidade de redes considerando os vértices ou pesquisadores não confiáveis e as arestas ou conexões perfeitamente confiáveis. Especificamente, foi proposta uma abordagem inferencial clássica para a confiabilidade de redes, obtendo os estimadores de máxima verossimilhança e os respectivos intervalos de confiança para os componentes individuais (pesquisadores) e para a rede de coautoria; foi aplicada a metodologia a um grupo de pesquisa da UNESP cadastrado no CNPq; e, foram obtidas medidas de centralidade de vértices para auxiliar na identificação de situações onde a inserção de uma aresta ou ligação entre dois pesquisadores do grupo poderia aumentar significativamente a confiabilidade da rede de coautoria. Os resultados mostraram a utilidade da inferência estatística no contexto de confiabilidade de redes sociais, ressaltando que a contribuição de cada pesquisador é de extrema importância para a manutenção de um grupo de pesquisa. Verificou-se ainda que o cálculo da confiabilidade de uma rede de coautoria pode ser bastante desgastante de ser executado e que as medidas de centralidade são uma ferramenta viável quando se intenciona aumentar a confiabilidade dessa rede.

Dez anos de trajetória acadêmica da Revista Advances in Scientific and Applied Accounting à luz de sua produção científica

“…As redes de coautoria são formadas por pesquisadores e por estudos científicos comunicados entre estes (Oliveira et al, 2014), sendo considerada uma importante ferramenta para a análise de colaborações e parcerias científicas, proporcionando uma visão dos padrões de cooperação entre os pesquisadores (Sampaio et al, 2015). A Figura 4 visualiza a rede social dos 335 autores deste estudo, colocando em relevo os 10 pesquisadores com maior degree.…”

“…Por exemplo, no que tange aos pesquisadores, o autor 1 é coautor do estudioso 2, em um dado tempo t, o mesmo número de vezes que o autor 2 é coparticipante do investigador 1. A coautoria de artigos gerados pela atividade científica, sobretudo de publicações, é um indicador de coautoria importante (Oliveira, Ferreira, Brigantini, & Uehara, 2014).…”

<b>A comparative study on the reliability of co-authorship networks with emphases on edges and nodes

“…On the other hand, nodes or less central researchers of graph G are nodes '5', '1' and '6', respectively. Taking into consideration results in recent studies on the reliability of co-authorship network (Lyra & Oliveira, 2011;Oliveira et al, 2014;Brigantini, Oliveira & Braga Junior, 2014), one must pinpoint links of nodes '1' and '5' or '5' and '6' if the aim is to make the network more reliable through the insertion of an edge or relation between nodes or researchers.…”

“…Highly reliable networks are strong structures. Moreover, a network is more reliable than another if the probability of one network is disconnected is smaller than that of the other (Oliveira, Ferreira, Brigantini, & Uehara, 2014).…”

“…Recent studies on the reliability of co-authorship networks may be included since they have mainly emphasized combinatory distributions (Lyra & Oliveira, 2011;Brigantini, Oliveira, & Braga Junior, 2014;Oliveira et al, 2014).…”