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@MastersThesis{Santana:2018:DaScAp,
               author = "Santana, Thiago Lu{\'{\i}}s Viana de",
                title = "A data science approach to Lattes CV data analysis",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2018",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2018-09-20",
             keywords = "data analysis, data science, Lattes Platform, bibliometrics, 
                         artificial intelligence, an{\'a}lise de dados, ci{\^e}ncia de 
                         dados, Plataforma Lattes, bibliometria, intelig{\^e}ncia 
                         artificial.",
             abstract = "A Plataforma Lattes {\'e} uma das principais bases de dados da 
                         comunidade acad{\^e}mica brasileira. Esta plataforma web foi 
                         criada pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Tecnol{\'o}gico 
                         e Cient{\'{\i}}fico (CNPq) e {\'e} atualizada pelos 
                         pr{\'o}prios pesquisadores e alunos, sendo de grande valor 
                         n{\~a}o s{\'o} para a documenta{\c{c}}{\~a}o das 
                         publica{\c{c}}{\~o}es e outros dados acad{\^e}micos sobre os 
                         usu{\'a}rios e sua avalia{\c{c}}{\~a}o pela comunidade, mas 
                         tamb{\'e}m para a an{\'a}lise de seus dados em diferentes 
                         aplica{\c{c}}{\~o}es, por exemplo, para criar relat{\'o}rios, 
                         avaliar grupos de pesquisa, programas educacionais de 
                         n{\'{\i}}vel superior, institui{\c{c}}{\~o}es etc. Para 
                         realizar estas an{\'a}lises, os curr{\'{\i}}culos devem ser 
                         baixados a priori. Todos os dados sobre o CV Lattes s{\~a}o 
                         p{\'u}blicos at{\'e} certo ponto: para baixar os 
                         curr{\'{\i}}culos {\'e} necess{\'a}rio conhecer o nome 
                         completo da pessoa de interesse ou o identificador exclusivo da 
                         plataforma Lattes. Al{\'e}m disso, n{\~a}o h{\'a} ferramentas 
                         nativas na plataforma que permitam a an{\'a}lise 
                         espec{\'{\i}}fica de grupos de pesquisadores e estudantes. 
                         Assim, deve-se fazer o download de um conjunto de Curriculum 
                         Lattes e extrair os dados requeridos desse conjunto. Este trabalho 
                         pretende preencher essa lacuna atrav{\'e}s de uma ferramenta que 
                         processa e limpa o conjunto de dados Lattes CVs, permitindo seu 
                         uso por usu{\'a}rios com pouco conhecimento de linguagens de 
                         programa{\c{c}}{\~a}o. S{\~a}o apresentados os relat{\'o}rios 
                         que esta ferramenta gera e que est{\~a}o relacionados {\`a} 
                         An{\'a}lise Explorat{\'o}ria de Dados - como relat{\'o}rios 
                         gerados com dados de Lattes CV - nuvens de palavras e 
                         gr{\'a}ficos que exibem rela{\c{c}}{\~a}o entre pesquisadores. 
                         Tamb{\'e}m {\'e} discutida a extens{\~a}o dessa ferramenta com 
                         algoritmos de classifica{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o supervisionados, 
                         mostrando sua integra{\c{c}}{\~a}o com m{\'e}todos de 
                         intelig{\^e}ncia artificial. ABSTRACT: The Lattes Platform is the 
                         de facto database of the Brazilian academic community. This 
                         web-based platform was created by the Brazilian National Council 
                         of Technological and Scientific Development (CNPq) and is updated 
                         by the researchers and students themselves, being of great value 
                         not only to store information about publications and other 
                         academic data about the users and their evaluation by the 
                         community but also for analysis of its data in different 
                         applications, such as to create reports, to evaluate research 
                         groups, higher-level educational programs and institutions. All 
                         data on the Lattes CV is public to a certain extent: CVs can be 
                         downloaded provided one knows the full name of the person of 
                         interest or its Lattes platform unique identifier. Also, there are 
                         no native tools on the platform that allow specific analysis of 
                         groups of researchers and students; one must either browse or 
                         download a set of CVs and extract the required data from that set 
                         for posterior analysis. This work intends to fill this gap by 
                         presenting a tool that processes and cleans up a Lattes CVs data 
                         set, that was developed with focus on users with little knowledge 
                         of programming. In this work we present the reports that this tool 
                         generates and that are related to Exploratory Data Analysis such 
                         as reports generated with Lattes CV data word clouds and graphs 
                         that exhibit relationship between researchers. This work also 
                         discusses extensions of this tool capabilities with unsupervised 
                         classification algorithms, showing its integration with artificial 
                         intelligence methods.",
            committee = "Vijaykumar, Nandamudi Lankalapalli (presidente) and Santos, Rafael 
                         Duarte Coelho dos (orientador) and Queiroz, Gilberto Ribeiro de 
                         and Chalhoub, Ezzat Selim",
         englishtitle = "Uma abordagem de ci{\^e}ncia de dados para an{\'a}lise de dados 
                         de Curriculum Lattes",
             language = "en",
                pages = "74",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3S3AQHH",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/3S3AQHH",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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