Explorando a rede científica de computação no Brasil : abordagem integrada com BERT, análise de agrupamento e OpenAlex.

Abstract

O campo da Ciência da Ciência (Science of Science) tem ganhado relevância ao analisar dados de pesquisa para compreender os fatores que impulsionam o sucesso científico. Esta monografia aplica técnicas de Processamento de Linguagem Natural e aprendizado não supervisionado para mapear a estrutura temática e os perfis de impacto da comunidade de pesquisadores vinculados a Programas de Pós-Graduação em Computação no Brasil. Utilizando dados de 1.511 pesquisadores, extraídos da OpenAlex, Plataforma Lattes e do relatório quadrienal da CAPES. Foram gerados embeddings para cada pesquisador com o modelo SciBERT a partir de seus tópicos de pesquisa. A aplicação do algoritmo de clusterização HDBSCAN sobre esses embeddings revelou a existência de 6 comunidades temáticas distintas, incluindo um grande cluster central focado nos fundamentos da computação e grupos interdisciplinares na interface com ciências da vida, física e humanidades. A análise quantitativa demonstrou que, embora o núcleo da computação apresente o maior volume de publicações, a pesquisa interdisciplinar com ciências da vida alcança um impacto significativamente superior em termos de citações e índice h. Adicionalmente, o estudo encontrou uma forte correlação entre a excelência dos programas (nota CAPES) e a diversidade temática, com programas de nota 7 exibindo pesquisadores em todas as comunidades identificadas. Estes resultados oferecem um mapa detalhado da pesquisa em computação no país e sugerem que o fomento à diversidade e à interdisciplinaridade são estratégias chave para o avanço científico