Análise dos programas de pós-graduação em ciência da computação no Brasil a partir de grafos de colaboração.

Abstract

No Brasil, a cada quatro anos, a CAPES avalia os Programas de Pós-Graduação (PPGs) das diversas instituições de ensino brasileiras e lhes atribui uma nota correspondente ao seu desempenho, baseada em uma gama de fatores como produção de artigos, número de docentes e discentes, entre outros. Esta monografia avalia se apenas a produção de artigos e a colaboração dos autores são suficientes para explicar as notas dos programas de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Para tal, constrói-se uma rede de colaboração a partir de uma base de dados montada com informações obtidas no relatório da CAPES de 2022 e por meio de consultas à OpenAlex, uma base de dados de autores, artigos e instituições relacionadas à pesquisa científica, na qual os nós representam autores e as arestas representam a coautoria em um mesmo artigo. A partir dessa rede computam-se diversas métricas, como grau, PageRank e coeficiente de clusterização, além da detecção de comunidades. Os resultados mostram que a estrutura de colaboração guarda relação com as notas: no nível do programa, a predição classifica cerca de 91% dos programas dentro de uma nota da real, e a separação entre programas medianos e de excelência atinge cerca de 80% de acurácia. Observa-se ainda que a produtividade dos docentes e a topologia da colaboração são os fatores mais associados às notas, enquanto ponderar as arestas por citações ou produtividade tende a diluir esse sinal.