Informação, Dados e Tecnologia
Guilherme Ataíde Dias
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) | guilhermeataide@ccsa.ufpb.br | https://orcid.org/0000-0001-6576-0017 | https://lattes.cnpq.br/9553707435669429
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa – UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University – CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo – USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB. Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.
Moisés Lima Dutra
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | moises.dutra@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-1000-5553 | https://lattes.cnpq.br/1973469817655034
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas de pesquisa estão relacionadas a Inteligência Artificial Aplicada (Machine Learning, Deep Learning, Web Semântica, Linked Data) e a Data Science (Text Mining, Big Data, IoT). Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).
Fábio Mosso Moreira
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | fabio.moreira@unesp.br | https://orcid.org/0000-0002-9582-4218 | https://lattes.cnpq.br/1614493890723021
Graduado em Administração de Empresas pela Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/Tupã). Mestrado concluído em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Doutorado em andamento Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Atua como membro do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação - GPNTI (UNESP/Marília) e Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados -GPTAD (UNESP / Tupã). Editor de Conteúdo da Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF). Possui Habilidade Profissional Técnica em Informática pela ETEC Massuyuki Kawano - Centro Paula Souza de Tupã. Tem experiência profissional na área de Sistemas de Informação ERP para Operações de Logística. Atualmente realiza pesquisas com foco na investigação de temas ligados à utilização de recursos digitais para a disponibilização e acesso a dados governamentais de Políticas Públicas no âmbito dos pequenos produtores.
Fernando de Assis Rodrigues
Universidade Federal do Pará (UFPA) | fernando@rodrigues.pro.br | https://orcid.org/0000-0001-9634-1202 | https://lattes.cnpq.br/5556499513805582
Professor Adjunto no Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, lotado na Faculdade de Arquivologia da Universidade Federal do Pará. Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela UNESP - Universidade Estadual Paulista. Especialista em Sistemas para Internet pela UNIVEM - Centro Universitário Eurípides de Marília. Bacharel em Sistemas de Informação pela USC - Universidade do Sagrado Coração. Membro dos grupos de pesquisa GPNTI - Novas Tecnologias em Informação e GPTAD - Tecnologias de Acesso a Dados (UNESP), GPIDT - Informação, Dados e Tecnologia (USP) e GPDM - Dados e Metadados (UFSCar). Editor do periódico RECoDAF - Revista Eletrônica Competências Digitas para a Agricultura Familiar. Atua nas áreas da Ciência da Informação e da Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Bancos de Dados, Tecnologia de Informação e Comunicação e Ambientes Informacionais Digitais, focado principalmente nos seguintes temas: Coleta de Dados, Dados, Acesso a Dados, Serviços de Redes Sociais Online, Linked Data, Linked Open Data, Metadados, Internet Applications, Linguagens de Programação, Banco de Dados e Bases de Dados, Privacidade, Governo eletrônico, Open Government Data e Transparência Pública.
Ricardo César Gonçalves Sant'Ana
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | ricardo.santana@unesp.br | https://orcid.org/0000-0003-1387-4519 | https://lattes.cnpq.br/1022660730972320
Professor Associado da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Engenharias - FCE, Campus de Tupã, em regime de dedicação exclusiva, onde é Presidente da Comissão de Acompanhamento e Avaliação dos cursos de Graduação - CAACG, Coordenador Local do Centro de Estudos e Práticas Pedagógicas - CENEPP e Ouvidor Local. Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista, Campus de Marília. Graduado em Matemática e Pedagogia, Mestrado em Ciência da Informação (2002), Doutorado em Ciência da Informação (2008) e Livre-Docente em Sistemas de Informações Gerenciais pela UNESP (2017). Possui especializações em Orientação à Objetos (1996) e Gestão de Sistemas de Informação (1998). Parecerista ad hoc de periódicos e de agências de fomento. Lider do Grupo de Pesquisa - Tecnologias de Acesso a Dados (GPTAD) e membro do Grupo de Pesquisa - Novas Tecnologias em Informação GPNTI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atualmente realiza pesquisas com foco em: ciência da informação e tecnologia da informação, investigando temas ligados ao Ciclo de Vida dos Dados, Transparência e ao Fluxo Informacional em Cadeias Produtivas. Atuou como professor na Faccat Faculdade de Ciências Contábeis e Administração de Tupã, onde coordenou curso de Administração com Habilitação em Análise de Sistemas por dez anos e o curso de Licenciatura em Computação. Atuou no setor privado como consultor, integrador e pesquisador de novas tecnologias informacionais de 1988 a 2004.
Organizadores
Guilherme Ataíde Dias
Universidade Federal da Paraíba (UFPB) | guilhermeataide@ccsa.ufpb.br | https://orcid.org/0000-0001-6576-0017 | https://lattes.cnpq.br/9553707435669429
Graduado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba – UFPB Campus II (1990), Bacharel em Direito pelo Centro Universitário de João Pessoa – UNIPE (2010), Mestre em Organization & Management pela Central Connecticut State University – CCSU (1995), Doutor em Ciência da Informação (Ciências da Comunicação) pela Universidade de São Paulo – USP (2003) e Pós-Doutor pela UNESP (2011). Atualmente é professor Associado III na Universidade Federal da Paraíba, lotado no Departamento de Ciência da Informação. Está envolvido com a Pós-Graduação através do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação e Programa de Pós-Graduação em Administração, ambos da UFPB. Tem interesse de pesquisa nas seguintes temáticas: Representação do Conhecimento; Arquitetura da Informação; Segurança da Informação; Tecnologias da Informação e Comunicação; Informação em Saúde; Redes Sociais; Software Livre; Direito, Ética e Propriedade Intelectual no Ciberespaço; Gestão de Dados Científicos; Informação Jurídica; Atualmente é Bolsista de Produtividade em Pesquisa (PQ) do CNPq.
Moisés Lima Dutra
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | moises.dutra@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0003-1000-5553 | https://lattes.cnpq.br/1973469817655034
Professor Adjunto da Universidade Federal de Santa Catarina, Departamento de Ciência da Informação. Doutor em Computação pela Universidade de Lyon 1, França (2009). Mestre em Engenharia Elétrica, subárea Automação e Sistemas (2005) e Bacharel em Computação (1998) pela Universidade Federal de Santa Catarina. Suas atuais linhas de pesquisa estão relacionadas a Inteligência Artificial Aplicada (Machine Learning, Deep Learning, Web Semântica, Linked Data) e a Data Science (Text Mining, Big Data, IoT). Está vinculado ao grupo de pesquisa ITI-RG (Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group).
Fábio Mosso Moreira
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | fabio.moreira@unesp.br | https://orcid.org/0000-0002-9582-4218 | https://lattes.cnpq.br/1614493890723021
Graduado em Administração de Empresas pela Faculdade de Ciências e Engenharia (UNESP/Tupã). Mestrado concluído em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Doutorado em andamento Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação - Faculdade de Filosofia e Ciências (UNESP/Marília). Atua como membro do Grupo de Pesquisa Novas Tecnologias em Informação - GPNTI (UNESP/Marília) e Grupo de Pesquisa Tecnologia de Acesso a Dados -GPTAD (UNESP / Tupã). Editor de Conteúdo da Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF). Possui Habilidade Profissional Técnica em Informática pela ETEC Massuyuki Kawano - Centro Paula Souza de Tupã. Tem experiência profissional na área de Sistemas de Informação ERP para Operações de Logística. Atualmente realiza pesquisas com foco na investigação de temas ligados à utilização de recursos digitais para a disponibilização e acesso a dados governamentais de Políticas Públicas no âmbito dos pequenos produtores.
Fernando de Assis Rodrigues
Universidade Federal do Pará (UFPA) | fernando@rodrigues.pro.br | https://orcid.org/0000-0001-9634-1202 | https://lattes.cnpq.br/5556499513805582
Professor Adjunto no Instituto de Ciências Sociais Aplicadas, lotado na Faculdade de Arquivologia da Universidade Federal do Pará. Doutor e Mestre em Ciência da Informação pela UNESP - Universidade Estadual Paulista. Especialista em Sistemas para Internet pela UNIVEM - Centro Universitário Eurípides de Marília. Bacharel em Sistemas de Informação pela USC - Universidade do Sagrado Coração. Membro dos grupos de pesquisa GPNTI - Novas Tecnologias em Informação e GPTAD - Tecnologias de Acesso a Dados (UNESP), GPIDT - Informação, Dados e Tecnologia (USP) e GPDM - Dados e Metadados (UFSCar). Editor do periódico RECoDAF - Revista Eletrônica Competências Digitas para a Agricultura Familiar. Atua nas áreas da Ciência da Informação e da Ciência da Computação, com ênfase em Engenharia de Software, Bancos de Dados, Tecnologia de Informação e Comunicação e Ambientes Informacionais Digitais, focado principalmente nos seguintes temas: Coleta de Dados, Dados, Acesso a Dados, Serviços de Redes Sociais Online, Linked Data, Linked Open Data, Metadados, Internet Applications, Linguagens de Programação, Banco de Dados e Bases de Dados, Privacidade, Governo eletrônico, Open Government Data e Transparência Pública.
Ricardo César Gonçalves Sant'Ana
Universidade Estadual Paulista (UNESP) | ricardo.santana@unesp.br | https://orcid.org/0000-0003-1387-4519 | https://lattes.cnpq.br/1022660730972320
Professor Associado da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Faculdade de Ciências e Engenharias - FCE, Campus de Tupã, em regime de dedicação exclusiva, onde é Presidente da Comissão de Acompanhamento e Avaliação dos cursos de Graduação - CAACG, Coordenador Local do Centro de Estudos e Práticas Pedagógicas - CENEPP e Ouvidor Local. Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Estadual Paulista, Campus de Marília. Graduado em Matemática e Pedagogia, Mestrado em Ciência da Informação (2002), Doutorado em Ciência da Informação (2008) e Livre-Docente em Sistemas de Informações Gerenciais pela UNESP (2017). Possui especializações em Orientação à Objetos (1996) e Gestão de Sistemas de Informação (1998). Parecerista ad hoc de periódicos e de agências de fomento. Lider do Grupo de Pesquisa - Tecnologias de Acesso a Dados (GPTAD) e membro do Grupo de Pesquisa - Novas Tecnologias em Informação GPNTI. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atualmente realiza pesquisas com foco em: ciência da informação e tecnologia da informação, investigando temas ligados ao Ciclo de Vida dos Dados, Transparência e ao Fluxo Informacional em Cadeias Produtivas. Atuou como professor na Faccat Faculdade de Ciências Contábeis e Administração de Tupã, onde coordenou curso de Administração com Habilitação em Análise de Sistemas por dez anos e o curso de Licenciatura em Computação. Atuou no setor privado como consultor, integrador e pesquisador de novas tecnologias informacionais de 1988 a 2004.
Web Scraping do ResearchID: proposta de sistema para o monitoramento de Índice H de pesquisadores no Brasil
Páginas: 240 - 256
Autores
Alexandre Ribas Semeler
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) | alexandre.semeler@ufrgs.br | https://orcid.org/0000-0002-8036-4271 | https://lattes.cnpq.br/1564154234554393
Bibliotecário de dados no Instituto de Geociências da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, Brasil. É graduado em Biblioteconomia pela UFRGS (2003-2007) e mestre em Comunicação e Informação pela UFRGS (2008-2010). É Doutor em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) (2015-2017). Atualmente é (2018) pós-doutorando em Ciência da Informação na Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, Brasil. Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: tópicos interdisciplinares em ciência da informação, e-ciência, ciência de dados e biblioteconomia de dados.
Adilson Luiz Pinto
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) | adilson.pinto@ufsc.br | https://orcid.org/0000-0002-4142-2061 | https://lattes.cnpq.br/4767432940301118
Orientador de Mestrado e Doutorado desde 2011. Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (gestão 2017-2019); Sub-Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (gestão 2014-2016); Coordenador de Pesquisa e Extensão da Universidade Federal de Santa Catarina - UFSC (gestão 2011-2012). Professor Associado II do Departamento de Ciência da Informação da UFSC (Graduação em Biblioteconomia/Arquivologia/Ciência da Informação e Mestrado/Doutorado em Ciência da Informação), Professor Visitante: (i) Universidad de Panamá, (ii) Universidad Nacional de la Republica Uruguai, (iii) Universidad Nacional de Cuyo, (iv) Universidad Carlos III de Madrid, (v) Université Montpellier III, (vi) Universidade Estadual de Londrina. Titulações: Graduado em Biblioteconomia pela PUC-Campinas (2000), Mestre em Ciência da Informação pela PUC-Campinas (2004) e em Documentação Audiovisual pela Universidad Carlos III de Madrid (2006); Doutor em Documentação pela Universidad Carlos III de Madrid (2007). Membro do Grupo de Pesquisa Inteligência, Tecnologia e Informação - Research Group (ITI-RG); Membro do Conselho Editorial das revistas (i) El Profesional de la Información; (ii) Hipertext.net; (iii) Boletín Millares Carlo; (iv) Revista Interamericana de Bibliotecología; Avaliador contínuo (i) Transinformação, (ii) Revista da ACB, (iii) Revista RBBD, (iv) Enancib no GT7 e GT8, (v) revista InCID, (vi) El Profesional de la Información, (vii) da 3ª, 4ª,5ª e 6ª edição do Encontro Brasileiro de Bibliometria e Cientometria, (viii) LiiNC em Revista, (ix) CBBD, (x) SNBU e (xi) Biblioetcas: anales de investigación. Especialista em Ciência da Informação, com ênfase em: Estudos Métricos da Informação (bibliometria, cienciometria, informetria, librametrics, webometria e arquivometria), E-Science (mineração automatizada de dados), Visualização da Informação (Análise de Redes Sociais, Visualização analítica, Visualização de textos, Modelagem de Processo, Visualização temporal, Geolocalização de dados e Clusterização).
Arthur Longoni Oliveira
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) | arthur.holiver@gmail.com | https://lattes.cnpq.br/7483194676718999
Graduando de Ciência da Computação no Instituto de Informática da Universidade Federal Do Rio Grande Do Sul (2013-atual). Cientista de Dados Junior. Atuando nas seguintes áreas: Ciência da Informação, Programação Orientada a Objetos, Computação Paralela Aplicada à Coleta, Análise e Visualização de Dados Científicos.
Resumo
A dimensão dos dados aponta uma nova tendência de estudos e práticas que vem sendo adotada por cientistas da informação interessados em estudos métricos que visem o uso de dados de citação e referências. Essas abordagens ressaltam métodos e tecnologias que garantem a interoperabilidade e a criação de uma identidade única para autores e de documentos científicos. O ResearcherID é um sistema de identificação de autores científicos, criado em 2008 pela Thomson Reuters com o objetivo de resolver o problema da identificação de autores. O ResearcherID foi adotado pelo Conselho Nacional de Pesquisa do Brasil como fonte de dados para coleta do Índice H nacional. Este indicador é aplicado para medir a produtividade e visualização do impacto de cientistas baseando-se nos seus artigos mais citados. Nesse contexto, a proposta desse estudo será a de medir o índice H dos pesquisadores brasileiros cadastrados no ResearcherID. Os procedimentos metodológicos exigem a aplicação de conhecimentos inerentes a linguagem de programação Python. São utilizadas técnicas de web scraping para recuperação de informação no ResearcherID. O resultado do estudo consolida-se na forma de dois scripts em Python (Anexo A e B) tais programas objetivam-se como base para a elaboração de um sistema de monitoramento do índice H no ResearcherID.
Palavras-chave: Dados de Citação. ResearcherID. Índice H. Web Scraping.
Abstract
The data dimension presents a new trends in studies and practices adopted by information scientists interested in metric studies that aim at the use of data citation and data references. These trends emphasize methods and technologies that ensure interoperability and the creation of a unique identity to authors and scientific documents. The ResearcherID is a system of identification of scientific authors, created in 2008 by Thomson Reuters with the purpose of solving the problem of the identification of authors. The ResearcherID was adopted by the National Research Council of Brazil as data source to validation and collection of the national H-index. This indicator is applied to measure the productivity and visualization of the impact of scientists based on their most cited articles. The aim of this study will be to measure the H-index of Brazilian researchers enrolled in ResearcherID. The methodological procedures require the application of knowledge inherent in the Python programming language. The web scraping techniques are used for information retrieval in ResearcherID. The results of the study are consolidated in two Python scripts (Annex A and B). Such programs are intended as a basis for the development of an H-index monitoring system in ResearcherID.
Keywords: Data Citation. ResearcherID. H-index. Web Scraping.
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