Banca de QUALIFICAÇÃO: LUIZ GABRIEL CORREIA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUIZ GABRIEL CORREIA
DATA : 11/12/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Remoto, via GoogleMeet https://meet.google.com/ckq-uymh-kbw
TÍTULO:

A influência de autocitações no Fator de Impacto: uma análise a partir da simulação de redes sociais acadêmicas

PÁGINAS: 82
RESUMO:

A avaliação da pesquisa científica muitas vezes recorre a métricas derivadas de redes sociais acadêmicas, como o Fator de Impacto de Periódicos (Journal Impact Factor -- JIF), uma métrica baseada em redes de citação. No entanto, o crescente uso do JIF como indicador de prestígio acadêmico tem gerado pressões para a publicação em revistas de alto impacto e uma forte competição entre os periódicos, levando a práticas questionáveis. Estratégias que aumentam o número de autocitações nas revistas, como a publicação de artigos de revisão e editoriais, têm sido identificadas como formas de manipular o JIF. Estudos anteriores sugeriram a exclusão das autocitações como uma política para desencorajar a manipulação.

Neste contexto, este trabalho utiliza modelagem baseada em agentes para investigar o impacto da política de remoção das autocitações proposta na literatura. Modelamos as decisões editoriais e os mecanismos de manipulação como um jogo de soma zero, onde periódicos são tratados como agentes racionais buscando ganhar posições no ranking do JIF. Desenvolvemos um modelo em NetLogo para simular a produção acadêmica de artigos e periódicos, gerando redes sociais acadêmicas com base em padrões de distribuição de redes sem escala vistos na literatura. O modelo foi validado com padrões obtidos a partir dos dados do ranking SCIMago. Realizamos experimentos com a simulação de cenários com e sem a implementação da política de remoção de autocitações. Ambos os cenários foram comparados com uma análise estatística.

Os resultados mostraram uma forte associação entre a política de exclusão de autocitações e a redução de periódicos manipuladores no ranking. No entanto, os efeitos podem variar entre as disciplinas. Os resultados preliminares indicam que essa política é eficaz, mostrando que a remoção de autocitações consegue reduzir significativamente a adoção de estratégias de manipulação (e.g., redução de 90% para 30%).
Este estudo contribui para a compreensão do impacto das políticas de cálculo do JIF na integridade da pesquisa científica e fornece ferramentas para aprimorar as práticas de avaliação acadêmica.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1934625 - JESUS PASCUAL MENA CHALCO
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - Vinícius Medina Kern - UFSC
Membro Titular - Examinador(a) Externo à Instituição - DIANA FRANCISCA ADAMATTI - FURG
Membro Suplente - Examinador(a) Externo ao Programa - 2364326 - ALEXANDRE DONIZETI ALVES
Membro Suplente - Examinador(a) Externo à Instituição - FABIO CASTRO GOUVEIA - FIOCRUZ - RJ