Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB
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Um Panorama das Pesquisas em Análise de Dados em Andamento na
UFPB
Alexandre Duarte
alexandre[.@]ci.ufpb.br
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CiênciaFinanciamento de Pesquisa e Mérito Científico
PolíticaEleições, Eleitores e Eleitos
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Financiamento de Pesquisa e
Mérito Científico
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Edital Universal
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Edital Universal
Fato #1: 10 dos 51 Comitês concentram 40% dos projetos aprovados
Fato #2: O Comitê da Computação foi o 9º mais contemplado em 2014 (3,2%)
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Edital Universal
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Edital Universal
Fato #3: 20 instituições concentram 52.7% de todos os projetos universais aprovados em 2014
Fato #4: 20 instituições concentram 72.7% de todos os projetos universais aprovados em 2014 na Computação
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Bolsas de Produtividade
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Área
Distribuição das Bolsas de Produtividade em Pesquisa por Área
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Bolsas de Produtividade
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Área
Distribuição das Bolsas de Produtividade em Pesquisa por Área
35%
Fato #5: 10 (das 105) áreas concentram 35% das bolsas de produtividade em pesquisa do CNPq
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Instituição
Distribuição das Bolsas de Produtividade em Pesquisa por Instituição
Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Bolsas de Produtividade
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Instituição
Distribuição das Bolsas de Produtividade em Pesquisa por Instituição
Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Bolsas de Produtividade
Fato #6: 10 (das 334) instituições contempladas concentram 52% dos bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq
52%
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Instituição
Distribuição das Bolsas de Produtividade em Pesquisa da área de Computação por Instituição
Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Bolsas de Produtividade
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Instituição
Distribuição das Bolsas de Produtividade em Pesquisa da área de Computação por Instituição
Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Bolsas de Produtividade
Fato #7: 7 (das 63) instituições contempladas concentram 50% dos bolsistas de produtividade em pesquisa do CNPq na área da Computação
50%
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COMO EXPLICAR QUANTITATIVAMENTE TAIS CONCENTRAÇÕES?
Motivação
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“Diz-me com quem andas e dir-te-ei quem és. Saiba eu com que te ocupas e saberei também no que te poderás tornar.”
Goethe
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Redes de Colaboração
Profundidade 1: 70 nós e 137 arestas
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Redes de Colaboração
Profundidade 2: 982 nós e 2821 arestas
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Redes de Colaboração
Profundidade 2: 7784 nós e 25797 arestas
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Financiamento de Pesquisa e Mérito Científico: Projetos em Andamento
• Predição do Sucesso Científico de Pesquisadores Através de Métricas de Análise de Redes Sociais (Ayslânya Wanderley)
• Contando a História da Pós-Graduação no Brasil (Luiz Carlos)
• Quem sou eu no Mundo Acadêmico: Um Sistema para Visualização Comparativa de Produção Científica (José Leandro)
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É POSSÍVEL PREVER O DESEMPENHO DE UM PESQUISADOR POR MEIO DE SUA INTERAÇÃO EM UMA REDE DE COLABORAÇÃO CIENTÍFICA?
Predição do Sucesso Científico de Pesquisadores Através de Métricas deAnálise de Redes Sociais
![Page 22: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/22.jpg)
Predição do Sucesso Científico de Pesquisadores Através de Métricas de Análise de Redes Sociais: Metodologia
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Predição do Sucesso Científico de Pesquisadores Através de Métricas de Análise de Redes Sociais: Modelo Preditivo
Matriz de Confusão a
Observado
Status_Pesquisador = 0 Status_Pesquisador = 1
Predito
Status_Pesquisador = 0 193 (TN) 58 (FN)
Status_Pesquisador = 1 74 (FP) 209 (TP)
Desempenho %
Sensibilidade 78,3
Especificidade 72,3
VPP 73,9
VPN 76,9
Acurácia 75,3
Estimativa Desvio Padrão Teste de Wald P-Valor Limite Inferior Limite Superior
Intercepto 2,944618 0,763316674 3,857662275 0,0001 1,448544747 4,440691128
Authority -6,73936 2,407871902 -2,79888634 0,0051 -11,45870198 -2,020017567
Degree_Centrality 0,017243 0,007735031 2,229224744 0,0258 0,00208274 0,032403506
PageRank -4,83117 1,681259247 -2,873540896 0,0041 -8,126374773 -1,535959629
Clustering_Coefficient -4,29246 1,218407018 -3,523010611 0,0004 -6,680494725 -1,904426979
a O ponto de corte é 0,5
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COMO EVOLUÍRAM OS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO NO BRASIL AO LONGO DOS ANOS?
Contando a História da Pós-Graduação no Brasil
![Page 25: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/25.jpg)
Contando a História da Pós-Graduação no Brasil
A network framework of cultural historyMaximilian Schich, Chaoming Song, Yong-Yeol Ahn, Alexander Mirsky, Mauro Martino, Albert-László Barabási, Dirk Helbing
Science 1 August 2014: vol. 345 no. 6196 pp. 558-562 DOI: 10.1126/science.1240064
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Contando a História da Pós-Graduação no Brasil
• Caracterizar a evolução histórica da formação de pesquisadores e dos programas de pós-graduação no Brasil
• Identificar os centros de influência nas diferentes área de pesquisa no País
• Fazer uma análise da correlação entre o local/período de formação dos pesquisadores e o conceito dos programas de pós-graduação onde estes pesquisadores atuam
• Status: • Baixamos o Lattes! (3.9 milhões de currículos em XML)• Começando a extração (e normalização) dos dados
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Contando a História da Pós-Graduação no Brasil
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UM SISTEMA PARA VISUALIZAÇÃO COMPARATIVA DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA
Quem sou eu no Mundo Acadêmico
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Quem sou eu no mundo acadêmico?
• Desenvolvimento de uma ferramenta para comparação visual de currículos lattes
• Permitir diferentes tipos de análises (visuais) a partir de conjuntos de currículos lattes• Detecção de tendências
• Detecção de outliers
• Superposição de currículos
• Possíveis sub-conjuntos de interesse• Bolsistas de Produtividade
• Pesquisadores de uma determinada área/idade/instituição/programa de pós
• Status• Começando a extração dos dados
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CiênciaFinanciamento de Pesquisa e Mérito Científico
PolíticaEleições, Eleitores e Eleitos
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Eleições, Eleitores e Eleitos
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Não vote nos Parentes
Fonte: “Clãs políticos no Congresso Nacional“ - ONG Transparência Brasil
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Não vote nos Parentes
Coeficiente de Correlação = -0.34 (pearson)
• Correlação = -0.34 (Pearson)
![Page 34: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/34.jpg)
Não vote nos Parentes
Coeficiente de Correlação = -0.34 (pearson)
• Correlação = -0.62 (Pearson)
![Page 35: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/35.jpg)
Não vote nos Parentes
Coeficiente de Correlação = -0.34 (pearson)
• Correlação = 0.77 (Pearson)
![Page 36: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/36.jpg)
Não vote nos Parentes
• Somos pobres, subdesenvolvidos e analfabetos porque alimentamos as oligarquias
• Alimentamos as oligarquias porque somos pobres, subdesenvolvidos e analfabetos
• Correlação não implica em causalidade
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Quem são os nossos Candidatos?
![Page 38: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/38.jpg)
Quem são os nossos Candidatos?
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Quem são os nossos Candidatos?
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Quem são os nossos Candidatos?
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Quem são os nossos Candidatos?
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Quem são os nossos Candidatos?
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Quem são os nossos Candidatos?
![Page 44: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/44.jpg)
Política + Religião = ?
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Política + Religião = ?
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Política + Religião = ?
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Política + Religião = ?
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Política + Religião = ?
Se com um crescimento de 1.76% no número de candidatos líderes religiosos de 2006 para 2010 o número de eleitos nesta área aumentou em 91.7%, o que vai acontecer em 2014, com um contingente 34.73% maior de líderes religiosos disputando cargos eletivos ?
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Política + Religião = ?
![Page 50: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/50.jpg)
Eleições, Eleitores e Eleitos: Projetos em Andamento
• Coesão Parlamentar: Uma ferramenta para analisar mudanças na coesão entre parlamentares em votações nominais (Vitor Baptista)
• Infografia Interativa utilizando Dados Eleitorais (Lucas Lacerda, Filipe Araújo e Ed Porto)
• Um Mapeamento da Genealogia Política no Brasil (Maria Clara)
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É POSSÍVEL IDENTIFICAR EVENTOS POLÍTICOS SIGNIFICATIVOS ATRAVÉS DO MONITORAMENTO DA COESÃO PARLAMENTAR ?
Coesão Parlamentar: Uma ferramenta para analisar mudanças na coesão entre parlamentares em votações nominais
![Page 52: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/52.jpg)
Coesão Parlamentar: Questões de pesquisa
• É possível identificar mudanças na coesão parlamentar baseando-se nos resultados das votações da Câmara?
• Escândalos, manifestações populares e eventos históricos impactam, de alguma forma, a coesão parlamentar?
![Page 53: Panorama de Pesquisas em Análise de Dados na UFPB](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022013121/559ba2a51a28abf3148b469c/html5/thumbnails/53.jpg)
Coesão Parlamentar: Metodologia
• Extração e mineração de dados através de uma API da página da Câmara dos Deputados
• Criação de API própria para otimizar coleta de dados relevantes
• Criação de um grafo não direcional com arestas ponderadas pelo Índice de Rice
• Criação de uma ferramenta de visualização para os dados
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Coesão Parlamentar: Estudo de caso -Mensalão
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Coesão Parlamentar: Estudo de caso -Mensalão
2001
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Coesão Parlamentar: Estudo de caso -Mensalão
2002
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Coesão Parlamentar: Estudo de caso -Mensalão
2003
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DESCOBRINDO A REDE GENEALÓGICA DOS POLÍTICOS BRASILEIROS
Um Mapeamento da Genealogia Política no Brasil
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Um Mapeamento da Genealogia Política no Brasil
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Crowdsourcing!
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Um Mapeamento da Genealogia Política no Brasil
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LABORATÓRIO DE TRANSPARÊNCIA PÚBLICA E BUSINESS ANALYTICS
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Laboratório de Transparência Pública e Business Analytics
• LABTRANSP (Nome em construção!)
– 21/11/2014
• Parceria da UFPB (Departamento de Tecnologia em Gestão, Departamento de Finanças e Contabilidade+ Centro de Informática) com a OnCase
• Treinamento Pentaho e seleção de bolsistas em Dezembro/2014 e Janeiro/2015