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Title: Proposta de sistemática de análise de redes sociais: uma contribuição ao mapeamento da produção científica em cursos stricto sensu
Other Titles: Proposal of a systematics of social networks analysis: a contribution to the mapping of scientific production in stricto sensu courses
Authors: Batista, Haydée Maria Correia da Silveira
metadata.dc.contributor.advisor: Quelhas, Osvaldo Luiz Gonçalves
metadata.dc.contributor.advisorco: Rodriguez y Rodriguez, Martius Vicente
metadata.dc.contributor.members: Zotes, Luís Perez
Ebecken, Nelson Francisco Favilla
Issue Date: 27-Feb-2018
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Citation: BATISTA, Haydée Maria Correia da Silveira.Proposta de sistemática de análise de redes sociais: uma contribuição ao mapeamento da produção científica em cursos stricto sensu.. 2018. 207 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Gestão) – Universidade Federal Fluminense. Escola de Engenharia, Niterói, 2018.
Abstract: A Análise de Redes Sociais (ARS) possibilita a compreensão do desenvolvimento de relações, assinala fluxos de informação, engrenagem e agentes de domínio, ponderando ambientes complexos de interações. Neste estudo, propõe-se uma sistemática de ARS para apoio ao gerenciamento da produção científica em cursos de pós-graduação stricto sensu identificando qual a contribuição da Análise de Redes Sociais para as Instituições Federais de Ensino Superior – IFES, especialmente, no programa de Mestrado em Sistemas de Gestão da Escola de Engenharia da Universidade Federal Fluminense. O presente estudo visa uma análise quantitativa correspondente à produção das dissertações e sua respectiva rede de relacionamento observando áreas de conhecimento, e docentes deste curso na qualidade de orientadores, participantes da banca e convidados, com o auxilio da ferramenta Ucinet. Com base na revisão sistemática da literatura, foi, ainda, construída uma análise cienciométrica dos trabalhos acadêmicos em 2015 e 2016, fundamentada na ARS, Nuvem de Palavras e Gestão do Conhecimento, alicerçada nos dados cadastrados na Plataforma Capes, na base de dados Sucupira e no site do Laboratório de Tecnologia, Gestão de Negócios e Meio Ambiente da Universidade Federal Fluminense (Latec/UFF). As estruturas consideradas neste estudo foram os temas das Áreas de Conhecimento pesquisadas, tendências e evolução ao longo destes dois últimos anos. No que concerne às Áreas de Conhecimento os resultados gerais indicaram a premência de se rever as classificações das Linhas e dos Projetos de Pesquisa em relação aos respectivos temas, assim como a cooperação entre seus atores. Quanto às estatísticas dos atributos de ambas as redes foram devidamente enumeradas, e apontaram a rede referente ao ano de 2015 como mais densa, com resultados mais satisfatórios de Centralidade, Centralização, e Coeficiente de Agrupamento. A relevância dos resultados da aplicação desta sistemática adotada em um caso e a viabilidade da avaliação não só dos atributos dos atores e das relações dentro da rede tanto quanto do comparativo da sua evolução nos períodos pesquisados, comprovou os benefícios da utilização da ARS em cursos stricto sensu nas IFES.
metadata.dc.description.abstractother: Social Network Analysis (SNA) enables the understanding of the development of relationships, signals information flows, gear and domain agents, pondering complex environments of interactions. In this study a SNA system is proposed to support the management of scientific production in stricto sensu postgraduate programs, identifying the contribution of Social Networks Analysis to Federal Institutions of Higher Education (IFES), especially in the Master’s program in Management Systems of the Engineering School of the Federal Fluminense University. The present study aims at a quantitative analysis corresponding to the production of the dissertations and their respective relationship network observing the Areas of Knowledge and teachers of this course as advisors, participants of the bank and guests, with the help of the Ucinet tool. Based on a systematic review of the literature for this purpose, a Scientometric analysis of the academic works in 2015 and 2016 was also carried out, based on SNA, Word Cloud and Knowledge Management, based on the data registered in the Capes Platform, in the database Sucupira and on the website of the Laboratory of Technology, Business Management and Environment of the Federal Fluminense University (Latec/UFF). The structures considered in this study were the themes of the Knowledge Researched Areas, trends and evolution over that last two years. Regarding Knowledge Areas, the general results indicated the urgency of reviewing the classifications of the Lines and Research Projects in relation to the respective themes as well as the cooperation between its actors. As for the attributes statistics of both networks, they were duly enumerated and pointed to the 2015 network as more dense, with more satisfactory results of Centrality, Centralization and Clustering Coefficient. The relevance of the results of the application of this systematic approach in a case and the feasibility of evaluating not only the attributes of the actors and the relationships within the network as well as the comparative of their evolution in the periods studied, proved the benefits of using SNA in stricto sensu programs in the IFES.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/11867
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