Um modelo para predição de desempenho de pesquisadores na grande área de conhecimento Ciência da Computação

Resumo

Avaliar o desempenho científico de pesquisadores nem sempre é um trabalho simples. É comum esse processo ser realizado através de índices utilizados globalmente. Entretanto, esse tipo de avaliação deve levar em consideração a área de atuação dos pesquisadores e o contexto em que eles trabalham, visto que realidades distintas necessitam de avaliações específicas, o que muitas vezes não acontece com esses indicadores globais, classificados como cienciométricos.

Diferentes trabalhos têm sido realizados para avaliação da produtividade científica de instituições de ensino. Mesmo assim, não é comum encontrar estudos que avaliam o desempenho do pesquisador em relação ao grupo de pesquisadores que trabalham na mesma área. Tais estudos são importantes para direcionar o pesquisador e indicar o seu potencial. Para tanto, esse trabalho tem o objetivo de fazer uma análise da produtividade de pesquisadores da grande área Ciência da Computação, que são cadastrados na plataforma Lattes, e desenvolver um modelo preditivo do desempenho de pesquisadores nessa área.

Para isso, foram coletados dados dos pesquisadores, dos quais foram construídos atributos a serem considerados nos modelos preditivos. Esses atributos foram analisados através de algoritmos conhecidos na mineração de dados e de comparações com avaliações feitas pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Tais análises destacaram informações relevantes para predizer o desempenho desses pesquisadores e, posteriormente, foi criado um modelo preditivo de classificação que obteve resultados relevantes, com acurácia média acima de 75%, o que pode auxiliar no processo de julgamento de bolsas pelas instituições de fomento à pesquisa, além de possibilitar o direcionamento da carreira acadêmica dos pesquisadores que trabalham na grande área Ciência da Computação.