Desambiguação de nomes de autores para a identificação automática de perfis acadêmicos
DOI:
https://doi.org/10.19132/1808-5245242.37-54Palabras clave:
Desambiguação de nomes, Resolução de entidades, BibliometriaResumen
A desambiguação de nomes é uma atividade fundamental em estudos bibliométricos, em particular naqueles que utilizam diferentes fontes de informação. O objetivo deste trabalho é propor e testar uma estratégia de desambiguação de nomes de autores de forma a possibilitar a identificação automática do perfil do Google Acadêmico de docentes. A estratégia proposta é baseada na busca pelos perfis dos docentes no Google Acadêmico, seguida por um processo de casamento de nomes. Adicionalmente são comparadas as publicações acadêmicas que estão cadastradas no currículo Lattes do docente e no perfil do Google Acadêmico. Por fim, a resolução de nomes ocorre, verificando-se entre os perfis compatíveis aquele que apresenta maiores evidências de pertencer ao respectivo docente. Um estudo de caso envolvendo os docentes da Universidade de São Paulo foi realizado, e o sistema automático foi capaz de identificar, de maneira correta, 4.283 perfis do Google Acadêmico. Uma análise de cobertura mostrou que o sistema foi capaz de encontrar cerca de 95% dos perfis dos docentes que possuem essa informação, e nenhum falso-positivo foi identificado.
Descargas
Citas
BORGES, Eduardo et al. An unsupervised heuristic-based approach for bibliographic metadata deduplication. Information Processing & Management, New York, v. 47, n. 5, p. 706-718, Sept. 2011.
BRASIL. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Plataforma Lattes. 1999a.
BRASIL. Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Plataforma Lattes: sobre a plataforma. 1999b.
CANUTO, Sérgio et al. UDRB: Uma nova heurística eficaz para deduplicação de referências bibliográficas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 28., 2013, Recife. Anais... Recife: UFPE, 2013. p. 1-6.
DIAZ-VALENZUELA, Irene; MARTÍN-BAUTISTA, Maria J.; VILA, Maria A. A fuzzy semisupervised clustering method: Application to the classification of scientific publications. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION PROCESSING AND MANAGEMENT OF UNCERTAINTY IN KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 15., 2014, Montpellier. Anais... Montpellier: IPMU, 2014. p. 179-188.
DIGIAMPIETRI, Luciano A. et al. Análise macro das últimas atualizações dos currículos Lattes. Em Questão, Porto Alegre, v. 20, n. 3, p. 88-113, 2014. Edição Especial.
DIGIAMPIETRI, Luciano A.; BARBOSA, Lênin F.; LINDEN, Ricardo. Desambiguação de nomes em redes sociais acadêmicas: Um estudo de caso usando DBLP. In: BRAZILIAN WORKSHOP ON SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING, 4., 2015, Porto Alegre. Anais... Porto Alegre: PUCRS, 2015. [p. 1-6].
FERREIRA, Anderson A.; GONÇALVES, Marcos A.; LAENDER, Alberto H. F. A brief survey of automatic methods for author name disambiguation. Sigmod Record, New York, v. 41, n. 2, p. 15-26, June 2012.
FERREIRA, Anderson A.; MACHADO, Tales M.; GONÇALVES, Marcos. A. Improving author name disambiguation with user relevance feedback. Journal of Information and Data Management, [S.l.], v. 3, n. 3, p. 332-347, Oct. 2012.
GODOI, Thiago A. et al. A relevance feedback approach for the author name disambiguation problem. In: JOINT CONFERENCE ON DIGITAL LIBRARIES, 13., 2013, New York. Proceedings… New York: ACM/IEEE-CS, 2013. p. 209-218.
GOMIDE, Janaina; KLING, Hugo; FIGUEIREDO, Daniel. Name usage pattern in the synonym ambiguity problem in bibliographic data. Scientometrics, Dordrecht, v. 112, n. 2, p. 747-766, Aug. 2017.
GOOGLE. Google Acadêmico. 2004a.
GOOGLE. Google Acadêmico: busca por autores. 2004b.
HAN, Hui et al. Two supervised learning approaches for name disambiguation in author citations. In: JOINT CONFERENCE ON DIGITAL LIBRARIES, 4., 2004, Tucson. Proceedings… Tucson: ACM/IEEE-CS, 2004. p. 296-305.
MILOJEVIC, Stasa. Accuracy of simple, initials-based methods for author name disambiguation. Journal of Informetrics, Amsterdam, v. 7, n. 2, p.767-773, 2013.
MUGNAINI, Rogério et al. Normalização de nomes de autores em fontes de informação institucionais: proposta de um método automático de verificação de erros. Em Questão, Porto Alegre, v. 18, n. 3, p. 263-279, dez. 2012. Edição especial.
NORUZI, Alireza. Google scholar: The new generation of citation indexes. Libri, Berlin, v. 55, n. 4, p. 170-180, 2007.
NOVÁK, Vilém; PERFILIEVA, Irina; MOCKOR, Jiri. Mathematical principles of fuzzy logic. [S.l.]: Springer Science & Business Media, 2012.
SONG, Wanpeng et al. Question similarity calculation for FAQ answering. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON SEMANTICS, KNOWLEDGE AND GRID, 3., 2007, Washington. Anais… Washington: IEEE Computer Society, 2007. p. 298-301,
STROTMANN, Andreas; ZHAO, Dangzhi. Author name disambiguation: What difference does it make in author-based citation analysis? Journal of the American Society for Information Science and Technology, Hoboken, v. 63, n. 9, p. 1820-1833, Aug. 2012.
TALBURT, John R. Entity resolution and information quality. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2010.
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Superintendência de Tecnologia da Informação. DataUSP. 2012a.
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO. Superintendência de Tecnologia da Informação. DataUSP: apresentação. 2012b.
WHITE, Howard D.; MCCAIN, Katherine W. Visualizing a discipline: An author co-citation analysis of information science 1972-1995. Journal of the American Society for Information Science, New York, v. 49, n. 4, p. 327-355, Dec. 1998.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2017 Luciano Antonio Digiampietri, João Eduardo Ferreira
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Autores que publican en esta revista están de acuerdo con los siguientes términos:
Los autores mantienen los derechos autorales y ceden a la Revista el derecho de la primera publicación, con el trabajo licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution (CC BY 4.0), que admite compartir el trabajo con reconocimiento de la autoria.
Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales en forma separada, para la distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta Revista, como para publicar en repositorio institucional, con reconocimiento de autoria y publicación inicial en esta Revista.
Los artículos son de acceso abierto y gratuitos. Según la licencia, usted debe dar crédito de manera adecuada, brindar un enlace a la licencia, e indicar si se han realizado cambios. No puede aplicar términos legales ni medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otras a hacer cualquier uso permitido por la licencia.
