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Uma metodologia recentemente desenvolvida, irá permitir analisar o panorama de diversos campos das áreas de ciências exatas, biológicas e humanas, a partir de um sistema que reúne milhares de artigos científicos. Com o novo método, poder-se-á agregar e disponibilizar informações referentes a uma determinada área de pesquisa - como a da física - a especialistas de outras vertentes, como, por exemplo, da química, engenharia, biologia, filosofia etc., tendo em vista que as pesquisas têm se tornado cada vez mais interdisciplinares.
O sistema foi desenvolvido por pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC/USP) e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), a partir da associação de uma ferramenta de análise de texto com métodos baseados em rede. Uma espécie de robô, que também foi criada pelos especialistas da USP, coletou dois conjuntos de artigos científicos da plataforma Web of Science, referentes às áreas de redes complexas e cristais fotônicos, tendo-os inserido nesse sistema inédito. Com base no abstract (resumo) e nas citações dos artigos, o sistema separou os artigos em vários grupos, que foram rotulados de acordo com palavras-chave obtidas automaticamente. Através da análise destes grupos, observou-se, então, a relação entre as subáreas* dos assuntos estudados.

Na imagem abaixo, cada esfera representa um artigo, sendo que cada cor corresponde a uma subárea do campo de redes complexas:
Campo de redes complexas.

Afinal, por que é importante analisar a relevância de um artigo, para além da quantidade de citações? De fato, num artigo científico sempre constam citações a publicações de outros pesquisadores, que são fundamentais para sua construção. Há artigos que são citados por diversos especialistas, enquanto outros raramente são utilizados como base para a elaboração de outros trabalhos. Interessa também saber se um artigo recebe citações de pesquisadores de outras áreas. Por exemplo, se um artigo de física é citado em uma publicação na área da química, significa que a conexão entre as áreas pode estar sendo benéfica para gerar novos conhecimentos. Se a análise for estendida para um grande número de artigos publicados, pode-se avaliar a proximidade de áreas e até determinar quais são os campos mais interdisciplinares.

A partir de uma técnica de análise de texto, os pesquisadores associaram os artigos com palavras-chave. Portanto, no sistema, será possível buscar um trabalho de uma subárea da biologia, por exemplo, a partir de tags.

Para o Dr. Filipi Nascimento Silva, pós-doutorando do Instituto de Física de São Carlos, responsável pelo desenvolvimento dessa pesquisa ao longo de seu doutorado, orientado pelo Prof. Dr. Luciano da Fontoura Costa (IFSC/USP), a nova metodologia oferece diversas vantagens. Mais do que compreender a relação entre áreas, o sistema viabiliza a análise da evolução e do "peso" de áreas do conhecimento em cada país, bem como de quais campos são menos explorados e de quais áreas podem ser unidas, dando, talvez, início a novos projetos de pesquisa.

"Por exemplo, durante o desenvolvimento dessa metodologia, observamos uma divisão abrupta entre duas subáreas de cristais fotônicos. Uma subárea de cristais fotônicos era estudada por físicos, enquanto outra era estudada por engenheiros, sendo que o nível de interação entre as duas era muito baixo", destaca o pesquisador, que desenvolveu o método em parceria com o Prof. Dr. Osvaldo Novais de Oliveira Junior (IFSC/USP) e com os pesquisadores Diego Raphael Amancio (Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - ICMC/USP) e Maria Bardosova (Instituto Nacional Tyndall - Irlanda).

Embora o sistema esteja alimentado apenas com informações referentes às áreas de cristais fotônicos e redes complexas, o próximo passo dos pesquisadores será estender a metodologia e inserir abstracts e redes de citações referentes a outros campos do conhecimento, incluindo as áreas de ciências biológicas e humanas.

Em março deste ano, um artigo correspondente a essa pesquisa foi publicado no Journal of Informetrics.

*Neste caso, subáreas são caracterizadas por tópicos ou linhas de pesquisa, definidas por palavras-chave.