A influência de autocitações em decisões editoriais baseado na simulação de rankings de periódicos

Autores

  • Luiz Gabriel Correia Universidade Federal do ABC
  • Jesús Pascual Mena-Chalco Universidade Federal do ABC

DOI:

https://doi.org/10.18225/ci.inf.v53i.6924

Palavras-chave:

redes sociais acadêmicas, fator de impacto, modelagem baseada em agentes, integridade de pesquisa

Resumo

A manipulação do Fator de Impacto de Periódicos (JIF) por meio de decisões editoriais que aumentam autocitações vem sendo verificada empiricamente em estudos recentes, levantando discussões a respeito de como evitar más práticas. Este trabalho tem como objetivo verificar se uma política de remoção das autocitações do cálculo do JIF é suficiente para remover os incentivos à manipulação. Introduzimos um modelo baseado em agentes da rede social acadêmica formada pelos periódicos para testar tal hipótese. Modelamos os periódicos como agentes racionais buscando ganhar posições no ranking JIF. O modelo foi implementado em NetLogo e calibrado usando dados do SCIMago Journal Ranking. Os resultados das simulações mostram que o modelo é capaz de reproduzir os padrões observados em redes empíricas e que a remoção de autocitações consegue reduzir significativamente a adoção de estratégias de manipulação (e.g., redução de 90% para 30%). Esse estudo contribui para compreensão do papel das autocitações no JIF e fornece ferramentas para o desenvolvimento de políticas que promovam a integridade da ciência.

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Publicado

18/07/2024