@article{Martins_Ferreira_2013, title={Mapeamento e avaliação da produção científica da Universidade de São Paulo com foco na estrutura e dinâmica de suas redes de colaboração científica │Proposal of a methodology for mapping and evaluating the University of São Paulo’s scientific production}, volume={9}, url={https://revista.ibict.br/liinc/article/view/3389}, DOI={10.18617/liinc.v9i1.513}, abstractNote={<p><strong>Resumo</strong> O entendimento das causas e as principais razões que influenciam o modo como os pesquisadores se articulam e constroem suas redes de colaboração científica ainda é uma questão em aberto na pesquisa acadêmica. De fundamental importância para o desenvolvimento de novos indicadores e modos de avaliação da produção científica, o conceito de redes sociais permite operar novos planos de análise, contribuindo com seus aspectos estruturais e dinâmicos ao estudo dos mecanismos e gatilhos causais que levam à constituição dessas redes de colaboração científica. A obtenção de atributos individuais dos pesquisadores, de dados de constituição das redes ao longo do tempo e o modo de desambiguação dos nomes que compõem essas redes de colaboração têm se mostrado os principais desafios de estudos das redes. O objetivo deste artigo é descrever como concebemos uma maneira de estudar as redes de colaboração de uma universidade, com foco específico na Universidade de São Paulo, identificando suas principais estratégias de conectividade e mecanismos causais, além de encontrar as relações entre suas redes e diferentes níveis de produtividade científica de seus participantes. Vale frisar que o artigo apenas descreve as questões da pesquisa e o modo de tratá-las, ficando sua execução para os próximos passos deste trabalho de pesquisa. Para tanto, pretende utilizar como base de análise uma Biblioteca de Produção Científica Institucional em desenvolvimento pelo SiBi/USP, que coleta os artigos publicados por membros da universidade em bases de dados de indexação de revistas nacionais e internacionais, tais como Scielo, Web of Science e BioMed, além da utilização da base de dados institucional para obtenção dos atributos individuais dos pesquisadores participantes dessas redes de colaboração.</p><p><strong>Palavras-chave</strong> análise de redes sociais, indicadores, cientometria, modelos causais.</p><p><strong>Abstract</strong> The understanding of the causes that influence how researchers articulate and build their scientific collaboration networks is still an open question in academic research. Of fundamental importance for the development of new indicators and methods of evaluation of scientific literature, the concept of social networking helps operate new levels of analysis, contributing their structural and dynamic aspects to the study of causal mechanisms and triggers that lead to the formation of these networks of scientific collaboration. Obtaining attributes of individual researchers, data on the constitution of networks over time and mode of disambiguation of the names that make up these collaboration networks have been the main challenges in the area of research networks. The purpose of this article is to describe how we designed a way to study a university’s collaboration networks, focusing on the University of São Paulo, and identifying their key strategies, connectivity and causal mechanisms, as well as finding links between their networks and different levels of participants’ productivity. It should be noted that this article only describes the research questions and how to treat them, leaving their implementation to the next steps of this research. The database used for analysis was the Institutional Scientific Production being developed by Sibi/USP, which collects articles published by members of the university indexed in national and international databases such as Scielo, Web of Science and BioMed, as well as an institutional database to obtain the individual attributes of the researchers participating in these networks.</p><strong>Keywords</strong> social network analysis, indicators, scientometrics, causal model}, number={1}, journal={Liinc em Revista}, author={Martins, Dalton Lopes and Ferreira, Sueli Mara Soares Pinto}, year={2013}, month={maio} }