Resumo

CAMPO-MOSQUERA, Juan-Fernando; CHAPARRO-NAVIA, Laura-Isabel  e  COBOS-LOZADA, Carlos-Alberto. Seleção de artigos de investigação relevantes e não relevantes com base nos resultados do Scopus e visualização por agrupamento de documentos. Rev. Cient. [online]. 2024, n.49, pp.28-43.  Epub 19-Jun-2024. ISSN 0124-2253.  https://doi.org/10.14483/23448350.21439.

Este artigo apresenta um aplicativo da Web que visa a facilitar a seleção de artigos de pesquisa relevantes ou não para um tópico. O processo começa quando um pesquisador escreve uma string de pesquisa e ela é enviada para a API do Scopus. Com os resultados obtidos, é realizado um processo de agrupamento para gerar uma visualização por grupos ou tópicos em vez das clássicas listas ordenadas de resultados, facilitando ao usuário descartar grupos de artigos irrelevantes para sua consulta. A proposta usa cinco algoritmos de agrupamento, mas o Spectral e o K-means tiveram o melhor desempenho em métricas clássicas de recuperação de informações em quatro conjuntos de dados de última geração. O aplicativo foi avaliado em duas rodadas por pesquisadores da Universidad del Cauca, onde os pesquisadores na rodada final consideraram que 71,4% dos clusters tinham um bom título, 92,9% dos clusters tinham uma boa ordem de documentos e 65,8% dos artigos estavam bem agrupados. A implementação de clustering sobreposto é destacada, pois permite que os artigos pertençam a vários tópicos. Por fim, os resultados são promissores e o aplicativo gera uma contribuição valiosa para os pesquisadores no desenvolvimento de seus projetos. No entanto, os resultados não são generalizáveis e há necessidade de melhores algoritmos de marcação para gerar títulos mais descritivos, bem como o uso de ferramentas para auxiliar o usuário na construção de consultas.

Palavras-chave : agrupamento; agrupamento de artigos científicos; etiquetagem de grupos; pesquisa de artigos; seleção de artigos relevantes; sobreposição.

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