Data-driven analysis as an aid for decision-making in Research Management

Authors

DOI:

https://doi.org/10.36428/revistadacgu.v15i27.565

Keywords:

Ciência dos Dados, Cientometria, Gestão de pesquisa, Políticas de Pesquisa, Universidade

Abstract

Considering that Universities are based on the pillars of teaching, research, and extension, it is imperative to use methods to evaluate their technical-scientific production. Through scientometrics, the technical-scientific contribution in certain areas is measured, identifying institutional potentialities and opportunities. Through a case study at the Federal University of West Pará (UFOPA), the following problems were observed in the management of its research: i) difficulty in collecting and organizing the institution’s research data; ii) lack of integration with institutional systems; and iii) little transparency in technical-scientific productions. Such facts impact the efficiency of research management. In order to solve the aforementioned problems, this study involves data analysis to assist in decision-making regarding the institution’s research calls. Through the analysis, it was identified that some institutes have relevant and competitive technical-scientific production within the national scenario, while others have teachers with low production but access to the
scientific initiation scholarship program. In addition, it was found that the main topics of projects and work
plans are related to sustainable regional development, with the aim of understanding the region’s particularities and promoting economic and social advances. The results obtained allowed greater transparency, social insertion of the university, and data-driven decision-making capacity, providing assistance to research and innovation management and evaluation of techno-scientific policies. It is hoped that the product will enable greater efficiency in the management of public resources, fostering inter and intra-institutional partnerships, and increasing the impact of research. The approach adopted is scalable and can be used by other Science and Technology Institutions.

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Author Biographies

  • Adrielson Justino, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação pelo Instituto de Engenharia e Geociências da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), em Santarém, PA, Brasil (2017-2022). Bolsista do Programa de Educação Tutorial (PET) do Ministério da Educação (MEC). Atualmente é membro no Grupo de Estudo e Pesquisa do Laboratório de Computação Aplicada (LACA-UFOPA) desenvolvendo projetos de análise de redes sociais. Participou de um programa de estágio em pesquisa, realizado no Social CRM Research Center (SCRC) vinculado à Universidade de Leipzig, na Alemanha; com duração de três meses, o trabalho se concentrou no desenvolvimento de métodos de extração e análise de dados de mídias sociais.

  • Fabiano Nhoatto, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Mestre em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia para Inovação (PROFNIT) pelo Instituto de Engenharia e Geociências (IEG) da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA), em Santarém/PA (2019-2021). Graduado (2014) em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Servidor público no cargo de Analista de TI da UFOPA, atuando principalmente em desenvolvimento web e mobile, mineração de dados e ciência de dados.

  • Efren Souza, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Possui Doutorado (2014) e Mestrado (2010) em Informática pela Universidade Federal do Amazonas (UFAM) e Graduação (2006) em Processamento de Dados pela Universidade Federal do Pará (UFPA). Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal do Oeste do Pará (UFOPA). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Sensores Sem Fio, atuando principalmente nos seguintes temas: algoritmos distribuídos, fusão de dados, localização e rastreamento de alvos.

  • Fabio Lobato, Universidade Federal do Oeste do Pará

    Fábio Manoel França Lobato, Professor Adjunto no Instituto de Engenharia e Geociências (IEG) da Universidade Federal do Oeste do Pará (Ufopa). Possui graduação em Engenharia da Computação (2010), mestrado (2011) e doutorado (2016) em Engenharia Elétrica com ênfase em Computação Aplicada pela Universidade Federal do Pará. No doutorado, fez estágio sanduíche na University of Kent (Reino Unido). Realizou pesquisas de pós-doutoramento na Universidad Del País Vasco (2018. Tem experiência de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação na área de Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Análise de Redes Sociais, Gestão de Relacionamento com Clientes e Tecnologias Sociais. Coordena o Laboratório de Computação Aplicada (http://laca-ufopa.com.br/) e é líder do Grupo de Estudo e Pesquisa em Computação Aplicada (GREP.ComPA-UFOPA).

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Published

2023-07-07

Issue

Vol. 15 No. 27 (2023): Revista da CGU, 27,jan-jun/2023

Section

Ciência de Dados na Administração Pública: Desafios e Oportunidades (compl.)

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How to Cite

Data-driven analysis as an aid for decision-making in Research Management. Revista da CGU, [S. l.], v. 15, n. 27, 2023. DOI: 10.36428/revistadacgu.v15i27.565. Disponível em: https://revista.cgu.gov.br/Revista_da_CGU/article/view/565.. Acesso em: 18 may. 2024.

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