Análisis orientado a datos como ayuda para la toma de decisiones en Gestión de Investigación

Autores/as

DOI:

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

Palabras clave:

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

Resumen

Considerando que las Universidades tienen como base los pilares de enseñanza, investigación y extensión, es imperativo el uso de métodos para la evaluación de su producción técnico-científica. Mediante la cienciometría, se mide la contribución técnico-científica en determinadas áreas, identificando potencialidades y oportunidades institucionales. Con el estudio de caso de la Universidad Federal del Oeste de Pará (UFOPA), se observaron los siguientes problemas en la gestión de sus investigaciones: i) dificultad en la recolección y organización de los datos de investigación de la institución; ii) falta de integración con sistemas
institucionales; y iii) poca transparencia en las producciones técnico-científicas. Estos hechos afectan la eficiencia en la gestión de la investigación. Con el objetivo de resolver los problemas mencionados anteriormente, el presente trabajo comprende el análisis de datos para ayudar en la toma de decisiones referente a las convocatorias de investigación de la institución. Mediante los análisis se identificó que algunos institutos tienen una producción técnico-científica relevante y competitiva dentro del escenario nacional, mientras que otros tienen docentes con baja producción, pero con acceso al programa de becas de iniciación científica. Además, se verificó que los principales temas de los proyectos y planes de trabajo están relacionados con
el desarrollo regional sostenible, con el objetivo de comprender las particularidades de la región y promover
avances económicos y sociales. Los resultados obtenidos posibilitaron una mayor transparencia, inserción
social de la universidad y capacidad de toma de decisiones orientada a datos, brindando ayuda a la gestión
de la investigación e innovación y evaluación de políticas tecnocientíficas. Se espera que el producto posibilite una mayor eficiencia en la gestión de recursos públicos, fomentando asociaciones inter e intra institucionales y aumento del impacto de las investigaciones. La aproximación adoptada es escalable, pudiendo ser
utilizada por otras Instituciones de Ciencia y Tecnología.

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Biografía del autor/a

  • 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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Publicado

2023-07-07

Número

Vol. 15 Núm. 27 (2023): Revista da CGU, 27,jan-jun/2023

Sección

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

Licencia

Derechos de autor 2023 Revista da CGU

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Cómo citar

Análisis orientado a datos como ayuda para la toma de decisiones en Gestión de Investigación. 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: 20 oct. 2025.

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