合作作者网络中与样本相关的风险和可能的解决方案

Uajará Pessoa Araújo, Fabrício Molica de Mendonça, R. Campos, Lara Figueiredo e Silva
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摘要

已经有一组合理的工作应用社会计量学和网络理论来描述研究人员和/或研究机构的安排,作为一个特定的兴趣对象,无论是研究生项目,期刊,会议,理论或技术领域。如果感兴趣的对象是有限的,普查是合理的,可以使用。否则,我们使用的是通过抽样获得的总体的一小部分。然而,样本的使用存在风险,如果忽视这些风险,可能会危及研究结果。面对这一问题,本研究旨在评估在合作作者网络研究中使用样本所产生的风险,并提出一种简单地忽略它们的替代方法。为此,对一个合作作者网络进行了300次模拟,将其减少了5、10、15、20、25和30%,然后检验线性模型的外推。结果表明,即使是相对较大的样本也可能具有误导性。尽管如此,还是有可能从所考虑的方法中推断出人口的一些结构特征,因此这种发展可能成为一种有趣的资源,以便为该领域的研究提供更大的可靠性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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Riscos e Possível Solução Associados às Amostras em Redes de Coautoria
Resumo Já existe um conjunto razoável de trabalhos que aplicaram a sociometria e a teoria de redes para caracterizar o arranjo de pesquisadores e/ou de instituições de pesquisa subjacente a um objeto específico de interesse, seja ele Programa de Pós-Graduação, periódico, congresso, campo teórico ou técnico. Se o objeto de interesse é circunscrito, o censo é razoável e pode ser empregado. Caso contrário, trabalha-se com uma fração da população obtida por amostragem. Contudo, o uso de amostra tem riscos que, sendo ignorados, podem comprometer os achados. Frente a essa questão, este trabalho teve por objetivos avaliar os riscos decorrentes do emprego de amostras em estudos de redes de coautoria e propor um encaminhamento alternativo a simplesmente desconsiderá-los. Para tanto, foram feitas 300 simulações de uma rede de coautoria, reduzindo-a em 5, 10, 15, 20, 25 e 30%, para depois testar a extrapolação a partir do modelo linear. Os resultados indicam que mesmo amostras relativamente grandes podem ser enganadoras. Ainda assim, foi possível inferir algumas das características estruturais da população a partir do método em consideração, de tal forma que esse desenvolvimento pode vir a ser um recurso interessante a fim de conferir maior confiabilidade à pesquisa na área.
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