Metodologias 43

Como já foi apresentado neste capítulo, diversos foram os autores que apresentaram estudos que serviram de base para a ciência de redes. Dentre estes autores alguns deles apresentaram estudos sobre a colaboração científica (Newman 2001; Barabasi et al. 2002). No estudo de Barabási et al. (2002) os pesquisadores fazem a aplicação do modelo por ele definido como redes Livres de Escala a duas áreas da ciência – matemática e neurociência – por um período de oito anos. Os autores comprovam que a rede de coautoria segue a mesma lei de potência vista em outras redes, em que um número pequeno de autores possui o maior número de colaborações da rede, enquanto a grande maioria possui um número pequeno de colaborações. No estudo é demonstrada a evolução da rede de colaboração, com a colaboração preferencial para os autores com maior número de publicações e maior grau de colaboração.

O outro pesquisador, Mark E. J. Newman, é um dos principais pesquisadores de ciência de redes que publica na área de colaboração científica, levando-se em consideração o número de publicações e citações. Em seu estudo (Newman 2001) sobre a estrutura das redes de colaboração científica Newman faz uso da técnica de análise de redes aplicada a três áreas da ciência e se consolida como uma referência para os estudos na área, sendo o artigo mais citado sobre o assunto. O estudo foca nas publicações nas áreas biomédica, da física e da ciência da computação, com isso o autor consegue fazer uma avaliação entre as diferentes áreas e os padrões de colaboração entre os pesquisadores.

A análise da colaboração científica como método tem se solidificado cada vez mais nos útlimos anos. Melin e Persson (1996) entendem que a análise bibliométrica de coautoria de artigos científicos é uma abordagem necessária para examinar e acompanhar os indicadores estatísticos de colaboração sensíveis para revelar a estrutura e as mudanças de redes colaborativas, sendo também usada para analisar vários aspectos da colaboração. Kretschmer (2004) analisa a posição dos autores altamente produtivos em uma rede de colaboração. O autor argumenta que o método mais comum para estudar a cooperação é a análise de redes de coautoria. Já Lundberg et al. (2006) entendem que analisar publicações tem se tornado a forma padrão de mensurar colaborações de pesquisa. Os autores alertam para a necessidade do uso devido e criterioso de métodos já reconhecidos para esse tipo de análise, caso contrário existe a possibilidade de erros de interpretação do desenvolvimento de uma colaboração, fornecendo dados incorretos para a tomada de decisões.

Kretschmer (2004) acrescenta que devem ser realizadas investigações sobre mudanças nos clusters, pois o crescimento repentino em pequenos clusters pode estar ligado ao desenvolvimento de um novo campo de pesquisa. A relação de distribuição dos autores altamente produtivos entre os clusters na rede de coautoria está relacionada ao tamanho destes. Autores altamente produtivos têm, em média, baixas distâncias geodésicas e, portanto, caminhos mais curtos em relação a todos os outros autores de uma especialidade se comparados aos autores com baixa produtividade. No entanto, a possibilidade de influenciar cientistas altamente produtivos fica distribuída entre os outros pesquisadores no desenvolvimento de uma especialidade.

Melin e Persson (1996) questionam até que ponto a coautoria reflete dados de colaboração e argumentam que há necessidade de estudos de validação que esclareçam a relação entre análise bibliométrica de coautorias e pesquisa de colaboração. Até se saber exatamente o que as coautorias representam, que tipo de colaboração essas análises não capturam e que proporções os diferentes tipos de colaboração podem atingir, o assunto deve ser tratado com reservas. Não há dúvida de que são necessárias habilidades adequadas e o escrutínio de limites de erros potenciais ao se utilizar coautorias como um indicador de colaboração em pesquisa.

Quanto ao uso dos métodos de análise de redes na colaboração científica internacional Glänzel e De Lange (2002), ao analisarem em que medida o grau de multinacionalidade influencia o impacto de publicações nacionais, concluíram que do ponto de vista do impacto de citação os países, em geral, são beneficiados pela participação em projetos multinacionais, especialmente em ciências da vida. Beaver (2001) acrescenta que a globalização e a

internacionalização caminham para a formação de uma comunidade global na qual a ênfase em cooperação e em vida em grupo se torne cada vez mais comum em detrimento da individualidade. Desse modo, é provável que a crescente globalização aumente a diversidade geográfica de colaboradores, sejam eles indivíduos, laboratórios ou institutos. O autor salienta as vantagens da cooperação científica: eficiência; velocidade; amplitude; sinergia; risco reduzido; flexibilidade; exatidão; feedback; difusão; reconhecimento; e visibilidade. Isso porque, entre outras vantagens, a multiplicidade de pontos de vista energiza e estimula os participantes; podem existir vários projetos em andamento simultaneamente, aumentando as chances de produtividade do grupo; os erros são detectados mais rapidamente quando vários indivíduos diferentes com diferentes perspectivas discutem ou argumentam acerca dos dados e/ou da teoria. As desvantagens são: invisibilidade dos indivíduos; perda de contato com a pesquisa direta; e prejuízo do ethos da pesquisa em razão de sua privatização.

Outros estudos de Glänzel são apresentados defendendo a necessidade de métodos adequados na análise das colaborações internacionais (Glänzel 2001; Glänzel e Schubert 2001). O autor entende que a colaboração científica internacional é um fenômeno complexo e heterogêneo que não pode ser suficientemente caracterizado apenas por indicadores bibliométricos. Isso porque as relações internacionais de coautoria representam uma grande variedade de quadros e motivações, estendendo-se desde programas de cooperação bilaterais ou multinacionais para programas individuais entre cientistas. A complexidade e a heterogeneidade da colaboração científica internacional às vezes contradizem as noções usuais do impacto da colaboração internacional sobre o desempenho nacional. No entanto, os métodos bibliométricos possuem recursos para identificar, de maneira profunda, as características nacionais nas relações internacionais de coautoria. Além disso é apresentado em seus estudos que a coautoria internacional resulta em publicações com maior impacto de citação do que simplesmente artigos nacionais. Embora a coautoria internacional produza um impacto de citação além da média bruta, não existe uma correlação entre a força de uma relação de coautoria e a relativa eminência de citação dos resultados publicados.

Além do uso do método em si e das análises acerca da colaboração internacional os estudos dessa natureza trazem outros aspectos que podem ser analisados na comunicação científica (Persson, Glänzel e Danell 2004). Nesse trabalho os autores analisam diversos aspectos em comunicação científica: se seu número tem aumentado; se os padrões documentados de comunicação científica e colaboração mudaram nas últimas duas décadas; se tais tendências têm características inflacionadas; e o papel de colaboração científica nesse contexto. A análise das tendências em relações de coautoria, de atividade de publicação,

número de referências e frequência de citação em nível de artigos individuais pressupõe que a densidade das redes de co-publicações e citações tem aumentado em todos os campos durante as duas últimas décadas. Os autores argumentam que a normalização adequada das medidas padrão e o uso de indicadores relativos são essenciais para a análise de tendências em estudos em médio ou em longo prazo para garantir a validade das conclusões dos resultados bibliométricos.

Outros métodos também foram sendo desenvolvidos e apresentados com o uso da análise de redes. Mählck e Persson (2000) mapearam as redes de autores de departamentos acadêmicos e introduziram a ideia de mapas sociobibliométricos, que podem ser usados para fazer interpretações sociais de redes bibliométricas. Os autores entendem que o uso combinado de análise estatística de ligações e técnicas de visualização ajuda a aumentar a compreensão de estrutura das redes. No entanto, para se compreender mais profundamente os processos de formação de redes e para saber qual o efeito desses processos nas pesquisas individuais é necessária uma análise qualitativa. As relações de citação entre grupos de pesquisa complementam laços de colaboração, e apenas assim a integração das redes internas aumenta.

No que diz respeito a estrutura da redes científicas a pesquisa de Seglen e Aksnes (2000) analisa a relação entre o tamanho do grupo de pesquisa e a produtividade científica em um ambiente de pesquisa altamente cooperativo, o da ciência biomédica contemporânea em microbiologia norueguesa. Para os autores, a ideia de grupos de pesquisa como entidades dinâmicas, constituídos por um núcleo central de estreitas colaborações entre cientistas cercado por uma mutante e difusa periferia de cooperadores transitórios, parece corresponder muito bem à realidade da ciência. A coautoria é um indicador amplamente utilizado no estudo da colaboração de pesquisa e grupos de pesquisa e se constitui em uma interação científica altamente funcional, devendo fornecer uma base bem fundamentada para a definição de grupos de pesquisa.