Avaliando Mapas Científicos na Pesquisa em Biomedicina

Mapas científicos são ferramentas que ajudam a visualizar as relações entre diferentes temas de pesquisa com base em publicações científicas. Esses mapas mostram como os temas se conectam, mas nem todos os temas são bem representados. Nosso estudo investiga a eficácia desses mapas em mostrar diversos temas, especialmente na área de biomedicina.

#O Que São Mapas Científicos?

Mapas científicos representam visualmente áreas de pesquisa agrupando publicações científicas relacionadas. Eles mostram como diferentes temas estão conectados através de citações ou do texto das publicações. Ao examinar a estrutura desses mapas, os pesquisadores podem entender como o conhecimento está organizado e como os diferentes temas se relacionam entre si.

#Objetivo do Estudo

O objetivo desse estudo é analisar quais categorias de temas estão melhor representadas em mapas científicos criados a partir de pesquisas biomédicas. Focamos em duas maneiras de conectar documentos: redes de citações, que contam quantas vezes os documentos se referenciam, e redes de similaridade de texto, que olham para o conteúdo dos documentos. Fazendo isso, conseguimos ver quais tipos de temas estão mais eficazmente agrupados nos mapas.

#Métodos

Para avaliar como diferentes temas estão representados, usamos categorias de temas estabelecidas com base em um vocabulário controlado chamado MeSH (Medical Subject Headings). Agrupamos esses temas e avaliamos quão efetivamente eles foram agrupados nos mapas científicos.

#Eficácia do Agrupamento

A eficácia do agrupamento refere-se a quão bem os documentos relacionados a um tema específico estão agrupados. Comparamos como os documentos dos mesmos temas apareceram nas Redes de Citação e nas redes de similaridade de texto.

#Resultados

1. Temas Mais Bem Representados: Os temas que foram melhor representados nos mapas incluíram doenças, psicologia, anatomia, organismos e as técnicas e equipamentos usados para diagnósticos e terapia.

2. Temas Menos Representados: Os temas que não foram bem representados incluíram ciências naturais, tópicos geográficos, ciência da informação, saúde e profissões.

3. Comparação de Redes: Para os temas de doenças e organismos, as redes de similaridade de citações tendiam a representar melhor os temas em comparação com as redes de similaridade de texto, especialmente quando os agrupamentos eram menores.

#Importância da Representação de Temas

Quando os pesquisadores usam mapas científicos, muitas vezes descobrem que publicações relacionadas a um tema específico estão espalhadas por múltiplos agrupamentos. Isso pode dificultar a identificação de informações relevantes. Sabendo quais temas estão bem representados em um mapa, os usuários conseguem navegar pela informação de forma mais eficaz.

#Avaliando Mapas Científicos

Existem várias maneiras de avaliar a qualidade de um mapa científico:

1. Avaliação por Especialistas: Especialistas olham para o mapa para ver se ele corresponde ao que sabem sobre o campo. Esse método pode ser útil, mas muitas vezes leva a resultados mistos, já que os especialistas podem concordar em alguns aspectos e discordar em outros.

2. Propriedades Intrínsecas: Esse método considera características do próprio processo de agrupamento, como quão similares são os agrupamentos em tamanho ou quão estáveis são de uma análise para outra.

3. Avaliação de Verdadeiro Terreno: Esse método compara os agrupamentos a um conjunto de documentos conhecidos dentro de um tema específico para determinar quão bem eles correspondem.

#Desafios em Compreender Agrupamentos

Embora os mapas científicos forneçam insights valiosos, eles vêm com desafios. Um problema é que documentos podem pertencer a múltiplos temas, mas o agrupamento geralmente os atribui a um único tema. Isso pode resultar em perda de informação, complicando a busca do usuário por pesquisas relevantes.

#Categorias de Temas em Biomedicina

Para nosso estudo, focamos em temas biomédicos, usando termos MeSH como guia. Analisamos quão bem esses temas estavam representados nos mapas científicos gerados a partir de redes de citação e de similaridade de texto.

#Categorias de Temas

A árvore hierárquica MeSH divide os temas em categorias. Nos concentramos no primeiro nível dessa árvore, que inclui:

• Doenças
• Organismos
• Anatomia
• Técnicas e Equipamentos
• Psicologia

#Fontes de Dados

Nossa análise contou com uma grande coleção de documentos biomédicos do PubMed, publicados entre 2013 e 2017. Os dados forneciam uma base para examinar a eficácia do agrupamento de diferentes categorias de temas.

#Abordagens de Agrupamento

Usamos o algoritmo Leiden para fazer o agrupamento, que organiza os documentos em grupos com base em similaridade. Diferentes métricas de similaridade foram aplicadas para criar soluções de agrupamento, permitindo avaliar a eficácia de várias maneiras.

#Métricas de Eficácia do Agrupamento

Para medir quão efetivamente os agrupamentos representavam diferentes temas, usamos duas métricas principais:

1. Pureza: Essa métrica olha para quantos documentos em um agrupamento pertencem ao mesmo tema. Uma maior pureza significa que o agrupamento é mais representativo desse tema.

2. Contagem Inversa de Agrupamentos (ICC): Essa métrica considera quantos agrupamentos contêm os documentos do tema. Uma maior ICC sugere que os documentos estão agrupados em menos agrupamentos, indicando uma representação mais eficaz.

#Visão Geral dos Resultados

Observamos padrões consistentes nos rankings das categorias de temas com base nas redes de citação e de texto.

#Categorias Mais e Menos Representadas

• Categorias Mais Representadas: Doenças, organismos, anatomia, técnicas e psicologia consistentemente ficaram no topo em ambas as redes.
• Categorias Menos Representadas: Ciências naturais, tópicos geográficos, ciências da informação e saúde estavam frequentemente na parte de baixo.

#Efeitos dos Métodos de Agrupamento

A eficácia do agrupamento variou com base nos métodos usados e nos parâmetros definidos.

#Conclusão

Nosso estudo enfatiza que nem todos os temas são representados igualmente nos mapas científicos. Ao entender quais categorias estão melhor representadas, os pesquisadores podem usar essas ferramentas de forma mais eficaz. Redes de citação geralmente fornecem uma imagem mais clara de certos temas biomédicos, especialmente doenças e organismos.

#Direções Futuras

Pesquisas futuras poderiam focar em como melhorar o processo de agrupamento para melhorar a representação de temas menos bem representados. Isso poderia ajudar os usuários a encontrar informações relevantes de forma mais eficiente dentro dos mapas científicos.

#Resumo

Em resumo, mapas científicos servem como recursos valiosos para identificar relações entre tópicos de pesquisa. Compreender os pontos fortes e fracos desses mapas pode levar a melhores resultados de pesquisa e a um uso mais eficaz da literatura científica.