(untitled) (Perspectivas em Ciência da Informação, 2014)
Grupos de pesquisa altamente confiáveis, ou seja, com uma estrutura forte de colaboração dos pesquisadores, podem contribuir ampla e intensamente para o surgimento e/ou concretização de ideias, uma vez que são responsáveis por grande parte das investigações realizadas na atualidade e também pela formação de inúmeros pesquisadores. Um grupo de pesquisa pode ser considerado como uma rede social, a qual pode ser modelada por um grafo. Os pesquisadores que compõem essa rede podem ser interpretados como seus vértices ou atores, e as conexões ou ligações entre esses agentes (representadas por publicações em comum, isto é, trabalhos em coautoria) podem ser consideradas suas arestas. Na literatura, existem algumas maneiras de se calcular a confiabilidade de uma rede modelada por um grafo G composto por k vértices e m arestas. O objetivo deste trabalho foi estudar a medida de confiabilidade de redes considerando os vértices não confiáveis ou propensos a falhas (ou seja, um ou mais vértices pode(m) deixar de pertencer à rede) e as arestas perfeitamente confiáveis. Especificamente, foi proposta uma análise estatística baseada em inferência clássica para a confiabilidade de redes, obtendo os estimadores de máxima verossimilhança e os respectivos intervalos de confiança para os componentes individuais (vértices) e para a rede (probabilidade do grupo de pesquisa permanecer em atividade em um dado tempo t); foi aplicada a metodologia proposta a um caso especial de grupo de pesquisa da UNESP cadastrado no CNPq; e, foram obtidas medidas de centralidade de vértices para auxiliar na identificação de situações onde a inserção de uma aresta (ligação entre dois pesquisadores do grupo) poderia aumentar significativamente a confiabilidade desta rede de coautoria. Os resultados mostraram a viabilidade da inferência estatística clássica aliada ao uso de medidas de centralidade no contexto de análise de redes sociais.