Qualificação de mestrado do discente Augusto Ferreira, dia 16/07/25, às 10h.

Qualificação de mestrado do discente Augusto Ferreira, dia 16/07/25, às 10h.

Título: Investigando Assimetrias e Hierarquias na Rede de Contratação de Docentes da Pós-Graduação no Brasil Utilizando Análise de Grafos

Resumo: A Ciência da Ciência (SciSci) é uma abordagem interdisciplinar que se dedica à estudar as dinâmicas da produção científica aplicando métodos quantitativos e computacionais para investigar padrões na academia. Estudos realizados nos Estados Unidos revelaram fortes assimetrias nas redes de contratação de docente, onde poucas universidades formam grande parte dos professores, demonstrando uma hierarquia de prestígio rígida e baixa mobilidade ascendente de prestígio. Desta forma, esta pesquisa parte da hipótese de que padrões similares de desigualdade e hierarquia possam existir também na rede de contratação de professores dos Programas de Pós-Graduação do Brasil. Assim, este estudo investiga as assimetrias na formação e contratação de professores e as hierarquias de prestígio nas redes de contratação de docente em todas as áreas do conhecimento dos Programas de Pós-Graduação do Brasil, aplicando métodos de análise de grafos, com resultados preliminares concentrados especificamente na área da Computação. Utilizando dados do relatório de avaliação da CAPES de 2022, currículos Lattes e perfis OpenAlex, construiu-se uma rede direcionada de 1.084 professores em 60 instituições dos Programas de Pós-Graduação em Computação do Brasil (PPGCBRs), revelando extrema desigualdade na formação de docentes, onde 90% do corpo docente originam-se de apenas 20% das instituições, com um coeficiente de Gini de G = 0,81, que persiste alto mesmo após a normalização considerando a idade do programa (G = 0,74) e o número total de programas de cada instituição (G = 0,79). A análise utilizando os ranqueamentos do SpringRank demonstrou uma hierarquia de prestígio, com mínima mobilidade ascendente. Apenas 2,31% das contratações ocorreram em instituições de maior prestígio (p < 10−5 contra null models) e taxas de auto-contratação de 25,18%, ambas correlacionando-se fortemente com o prestígio institucional (Spearman ρ ≥ 0,73). Os ranqueamentos de prestígio também exibiram alinhamento significativo com métricas de produtividade acadêmica, incluindo notas CAPES (Pearson ρ = 0,78) e impacto bibliométrico como o índice h (Pearson ρ = 0,75). Embora estes resultados abrangem apenas o subconjunto da área da Computação, a metodologia estabelece uma estrutura escalável para analisar assimetrias de contratação em todas as disciplinas acadêmicas da Pós-Graduação no Brasil.

Data/Horário: 16/07/2025 às 10:00

Local: meet.google.com/twx-rijv-kbe

Banca Avaliadora: Prof. Dr. Vander Luis de Souza Freitas (UFOP), Prof. Dr. Eduardo José da Silva Luz (UFOP), Profa. Dra. Carolina Ribeiro Xavier (UFSJ)