Resumen de Normalização de nomes de autores em fontes de informação institucionais: proposta de um método automático de verificação de erros

Rogerio Mugnaini, Luciano Antonio Digiampietri, Laucivaldo Cardoso de Oliveira, Sueli Mara Soares Pinto Ferreira

• English

  The recovery of scientific literature by authoring is a challenge for many maintainers of databases, due to the ambiguity caused by problems originated from lack of control at the time of indexing. This paper presents an automatic approach of checking for errors in authorship metadata of University of São Paulo scientific production database (Dedalus) comparing these data with data recovered from the human resources database. Using approximate string matching algorithms, these data from human resources is compared with the scientific production data of four institutes from USP (covering the period 2006-2010). Based on this pilot study it was possible to establish interoperability mechanisms between Dedalus database and the USP human resources database. As an immediate result, it was possible to map the percentage of errors and to create mechanisms of interference, establish a timeline to expand the study to other institutes from USP, and standardization procedures.

• português

  A recuperação da produção científica por autoria é um desafio para diversos mantenedores de bases de dados, devido à ambiguidade causada por problemas derivados da falta de controle no momento da indexação. Este estudo apresenta um método automático para verificação de ocorrência de erros em dados de autorias da base de produção científica da Universidade de São Paulo (Dedalus) tomando como base o banco institucional de recursos humanos. Por meio de algoritmos de busca aproximada, compararam-se esses dados com os dados de autoria registrados no banco de produção científica de quatro unidades da USP (período de 2006-2010). Com base nesse estudo piloto foi possível estabelecer mecanismos de interoperabilidade entre o banco da produção e os bancos institucionais de recursos humanos, além de permitir mapear a porcentagem de erros, desenvolver mecanismos de interferência e estabelecer um cronograma para ampliar o estudo as demais unidades USP, bem como procedimentos de normalização.