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NOGUEIRA, Adson dos Santos.; DE PAULO, Alex Fabianne. Análise Bibliométrica de Publicações Científicas sobre
Visualização de Dados e Tomada de Decisão. Brazilian Journal of Information Science: research trends,
vol.18, publicação contínua, 2024, e024020. DOI 10.36311/1981-1640.v18.e024020.
Análise Bibliométrica de Publicações Científicas sobre
Visualização de Dados e Tomada de Decisão
Bibliometric analysis of scientific publications on data visualization and decision making.
Adson dos Santos Nogueira (1)
Alex Fabianne de Paulo (2)
(1) Universidade Federal de Goiás (UFG), Brasil, adsonnogueira@egresso.ufg.br
(2) alex.paulo@ufg.br
Resumo
A tomada de decisão e a visualização de dados desempenham papéis cruciais tanto em ambientes
empresariais quanto sociais, onde a utilização eficiente de informações é essencial. Este artigo propõe um
estudo bibliométrico para analisar a evolução da visualização de dados e de tomada de decisão com ênfase
na Gestão da Informação. Utilizando métodos estatísticos, a pesquisa adota uma abordagem exploratória-
descritiva, empregando técnicas bibliométricas e explorando a base de dados Scopus no período de 1987 a
2023. As análises revelaram um notável crescimento nas publicações relacionadas ao tema, com um
aumento de mais de 80% em comparação com os primeiros anos da década. Os resultados destacam a
crescente relevância do tema, com termos como big data, data mining e inteligência artificial, sendo
frequentemente associados à tomada de decisão e à visualização de dados. A pesquisa identificou também
os principais autores, instituições e periódicos na área, além de demonstrar a importância da colaboração
científica internacional. Países como Estados Unidos, China, Alemanha e Dinamarca destacam-se como os
principais geradores de conhecimento neste domínio, embora haja um aumento na cooperação entre países
e seus respectivos autores. A análise dos autores revela um significativo crescimento na colaboração,
evidenciado por múltiplos trabalhos publicados pelos mesmos autores e coautores. Este estudo contribui
para o entendimento da evolução da pesquisa em tomada de decisão e visualização de dados, oferecendo
apontamentos sobre as tendências atuais e futuras nesse campo dinâmico.
Palavras-chave: Tomada de decisão; Visualização de dados; Gestão da informação; Bibliometria.
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Visualização de Dados e Tomada de Decisão. Brazilian Journal of Information Science: research trends,
vol.18, publicação contínua, 2024, e024020. DOI 10.36311/1981-1640.v18.e024020.
Abstract
Decision-making and data visualization play crucial roles in both business and social environments, where
efficient use of information is essential. This article proposes a bibliometric study to analyze the evolution
of the thematic elements of decision-making and data visualization, with an emphasis on Information
Management. Using statistical methods, the research adopts an exploratory-descriptive approach,
employing bibliometric techniques and exploring the Scopus database from 1987 to 2023. Analyses
revealed a remarkable growth in publications related to the subject, with an increase of over 80% compared
to the early years of the decade. Furthermore, citations per published article surpassed the sum of all
previous years before 2008, indicating a clear growth trend in the field. This phenomenon reflects the
emergence of new research and works focused on the integration of new technologies and their application
in generating practical information for organizational use. Countries such as the United States, China,
Germany, and Denmark stand out as major knowledge generators in this domain, although there is an
increase in cooperation between countries and their respective authors. Author analysis reveals significant
growth in collaboration, evidenced by multiple works published by the same authors and co-authors. This
study contributes to understanding the evolution of research in decision-making and data visualization,
providing insights into current and future trends in this dynamic field.
Keywords: Decision making; Data visualization; Information management; Bibliometrics.
1 Introdução
Novas tecnologias tendem a mudar processos organizacionais e as interações dos agentes
econômicos. Para se manterem competitivas, é necessário que as organizações se adaptem ou se
adequem a elas (Lima; Gomes, 2020). Neste contexto, é imprescindível que profissionais saibam
utilizar tecnologias relacionadas com Big Data para transformar dados em informações e
conhecimento, fazendo o melhor uso dessas tecnologias (Rautenberg; Carmo, 2019).
Especialmente após a pandemia de COVID-19, as organizações precisaram se adaptar ou mesmo
se reinventar para se manterem competitivas utilizando ferramentas tecnológicas tais como
conferências web, gerenciadores de projetos e atividades, das suítes de escritórios com editores de
texto, planilhas e apresentações, além da conectividade e mobilidade propiciada por dispositivos
móveis como smartphones, tablets e laptops. Isso possibilitou uma flexibilidade para funcionários
e usuários, adaptando-se ao novo mundo que a pandemia revelou (Santos, 2021). Assim sendo, os
tomadores de decisão se viram desafiados a trabalhar de uma forma nova e não convencional.
Além disso, a falta de regulação, que permite a disseminação de notícias falsas e
desinformação, torna o processo decisório ainda mais desafiador (Brisola; Bezerra, 2018),
exigindo que se faça o tratamento e análise prévia dos dados (Bertoli et al., 2022; Braga, 2021; De
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Visualização de Dados e Tomada de Decisão. Brazilian Journal of Information Science: research trends,
vol.18, publicação contínua, 2024, e024020. DOI 10.36311/1981-1640.v18.e024020.
Lima, 2020). Nas organizações, para que as tomadas de decisão não sejam apenas intuitivas,
buscam-se métodos e ferramentas que auxiliem nesse processo, de tal forma que disponibilize
informações acuradas ao gestor (Pereira; Ribeiro; Bianchini, 2014; Angeloni, 2003).
Em vista da grande quantidade de dados gerados atualmente, as organizações devem ter
instrumentos que consigam traduzir dados em informações úteis (Angeloni, 2003; Molina; Santos,
2020). As informações devem ser tratadas da melhor forma possível e de maneira compreensiva
para diminuir os riscos, problemas e falta de entendimento de dados relevantes para a tomada de
decisão. Ferramentas de visualização de dados viabilizam decisões alicerçadas em fatos e
condições mais favoráveis para a empresa, representando menor risco (Pereira; Ribeiro; Bianchini,
2014; Bel, 2014).
Desta maneira, a representação visual de um conjunto de dados por meio de diferentes
recursos, tais como gráficos, tabelas, diagramas, quadros comparativos, etc, facilita a análise e a
interpretação cognitiva de tais dados (Moreira; Meireles, 2022; Silva, 2007; Vaz; Carvalho, 2004).
Nas organizações, a visualização permite transformar grandes conjuntos de dados em informações
úteis a fim de gerar conhecimento relevante (Pereira; Ribeiro; Bianchini, 2014; Costa, 2017). Além
disso, possibilita criar narrativas que trazem maior facilidade para compreensão e dão mais sentido
a todo contexto, se tornando uma ferramenta poderosa a ser utilizada em diversos níveis da
organização. Portanto, a visualização de dados é um instrumento valioso para o tomador de decisão
(Silva, 2019).
Diante do exposto, alguns estudos têm buscado entender a importância visualização de
dados para a tomada de decisão nas organizações. Schinaider, Lee e Junior (2022) destacam que o
emprego de ferramentas voltadas para o processamento eficiente de grandes volumes de dados não
apenas facilita a tomada de decisões, mas também desempenha um papel crucial na manutenção
da competitividade empresarial. Corroborando, Dallariva (2023) destacou em um estudo de caso
a importância da tomada de decisão baseada em dados e a relevância da estruturação eficiente
desses para obter vantagem competitiva. Já Matsuba e Mattedi (2021) utilizaram o caso de uma
startup para entender como a visualização de dados pode gerar conhecimento, e como essa
ferramenta auxilia a encontrar novas tendências e padrões. Complementando, Braga, Alves e Leite
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(2021) evidenciaram a importância de profissionais capacitados para utilizar ferramentas de
visualização de dados, traduzindo dados em conhecimento e aprimorando a compreensão de uma
temática específica. Mas quais são os autores e instituições mais relevantes nesta temática de
visualização de dados e tomada de decisão? Quais as temáticas mais abordadas? Como se dão as
relações colaborativas na produção deste conhecimento científico? Como estas temáticas se
inserem no contexto da Gestão da Informação (GI)? Diante destas indagações, tem-se uma
oportunidade de pesquisa que irá complementar a literatura vigente, acerca dos temas tomada de
decisão e visualização de dados. Assim, o objetivo deste artigo é caracterizar a produção científica
que aborda conjuntamente a tomada de decisão e a visualização de dados por meio de uma análise
bibliométrica.
2 Tomada de decisão
O processo decisório parte do princípio que as organizações buscam alternativas para
superar desafios, criando estratégias, analisando e executando ações que viabilizem chegar a um
objetivo (Esau; Deponti, 2020; Lima, 2012). Na sociedade contemporânea, as decisões se ampliam
e precisam ser tomadas num curto espaço de tempo, com o máximo de informações possíveis.
Além disso, as organizações necessitam de um ambiente propício para coleta, armazenamento,
organização, tratamento, análise e recuperação dos dados necessárias à tomada de decisão
(Lousada; Valentim, 2011). Tais dados podem ter origem de sistemas internos tais como sistemas
ERP’s (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management), SCM
(Supply Chain Management), entre outras aplicações corporativas. Mas também podem ser obtidos
por meio de dados coletados externamente por meio de redes sociais, pesquisas de opinião,
relatórios externos, entre diversas outras fontes (Sharda; Delen; Turban, 2019). Soma-se a esse
oceano de dados, a complexidade intrínseca ao processo decisório, onde além de variáveis internas
ao próprio negócio (vendas, produção, custos, desempenho, etc) tem-se fatores externos adversos
como economia, guerras, secas, excesso de chuvas, por exemplo. Todos estes fatores tornam o
papel do tomador de decisão ainda mais crítico e arriscado (Angeloni, 2003).
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No contexto organizacional é necessário que o tomador de decisão saiba o que está
ocorrendo nos níveis internos e externos à empresa e tentar de alguma forma antever as
consequências de uma determinada decisão. Nas organizações, as decisões podem ser programadas
seguindo um caminho pré-determinado, com abundância de informações, ou não programadas,
tomadas pelos líderes e escalões superiores. A falha na tomada decisão pode acarretar
consequências em diferentes níveis da empresa, estabelecendo precedentes para futuras escolhas.
(Theodosio; Cardoso, 2016).
Dentre algumas abordagens da literatura sobre tomada de decisão, destacam-se três que se
alinham ao propósito deste estudo: racional, comportamental e contextual. A abordagem racional
tem como ênfase aquele tomador de decisão que tem as informações mais completas e que possam
avaliar a melhor decisão de forma lógica e sistemática para cada alternativa possível, sempre
buscando a melhor alternativa para sua organização (March; Simon, 1966). Embora os dados sejam
importantes na tomada de decisões, eles não devem ser a única fonte de informação considerada.
As experiências pessoais e o conhecimento que o responsável pela decisão possui também são
fundamentais e valiosos. Isso indica um reconhecimento de que a intuição, a experiência e o
entendimento contextual do tomador de decisão complementam os conhecimentos que os dados
podem fornecer, contribuindo para decisões mais equilibradas. Assim, a abordagem
comportamental considera todas as possíveis formas de se tomar uma decisão, trazendo não só
dados e informações, mas também aquelas experiências vividas pelo tomador de decisão
(Bertoncini et al., 2013). Complementarmente, a abordagem contextual coloca luz no aspecto da
imprevisibilidade que pode ser afetado por situações dentro e fora da empresa, pois cada envolvido
na decisão está rodeado por diferentes percepções e contextos (Schoemaker, 1993; Gontijo; Maia,
2004).
Adicionalmente, o crescimento da Inteligência Artificial (IA) impõe a necessidade de
compreender como utilizar tais tecnologias no auxílio às tomadas de decisão (Nica et al., 2022).
No entanto, os tomadores de decisão não podem depender exclusivamente da IA para tomar
decisões, pois as tecnologias não têm discernimento ético (Garcia, 2020). De qualquer forma, o
advento das inteligências artificiais generativas
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tais como ChatGPT, Gemini, entre outros, abrem
um precedente para que as organizações repensem os métodos tradicionais de tomada de decisão
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de tal forma que novas perspectivas cognitivas para análise, interpretação e visualização de dados
surjam e promovam um grande avanço na competitividade das organizações (Metz, Grant; 2023;
Zohery, 2023; Opara et al., 2023; Mesec, 2023).
3 Visualização de dados
A visualização de dados é uma das formas de representar e apresentar dados simples ou
complexos, por meio de objetos visuais que facilitam ao leitor a melhor compreensão possível.
Com os avanços da tecnologia da informação, os recursos para visualização e interpretação de
dados tornam-se ainda mais relevantes podendo propiciar mudanças significativas na forma como
expressam dados e informações para tomada de decisão. Diferente da infografia, onde os dados
são estáticos e não mudam, a visualização de dados atual possibilita interpretações e tendências
mediante aplicações computacionais que possibilitem coleta, tratamento, exibição de dados de
forma assertiva e ágil. (Silva, 2019).
A transformação de dados brutos em representações visuais é uma etapa crucial no processo
de análise de dados, especialmente no contexto científico. Esta prática permite aos pesquisadores
e analistas extrair significado de conjuntos de dados complexos e comunicar descobertas de
maneira eficaz (Sadiku, 2016). A visualização de dados é também fundamental para a análise
exploratória, servindo como uma ferramenta para gerar hipóteses e orientar a pesquisa
subsequente. Ao visualizar dados, os pesquisadores podem detectar correlações inesperadas ou
discrepâncias que sugerem novas áreas de investigação. Este aspecto é apoiado por estudos que
demonstram como a visualização pode revelar ideias e apontamento ocultos e não triviais,
contribuindo para avanços científicos significativos (Keim, 2002).
Segundo Berg (2012), para a utilização da visualização de dados em organizações
normalmente são utilizados sistemas que auxiliem o usuário a transformar dados em informações
visuais. Segundo Harmatiuk e Coelho (2021), um sistema de visualização de dados tem sua
importância para a empresa ao possibilitar o acesso a vários dados simultaneamente e possibilita
avaliação de tendências para a organização. Além disso, reduz possíveis erros e auxilia no processo
de tomada de decisão mais assertivo. Com a capacidade da visualização de dados de gerar
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narrativas visuais que trazem grandes quantidades de dados, ela se tornou parte vital de
organizações, favorecendo o desenvolvimento e trazendo novas formas de pensar, que até o
momento não eram possíveis pelo baixo nível tecnológico (Silva, 2019).
Esses modelos de visualização de dados facilitam a narração de histórias através de
sistemas interativos, expandindo sua aplicação para diversas áreas e enriquecendo o contexto
apresentado. Segundo Gershon e Page (2001), a storytelling é um modelo de contagem de história
por meio de dados, pois permite a visualização de dados mais intuitiva para o usuário, deixando
mais fácil e compreensível. Com os elementos certos, é possível verificar de qual jeito é mais
prático criar uma história com as representações visuais certas e conseguindo perceber quais
informações são melhores para utilizar (Oliveira, 2020).
Embora a transformação de dados brutos em representações visuais apresente diversos
benefícios, a escolha da representação visual adequada é crucial para garantir a efetividade da
comunicação e evitar distorções na interpretação dos dados (Healy, 2018). Segundo estudos de
Munzner (2014), existem diversos tipos de visualizações, cada um com suas vantagens e
desvantagens, e a escolha da melhor opção depende da natureza dos dados, do público-alvo e dos
objetivos da análise.
4 Metodologia
Esse estudo é caracterizado como uma pesquisa exploratória-descritiva que emprega
métodos estatísticos, particularmente utilizando a bibliometria. Esse método oferece uma visão
abrangente de diversos indicadores de relevância, principalmente na avaliação do cenário da
comunidade científica. O método é instrumental para analisar dados extensos, proporcionando uma
abordagem estruturada para identificar tendências e mudanças ao longo do tempo (Guedes, 2012).
Assim, a bibliometria desempenha um papel crucial na geração de gráficos e na análise de dados,
contribuindo para a construção de um panorama abrangente na pesquisa, fornecendo um quadro
geral para a compreensão do desenvolvimento do conhecimento em uma determinada área ou país
(Crane, 1975). No que se refere a sua natureza, a pesquisa é quantitativa devido ao número de
dados que são utilizados na base de dados das publicações, sendo possível fazer análises descritivas
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dos artigos, autores e instituições que se encontram na base utilizada. Os procedimentos
metodológicos foram conduzidos conforme exposto a seguir.
Na etapa estruturação da base de dados, definiu-se qual seria a base de dados utilizada, e
quais os termos da pesquisa e quais seriam seus filtros. Optou-se pela utilização da base da Scopus
devido à sua capacidade de permitir aos usuários identificar colaboradores por meio de diversas
métricas disponíveis. A Scopus oferece mais de 40 campos de pesquisa em sua base, abrangendo
uma ampla variedade de disciplinas. Além disso, destaca-se pela sua grande coleção de artigos,
desde 2004 no mercado, se faz presente na inclusão com a sociedade, tendo vários níveis de
pesquisa e presença significativa de artigos estrangeiros e pela indexação de várias revistas de
diferentes partes do mundo. Essa base de dados indexa pelo menos 50% mais periódicos,
proporcionando uma cobertura extensiva em comparação com outras plataformas, como a Web of
Science. Essa abrangência contribui para uma análise mais abrangente e representativa no contexto
da pesquisa em questão (Kumar Singh et al., 2021).
Para fazer a busca, foi escolhido o campo Article title, Abstract, Keywords, que realiza a
pesquisa dos títulos dos artigos, resumos e palavras-chaves utilizadas das publicações que existe
dentro da base. Assim, nas buscas dos trabalhos foi utilizado o script (“data visualizat*” OR
“dataviz” OR “data viz”) AND (“decision mak*” OR “decision-mak*”) que resultou nos artigos
que continham concomitantemente os termos decision maker, data visualization ou suas variações.
Diante dos resultados, foram selecionados apenas tipos de documentos artigos e artigos de
conferência, resultando em 2.967 artigos.
Na etapa de análise das estatísticas descritivas, foi utilizada a ferramenta open source
Bibliometrix, que oferece suporte avançado para todo o processo de análise bibliométrica (Aria;
Cuccurullo, 2017). Ela permite importar dados bibliográficos de várias bases, como a Scopus, e
realizar a análise bibliométrica, incluindo a visualização dos resultados. Os dados foram
exportados com registros completos, no formato BibTex (.bib) da plataforma Scopus e importados
para a ferramenta. Após a importação dos dados para o Bibliometrix, as funcionalidades, que
abrangem desde análises simples de estatísticas descritivas até análises mais avançadas como a
criação de redes de cooperação, foram exploradas em 8 categorias distintas: (i) visão geral, permite
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realizar análises gerais sobre os dados; (ii) origem dos dados, realiza análises sobre os periódicos
de publicação; (iii) autores dos trabalhos, traz análises sobre os países e as instituições relacionadas
aos autores, além de algumas análises sobre o desempenho de publicação dos autores; (iv) artigos,
permite analisar os documentos e as referências através da perspectiva das citações; (v)
agrupamento de dados, possibilita a análise de documentos, autores e periódicos dividindo os
registros em grupos com características semelhantes; (vi) estruturas conceituais, analisa as relações
entre palavras-chave, resumo e título por meio de grafos; (vii) estruturas intelectuais, gera redes
de cocitação entre documento, autores e periódicos; (viii) estruturas sociais, possibilita gerar redes
de colaboração entre países, instituições e autores. Após avaliar os objetos gráficos mais
relevantes, os mesmos foram interpretados e trazidos ao texto, conforme apresentado na próxima
seção.
5 Análise geral das produções
Com a coleta de dados e o tratamento para o estudo realizado, obteve-se 967 artigos
publicados entre os anos de 1987 a 2023, com 28.617 citações ao longo do período pesquisado,
resultando em uma média de 82 artigos publicados e 795 citações por ano.
O primeiro artigo publicado sobre o tema abordado data de 1987, sendo que só após 2003
teve um crescimento de publicações cientificas dentro do tema. O maior aumento de publicações
vem a partir dos anos que tiveram um grande crescimento tecnológico, quando os dados
começaram a ser mais disponibilizados e distribuídos, sendo apenas na última década foram mais
de 82% dos artigos publicados do escopo selecionado. Desde 2014 é possível verificar um aumento
em pesquisas relacionadas ao tema, mas tal crescimento se tronou mais expressivo a partir de 2018,
superando 200 artigos publicados por ano e com um pico de 355 dos artigos (11,9%) em 2022.
Diversos elementos contribuem para isso, incluindo a crescente disponibilidade de dados e o
aumento do interesse da comunidade científica no assunto. Considerando que a pesquisa ocorreu
antes do fim de 2023 não há dados finalizados sobre o referido ano, mas uma projeção simples
sugere que 2023 finalizará com cerca de 430 artigos publicados. A Figura 1 traz a quantidade de
publicações por ano do período analisado.
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vol.18, publicação contínua, 2024, e024020. DOI 10.36311/1981-1640.v18.e024020.
Figura 1 – Produção científica anual (artigos publicados).
Fonte: Elaborado pelos autores.
No Quadro 1 é possível verificar os artigos mais citados dentro do período que a pesquisa
foi feita, e a média de citações por ano daqueles artigos, verificando que os 10 artigos mais citados
dentro do tema pesquisado somam 5214 citações. No que se refere ao número de citações, é
possível verificar um crescimento de citações mostrando que a relevância do tema abordado vem
aumentando com o passar dos anos. Com 28.617 citações durante todo período pesquisado, o
número de citações por artigo entre 2014 e 2023 é maior que o total de citações de todos os anos
anteriores (1987 a 2013), demonstrando a atualidade e relevância dos temas tomada de decisão e
visualização de dados nesta última década. Além disso, houve um aumento no número de artigos
citados, indicando que autores recentes estão se baseando mais em literatura contemporânea para
fundamentar suas pesquisas e incorporar referências atuais. Nos últimos dez anos, observa-se um
incremento de pelo menos 15% nas citações de artigos recém-publicados, refletindo uma expansão
no volume de pesquisas relacionadas ao assunto em questão. Destaca-se no quadro 1 pela
expressiva quantidade de citações, o trabalho publicado por Chen e Zhang (2014) que mostra
oportunidades e os desafios em situações de uso intensivo de dados.
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Visualização de Dados e Tomada de Decisão. Brazilian Journal of Information Science: research trends,
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Quadro 1 – Top 10 artigos mais citados sobre tomada de decisão e visualização de dados.
Fonte: Elaborado pelos autores.
O mapa temático (Figura 2) ilustra a distribuição de temas relacionados à tomada de
decisão e visualização de dados, categorizados com base em seu grau de desenvolvimento e
relevância (centralidade) dentro do campo de estudo. No eixo vertical, tem-se o "Grau de
desenvolvimento", que representa o estágio de maturação dos temas dentro do campo, e no topo
estão os "Temas de nicho", sugerindo tópicos que são especializados e possivelmente menos
explorados na literatura. Na parte inferior do gráfico, encontram-se os "Temas emergentes de
declínio", indicando temas que podem estar perdendo tração ou que são menos focalizados na
pesquisa atual. No eixo horizontal, tem-se o "Grau de relevância (centralidade)", com os "Temas
motores" à direita, que são os mais centrais e influentes para o campo de estudo, possivelmente os
mais citados ou aqueles que conectam várias outras áreas de pesquisa. À esquerda, estão os "Temas
básicos", que, embora fundamentais, podem não ser tão centrais quanto os temas motores.
Nome dos Artigos
Autores
Total de
Citações
(TC)
Ano de
Publicação
TC
Normalizadas
Data-intensive applications, challenges,
techniques and technologies: a survey on
big data
C.L. Philip Chen, Chun-
Yang Zhang
2190
2014
66,79
Whither scenic beauty? Visual landscape
quality assessment in the 21st century
Terry C Daniel
664
2001
2,94
Big data for supply chain management in
the service and manufacturing sectors:
challenges, opportunities, and future
perspectives
Ray Y. Zhong, Stephen T.
Newman, George Q.
Huang, Shulin Lan
404
2016
24,06
Enhancing underwater imagery using
generative adversarial networks
Cameron Fabbri, Md
Jahidul Islam; Junaed Sattar
379
2018
32,41
Visual analytics: scope and challenges
Daniel A. Keim, Florian
Mansmann, Jörn
Schneidewind, Jim Thomas,
Hartmut Ziegler
339
2008
18,92
Challenges in visual data analysis
D.A. Keim, F. Mansmann;
J. Schneidewind, H. Ziegler
310
2006
15,5
Real-time resource location data
collection and visualization technology
for construction safety and activity
monitoring applications
Tao Cheng, Jochen Teizer
271
2013
15,43
A survey towards an integration of big
data analytics to big insights for value-
creation
Mandeep Kaur Saggi,
Sushma Jain
253
2018
21,63
Numbers are not enough. Why e-learning
analytics failed to inform an institutional
strategic plan
Macfadyen Lp, Dawson S
215
2012
16,94
Automatic spatio-temporal analysis of
construction site equipment operations
using gps data
Nipesh Pradhananga,
Jochen Teizer
189
2013
10,76
12
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Visualização de Dados e Tomada de Decisão. Brazilian Journal of Information Science: research trends,
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Figura 2 – Mapa temático.
Fonte: Elaborado pelos autores.
No quadrante superior direito, "Temas motores" de alto desenvolvimento, há um
agrupamento significativo em torno de "data visualization, decision-making e visualization"
indicando que estes são conceitos centrais e altamente desenvolvidos no campo estudado. Eles
representam os tópicos mais influentes e provavelmente são os que recebem mais atenção na
pesquisa atual. No quadrante inferior direito, encontram-se "machine learning, health care e
software", categorizados como "Temas básicos" que estão bem estabelecidos e são fundamentais
para a área de estudo, mas talvez são tão influentes quanto os temas motores. No quadrante superior
esquerdo, "Temas de nicho", há termos como "human, article e humans", evidenciando que esses
temas são mais focados na área de tomada de decisão e visualização de dados, mas ainda não são
tão centrais na literatura. Não há termos visíveis no quadrante referente à Temas emergentes de
declínio, indicando que não há temas identificados que estejam em declínio e tenham baixa
centralidade simultaneamente. No entanto, vale ressaltar que os blocos de termos "data
visualization, decision-making e visualization" e "machine learning, health care e software" se
concentram na fronteira entre os quadrantes, podem indicar um processo de acomodação ou
declínios destas temáticas.
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NOGUEIRA, Adson dos Santos.; DE PAULO, Alex Fabianne. Análise Bibliométrica de Publicações Científicas sobre
Visualização de Dados e Tomada de Decisão. Brazilian Journal of Information Science: research trends,
vol.18, publicação contínua, 2024, e024020. DOI 10.36311/1981-1640.v18.e024020.
Os termos desempenham um papel crucial na pesquisa, uma vez que definem o escopo da
investigação, permitindo que apenas as publicações desejadas pelo pesquisador sejam
apresentadas. Diante do grande volume de dados nas atuais bases de dados, torna-se essencial
desenvolver um conjunto preciso de termos para otimizar a filtragem dentro dos artigos científicos.
Isso não apenas economiza tempo, mas também assegura resultados mais relevantes para a
pesquisa. Para se entender melhor o tema, tomada de decisão e visualização de dados, temos o
Quadro 2, que traz os termos mais utilizados para a pesquisa.
Quadro 2 – Lista dos 10 termos mais frequentes.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Com o crescimento das áreas tecnológicas, tornou-se necessário excluir termos como "data
visualization," "visualization," e "decision making" para garantir que os resultados exibidos sejam
mais relevantes para a pesquisa. Esses termos excluídos são fundamentais para o tema investigado
e, portanto, era esperado que aparecessem com uma frequência mais elevada do que outros. Os
termos "decision support systems" e "information management" lideram a lista com 324
ocorrências cada, sugerindo uma forte relação entre a tomada de decisão assistida por sistemas e a
gestão de informações. "Big data" é mencionado 286 vezes, refletindo seu papel crescente na era
digital atual. "Information systems" e "article" têm 271 e 251 ocorrências, respectivamente, o que
pode indicar uma concentração de literatura focada em sistemas de informação e discussões
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acadêmicas. "Data handling", com 249 ocorrências, e "artificial intelligence", com 220, são
termos que sugerem um foco em como os dados são gerenciados e a aplicação de inteligência
artificial para processá-los. Por fim, "data analytics", com 211 ocorrências, ressalta a importância
da análise de dados.
A interconexão desses termos reflete uma tendência na literatura que enfatiza a integração
de sistemas de apoio à decisão, gerenciamento de informações, mineração de dados e inteligência
artificial para lidar com a complexidade e o volume de dados na era da big data. É possível observar
que termos que desempenham um papel crucial no processo decisório e na construção de
visualizações de dados aparecem com maior frequência na base pesquisada.
Com uma rede de co-ocorrência mostrada na Figura 2 é possível verificar quais termos são
mais conectados com data visualization e decison making. Em destaque em vermelho, encontram-
se os termos mais intimamente associados a sistemas de suporte à tomada de decisão e visualização
de dados. Por outro lado, em verde, estão os termos mais relacionados ao armazenamento de dados
e distribuição. Os tons roxo e azul representam termos que enfatizam informações com destaque,
incluindo a presença da Inteligência Artificial (IA).
Ao utilizar a rede de co-ocorrência, observa-se que o sistema de suporte à tomada de
decisão está interconectado a vários termos que se complementam para facilitar o processo
decisório. Termos como Big Data e Data Mining destacam-se pela sua importância na análise de
dados, extração de informações e aprimoramento da visualização de dados, contribuindo
significativamente para a tomada de decisão. A conexão entre inteligência artificial e machine
learning evidencia que essas áreas estão intrinsecamente relacionadas a uma tomada de decisão
baseada em dados, uma vez que o aprendizado da inteligência artificial depende diretamente dos
dados para aprender e desenvolver suas capacidades, consolidando assim sua base no universo dos
dados.
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Figura 2 – Rede de Co-ocorrência de termos.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Os periódicos desempenham um papel crucial na publicação e divulgação de pesquisas,
sendo a fonte primária para autores e pesquisadores ao desenvolverem seus trabalhos. Dessa forma,
a relevância de um periódico é muitas vezes determinada pela quantidade de artigos publicados e
pela frequência com que são citados. No Quadro 3, destacam-se os 10 periódicos mais citados,
demonstrando sua significativa importância no contexto da pesquisa em questão.
O periódico "IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics", com um total
de 1353 citações, demonstra uma influência no campo da visualização e gráficos computacionais.
"Lecture Notes in Computer Science", que inclui sub-séries em Inteligência Artificial e
Bioinformática, acumulou 944 citações. "Automation in Construction" destaca-se na área de
automação na construção com 923 citações. "Landscape and Urban Planning" é notável na área
de planejamento urbano e paisagístico, com 664 citações. "Proceedings of the International
Conference on Information Visualisation" tem um papel relevante na visualização da informação
com 457 citações. "Environmental Modelling and Software" contribui significativamente para a
modelagem ambiental e software com 436 citações. "Computers and Industrial Engineering" tem
424 citações, mostrando seu impacto na engenharia industrial e computacional. "Proceedings -
IEEE International Conference on Robotics and Automation" e "IEEE Access" têm,
respectivamente, 379 e 340 citações, indicando sua relevância em robótica, automação e acesso
aberto desde 2018. Por fim, "Expert Systems with Applications" tem uma contribuição notável em
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sistemas especialistas e aplicações com 326 citações. Estes dados não apenas quantificam o total
de citações dos periódicos, mas também destacam sua relevância e reconhecimento em suas
respectivas áreas de especialização.
Quadro 3 – Top 10 periódicos com mais citações.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Nota-se ainda que periódicos com um bom índice h (h-index) - uma medida que reflete a
quantidade de artigos e seu impacto em uma área, proposto pelo físico Jorge Hirsch tem como
objetivo mesurar a atividade científica de determinado autor ou periódico e seu impacto, baseando-
se nas citações e no número de publicações, sendo considerados proporcionalmente de maior
qualidade e importância (De Lima et al., 2012). Periódicos mais recentes apresentam uma
tendência de crescimento no h-index, indicando uma expansão contínua da influência dessas
publicações. Essa evolução beneficia novos autores e pesquisadores, oferecendo uma base mais
segura e confiável para suas pesquisas.
No que tange os autores verificou-se que Wang Y, Liu Y e Wang X são responsáveis por
mais de 60 artigos publicados (Quadro 4). Apenas 25 autores possuem 10 ou mais artigos
publicados, contabilizando 360 (12,12%). Foram encontrados 9.939 autores distintos,
demonstrando que a quantidade de autores que escrevem mais de 10 artigos é bem baixa
considerando a quantidade de autores encontrados, sendo que 88,22% dos autores encontrados
escreveram apenas 1 artigo.
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Quadro 4 – Autores com mais produções.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Observa-se uma distinção entre produtividade (número de artigos) e impacto (citações).
Alguns autores, como Liu Y e Li Y, têm uma alta contagem de artigos fracionados, o que sugere
colaboração extensiva, mas um número relativamente baixo de citações. Isso pode indicar que,
embora colaborem frequentemente, o impacto de seus artigos é menor em comparação com outros
autores, como Sompson TW e Wang H, cujos trabalhos são mais frequentemente citados. A
contagem de artigos fracionados também pode indicar o equilíbrio entre colaboração e trabalho
autônomo. Autores com números de artigos fracionados mais altos do que o número total de artigos
são provavelmente colaboradores frequentes, enquanto aqueles com números próximos ou iguais
têm uma tendência a liderar pesquisas ou trabalhar de forma mais independente. O total de citações
é uma métrica comum para avaliar o reconhecimento de um autor no campo. Autores com muitas
citações são considerados influentes e sua pesquisa é amplamente reconhecida e utilizada pela
comunidade acadêmica. No entanto, é importante notar que o número de citações pode ser
influenciado por vários fatores, como o campo de estudo, a antiguidade dos artigos e a
disponibilidade e acesso à pesquisa. Além disso, altos números de citações não necessariamente
refletem a qualidade da pesquisa, pois artigos podem ser citados tanto positivamente quanto
negativamente.
No Quadro 5, podemos observar que autores com um h-index mais elevado, que é uma
medida de produtividade e impacto, são geralmente mais produtivos e influentes. Isso é
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exemplificado por autores como Simpson TW e Wang Y, que apresentam os maiores h-índices
juntamente com uma quantidade significativa de citações. Esse cenário reflete o impacto
significativo de suas obras no tema em questão. Por outro lado, autores que possuem um grande
número de citações, mas um h-index mais baixo, indicam que, embora sua produtividade não seja
tão alta, as obras que publicaram ainda mantêm relevância para o tema em discussão. É uma
indicação de que, apesar de produzirem menos, suas contribuições são notáveis. Além disso,
destaca-se que autores cujas obras datam a partir de 2008 estão ganhando mais relevância no tema,
ao figurarem entre os 10 com maior h-index.
Quadro 5 – Autores que tiveram mais impacto.
Fonte: Elaborado pelos autores.
6 Redes multiníveis de colaboração
Esta seção analisa as redes de colaboração científica numa perspectiva multinível, do micro
ao macro, ou seja, do nível de autores, passando pelas instituições até seus respectivos países. As
redes de colaboração, também conhecidas como redes de coautoria, desempenham um papel
crucial na análise bibliométrica, proporcionando uma representação visual das relações
colaborativas. Uma colaboração é feita quando dois ou mais autores trabalham em conjunto em
uma pesquisa, ou projeto dividindo seus recursos e conhecimentos para melhor entendimento.
Mapear uma rede de colaboração é de suma importância para saber como está a interação entre
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esses autores e identificar grupos de trabalho que colaboram entre si ou entre outros autores, e
mostrar quais autores mais tem estudos feitos sobre a área (Figura 3).
No nível de autores, dos 2.967 artigos produzidos, existem 9.939 autores com uma média
simples de 3,34 autores por artigo, sendo que apenas 233 documentos têm apenas um autor, 2.734
artigos foram produzidos por um ou mais autores, levando em consideração que os autores que
foram nomeados trabalharam em cooperação e 20.22% foram feitas de coautorias internacionais,
mostrando a importância de colaboração e que é mais difícil para um autor fazer sua pesquisa sem
alguma colaboração, seja ela com outro autores ou instituições.
Figura 3 – Rede de colaboração entre autores.
Fonte: Elaborado pelos autores.
A colaboração entre autores vem aumentando ao longo do tempo, mostrando que pesquisas
com a temática proposta está crescente e com autores de diferentes países colaborando entre si. Os
nós com alta centralidade se destacam ao estarem conectados com diversos outros nós,
desempenhando assim um papel mais proeminente. Os principais autores geralmente possuem
renome na área, colaboram extensivamente e contribuem com um maior número de pesquisas em
comparação com outros autores. Wang Y é o autor com o maior número de artigos publicados,
indicando uma conexão substancial com vários outros autores, incluindo Wang X. Essa associação
sugere uma colaboração significativa entre esses autores relevantes na área pesquisada, resultando
em uma soma total de 45 artigos. No caso de Simpson TW, outro autor relevante, ele tem coautoria
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com Zhang X, destacando a existência de colaborações entre os autores mais proeminentes. Essa
colaboração entre autores de destaque demonstra a importância desse aspecto para a produção de
trabalhos mais robustos e resultados mais impactantes. A presença de autores provenientes de
diversas culturas e origens é essencial para o avanço das áreas de pesquisa abordadas,
enriquecendo a diversidade de perspectivas e contribuindo para um progresso mais significativo
no campo.
É possível notar que as redes de colaborações que estão ocorrendo internacionalmente,
demonstrando que autores de diversos países estão fazendo pesquisas em conjunto, fazendo com
que novos resultados e novas tecnologias e teorias possam surgir dessas colaborações avançando
ainda mais a área de pesquisa. O aumento de artigos publicados e pesquisas feitas, demonstra a
tendência de que o tema está se tornando mais relevante para os autores e para instituições, com
as colaborações o tempo de pesquisa pode ser diminuído, fazendo assim com que se tenha mais
trabalhos e pesquisas feitas ao longo do ano.
No nível das universidades, aquelas que mais contribuíram com artigos publicados sobre o
tema proposto são predominantemente americanas, responsáveis por 4,79% do total de
publicações. Na Figura 4, destaca-se que as principais instituições em termos de publicações são
de origem americana, seguidas por universidades asiáticas e europeias. Essa diversidade em termos
de tamanho e áreas de atuação das universidades evidencia a natureza interdisciplinar do tema. O
aumento nas publicações sobre o assunto ressalta a crescente importância e interesse nesse campo
específico. A pluralidade de origens das universidades, bem como suas distintas especializações,
reflete a complexidade e abrangência do tema, que agrega diversas áreas do conhecimento. Essa
tendência de crescimento nas publicações destaca a necessidade de mais trabalhos nesse campo,
proporcionando melhores informações e oportunidades para aprimorar a área. Dada a amplitude
do tema, que envolve diversas disciplinas, o aumento na produção de artigos e pesquisas contribui
para a consolidação do conhecimento e oferece uma base mais robusta para novos autores,
permitindo que eles construam suas pesquisas com base em trabalhos anteriores, fomentando assim
o desenvolvimento contínuo e relevante no campo.
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Figura 4 – Afiliações dos autores que mais tiveram publicações.
Fonte: Elaborado pelos autores.
A figura 5 demonstra como as universidades colaboram e quais as que tem mais produções,
os maiores nós são de maior importância já que se ligam de várias formas a outras universidades
demonstrado como a University of Washington que tem como mostrado na figura 4 a segunda
maior produção cientifica de 33 artigos junto com a Pennsylvania State University que tem a
mesma quantidade na base pesquisada, faz colaborações com outras universidades não apenas do
Estados Unidos, mas também de outros países, mostrando a tendencia de que a área de pesquisa
está crescendo globalmente e sendo difundida em vários países. A University of California, que
tem 38 artigos sendo o que mais publicou sobre o tema, faz conexão com várias universidades de
países diferentes como da Europa e Asia demonstrando o porquê é uma das mais influentes,
servindo como ator mais importante que traz o maior número de conexões, sendo um dos principais
intermediadores de conhecimento, tendo conexões com várias universidades na pesquisa de
visualização de dados e tomada de decisão. A Figura 5, ainda demonstra o crescimento de
colaborações entre instituições, demonstrando que as pesquisas feitas estão sendo mais
interdisciplinares e mais colaborativas, esse fenômeno aumenta o nível da pesquisa e os autores
podem ter uma base maior para realizar sua pesquisa, não tendo apenas uma região para pesquisar,
mas podendo abranger todos os lugares.
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Figura 5 – Rede de colaboração entre instituições.
Fonte: Elaborado pelos autores.
No nível de países, notavelmente os Estados Unidos e a China são países com grande
número de publicações (Figura 6). Eles são os que tem mais publicações não só de autores nativos,
mas que tem autores internacionais em suas pesquisas, demonstrando o crescimento e a expansão
da área de pesquisa. Aqueles países com publicações em mais vários países têm maior nível de
colaboração com outros países, trazendo assim uma maior amplitude relações para suas pesquisas.
Figura 6 – Análise de publicações por país.
Fonte: Elaborado pelos autores.
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Na figura 7, nota-se que a rede de colaboração entre países (representado pelos nós da rede)
é descentralizada e bastante ramificada, mas com nós claramente destacados. Estados Unidos
(USA) e China são países chave na representação desta rede de colaboração, indicado pelo
tamanho maior de seus nós. Além disso, são os principais pontos focais da rede, uma vez que têm
o maior número de colaborações e, consequentemente, são os mais influentes no contexto
representado pela rede. As conexões (arestas) mais espessas representam relações mais fortes entre
países, onde destaca a China e os USA, sugerindo uma significativa parceria bilateral. Esta parceria
bilateral dos USA se estende também ao Canadá.
Ao analisar as posições dos nós, países como Japão, Índia, Brasil, Canadá e algumas nações
europeias como França, Alemanha e Reino Unido estão mais próximos do centro, indicando um
nível intermediário de colaboração e influência nesta rede de colaboração. Já Peru, Colômbia, Irã
e Filipinas estão na periferia, sugerindo que têm uma influência menor na rede global. Ao observar
a região geográfica dos países, os europeus formam um subgrupo denso e interconectado,
indicando um alto nível de colaboração intracontinental. Alguns países asiáticos, como Índia,
Japão, Coreia e Singapura, mostram conexões mútuas, bem como fortes laços com a China,
sublinhando a colaboração regional e a importância da Ásia na rede. Por fim, EUA, Canadá e
Brasil se destacam nas Américas, com os EUA atuando como um hub central para colaborações
com países da América Latina.
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Figura 7 – Rede de colaboração entre países.
Fonte: Elaborado pelos autores.
7 Conclusão
Ao longo dos anos, a pesquisa científica em tomada de decisão e visualização de dados tem
avançado significativamente, impulsionada pela crescente disponibilidade de dados e pelo avanço
em tecnologias de visualização. Utilizando a base de dados Scopus, foram selecionados artigos e
trabalhos de conferência publicados entre 1987 e 2023 que exploram esses temas. Esta análise
permite destacar as tendências e características predominantes nas publicações ao longo do período
estudado, bem como identificar os principais contribuintes para o campo, incluindo países, autores
e instituições líderes em pesquisa e citações.
As análises gerais mostram um crescimento nas publicações a partir do ano de 2008 tendo
um crescimento de publicações expressivo comparado ao período anterior, mostrando como o tema
entrou em relevância e a tendência é se ter mais pesquisas relacionadas. O artigo com mais citações
é “Data-Intensive Applications, Challenges, Techniques And Technologies: A Survey On Big
Data” produzido por C.L. Philip Chen, Chun-Yang Zhang, traz os desafios e oportunidades sobre
o Big Data e como se pode tratar os dados, trazendo algumas perspectivas, seguido por Whither
Scenic Beauty? Visual Landscape Quality Assessment In The 21st Century, tendo como autor Terry
C Daniel, sendo os 2 artigos mais citados da pesquisa, somando 2.854 citações juntos.
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As fontes mais prolíficas em termos de publicações são as "Lecture Notes in Computer
Science", incluindo as sub-séries "Lecture Notes in Artificial Intelligence" e "Lecture Notes in
Bioinformatics", que se destacam por sua ampla gama de tópicos abordados, especialmente em
inteligência artificial e bioinformática. A série reflete sua rica história de contribuições acadêmicas
desde 1995, com uma vasta coleção de artigos e livros. Por outro lado, a revista "IEEE
Transactions on Visualization and Computer Graphics" se sobressai pelo número de citações
recebidas, sublinhando a importância e influência de suas publicações no campo da visualização e
gráficos computacionais, apesar de ter um volume menor de publicações em comparação. Este
padrão evidencia que a qualidade e o impacto das pesquisas podem transcender a quantidade de
trabalhos publicados.
Os autores que mais tem publicações sobre o tema é o Ye Qiao Wang um autor da
Universidade de Rhode Island nos Estados Unidos e o autor Yanting Liu da Universidade de
Xangai na China. Mas também há autores da América Latina e Europa, demostrando como a
temática vem crescendo em diversas regiões do mundo e são os principais geradores de
informações e conhecimento científico, que já era esperado, mas o número de publicações vem
crescendo bastante na última década comparado com o período anterior, a tendência é que outros
países também comecem a ter trabalhos publicados sobre a área de pesquisa, já que se tem um
grande volume de dados sendo gerado, e é importante encontrar formas de ter esses dados para um
uso e como utilizá-los.
A pesquisa realizada mostrou que a tomada de decisão baseada em dados está em
crescimento, impulsionada pelo aumento da disponibilidade de dados e pelo desenvolvimento de
novas tecnologias de visualização de dados. As principais publicações, fontes e assuntos
predominantes sobre o tema estão relacionados à “Big data”, “Data mining”, sistemas da
informação, transformação de dados em informações e conhecimentos úteis para a tomada de
decisão. As colaborações entre países, autores e instituições é de suma importância para o
crescimento da temática, sendo os Estados Unidos o líder em pesquisa cientifica na área. É possível
ver que várias instituições que tem pesquisas sobre a área são de vários campos diferentes, trazendo
a multidisciplinaridade do tema.
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As principais publicações, fontes e tópicos dominantes relacionados ao tema convergem
significativamente para a transformação de dados em informações e conhecimento. Essa
transformação é crucial para o uso prudente tanto por grandes quanto por pequenas empresas. Esta
abordagem está alinhada com os princípios de gestão da informação delineados por Choo (2003),
que trazem a importância de se obter as melhores informações disponíveis, particularmente no
contexto empresarial. Além disso, o autor supracitado ressalta a relevância do método pelo qual
essa informação é comunicada, seja por meio de visualização de dados ou outras técnicas, para
facilitar decisões informadas e eficazes.
Também é possível identificar a influência de Prusak (2001), que argumenta que à medida
que a informação se expande e alcança um público mais amplo, torna-se imperativo que os
destinatários possuam a capacidade de compreendê-la. Sato (2017) complementa essa visão,
enfatizando que a informação deve ser comunicada de maneira simplificada; caso contrário, se não
for compreensível, perde-se sua relevância para o receptor. Essa perspectiva é corroborada pelo
ciclo de vida da informação proposto por Ponjuán Dante (1998), que sugere a atualização contínua
das informações para evitar a obsolescência, permitindo assim a emergência de novas visões e
tendências. Portanto, a clareza e a atualização da informação são essenciais para manter sua
utilidade e relevância no contexto científico e prático.
As colaborações entre países, autores e instituições são de suma importância para o
crescimento da temática, sendo os Estados Unidos o líder em pesquisa cientifica na área. É possível
ver que várias instituições que tem pesquisas sobre a área são de vários campos diferentes, trazendo
a multidisciplinaridade do tema. A pesquisa realizada mostrou que a tomada de decisão baseada
em dados está em crescimento, impulsionada pelo aumento da disponibilidade de dados e pelo
desenvolvimento de novas tecnologias de visualização de dados. As principais publicações, fontes
e assuntos predominantes sobre o tema estão relacionados à “Big data”, “Data mining”, sistemas
da informação, transformação de dados em informações e conhecimentos úteis para a tomada de
decisão.
Dentre as limitações, aponta-se a utilização de apenas uma fonte de dados (Scopus), que
apesar de abrangente, robusta e amplamente adotada no meio científica, não contém todos os
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trabalhos sobre a temática deste estudo. Além disso, mesmo sendo uma boa fonte de dados, ainda
há problemas de preenchimento e consistência de dados que, quando essenciais, são tratados, mas
em determinadas situações, alguns atributos e valores precisaram ser desconsiderados para não
afetarem os resultados. Os resultados da pesquisa sugerem que futuros estudos devem investigar
as tendências observadas no texto em mais detalhes, bem como outras questões relacionadas à
tomada de decisão baseada em dados, sendo necessário que outras pesquisas sejam feitas com
atributos mais específicos, aprofundando mais na temática proposta.
Notas
(1) Projetados para criar conteúdo novo e original, podendo ser texto, imagens, música ou até códigos de programação.
Diferentemente das IA’s tradicionais, treinadas para reconhecer e classificar dados dentro de categorias
preexistentes, as IA’s generativas aprendem a partir de um conjunto de dados e depois usam esse aprendizado para
gerar novos conteúdos que não existiam previamente, mantendo-se dentro dos padrões aprendidos (Jovanovic;
Campbell, 2022).
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Copyright: © 2024 NOGUEIRA, Adson dos Santos.; DE PAULO, Alex Fabianne This is an open-access
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Received: 16/02/2024 Accepted: 10/06/2024
