Análise Bibliométrica de Publicações Científicas sobre Visualização de Dados e Tomada de Decisão

Autores

DOI:

https://doi.org/10.36311/1981-1640.2024.v18.e024020

Palavras-chave:

Tomada de decisão, Visualização de dados, Gestão da informação, Bibliometria

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.

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Publicado

2024-06-18

Como Citar

Nogueira , Adson dos Santos, e Alex Fabianne de Paulo. “Análise Bibliométrica De Publicações Científicas Sobre Visualização De Dados E Tomada De Decisão”. Brazilian Journal of Information Science: Research Trends, vol. 18, junho de 2024, p. e024020, https://doi.org/10.36311/1981-1640.2024.v18.e024020.