Atualmente, existe uma grande gama de dados acadêmicos disponíveis na web. Com estas informações é possível realizar tarefas como descoberta de especialistas em uma dada área, identificação de potenciais bolsistas de produtividade, sugestão de colaboradores, entre outras diversas. Contudo, o sucesso destas tarefas depende da qualidade dos dados utilizados, pois dados incorretos ou incompletos tendem a prejudicar o desempenho dos algoritmos aplicados. Diversos repositórios de dados acadêmicos não contêm ou não exigem a informação explícita das áreas de atuação dos pesquisadores. Nos dados dos currículos Lattes essa informação existe, porém é inserida manualmente pelo pesquisador sem que haja nenhum tipo de validação (e potencialmente possui informações desatualizadas, faltantes ou mesmo incorretas). O presente trabalho utilizou técnicas de aprendizado de máquina na inferência das áreas de atuação de pesquisadores com base nos dados cadastrados na plataforma Lattes. Os títulos da produção científica foram utilizados como fonte de dados, sendo estes enriquecidos com informações semanticamente relacionadas presentes em outras bases, além de adotar representações diversas para o texto dos títulos e outras informações acadêmicas como orientações e projetos de pesquisa. Objetivou-se avaliar se o enriquecimento dos dados melhora o desempenho dos algoritmos de classificação testados, além de analisar a contribuição de fatores como métricas de redes sociais, idioma dos títulos e a própria estrutura hierárquica das áreas de atuação no desempenho dos algoritmos. A técnica proposta pode ser aplicada a diferentes dados acadêmicos (não sendo restrita a dados presentes na plataforma Lattes), mas os dados oriundos dessa plataforma foram utilizados para os testes e validações da solução proposta. Como resultado, identificou-se que a técnica utilizada para realizar o enriquecimento do texto não auxiliou na melhoria da precisão da inferência. Todavia, as métricas de redes sociais e representações numéricas melhoram a inferência quando comparadas com técnicas do estado da arte, assim como o uso da própria estrutura hierárquica de classes, que retornou os melhores resultados dentre os obtidos

Nowadays, there is a wide range of academic data available on the web. With this information, it is possible to solve tasks such as the discovery of specialists in a given area, identification of potential scholarship holders, suggestion of collaborators, among others. However, the success of these tasks depends on the quality of the data used, since incorrect or incomplete data tend to impair the performance of the applied algorithms. Several academic data repositories do not contain or do not require the explicit information of the researchers' areas. In the data of the Lattes curricula, this information exists, but it is inserted manually by the researcher without any kind of validation (and potentially it is outdated, missing or even there is incorrect information). The present work utilized machine learning techniques in the inference of the researcher's areas based on the data registered in the Lattes platform. The titles of the scientific production were used as data source and they were enriched with semantically related information present in other bases, besides adopting other representations for the text of the titles and other academic information as orientations and research projects. The objective of this dissertation was to evaluate if the data enrichment improves the performance of the classification algorithms tested, as well as to analyze the contribution of factors such as social network metrics, the language of the titles and the hierarchical structure of the areas in the performance of the algorithms. The proposed technique can be applied to different academic data (not restricted to data present in the Lattes platform), but the data from this platform was used for the tests and validations of the proposed solution. As a result, it was identified that the technique used to perform the enrichment of the text did not improve the accuracy of the inference. However, social network metrics and numerical representations improved inference accuracy when compared to state-of-the-art techniques, as well as the use of the hierarchical structure of the classes, which returned the best results among the obtained