Artigos científicos são o principal mecanismo que pesquisadores usam para reportar suas descobertas científicas, e uma coleção de artigos em uma área de pesquisa pode revelar muito sobre sua evolução ao longo do tempo, como a emergência de novos tópicos e a evolução dos mesmos quanto ao seu conteúdo. No entanto, dada uma ampla coleção de artigos é geralmente muito difícil extrair informações importantes que possam ajudar leitores a interpretar globalmente, navegar e então eventualmente focar em itens relevantes para sua tarefa. Mapas de documentos baseados em conteúdo são representações visuais criadas para avaliar a similaridade entre documentos, e têm se mostrado úteis em auxiliar tarefas exploratórias neste cenário. Documentos são representados por marcadores visuais projetados em um espaço bidimensional de forma que documentos com conteúdo similar permaneçam próximos. Apesar de estes mapas permitirem a identificação visual de grupos de documentos relacionados e de fronteiras entre esses grupos, eles não transmitem explicitamente a evolução temporal de uma coleção. Nesta tese, propomos e validamos um mapa de documentos dinâmico interativo para coleções de artigos científicos capaz de evidenciar o comportamento temporal para apoiar tarefas de análise, preservando ao mesmo tempo a acurácia local do mapa e o contexto do usuário. As mudanças nas relações de similaridade, evidenciadas ao longo do tempo nesse mapa, oferecem suporte para detecção da evolução temporal dos tópicos. Essa evolução é caracterizada por meio de eventos de transição entre grupos, como a emergência de novos grupos e tópicos em momentos específicos e a especialização de um grupo, e pela detecção de mudanças no vocabulário dos tópicos, utilizando técnicas que extraem os termos mais relevantes (tópicos) em cada grupo, em diferentes momentos

Scientific articles are the major mechanism used by researchers to report their scientific results, and a collection of articles in a research area can reveal a lot about its evolution over time, such as the emergence of new topics and changes in topic vocabulary. However, given a broad collection of articles it is usually very difficult to extract important information that can help readers to globally interpret, navigate and then eventually focus on subjects relevant to their task. Document maps based on content are visual representations created to convey the similarity between documents, and have proven to be useful in helping users conducting exploratory tasks in this scenario. Documents are represented by graphical markers projected onto a two-dimensional space so that documents similar in content remain close. Although these maps allow visual identification of groups of related documents and boundaries between these groups, they do not explicitly convey the temporal evolution of a collection. In this thesis, we propose and validate a dynamic document map for collections of scientific articles capable of showing the temporal behavior to support analysis tasks, while simultaneously preserving the local accuracy of the map and the user global context. Changes in the similarity relationships, evidenced over time in this map, support the detection of the temporal evolution of topics. This evolution is characterized by transition events between groups such as the emergence of new groups and topics at specific moments and the specialization of a group, as well by detecting changes in the vocabulary of topics, using techniques that extract the most relevant terms (topics) in each group, at different times