Sobre a Revista

Missão

Data Science and Business Review (DSBR) é um periódico acadêmico criado e mantido pelo Programa de Pós-Graduação em Ciência de Dados para Negócios da UFPB , com o objetivo de disseminar conhecimentos em Ciência de Dados entre pesquisadores, profissionais, empreendedores, gestores de organizações públicas e privadas, e formuladores de políticas públicas.

ISSN (on-line) 2664-2682

Visão

A DSBR almeja (1) fomentar o desenvolvimento de uma comunidade engajada e participativa em Ciência de Dados para negócios; (2) cobrir específica e profundamente os tópicos de escopo, exercendo posição de referência junto à comunidade; e (3) alcançar posição de impacto, exercendo influência acadêmica e gerencial/prática ao publicar conteúdos de interesse da comunidade com agregação de novos conhecimentos.

Expectativas de contribuição

A DSBR se propõe a avaliar, aprimorar e publicar conteúdos que enderecem problemas suficientemente bem formulados. Potenciais autores devem dedicar-se à elaboração de argumentos que deem sustentação ao trabalho, de modo que a resposta ao problema seja importante. Uma boa contribuição advém de (1) um problema bem definido e posicionado em relação ao conhecimento existente e (2) a expectativa de uma resposta que agregue novos conhecimentos relevantes. Portanto, conteúdos que meramente relatem aplicação de métodos e técnicas (por mais sofisticados que possam ser) não atendem às expectativas de contribuição da revista. Para que alcancem contribuição os potenciais autores devem responder três questões:

  • O que é conhecido sobre o tema;
  • O que ainda não se sabe sobre o tema; e
  • Por que vale a pena buscar esse novo conhecimento sobre o tema.

Escopo

A DSBR é um periódico que publica conteúdo acadêmico e profissional, em inglês, português e espanhol, caracterizados nas seguintes seções temáticas:

  • Data Science em Debate: seção voltada a análises filosóficas, ontológicas e epistemológicas, na forma de ensaios teóricos;
  • Data Science no Ensino: voltada para disseminação de materiais e conteúdos úteis a docentes, tais como casos para ensino, experiências de implementação de cursos com Ciência de Dados etc.;
  • Data Science na Pesquisa Científica: voltada para publicação de resultados e análises de pesquisas teórico-empíricas e trabalhos metodológicos;
  • Data Science e Soluções: seção com conteúdo orientado a praticantes, artigos tecnológicos e aplicados;
  • Data Science e Código Aberto: seção voltada a divulgação de ferramentas de código aberto (segundo definição da OPI) aplicadas a dados abertos e que tenham alto impacto social. 

O rigor científico, a solidez metodológica, a confiabilidade dos dados e o respeito a padrões de ética são pré-condições para submissão à DSBR. Os autores que pretendem submeter à DSBR devem também enfatizar a relevância prática de seu estudo, sobretudo como esse estudo contribuiu, ou pode vir a contribuir, na melhoria da tomada de decisão nas organizações, mesmo em se tratando de ensaios teóricos. A DSBR privilegia análises de dados reais. Contudo, contribuições sobre dados simulados também podem ser bem-vindas, desde que comprovem ter potencial para impactar decisões reais.

A Ciência de Dados é um campo essencialmente interdisciplinar. A DSBR reconhece esta interdisciplinaridade e aceita contribuições originais que utilizem aportes teóricos, metodológicos ou conceituais de diversas linhas. Em especial, contribuições que mesclem aportes de mais de uma linha são preferidas. As linhas aceitas incluem, mas não se limitam a:

  • Administração: trabalhos relacionados às áreas funcionais tradicionais de Administração (marketing, recursos humanos, administração da produção, sistemas de informação) analisadas a partir da perspectiva de Ciência de Dados;
  • Finanças e atuária: trabalhos das áreas de finanças públicas e empresariais, e ciências atuariais com aplicações em/de Ciência de Dados; 
  • Estatística: trabalhos com conteúdos teóricos e metodológicos de estatística em Ciência de Dados aplicada a negócios;
  • Computação: trabalhos com conteúdos teóricos e metodológicos da ciência da computação em Ciência de Dados aplicada a negócios;
  • Economia: trabalhos com aplicações temáticas e metodológicas de microeconomia, macroeconomia e econometria em Ciência de Dados aplicada a negócios;
  • Pesquisa Operacional: trabalhos com aplicações temáticas e metodológicas de pesquisa operacional e management science em Ciência de Dados aplicada a negócios.

Eventualmente, poderão ser organizados números especiais voltados especificamente a uma destas linhas, a uma nova linha, ou a um tema de interesse comum a várias delas.

Tópicos de Escopo

  • Problemas de negócio e soluções em Ciência de Dados;  
  • Inovações no uso de dados para extração de conhecimento útil aos negócios; 
  • Aprendizagem de máquina;
  • Inteligência artificial; 
  • Engenharia e tomada de decisão orientada a dados; 
  • Gestão de dados (estruturados, não-estruturados, distribuídos);
  • Qualidade de dados;
  • Governança de dados; 
  • Formação de analistas e cientistas de dados; 
  • Fatores humanos, sociais e culturais e suas influências sobre processos de Ciência de Dados para negócios;
  • Gestão de profissionais e equipes em projetos de Ciência de Dados;
  • Teoria da mensuração, métricas e indicadores para negócios.

Processo de Avaliação

O artigo submetido é avaliado inicialmente em desk review, pelo editor-chefe ou por editor sênior designado. Caso o manuscrito esteja nos padrões de formatação e escopo da DSBR, o texto será encaminhado a pelo menos dois avaliadores ad hoc, sob coordenação de um editor associado. As avaliações acontecerão por meio de avaliação duplo-cega, por pares (double blind, peer review). A decisão final de aceite, revisão ou rejeição cabe ao editor-chefe. Em caso de pareceres com recomendações opostas, a editoria poderá designar um terceiro parecerista antes de tomar uma decisão. As decisões de aceite ou rejeição são definitivas. Os autores são encorajados a não submeterem nova versão de artigo previamente rejeitado.

Os Autores se responsabilizam pela autoria e originalidade do trabalho. A DSBR rejeitará a potencial publicação e retratará a publicação de trabalhos eventualmente publicados que sejam considerados portadores de qualquer forma de plágio, seja plágio externo ou autoplágio, em qualquer magnitude e considerando qualquer seção do trabalho.

Ao final de cada ano/volume, o editor-chefe e os editores-associados poderão indicar o melhor revisor do ano/volume para o prêmio DSBR Reviewer. O prêmio consistirá de certificado e divulgação no website DBSR. Os critérios para premiação são qualidade e pontualidade dos pareceres. Só serão considerados para o prêmio revisores com pelo menos dois pareceres enviados por ano.

Periodicidade

A periodicidade da DSBR é semestral, com publicações em janeiro e julho de cada ano. Artigos aceitos serão disponibilizados no website da revista antecipadamente (ahead of print), mesmo que não estejam ainda associados a um número específico.

Política de Livre Acesso

A DSBR oferece acesso livre imediato ao seu conteúdo, seguindo o princípio de que disponibilizar gratuitamente o conhecimento científico ao público proporciona maior democratização mundial do conhecimento.

Gratuidade

A submissão, o processamento e a publicação dos artigos na DSBR são gratuitos e não geram para os autores nenhum direito material nem pecuniário relativos à publicação do trabalho nesta revista.

Política de Depósito

Diretório de Políticas de Acesso Aberto das Revistas Científicas Brasileiras.