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Aprendizado de máquina automático de dinâmicas sociais em redes complexas

Processo: 21/13843-2
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 15 de junho de 2022
Vigência (Término): 14 de junho de 2023
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Francisco Aparecido Rodrigues
Beneficiário:Aruane Mello Pineda
Supervisor no Exterior: Colm Connaughton
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Warwick, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:19/22277-0 - Modelagem de dinâmicas sociais interagentes em redes complexas, BP.DR
Assunto(s):Redes complexas

Resumo

O interesse em estudar como os boatos se espalham na sociedade tem levado pesquisadores desenvolver modelos computacionais teóricos para investigar os mecanismos subjacentes à disseminação de notícias falsas em nossa sociedade. Atualmente, a literatura sobre o assunto oferece uma variedade de modelos epidemiológicos e culturais. Embora cada tipo de modelagem adote uma abordagem diferente, todas buscam se assemelhar a alguns aspectos do comportamento coletivo. Esses modelos podem ser estudados em diferentes topologias de redes complexas e têm sido amplamente utilizados para interpretar o resultado de um determinado processo dinâmico. As redes sociais têm se tornado um importante meio de troca de informações na sociedade contemporânea, aumentando e diversificando o volume de dados. Assim, técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina tornaram-se meios viáveis e vantajosos para o estudo da disseminação de boatos.Nesse contexto, este projeto propõe o desenvolvimento de uma abordagem baseada em algoritmos de aprendizado de máquina para prever o resultado de um determinado processo dinâmico em função das características estruturais de redes sociais complexas.

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