Aprendizado de máquina automático de dinâmicas sociais em 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. (AU)