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Modelagem dò conhecimento e comportamento com redes complexas

Processo: 13/06717-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2013
Vigência (Término): 31 de julho de 2014
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Luciano da Fontoura Costa
Beneficiário:Diego Raphael Amancio
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Redes semânticas   Passeios aleatórios   Redes complexas

Resumo

Neste projeto, pretende-se gerar um sistema genérico que represente e descreva vários aspectos do conhecimento e comportamento, incluindo o pensamento e a aquisição do conhecimento por meio da relação entre conceitos. A partir da modelagem do relacionamento entre conceitos por meio de redes semânticas, planeja-se criar um modelo de atividade na camada cognitiva baseado em caminhadas aleatórias que possa explicar a organização, geração e processamento das idéias. Com este modelo, pretendemos identificar configurações de organização e condições iniciais de pensamento capazes de otimizar o processo cognitivo. Através da análise de diálogos reais planejamos verificar parâmetros que favoreçam um consenso caracterizado por alto grau de similaridade entre conjuntos de conceitos ativos no consciente dos agentes emissor e receptor. O aprendizado também será analisado através da excitação do modelo com conceitos provenientes de leituras de livros. Assim, além de investigar propriedades do sistema dinâmico emergente acreditamos ser possível classificar textos de acordo com a quantidade de informação inovadora disponível a partir da análise dos padrões de ativação no processo de leitura. Por ser um modelo genérico, conjecturamos aplicá-lo para representar outros sistemas complexos, já que a ausência de conexões inibitórias o torna potencialmente útil para entender fenômenos de difusão em redes neuronais e propagação de doenças.

Publicações científicas (4)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, L. DA F. Robustness of community structure to node removal. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, MAR 2015. Citações Web of Science: 4.
AMANCIO, DIEGO R.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N.; COSTA, LUCIANO DA F. Topological-collaborative approach for disambiguating authors' names in collaborative networks. SCIENTOMETRICS, v. 102, n. 1, p. 465-485, JAN 2015. Citações Web of Science: 6.
AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; COMIN, CESAR HENRIQUE; CASANOVA, DALCIMAR; TRAVIESO, GONZALO; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. A Systematic Comparison of Supervised Classifiers. PLoS One, v. 9, n. 4 APR 24 2014. Citações Web of Science: 67.
PERON, T. K. D.; COMIN, C. H.; AMANCIO, D. R.; COSTA, L. DA F.; RODRIGUES, F. A.; KURTHS, J. Correlations between climate network and relief data. Nonlinear Processes in Geophysics, v. 21, n. 6, p. 1127-1132, 2014. Citações Web of Science: 7.

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