Modelagem do conhecimento e comportamento com redes complexas

• Processo: 13/06717-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2014
• Área de 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Caminhadas Aleatórias | Dinâmica cognitiva | Modelagem Comportamental | Redes Complexas | Redes semânticas | Redes complexas; Física dos Sistemas Complexos

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

(5)

(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)

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