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Abordagem de redes complexas em e-Science e dados dinâmicos

Processo: 15/08003-4
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2015
Vigência (Término): 01 de novembro de 2018
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Luciano da Fontoura Costa
Beneficiário:Filipi Nascimento Silva
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):17/09280-7 - Investigando a estrutura e dinâmica de redes de informação, BE.EP.PD
Assunto(s):Mercado financeiro   Redes complexas   Estudos interdisciplinares   e-Science

Resumo

Uma nova perspectiva da ciência têm sido adotada por diversos pesquisadores ao redor do mundo. Conhecida como e-Science, esta nova abordagem cobre muitos paradigmas atuais do novo método científico, incluíndo técnicas interdisciplinares para resolver problemas complexos, métodos para análise e armazenamento eficiente de grandes quantidades de dados, assim como formas de entender e quantificar a própria estrutura das ciências. Ela vem sendo utilizada com a finalidade de organizar, visualizar e sumarizar dados e descobertas científicas de um diverso e grande conjunto de sistemas complexos. Dinâmicas em sistemas desta natureza apresentam grande dependência das intrincadas relações entre seus elementos, o que impossibilita o uso de técnicas reducionistas, onde subsistemas são isoladamente estudados para se entender o comportamento em escala global. Uma abordagem natural para estudar tais sistemas é através da teoria das redes. Muitos deles apresentam também características ou estruturas dinâmicas, como consequência há também a grande necessidade de novos métodos de modelagem e análise de redes complexas dinâmicas, que ainda são particularmente novas na literatura. Neste projeto, pretende-se explorar diversos sistemas reais complexos característicos da área de e-Science através de modelagem e representação por redes complexas dinâmicas, assim como desenvolver novas (e estender as já existentes) metodologias da área de teoria das redes. A abordagem interdisciplinar do projeto permitirá que diversos problemas reais sejam estudados, entre eles: a modelagem do mercado financeiro; caracterização de estruturas biológicas e de dados de expressão gênica; a sumarização automática científica e de eventos históricos; e a modelagem da estrutura do conhecimento. Para isso, pretende-se elaborar um conjunto de técnicas integradas que incluem visualização de dados, processamento de linguagem natural e métodos oriundos de redes complexas, como o mapeamento de redes nos espaços de medidas, modelagem de propriedades dinâmicas durante eventos de mudança de comportamento súbito (especificamente aplicado a dados envolvendo crises financeiras ou doenças crônicas em organismos) e modelagem de dinâmicas estocásticas. Espera-se que os resultados contribuam para que o arcabouço introduzido neste projeto seja incorporado ao fluxo de trabalho de pesquisadores de diversas áreas do conhecimento (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Método usa computadores para levantar literatura científica 

Publicações científicas (13)
(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)
SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F. Malleability of complex networks. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, AUG 2019. Citações Web of Science: 0.
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F. Connecting network science and information theory. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 515, p. 641-648, FEB 1 2019. Citações Web of Science: 0.
DOMINGUES, G. S.; SILVA, F. N.; COMIN, C. H.; COSTA, L. DA F. Topological characterization of world cities. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, AUG 2018. Citações Web of Science: 2.
LIMA, THALES S.; DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; AMANCIO, DIEGO R.; COSTA, LUCIANO DA F. The dynamics of knowledge acquisition via self-learning in complex networks. Chaos, v. 28, n. 8 AUG 2018. Citações Web of Science: 2.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H. A pattern recognition approach to transistor array parameter variance. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 499, p. 176-185, JUN 1 2018. Citações Web of Science: 0.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H. Negative feedback, linearity and parameter invariance in linear electronics. ELECTRICAL ENGINEERING, v. 100, n. 2, p. 1159-1181, JUN 2018. Citações Web of Science: 0.
COSTA, LUCIANO DA F.; SILVA, FILIPI NASCIMENTO; COMIN, CESAR H. Characterizing BJTs using the Early voltage in the forward active mode. INTERNATIONAL JOURNAL OF CIRCUIT THEORY AND APPLICATIONS, v. 46, n. 4, p. 978-986, APR 2018. Citações Web of Science: 0.
DE ARRUDA, HENRIQUE FERRAZ; SILVA, FILIPI NASCIMENTO; MARINHO, VANESSA QUEIROZ; AMANCIO, DIEGO RAPHAEL; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA. Representation of texts as complex networks: a mesoscopic approach. JOURNAL OF COMPLEX NETWORKS, v. 6, n. 1, p. 125-144, FEB 2018. Citações Web of Science: 3.
BURKE, PAULO E. P.; COMIN, CESAR H.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F. Biological network border detection. INTEGRATIVE BIOLOGY, v. 9, n. 12, p. 947-955, DEC 2017. Citações Web of Science: 1.
DE ARRUDA, HENRIQUE F.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R. Knowledge acquisition: A Complex networks approach. INFORMATION SCIENCES, v. 421, p. 154-166, DEC 2017. Citações Web of Science: 12.
CORREA, JR., EDILSON A.; SILVA, FILIPI N.; COSTA, LUCIANO DA F.; AMANCIO, DIEGO R. Patterns of authors contribution in scientific manuscripts. Journal of Informetrics, v. 11, n. 2, p. 498-510, MAY 2017. Citações Web of Science: 5.
SILVA, FILIPI N.; COMIN, CESAR H.; COSTA, LUCIANO DA F. Seeking maximum linearity of transfer functions. Review of Scientific Instruments, v. 87, n. 12 DEC 2016. Citações Web of Science: 2.
SILVA, FILIPI N.; AMANCIO, DIEGO R.; BARDOSOVA, MARIA; COSTA, LUCIANO DA F.; OLIVEIRA, JR., OSVALDO N. Using network science and text analytics to produce surveys in a scientific topic. Journal of Informetrics, v. 10, n. 2, p. 487-502, MAY 2016. Citações Web of Science: 28.

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