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Difusão de inovações: modelagem computacional baseada no modelo de Axelrod

Processo: 15/17277-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2016
Vigência (Término): 01 de fevereiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
Pesquisador responsável:José Fernando Fontanari
Beneficiário:Sandro Martinelli Reia
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):16/20874-3 - Difusão de inovações: combinando modelos teórico-computacionais com observações de dados reais, BE.EP.PD
Assunto(s):Processos estocásticos   Difusão de inovações   Modelo de Axelrod

Resumo

No modelo de Axelrod de influência social os agentes sao fixados em sitios de uma rede quadrada com conexoes entre primeiros vizinhos somente e sao representados por listas de F atributos (crença, educação, status social, etc.) com cada atributo podendo adotar um certo numero q de valores distintos. Seguindo Axelrod, vamos usar o termo cultura para denotar essa lista de atributos individuais que é suscetível à influência social. A interaçao entre agentes vizinhos depende de sua similaridade cultural e, uma vez ocorrida, aumenta essa similaridade. Dependendo dos valores dos parâmetros q e F, o estado estacionario do modelo exibe coexistência cultural ou nao, sendo esses regimes separados por uma transiçao de fase de nao equilibrio. Nosso objetivo principal e investigar o processo classico de difusao de inovaçoes usando variantes do modelo de Axelrod que incluem campos externos (mídia global) e agentes diferenciados com traços culturais fixos (a inovação) que farão o papel dos agentes de inovaçao. Nesse linha, vamos estudar tambem o efeito da difusao ou expansao demografica, ou seja, nao apenas as ideias propagam-se de agente a agente, mas os agentes tambem podem se mover pela rede.

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)
REIA, SANDRO M.; GOMES, PAULO F.; FONTANARI, JOSE F. Individual decision making in task-oriented groups. European Physical Journal B, v. 92, n. 5 MAY 2019. Citações Web of Science: 0.
GOMES, PAULO F.; REIA, SANDRO M.; RODRIGUES, FRANCISCO A.; FONTANARI, JOSE F. Mobility helps problem-solving systems to avoid groupthink. Physical Review E, v. 99, n. 3 MAR 6 2019. Citações Web of Science: 0.
REIA, SANDRO M.; FONTANARI, JOSE F. Effect of group organization on the performance of cooperative processes. ECOLOGICAL COMPLEXITY, v. 30, n. SI, p. 47-56, JUN 2017. Citações Web of Science: 5.
REIA, SANDRO M.; HERRMANN, SEBASTIAN; FONTANARI, JOSE F. Impact of centrality on cooperative processes. Physical Review E, v. 95, n. 2 FEB 9 2017. Citações Web of Science: 6.
REIA, SANDRO M.; FONTANARI, JOSE F. Effect of long-range interactions on the phase transition of Axelrod's model. Physical Review E, v. 94, n. 5 NOV 30 2016. Citações Web of Science: 2.

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