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Aproximação de redes complexas para análise de séries temporais

Processo: 17/00344-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de junho de 2017
Vigência (Término): 31 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Física
Pesquisador responsável:Nathan Jacob Berkovits
Beneficiário:Jose Luis Herrera Diestra
Instituição-sede: Instituto de Física Teórica (IFT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:16/01343-7 - ICTP Instituto Sul-Americano para Física Fundamental: um centro regional para física teórica, AP.TEM
Assunto(s):Sistemas complexos   Redes complexas   Análise de séries temporais   Vetores de doenças

Resumo

A análise de séries temporais é um importante tópico na Física, é também um método poderoso para caracterizar dados em Biologia, Medicina e Economia e para compreender suas origens dinâmicas estruturais. Nas últimas décadas, esse tópico recebeu contribuições de diferentes disciplinas, tais como dinâmica não linear, Física Estatística, Ciência da Computação e, como resultado, novas aproximações surgiram Entre essas aproximações a chamada de "algoritmo de visibilidade" tem se mostrado simples, computacionalmente eficiente e com métodos analiticamente fáceis, capazes de extrair informações não triviais sobre o sinal original, classificar diferentes origens dinâmicas e fornecer um descrição clara de dinâmicas de baixa dimensão. Como consequência, essa metodologia em particular tem sido utilizada em diferentes domínios incluindo em estudos em ciência da terra e dos planetas, finanças ou campos biomédicos. Esse projeto focará, mas não estará limitado, a análise das séries temporais de três disciplinas, usando o gráfico de visibilidade (VG). Primeiro: usando dados epidemiológicos de doenças transmitidas por vetores (Malária, Dengue, Chikungunya, Zika) de países alvo da América do Sul (Colômbia, Venezuela, entre outros) estudaremos características temporais e estacionárias dessas doenças. Em geral, o objetivo é usar dados de relatórios semanais para compreender os atributos dinâmicos das doenças transmitidas por vetores, assim como propor métodos com implantação viável para prognósticos. Segundo: faremos uso da extensão recentemente proposta para os VGs para analisar séries temporais multidimensionais (multiplex VG) para transformar as séries temporais de magnitude e profundidade de atividade sísmica de dados estatais da Venezuela (e outros países, se disponível) em redes e redes multiplex. Os dados correspondem à atividade sísmica (magnitude de 2,5 MW e maior) registrada pela Fundacion Venezolana de Investigaciones Sismologicas (Funvisis) para o intervalo de tempo entre 2008-2016. É de interesse comparar as similaridades/diferenças dinâmicas entre esses dados e outros estudos já reportados utilizando as VGs e a nova percepção introduzida pela formulação multicamadas. Terceiro: nota-se que nos últimos anos muitos países têm mostrado uma forte polarização em relação a decisões relacionadas ao voto durante eleições presidenciais. Entre esses países encontram-se Venezuela, Colômbia, Equador, Espanha e, mais recentemente, Estados Unidos. Em linhas gerais, essa polarização pode ser dividida entre os partidos "socialistas" e "capitalistas". Um aspecto que caracteriza essas ideologias diametralmente opostas são seus discursos. O objetivo desse estudo é desenvolver uma ferramenta para analisar quantitativamente discursos e/ou textos escritos, usando aproximações estatísticas e de redes complexas (VG). Em particular, estamos interessados em comparar quantitativamente os discursos proferidos pelo ex-presidente da Venezuela, Hugo Chávez Frias e o ex-presidente da Colômbia, Álvaro Uribe Velez. (AU)

Publicações científicas
(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)
HERRERA-DIESTRA, JOSE L.; MEYERS, LAUREN ANCEL. Local risk perception enhances epidemic control. PLoS One, v. 14, n. 12 DEC 3 2019. Citações Web of Science: 1.
ECHEVERRIA, CARLOS; HERRERA, JOSE L.; ALVAREZ-LLAMOZA, ORLANDO; MORALES, MIGUEL; TUCCI, KAY. Damping and clustering into crowded environment of catalytic chemical oscillators. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 517, p. 297-306, MAR 1 2019. Citações Web of Science: 0.
MARTINEZ, J. H.; HERRERA-DIESTRA, J. L.; CHAVEZ, M. Detection of time reversibility in time series by ordinal patterns analysis. Chaos, v. 28, n. 12 DEC 2018. Citações Web of Science: 6.

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