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Investigando a estrutura e dinâmica de redes de informação

Processo: 17/09280-7
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 30 de junho de 2018
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Luciano da Fontoura Costa
Beneficiário:Filipi Nascimento Silva
Supervisor no Exterior: Filippo Menczer
Instituição-sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : Indiana University, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:15/08003-4 - Abordagem de redes complexas em e-Science e dados dinâmicos, BP.PD
Assunto(s):Redes complexas   Mineração de texto

Resumo

Representar e modelar a informação têm se tornado uma parte crucial da ciência moderna. Muitos dos problemas relevantes hoje em dia originam de sistemas complexos que não podem ser isolados e nem dependem de uma única disciplina. Para esses tipos de problemas, ficou até mesmo difícil determinar onde uma disciplina acaba e outra começa. Um fator contribuindo para esta tendência é a necessidade de visualizar, analisar, organizar e caracterizar informação. Estas tarefas, agora, abrangem várias disciplinas, incluindo física, estatística e ciência da computação. Neste ambiente complexo, surgem redes complexas como uma forma ampla de representar informação em termos de suas relações intricadas. Apesar disso, ainda há escassez de técnicas que consideram simultaneamente a informação e suas relações em uma rede, desta forma, investigar a estrutura e dinâmica destes sistemas ainda é uma tarefa desafiadora. Nesta proposta, pretendemos continuar com a pesquisa no entendimento da estrutura e dinâmica de redes complexas atualmente sendo conduzida pelo candidato. Para isso, propomos o desenvolvimento e uso de uma nova framework que integra redes complexas à mineração de dados e aprendizado de máquina. Isso deverá incluir novas técnicas de visualização, o uso processamento de linguagem natural e novos métodos baseados em redes, como por exemplo o mapeamento das dinâmicas de uma rede em um espaço de características e a modelagem de sua evolução em termos de suas comunidades. Finalmente, pretendemos ilustrar a metodologia proposta através de diversas aplicações, como na análise de mídias sociais e no estudo da própria ciência.

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)
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.
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.

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