Predição de variáveis dinâmicas no modelo de Sznajd em Redes Complexas

• Processo: 24/06882-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 10 de março de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
• Pesquisador responsável: Francisco Aparecido Rodrigues
• Beneficiário: Vítor Amorim Fróis
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Aprendizado computacional Mecânica estatística Redes complexas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Consenso e Polarização | Mecânica Estatística | Modelo de Sznajd | Redes Complexas | Redes Complexas

Resumo

O estudo de dinâmicas de opinião é extremamente relevante para entender a emergência do fenômeno da polarização em redes sociais. O presente projeto visa utilizar aprendizado de máquina para predizer com alta acurácia variáveis dinâmicas associadas com o modelo Sznajd em redes complexas. Vamos considerar a modelagem por redes complexas, simulações de Monte Carlo e métodos de regressão. O projeto contribuirá para um melhor entendimento da física de fenômenos sociais.