Caracterização e modelagem de grupos casuais em sistemas urbanos

• Processo: 25/03611-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 27 de outubro de 2025
• Data de Término da vigência: 26 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: José Fernando Fontanari
• Beneficiário: Matheus Stefanini Mariano
• Supervisor: Dieter Pfoser
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: George Mason University, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 24/00582-4 - Fenômenos coletivos em agrupamentos animais, BP.MS
• Assunto(s): Sistemas complexos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: agent-based modeling | collective behavior | Complex systems | Geospatial Data Processing | Group Dynamics | Mobility Patterns | Sistemas Complexos

Resumo

Fenômenos coletivos são fundamentais para as complexas dinâmicas dos sistemas biológicos e sociais, moldando processos que vão desde a difusão de doenças e a alocação de recursos até a propagação de rumores, o comportamento de multidões e o surgimento de normas sociais. Um indicador útil para avaliar o comportamento coletivo é a dinâmica de grupos - um fenômeno emergente observado em sistemas humanos e animais, onde grupos se formam e se desintegram em padrões aparentemente aleatórios. A dinâmica de grupos pode ser estudada por meio de modelos baseados em agentes, os quais permitem explorar perfis comportamentais heterogêneos. No entanto, esses modelos frequentemente apresentam dificuldades de validação devido à escassez de dados empíricos de alta qualidade. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é caracterizar empiricamente a dinâmica de grupos em ambientes urbanos. Ao fazer isso, pretendemos enfrentar um dos principais desafios na modelagem e estudo da dinâmica de grupos: a ausência de referências empíricas para testar e validar os pressupostos teóricos subjacentes aos modelos baseados em agentes que propomos. Para atingir esse objetivo, utilizaremos o conhecimento especializado e os recursos do Centro de Inteligência Geoespacial da George Mason University. O Centro oferece acesso a dados brutos de mobilidade e possui ampla experiência em limpeza e processamento desses dados, possibilitando a criação de referências confiáveis que servirão como base para nossos esforços de análise e validação. Esses métodos empíricos serão integrados à pesquisa realizada no Brasil, como parte do programa de mestrado do candidato, fornecendo a fundamentação necessária para calibrar e refinar o modelo baseado em agentes proposto para a dinâmica de grupos. Ao combinar as informações advindas de dados de alta qualidade com técnicas avançadas de modelagem, o projeto não só fortalece os objetivos acadêmicos do mestrado no Brasil, mas também oferece estruturas valiosas para aplicações mais amplas, incluindo a formulação de políticas baseadas em evidências e intervenções no mundo real em áreas como saúde pública, planejamento urbano e o estudo de processos sociais.