Detecção de Anomalia para Análise de Coordenação

• Processo: 25/12379-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 31 de março de 2026
• Data de Término da vigência: 30 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Diego Raphael Amancio
• Beneficiário: Antônio Carlos de Almeida Micheli Neto
• Supervisor: Emilio Ferrara
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Southern California (USC), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 24/17173-0 - Detecção de Redes de Coordenação em Mídias Sociais durante as Eleições Brasileiras de 2022, BP.IC
• Assunto(s): Redes sociais Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Coordenação | detecção de anomalia | Redes Neurais para Grafos | redes sociais | Aprendizado de máquina

Resumo

No século XXI, as mídias sociais se tornaram um palco central para o debate público, mas são fortemente impactadas pelas Operações de Informação (OI), onde grupos coordenados e inautênticos manipulam narrativas. Apesar da crescente sofisticação dessas campanhas maliciosas, muitas vezes impulsionadas por aprendizado de máquina e aprendizado profundo avançados, o uso dessas mesmas tecnologias para detecção e defesa ainda é desproporcionalmente baixo. Esta pesquisa busca preencher essa lacuna, explorando a detecção de anomalias em grafos como uma nova abordagem para identificar essas campanhas de informação. (AU)