A teoria das redes complexas tem se tornado cada vez mais em uma poderosa teoria computacional capaz de representar, caracterizar e examinar sistemas com estrutura não trivial, revelando características intrínsecas locais e globais que facilitam a compreensão do comportamento e da dinâmica de tais sistemas. Nesta tese são exploradas as vantagens das redes complexas na resolução de problemas relacionados com tarefas do âmbito musical, especificamente, são estudadas três abordagens: reconhecimento de padrões, mineração e síntese de músicas. A primeira abordagem é desempenhada através do desenvolvimento de um método para a extração do padrão rítmico de uma peça musical de caráter popular. Nesse tipo de peças coexistem diferentes espécies de padrões rítmicos, os quais configuram uma hierarquia que é determinada por aspectos funcionais dentro da base rítmica. Os padrões rítmicos principais são caracterizados por sua maior incidência dentro do discurso musical, propriedade que é refletida na formação de comunidades dentro da rede. Técnicas de detecção de comunidades são aplicadas na extração dos padrões rítmicos, e uma medida para diferenciar os padrões principais dos secundários é proposta. Os resultados mostram que a qualidade da extração é sensível ao algoritmo de detecção, ao modo de representação do ritmo e ao tratamento dado às linhas de percussão na hora de gerar a rede. Uma fase de mineração foi desempenhada usando medidas topológicas sobre a rede obtida após a remoção dos padrões secundários. Técnicas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado foram aplicadas para discriminar o gênero musical segundo os atributos calculados na fase de mineração. Os resultados revelam a eficiência da metodologia proposta, a qual foi constatada através de um teste de significância estatística. A última abordagem foi tratada mediante o desenvolvimento de modelos para a composição de melodias através de duas perspectivas, na primeira perspectiva é usada uma caminhada controlada por critérios sobre redes complexas predefinidas e na segunda redes neurais recorrentes e sistemas dinâmicos caóticos. Nesta última perspectiva, o modelo é treinado para compor uma melodia com um valor preestabelecido de alguma característica tonal subjetiva através de uma estratégia de controle proporcional que modifica a complexidade de uma melodia caótica, melodia que atua como entrada de inspiração da rede. / The theory of complex networks has become increasingly a powerful computational tool capable of representing, characterizing and examining systems with non-trivial structure, revealing both local and global intrinsic structures that facilitate the understanding of the behavior and dynamics of such systems. In this thesis, the virtues of complex networks in solving problems related to tasks within the musical scope are explored. Specifically, three approaches are studied: pattern recognition, data mining, and synthesis. The first perspective is addressed by developing a method for extracting the rhythmic pattern of a piece of popular music. In that type of musical pieces, there coexist different types of rhythm patterns which constitute a hierarchy determined by functional aspects within the basic rhythm. The main rhythmic patterns are characterized by a higher incidence within the musical discourse and this factor is reflected in the formation of communities within the network constructed from the music piece. Community detection techniques are applied in the extraction of rhythmic patterns, and a measure to distinguish the main patterns of the secondary is proposed. The results showed that the quality of extraction is sensitive to the detection algorithm, the method of representing rhythm, and treatment of percussion lines when generating the network. Data mining is performed using topological measures over the network obtained after the removal of secondary patterns. Techniques of supervised and unsupervised learning are applied to discriminate the musical genre according to the attributes calculated in the data mining phase. The quantitative results show the efficiency of the proposed methodology, which is confirmed by a test of statistical significance. Regarding the melody generation, an algorithm using a walk controlled by criteria on predefined complex networks has been developed, as well as the development of melody composition models using recurrent neural networks and chaotic dynamical systems. In the last approach, the model is trained to compose a melody with a subjective characteristic melodic value pre-established by a proportional control strategy that acts on the parameters of a chaotic melody as input inspiration.

A classificação é uma tarefa do aprendizado de máquina e mineração de dados, na qual um classificador é treinado sobre um conjunto de dados rotulados de forma que as classes de novos itens de dados possam ser preditas. Tradicionalmente, técnicas de classificação trabalham por definir fronteiras de decisão no espaço de dados considerando os atributos físicos do conjunto de treinamento e uma nova instância é classificada verificando sua posição relativa a tais fronteiras. Essa maneira de realizar a classificação, essencialmente baseada nos atributos físicos dos dados, impossibilita que as técnicas tradicionais sejam capazes de capturar relações semânticas existentes entre os dados, como, por exemplo, a formação de padrão. Por outro lado, o uso de redes complexas tem se apresentado como um caminho promissor para capturar relações espaciais, topológicas e funcionais dos dados, uma vez que a abstração da rede unifica a estrutura, a dinâmica e as funções do sistema representado. Dessa forma, o principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de métodos e heurísticas baseadas em teorias de redes complexas para a classificação de dados. As principais contribuições envolvem os conceitos de conformidade de padrão, caracterização de importância e otimização estrutural de redes. Para a conformidade de padrão, onde medidas de redes complexas são usadas para estimar a concordância de um item de teste com a formação de padrão dos dados, é apresentada uma técnica híbrida simples pela qual associações físicas e topológicas são produzidas a partir da mesma rede. Para a caracterização de importância, é apresentada uma técnica que considera a importância individual dos itens de dado para determinar o rótulo de um item de teste. O conceito de importância aqui é definido em termos do PageRank, algoritmo usado na engine de busca do Google para definir a importância de páginas da web. Para a otimização estrutural de redes, é apresentado um framework bioinspirado capaz de construir a rede enquanto otimiza uma função de qualidade orientada à tarefa, como, por exemplo, classificação, redução de dimensionalidade, etc. A última investigação apresentada no documento explora a representação baseada em grafo e sua habilidade para detectar classes de distribuições arbitrárias na tarefa de difusão de papéis semânticos. Vários experimentos em bases de dados artificiais e reais, além de comparações com técnicas bastante usadas na literatura, são fornecidos em todas as investigações. Em suma, os resultados obtidos demonstram que as vantagens e novos conceitos propiciados pelo uso de redes se configuram em contribuições relevantes para as áreas de classificação, sistemas de aprendizado e redes complexas. / Data classification is a machine learning and data mining task in which a classifier is trained over a set of labeled data instances in such a way that the labels of new instances can be predicted. Traditionally, classification techniques define decision boundaries in the data space according to the physical features of a training set and a new data item is classified by verifying its relative position to the boundaries. Such kind of classification, which is only based on the physical attributes of the data, makes traditional techniques unable to detect semantic relationship existing among the data such as the pattern formation, for instance. On the other hand, recent works have shown the use of complex networks is a promissing way to capture spatial, topological and functional relationships of the data, as the network representation unifies structure, dynamic and functions of the networked system. In this thesis, the main objective is the development of methods and heuristics based on complex networks for data classification. The main contributions comprise the concepts of pattern conformation, data importance and network structural optimization. For pattern conformation, in which complex networks are employed to estimate the membership of a test item according to the data formation pattern, we present, in this thesis, a simple hybrid technique where physical and topological associations are produced from the same network. For data importance, we present a technique which considers the individual importance of the data items in order to determine the label of a given test item. The concept of importance here is derived from PageRank formulation, the ranking measure behind the Googles search engine used to calculate the importance of webpages. For network structural optimization, we present a bioinspired framework, which is able to build up the network while optimizing a task-oriented quality function such as classification, dimension reduction, etc. The last investigation presented in this thesis exploits the graph representation and its hability to detect classes of arbitrary distributions for the task of semantic role diffusion. In all investigations, a wide range of experiments in artificial and real-world data sets, and many comparisons with well-known and widely used techniques are also presented. In summary, the experimental results reveal that the advantages and new concepts provided by the use of networks represent relevant contributions to the areas of classification, learning systems and complex networks.

Orientador: Prof. Dr. João Ricardo Sato / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Informação, 2014. / O transtorno do déficit de atenção e hiperatividade (TDAH) é um transtorno de neurodesenvolvimento, associado a fatores genéticos e ambientais, compreendendo a sintomatologia: desatenção, hiperatividade e impulsividade. Neste estudo, utilizou-se a teoria dos grafos e a ressonância magnética funcional (fMRI) para obtenção de um método de distinção entre pacientes e controles para o suporte ao diagnóstico do TDAH. O objetivo deste trabalho foi a comparação das medidas de conectividade cerebral de pacientes (TDAH) com sujeitos controle (desenvolvimento típico) por meio da fMRI, medidas de centralidade e o Support Vector Machine (SVM). Utilizou-se a base de dados ADHD-200. Construiu-se um classificador a partir das características extraídas das redes de conectividade cerebral na tentativa de se distinguir entre sujeitos controle e pacientes. O método envolveu o uso do SVM em características de imagens de fMRI, em dois pares de grupos: controle vs pacientes (TDAH) e TDAH subtipos. Foram modelados grafos ponderados e não ponderados e calculadas algumas medidas de centralidade. Na análise por site dos sujeitos controle versus TDAH desatento foram observadas diferenças na conectividade das regiões cerebrais intermediárias, com escore de 63% no limiar 0,25 da centralidade betweenness no site 4. Com grafo ponderado, outras diferenças de conectividade cerebral foram observadas, com escore de 73% para a medida betweenness entre as regiões cerebrais no site 6. A análise dos portadores de TDAH subgrupo desatento versus combinado, no site 6 foram observadas distinções na medida betweenness e no degree das conexões das regiões cerebrais, no limiar de 0,15, com escores de 73% e 77% respectivamente. Em face aos resultados apresentados é possível encontrar algumas distinções nas conexões cerebrais, principalmente entre os sujeitos portadores de TDAH desatento versus TDAH combinado, a partir da extração das características cerebrais, com utilização de algumas medidas de centralidade como variáveis preditoras para o algoritmo SVM. / The Attention Deficit and Hyperactivity Disorder (ADHD) is a neurodevelopmental disorder associated with genetic and environmental factors, including the symptoms: inattention, hyperactivity and impulsivity. In this study, we used graph theory and functional magnetic resonance imaging (fMRI) to obtain a method for distinguishing between patients and controls to support the diagnosis of ADHD. The aim of this study was to compare measures of brain connectivity between patients (ADHD) and control subjects (typically developing). We used through fMRI, measures of centrality, support vector machines (SVM) and the database ADHD-200. We built a classifier based on the features extracted from the brain connectivity networks in an attempt to distinguish between patients and control subjects. The method involved the use of SVM in connectivity features in two sets of groups: Control vs. patients (ADHD) and inattentive ADHD vs Combined. Measures of weighted and unweighted graphs were modeled and some measures of centrality were extracted. In the unweighted graph analysis by site and inattentive ADHD vs control subjects comparison, differences were found in the connectivity pattern, with a score of 63% for betweenness centrality in site 4. In weighted graph, further differences in brain connectivity were observed, with a score of 73% also in betweenness in site 6. In this same site, the analysis of patients with ADHD inattentive versus combined subgroup, achieved scores of of 73% (betwenness) and 77% (degree) in unweighted graph analysis. In conclusion, we found some differences in brain connectivity patterns, especially between subjects with ADHD inattentive versus combined ADHD. By using some measures of centrality as predictors for the SVM algorithm, we found moderate classification accuracy in individual groups¿ prediction.

Neste estudo são apresentados os resultados do trabalho sobre simulações de redes de conexões complexas. Foram simuladas redes regulares, intermediárias e aleatórias com o número de nós e de conexões variando entre 103 e 5x103 e entre 2x104 e 105, respectivamente, e com probabilidade variando de 0 a 1 com passo de 0.1, com o enfoque na Teoria Espectral. Utilizando a linguagem C e o software Matlab, as redes são representadas pela sua matriz adjacência, com o objetivo de observar-se o comportamento de seus autovalores através de histogramas. A finalidade é a caracterização de redes complexas. Observa-se que a distribuição dos autovalores segue a lei semicircular de Wigner. / This study presents the results of the work about simulations of networks of complex connections. They were simulate regular networks, middlemen and aleatory with the number of nodes and of connections varying between 103 and 5x104 and between 2x104 and 105, respectively, and with probability varying from 0 to 1 with step of 0.1, with the focus in the Spectral Theory. Using the language C and the software Matlab, the networks are represented by its adjacency matrix, with the objective of observing the behavior of its eigenvalues through histograms. The purpose is the characterization of complex networks. Its observed that the eigenvalues distribution follows the Wigners semicircular law.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4845.pdf: 2916613 bytes, checksum: aa64366fdbe9befa8f14547fa4545763 (MD5) Previous issue date: 2012-08-18 / Multi-Electrode Array, MEA, was developed more than thirty years ago. This planar device of multiple microelectrodes has been used to detect local electric potential variations created by the ion movement through the protein channels that traverses the cell membranes in the near neighborhood. MEA offers the possibility of non invasive registering of the cell and their network s activities, allowing to know how the neurons start to connect through the synapses forming a network and generating spontaneous electrophysiological activities. In order to understand the neural network dynamics in face of the spontaneous activities and its evolution in dissociated hippocampal cell cultures, important properties in the synaptic plasticity, in this work it is proposed the analysis of the evolution and modeling of the hippocampal cell cultures in MEA using the theory of Partial Directed Coherence and Complex Networks. There were used the electrophysiological records obtained using MEA60 System, of the dissociated neurons of 18 days old Wistar rat embyo, in an experiment denoted as 371, realized at the University of Genoa, Italy. As the results obtained using the Partial Directed Coherence approach, it was verified that the method is capable to detect neuronal connectivity in the neuron cultures using MEA, even with the noisy signals. It was also verified that different time delays between signals during application of the PDC method do not affect directly on the results of the causality. PDC allowed to show that in MEA the amount of direct connections resulted is less than the amount of indirect connections, through the microelectrodes. This can indicate that the neurons prefer to communicate through existing connections than creating new connections. It was also observed that it is easier to lose direct connections than indirect connections between microelectrodes through the time. Through the experiments it can be observed that the culture in 25 DIV (Days In Vitro) developed more amount of connections between neighboring electrodes, with less overall connections than the culture in 46 DIV, that had more overall connections with less neighborhood connections. Since one of the PDC features is the directionality detection between connections, it was observed direction changes through the connections through the time, even though we do not know the physiological meaning of these changes in the cognitive process. It was also observed that the established connections do not follow random patterns, showing an indicative of a free scale network, although we used small statistical measures to characterize the networks. / Há mais de 30 anos a Matriz de microeletrodos (Multi-Electrode Array,MEA) foi desenvolvida. Este dispositivo planar de múltiplos microeletrodos tem permitido detectar as variações do potencial elétrico local que são criadas pelo movimento de íons através dos canais de proteínas que atravessam as membranas das células neuronais em sua vizinhança imediata. A MEA oferece a possibilidade de gravação não-invasiva da atividade das células e de redes de células, permitindo-nos conhecer como os neurônios se comunicam através de sinapses formando uma rede e disparando atividades eletrofisiológicas espontâneas evocadas. No sentido de poder entender melhor a dinâmica das redes neurais em termos de atividades espontâneas e sua evolução em culturas de células hipocampais dissociadas, que são as propriedades mais importantes na plasticidade sináptica, neste trabalho é proposta a análise da evolução e o modelamento de culturas de células hipocampais na MEA usando a teoria de Coerência Parcial Direcionada (PDC) e de Redes Complexas. Foram usados os registros eletrofisiológicos obtidos usando o sistema MEA60, de neurônios dissociados de embrião de rato Wistar, de 18 dias de vida em um experimento denotado como 371, realizado na Universidade de Gênova, Itália. Como resultados obtidos ao utilizar o método de Coerência Parcial Direcionada, verificou-se que o método é capaz de detectar conectividade neuronal nas culturas de neurônios da MEA, mesmo com sinais com presença de ruído. Também verificou-se que tempos de atraso diferentes na aplicação do PDC não tem uma influência direta nos resultados de causalidade. O PDC permitiu mostrar que na MEA a quantidade de conexões diretas estabelecidas foram sempre em menor quantidade do que as conexões indiretas, através de caminhos. Isso pode ser um indicativo de que os neurônios preferem estabelecer comunicações usando caminhos ja existentes do que criando novas conexões. Também observou-se que com o passar do tempo é mais fácil se perderem conexões diretas do que conexões intermediárias entre neurônios. Através dos experimentos realizados pode se obervar que a cultura no 25 DIV (dias in vitro) desenvolveu maior quantidade de conexões com nós vizinhos, possuindo menos conexões em total, do que a rede no 46 DIV que teve maior quantidade de conexões total mas menor quantidade de conexões com nós vizinhos. Como uma das características do PDC é a deteção da direcionalidade nas conexões, observouse mudanças no sentido das conexões ao longo do registro, embora não saibamos ainda o significado fisiológico dessas mudanças em processos cognoscitivos. Também observou-se que as conexões estabelecidas não seguiam um padrão aleatório, encontrando-se um indicativo de um comportamento de redes livres de escala, embora não possamos afirmar isso por ter utilizado poucas medidas estatísticas para caracterizar as redes.

Neste estudo são apresentados os resultados do trabalho sobre simulações de redes de conexões complexas. Foram simuladas redes regulares, intermediárias e aleatórias com o número de nós e de conexões variando entre 103 e 5x103 e entre 2x104 e 105, respectivamente, e com probabilidade variando de 0 a 1 com passo de 0.1, com o enfoque na Teoria Espectral. Utilizando a linguagem C e o software Matlab, as redes são representadas pela sua matriz adjacência, com o objetivo de observar-se o comportamento de seus autovalores através de histogramas. A finalidade é a caracterização de redes complexas. Observa-se que a distribuição dos autovalores segue a lei semicircular de Wigner. / This study presents the results of the work about simulations of networks of complex connections. They were simulate regular networks, middlemen and aleatory with the number of nodes and of connections varying between 103 and 5x104 and between 2x104 and 105, respectively, and with probability varying from 0 to 1 with step of 0.1, with the focus in the Spectral Theory. Using the language C and the software Matlab, the networks are represented by its adjacency matrix, with the objective of observing the behavior of its eigenvalues through histograms. The purpose is the characterization of complex networks. Its observed that the eigenvalues distribution follows the Wigners semicircular law.

A dinâmica de crescimento populacional de uma espécie é permeada pela relação entre as desvantagens da competição intraespecífica e os benefícios da presença de conspecíficos. Para muitas espécies, os benefícios da cooperação podem superar as desvantagens da competição. A correlação positiva entre tamanho populacional e adaptabilidade em populações muito pequenas é conhecida como efeito Allee demográfico. Apesar de haver modelos matemáticos isolados para os diferentes tipos de efeitos Allee, não há um modelo simples que os abranja e os conecte a modelos de crescimento mais gerais (como o de Richards). Propomos unificar modelos de efeitos Allee e o de crescimento de Richards em um modelo que permita um novo ponto de vista sobre o efeito Allee demográfico. Um exemplo do aumento das possibilidades descritivas de tal generalização é a emergência de mais de uma transição cooperação-competição quando considerado um caso particular desse novo modelo (Allee-Gompertz). Apesar da importância do crescimento populacional, a maioria dos modelos básicos de transmissão de doenças infecciosas considera o tamanho populacional constante ou adota simplificações pouco plausíveis. Nesta tese, mostramos as deficiências de um modelo compartimental dinâmico de tuberculose já consagrado e propomos um novo modelo com crescimento populacional logístico. Quando comparados, nosso modelo apresenta previsões mais pessimistas para a erradicação da doença a longo prazo quando testado com parâmetros que definem políticas de controle pouco eficientes. Realizamos tais predições adotando estratégias de controle de países desenvolvidos e subdesenvolvidos. Visto que esses modelos compartimentais desprezam aspectos espaciais, desenvolvemos uma modelagem computacional de agentes, baseada no modelo proposto, com duas estruturas subjacentes: redes aleatórias e redes reais. A súbita emergência de tuberculose resistente a drogas como consequência de tratamentos ineficazes é também um resultado das implementações desses modelos em dois cenários distintos. Esses resultados são comparados com os do modelo compartimental e com os de um modelo de estrutura subjacente mais simples e, como novo resultado, surge nos dois modelos a possibilidade de erradicação da doença em menos de uma década após o início do tratamento. Esse resultado é possível desde que sejam adotadas estratégias eficientes de controle. / The one-species population growth dynamics is permeated by the relationship between the harms from the intraspecific competition and the benefits from the presence of conspecifics. For many species, the benefits from conspecific cooperation may outweigh the harms from competition. The positive correlation between population size and total fitness in very small population known as demographic Allee effect. Although there are isolated mathematical models for different types of Allee effects, there is not a simple model that covers and connects them to more general growth models (like Richards). We propose to unify models of Allee effects and the Richards growth one in a model that allows a new perspective on the demographic Allee effect. An example of the increased descriptive possibilities of such generalization is the emergence of more than one transition cooperation-competition when considering a particular case of this new model (Gompertz-Allee). Despite the importance of population growth, most basic models of infectious diseases transmission considers population size constant or adopts implausible simplifications. In this thesis, we show the shortcomings of a dynamic compartmental model of tuberculosis already established and we propose a new model with population logistic growth. When compared, our model provides more pessimistic forecasts for the eradication of the disease in the long term if it is tested with parameters that define inefficient control policies. We perform such predictions adopting control strategies from developed and underdeveloped countries. Since these compartmental model disregards spatial aspects, we developed a computational agent model, based on the proposed model, with two underlying structures: random networks and real networks. The sudden emergence of drug-resistant tuberculosis as a result of ineffective treatments is also a result from the implementations of these models in two distinct scenarios. These results are compared with the ones from a compartimental model and with the ones from a model with simpler underlying structure and, as a new result, the possibility of eradicating the disease in less than a decade after beginning the treatment appears on the two models. This result is possible adopting effective control strategies.

Modelos e teorias científicas surgem da necessidade do homem entender melhor o funcionamento do mundo em que vive. Constantemente, novos modelos e técnicas são criados com esse objetivo. Uma dessas teorias recentemente desenvolvida é a da Criticalidade Auto-Organizada. No Capítulo 2 desta tese, apresentamos uma breve introdução a Criticalidade Auto-Organizada. Tendo a criticalidade auto-organizada como pano de fundo, no Capítulo 3, estudamos a dinâmica Bak-Sneppen (e diversas variantes) e a comparamos com alguns algoritmos de otimização. Apresentamos no Capítulo 4, uma revisão histórica e conceitual das redes complexas. Revisamos alguns importantes modelos tais como: Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, de configuração e Barabási-Albert. No Capítulo 5, estudamos o modelo Barabási-Albert não-linear. Para este modelo, obtivemos uma expressão analítica para a distribuição de conectividades P(k), válida para amplo espectro do espaço de parâmetros. Propusemos também uma forma analítica para o coeficiente de agrupamento, que foi corroborada por nossas simulações numéricas. Verificamos que a rede Barabási-Albert não-linear pode ser assortativa ou desassortativa e que, somente no caso da rede Barabási-Albert linear, ela é não assortativa. No Capítulo 6, utilizando dados coletados do CD-ROM da revista Placar, construímos uma rede bastante peculiar -- a rede do futebol brasileiro. Primeiramente analisamos a rede bipartida formada por jogadores e clubes. Verificamos que a probabilidade de que um jogador tenha participado de M partidas decai exponencialmente com M, ao passo que a probabilidade de que um jogador tenha marcado G gols segue uma lei de potência. A partir da rede bipartida, construímos a rede unipartida de jogadores, que batizamos de rede de jogadores do futebol brasileiro. Nessa rede, determinamos várias grandezas: o comprimento médio do menor caminho e os coeficientes de agrupamento e de assortatividade. A rede de jogadores de futebol brasileiro nos permitiu analisar a evolução temporal dessas grandezas, uma oportunidade rara em se tratando de redes reais. / Models and scientific theories arise from the necessity of the human being to better understand how the world works. Driven by this purpose new models and techniques have been created. For instance, one of these theories recently developed is the Self-Organized Criticality, which is shortly introduced in the Chapter 2 of this thesis. In the framework of the Self-Organized Criticality theory, we investigate the standard Bak-Sneppen dynamics as well some variants of it and compare them with optimization algorithms (Chapter 3). We present a historical and conceptual review of complex networks in the Chapter 4. Some important models like: Erdös-Rényi, Watts-Strogatz, configuration model and Barabási-Albert are revised. In the Chapter 5, we analyze the nonlinear Barabási-Albert model. For this model, we got an analytical expression for the connectivity distribution P(k), which is valid for a wide range of the space parameters. We also proposed an exact analytical expression for the clustering coefficient which corroborates very well with our numerical simulations. The nonlinear Barabási-Albert network can be assortative or disassortative and only in the particular case of the linear Barabási-Albert model, the network is no assortative. In the Chapter 6, we used collected data from a CD-ROM released by the magazine Placar and constructed a very peculiar network -- the Brazilian soccer network. First, we analyzed the bipartite network formed by players and clubs. We find out that the probability of a footballer has played M matches decays exponentially with M, whereas the probability of a footballer to score G gols follows a power-law. From the bipartite network, we built the unipartite Brazilian soccer players network. For this network, we determined several important quantities: the average shortest path length, the clustering coefficient and the assortative coefficient. We were also able to analise the time evolution of these quantities -- which represents a very rare opportunity in the study of real networks.

A investigação a partir da perspectiva histórica torna possível identificar que o design, como área de estudo, vem promovendo constantes reflexões sobre as configurações das soluções presentes nas rotinas sociais. No entanto, em função do aumento da condição participativa social baseada nas atuais tecnologias de informação em rede, pode-se afirmar que as soluções disponíveis atualmente e suas relações com o campo do design passaram também por um processo de ampliação de sua abrangência sistêmica. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é desenvolver um estudo sobre as aproximações entre o pensamento sistêmico e o campo do design no contexto atual, a partir da análise das características que se apresentam como demandas sociais emergentes no mundo complexo em que vivemos. Este estudo busca identificar as dimensões e abordagens do pensamento sistêmico orientado pelo design como interface para solução de problemas em múltiplos cenários. Como organização, este trabalho foi dividido em três capítulos que apresentam: estudo sobre o contexto contemporâneo e as demandas para soluções em design, as aproximações entre o pensamento sistêmico e o campo do design e por fim as relações entre design sistêmico e inovação social. Desta forma, o capítulo 1 estuda os atributos emergentes que caracterizam as relações entre as necessidades sociais atuais e o campo do design, a produção da informação em rede e as dimensões cognitivas e afetivas manifestadas pelos dispositivos tecnológicos de uso diário, além da cultura da mobilidade e a relação entre sua manifestação e as soluções de design. O capítulo 2 é dedicado à análise das relações entre as práxis da concepção sistêmica e do design, ao estudo sobre a perspectiva histórica do design, às propriedades do pensamento sistêmico e às aproximações entre a concepção sistêmica e o campo do design. O capítulo 3 consiste na apresentação de abordagens acerca dos envolvidos e impactados pela manifestação do design sistêmico, na identificação das relações entre a \"Inovação sociocultural\" e a concepção sistêmica no design, como processo de facilitação para soluções convergentes. Como conclusão, considerações que visam contribuir para a reflexão sobre a abrangência e os contornos acerca da manifestação do design sistêmico na contemporaneidade. / From the study of the historical perspective, it is possible to identify that the design fields is promoting constantly new approaches to settings solutions for the social routines. However, with the increase of social based on participatory condition of network information technologies, it can be stated that the solutions currently available and their relations with the design field, also passed by a process of systemic expansion of its range. In this sense, the objective of this study is to develop a study on the approximations between the systemic thought and the design field in the current context, from the analysis of the characteristics that present themselves as social demands emerging in the complex world that we live. This study seeks to identify the dimensions and approaches of systemic thought guided by design as interface for troubleshooting in multiple scenarios. As organization, this work was divided into three chapters that feature: study about the contemporary context and its demands for design solutions, the approximations between the systemic thought and the design field and finally the relationship between systemic design and social innovation. In this way, chapter 1 studies the emerging attributes that characterize the relations between the current social needs and the field of design, the production of the network information and the cognitive and affective dimensions expressed by technological devices for daily use, in addition to the culture of mobility and the relationship between its manifestation and the design solutions. Chapter 2 is dedicated to analyzing of relations between the praxis of systemic conception and design, this study on the historical perspective of the design, the properties of systemic thought and the approximations between the systemic conception and design field. Chapter 3 consists of the presentation of approaches about the involved and impacted by the manifestation of systemic design, on the identification of relations between \"Socialcultural Innovation\" and the systemic conception at design, as a process of facilitation for converged solutions. As a conclusion, this work presents considerations that aim to contribute to the reflection on the comprehensiveness and contours about the manifestation of systemic design in nowadays.

Orientadores: Ricardo Ribeiro Gudwin, Cesar José Bonjuani Pagan / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T04:03:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Angelo_TiagoNovaes_M.pdf: 3900207 bytes, checksum: 2eed8dd66c9bdc37e4d58e9eac614c9d (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: O surgimento das Tecnologias de Comunicação e Informação trouxe uma nova perspectiva para o fortalecimento da democracia nas sociedades modernas. A democracia representativa, modelo predominante nas sociedades atuais, atravessa uma crise de credibilidade cuja principal consequência é o afastamento do cidadão na participação política, enfraquecendo os ideais democráticos. Neste contexto, a tecnologia surge como possibilidade para construção de um novo modelo de participação popular que resgate uma cidadania mais ativa, inaugurando o que denomina-se de democracia digital. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver e implementar uma ferramenta, denominada "Extrator de Conhecimento Coletivo", com o propósito de conhecer o que um coletivo pensa a respeito de sua realidade a partir de pequenos relatos de seus participantes, dando voz à população num processo de democracia participativa. Os fundamentos teóricos baseiam-se em métodos de mineração de dados, sumarizadores extrativos e redes complexas. A ferramenta foi implementada e testada usando um banco de dados formado por opiniões de clientes a respeito de suas estadias em um Hotel. Os resultados apresentaram-se satisfatórios. Para trabalhos futuros, a proposta é que o Extrator de Conhecimento Coletivo seja o núcleo de processamento de dados de um espaço virtual onde a população pode se expressar e exercer ativamente sua cidadania / Abstract: The emergence of Information and Communication Technologies brought a new perspective to the strengthening of democracy in modern societies. The representative democracy, prevalent model in today's societies, crosses a crisis of credibility whose main consequence is the removal of citizen participation in politics, weakening democratic ideals. In this context, technology emerges as a possibility for construction of a new model of popular participation to rescue more active citizenship, inaugurating what is called digital democracy. The objective of this research was to develop and implement a tool called "Collective Knowledge Extractor", with the purpose of knowing what the collective thinks about his reality through small reports of its participants, giving voice to the people in a process participatory democracy. The theoretical foundations are based on methods of data mining, extractive summarizers and complex networks. The tool was implemented and tested using a database consisting of customer reviews about their stay in a Hotel. The results were satisfactory. For future work, the proposal is that the Extractor Collective Knowledge be the core data processing of a virtual space where people can express themselves and actively exercise their citizenship / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica