Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Física, 2016. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-05-31T21:20:27Z No. of bitstreams: 1 2017_MirianMitusukoIzawa.pdf: 14848381 bytes, checksum: e49cb71c8fd71ee1058698d16d890a37 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-06-22T22:06:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MirianMitusukoIzawa.pdf: 14848381 bytes, checksum: e49cb71c8fd71ee1058698d16d890a37 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-22T22:06:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MirianMitusukoIzawa.pdf: 14848381 bytes, checksum: e49cb71c8fd71ee1058698d16d890a37 (MD5) Previous issue date: 2017-06-22 / É frequente a utilização da teoria de redes complexas para investigar o comportamento de Redes de Transporte Público (PTN - do inglês, Public Transport Network). Em geral, são utilizadas as rotas e as estações para a construção dessas redes e geralmente as análises se limitam a topologia da rede. No entanto, mais que rotas e estações, um PTN é formado por fatores que envolvem a prestação de serviço, tais como, número de viagens, horários, tempo de viagens e número de passageiros transportados. Decidimos focar nas operações de PTN, viagens e passageiros, não apenas na sua topologia, rota e estações/ponto de paradas, como vem sendo estudas essas redes. Neste trabalho construímos as redes ponderadas L-Rout, L-Trip e L-Pass derivadas da rede espaço-L. E ponderados, respectivamente, pelo número de rotas, de viagens e de passageiros. O mesmo é feito com as redes ponderadas P-Rout, P-Trip e P-Pass derivadas da rede espaço-P. Constatamos que mesmo para as diferentes escalas (por exemplo, a LPass é bem maior que a L-Trip, que, por sua vez, é bem maior que a L-Rout em termos de número de arestas), as curvas de distribuição do grau do nó levam a um decaimento exponencial independente do número de arestas das redes. A partir disso, desenvolvemos medidas usando as propriedades periódicas das viagens em redes PTN, que definimos como coeficientes de pendularidade RCM e hCM como o centro de “massa” das viagens num dia. Comparamos a distribuição dessas duas medidas entre as redes L-Trip e LPass como forma de comparar a oferta de serviços de transporte e sua demanda. E por fim, desenvolvemos um modelo gravitacional alterado para o estudo da distribuição de viagens do Transporte urbano de ônibus do Distrito Federal a partir de uma das propriedades de redes complexas, a distância dij, e a partir das características de embarque e desembarque dos ônibus. Acreditamos que as metodologias propostas para as redes P-Rout, P-Trip e P-Pass, e também para as redes L-Rout, L-Trip and L-Pass, possam contribuir na análise e planejamento de sistemas de transporte público. / The complex network theory is often used to investigate the behavior of Public Transport Networks (PTN). In general, these studies are limited to the topological analysis using routes and stations/stops. However, more than routes and stations, a PTN is constituted by factors that include a provision of service, such as, number of trips, schedules, travel time and number of passengers carried. We decided to focus on PTN operations, that is, on travel and passengers, not only on the route and stations/stop as they have been studied. In this work we construct the weighted networks L-Rout, L-Trip and L-Pass derived from the L-space network. They are weighted, respectively, by number of routes, number of trips and number of passengers. The same is done with the weighted networks P-Rout, P-Trip and P-Pass derived from the P-space. We find that even for the different scales (for instance, the L-Pass is larger than the L-Trip, which is larger than the LRout in terms of number of edges), the nodes degree distribution function leads to an exponenial decayment independent of their number of edges. From this, we have developed measures using the periodic properties of the trips in PTN, which we define as pendularity coefficients RCM and hCM as the center of mass of the trips in a day. We compare the distribution of these two measures between the L-Trip and L-Pass networks as a way to compare the offer of transport services and their demand. Finally, we developed an altered gravitational model for the study of the distribution of urban bus transportation trips from the Federal District from one of the properties of complex networks, the distance dij, and from the bus boarding and unboarding characteristics. We believe that the proposed methodologies for the P-Rout, P-Trip and P-Pass, and for the L-Rout, L-Trip and L-Pass, networks can contribute to the analysis and planning of public transport systems.

O Naming Game é um modelo computacional simples em que agentes negociam e, sem nenhuma espécie de controle central e utilizando apenas interações locais, atingem consenso com relação à nomeação de um objeto por uma palavra. O consenso é atingido após um número finito de interações, e há um comportamento bem definido em que, inicialmente, várias palavras competem por popularidade e, após uma rápida transição, a maioria dos falantes passa a utilizar apenas um número reduzido de termos. Ocorre então uma espécie de consenso entre os falantes na população. Por ser um exemplo de sistema auto-organizado, o Naming Game desperta interesse mesmo fora do campo de estudos da dinâmica semiótica, onde se originou. No presente trabalho, alguns modelos baseados no Naming Game existentes na literatura são analisados e discutidos, e quatro novos modelos são introduzidos com o objetivo de reduzir o tempo que os agentes levam para chegar ao consenso. No primeiro modelo, observa-se que a redução do tempo de consenso quando se alteram apenas as estratégias de atualização dos inventários dos agentes é implausível. No segundo, os agentes mantêm memória de todas as interações das quais participaram e usam tal memória para atribuir diferentes preferências às palavras na hora da escolha de uma palavra para transmissão. No terceiro, os agentes atribuem pesos às palavras e escolhem a palavra para transmissão com probabilidade proporcional ao peso. No último, os agentes também atribuem pesos às palavras, mas consideram somente as palavras de maior peso no momento de escolha de uma palavra para transmissão. A redução do tempo de consenso quando comparado ao do Naming Game original é atingida em todos os modelos, com exceção do primeiro, tanto quando a topologia de conexão entre os agentes é tal que todos são vizinhos (mean-field), quanto quando a topologia é Barabási-Albert.

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:08:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2017-08-03 / Business Intelligence (BI) software stands out for its ability to collaborate in the processes of analyzing and understanding large volumes of data. Dashboards - are the typical platforms used for this purpose and there are a wide variety of BI software that allow the construction of these dashboards by data scientists not necessarily programming experts, such as: Qlik Sense, Pentaho, Tableau, Microstrategy, and others. Data analysis and understanding processes may require complex calculations of metrics on the data. Structured data in the form of complex networks can be analyzed and understood with the help of complex network metrics. However, data analysts may not have the knowledge necessary to implement algorithms and perform computations of complex network metrics. Although traditional software for handling complex networks such as Gephi, Pajek, and Hive Plots provide features that facilitate the analysis and calculation of network metrics, these software assumes a theoretical knowledge of the user about complex networks, and it is also up to the user to interpret the results of these metrics in relation to the domain of the analyzed data. About BI software and complex network manipulation tools, little has been done to support the non-programmer in the automatic construction of dashboards based on structured data in the form of complex networks. This work is inserted in this context, proposing a software architecture that contain structures capable of automatically generating dashboards from the input of structured data in the form of complex networks. To validate the proposed architecture, a tool was developed that implements this architecture and is able to support data scientists in the friendly construction of control panels from data that are structured in the form of networks. This tool, called SBINet (Semantic for Business Intelligence from Networks), has a semantic layer that, through ontologies, describes the datasets structured in a network way, to describe metrics that can be calculated from the information contained in the datasets. The use of SBINet is exemplified with data from the network using a shared bicycle system. SBINet has created a set of control panels containing the results of calculating metrics made from user-supplied datasets. The SBINet and the control panels generated by it were evaluated by a group of transport professionals and researchers and systems analysts. Keywords: Complex Networks, Web Semantic, Dashboards, Business Intelligence. / As ferramentas de Business Intelligence - BI - se destacaram pela capacidade de colaborar nos processos de análise e compreensão de grandes volumes de dados. Painéis de controle - dashboards - são as plataformas típicas usadas para esse fim e há uma grande variedade de ferramentas de BI que permitem a construção destes painéis de controle por cientistas de dados não necessariamente especialistas em programação, tais como: Qlik Sense, Pentaho, Tableau, Microstrategy, entre outros. Os processos de análise e compreensão de dados podem exigir cálculos complexos de métricas e indicadores sobre os dados. Dados estruturados na forma de redes complexas podem ser analisados e compreendidos com o auxílio de propriedades de redes complexas. Contudo, analistas de dados podem não possuir os conhecimentos necessários para a implementação de algoritmos e a realização dos cálculos de propriedades de redes complexas. Apesar das ferramentas tradicionais de manuseio de redes complexas como Gephi, Pajek, e Hive Plots disponibilizarem funcionalidades que facilitam a análise e o cálculo de propriedades de redes, estas ferramentas pressupõem um conhecimento teórico do usuário sobre redes complexas, cabendo ainda ao usuário interpretar os resultados dos cálculos destas propriedades em relação ao domínio dos dados analisados. A despeito das ferramentas de BI e das ferramentas de manuseio de redes complexas, pouco foi feito para apoiar ao usuário não-programador na construção automática de painéis de controle baseados em dados estruturados na forma de redes complexas. Este trabalho se insere neste contexto, propondo uma arquitetura de software que contêm estruturas capazes de gerar automaticamente painéis de controle a partir da entrada de dados estruturados na forma de redes complexas. Para validar a arquitetura proposta foi desenvolvida uma ferramenta que implementa esta arquitetura e que é capaz de apoiar cientistas de dados na construção, de forma amigável, de painéis de controle a partir de dados que são representados como redes. Esta ferramenta, chamada SBINet (Semantic for Business Intelligence from Networks), possui uma camada semântica que, através de ontologias, descreve os datasets estruturados em forma de rede. O SBINet utiliza esta descrição para descobrir indicadores que podem ser calculados a partir das informações contidas nos datasets. As propriedades da rede são calculadas no SBINet e, em função do significado de cada métrica usada neste cálculo, indicadores específicos são construídos e visualizados em forma de gráficos. O uso do SBINet é exemplificado com dados da rede de uso de um sistema de bicicletas compartilhadas. O SBINet criou um conjunto de painéis de controle contendo os resultados dos cálculos de indicadores feitos a partir dos datasets fornecidos pelo usuário. O SBINet e os painéis de controle gerados por ele foram avaliados por um conjunto de profissionais e pesquisadores da área de mobilidade urbana e tecnologia da informação. Palavras-chave: Redes Complexas, Web Semântica, Painéis de Controle, Business Intelligence.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:38:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-09-17 / Collaboration with content sharing via digital maps is a type of application that is characteristic of the context of the social web. A malicious activity that is di cult to detect in this interactive context is the generation of a false trend on the map as the result of a plot in which several false reports by more than one person are done. In this paper, we describe how modeling complex networks of crime reported on a collaborative (or crowd) map can help identify regularities, and therefore show deviations arising from malicious activity. The idea here is to model a network comprised of users who reported crimes and the locations where such crimes were reported (e.g.: a census tract). Starting from a bipartite network model in which the vertices are individuals and census tracts, we projected a monopartite network of users in which the edges indicate the strength of connection between them. This connection strength indicates the degree of co-relatedness of the reports of crime made by these two users in a particular place. By characterizing this, we were able to observe that the relationships of non-hub users among themselves are typically no stronger than the relationship between such non-hub users and the hubs. If this happens, the evidence of malicious activity becomes clear. Simulation of malicious activities in this dataset has allowed evaluating the contributions and limitations of our approach. Keywords: Complex Networks, Data Mining, Security on the Web / Colaboração com o compartilhamento de conteúdo através de mapas digitais é um tipo de aplicação que é característica do contexto da web social. A atividade maliciosa que é difícil de detectar, neste contexto interativo, é a geração de uma tendência falsa no mapa como o resultado de uma trama em que diversos crimes falsos são reportados por grupos de usuários. Nesse trabalho nós descrevemos como a modelagem de redes complexas de crime relatados em um mapa colaborativo pode ajudar a identificar regularidades, e, com isso, mostrar desvios decorrentes de atividades maliciosas. A ideia aqui é modelar uma rede composta por usuários que relataram crimes e os locais onde tais crimes são relatados (por exemplo: um setor censitário). A partir de um modelo de rede bipartida em que os vértices são usuários e setores censitários, projetamos uma rede monopartite de usuários em que as arestas indicam a força da ligação entre eles. Esta força de conexão indica o grau de correlação dos registros de crime feitos por esses usuários nos mesmos lugares. Ao caracterizar isso, pudemos observar que as relações de usuários não-hubs, geralmente, não são mais fortes que as relações entre esses usuários não-hubs e hubs. Se isso acontecer, a evidência de atividade maliciosa se torna clara. Simulação de atividades maliciosas neste conjunto de dados permitiu avaliar as contribuições e limitações da nossa abordagem. Palavras-chave: Redes Complexas, Mineração de Dados, Segurança na Web

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:38:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-08-19 / There are studies that show distribution of crimes by census tracts in large cities follows a power law, criminality is an example of a complex system that can be mapped into geographic regions. This evidence means there are few places that concentrate many crimes and many places that concentrate few crimes. From this premise, if a geographic region formed by several census tracts has a distribution follows a power law, would be possible to split this region into several parts so these parts remain similar distributions to the distribution of region? The work proposed in this dissertation tries to answer this question using complex networks and evolutionary algorithms. The representation of a network in this work is a planar graph where the nodes are centroids of geographic areas, the edges represent the adjacency between these areas, and each node has a weight representing some data from an area, the weight would be the number of crimes registered in this area. The problem of this research lies in the context partitioning a planar graph in order to find the distributions of the partitions that have similar weights of the nodes with the distribution of weights of the nodes of the graph, each distribution of partition will function as a sample of distribution of graph, following a power law, these distribution of partitions will be useful to have a better understanding of complex systems that can be mapped into geographic regions. It was created two evolutionary algorithms aiming to solve the cited problem, in the tested databases it was possible to find approximately 90% of partitions with distribution of weights of nodes similar to the distribution of weights of the nodes of the original graph, and following power law. Keywords: Graph partitioning, Power Law, Planar graphs, Complex Networks and Evolutionary Algorithms. / Há trabalhos que evidenciam que a distribuição de crimes por setores censitários em grandes cidades segue uma lei de potência, a criminalidade é um exemplo de sistema complexo que pode ser mapeado em regiões geográficas. A evidência citada significa que, há poucos lugares que concentram muitos crimes e muitos lugares que concentram poucos crimes. Partindo dessa premissa, se uma região geográfica formada por vários setores censitários possuem uma distribuição que segue lei de potência, seria possível dividir essa região em várias partes de tal forma que essas partes mantenham distribuições semelhantes à distribuição da região? O trabalho proposto nesta dissertação tenta responder essa pergunta utilizando redes complexas e algoritmos evolutivos. A representação de uma rede neste trabalho é um grafo planar onde os nodos são centroides de áreas geográficas, as arestas representam a adjacência entre essas áreas, e cada nodo tem um peso representando um dado da área, que poderia ser o número de crimes registrados nesta área. O problema desta pesquisa reside no contexto de particionar um grafo planar com o intuito de encontrar partições que possuem distribuições dos pesos dos nodos semelhantes à distribuição dos pesos dos nodos do grafo, cada distribuição da partição funcionará como uma amostra da distribuição do grafo, seguindo uma lei de potência, essas distribuições das partições serão úteis para ter um melhor entendimento de sistemas complexos que podem ser mapeados em regiões geográficas. Foram criados dois algoritmos evolutivos objetivando solucionar o problema citado, nas bases de dados testadas foi possível encontrar aproximadamente 90% das partições com distribuições dos pesos dos nodos semelhantes à distribuição do grafo original, e seguindo lei de potência. Palavras-chave: Particionamento de Grafos, Lei de Potência, Grafos Planares, Redes Complexas e Algoritmos Evolutivos.

Submitted by Robero Luiz Souza Monteiro (roberto@souzamonteiro.com) on 2013-09-13T00:51:31Z No. of bitstreams: 1 Thesis.pdf: 1388024 bytes, checksum: b425f1ae694106009908a91d0a04ed72 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Auxiliadora Lopes(silopes@ufba.br) on 2013-09-17T16:28:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Thesis.pdf: 1388024 bytes, checksum: b425f1ae694106009908a91d0a04ed72 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-17T16:28:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thesis.pdf: 1388024 bytes, checksum: b425f1ae694106009908a91d0a04ed72 (MD5) Previous issue date: 2012 / Neste trabalho realizamos uma análise da estrutura topológica de arranjos produtivos locais(APLs), com a finalidade de facilitar a difusão do conhecimento e, como consequência, aumentar a competitividades das empresas componentes do APL. Para tanto, foram: (i) levantados dados a respeito das relações existentes entre empresas do APL estudado, (ii) estabelecidas as características das topologias das redes sociais constituídas e (iii) realizadas a modelagem e a implementação de uma solução computacional que permite visualizar e prever a evolução de tais redes com o passar do tempo, indicando os processos de cooperação e colaboração, incluindo aqueles em que há difusão do conhecimento, que ocorrerão, caso as interações entre os atores ocorra em conformidade com a simulação. Uma das principais contribuições desta pesquisa foi o desenvolvimento de um modelo de redes de afinidade, que se aplica não somente às redes estudadas, mas também a qualquer rede onde as interações entre os atores se dê de acordo com as semelhanças existentes entre eles. Este modelo pode auxiliar a definição de estratégias político-econômicas, uma vez que permite identificar os pontos de fragilidade na rede existente, indicando caminhos que, se seguidos, levarão ao estabelecimento de relações entre os membros do arranjo mais robustas de modo a favorecer a difusão do conhecimento, auxiliando assim, o desenvolvimento sócio-econômico da região onde este APL está situado. Além da aplicação à simulação da evolução de redes de cooperação e colaboração de arranjos produtivos locais, o modelo desenvolvido também permite a simulação da evolução de redes de aminoácidos de proteínas e ecossistemas. / Salvador

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Departamento de Economia, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2015-06-24T14:14:42Z No. of bitstreams: 1 2014_MarianaMonteiro.pdf: 1822460 bytes, checksum: d07da9623fc5784c75a937b2869e3ccb (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2015-06-24T14:28:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_MarianaMonteiro.pdf: 1822460 bytes, checksum: d07da9623fc5784c75a937b2869e3ccb (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-24T14:28:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_MarianaMonteiro.pdf: 1822460 bytes, checksum: d07da9623fc5784c75a937b2869e3ccb (MD5) / O presente trabalho utiliza a teoria de redes complexas para analisar o Senado Federal do Brasil nos períodos legislativos ocorridos entre os anos de 1995 e 2010. A partir da base de dados construída para esse trabalho, foram geradas redes políticas onde os nós são os senadores e as ligações ocorrem quando dois senadores registram o mesmo voto em uma dada matéria. Nessas redes, foram calculadas medidas de centralidade, tais como grau, força, poder de dominância e poder de difusão, que possibilitaram a construção de rankings dos senadores mais influentes. Também foi verificada a formação de comunidades, de senadores de partidos da base do governo e de senadores de partidos da oposição. E a principal contribuição desse trabalho é a proposição de modelos de previsão de resultados políticos. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This paper uses the theory of complex networks to analyze the Federal Senate of Brazil in legislative periods occurred between the years 1995 and 2010. From the database constructed for this work, political networks were generated where nodes are the senators and bonds occur when two senators voting record the same in a given bill. In these networks were calculated centrality measures such as degree, strength, power, dominance and power of diffusion, which allowed the construction of rankings of the most influential senators. We also observed the formation of communities of senators of government coalition parties and senators of opposition parties. And the main contribution of this work is to propose forecasting models of political outcomes.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, 2016. / Submitted by Marianna Gomes (mariannasouza@bce.unb.br) on 2016-12-12T15:47:00Z No. of bitstreams: 1 2016_HenriqueMonteiroCristovão.pdf: 14257232 bytes, checksum: bcbe4ca74fca8a833fda864d8614c973 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-01-28T16:05:55Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_HenriqueMonteiroCristovão.pdf: 14257232 bytes, checksum: bcbe4ca74fca8a833fda864d8614c973 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-28T16:05:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_HenriqueMonteiroCristovão.pdf: 14257232 bytes, checksum: bcbe4ca74fca8a833fda864d8614c973 (MD5) / Investiga e desenvolve um modelo de recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, baseado na transformação de redes complexas obtidas a partir da busca por relacionamentos entre os termos de uma consulta formulada pelo usuário. Os relacionamentos derivados dos termos da consulta são obtidos a partir de buscas em uma base de dados ligados (linked data), gerando uma cadeia de transformações sobre redes de triplas RDF, baseadas em métricas de análise de redes complexas. A pesquisa é exploratória, buscando de forma simultânea o desenvolvimento de formulações teóricas sobre sistemas de recuperação de informação, o estudo de suas implicações práticas do ponto de vista das tecnologias atualmente disponíveis, e a coleta de dados empíricos decorrentes de seguidas iterações de modelagem, implementação e teste de protótipos de um sistema computacional. Operações de análise de redes complexas foram usadas para ranqueamento e seleção de informações recuperadas, que depois retroalimentam novas buscas para expansão da rede de informação. Por intermédio do protótipo implementado, o modelo foi validado com um grupo de dezessete usuários. O grau de satisfação com os resultados sugere qualitativamente que o modelo possui boa precisão e revocação. Foram de grande relevância as iteradas operações de transformação das redes na retroalimentação do modelo. Há indícios da necessidade de maiores bases de conhecimento. A rede final é mapeada em um mapa conceitual, e o modelo desenvolvido foi analisado à luz da equação fundamental da Ciência da Informação de Brookes e da aprendizagem significativa de Ausubel. A natureza interdisciplinar do modelo permitiu explorar de forma diferenciada e original a recuperação de informação e conhecimento em bases de dados ligados, apontando relevância de investigações futuras. O resultado culminou no desenvolvimento de um modelo híbrido de recuperação de informação e conhecimento que é simultaneamente fundamentado nos três paradigmas correntes da Ciência da Informação: físico, cognitivo e social. / It researches and develops a model of information and knowledge retrieval on bases of linked data, based on the transformation of complex networks obtained from the search for relationships about the terms of a user-formulated query. The relationships derived from the query terms are obtained from a search in a base of linked data. It generates a sequence of transformations on RDF triples networks, based on metrics of complex networks analysis. The research is exploratory and it was developed from simultaneous way to theoretical formulations on information retrieval systems, the study of its practical implications in point of view of the currently available technologies, and the collection of empirical data resulting from several iterations of modeling, implementation and prototype testing of a computer system. Complex networks analysis operations were used for ranking and selection of retrieved information, which then uses a bootstrapping process to feedback the new search to the expansion of the information network. The model was validated over the implemented prototype, with a group of seventeen users. The degree of satisfaction with the results suggests, qualitatively, that the model has good precision and recall. The iterated operations of network transformation were of great importance in the feedback process of the model. There is evidence of the need for larger knowledge bases. The final network is mapped to a conceptual map, and the model developed was analyzed in light of the fundamental equation of the Information Science of the Brookes and the meaningful learning of the Ausubel. The interdisciplinary nature of the model allowed us to explore the different and original way information and knowledge retrieval on bases of linked data, indicating relevance of future investigations. The results culminated in the development of a hybrid model of information and knowledge retrieval that is grounded simultaneously in the three current paradigms of information science: physical, cognitive and social.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciência da Informação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2015-11-26T12:19:13Z No. of bitstreams: 1 2015_RicardoBarrosSampaio.pdf: 30358617 bytes, checksum: 0b2940e9266b0bfdc0ad3e1c44388b88 (MD5) / Approved for entry into archive by Patrícia Nunes da Silva(patricia@bce.unb.br) on 2016-01-08T13:11:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_RicardoBarrosSampaio.pdf: 30358617 bytes, checksum: 0b2940e9266b0bfdc0ad3e1c44388b88 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-08T13:11:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_RicardoBarrosSampaio.pdf: 30358617 bytes, checksum: 0b2940e9266b0bfdc0ad3e1c44388b88 (MD5) / Na era da informação, do conhecimento e das mídias digitais, de que forma os padrões de relacionamento interpessoais registrados geram informações sobre a estrutura global e regional da pesquisa em doenças negligenciadas? Este estudo investiga as redes de coautoria de cientistas que trabalham em leishmaniose e em tuberculose, duas das principais doenças negligenciadas no contexto brasileiro e mundial, em busca de revelar de que forma vêm ocorrendo mudanças no universo de participação das pesquisas. Foi identificada a ascensão de pesquisadores de países como Brasil, Índia, China e África do Sul, que se tornaram não apenas relevantes, mas em certas áreas chegam a dominar a estrutura de colaboração em rede e a produtividade no campo observado. Os resultados apresentados possibilitam às agências de financiamento avaliar seu papel em relação aos objetivos de construção e desenvolvimento da capacidade científica, bem como a consistência de parcerias científicas em todo o mundo. Eles também permitem a avaliação dos mecanismos que apoiam e incentivam a investigação em países endêmicos. O estudo também realiza uma análise exploratória acerca dos resultados da aplicação de métodos de análise de redes complexas no universo analisado. Nesse sentido, a pesquisa avalia a criação de instrumentos que apoiem a tomada de decisão em saúde pública, buscando demonstrar como a utilização desses métodos, amparados pelo uso apropriado de tecnologias para tratamento de dados, apresenta alternativas promissoras na avaliação da ciência e das dinâmicas de redes de ciência e tecnologia. O estudo utilizou diferentes bases para a recuperação dos dados, a saber: o PubMed, a Web of Science e o SciELO. Foi analisada a dinâmica das redes de coautoria em publicações científicas além das palavras-chave, das revistas científicas e outros elementos que compõem os chamados metadados das publicações científicas. O resultado final é um conjunto de métodos que podem apoiar o estudo das comunidades científicas e dos grupos de pesquisa com base em seu comportamento específico quanto à comunicação e ao relacionamento entre seus pares. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT / In the age of information, knowledge and digital media, how the registered interpersonal relationship patterns generate information on global and regional structure of the research in neglected diseases? This study investigates the networks of co-authorship of scientists working on leishmaniasis and tuberculosis, two of the major neglected diseases in the Brazilian and global context, seeking to reveal how changes are taking place in the universe of shared research. It has been identified the rise of researchers from countries such as Brazil, India, China and South Africa, which became not only relevant, but in certain areas come to dominate the networked collaborative structure and productivity in the observed field. The presented results allow the funding agencies to assess its role in relation to construction and development goals of scientific capacity as well as the consistency of scientific partnerships worldwide. They also allow the evaluation of the mechanisms that support and encourage research in endemic countries. The study also conducts an exploratory analysis of the results of the application analysis of complex networks methods in the universe analyzed. In this sense, the research evaluates the development of tools to support public health decisions demonstrating how the use of these methods, supported by appropriate use of technologies for data processing, offers promising alternatives in the evaluation of science and network dynamics on science and technology. The study used different databases for data retrieval, namely: PubMed, Web of Science and SciELO. The dynamics of co-authorship networks in scientific publications was analyzed in addition to keywords, scientific journals and other elements that make up the so-called metadata of scientific publications. The end result is a set of methods that can support the study of scientific communities and research groups based on their specific behavior as communication and the relationship among their peers.

Made available in DSpace on 2018-08-02T00:03:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_10347_ata de defesa.pdf: 580738 bytes, checksum: bc211d49fe3eadd4520a81749193b6f3 (MD5) Previous issue date: 2016-08-24 / A Análise de Redes Complexas (ARC) é um conjunto de técnicas matemáticas utilizadas para estudar sistemas representados como grafos. Uma rede complexa é um grafo cuja estrutura é irregular, complexa e possui características topológicas não triviais. Duas abordagens tem se desenvolvido dentro da área de análise de redes complexas: (i) a análise da topologia da rede, com a proposição de novos modelos a partir do estudo das propriedades de menor caminho médio (L) do coeficiente de agrupamento global (C) e da distribuição de grau (P(k)); e (ii) a análise da importância dos integrantes da rede, com a aplicação de medidas de centralidade, as quais são funções que designam um valor numérico aos nós da rede conforme uma noção de prestígio pré-determinada. A análise de redes sociais (ARS) é a aplicação das teorias e técnicas de ARC numa rede social, fornecendo uma análise matemática e visual das relações humanas. Um dos campos sociais com intenso interesse na última década no Brasil é a análise do sistema de financiamento de campanhas eleitorais e uma rede complexa inédita é o grafo que representa as contribuições financeiras das eleições brasileiras de 2014. Nestas eleições, os mais de 18.000 candidatos a cargos eleitorais disponibilizaram um documento detalhando as contribuições eleitorais recebidas. A partir desses dados, este trabalho propõe aplicar as técnicas de ARC/ARS e modelar as contribuições eleitorais das eleições brasileiras de 2014 como um conjunto de grafos. Os resultados mostram que as maiores componentes dos grafos são uma rede de mundo pequeno, livre de escala e que há uma correlação forte entre centralidade dos candidatos e número de votos recebidos para a maior componente do grafo que representa todas as contribuições eleitorais.