Modelagem de dinâmicas sociais interagentes em redes complexas - Pineda, Aruane Mello (2023)
Nesta tese, investigamos dinâmicas sociais complexas e sua relação com a difusão de informações e a polarização. No primeiro estudo, aplicamos algoritmos de aprendizado de máquina para prever o tempo de consenso (Yi) e a frequência de mudanças de opinião (Ci) em redes complexas utilizando o modelo Q-votantes. Identificamos que o coeficiente de agrupamento (C) e a centralidade da informação (IC) são medidas topológicas cruciais para essas previsões, destacando a importância da estrutura da rede na dinâmica de polarização e outros padrões em sistemas sociais. No segundo estudo, exploramos como a heterogeneidade cultural afeta a propagação de rumores em sociedades de agentes interativos. Descobrimos que a heterogeneidade cultural pode limitar a difusão de informações em sociedades maiores, resultando em uma limitação natural na propagação de notícias verdadeiras ou falsas. Em ambos os estudos, a compreensão da complexa interação entre a estrutura da rede e a dinâmica social é fundamental, revelando como a heterogeneidade cultural e a topologia da rede desempenham papéis críticos na disseminação de informações e na formação de opiniões. Essas pesquisas contribuem para uma compreensão mais profunda dos mecanismos subjacentes à polarização e à dinâmica em sociedades contemporâneas. É relevante salientar que, nesta tese, em consequência dos nossos resultados, que foram relacionados à teoria de Everett Rogers sobre inovações, os vocábulos inovações, informações, rumores e boatos são utilizados como sinônimos.