Programação
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P1: 19/05/2021
P2: 16/06/2021
P3: 14/07/2021
P4: 21/07/2021
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1. Brody, D.C. Modelling election dynamics and the impact of disinformation. Info. Geo. 2, 209–230 (2019). https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs41884-019-00021-2
2. Collins, D., Efford, C., Elliott, J., Farrelly, P., Hart, S. Knight, J., Lucas, I. C., OʼHara, B., Pow, R., Stevens, J., Watling, G.: House of Commons Digital, Culture, Media and Sport Committee: Disinformation and ‘fake newsʼ: Final Report, Eighth Report of Session2017–2019. https://publications.parliament.uk/pa/cm201719/cmselect/cmcumeds/1791/1791.pdf
3.Duarte, A., Galves, A., Loecherbach, E., Ost, G.: Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics, Bernoulli 25(1), 2019,771–792 https://doi.org/10.3150/17-BEJ1006
4. R.A. Holley e T. M Liggett, Ergodic theorems for interacting infinite systems and the voter model, Annals of Probability, vol. 3, pag. 643-663, 1975 (https:// www.jstor.org/stable/2959329?seq=1#metadata_info_tab_contents)
5. Liggett, T.M. (1999). Stochastic interacting systems: contact, voter and exclusion processes. Springer. ISBN 3-540-65995-1.
6. Milgram, S.: The small world problem. Psychology Today 1(May):61-67 (1967).
7. Newman, M.: Networks, Oxford University Press, Second Edition (2018) DOI: 10.1093/oso/9780198805090.001.0001
8. Travers, J., S Milgram, S,: An experimental study of the “small world” problem Sociometry, no 32(1969)
9. Vosoughi, S., Roy, D., Aral, S.: The spread of true and false news online. Science, Vol. 359, Issue 6380, pp. 1146-1151 (2018). https://science.sciencemag.org/content/359/6380/1146
10. Watts, D. J., Strogatz, S. H.: Collective dynamics of small-world net works. Nature 393,440–442 (1998).
11. J. Yang and J. Leskovec, Community-Affiliation graph model for overlapping network community detection, 2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining, Brussels, 2012, pp. 1170-1175.
12. Y. Yang, L. Zhou, Z. Jin and J. Yang, "Meta path-based Information entropy for modeling social Influence in heterogeneous Information networks," 2019 20th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), Hong Kong, Hong Kong, 2019, pp. 557-562.
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Apresentação de Kádmo Laxa
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Indicado pelo Prof. Galves
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Apresentação do Prof. Antonio Galves
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Enviado pelo aluno Guilherme Bonaldo
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"Pesquisa sobre polarização afetiva (hostilidade entre campos políticos adversários) num grande aplicativo de relacionamentos. Analisamos marcas textuais explícitas de identidades políticas positivas (Lula Livre, B17 etc.) e negativas (Lula na cadeia, Ele Não etc.) em 48 mil perfis."Pesquisa que esse grupo de USP fez sobre relacionamentos no Tinder e polarização política
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Recomendado por Prof. Antonio Galves e informado por Marcela Purini.
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Indicação do Prof. Antonio Galves
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Tutorial de um grupo de pesquisadores ligados a câmara dos deputados - LabHacker. Neste tutorial eles ensinam baixar arquivos do twitter e carregar em uma ferramenta de visualização de graphos chamada Gephi.
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Context tree selection and linguistic rhythm retrieval from written texts Antonio Galves, Charlotte Galves, Jesús E. García, Nancy L. Garcia, Florencia Leonardi Abstract
The starting point of this article is the question “How to retrieve fingerprints of rhythm in written texts?” We address this problem in the case of Brazilian and European Portuguese. These two dialects of Modern Portuguese share the same lexicon and most of the sentences they produce are superficially identical. Yet they are conjectured, on linguistic grounds, to implement different rhythms. We show that this linguistic question can be formulated as a problem of model selection in the class of variable length Markov chains. To carry on this approach, we compare texts from European and Brazilian Portuguese. These texts are previously encoded according to some basic rhythmic features of the sentences which can be automatically retrieved. This is an entirely new approach from the linguistic point of view. Our statistical contribution is the introduction of the smallest maximizer criterion which is a constant free procedure for model selection. As a by-product, this provides a solution for the problem of optimal choice of the penalty constant when using the BIC to select a variable length Markov chain. Besides proving the consistency of the smallest maximizer criterion when the sample size diverges, we also make a simulation study comparing our approach with both the standard BIC selection and the Peres–Shields order estimation. Applied to the linguistic sample constituted for our case study, the smallest maximizer criterion assigns different context-tree models to the two dialects of Portuguese. The features of the selected models are compatible with current conjectures discussed in the linguistic literature.
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Motivação, quadro conceitual e perguntas básicas.
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Evolução das opiniões no modelo do votante
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Unanimidade, robôs, grafos aleatórios.
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Processo de Ramificação
Material complementar para o curso de Estatística de Redes Sociais.
Por Antonio Galves e Kádmo Laxa
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O grafo de Erdo ̋s-Rényi.
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Grafos aleatórios e redes sociais. Mundo pequeno, Erdos-Rényi, Watts-Strogatz.
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Grafos aleatórios e redes sociais.
6a. aula
A formação da unanimidade no modelo do votante -
Grafos aleatórios e redes sociais.
7a. aula
Graus com cauda pesada, grafos rico fica mais rico.
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Módulos 1 e 2: Complementos e revisão
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Módulos 1 e 2: Complementos e revisão com as respostas.
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Módulos 1 e 2: Complementos e revisão
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Estatística de Redes Sociais - 1a. Prova
19 de maio de 2021
Apresentação
Esta é uma prova individual, com consulta. Em cada uma das 10 questões abaixo, uma e só uma opção é correta.
A nota da prova será calculada pela fórmula Nota = max{ 0 , C – E/3}. Nesta expressão, C é o número de respostas certas e E, o número de respostas erradas. Questões deixadas em branco não serão consideradas no cálculo da nota.
Cada estudante receberá e deverá resolver as questões de uma lista especificamente destinada a ele e contendo seu nome no cabeçalho. Essa lista, contém 10 questões, escolhidas aleatoriamente em um conjunto comum de tópicos e questões.
O arquivo com as respostas às questões da lista que lhe foi destinada deverá ser enviada pelo estudante, até às 18h30, para a página do e-disciplinas do curso e simultaneamente ao endereço veralu@ime.usp.br.
A lista de respostas deverá ser enviada para a página do e-disciplinas ou no formato pdf, ou no formato RTF, ou no formato doc, ou ainda escrita diretamente na página do e-disciplinas que foi habilitada para isso. A lista das respostas enviada por correio eletrônico deverá ser escrita no próprio corpo da mensagem.
A lista de respostas deverá conter as seguintes informações:
Nome do estudante:
Lista de respostas, indicando o número da questão seguido de uma opção entre a, b, c, d ou "em branco".
Assim, o arquivo de respostas deverá ser enviado no formato exemplificado abaixo:
Nome completo do Estudante: XXXX
Respostas:
1b;
2c;
3a;
4"em branco";
5a;
6b;
7d;
8b;
9a;
10d;
Evidentemente, as opções apresentadas ao lado de cada número de questão no exemplo acima não correspondem às opções corretas e são dadas simplesmente como ilustração.
Depois da conclusão da prova, cada estudante receberá a lista com as 10 opções corretas correspondendo à sua prova. Com essa lista de respostas, ele poderá calcular a nota que sua prova recebeu usando a fórmula indicada no primeiro parágrafo.
Importante: Durante a realização da prova, os estudantes deverão obrigatoriamente estar presentes na sala virtual do curso no Google Meet, podendo ser chamados pelo docente para esclarecer eventuais dúvidas, se necessário.
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Estatística de Redes Sociais - 2a. Prova
16 de junho de 2021
Apresentação
Esta é uma prova individual, com consulta. Em cada uma das 10 questões abaixo, uma e só uma opção é correta.
A nota da prova será calculada pela fórmula Nota = max{ 0 , C – E/3}. Nesta expressão, C é o número de respostas certas e E, o número de respostas erradas. Questões deixadas em branco não serão consideradas no cálculo da nota.
Cada estudante receberá e deverá resolver as questões de uma lista especificamente destinada a ele e contendo seu nome no cabeçalho. Essa lista, contém 10 questões, escolhidas aleatoriamente em um conjunto comum de tópicos e questões.
O arquivo com as respostas às questões da lista que lhe foi destinada deverá ser enviada pelo estudante, até às 18h30, para a página do e-disciplinas do curso e simultaneamente ao endereço veralu@ime.usp.br.
A lista de respostas deverá ser enviada para a página do e-disciplinas ou no formato pdf, ou no formato RTF, ou no formato doc, ou ainda escrita diretamente na página do e-disciplinas que foi habilitada para isso. A lista das respostas enviada por correio eletrônico deverá ser escrita no próprio corpo da mensagem.
A lista de respostas deverá conter as seguintes informações:
Nome do estudante:
Lista de respostas, indicando o número da questão seguido de uma opção entre a, b, c, d ou "em branco".
Assim, o arquivo de respostas deverá ser enviado no formato exemplificado abaixo:
Nome completo do Estudante: XXXX
Respostas:
1b;
2c;
3a;
4"em branco";
5a;
6b;
7d;
8b;
9a;
10d;
Evidentemente, as opções apresentadas ao lado de cada número de questão no exemplo acima não correspondem às opções corretas e são dadas simplesmente como ilustração.
Depois da conclusão da prova, cada estudante receberá a lista com as 10 opções corretas correspondendo à sua prova. Com essa lista de respostas, ele poderá calcular a nota que sua prova recebeu usando a fórmula indicada no primeiro parágrafo.
Importante: Durante a realização da prova, os estudantes deverão obrigatoriamente estar presentes na sala virtual do curso no Google Meet, podendo ser chamados pelo docente para esclarecer eventuais dúvidas, se necessário. -
Estatística de Redes Sociais - 3a. Prova
14 de julho de 2021
Apresentação
Esta é uma prova individual, com consulta. Em cada uma das 10 questões abaixo, uma e só uma opção é correta.
A nota da prova será calculada pela fórmula Nota = max{ 0 , C – E/3}. Nesta expressão, C é o número de respostas certas e E, o número de respostas erradas. Questões deixadas em branco não serão consideradas no cálculo da nota.
Cada estudante receberá e deverá resolver as questões de uma lista especificamente destinada a ele e contendo seu nome no cabeçalho. Essa lista, contém 10 questões, escolhidas aleatoriamente em um conjunto comum de tópicos e questões.
O arquivo com as respostas às questões da lista que lhe foi destinada deverá ser enviada pelo estudante, até às 18h30, para a página do e-disciplinas do curso e simultaneamente ao endereço veralu@ime.usp.br.
A lista de respostas deverá ser enviada para a página do e-disciplinas ou no formato pdf, ou no formato RTF, ou no formato doc, ou ainda escrita diretamente na página do e-disciplinas que foi habilitada para isso. A lista das respostas enviada por correio eletrônico deverá ser escrita no próprio corpo da mensagem.
A lista de respostas deverá conter as seguintes informações:
Nome do estudante:
Lista de respostas, indicando o número da questão seguido de uma opção entre a, b, c, d ou "em branco".
Assim, o arquivo de respostas deverá ser enviado no formato exemplificado abaixo:
Nome completo do Estudante: XXXX
Respostas:
1b;
2c;
3a;
4"em branco";
5a;
6b;
7d;
8b;
9a;
10d;
Evidentemente, as opções apresentadas ao lado de cada número de questão no exemplo acima não correspondem às opções corretas e são dadas simplesmente como ilustração.
Depois da conclusão da prova, cada estudante receberá a lista com as 10 opções corretas correspondendo à sua prova. Com essa lista de respostas, ele poderá calcular a nota que sua prova recebeu usando a fórmula indicada no primeiro parágrafo.
Importante: Durante a realização da prova, os estudantes deverão obrigatoriamente estar presentes na sala virtual do curso no Google Meet, podendo ser chamados pelo docente para esclarecer eventuais dúvidas, se necessário.
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Estatística de Redes Sociais - 4a. Prova
21 de julho de 2021
Apresentação
Esta é uma prova individual, com consulta. Em cada uma das 10 questões abaixo, uma e só uma opção é correta.
A nota da prova será calculada pela fórmula Nota = max{ 0 , C – E/3}. Nesta expressão, C é o número de respostas certas e E, o número de respostas erradas. Questões deixadas em branco não serão consideradas no cálculo da nota.
Cada estudante receberá e deverá resolver as questões de uma lista especificamente destinada a ele e contendo seu nome no cabeçalho. Essa lista, contém 10 questões, escolhidas aleatoriamente em um conjunto comum de tópicos e questões.
O arquivo com as respostas às questões da lista que lhe foi destinada deverá ser enviada pelo estudante, até às 18h30, para a página do e-disciplinas do curso e simultaneamente ao endereço veralu@ime.usp.br.
A lista de respostas deverá ser enviada para a página do e-disciplinas ou no formato pdf, ou no formato RTF, ou no formato doc, ou ainda escrita diretamente na página do e-disciplinas que foi habilitada para isso. A lista das respostas enviada por correio eletrônico deverá ser escrita no próprio corpo da mensagem.
A lista de respostas deverá conter as seguintes informações:
Nome do estudante:
Lista de respostas, indicando o número da questão seguido de uma opção entre a, b, c, d ou "em branco".
Assim, o arquivo de respostas deverá ser enviado no formato exemplificado abaixo:
Nome completo do Estudante: XXXX
Respostas:
1b;
2c;
3a;
4"em branco";
5a;
6b;
7d;
8b;
9a;
10d;
Evidentemente, as opções apresentadas ao lado de cada número de questão no exemplo acima não correspondem às opções corretas e são dadas simplesmente como ilustração.
Depois da conclusão da prova, cada estudante receberá a lista com as 10 opções corretas correspondendo à sua prova. Com essa lista de respostas, ele poderá calcular a nota que sua prova recebeu usando a fórmula indicada no primeiro parágrafo.
Importante: Durante a realização da prova, os estudantes deverão obrigatoriamente estar presentes na sala virtual do curso no Google Meet, podendo ser chamados pelo docente para esclarecer eventuais dúvidas, se necessário.
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores.
Formação rápida de consenso em redes sociais.
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores.
11a. aula
Uma rede com pressão social e polarização
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores
12a. aula
A propriedade de Markov. Medidas de probabilidade invariantes.
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores
13a. aula
Em busca da medida de probabilidade invariante da rede.
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores
14a. aula
A propriedade de Markov no modelo de rede com pressão social
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Recorrência positiva e convergência para a medida de probabilidade invariante no modelo de rede com pressão social
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores
Comportamento simétrico da rede
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Um modelo de rede com pressão social sobre os atores
O efeito da polarização
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Conclusões e complementos
O modelo simples de mudança extrema
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Conclusões e complementos
Análise estatística do modelo de Erdos-Rényi. ˝
O modelo de blocos aleatórios.
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Conclusões e complementos
Reversibilidade e medida invariante do modelo simples com
mudança extrema
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Conclusões e complementos
Exercícios
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Conclusões e complementos
Metaestabilidade no modelo de rede com pressão social -
Conclusões e complementos
Identificação de comunidades numa rede social
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