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Estudo de estratégias para mudanças coletivas em modelos de opinião

Maizel, André Schraider

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física 2014-08-15

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Estudo de estratégias para mudanças coletivas em modelos de opinião
  • Autor: Maizel, André Schraider
  • Orientador: Alfonso, Nestor Felipe Caticha
  • Assuntos: Aprendizagem De Máquinas; Mecânica Estatística; Sistemas Baseados Em Agentes; Sociofísica; Agent Based Systems; Machine Learning; Sociophysics; Statistical Mechanics
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: O estudo de sistemas sociais sempre foi visto como fora do escopo da física. No entanto, nos últimos anos, com o desenvolvimento da mecânica estatística e da aprendizagem de máquinas, em conjunto com recentes avanços na neurociência, tornou-se possível a criação de diversos modelos no intuito de estudar quantitativamente grandezas antes consideradas majoritariamente qualitativas. Dentre os problemas considerados está a moralidade, bem como suas consequências para as dinâmicas de opinião. Mais especificamente, considera-se relevante estudar como se dá a mudança de opiniões dentro de uma sociedade, bem como estratégias para convencer uma população a alterar sua direção moral. Utilizando um modelo baseado em agentes, na qual cada agente é representado por um vetor moral e utiliza uma estratégia de aprendizagem ótima para o cenário professor/aluno, estudamos a influência de duas estratégias de convencimento no comportamento macroscópico de nossa sociedade modelo. Tomando como base a aprendizagem sequencial sem a presença de ruído, e o fato de que seleção de exemplos na borda da dúvida gera um decaimento exponencial do erro de generalização em redes neurais artificiais, estudamos o efeito desta técnica como estratégia de convencimento populacional, assim como a comparação de sua eficácia com a estratégia padrão, na qual os exemplos são selecionados uniformemente.
  • DOI: 10.11606/D.43.2014.tde-30102014-121009
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Física
  • Data de criação/publicação: 2014-08-15
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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