Redes Sociais e Sistemas Multiagentes

Redes Sociais e Sistemas Multiagentes
Juliano Vieira Martins Aluno ouvinte - Mestrado

A sociedade É uma estrutura organizada de agentes e não apenas um agregado de indivíduos. Cada agente pertence a um conjunto de unidades sociais, económicas e culturais. O objetivo da análise das redes sociais não é estudar uma população, mas sim um conjunto de agentes e detectar e interpretar padrões sociais.

A análise das redes sociais estuda as relações entre indivíduos. É traduzida pela teoria dos grafos. As arestas representam a relação entre os agentes. Os agentes são representados como vértices.

A análise das redes sociais estuda as relações entre indivíduos. É traduzida pela teoria dos grafos. As arestas representam a relação entre os agentes. Os agentes são representados como vértices. Relação Agente

Nas redes sociais a relação entre dois agentes pode ser ou não uma relação orientada. As relações orientadas denominam-se por “arcos” e definem a transmissão direcionada de algo (informação, bens,…), com um sentido definido. Caso a relação entre dois agentes não tenha um sentido específico, mas apenas um registo de uma ligação entre os dois, a relação designa-se por “aresta” A visualização da estrutura da rede é muito importante para a sua compreensão e interpretação.

Redes sociais – Relação não orientada Aresta (Registro de ligação)

Redes sociais – Relação orientada Arcos. Transmissão direcionada

Modelização de redes sociais Programas de visualização específicos, como o Pajek. Detectar parâmetros que caracterizam a rede e os seus agentes. Importância dos agentes através das Medidas de Centralidade.

Medidas de Centralidade Em cada vértice é possível medir o seu grau (degree), que corresponde ao número de linhas que incidem nesse vértice. Caso a rede seja não orientada o grau de cada vértice é igual ao número de vizinhos que ele tem (número de vértices adjacentes). Contudo o cálculo difere quando as redes são orientadas, neste caso é necessário distinguir as ligações que saem do vértice (outdegree) das ligações que são recebidas pelo vértice (indegree). A centralidade permite comparar a posição mais ou menos central de um agente e é dada pela proporção entre o número de ligações do agentes e o número total de ligações.

Medidas de Centralidade – Grau Centralidade do grau (degree centrality). Mede o número de conexões diretas de cada agente num grafo. Quanto mais ligações diretas mais central é o agente.

Medidas de Centralidade – Proximidade Centralidade de proximidade (closeness centrality) É a medida do comprimento do caminho mais curto que liga dois agentes. Quanto mais afastado estiver um agente mais autónomo será.

Medidas de Centralidade – Intermediação Centralidade de intermediação (betweenness) Esta medida transmite a importância que determinado agente tem na rede. Quanto maior for este valor mais poder de decisão o agente tem na rede social a que pertence.

Outras medidas Transitividade ou Clustering (transitivity) – mede a conectividade dentro da rede, é expressa pela probabilidade de dois vizinhos de um dado vértice estarem ligados; Densidade – define-se como a proporção entre o número de relações existentes e o número de relações possíveis. Quanto maior for a densidade, maior o número de interações entre os agentes.

Outras medidas Comprimento médio de um caminho – mede o comprimento da rede, e é dado pelo número médio de ligações no caminho mais curto entre qualquer dois pares de vértices; Diâmetro – mede o comprimento da rede, e é o resultado do máximo número de ligações no caminho mais curto entre qualquer dois vértices; Grau de centralização (degree centralization) – é determinado com base na centralidade do grau dos agentes da rede, e mede a centralidade que existe na rede.

Agentes agem de forma autônoma, tentando alcançar seus objetivos (dialeticamente, mantendo uma relação com seu ambiente); Possuem comportamento dinâmico e agregado; A ação de cada agente afeta as ações subsequentes da sociedade; O funcionamento do sistema é socialmente construído e ocorre de maneira emergente; Apresentam um elevado grau de imprevisibilidade em seu funcionamento.

Comportamento humano As características e ações individuais causam padrões de comportamento globais. A modelação com agentes proporciona a possibilidade de desenvolvimento de teorias de desenvolvimento cognitivo e especular as consequências de respostas a nível micro-macro. Compreender o comportamento individual (micro) na tomada de decisão e a interação e comportamentos dos diferentes indivíduos no contexto do seu grupo social (macro).

Agentes cognitivo e deliberativos Derivam do paradigma do pensamento deliberativo: “agentes que possuem uma representação explícita, o modelo simbólico do mundo e em que as decisões (por exemplo, sobre quais as ações executar) são feitas através de raciocínio simbólico” (WOOLDRIDGE; JENNINGS, 1995). Capacidades Inteligentes: Percepção e interpretação de dados de entrada e mensagens; Raciocínio sobre suas crenças; Tomada de decisão (seleção de objetivos); Planejamento (seleção ou construção de planos de ações, resolução de conflitos e alocação de recursos);

Comportamento humano Dependente das relações sociais de cada um. Parentesco, amor, poder, amizade, competição ou interesse e etc. Atributos Difusões de ideias, normas e comportamentos

Vantagens no uso de agentes para a modelagem Pode perceber o seu ambiente; Pode agir no ambiente; Pode se comunicar com outros agentes; Tem um comportamento autônomo como consequência de suas observações, de seu conhecimento e de sua interação com outros agentes; Os modelos de organização dos SMA cognitivos são modelos sociológicos, como as organizações humanas; Resolve problemas de forma descentralizada.

Aplicações Reputação em redes sociais. Importância das redes sociais nos fluxos migratórios. Partilha de conhecimento utilizando redes sociais comunitárias. Relações Sociais entre Alunos de um Ambiente Virtual de Aprendizagem. Análise Da Relevância De Mensagens No Twitter Através De Um Sistema Multiagente.

Referencias bibliográficas Lemieux e Ouimet (2008). Nooy et al. (2005) Pajek (2009) Freeman (1977; (1979) Campos (2008)

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