Modelos Empíricos para Prever Acontecimentos Raros e de Grande Impacto

Há várias décadas que cientistas de diversas áreas se aperceberam que muitas características do mundo natural e humano não seguem distribuições gaussianas, ou seja, não se agrupam ordenadamente em torno de uma média. Pelo contrário, quantidades como a magnitude dos terramotos, o rendimento dos indivíduos, o número de amigos no Facebook ou a frequência de palavras apresentam distribuições de "cauda pesada". Isto significa que embora haja muitos casos de terramotos fracos e muitas pessoas pobres, de vez em quando há terramotos extremamente devastadores e indivíduos extremamente ricos.

Muito frequentemente, subjacente a estes processos, encontramos crescimento exponencial (os ricos ficam mais ricos) e ruído multiplicativo. Estamos a desenvolver abordagens gerais de modelagem que permitem estimar os parâmetros dos processos subjacentes às caudas pesadas. Isto permitir-nos-á 1) obter informações sobre a origem das caudas pesadas; 2) utilizar métodos robustos, como os modelos lineares generalizados, para procurar factores explicativos e 3) conceber estratégias para reduzir disparidades, quando estas não são desejáveis.

A compreensão deste tipo de dinâmicas é relevante para o estudo da formação de comunidades e pode ser aplicada ao estudo da desinformação ou da forma como as ideias se disseminam.

Este projeto é atualmente financiado por uma bolsa ERC European Research Council.



Funding

European Research Council:

  • Fake News and Real People – Using big data to understand human behaviour (FARE)


ANDAMENTO


Data de início: 1 de Janeiro de 2019

Data de término: 1 de Janeiro de 2022


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