Estudos de Caso em Redes Sociais e Biológicas 🌐🧬
As redes sociais e biológicas são dois domínios fundamentais onde a análise de redes complexas é aplicada. Esses estudos ajudam a entender como informações, doenças e interações se propagam e evoluem.
1. Redes Sociais: Estruturas e Impacto 📱🔗
As redes sociais são formadas por usuários conectados por interações como amizades, seguidores e compartilhamentos.
📌 Caso 1: Propagação de Informação no Twitter
Objetivo: Entender como fake news e conteúdos virais se espalham.
Metodologia:
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Modelagem do Twitter como uma rede direcionada (A segue B, mas B pode não seguir A).
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Aplicação do algoritmo PageRank para identificar influenciadores.
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Uso de modelos de propagação (SIR, IC) para prever alcance de postagens.
Conclusão: -
Fake news se espalham mais rápido do que notícias verdadeiras.
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Usuários altamente conectados influenciam a disseminação.
📌 Caso 2: Detecção de Comunidades no Facebook
Objetivo: Identificar grupos sociais na plataforma.
Metodologia:
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Construção de uma rede não-direcionada, onde cada nó representa um usuário e cada aresta uma amizade.
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Aplicação do algoritmo Louvain para detecção de comunidades.
Conclusão: -
Redes sociais possuem estrutura modular (grupos distintos).
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A informação circula mais rapidamente dentro das comunidades do que entre elas.
2. Redes Biológicas: Modelagem de Sistemas Naturais 🧬🔬
As redes biológicas modelam interações entre genes, proteínas, neurônios e organismos.
📌 Caso 3: Redes de Interação Proteica
Objetivo: Descobrir proteínas-chave no câncer.
Metodologia:
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Construção de um grafo de interações proteicas baseado em dados experimentais.
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Uso de medidas de centralidade (betweenness, degree) para identificar proteínas influentes.
Conclusão: -
Algumas proteínas atuam como hubs, sendo essenciais para a regulação celular.
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Essas proteínas podem ser alvos para terapias contra o câncer.
📌 Caso 4: Propagação de Epidemias
Objetivo: Modelar a disseminação de doenças como COVID-19.
Metodologia:
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Representação de cidades como nós e conexões de transporte como arestas.
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Aplicação do modelo SIR (Susceptível-Infectado-Recuperado).
Conclusão: -
Redes de transporte impactam a disseminação.
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Intervenções como isolamento de hubs (aeroportos principais) reduzem a propagação.
Conclusão 🚀
O estudo de redes sociais e biológicas permite prever e controlar fenômenos complexos. Seja na prevenção de epidemias ou na análise de comportamento digital, a modelagem em grafos desempenha um papel essencial.
