Algumas razões pelas quais a modelagem de sistemas complexos ainda vai nos levar a um outro nível de compreensão do mundo

Buscando na web por esses dias achei um texto fantástico, bem escrito e de fácil compreensão sobre as mútiplas portas no conhecimento e na visão de mundo que a modelagem de sistemas complexos abre para os imaginários humanos.

De tão bom, resolvi reproduzir aqui um bom trecho desse documento, que veio do documento que institui o programa de pós-graduação em modelagem de sistemas complexos da Usp Leste.

" Embora não exista uma definição ampla consensual, Sistemas Complexos são identificáveis por exibir comportamentos que têm sido sistematicamente enumerados pela literatura nos últimos vinte anos1, detalhados na lista não-exaustiva apresentada a seguir: emergência, transições de fase, universalidade, adaptabilidade, auto-referência, auto-organização, imprevisibilidade, padrões de interação com regularidades não-triviais, causas múltiplas com efeitos não-lineares e invariância em escala.

1. Emergência: Um fenômeno é emergente quando surge como resultado da interação dos elementos constituintes do sistema e não pode ser descrito somente em função das características isoladas de tais constituintes. O estado de agregação de moléculas de água, por exemplo, é uma propriedade emergente: uma molécula de água não pode ser definida como sólida, líquida ou gasosa, pois são propriedades que podem caracterizar somente agregados de moléculas de água, dada a interação. O sistema de preços de uma economia constitui outro fenômeno emergente, pois é resultado da interação entre agentes de mercado. Da mesma maneira, uma comunidade com suas instituições, língua e cultura é um fenômeno emergente, sendo resultado da interação de indivíduos e grupos de indivíduos.

2. Transições de fase: Mudanças nas estatísticas de um sistema, dadas mudanças em parâmetros de controle, são denominadas transições de fase, que podem ser contínuas ou descontínuas. Assim, por exemplo, as propriedades coletivas (estatísticas) da água mudam abruptamente de acordo com temperatura e pressão. Outro exemplo é a mudança observável em estatísticas de violência de acordo com parâmetros controláveis por meio de políticas públicas.

3. Universalidade: Detalhes do comportamento dos constituintes de um Sistema  Complexo freqüentemente não são importantes para o comportamento agregado (médio). A densidade de gases diferentes, por exemplo, como oxigênio, metano, argônio, neônio e monóxido de carbono, variam; exceto por fatores de escala, de forma idêntica com a temperatura. O mesmo ocorre com a distribuição de alturas, pesos e pressão arterial em uma população, ou a distribuição de votos entre candidatos em eleições. Observa-se, também, que a distribuição de tamanhos de firmas ou flutuações no mercado financeiro possuem um padrão comum, que pode ser, então, considerado universal.

4. Adaptatividade: A capacidade de modificar o próprio comportamento de acordo com mudanças no ambiente é uma característica comum em sistemas biológicos e socioeconômicos. Assim, firmas respondem às mudanças no mercado, indivíduos aprendem com a experiência, ou células sintetizam proteínas de acordo com a concentração citoplasmática de reguladores.

5. Auto-referência: Sistemas Complexos, em particular sistemas socioeconômicos, respondem aos resultados de suas próprias ações. Por exemplo, previsões econômicas podem produzir comportamentos que, conseqüentemente, resultam justamente na concretização das previsões. Por exemplo, se os agentes esperam que o nível geral de preços aumente, podem desejar proteger-se antecipando os efeitos da ocorrência da inflação, corrigindo os preços para cima.

6. Auto-organização: Interações locais produzem ordem em escala global. Exemplos típicos são o comportamento de pedestres e a cadeia produtiva em uma economia de mercado.

7. Imprevisibilidade: Mesmo quando regido por equações inteiramente determinísticas, o comportamento de um sistema complexo pode ser imprevisível. Alguns exemplos clássicos são o clima, a dinâmica de populações e as séries temporais biológicas. O mesmo tipo de fenômeno pode ser observado em sistemas socioeconômicos, na forma, por exemplo, de choques de oferta no mercado mundial, como ocorreu no caso do petróleo nos anos de 1973 e 1979.

8. Redes complexas: Sistemas Complexos apresentam padrões de interação que não são inteiramente regulares (como casas de um tabuleiro de xadrez), nem inteiramente irregulares (como traços aleatórios). Em geral, redes de relações se auto-organizam localmente, de maneira aparentemente aleatória; no entanto, apresentam uma ordenação global. Redes complexas apresentam alguns poucos nós com muitas conexões e diversos outros nós com poucas conexões, apresentam distâncias médias entre nós reduzidas, que redundam em uma capacidade de influência maior do que aparentam. Exemplos de redes complexas são relações sociais, interesses acadêmicos, cadeias alimentares, rotas aéreas, cidades conectadas por estradas, links em páginas da internet, relações comerciais e proteoma celular.

9. Causas múltiplas e efeitos não-lineares: Em fenômenos socioeconômicos e biológicos, as causas dos fenômenos são, em geral, múltiplas e interativas entre si. Uma pequena variação em uma ou mais das causas pode redundar em uma grande mudança nos efeitos observados. Técnicas estatísticas que suponham comportamentos lineares dos sistemas não são capazes de lidar corretamente com algumas ou ambas características.

10.Invariância em escala: Padrões complexos podem ser obtidos pela aplicação repetida de regras simples em escalas diferentes (temporais ou espaciais). Os exemplos de invariância em escala são alvéolos pulmonares, distribuição de rendas altas, tamanho de cidades e população de cidades."






Olhar para os sistemas, pensar em possibilidades de análise e mesmo de produção de novos modos de relação e conversação que levem esses 10 elementos em consideração me parece uma forma bastante interessante de experimentar o novo em si. :-)

Experimentando a ferramenta Gephi - Visualizador e manipulador de grafos

Dando uma olhada no site do Instituto de Santa Fé num curso de verão sobre introdução a complexidade que ele fazem todo ano (planejando fazer em 2013), encontrei uma referência que me despertou interesse a testar essa a ferramenta Gephi para exploração e análise de grafos.

Baixei a ferramenta e em poucos minutos tava gerando análises, gráficos e exportando imagens de grafos em vários layouts possíveis. Gostei muito da simplicidade e agilidade do que é possível gerar com ela. Sem dúvida, é mais limitada e simples do que softwares como o Pajek, que já venho utilizando a bem mais tempo e explorando outras possibilidades.

No entanto, o Gephi permite um nível interação com o grafo que eu nunca tinha visto em outro tipo de software. É muito fácil você reduzir o grafo por grau de conectividade, por grau de centralidade, por faixa de tempo, entre outros indicadores que ele te permite explorar. Promissor.

Deixo aqui abaixo um tutorial inicial de como utilizá-lo, simples e direto no ponto.

Gephi Quick Start

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Apresentando no I WPOSINFO - Workshop de Engenharia da Informação na Universidade Federal do ABC

Semana passada estive no I WPOSINFO realizado pelo curso de Engenharia da Informação da Universidade Federal do ABC.

Me chamou atenção a proposta do encontro e a possibilidade de dialogar novamente com uma área por dentro das engenharias a partir de um tema que tem sido meu foco de estudos nos últimos anos:  a informação. Aparecer no seminário sendo um engenheiro de formação em graduação e mestrado, mas estando dentro das ciências sociais aplicadas pelo curso de Ciência da Informação no doutorado deu um caldo incrível. Não só a teoria da interdisciplinaridade, mas essa vivência a partir de olhares que podem se compor de fato em encontros antes inusitados.

Logo de cara, chegando a universidade, encontro dois bons amigos dos tempos de graduação que viraram professores e dão aula exatamente na Engenharia da informação, o Murilo e o Suyama. Conversa boa, lembrando de bons tempos juntos, de como o trabalho de cada um evoluiu, os caminhos de pesquisa, os espaços de encontros. Excelente primeiro contato.

Logo mais, fui apresentar um trabalho que busquei construir de modo mais técnico, dado o contexto das engenharias. A vontade de era explorar mais a análise de como a distribuição de graus de centralidade numa rede podem favorecer encontrarmos comunidades e grupos de usuários mais centrados em contatos entre si. Um pequeno estudo, aproveitando dados dos Telecentros.BR, para iniciar uma investigação um pouco mais voltada para os algoritmos que pretendo investir nos próximos meses.

Segue aqui a apresentação:

Apresentação I WPOSINFO - UFABC - Identificação de grupos em grafos

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