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Simulação Social e Análise de Sistemas Complexos

Código: PRODEI041     Sigla: SSASC

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Sistemas Inteligentes

Ocorrência: 2018/2019 - 2S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável: Programa Doutoral em Engenharia Informática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
PRODEI 2 Plano de estudos Oficial 1 - 6 28 162

Docência - Horas

Teórico-Práticas: 2,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 2,00
Rosaldo José Fernandes Rossetti 2,00

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Esta unidade curricular pretende apresentar e estudar Sistemas Complexos a partir de uma perspectiva comportamental, onde consequências macroscópicas resultam de interações microscópicas entre as entidades envolvidas em fenômenos sociais tais como cooperação, colaboração, competição, sociedades complexas, entre outros. O programa proposto visa apresentar todos os conceitos e ferramentas para a implementação prática de simulações sociais com um vasto conjunto de aplicações em mente. Mais especificamente, os objetivos do curso são:

  • Introduzir e discutir conceitos e características básicas dos sistemas sociais como metáfora para a analisar domínios complexos;
  • Apresentar e praticar técnicas de modelação e simulação para a análise de sistemas sociais complexos;
  • Apresentar e definir todos os passos no ciclo de vida de um projeto de simulação aplicado à análise de sistemas sociais complexos;
  • Apresentar técnicas para teste, verificação e validação de modelos de simulação social;
  • Apresentar ferramentas apropriadas à simulação de sistemas sociais;
  • Realizar um projeto completo de simulação social.

Resultados de aprendizagem e competências

Após concluir com sucesso esta unidade curricular, o estudante deve estar apto a:

  • Demonstrar conhecimentos de conceitos básicos, terminologias, métodos e técnicas no campo da simulação social como abordagem à análise de sistemas complexos;
  • Selecionar metáforas de modelação apropriadas à criação de modelos sociais de diversos sistemas complexos;
  • Conceber e realizar um projeto completo de simulação social;
  • Adquirir dados e analisar resultados em projetos de simulação social;
  • Relatar resultados e utilizar simulação social como uma ferramenta de apoio à decisão num leque diversificado de aplicações.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Não há pré-requisito obrigatório. Conhecimentos de programação (oritentada a objetos) e estatística são desejávels.

Programa

Os tópicos a serem cobertos durante esta unidade curricular incluirão:

  • Revisão e apresentação de conceitos básicos de metodologias de modelação e simulação aplicadas ás ciências sociais;
  • Paradigmas de modelação e simulação aplicados à análise de sistemas sociais;
  • Modelos da dinâmica adaptativa de sistemas sociais complexos;
  • Modelação e simulação baseadas em agentes de sociedades artificiais;
  • Aspectos antropológicos, psicológicos e sociológicos das interações e comportamentos sociais;
  • Jogos sociais como ferramenta para aquisição e assimilação comportamental;
  • Processos de difusão e a ciência das redes (sociais);
  • Análise de sistemas complexos na perspectiva das redes sociais;
  • Dimensões geográfica e temporal das interações sociais;
  • Técnicas de visualização dos fenômenos sociais;
  • Aquisição de dados, preparação, mineração e análise de datasets sociais;
  • Análise baseada em atividades de sistemas sociais;
  • Verificação, teste e validação de modelos de simulação social;
  • Simulação sociais como ferramenta estratégica e de suporte à decisão;
  • Aplicações de simulação social;
  • Ferramentas e ambientes de simulação.

Bibliografia Obrigatória

John H. Miller and Scott E. Page; Complex Adaptive Systems: An Introduction to Computational Models of Social Life (Princeton Studies in Complexity) , 2007. ISBN: 0691127026
Joshua M. Epstein; Generative Social Science: Studies in Agent-Based Computational Modeling., 2007. ISBN: 0691125473

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

O recurso à aprendizagem passiva estará basicamente restrito à introdução inicial de conceitos, a partir do que se incentivará o estudante a enriquecer os seus conhecimentos com uma contextualização do estado-da-arte e identificação de tendências recentes. Esta componente incluirá a apresentação de casos de estudo, actuais e representativos das diversas áreas de estudo envolvidas.

O método de ensino predominante está assente na aprendizagem activa e está orientado à Investigação e ao Projecto, nomeadamente a partir da integração do aluno em actividades práticas como a utilização de ferramentas de simulação, implementação de simuladores ad-hoc, realização de revisões e leituras científicas, assim com a estruturação do conhecimento em forma de seminários e escrita de artigos.

Palavras Chave

Ciências Sociais > Sociologia > Comportamento societal
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de simulação

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Trabalho escrito 60,00
Trabalho laboratorial 40,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Elaboração de projeto 33,60
Estudo autónomo 42,00
Frequência das aulas 36,00
Trabalho de investigação 50,40
Total: 162,00

Obtenção de frequência

A obtenção de frequência implica nota >=8 em todos os elementos constituintes da avaliação distribuída.

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Distribuída (AD) inclui:

  • Preparação/apresentação de seminários (S): 20%
  • Preparação/apresentação de tutorial (T): 20%
  • Realização de um projecto de simulação (P): 40%
  • Escrita de artigo sobre projecto desenvolvido (A): 20%

Portanto, o cálculo da Classificação Final (CF) será:

  • CF = 0,2*S + 0,2*T + 0,4*P + 0,2*A

 

O estudante não poderá ter nota inferior a 8 em quaisquer das componentes. Caso isto se verifique, o aluno será considerado reprovado.

Provas e trabalhos especiais


  • Escrita de artigo e apresentação oral do mesmo;

  • Preparação e apresentação de seminários;

  • Projecto de simulação de média dimensão;

  • Teste intercalar.

Trabalho de estágio/projeto

N/A

Avaliação especial (TE, DA, ...)

As componentes de avaliação são obrigatórias para todos os estudantes, mesmo para aqueles dispensados de frequência às aulas, por possuírem estatutos especiais. Nestes casos, os momentos de avaliação serão ajustados às suas necessidades e disponibilidades.

Melhoria de classificação

A melhoria da classificação final poderá ser obtida a partir da melhoria de uma ou mais das seguintes componentes de avaliação:

  • Escrita de artigo e apresentação oral do mesmo;
  • Preparação e apresentação de seminários;
  • Projecto de simulação de média dimensão;
  • Teste intercalar.

Observações

N/A

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