Análisis de redes para modelar la generación y difusión de conocimiento

Autores/as

  • José Damião Melo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe – IFS
  • José Karam Filho Laboratório Nacional de Computação Científica – LNCC
  • Antonio Carlos dos Santos Souza Instituição- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia - IFBA

DOI:

https://doi.org/10.38090/recs.vol6.n11.a20320

Palabras clave:

Redes, Modelización, Conocimiento

Resumen

Los artículos científicos incluidos en esta selección señalan que el análisis de redes se ha consolidado como una estrategia metodológica en la investigación científica en diversas áreas, permitiendo identificar patrones, estructuras y dinámicas en grandes conjuntos de datos. Esta colección tiene el potencial de fomentar una mayor comprensión sobre la aplicación del análisis de redes en el campo de la modelización computacional de la generación y difusión del conocimiento, presentando estudios interdisciplinarios que abarcan las ciencias humanas, sociales y exactas. Se seleccionaron artículos que abordan diferentes aspectos del análisis de redes, desde su aplicación en la identificación de patrones y estructuras en grandes conjuntos de datos, hasta su utilización en la visualización y modelado de redes complejas. Las discusiones presentaron los desafíos y limitaciones asociadas con el uso del análisis de redes en la investigación científica, así como panoramas de producción y opciones de modelado.

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Biografía del autor/a

José Damião Melo, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe – IFS

Possui graduação em Tecnologia em Informática e Gestão da Informação pela Universidade Tiradentes (2008), mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento pela Universidade Federal de Alagoas (2012) e doutorado em Difusão do Conhecimento pela Universidade Federal da Bahia (2022). Atualmente é colaborador externo da Universidade Federal da Bahia e professor do Instituto Federal de Sergipe. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: educação profissional e tecnológica, redes de colaboração, modelagem computacional de conhecimento, desenvolvimento sustentável e meio ambiente, automação de processos de negócio e tecnologia da informação e comunicação aplicadas ao desenvolvimento social. Líder do grupo de pesquisa em Tecnologia, Educação e Gestão do Conhecimento e coordenador do MODOKLab - Laboratory of MOdelling and Diffusion Of Knowledge. Professor permanente do Programa de Pós Graduação Mestrado Profissional de Gestão de Turismo - PPMTUR/IFS.

José Karam Filho, Laboratório Nacional de Computação Científica – LNCC

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal Fluminense (1985), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro(1989) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1996). Atualmente é pesquisador associado - Laboratório Nacional de Computação Científica. Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Princípios Variacionais e Métodos Numéricos, atuando principalmente nos seguintes temas: mecânica computacional, fluidos não newtonianos, métodos estabilizados de elementos finitos, modelagem computacional e reologia sanguínea computacional. É Membro Emérito da Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engeeniring (ABCM) e membro fundador da Brazilian Society of Rheology (BSR)

Antonio Carlos dos Santos Souza, Instituição- Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia - IFBA

 

Antonio Carlos dos Santos Souza é Doutor em Ciência da Computação pela UFBA/UEFS/Unifacs (2014), Mestre em Modelagem Computacional pela FVC (2006), Bacharel em Informática pela UCSAL (1998) e Técnico em Instrumentação Industrial pela Escola Técnica Federal da Bahia. Atualmente é professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia, Coordenador Geral (2019-2021), Coordenador Institucional (2019-2023) e Vice-Coordenador Institucional (2023-atual) do Doutorado Multi-institucional e Multidisciplinar em Difusão do Conhecimento (DMMDC/IFBA/UFBA/UNEB/LNCC/UEFS/Senai-Cimatec), Docente Permanente do Mestrado Profissional em Engenharia de Sistemas e Produtos (PPGESP) e do Curso Superior de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS). Pesquisa os seguintes temas: Inteligência Artificial, Visão Computacional, GPU (Graphics Processing Unit), Análise de Redes Sociais, Modelos Conexionistas, Tecnologia Social, Non-rigid registration of 3D surfaces, Simulação Monte Carlo Paralela em Radiologia e Radioterapia com Nanopartículas, Gestão em Saúde, Morfologia Humana, Iridologia, Biomedicina, Criptomoeda, Inovação Reversa, Sharing economy e Práticas Integrativas e Complementares em Saúde. Tem experiência na área de Deep Learning, Deformação, Computação Massivamente Paralela, Realidade Aumentada, Jogos Digitais, Redes Neurais Artificias, SCORM (Shareable Content Object Reference Model), Informática na Saúde e Lei de Informática. Implanta modelos/normas DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine), PACS (Picture Archiving and Communication System), HIS, LIS, RIS (Radiology Information System) e HL7 (Health Level 7), atuando na Produção, Adoção e Maturidade Tecnológica em Saúde. Propôs a AADSP (Adaptive Approach for. Deployment of Software Process). É líder e pesquisador do Labrasoft / IFBA - Laboratório de Desenvolvimento de Software - e Ex-bolsista de Lei de Informática e EMBRAPII - Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial - no Polo de Inovação Salvador - Saúde - em Sistemas e Produtos Biomédicos e Ex-Coordenador de Projeto de enfrentamento COVID-19 aprovado no CONIF. Certificado ITIL Foundation, PSM I e MCP.

Citas

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Publicado

2024-06-05

Cómo citar

MELO, J. D.; KARAM FILHO, J.; DOS SANTOS SOUZA, A. C. Análisis de redes para modelar la generación y difusión de conocimiento. Revista Educação e Ciências Sociais, [S. l.], v. 6, n. 11, p. 4–7, 2024. DOI: 10.38090/recs.vol6.n11.a20320. Disponível em: https://revistas.uneb.br/index.php/cienciassociais/article/view/20320. Acesso em: 21 dic. 2024.