Palestra apresentada na IX Feira de Inovação e Tecnologia da FMU (http://www.fmu.br)

1. Redes complexas aplicadas
a redes socias
Leandro Lima – 09/05/2012
llima@ime.usp.br
Blog: estudarcomputacao.com – Twitter: @lelimat

2. Quem sou eu
* Bacharel em Ciência da Computação
Universidade Federal do Ceará (2003-2006)
* Mestre em Ciência da Computação
Universidade de São Paulo (2007-2009)
* Doutorando em Bioinformática
Universidade de São Paulo (2011- ????)
Trabalhos atuais:
* Hospital AC Camargo – Centro Internacional de Pesquisa e Ensino –
Laboratório de Bioinformática e Bioestatística
* FMU – Professor do curso de Ciência da Computação

3. Quem sou eu
Record: 4m27s

4. Informalmente falando
São pontos...

5. Informalmente falando
São pontos ligados por algum critério

6. O que são redes?
- Uma rede (ou grafo) é uma entidade
matemática que serve para representar
relações
Definição formal:
G = (V, E), onde
- V é o conjunto de vértices (vi)
- E é o conjunto arestas (pares de vértices, v ivj)
(|V| = n, |E| = m)

7. O que podemos
representar?
- Relação de amizade entre pessoas
- Relação de divisa entre estados (ou fronteira
entre países)
- Relação de proximidade em antenas de uma
rede de telefonia celular
- Relação de regulação entre genes

8. O que podemos representar?
Ex: malhas aéreas

10. Algumas perguntas a serem
respondidas
- Há vértices com mais ligações que
os outros (“hubs”)?
- Há comunidades na rede? Se sim, o
que elas representam?
- Qual a distância média entre os
vértices?

11. Redes biológicas

12. Redes biológicas

13. Redes sociais
Imagem: mentionmapp.com

14. Influência / tweet value

15. Redes sociais
Who to follow?
Ou as pessoas que
talvez você conheça. Imagem: www.TouchGraph.net

16. Algoritmo do menor caminho
(Dijkstra algorithm)

17. Centralidade

18. Comunidades
(Girvan–Newman algorithm)

20. Comunidades
(Girvan–Newman algorithm)
Passos do algoritmo de forma simplificada
1. Calcule o betweenness (centralidade) de todas
as arestas da rede.
2. A aresta com maior centralidade é removida.
3. As centralidades de todas as arestas afetadas
são recalculadas.
4. Os passos 2 e 3 são repetidos até que não
sobrem mais arestas.

21. Empresas que
estudam/trabalham com isso

22. Facebook, Data Scientist
Responsibilities
- Apply your expertise in quantitative analysis, data mining, and
the presentation of data to see beyond the numbers and
understand how our users interact with our core products
- Partner with Product and Engineering teams to solve problems
and identify trends and opportunities
- Inform, influence, support, and execute our product decisions
- Build/maintain reports, dashboards, and metrics to monitor the
performance of our products
- Mine massive amounts of data and extract useful product
insights
- Manage development of data resources, gather requirements,
organize sources, and support product launches

23. Facebook, Data Scientist
Requirements
- 2-5 years experience doing quantitative analysis preferably for a social
web company
- BA/BS in Computer Science, Math, Physics, or other technical field.
Advanced degrees preferred but not required
- Fluency in SQL or other programming languages. Some development
experience in at least one scripting language (PHP, Python, Perl, etc.)
- Experience with large data sets and distributed computing
(Hive/Hadoop) a plus
- Ability to initiate and drive projects to completion with minimal guidance
- The ability to communicate the results of analyses in a clear and effective
manner
- Basic understanding of statistical analysis, experience with packages
such as R, MATLAB, SPSS, SAS, Stata, etc. preferred

24. Twitter, Data Visualization Scientist
Requirements
- Extensive understanding of data visualization
principles.
- Experience with web-based visualization
technologies like d3, Raphael, ProcessingJS
and Polymaps.
- Experience with large datasets and map-reduce
architectures like Hadoop.
- Experience with statistical programming
environments like R.
- Previous experience working in team
environments with limited supervision.

25. Twitter, Data Visualization Scientist
Responsibilities
- Work with large (terabytes of data, billions of daily
transactions) structured and unstructured data sets.
- Work closely and iterate quickly with other teams
throughout the organization.
- Manipulate data using a mix of SQL, Pig, R, and other
scripting languages.
- Visualize data using a mix of Javascript, Processing,
R and other languages.
- Summarize and report findings in both oral and written
form.

26. Para começar a brincar
- Twitter:
https://dev.twitter.com/
- Facebook:
https://developers.facebook.com/
- Python / Java / PHP / Ruby / R / C#

27. Perguntas?