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Laboratório de Instrumentação e Física Experimental de Partículas

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SPAC

Social Physics and Complexity


// Computação Científica

Computação Científica

O SPAC usa ferramentas computacionais em larga escala para estudar desafios societais. especialmente na previsão da dinâmica de doenças, comportamento humano e políticas públicas. Este grupo de investigação multidisciplinar aproveita a chamada revolução de Big Data e trabalha em conjunto para compreender o impacto do comportamento individual na sociedade. Também nos focamos nos potenciais riscos destas tecnologias e ajudamos a estabelecer orientações para a utilização ética da ciência de dados e da inteligência artificial. O European Research Council atribuiu uma Starting Grant à investigadora responsável do grupo, para levar a cabo o projecto de investigação “Fake News and Real People – Using Big Data to Understand Human Behaviour (FARE)”.

Compreender a complexidade sempre foi uma marca da investigação em física. Através da teoria, experiências e modelos, os físicos fizeram contribuições fundamentais para muitos campos complexos diferentes. Neste momento, a chamada Revolução Digital oferece formas radicalmente novas de estudar comportamentos complexos, o que está a ser reconhecido pelos departamentos de física e de computação em muitas das principais universidades do mundo. A Ciência da Complexidade (CS, da sigla em inglês) estuda sistemas complexos e tenta identificar princípios gerais. Os sistemas complexos consistem num grande número de componentes heterogéneos em interacção (partes, agentes, seres humanos etc.), resultando num comportamento altamente não linear e imprevisível, com propriedades emergentes. A teoria da CS baseia-se geralmente na física estatística e dos sistemas dinâmicos, mas também na teoria da informação e, cada vez mais, na ciência de redes.

A combinação de fontes de grandes quantidades de dados e de um conjunto crescente de ferramentas de Machine learning e análise de Big Data têm tornado mais fácil a extração de padrões e permitem algumas previsões. De facto, muitos dos métodos desenvolvidos pela física estatística e de partículas estão agora a ser aplicados às sociedades, e há uma percepção crescente de que a física será fundamental para o estudo da sociologia e até da psicologia. Cientistas de topo têm chamando a esta nova ciência "Física Social" e argumentado que, de certa forma, a ciência da complexidade estudará a física das interações humanas.

Site do Grupo no LIP


// Research Area
Física Experimental de Partículas com aceleradores
Contactos
Responsável de Grupo:  
Joana Gonçalves-Sá

joanagsa@lip.pt


 


  • Why people share disinformation
  • Autor(es):  Interview with Joana G Sá and article about FARE and FARE_Audit
  • Submissão:  , Aceitação:  , Publicação:  2023-02-11
  • Referência:  ERC Stories   Ver publicação

  • O que nos atrai na desinformação e o que torna alguém mais suscetível a partilhar "Fake News"? O que descobriu um grupo de investigadores portugueses
  • Autor(es):  Joana Loureiro, article about FARE and FARE_Audit
  • Submissão:  , Aceitação:  , Publicação:  2023-01-24
  • Referência:  Visão   Ver publicação

  • Luis Enrique y la novedad en el efecto Dunning-Kruger
  • Autor(es):  Jesús Méndez, article about FARE
  • Submissão:  , Aceitação:  , Publicação:  2022-12-21
  • Referência:  Heraldo de Aragón   Ver publicação

  • Joana Gonçalves de Sá: Por que motivo são partilhadas fake news?
  • Autor(es):  Interview with Joana G Sá about FARE project
  • Submissão:  , Aceitação:  , Publicação:  2022-12-16
  • Referência:  Jornal Médico   Ver publicação

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  • ANTS
  •  Anger camera-type detector simulation and experimental data processing tools.
  •     website


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Ana Vranic
Lisboa
Investigadora

Cristina Mendonça
Lisboa
Investigadora

Hugo Cachitas
Lisboa
Técnico

Íris Damião
Lisboa
Estudante de Doutoramento

Joana Gonçalves-Sá
Lisboa
Investigadora

João Oliveira
Lisboa
Visitante

Lília Perfeito
Lisboa
Investigadora

Miguel Duarte
Lisboa
Estudante de Mestrado

Paulo Almeida
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Técnico

Rita Saraiva
Lisboa
Administração

Sara Mesquita
Lisboa
Estudante de Doutoramento

Tiago Miranda
Lisboa
Estudante de Mestrado

Tomás Silva
Lisboa
Estudante de Mestrado


  • Fake News and Real People – Using Big Data to Understand Human Behaviour
  • Código:  853566 - FARE
  • Datas Início:  2020-10-01 Fim:  2025-09-30
  • Financiamento:  1,499,844.00 €  

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