modelagem de sistemas complexos para políticas...
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Modelagem de
Sistemas Complexos
para Políticas PúblicasPatrícia A. Morita Sakowski
29/09/2017
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Motivador
Apresentar o que são modelos baseados em
sistemas complexos e discutirmos se é possível
utilizá-los para a construção do modelo
econômico do RenovaBio
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Conteúdo
O que são sistemas complexos?
Por que sistemas complexos para políticas públicas?
Modelos baseados em sistemas complexos
Comentários finais
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Sistemas complexos
O que são?
“Um campo de pesquisa interdisciplinar ...
que procura explicar como um grande número
de entidades relativamente simples,
sem o benefício de um controle central,
se organiza
num todo coletivo que cria padrões,
usa informação e,
em alguns casos, evolui e aprende”
(Mitchell, M.)
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Sistemas complexos
O que são?
“Sistema composto por várias partes que interagem entre si,
no qual o resultado que emerge do sistema
é produto das interações
e do feedback entre esse resultado emergente
e as decisões individuais”
(Rand, W.)
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Por que sistemas complexos
para políticas públicas?
Objetivo da política pública
geralmente é alterar ou manter o
comportamento de um grande
grupo de indivíduos e organizações
para chegar a um resultado
socialmente desejado
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Por que sistemas complexos
para políticas públicas?
Mas os indivíduos e organizações são heterogêneos
Reagem à política de diferentes maneiras
Influenciam as reações dos demais
E geram feedbacks que retroalimentam as políticas
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Por que sistemas complexos
para políticas públicas?
O resultado da política pública é resultado:
Da resposta de cada agente
De como a resposta de cada agente influencia a
resposta dos demais
Como tais reações retroalimentam a política
“Complex systems can be difficult to
predict, control and manage, which in
many ways is the goal of public policy”
(Rand, W.)
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Como então analisar
sistemas complexos?
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Fonte: http://www.art-sciencefactory.com/complexity-map_feb09.html
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Fonte: http://www.art-sciencefactory.com/complexity-map_feb09.html
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Como então analisar
sistemas complexos?
Modelagem baseada em agentes
Análise de redes
Data mining, Machine Learning e afins
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Modelos baseados em agentes
(ABM)
Modelagem computacional
Comportamento de cada agente é modelado em
computador
Como utilizam a informação disponível para tomar
decisões?
Como comportamento de hoje depende do de ontem?
Como comportamento depende do comportamento de
outros?
São realizadas simulações para entender como o sistema
evolui e que propriedades emergem
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EURACE
Agent-Based Macroeconomic Modeling
and Policy Analysis: The Eurace@Unibi
Model
“We show how an agent-based
model can be used to identify
economic mechanisms and how
it can be applied to spatial policy
analysis.
Our assessment is that agent-
based models in economics have
passed the proof-of-concept
phase and it is now time to move
beyond that stage.
It has been shown that new kinds
of insights can be obtained that
complement established
modeling approaches.”
https://papers.ssrn.com/sol3/pap
ers.cfm?abstract_id=2384391
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Análise de redes
Exemplos de redes
Redes sociais
Linhas aéreas
Bancos
Alguns tipos de análises
Quão forte, quão duradouras e quão relevantes são as
ligações entre as pessoas ou instituições?
Como é a conectividade de uma determinada rede, de que
modo mudanças em um nó específico afetam as outras
conexões de forma significativa?
Quão robusta é a rede a falhas aleatórias de nós?
Quão vulnerável é a rede a ataques a nós? 15
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Exemplo de Análise de redes
The diffusion of Microfinance
(Banerjee, Duflo et al., 2012)
“Se apenas 10 ou 20 membros de uma vila de milhares de pessoas são informados sobre a oportunidade de pegar crédito de uma instituição de microcrédito, em que medida a participação eventual depende de quais indivíduos são contactados inicialmente?”
“We show that eventual program participation is higher in villages where the first set of people to be informed are more important in a network sense. In particular, we show that a specific measure of the importance or position of the initially contacted individuals, their eigenvector centrality, is significantly related to eventual microfinance participation, while other measures of centrality are not.”
https://economics.mit.edu/files/7781 16
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Mineração de dados,
Machine Learning e afins
Machine Learning: “Campo de estudo que dá aos
computadores a habilidade de aprender sem serem
explicitamente programados.” (Samuel, A.)
Carros autônomos que dirigem sozinho
Recomendações Netflix
Detecção de fraude em cartões de crédito
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Exemplo
Deep Learning na identificação de empresas de fachada que tenham sido contratadas ou participado de licitações públicas (Melo, Bruno)
Aplicou-se Transfer Learning a uma Rede Neural Convolucional de alto desempenho previamente parametrizada para identificar objetos diversos em imagens. Este processo teve por objetivo a adaptação de um subconjunto de seus parâmetros visando à sua especialização na identificação de empresas sem sede ou que possuam instalações precárias. O modelo categoriza imagens de empresas (obtidas após etapa de geocodificação de endereços) como sendo ou não pertencentes à classe de interesse de modo a subsidiar a seleção de contratos para futura análise.
https://www.youtube.com/watch?v=X6EdAhqE55g
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Como os modelos baseados em
sistemas complexos diferem de
modelos mais tradicionais?
Equações -> simulação
Determinístico -> estocástico
Homogêneo -> heterogêneo
Linear -> não linear
Estático -> dinâmico
Experimentos em silício
Intensivos em dados e capacidade computacional
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Algumas Referências
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Motivador
Apresentar o que são modelos baseados em
sistemas complexos e discutirmos se é possível
utilizá-los para a construção do modelo
econômico do RenovaBio
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Motivador
Apresentar o que são modelos baseados em
sistemas complexos e discutirmos se é possível
utilizá-los para a construção do modelo
econômico do RenovaBio
Múltiplos modelos
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Motivador
Apresentar o que são modelos baseados em
sistemas complexos e discutirmos se é possível
utilizá-los para a construção do modelo
econômico do RenovaBio
Múltiplos modelos
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https://vimeo.com/58291553
“…it is not uncommon for small changes to
have big effects; big changes to have
surprisingly small effects; and for effects to
come from unanticipated causes” (OCDE, 2009)24