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El proyecto se estructura en tres componentes complementarios: 

  1.  Desarrollo de un modelo computacional para analizar la polarización en redes sociales. 
  2. Estudio de los aspectos de privacidad asociados a el modelo de redes sociales 
  3. Diseño de algoritmos eficientes para el análisis de redes a gran escala y el uso de aprendizaje automático para identificar patrones y predecir comportamientos relacionados con la polarización. 

A partir de estos componentes, PROMUEVA logrará herramientas para razonar automáticamente acerca de fenómenos sociales como la polarización, las brechas de privacidad y la publicación de información malintencionada, con aplicación directa en Cali y el Valle del Cauca. 

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Sobre el proyecto

Objetivos

  • Objetivo 1: Desarrollar un modelo computacional de redes sociales para el estudio de la polarización en estas. El modelo estará fundamentado en la lógica epistémica y la teoría de concurrencia, guiado por la investigación sobre polarización política desde las ciencias sociales.
  • Objetivo 2: Cualquier modelo de redes sociales debe contar con un mecanismo para especificar y razonar sobre políticas de privacidad y filtraciones; la segunda parte del proyecto se centra en los aspectos de privacidad de nuestro modelo de redes sociales.
  • Objetivo 3: Desarrollar  algoritmo eficientes para analizar redes de gran escala, y algoritmos de aprendizaje automático  para identificar patrones o predecir comportamientos particulares en relación con la polarización en redes sociales.

 

Unidades

Facultades

  • Facultad de Ingeniería y Ciencias
  • Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales

Grupos de Investigación

  • Grupo de investigación AVISPA

Departamentos

  • Departamento de Electrónica y Centros de la Computación

Resultados

  • Desarrollo de un modelo computacional innovador y expresivo para los sistemas distribuidos modernos que combine coherentemente técnicas para el análisis de agentes concurrentes (como el cálculo de procesos) con formalismos de economía, psicología social, teoría de la información, teoría de juegos y lógica epistémica.
  • Desarrollo de un modelo que capture dinámicas y políticas de las redes sociales que puedan usarse para generar polarización. Construcción de un modelo matemático que permita representar directamente la dinámica de la privacidad en las redes sociales.
  • Desarrollo de herramientas computacionales para la verificación automática de propiedades relevantes a la polarización social. Este logro involucra el desarrollo de especificaciones ejecutables de modelos de redes aleatorias, técnicas y herramientas de verificación formal para evaluar mecánicamente los requisitos de privacidad, lógica epistémica y temporal en las redes sociales que puedan conducir a la polarización.  

Aliados

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