RELIGIÃO E CAPITAL SOCIAL NA PERIFERIA URBANA DO GRANDE ABC PAULISTA UMA ANÁLISE DAS REDES SOCIAIS PENTECOSTAIS NO MUNICÍPIO DE RIO GRANDE DA SERRA

A presente pesquisa analisa igrejas evangélicas pentecostais no município de Rio Grande da Serra, região do Grande ABC Paulista. Busca identificar qual é o papel social desses grupos religiosos de grande crescimento no município junto aos seus membros em situação socioeconômica frágil, tanto quanto para a população carente da cidade. A partir de uma reflexão acerca da constituição de espaços territoriais periféricos , e das práticas associativas nesses espaços, nosso objetivo é estudar o associativismo religioso formal e informal, e a construção de redes sociais em seu entorno, e a sua contribuição para o aumento do capital social, entendido este, segundo Bourdieu, como agregado de benefícios materiais e simbólicos, de seus participantes. A pesquisa leva em consideração que a cidade caracteriza-se por ser uma região de periferia, em que parcela importante da população vive em situação de segregação, riscos e vulnerabilidade social.

COMUNICAÇÃO PARA OS PEQUENOS NEGÓCIOS: PROPOSTA DE MODELO DE APLICAÇÃO PRÁTICA PARA POSICIONAMENTO EM MÍDIAS E REDES SOCIAIS DIGITAIS

A comunicação via mídias e redes sociais digitais é uma atividade estratégica de suporte para a consecução dos objetivos dos pequenos negócios que, em face de uma realidade de restrição de recursos financeiros, estrutura administrativa reduzida e necessidade de obter resultados no curtíssimo prazo, encontram nas ferramentas da internet alternativas viáveis para o posicionamento e a diferenciação de seus negócios. Os objetivos desta tese envolvem tanto a compreensão da importância da comunicação organizacional para os pequenos negócios quanto à identificação das particularidades dos pequenos negócios, o desenvolvimento de um instrumento para orientar a atuação estratégica dos pequenos negócios nas mídias e redes sociais digitais e a análise da colaboração deste instrumento para as atividades empresariais dos empreendedores individuais, das microempresas e das pequenas empresas. Realizaram-se, primeiramente, estudos bibliográfico e documental com vistas à fundamentação teórica da pesquisa e à compreensão dos pequenos negócios e dos aspectos contemporâneos acerca da comunicação institucional. Sucedeu-se o trabalho de desenvolvimento do Modelo de Aplicação Prática para Posicionamento em Mídias e Redes Sociais Digitais e, posteriormente, uma pesquisa qualitativa, compreendida por duas etapas: a) aplicação do modelo proposto a três empresas; e b) avaliação do modelo. Os resultados da pesquisa mostram que, a despeito de o Modelo de Aplicação Prática para Posicionamento em Mídias e Redes Sociais Digitais contribuir estrategicamente para o posicionamento dos pequenos negócios, de maneira geral, a comunicação nesse tipo de empreendimento não surte melhor efeito porque esbarra nas limitações próprias desse tipo de empresa.

COMUNICAÇÃO EMPRESARIAL, INTERATIVIDADE E REDES SOCIAIS: ESTUDO DE CASO DA EMBRAPA SOLOS

Esta pesquisa tem o objetivo de analisar como a interatividade e a transparência passaram a ser os novos paradigmas da comunicação empresarial e a forma como as empresas estão lidando com esta nova realidade, manifestada com o surgimento e proliferação das redes sociais. Não apenas a comunicação corporativa, mas o marketing e o atendimento ao cliente foram profundamente afetados pela Web 2.0 e este trabalho procura fazer uma reflexão deste novo momento, ao optar por um estudo qualitativo, onde foram aplicados questionários estruturados e semi-estruturados, além da observação participante. Trata-se de um estudo de caso na Embrapa Solos, o primeiro centro de pesquisa da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária a implantar blogs corporativos quando pouco se falava no assunto. Nos últimos cinco anos, desde que os primeiros posts foram publicados, muita coisa mudou na delicada balança de poder x informação/ empresa x consumidor. Este estudo conclui que apesar dos avanços que os blogs proporcionaram não só à Embrapa Solos, mas em outras empresas que adotaram esta e outras redes sociais, ainda há um longo caminho a ser percorrido, de horizontalização de estruturas e real democratização da informação.

O Cinema de Animação como Crítica Social: Curta-metragem sobre a dependência das redes sociais

Desde a sua origem que a Animação é utilizada como um meio de espelhar a sociedade através de técnicas e expressões que o cinema tradicional não permite. Ao incorporar a sátira na sua representação social e política está a expor uma crítica a características negativas com o intuito de alterar percepções e estereótipos, motivando a sua vulgarização ou correção. O projeto #LINGO consiste na realização de uma curta-metragem de animação com recurso à sátira, pretendendo incidir sobre um dos problemas em expansão no século XXI, a dependência nos dispositivos digitais e redes sociais.

Dynamics of on-line gradient descent learning for multilayer neural networks

We consider the problem of on-line gradient descent learning for general two-layer neural networks. An analytic solution is presented and used to investigate the role of the learning rate in controlling the evolution and convergence of the learning process.

On-line learning in multilayer neural networks

We present an analytic solution to the problem of on-line gradient-descent learning for two-layer neural networks with an arbitrary number of hidden units in both teacher and student networks. The technique, demonstrated here for the case of adaptive input-to-hidden weights, becomes exact as the dimensionality of the input space increases.

Adaptive back-propagation in on-line learning of multilayer networks

An adaptive back-propagation algorithm is studied and compared with gradient descent (standard back-propagation) for on-line learning in two-layer neural networks with an arbitrary number of hidden units. Within a statistical mechanics framework, both numerical studies and a rigorous analysis show that the adaptive back-propagation method results in faster training by breaking the symmetry between hidden units more efficiently and by providing faster convergence to optimal generalization than gradient descent.

Using ancillary statistics in on-line learning algorithms

Neural networks are usually curved statistical models. They do not have finite dimensional sufficient statistics, so on-line learning on the model itself inevitably loses information. In this paper we propose a new scheme for training curved models, inspired by the ideas of ancillary statistics and adaptive critics. At each point estimate an auxiliary flat model (exponential family) is built to locally accommodate both the usual statistic (tangent to the model) and an ancillary statistic (normal to the model). The auxiliary model plays a role in determining credit assignment analogous to that played by an adaptive critic in solving temporal problems. The method is illustrated with the Cauchy model and the algorithm is proved to be asymptotically efficient.

Finite-size effects in on-line learning of multilayer neural networks

We complement recent advances in thermodynamic limit analyses of mean on-line gradient descent learning dynamics in multi-layer networks by calculating fluctuations possessed by finite dimensional systems. Fluctuations from the mean dynamics are largest at the onset of specialisation as student hidden unit weight vectors begin to imitate specific teacher vectors, increasing with the degree of symmetry of the initial conditions. In light of this, we include a term to stimulate asymmetry in the learning process, which typically also leads to a significant decrease in training time.

Globally optimal parameters for on-line learning in multilayer neural networks

We present a framework for calculating globally optimal parameters, within a given time frame, for on-line learning in multilayer neural networks. We demonstrate the capability of this method by computing optimal learning rates in typical learning scenarios. A similar treatment allows one to determine the relevance of related training algorithms based on modifications to the basic gradient descent rule as well as to compare different training methods.