O PERFIL DOS USUÁRIOS DA COMUNICAÇÃO MEDIADA POR COMPUTADOR UMA ABORDAGEM PSICOLÓGICA

A Comunicação Mediada por Computador (CMC) é entendida como o relacionamento interpessoal via Internet. Este modo de comunicação atinge usuários que visam interagir e conhecer pessoas sem o limite da distância. Atualmente está sendo objeto de estudos interdisciplinares que se interessam pelas influências da CMC no comportamento de seus usuários. Trata-se de um estudo caracterizado como exploratório baseado em dados coletados através de uma pesquisa bibliográfica. Seu objetivo é refletir sobre os efeitos gerados pela difusão da CMC sobre o perfil de seus usuários, além de apresentar as contribuições da Psicologia frente aos questionamentos provindos da utilização da CMC e discutir as ambivalências (ganhos e perdas) de seu uso no comportamento de seus usuários. Percebe-se que os internautas estão transformando a forma de interação social em um ambiente desprovido de limites espaço-temporais. Portanto, este trabalho estuda as novas formas de interação, e busca compreender esse novo homem, pois, se a tecnologia traz mudanças, o indivíduo muda junto com ela. Portanto, ao acompanhar todas essas transformações que têm influenciado o homem e suas novas formas de relacionamento, estão motivando o surgimento de novas formas de contribuição da Psicologia ao estudo da CMC.

O PERFIL DOS USUÁRIOS DA COMUNICAÇÃO MEDIADA POR COMPUTADOR UMA ABORDAGEM PSICOLÓGICA

A Comunicação Mediada por Computador (CMC) é entendida como o relacionamento interpessoal via Internet. Este modo de comunicação atinge usuários que visam interagir e conhecer pessoas sem o limite da distância. Atualmente está sendo objeto de estudos interdisciplinares que se interessam pelas influências da CMC no comportamento de seus usuários. Trata-se de um estudo caracterizado como exploratório baseado em dados coletados através de uma pesquisa bibliográfica. Seu objetivo é refletir sobre os efeitos gerados pela difusão da CMC sobre o perfil de seus usuários, além de apresentar as contribuições da Psicologia frente aos questionamentos provindos da utilização da CMC e discutir as ambivalências (ganhos e perdas) de seu uso no comportamento de seus usuários. Percebe-se que os internautas estão transformando a forma de interação social em um ambiente desprovido de limites espaço-temporais. Portanto, este trabalho estuda as novas formas de interação, e busca compreender esse novo homem, pois, se a tecnologia traz mudanças, o indivíduo muda junto com ela. Portanto, ao acompanhar todas essas transformações que têm influenciado o homem e suas novas formas de relacionamento, estão motivando o surgimento de novas formas de contribuição da Psicologia ao estudo da CMC.

O PERFIL DOS USUÁRIOS DA COMUNICAÇÃO MEDIADA POR COMPUTADOR UMA ABORDAGEM PSICOLÓGICA

A Comunicação Mediada por Computador (CMC) é entendida como o relacionamento interpessoal via Internet. Este modo de comunicação atinge usuários que visam interagir e conhecer pessoas sem o limite da distância. Atualmente está sendo objeto de estudos interdisciplinares que se interessam pelas influências da CMC no comportamento de seus usuários. Trata-se de um estudo caracterizado como exploratório baseado em dados coletados através de uma pesquisa bibliográfica. Seu objetivo é refletir sobre os efeitos gerados pela difusão da CMC sobre o perfil de seus usuários, além de apresentar as contribuições da Psicologia frente aos questionamentos provindos da utilização da CMC e discutir as ambivalências (ganhos e perdas) de seu uso no comportamento de seus usuários. Percebe-se que os internautas estão transformando a forma de interação social em um ambiente desprovido de limites espaço-temporais. Portanto, este trabalho estuda as novas formas de interação, e busca compreender esse novo homem, pois, se a tecnologia traz mudanças, o indivíduo muda junto com ela. Portanto, ao acompanhar todas essas transformações que têm influenciado o homem e suas novas formas de relacionamento, estão motivando o surgimento de novas formas de contribuição da Psicologia ao estudo da CMC.

O paradoxo da superdifusão de uma caminhada aleatória com memória exponencial

The random walk models with temporal correlation (i.e. memory) are of interest in the study of anomalous diffusion phenomena. The random walk and its generalizations are of prominent place in the characterization of various physical, chemical and biological phenomena. The temporal correlation is an essential feature in anomalous diffusion models. These temporal long-range correlation models can be called non-Markovian models, otherwise, the short-range time correlation counterparts are Markovian ones. Within this context, we reviewed the existing models with temporal correlation, i.e. entire memory, the elephant walk model, or partial memory, alzheimer walk model and walk model with a gaussian memory with profile. It is noticed that these models shows superdiffusion with a Hurst exponent H > 1/2. We study in this work a superdiffusive random walk model with exponentially decaying memory. This seems to be a self-contradictory statement, since it is well known that random walks with exponentially decaying temporal correlations can be approximated arbitrarily well by Markov processes and that central limit theorems prohibit superdiffusion for Markovian walks with finite variance of step sizes. The solution to the apparent paradox is that the model is genuinely non-Markovian, due to a time-dependent decay constant associated with the exponential behavior. In the end, we discuss ideas for future investigations.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Modelação de taxas de resgate em seguros de vida

Mestrado em Ciências Actuariais

Biomechanics of the trunk and lower limbs during gait in individuals with and without chronic low back pain

Combining information on kinetics and kinematics of the trunk during gait is important for both clinical and research purposes, since it can help in better understanding the mechanisms behind changes in movement patterns in chronic low back pain patients. Although three-dimensional gait analysis has been used to evaluate chronic low back pain and healthy individuals, the reliability and measurement error of this procedure have not been fully established. The main purpose of this thesis is to gain a better understanding about the differences in the biomechanics of the trunk and lower limbs during gait, in patients and healthy individuals. To achieve these aims, three studies were developed. The first two, adopted a prospective design and focused on the reliability and measurement error of gait analysis. In these test-retest studies, chronic low back pain and healthy individuals were submitted to a gait assessment protocol, with two distinct evaluation moments, separated by one week. Gait data was collected using a 13-camera opto-electronic system and three force platforms. Data analysis included the computation of time-distance parameters, as well as the peak values for lower limb and trunk joint angles/moments. The third study followed a cross sectional design, where gait in chronic low back pain individuals was compared with matched controls. Step-to-step variability of the thoracic, lumbar and hips was calculated, and step-to-step deviations of these segments from their average pattern (residual rotations) were correlated to each other. The reliability studies in this thesis show that three-dimensional gait analysis is a reliable and consistent procedure for both chronic low back pain and healthy individuals. The results suggest varied reliability indices for multi-segment trunk joint angles, joint moments and time-distance parameters during gait, together with an acceptable level of error (particularly regarding sagittal plane). Our findings also show altered stride-to-stride variability of lumbar and thoracic segments and lower trunk joint moments in patients. These kinematic and kinetic results lend support to the notion that chronic low back pain individuals exhibit a protective movement strategy.

Cativeiro: fluxos temporais da memória humana de um espaço vivido

Trabalho de Projecto submetido à Escola Superior de Teatro e Cinema para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Desenvolvimento de Projecto Cinematográfico - especialização em Realização.

Integração de modelos espaciais e temporais para predições de níveis freáticos extremos

O objetivo deste trabalho foi avaliar cenários de níveis freáticos extremos, em bacia hidrográfica, por meio de métodos de análise espacial de dados geográficos. Avaliou-se a dinâmica espaço‑temporal dos recursos hídricos subterrâneos em área de afloramento do Sistema Aquífero Guarani. As alturas do lençol freático foram estimadas por meio do monitoramento de níveis em 23 piezômetros e da modelagem das séries temporais disponíveis de abril de 2004 a abril de 2011. Para a geração de cenários espaciais, foram utilizadas técnicas geoestatísticas que incorporaram informações auxiliares relativas a padrões geomorfológicos da bacia, por meio de modelo digital de terreno. Esse procedimento melhorou as estimativas, em razão da alta correlação entre altura do lençol e elevação, e agregou sentido físico às predições. Os cenários apresentaram diferenças quanto aos níveis considerados extremos - muito profundos ou muito superficiais - e podem subsidiar o planejamento, o uso eficiente da água e a gestão sustentável dos recursos hídricos na bacia.

Integração de modelos espaciais e temporais para predições de níveis freáticos extremos

O objetivo deste trabalho foi avaliar cenários de níveis freáticos extremos, em bacia hidrográfica, por meio de métodos de análise espacial de dados geográficos. Avaliou-se a dinâmica espaço‑temporal dos recursos hídricos subterrâneos em área de afloramento do Sistema Aquífero Guarani. As alturas do lençol freático foram estimadas por meio do monitoramento de níveis em 23 piezômetros e da modelagem das séries temporais disponíveis de abril de 2004 a abril de 2011. Para a geração de cenários espaciais, foram utilizadas técnicas geoestatísticas que incorporaram informações auxiliares relativas a padrões geomorfológicos da bacia, por meio de modelo digital de terreno. Esse procedimento melhorou as estimativas, em razão da alta correlação entre altura do lençol e elevação, e agregou sentido físico às predições. Os cenários apresentaram diferenças quanto aos níveis considerados extremos - muito profundos ou muito superficiais - e podem subsidiar o planejamento, o uso eficiente da água e a gestão sustentável dos recursos hídricos na bacia.

Modelos lineares generalizados bayesianos para dados longitudinais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Integração de modelos espaciais e temporais para predições de níveis freáticos extremos

O objetivo deste trabalho foi avaliar cenários de níveis freáticos extremos, em bacia hidrográfica, por meio de métodos de análise espacial de dados geográficos. Avaliou-se a dinâmica espaço‑temporal dos recursos hídricos subterrâneos em área de afloramento do Sistema Aquífero Guarani. As alturas do lençol freático foram estimadas por meio do monitoramento de níveis em 23 piezômetros e da modelagem das séries temporais disponíveis de abril de 2004 a abril de 2011. Para a geração de cenários espaciais, foram utilizadas técnicas geoestatísticas que incorporaram informações auxiliares relativas a padrões geomorfológicos da bacia, por meio de modelo digital de terreno. Esse procedimento melhorou as estimativas, em razão da alta correlação entre altura do lençol e elevação, e agregou sentido físico às predições. Os cenários apresentaram diferenças quanto aos níveis considerados extremos - muito profundos ou muito superficiais - e podem subsidiar o planejamento, o uso eficiente da água e a gestão sustentável dos recursos hídricos na bacia.

Modelos da Química Quântica no espaço de momento: diferentes representações de um mesmo sistema

The conventional approach to simple quantum chemistry models is contrasted with that known as momentum representation, where the wavefunctions are momentum dependent. Since the physical interactions are the same, state energies should not change, and whence the energy differences correlating with the real world as spectral lines or bands. We emphasize that one representation is not more fundamental than the other, and the choice is a matter of mathematical convenience. As spatial localization is rooted in our brains, to think in terms of the momentum present us a great mental challenge that can lead to complementary perspectives of a model.

Modelos hierárquicos para a análise e síntese de estruturas e materiais com aplicações à remodelação óssea

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Mecânica na especialidade de Resistência dos Materiais pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia