Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Roberto Almeida Shimizu
Possui graduação em Engenharia Química pela Universidade de São Paulo(1995) e mestrado-profissionalizante em MBA pela International Institute for Management Development(2002). Atuando principalmente nos seguintes temas:redes sociais, sistemas de confiança e reputação, modelos de escore de crédito. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)
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2019-Atual. Confiabilidade creditícia usando capital social: um arcabouco teórico Descrição: ?O capital social gerado a partir de redes sociais pode ser aplicado como alternativa ou complemento aos métodos tradicionais de pontuação bancária?? Do ponto de vista computacional, este pergunta pode ser reformulada como "Que tipos de estruturas de dados e modelos matemáticos na literatura toma o capital social como entrada e prevê a qualidade de crédito de um indivíduo? ? Em termos práticos, o que aconteceria se membros respeitáveis da rede social de alguém pudessem recomendá-lo(a) sobre sua confiabilidade e após aplicação de um algoritmo estimar qual a probabilidade desta pessoa ser ser confiável em uma transação financeira? Como poderia a ?sabedoria das multidões ser adicionado em um modelo para atingir um nível razoável de confiança na probabilidade da capacidade de crédito de uma pessoa? Na ausência de um número mínimo de recomendações para um dada pessoa, quais seriam outras informações, como a topologia de sua rede social que poderia ajudar a inferir sobre sua credibilidade financeira? Sistemas de confiança e reputação é uma área da ciência da computação que tem atraído a atenção em várias áreas, incluindo redes sociais online, redes de comunicação sem fio, sistemas multiagentes e redes ponto a ponto. Através de sistemas de confiança e reputação os aplicações podem usar informações explícitas ou implícitas para a tomada de decisões. Uma forma de informação explícita deriva de permitir que as partes gerem feedback umas sobre as outras após a conclusão de um transação e agregando o feedback para obter uma pontuação de reputação. Outra forma implícita de informações confiáveis é o uso de análise topológica em redes sociais online para determinar reputação. No motor de busca Google, por exemplo, a reputação é determinada pelo número de links que apontam para uma página e de onde os links se originam. Esta dissertação tem como objetivo lançar alguma luz sobre o problema de crédito acima, por meio da análise de modelos computacionais das áreas de Sistemas de Confiança e Reputação. Em seguida, aplicando aqueles modelos que usam dois conjuntos de dados de redes sociais públicas, que embora não sejam específicos de crédito, podem oferecer algum playground para análise: i) Yelp, uma rede social de produtos de revisão de opinião e serviços e ii) banco de dados de aldeias na India rural (pesquisa de microcrédito). O objetivo da dissertação é propor um referencial teórico de como e qual de esses modelos podem ser usados em um cenário de empréstimo, destacando vantagens, limitações e áreas para pesquisas futuras. Os benefícios potenciais de tal estrutura são apoiar o desenvolvimento de mais métodos de pontuação de crédito voltados para segmentos menos privilegiados da população.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Roberto Almeida Shimizu - Coordenador / Flavio Correa da Silva - Integrante. Membro: Roberto Almeida Shimizu.
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(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
Data de processamento: 06/12/2024 15:59:56