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Ideologias@Home

Index de l'article

 


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                                                                                                                                 Url pour s'attacher avec Boinc Manager : http://falua.cesfelipesegundo.com/Ideologias/

 

                                                                                                                                       

 

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L'Alliance Francophone
Statistiques

 

 

L'objectif du projet Ideologias@Home est d'étudier comment les gens dans une certaine région évoluent au fil du temps idéologiquement à l'égard d'une idée. Quand une idée est introduite dans une société, la population est divisée naturellement en quatre groupes:

Les extrémistes : ceux qui défendent l'idée extrêmement.
Modérés : ceux qui défendent l'idée modérément.
Les opposants : ceux qui sont contre l'idée.
Abstentionnistes : ceux qui ne se soucient pas, s'abstenir ou n'ont pas d'opinion.

Les gens changent d'avis en raison de la pression des pairs, l'influence des médias de masse ou parce que décidé par soi-même. Sous ces hypothèses, nous proposons des modèles dynamiques, de déterminer les paramètres, prévoir les tendances et analyser les résultats...



(projet ouvert au public depuis le 2/06/2011)

 

Ils préparent encore 3 projets :


En préparation : AlgoritmoGenetico@Home et Neurona@Home à l'étude : Meningococo@Home

 

 

 

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Qu'est-ce que Ideologias @ Home

Aspects des idéologies extrêmes

Le comportement extrême est produite par de petits groupes, mais leurs actions ont un impact dans un grand nombre de personnes. La peur est la stratégie développée par ces groupes pour influencer les décisions de   l'ensemble de la population afin d'atteindre leurs objectifs politiques.

La compréhension de la dynamique de la transmission d'un tel type de comportements extrêmes augmente la connaissance des mécanismes à l'origine de l'évolution des normes et valeurs culturelles. En outre, il peut nous donner des outils pour connaître leur évolution a priori et pour comprendre voire même faire disparaître leurs objectifs.

À notre connaissance, les antécédents des approches de modélisation mathématique où la propagation du comportement fanatique est considéré sont [1, 2, 3, 4]. Récemment, la référence [5] sur les méthodes mathématiques en lutte contre le terrorisme a été publiée.

Dans [1], la dynamique de la propagation des comportements extrêmes est étudié comme un type de processus transmissible par contact social (recrutement) qui peut l'être sous l'influence d'amis, de camarades, de l'environnement, de la peur, de menaces, du terrorisme, de la répression de la propagande, etc. Ainsi, un modèle mathématique est construit et ses points d'équilibre, les seuils et les bifurcations sont étudiés. Une des conclusions les plus intéressants obtenus dans [1] est que l'éradication de ces groupes peut être une tâche de longue date et avant qu'ils ne commencent à se décomposer, l'expérience peut encore grandir et se développer en un temps fini.

Dans [2] et [3] les   auteurs considèrent une discrétisation du modèle continu dans [1] sur certaines classes de réseaux "sans échelle" et obtiennent des conclusions similaires en exploitant des caractéristiques facilement   applicables aux réseaux, mais pas dans le continuum, comme l'ensemble des interactions entre les gens.

Autre référence intéressante [4] où il est mis au point un modèle de "quasi-prédateur-proie" à appliquer au scénario de la Colombie, avec des groupes d'insurgés qui enlèvement des gens, font du trafic de drogue etc...
Notre objectif est de construire un modèle de type épidémiologique mathématiques et de l'appliquer à des régions comme la Colombie [4] ou le Pays basque [7,8] ou en général à un endroit où des organisations  armée font appel à la violence (meurtres, enlèvements, actes de vandalisme, etc) pour atteindre des objectifs politiques.

Les paramètres du modèle de réseau mathématiques ne sont pas connus et notre objectif est de trouver les meilleurs paramètres de telle sorte que le modèle de réseau corresponde avec des données réelles. Pour ce faire, une procédure de calcul intensif a été conçue. Notez que faire correspondre des modèles de réseau est un problème difficile qui dépend fortement des ressources   de calcul disponibles.