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da Tecnologia Nuclear

Antonio Carlos de Oliveira BarrosoInstituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares

11 de agosto de 2012

AHTN – algumas pesquisas

Percepção pública da

energia nuclear

Cultura de segurança

e redes de influência

Prospecção de rotas

tecnológicas - RF

Disseminação de

notícias de acidentes

Detecção e

classificação de

opiniões nucleares na

web

Redes, agentes

independentes e

difusão de cultura de

segurança

Um novo modelo de

avaliação de cultura

de segurança

Rastros de inovação –

indicadores

preditivos de

inovação

Infraestrutura ágil de

tecnometria –

aplicações à

tecnologia nuclear

inct-rni



energia nuclear

inct-rni

Percepção pública da energia nuclearO que influencia a propensão para aceitar a EN

INCT-RNI - Metodologias, Bases de Dados e Ferramentas de Análise dos Aspectos Humanos da Tecnologia Nuclear

Como entender um pouco mais:•O que e•Comoesta influência é tansformada em propenção.

O problema em termos de nossos objetivos


2 / 3

1. Avaliar a influência da comunicação na percepção pública de riscos;

2. Quantificar a correlação entre aceitação pública da E.N. e:•Fatores cognitivos;

•Percepção de benefícios;

•Experiência pessoal;

•Fatores emocionais.

3. Comparar dados antes e depois do acidente em Fukushima;

4. Comparar público e especialistas.

Percepção Pública das Instalações NuclearesSumário de resultados e nova pesquisa


{primeiro, segundo , terceiro}@ipen.br

inct-rnireatores nuclearesinovadores

1 / 2

1. Pós Fukushima:• Enfraquecimento da relação benefícios percebidos e

propensão em aceitar;• O retorno dos fatores emocionais;• Maior separação entre público e “especialistas”

2. A seguir:• Ampliar a base e a diversidade da amostra;• Ampliar as proxies dos fatores emocionais; e• Testar discernimento de reatores inovadores



energia nuclear

Disseminação de


inct-rni

Modelos epidemiológicos ... : a mídia e a percepção pública de risco

2 / 11Reis, Barroso e Menezes: Modelos epidemiológicos para disseminação de notícias sobre acidentes nucleares


Notícias sobre temasaltamente impactantes:

por exemplo:- Mudanças climáticas,

- Armas atômicas,- Grandes disastres...

... de causas naturais ou não...

atraem atenção do público.

Essa interação éresponsável por formar uma parte

importante da percepção de risco

do público.

Modelos epidemiológicos para a disseminação de notícias: as bases na literatura

3 / 11


Mídia

Percepção pública de risco

Tom espetacularGrande número

Notícias

Wåhlberg e Sjöber(2000):

Forma fundamental da ação da Mídia

sobre a percepção

pública de risco

Notícias

- Everett M. Rogers, 1954: difusão de inovações.- G. R. Funkhouser (1972), Karmeshu & Pathria (1980) and Allen (1982):abordagem probabilística.

- Dodds and Watts (2005): contágio social, baseado em modelos epidemiológicos.- Bettencourt, Cintrón-Arias, Kaiser and Castillo-Chávez (2006): modelosepidemiológicos compartimentados para tratar inovações científicas.

- Até certo poto, nossa abordagem determinística para geração de notícias pareceser uma forma inovadora de tratar o assunto.

Reis, Barroso e Menezes: Modelos epidemiológicos para disseminação de notícias sobre acidentes nucleares

O caminho percorrido: segundo trabalho (2011-2012)


O trabalho de pesquisa recomeçou, agora para um grupo maior e mais diverso de eventos: mais e menos recentes, em várias regiões do planeta:

acidente químico de Bhopal (1984),acidente nuclear de Chernobyl (1986),explosão da Challenger (1986),

plataforma Deepwater Horizon (2010),usina nuclear Fukushima/Daiichi (2011),

terremoto do Haiti (2010) eterremoto do Japão (2011).

- Modelo epidemiológico de base: SISReis, Barroso e Menezes: Modelos epidemiológicos para disseminação de notícias sobre acidentes nucleares

O caminho percorrido: descrição do modelo

7 / 11


R0 Coeficiente de persistência de longo prazo do evento na mídia

R1 Coeficiente da magnitude do surto noticioso do evento

β Constante de decaimento do surto noticioso

µ Taxa de recuperação do estado influenciado

- Estado endêmico: R0

> µ

- Dados coletados e suavizados com contagem mínima após o pico;

- Função a ser minimizada:


Resultados obtidos

8 / 11


Evento R0 R1 β µ E(x)

Chernobyl 1.90161633 5.64453851 1.43305041 1.89824296 23.23606580

Bhopal 5.5789935 2.74049343 1.06153285 5.5666485 37.83153979Challenger 4.22657173 45.71444984 8.70693565 4.2118337 2.16311943

Fukushima 19.5813878 0.81401107 0.29303129 19.53813254 2.45628832

Deepwater 5.95316998 0.13630052 0.0355955 5.9572922 16.44219916

Japan 4.95570448 0.21447007 0.18462508 4.95683549 0.86033893

Haiti 2.23739491 4.1986905 1.35348209 2.24174738 11.00282360

eeee

Chernobyl 0.5268029547

Haiti 0.4460805927

Challenger 0.2374262783

Japan 0.2017416156

Bhopal 0.1796413048

Deepwater 0.1678614992

Fukushima 0.0511819642Tempo médio de vida infectante.

Challenger 1.1577883759

Chernobyl 0.1887027164

Haiti 0.1371775299

Fukushima 0.1233734301

Bhopal 0.1170919353

Deepwater 0.0698569561

Japan 0.0306538743“Força de recrutamento” no início do período.


Resultados obtidos

9 / 11


0 20 40 60 80 1005

1015 25

3035 45

5055 65

7075 85

9095 105

110115

120125

130135

140145

150155

160165

170175

180185

190195

200205

210215

220225

230235

240245

250255

260265

270275

280285

290295

300305

310315

320325

330335

340345

350355

0

1

2

3

4

5

6

PrevisãoRealidade

R0 = 12.60124018, R1 = 0.85712446, β = 0.35784697, µ = 12.59818407- permanece endêmico, com µ-1 = 0.079376519


Outro modelo: função de infectividade gaussiana:

Fukushima: 1 ano depois:

Resultados obtidos: curva de infectividade gaussiana

10 / 11


Evento R0

R1

η µ σ

Chernobyl 1.8393258 6.59120611 0.89350992 1.83619721 0.24679385

Bhopal 5.47520934 1.51123002 0.24602168 5.46312705 1.15177979

Challenger 4.22376904 8.69544872 0.21223581 4.20904349 0.19809338

Fukushima 11.97476727 0.72356926 2.35371666 11.95862273 1.13030623

Deepwater 95.20688091 0.40762454 42.98742773 95.16665033 43.73864172

Japan 5.73327519 1.57458544 3.00453172 5.71424039 0.24093338

Haiti 2.13866199 2.27663888 0.45724272 2.14369867 0.72334571

eeeeee

1 21 41 61 81 1016

1116 26

3136 46

5156 66

7176 86

9196 106

111116

121126

131136

141146

151156

161166

171176

181186

191196

201206

211216

221226

231236

241246

251256

261266

271276

281286

291296

301306

311316

321326

331336

341346

351356

361

0

1

2

3

4

5

6

realidadeanteriorgaussiano


- Capacidade preditiva um pouco melhor, mas ainda conservadora, como o modelo anterior:



energia nuclear




tecnológicas - RF

Disseminação de


Detecção e

classificação de


web

Redes, agentes

independentes e


segurança

Um novo modelo de

avaliação de cultura

de segurança


indicadores

preditivos de

inovação


tecnometria –

aplicações à

tecnologia nuclear

inct-rni

Conclusões até o momento e o que resta a fazer

11 / 11



- Em primeiro lugar, notar que o trabalho utilizou um repositório americano.

- A mídia tende a dar mais proeminência aos acidentes nucleares, mesmo que suas consequênciassejam menos trágicas que desastres de outras naturezas.

- Entretanto, nem sempre são os acidentes nucleares que recebem a vasta maior parte da atenção damídia (o caso da Challenger possui o maior coeficiente de surto).

- O evento da Challenger causou grande comoção. No entanto, depois deste, é o evento de Chernobyl que possui a maior força de infecção de curto prazo.

- Em terceiro lugar vem o desastre do Haiti: gerou grande comoção devido à pobreza do país (eapresenta o segundo maior tempo médio de vida infectante).

- O próprio terremoto do Japão em si apresenta a menor força de infecção de curto prazo.

- Dos eventos recentes fora dos Estados Unidos, apenas o caso de Fukushima tende a ser endêmico (o próprio terremoto do Haiti é menos resiliente).

- Entretanto, do ponto de vista de notícias, Fukushima não é uma nova 'Chernobyl' na mídia americana.

- Repositórios de notícias de outros países

-Outras funções de infectividade

-Aplicação na pesquisa de ratros de inovação

Próximos passos:



energia nuclear

Disseminação de


Detecção e

classificação de


web

inct-rni


� Esta pesquisa tem por objetivo

coletar dados pertinentes a área

nuclear e analisar textos que

expressam opiniões por meio da

“mineração” do ambiente

hipertextual e redes sociais da

Web.

Monitoramento e Análise das Opiniões sobre a Área Nuclear na Web - objetivos

18

� Nesta pesquisa é proposta uma

abordagem que utiliza as técnicas

de Web Mining e que está

fundamentada no conceito de

Sistemas Especialistas para a coleta

e análise massiva e autônoma de

dados da Web.


� Inicialmente foi projetado um

sistema computacional capaz de

integrar e executar as seguintes

tarefas de Web Mining:

� Identificação e coleta de dados

relacionados a área nuclear;

� Identificação e coleta de textos

contendo opiniões sobre a

área nuclear;

� Classificação das opiniões de

acordo com a sua polaridade

(negativa, positiva e neutra).

Metodologia

19

� Os principais componentes deste sistema

são:

� A Web, pois prove o sistema com os

dados;

� Os Especialistas Nucleares, que são os

“tutores” do sistema;

� A Base de Conhecimento, que contem o

conhecimento obtido dos especialistas;

� O Mecanismo de Inferência, que simula a

habilidade de identificação e classificação

de dados humana;

� O Web Crawler, responsável por “navegar”

na Web e coletar os dados;

� E o Banco de Dados para o

armazenamento e análise dos dados

processados.


Metodologia

20

Hypertextual data

Infenrece Engine

Nuclear Lexicon

Knowledge Base Internet

Nuclear lexicalknowledge

Expert System

Feedback,evaluation

Web CrawlerDatabase

Webpagesand metadata

Nuclear Experts

.

Relevance ANN

Breadth-First-Search

Opinion Lexicon

Training Set

Opinion ANN

Best-N-First-Search

Diagrama Geral do Sistema



energia nuclear



Disseminação de


Detecção e

classificação de


web

inct-rni

CULTURA DE SEGURANÇA E REDES DE INFLUÊNCIA

• Cultura de segurança (CS), memética e redes sociais:

– Questões básicas e a conjectura de nossa pesquisa;

– O nascimento da cultura de segurança;

– Replicação memética e conformação da cultura;

– Análise de redes sociais;

• Metodologia de pesquisa:– Características proeminentes ou variáveis amostrais

da CS;

– Relações e significado das redes;

– Mapeamento e análise das redes;

– O vetor cultural;

• Análise cruzada e teste da conjectura

Resultados e Análise – as redes

A rede agregada das relações de influência

Indicadores globais Rede agregadaVS+OC+TW+OL

Contagem de nós 45Contagem de arestas 211Componentes 1Pendentes 0Fragmentação 0Densidade 0,11Reciprocidade 25%Distância média 2,45


Index

Perspective View of

Safety

Openness and

CommunicationTeamwork

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

Total Degree

Centrality31 57 113 94 96 79 113 31 100 103 113 5 9 15 104

Clique Count 31 113 57 94 100 31 57 79 113 5 15 104 113 9 78

Hub

Centrality57 166 31 94 113 42 52 113 99 100 113 5 59 57 9

Betweenness

Centrality79 96 57 31 113 103 100 91 94 96 113 94 15 37 57

Identificação dos atores chave


Identificação dos atores chave

Pos.

Employee Id

Occurrences count. Occurrences (%) Total (%)

1 113 11 18,33% 18,3%2 57 7 11,67% 30,0%3 31 6 10,00% 40,0%4 94 5 8,33% 48,3%5 100 4 6,67% 55,0%6 5 3 5,00% 60,0%7 9 3 5,00% 65,0%8 15 3 5,00% 70,0%9 79 3 5,00% 75,0%

10 96 3 5,00% 80,0%11 103 2 3,33% 83,3%


Os vetores culturais dos agentesN

egat

ive

per

cep

ton

Posi

tive

per

cep

tion

Continuação

Os vetores culturais dos agentes - cont.

Os vetores culturais dos agentes - cont.

Escore agregado:• Escore médio do quinteto chave = 9,00 e o escore médio da

amostra da população = 8,44;• Um teste estatístico mostra que esta diferença não é significativa

(85% chance de representarem a mesma média), contudo o poder estatístico da amostra (45) é pequeno;

Análise cruzada – verificando a

conjectura

Outro teste:– Translada o sistema de coordenadas para

coincidir com o centroide da amostra;– Gera todos os quintetos possíveis (1.221.759),

calcula seus respectivos centroides;– Verifica como o centroide do quinteto chave

está localizado em relação à média da distribuição


conjectura

Vejam!


conjectura

Finalmente•O método proposto é preciso, penetrante e supre inúmeros subsídios se a organização quiser iniciar um programa de mudanças na cultura de segurança•É necessário fazer testes com amostras maiores para validação;•Quem conhecesse o IPEN e soubesse quais são pessoas do quinteto mais influente diria Arrá!


conjectura



energia nuclear




tecnológicas - RF

Disseminação de


Detecção e

classificação de


web

inct-rni

P4: Metodologia de mapeamentotecnológico customizado para a Radiofarmácia



Roteiro da apresentação:

� Descrição do Problema;� O caminho percorrido;� Os resultados obtidos;� As conclusões até o momento

Metodologia de mapeamentotecnológico customizado para a Radiofarmácia

2 / 8


.

O caminho percorrido

3 / 8


.

Resultados obtidos - Fluxo

4 / 8


.

Resultados obtidos - Mapeamento

5 / 8


.

Resultados obtidos - Mapeamento

6 / 8


.

PR

OD

UT

O 1

(Ge

rad

or

de

Tc

)

TE

CN

OL

OG

IAP

RO

DU

TO

2

(Io

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Só

dio

13

1I)

PR

OD

UT

O 3

(no

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Marc

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as

18F

)

PR

OD

UT

O 4

(Ge

rad

or

de

82S

r e

82R

b)

Resultados obtidos – Técnica de DFEP

7 / 8


.Agentes Quelantes (WoS)

Agentes Quelantes (SciFinder)

Peptídeos (WoS)

Gerador de Ru (WoS)

As conclusões até o momento

8 / 8


.

Na aplicação da técnica de DFEP, não pudemos recuperar todos os campos de informação da base de dados utilizada (Web of Science) por problemas de licenciamento do software associado



energia nuclear




tecnológicas - RF

Disseminação de


Detecção e

classificação de


web

Redes, agentes

independentes e


segurança


indicadores

preditivos de

inovação

inct-rni


{primeiro, segundo , terceiro}@ipen.br


P5: Rastros de Inovação: Determinação de Indicadores Preditivos de Inovação Tecnológica Aplicados ao

Desenvolvimento de “Technology Roadmaps”



O Problema a ser Resolvido

2 / 3


• Inovação se tornou parte da cultura das empresas vencedoras; e uma questão de sobrevivência.

• A velocidade em que as inovações acontecem, aumenta a cada dia que passa, resultando em uma compressão dos ciclos de vida dos produtos e serviços

“What we’ve done to encourage innovation is make it

ordinary.” (C. Wynett, Procter & Gamble).

• Para constantemente inovar énecessário conhecer o ambiente no qual a empresa esta inserida bem como o passado das inovações deste setor, além saber organizar esta enorme quantidade de informações e empregá-la no planejamento estratégico ( FUTURO ) da companhia.

O Problema a ser Resolvido: “prever o futuro!!??”

2 / 3


Quais fatores/indícios ou “rastros” que são deixados por inovações que podem ajudar a prever posições futuras de inovações similares? Como usá-los?

• Quais informações devem ser buscadas para avaliar uma situação tão dinâmica ?

• Como integrar estas informações no planejamento estratégico das empresas?

• Qual o período de tempo que tem que ser estudado ( passado ) para poder prever posições futuras?

• Quais os fatores que influenciam o curso do desenvolvimento tecnológico específico? E quais podem ser desconsiderados?

• Quais fatores não são previsíveis? E portanto deve-se criar “buffers” para acomodar estes imprevistos….

Objetivos e metodologia

2 / 3


Este trabalho tem por finalidade desenvolver uma metodologia de

análise sistemática de dados e informações com a finalidade de prever

o futuro do desenvolvimento de tecnologias em setores industriais.

Fontes de Inovação

Trajetória Tecnológica

O caminho percorrido: plano e estágio

2 / 3


Objetivo: Exploração bibliográfica sobre taxonomia de inovação e identificação das principais fontes de informação referentes ao tema.Entregável: Seleção de uma taxonomia que categorize apropriadamente as inovações nos setores industriais enfocados pelo trabalho.

Objetivo: Seleção de casos típicos dos tipos de inovação e levantamento bibliográfico sobre os mesmosEntregável: Casos típicos de inovação são identificados. Levantamento e compilação de dados sobre cada exemplo de inovação

Objetivo: Análise dos casos típicos de inovação e determinação dos fatores ou “rastros” comuns a cada caso.Entregável: fatores preditivos de inovação são identificados e roteiro de busca para cada caso écriado.

Objetivo: Validar os fatores preditivos de inovaçãoEntregável: Casos de inovação adicionais são analisados e modelo é validado através da correlação estatística com o modelo proposto e/ou confirmação por especialistas na área referente a cada caso de estudo.

Objetivo: Incorporação dos fatores preditivos a sistemática de TRMEntregável: Sistemática sobre Technology Roadmap que incorpora os fatores preditivos de inovação. Demonstração em um Roapmap Tecnológico desenvolvido para este fim

Objetivo: Consolidação dos resultadosEntregável: Finalização e defesa da tese; publicação de artigos.

Etapa 1

Etapa 2

Etapa 3

Etapa 4

Etapa 5

Etapa 6

Início : Julho 2011

Con

clui

da

Em C

urso

Em C

urso

…

Resultados preliminares

2 / 3


Componentes do projeto tem sido explorado por vários

pesquisadores porém não de uma maneira integrada (caráter

inovador).

A Taxonomia de inovação ajuda agrupar casos similares (í.e.

produto, processo, etc.… ) e um grau de detalhamento mais

profundo é necessário para encontrar similaridades temáticas.

Taxonomia de Geoffrey Moore se mostra adequada ao trabalho.

Zona de Liderança

de Produto

Zona de Excelência

Operacional Zona de Renovação

de Categoria

Inovação

Disruptiva

Inovação de

Aplicação

Inovação de

Produto

Inovação de

Plataforma

Inovação de Engenharia

de Valores

Inovação de

Integração

Inovação de Migração

de Valores

Inovação de

Processo

Inovação de Extensão

de Linha

Inovação de

Melhoria

Inovação

Experiencial

Inovação de

Marketing

Renovação

Orgânica

Colheita e

Saída

Renocvação por

Aquisição

Zona de Intimidade

com Clientes

O Problema a ser Resolvido

2 / 3


Tres setores industriais foram escolhidos como temas bases para o estudo de caso

de Produto:

Pinturas industriais : Tinta em pó

Embalagens : stand up pouch, embalagens reseláveis, embalagens biodegradáveis

Radio fármacos : Marcadores para PET Scan.

Grande parte dos dados bibliográficos destes casos já foram levantados e

parcialmente analisados.

Outros caso na zona de “excelência operacional” ( processo ) ou “intimidade com

os clientes” ( paradigma operacional/organizacional ) serão selecionados em

breve.

Metodologia de análise e modelagem esta sendo determinada com base em

levantamentos bibliográficos.



energia nuclear




tecnológicas - RF

Disseminação de


Detecção e

classificação de


web

Redes, agentes

independentes e


segurança


indicadores

preditivos de

inovação


tecnometria –

aplicações à

tecnologia nuclear

inct-rni


{jsreis, barroso, mario}@ipen.br


P6: Tecnometria agilizada para rotas técnológicas nucleares



O problema: informação científica & análise de redes

2 / 7Reis, Barroso e Menezes: Tecnometria agilizada para rotas tecnológicas nucleares


Crescimento

da produção

técnico-

científica

Avanço dos

sistemas

computacionais

1991 a 2008: 171%

Bancos de

dados com

vastíssima

quantidade de

publicações

científicas

Disponibili-zação na web

Eugene Garfield (ISI)

Pioneiro:

Derek J. de Solla Price

Pioneiro na utilização de ARS:

Possíveis hot areasda pesquisa científica

O caminho: resumo metodológico do trabalho

5 / 7


Reis, Barroso e Menezes: Tecnometria agilizada para rotas tecnológicas nucleares

O caminho: especificações do aplicativo implementado

6 / 7


Núcleo doSoftware

Processar os

registros de publicações

contidos nos dados de

forma eficiente

Comunicar erros

de processamento

de forma claraConsolidar dados

exportados por

bancos científicos

diversos

Calcular medidas de

produtividade e medidas

características das redes

de pesquisa

Calcular medidas de

produtividade e medidas

características das redes

de pesquisaOferecer modularidade,

escalabilidade e facilidade

de uso


Resultados parciais

7 / 7


1) Analisador sintático desambiguador

2) Gerador de redes multimodais (algorítmos para tratar grafos

multi-partidos)

3) Módulos de leitura e cruzamento de dados para WoS e Scopus

4) Sistema orientado a objetos naturalmente preparado para

persistência

5) Núcleo da interface gráfica de usuário

Resultados parciais

1) Módulo de leitura e cruzamento de dados para Google Scholar

2) Sistema de visualização não planar

Já em trabalho:


da tecnologia nuclear - nuclear.ufrj.br§ão ufrj_antonio... · ahtn –algumas pesquisas...

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