Epidemia de Aprendizagem — como o conhecimento sobre IA viaja pelas conversas da sua organização.
Epidemia de Aprendizagem
—
Instituição
Sem dados
Carregando instituição…
?—
Preparando o relatório…
Preparando a síntese…
Exibição
Rótulos
Setas
Nós apenas citados
Conexões ponderadas
Tamanho do nó por
Cor dos nós por
Filtros de conexões
Peso mínimo
0
Máx. de indicações por pessoa
10
Filtros de pessoas
Sexo
Área
Cargo
Foco em uma pessoa
Buscar pessoa (rede ego)
Profundidade da vizinhança
1 salto(s)
Mostrar somente nós isolados
Esmaecer o restante da rede
Personalizar cores
Sexo
Área
Cargo
Legenda
University of Arizona
Mel & Enid Zuckerman College of Public Health, em parceria com a teya
PI Onicio B. Leal Neto · Co-PI Alexandre Santilli · Equipe Julia Nicolau
Métricas por pessoa
Lista de conexões
Carregando dados…
Métricas da rede
Nós
—
Conexões
—
Densidade
—
Componentes
—
Grau médio
—
Reciprocidade
—
Agrupamento
—
Caminho médio
—
Assortatividade de grau (r de Newman)
—
Assort. sexo
—
Assort. área
—
Assort. cargo
—
Pessoas em destaque
Ordenar por
Pessoa selecionada
Exibição 3D
Rótulos dos nós
Mostrar conexões
Rotação automática
Nós apenas citados
Layout
Tamanho do nó por
Cor dos nós por
Simulação de força
Repulsão
10
Distância das conexões
60
Força das conexões
0.5
Câmera
Arrastar — orbitar
Rolagem — zoom
Botão direito — mover
Névoa de profundidade
30
Legenda
Rede 3D de força dirigida · WebGL
Estatísticas descritivas
Resumo de todas as variáveis — somente participantes
Carregando…
Matriz de correlações
Correlações de Pearson entre variáveis numéricas · somente participantes
Carregando…
Preditores — Random Forest
Importância das variáveis para prever centralidade e retenção · 100 árvores bootstrap · validação cruzada
Carregando…
Cenários de simulação
Perguntas "e se…" sobre a topologia da rede e o R₀ da sua instituição
1 · Rotatividade
2 · Pessoas-chave
3 · Sucessão
4 · Impacto de mudanças
Como o simulador funciona: a gente parte da rede real da sua instituição — as pessoas e as conexões de aprendizagem mapeadas na pesquisa. Cada cenário refaz as contas removendo ou adicionando pessoas e mostra o que muda na estrutura. As contratações sintéticas são perfis plausíveis, gerados a partir dos dados reais. Os números são estimativas de estrutura para apoiar a conversa estratégica — não previsões.
Escolha um cenário e toque em "Rodar simulação".
Exibição — Meio T1
Rótulos
Setas
Conexões ponderadas
Tamanho do nó por
Cor dos nós por
Filtros de conexões
Peso mínimo: 0
0
Máx. de indicações: 10
10
Filtros de pessoas
Sexo
Área
Cargo
Legenda
Métricas por pessoa
Lista de conexões
—
Métricas da rede Meio
Pessoas em destaque
Exibição — Fim T2
Rótulos
Setas
Conexões ponderadas
Tamanho do nó por
Cor dos nós por
Filtros de conexões
Peso mínimo: 0
0
Máx. de indicações: 10
10
Filtros de pessoas
Sexo
Área
Cargo
Legenda
Métricas por pessoa
Lista de conexões
—
Métricas da rede Fim
Pessoas em destaque
Redes lado a lado
Comparação das redes de Início · Meio · Fim · sobreposição combinada abaixo
T0 Início
T1 Meio
T2 Fim
Rede combinada — conexões coloridas pela onda em que apareceram
● Início● Novas no Meio● Novas no Fim● Início+Meio● Todas as ondas
Evolução da rede
Como as métricas-chave mudaram entre as ondas de coleta · pontos de intervenção marcados
Trajetória das métricas ao longo do tempo
● Início● Meio● Fim▲ Intervenção
Pessoas presentes em todas as ondas
● Início● Meio● Fim
Simulador da Epidemia de Aprendizagem
O que aconteceria se um programa de aprendizagem em IA começasse nesta organização hoje?
1
Semear
Escolha quantas pessoas iniciam o programa (I₀) e sobre qual estrutura de rede (Início, Meio ou Fim).
2
Espalhar
Ajuste β (quão "contagioso" é o tema — com que frequência os contatos conversam sobre ele) e γ (a velocidade entre ouvir falar e adotar de fato).
3
Saturar
Defina δ (a velocidade com que quem pratica deixa de difundir — por saturação, esquecimento ou desinteresse).
4
Ler o R₀
R₀ = β/γ diz o quanto o programa se sustenta sozinho. R₀ > 1: espalha por conta própria. R₀ < 1: precisa de reforço constante.
Simulação informada pela rede: os valores de R₀ por área abaixo são calculados diretamente dos padrões reais de comunicação medidos na pesquisa.
Áreas com laços internos mais densos ganham um β local maior — o tema se espalha mais rápido ali dentro.
O N total vem do número real de participantes na onda selecionada.
Pense assim: se você soltar um "patógeno de aprendizagem" exatamente nesta rede, como ele viaja?
Parâmetros da simulação
β — frequência com que os contatos compartilham o conhecimento
0.30
Baixo: quase não se fala no assunto · Alto: conversas frequentes
γ — velocidade com que exposição vira adoção
0.20
Baixo: latência longa · Alto: adesão rápida
δ — velocidade com que quem adota para de difundir
0.10
Baixo: difusão sustentada · Alto: desgaste rápido
I₀ — pessoas que iniciam o programa (sementes)
3
A turma inicial do programa institucional
Horizonte de tempo (dias)
120
Rede a simular
R₀ organizacional
—
R₀ = β ÷ γ · média de pessoas que cada adotante alcança
Resultado da simulação
Equações do modelo
dS/dt = −β·S·I/N
dE/dt = +β·S·I/N − γ·E
dI/dt = +γ·E − δ·I
dR/dt = +δ·I
Integração por Runge-Kutta 4 (dt = 0,5 dia)
Curvas de difusão da aprendizagem
● S Não alcançados● E Expostos● I Difundindo● R Consolidadoslinha cheia = modelo · pontilhada = rede real
R₀ por área
derivado da densidade real de comunicação dentro de cada área
Difusão ao vivo na rede — veja a aprendizagem se espalhar pessoa a pessoa