Análise de Redes Complexas - Universo Marvel

Aplicação web para análise de redes de relacionamentos entre personagens do Universo Marvel usando dados de co-aparições em quadrinhos.

Sobre

Este projeto analisa uma rede onde os nós são personagens Marvel e as arestas representam co-aparições em quadrinhos. A análise explora a estrutura social do universo Marvel, identificando personagens centrais, grupos e padrões de colaboração.

Funcionalidades

Visualização da Rede

• Grafo interativo com Pyvis
• Diferentes layouts (spring, circular, kamada-kawai, shell)
• Filtros para mostrar subconjuntos da rede (Componente Gigante, Alto Grau, Heróis Principais)
• Destaque de nós importantes por centralidade
• Coloração especial para heróis famosos

Métricas Estruturais

• Densidade e esparsidade da rede
• Coeficiente de clustering global e local
• Assortatividade por grau
• Componentes conectados
• Diâmetro e periferia da rede
• Caminho médio entre personagens

Análise de Co-aparições

• Histograma da distribuição de grau
• Ranking dos personagens mais conectados
• Estatísticas descritivas das conexões

Centralidades

• Degree centrality (mais conectados)
• Betweenness centrality (maiores pontes)
• Closeness centrality (mais centrais)
• Eigenvector centrality (mais influentes)
• Rankings e comparações entre métricas
• Matriz de correlação entre centralidades

Análise de Grupos

• Distribuição de tamanhos dos componentes
• Identificação de personagens isolados
• Estatísticas dos grupos de personagens

Análises Avançadas

• Detecção de Comunidades: Algoritmo Louvain para identificar grupos
• Componentes Conectados: Análise de componentes forte e fracamente conectados
• Clustering Local: Análise detalhada por personagem
• Matriz de Adjacência: Visualização da estrutura da rede

Análises Críticas

• Comparação com Modelos Teóricos: Verificação se a rede segue padrões de Mundo Pequeno ou Livre de Escala
• Análise de Resiliência: Simulação de ataques direcionados vs aleatórios
• Predição de Links: Identificação de potenciais futuras colaborações usando Índice Adamic-Adar

Como executar

Clone o repositório

git clone https://github.com/devHebertfst/AnalisedeRedesFinal.git
cd AnalisedeRedesFinal

Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

Execute a aplicação

streamlit run app.py

Acesse no navegador

http://localhost:8501

Dataset

O projeto utiliza o dataset Marvel Universe Social Network:

• Fonte: https://github.com/melaniewalsh/sample-social-network-datasets/tree/master/sample-datasets/marvel
• Nós: 327 personagens Marvel
• Arestas: 9,891 co-aparições em quadrinhos
• Formato: CSV com nós e arestas separados
• Carregamento: Automático via URLs do GitHub

Estrutura dos Dados

• Nós: Id, Label (nome do personagem)
• Arestas: Source, Target, Weight (força da relação)

Tecnologias Utilizadas

• Streamlit: Interface web interativa
• NetworkX: Análise de redes e grafos
• Pyvis: Visualização interativa de redes
• Plotly: Gráficos interativos
• Pandas & NumPy: Manipulação e análise de dados
• Community (Louvain): Detecção de comunidades
• Matplotlib & Seaborn: Visualizações complementares

Principais Insights

A análise revela que a rede Marvel:

• Exibe propriedades de Mundo Pequeno (alto clustering, caminhos curtos)
• Segue um padrão Livre de Escala (poucos hubs com muitas conexões)
• É vulnerável a ataques direcionados aos personagens centrais
• Possui estrutura de comunidades bem definida (equipes como Vingadores, X-Men)

Autor

Hebert França

• GitHub: @devHebertfst
• Streamlit: https://j4pybvzpmbwoydpgprl9qm.streamlit.app/
• Gephi: https://github.com/devHebertfst/NetworkPersonagensMarvel
• Visualização: https://devhebertfst.github.io/NetworkPersonagensMarvel/