Grado académico:
Doctorado en Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México
Sistema Nacional de Investigadores:
Nacionalidad:
Mexicana
Correo electrónico:
oscar.fontanelli@flacso.edu.
Teléfono:
55 3000 0200
Líneas de Investigación
Fontanelli Espinosa Oscar
Es profesor e investigador de la FLACSO México. Licenciado en Física, maestro y doctor en Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México.Sus áreas de interés se enfocan en las áreas de probabilidad y estadística en sistemas complejos, ciencia social computacional y teoría de redes.
Las principales investigaciones en las que ha participado se han enfocado al estudio y utilización de métodos estadísticos en teoría de redes, teoría de sistemas complejos, aprendizaje de máquina y ciencia de datos para analizar dinámicas complejas en redes sociales digitales, así como para la construcción y análisis de redes de movilidad humana a partir de macro datos de geolocalización.
Libros
Libros
Artículos
O Fontanelli, D Hernández and R Mansilla, Modeling the popularity of Twitter hashtags with master equations. In: Social Networks Analysis and Mining, 12(1), pp 1-12, 2022
O Fontanelli, A Venegas, R Mansilla, Analizing time series activity of Twitter political spambots. En: Revista Delta (revista de investigación del Colegio Actuarial Mexicano), 1, pp 12-21, 2021
O Fontanelli, R Mansilla, Un enfoque desde la complejidad sobre el problema de la desigualdad en la distribución de la riqueza. En: Actas de Economía y Complejidad III, UNAM, 2021.
O Fontanelli, R Mansilla, P Miramontes, G Cocho and W Li, Beta Rank Function: a smooth double-Pareto-like distribution. In: Communications in Statistics –Theoryand Methods, 2020
O Fontanelli, P Miramontes, R Mansilla, Distribuciones de probabilidad en sistemas complejos: una perspectiva contemporánea. En: INTERdisciplina, 8(22), pp 11-38, 2020
O Fontanelli, R Mansilla, Cómo las redes sociales alteran nuestra percepción de la realidad. En: Revista Ciencias, 134, pp 30-37, 2020
O Fontanelli, P Miramontes, G Cocho and W Li, Population patterns in World’s administrative units. En: R. Soc. open sci. 4: 170281, 2017
W Li, O Fontanelliand P Miramontes, Size distribution of function-based human gene sets and the split–merge model. In: R. Soc. Open Sci.3: 160275, 2016
O Fontanelli, P Miramontes, Y Yang, G Cocho and W Li, Beyond Zipf’s law: the Lavalette rank function and its properties. In: PloS ONE 11(9): e0163241, 2016
2022
Departamento de Ingeniería Genética, CINVESTAV
Investigador visitante
Utilizo teoría de redes, aprendizaje de máquina y ciencia de datos para diseñar, construir y analizar redes de movilidad humanaa partir de macro datos de geolocalización. Utilizo estadística de grandes datos y teoría de redes para analizar cambios en la estructura de la movilidad humana en el marco de la pandemia.
Agosto de 2021
Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades, UNAM
Investigador posdoctoral
Utilicé teoría de redes, teoría de sistemas complejos y ciencia de datos (en R y Python) para analizar propiedades estadísticas y dinámicas complejas en redes sociales digitales.
Participé en el Seminario de Economía y Complejidad e impartí el curso Análisis de redes sociales usando R y el Taller de Teoría de juegos en economía.
Departamento de Genética, Escuela de Medicina,University of Alabama at Birmingham
Investigador posdoctoral
Analicé datos de secuenciación de ARN en busca de expresión génica diferencial y análisis de conjuntos de genes en experimentos sobre enfermedades complejas, utilizando herramientas debioestadística, bioinformática y ciencia de datos en R.
Desarrollé modelos matemáticos y computacionalessobre el problema de la expresión génica estocástica.
Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM
Asistente de investigador
Utilicé Matlab para analizar datos provenientes de un corrientímetro y desarrollé modelos numéricos para estudiar la Corriente del Golfo (con el Dr. Jorge Zavala).
