Grado académico:
Doctorado en Ciencias, Universidad Nacional Autónoma de México
Sistema Nacional de Investigadores:
Nivel I
Nacionalidad:
Mexicana
Correo electrónico:
oscar.fontanelli@flacso.edu.
Teléfono:
55 3000 0200
Líneas de Investigación
Oscar Fontanelli Espinosa
Es profesor e investigador de la FLACSO México y coordinador académico del Diplomado en Ciencia de Datos para las Ciencias Sociales. 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
Castelán-Sánchez, H. G., Delaye, L., Inward, R. P., Dellicour, S., Gutierrez, B., de la Vina, N. M., … & Zamudio, M. E. (2023). Comparing the evolutionary dynamics of predominant SARS-CoV-2 virus lineages co-circulating in Mexico. Elife, 12, e82069. ()
Fontanelli, O., Guzmán, P., Meneses-Viveros, A., Hernández-Alvarez, A., Flores-Garrido, M., Olmedo-Alvarez, G., … & Anda-Jáuregui, G. D. (2023). Intermunicipal travel networks of Mexico during the covid-19 pandemic. Scientific Reports, 13(1), 8566.
Celecia, C., Gámiz, J. J., & Espinoza, O. F. (2022). Circulación offline de contenidos en Cuba. El caso del «paquete semanal». Tsafiqui: Revista científica en ciencias sociales, 12(19), 19-28.
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
- Matemáticas 1 (Maestría en Gobierno y Asuntos Públicos y Maestría en Población y Desarrollo de la FLACSO México)
- Matemáticas 2 (Maestría en Gobierno y Asuntos Públicos y Maestría en Población y Desarrollo de la FLACSO México)
- Métodos Cuantitativos 1 (Doctorado en Ciencias Sociales de la FLACSO México)
- Estadística 1 (Maestría en Ciencias Sociales de la FLACSO México)
- Estadística 3 (Maestría en Población y Desarrollo)
- Econometría 2 (Maestría en Gobierno y Asuntos Públicos)
- Análisis de Redes Sociales (Doctorado en Ciencias Sociales de la FLACSO México)
- Seminario de Aplicaciones de Redes Complejas en Ciencias Sociales
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).