{"id":7419,"date":"2013-01-08T12:59:14","date_gmt":"2013-01-08T14:59:14","guid":{"rendered":"http:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/?p=7419"},"modified":"2013-01-10T12:44:39","modified_gmt":"2013-01-10T14:44:39","slug":"pontos-linhas-e-metricas-02-analise-estrutural-de-redes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tarciziosilva.com.br\/blog\/pontos-linhas-e-metricas-02-analise-estrutural-de-redes\/","title":{"rendered":"Pontos, Linhas e M\u00e9tricas #02: an\u00e1lise estrutural de redes"},"content":{"rendered":"

[O texto a seguir faz parte de uma s\u00e9rie que pode ser visualizada em \u201cPontos, Linhas e M\u00e9tricas: introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 an\u00e1lise estrutural de redes sociais<\/strong><\/a>\u201d]<\/p>\n

An\u00e1lise estrutural de redes (sociais)<\/strong><\/h2>\n

A an\u00e1lise de redes \u00e9 baseada na an\u00e1lise de alguns elementos b\u00e1sicos, como vimos. Esta considera que informa\u00e7\u00e3o pode ser gerada a partir da an\u00e1lise de como os elementos de um conjunto est\u00e3o ligados entre si. H\u00e1 v\u00e1rios precedentes da an\u00e1lise estrutural de redes sociais<\/strong>, mas a an\u00e1lise de redes em si \u2013 n\u00e3o necessariamente ligada a entes sociais \u2013 tamb\u00e9m j\u00e1 gerou muitas ideias e discuss\u00f5es. A perspectiva de pensar o mundo como uma grande \u201crede\u201d, n\u00e3o \u00e9 nova, sendo utilizada por \u00e1reas t\u00e3o diferentes quanto economia, engenharia de telecomunica\u00e7\u00f5es ou ecologia.<\/p>\n

Na imagem abaixo podemos ver um exemplo, citado por Mark Buchanan, autor de Nexus<\/em> (2002), sobre um trabalho de an\u00e1lise da teia alimentar no ecossistema mar\u00edtima de Benguela, na \u00c1frica do Sul. O autor explica que o ecologista Peter Yodzis<\/a>, da Universidade de Guelph, que realizou esta an\u00e1lise, estimou que \u201cuma altera\u00e7\u00e3o no n\u00famero de focas poderia influenciar a popula\u00e7\u00e3o de merluzas, atrav\u00e9s de esp\u00e9cies intermedi\u00e1rias, de mais de 225 milh\u00f5es<\/em> de maneiras diferentes, por cadeiras de causa e efeito\u201d (BUCHANAN, 2002, p.6).<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Desse modo, p\u00f4de-se mostrar para a comunidade pesqueira do local que a solu\u00e7\u00e3o imaginada para a queda da popula\u00e7\u00e3o de merluzas, abater focas (pois focas comem merluzas), n\u00e3o era algo t\u00e3o simples. O sistema<\/strong> (ecossistema) \u00e9 t\u00e3o complexo que uma rela\u00e7\u00e3o aparentemente simples de causa e efeito (menos focas = mais merluzas?) na verdade n\u00e3o era nada simples e, at\u00e9, poderia piorar<\/em> o problema.<\/p>\n

A concep\u00e7\u00e3o e ideias sobre \u201csistema\u201d s\u00e3o alguns dos precedentes da an\u00e1lise estrutural de redes. Como explicam Lemieux e Ouimet, a \u201can\u00e1lise estrutural diz respeito \u00e0 forma das rela\u00e7\u00f5es entre os atores sociais\u201d (2004, p.11). Estes autores mostram como a an\u00e1lise estrutural est\u00e1 pr\u00f3xima da concep\u00e7\u00e3o de sistema, ao citar o trabalho de Le Moigne ao definir o que \u00e9 um sistema no sentido lato<\/em>:<\/p>\n

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alguma coisa<\/strong> (seja o que for, supostamente identific\u00e1vel\u201d)<\/p>\n

que em<\/strong> alguma coisa (ambiente)<\/p>\n

para<\/strong> alguma coisa (finalidade ou projeto)<\/p>\n

faz<\/strong> alguma coisa (atividade = funcionamento)<\/p>\n

por meio de<\/strong> alguma coisa (estrutura = forma est\u00e1vel)<\/p>\n

que se transforma<\/strong> no tempo (evolu\u00e7\u00e3o)<\/p>\n<\/blockquote>\n

Ou seja, os fen\u00f4menos que analisa atrav\u00e9s da perspectiva de rede se aproximam destas ideias de sistema por tratarem das rela\u00e7\u00f5es entre as coisas, enfatizando estas conex\u00f5es realizadas por a\u00e7\u00f5es, efeitos e liga\u00e7\u00f5es ao longo do tempo. Barab\u00e1si, em Linked<\/em>, tamb\u00e9m explica este relacionamento das ideias de sistemas e redes:<\/p>\n

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\u201cA din\u00e2mica presente em v\u00e1rias redes possibilita que estas possam ser consideradas sistemas complexos. Da mesma forma, a rec\u00edproca tamb\u00e9m \u00e9 verdadeira: muitos sistemas complexos s\u00e3o estudados como se fossem redes. Entende-se sistema<\/em> como parte da realidade que forma um todo organizado composto de elementos inter-relacionados e complexo <\/em>como algo que possui um comportamento de dif\u00edcil previsibilidade, em raz\u00e3o das din\u00e2micas organizacionais n\u00e3o-lineares. Desta forma, reconhecimentos nas redes de grande import\u00e2ncia caracter\u00edsticas de sistemas complexos\u201d (2002, VII-VII).<\/p>\n<\/blockquote>\n

A an\u00e1lise estrutural de redes sociais, ent\u00e3o, permite ver as pessoas ou organiza\u00e7\u00f5es e suas conex\u00f5es, permitindo gerar diversos tipos de informa\u00e7\u00f5es, como: identificar buracos estruturais; n\u00f3s isolados; pessoas\/organiza\u00e7\u00f5es que servem de “ponte”; identificar como, por que caminhos e com que velocidade uma informa\u00e7\u00e3o circula pela rede; perceber grupos de pessoas que possuem caracter\u00edsticas em comum; identificar influenciadores; e muitas outras aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Como um gerente de n\u00edvel hier\u00e1rquico relativamente baixo consegue influenciar mais as decis\u00f5es dos funcion\u00e1rios do que seus chefes? Que tipos de caminhos um meme \u00a0percorre ao ser disseminado na blogosfera? Como prever a resolu\u00e7\u00e3o de um conflito que dividiu uma sala de estudantes? Como um blog chegou ao Page Rank 6? Como as inova\u00e7\u00f5es surgem numa universidade? Quais s\u00e3o os \u00a0tipos de p\u00fablico que seguem uma marca no Twitter? Estas s\u00e3o apenas algumas das perguntas que pesquisas utilizando an\u00e1lise estrutural de redes sociais conseguem responder, gra\u00e7as a dados relacionais.<\/p>\n

Chamamos este projeto de \u201cPontos, Linhas e M\u00e9tricas\u201d porque podemos dizer que a an\u00e1lise estrutural de redes sociais se baseia nestes tr\u00eas pilares: os n\u00f3s, v\u00e9rtices ou pontos<\/strong>, que sempre representam, no caso de redes sociais, pessoas ou organiza\u00e7\u00f5es; as conex\u00f5es, arestas ou linhas<\/strong>, que representam as rela\u00e7\u00f5es entre estes n\u00f3s; e as m\u00e9tricas de redes<\/strong>, que permitem identificar, atrav\u00e9s de par\u00e2metros definidos, o tamanho da rede, centralidade dos n\u00f3s, graus de entrada e sa\u00edda etc.<\/p>\n

E, hoje, podemos demonstrar todos estes pilares em visualiza\u00e7\u00f5es complexas, \u00fateis e aplic\u00e1veis para os pesquisadores. Como escrevem tr\u00eas dos criadores da ferramenta NodeXL, “a perspectiva de rede olha uma cole\u00e7\u00e3o de la\u00e7os em uma popula\u00e7\u00e3o e cria medi\u00e7\u00f5es que descrevem a localiza\u00e7\u00e3o de cada pessoa ou entidade na estrutura de todos os relacionamentos na rede”\u00a0(HANSEN, SCHNEIDERMAN e SMITH, 2011, p.32). Abaixo um exemplo simples de uma rede, arbitr\u00e1ria, que foi criada a partir de uma lista que mantenho de perfis Twitter relacionados ao mercado de monitoramento:<\/p>\n

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\u00c9 poss\u00edvel ver que, nesta rede em espec\u00edfico, claramente dois grupos separados que foram agrupados de acordo com suas conex\u00f5es atrav\u00e9s de um algoritmo. A visualiza\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise da rede permite identificar o motivo dos atores sociais em quest\u00e3o estarem agrupados (um grupo \u00e9 de brasileiros e outro de perfis angl\u00f3fonos), assim como perceber dois usu\u00e1rios (neste caso, @tatitosi e @arjones) entre os dois grupos. Ao se analisar a informa\u00e7\u00e3o contextual, percebe-se que isto ocorre por ser de dois brasileiros mais engajados com o mercado internacional, por diversos motivos. Al\u00e9m da visualiza\u00e7\u00e3o, tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel ver isto em termos quantitativos. A m\u00e9trica de “centralidade de intermediaridade” (betweeness centrality<\/em>, que conheceremos a fundo em breve) destes usu\u00e1rios \u00e9 maior que a m\u00e9dia e muito acentuada levando em conta o n\u00famero de suas conex\u00f5es.<\/p>\n

Ent\u00e3o, como dissemos, a an\u00e1lise estrutural de redes sociais se refere \u00e0 aplica\u00e7\u00e3o deste tipo de an\u00e1lise quando falamos de pessoas e\/ou grupos ou objetos que representam pessoas e\/ou grupos.\u00a0Estamos falando de n\u00f3s<\/strong> e liga\u00e7\u00f5es, que s\u00e3o os principais elementos das redes sociais, mas ainda n\u00e3o o descrevemos. Futuramente detalharemos melhor os elementos, mas observe aqui que o foco \u00e9 em um elemento (ator social, no caso), que tem conex\u00f5es com outros. Em outros tipos de pesquisa, digamos\u00a0surveys<\/em>, por exemplo, o foco \u00a0est\u00e1 nos\u00a0atributos<\/strong> (por ex., g\u00eanero, local, inten\u00e7\u00e3o de voto) e o cruzamento entre estes dados de atributos. J\u00e1 na an\u00e1lise estrutural, o foco est\u00e1 nas rela\u00e7\u00f5es<\/strong>. Parte-se da an\u00e1lise de como os n\u00f3s se conectam e relacionam para realizar a an\u00e1lise que, posteriormente, pode agregar dados de atributos e outros. E as conex\u00f5es podem ser de diversos tipos, intensidades e dire\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Vamos retomar aqui o exemplo da rede de melhores amigos de Teobaldo, que vimos na \u00faltima postagem. Primeiro, a lista dos melhores amigos feita pelo Teobaldo, dispostos aleatoriamente. Na parte de baixo, uma rede resultante de “quem conhece quem” desta lista de melhores amigos. Observe que apenas esta visualiza\u00e7\u00e3o simples j\u00e1 nos d\u00e1 pistas de como entender as rela\u00e7\u00f5es sociais de Teobaldo. H\u00e1 alguns amigos agrupados entre si, alguns isolados e alguns que servem como ponte. Ou seja, esta simples visualiza\u00e7\u00e3o j\u00e1 cria alguns modos de olhar os dados que ajudar\u00e3o um pesquisador – ou o pr\u00f3prio Teobaldo, a pensar seu contexto social. Mas, al\u00e9m disto, como veremos em breve, \u00e9 poss\u00edvel calcular um amplo rol de m\u00e9tricas relacionadas \u00e0 rede como um todo e a cada um dos n\u00f3s, al\u00e9m de avan\u00e7ar a visualiza\u00e7\u00e3o com ainda mais elementos que ajudem a gerar informa\u00e7\u00e3o e\/ou enfatizar quais dados queremos destacar.<\/p>\n

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Historicamente, a an\u00e1lise de redes sociais esteve associada \u00e0 perspectivas de pesquisa microssociol\u00f3gica, tanto devido \u00e0 sua natureza \u2013 an\u00e1lise das intera\u00e7\u00f5es entre atores sociais espec\u00edficos \u2013 quanto \u00e0 restri\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 coleta e processamento de dados. Seja atrav\u00e9s de question\u00e1rios, entrevistas ou observa\u00e7\u00e3o, reunir dados relacionais sempre foi uma tarefa muito dif\u00edcil. E, sem as capacidades computacionais de hoje, calcular as m\u00e9tricas relacionadas era um trabalho herc\u00faleo.\u00a0Abaixo, um exemplo de uma rede de um estudo de Jacob Moreno, pesquisador que popularizou a sociometria na d\u00e9cada de 1950, uma metodologia em psicologia que envolve an\u00e1lise de redes sociais:<\/p>\n

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Por\u00e9m, com o advento e populariza\u00e7\u00e3o das tecnologias digitais de comunica\u00e7\u00e3o, isto mudou. A quantidade de dados relacionais dispon\u00edveis aos pesquisadores acad\u00eamicos e de mercado aumentou imensamente. Tanto um volume enorme de intera\u00e7\u00f5es passou a estar dispon\u00edvel e armazenado para an\u00e1lise quanto desenvolvimentos t\u00e9cnicos (banco de dados e APIs) passaram a permitir o planejamento desta coleta e posterior processamento. O gr\u00e1fico abaixo, por exemplo, \u00e9 uma rede conversacional em torno do termo “healthcare” (assist\u00eancia m\u00e9dica) coletada em apenas um dia no Twitter, com mais de 1141 n\u00f3s e 6025 arestas.<\/p>\n

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Ainda vale a pena destacar que a an\u00e1lise de redes sociais, especialmente hoje em dia, tanto pode levar em conta a estrutura quanto suas din\u00e2micas.<\/p>\n

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\u201cO cerne da quest\u00e3o \u00e9 que, no passado, redes foram vista como objetos de estrutura pura<\/em>, cujas propriedades s\u00e3o fixas no tempo<\/em>.\u201d Por\u00e9m, como o autor explica, \u201credes reais representam popula\u00e7\u00f5es de componentes individuais que est\u00e3o fazendo algo<\/em> na realidade \u2013 gerando energia, enviando dados ou at\u00e9 tomando decis\u00f5es\u201d (WATTS, 2003, p.11).<\/p>\n<\/blockquote>\n

Por isto, \u00e9 importante deixar claro aqui que, apesar de estarmos por enquanto focando aqui no termo \u201can\u00e1lise estrutural<\/em> de redes sociais\u201d vamos falar de forma ampla da rela\u00e7\u00e3o viva entre estruturas<\/strong> e suas din\u00e2micas.\u00a0Abaixo um exemplo de visualiza\u00e7\u00e3o das flutua\u00e7\u00f5es temporais da intensidade (medida, neste caso, por frequ\u00eancia de interlocu\u00e7\u00e3o) de intera\u00e7\u00f5es entre personagens do seriado\u00a0Lost<\/em>, que podem ser vistas no projeto Lostalgic<\/a>.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Os pesquisadores que aplicam estes tipos de estudos na web, como Raquel Recuero, explicam muito bem esta rela\u00e7\u00e3o entre estrutura e din\u00e2mica. Em seu \u00faltimo livro, declara que \u201cproporemos aqui alguns elementos diferenciais [em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 perspectivas anteriores], como o estudo da din\u00e2mica dessas redes, al\u00e9m de sua composi\u00e7\u00e3o. Essa abordagem tem, assim, um forte vi\u00e9s emp\u00edrico de estudo, com um expressivo foco na an\u00e1lise desses dados.\u201d (FRAGOSO, RECUERO e AMARAL, 2011, p.115).<\/p>\n

Ent\u00e3o um dos objetivos que vamos perseguir aqui \u00e9 mostrar como realizar estes estudos emp\u00edricos a partir das redes que podem ser coletadas, pois, como vimos, identificar e analisar redes pode gerar muitas informa\u00e7\u00f5es sobre o que est\u00e1 sendo pesquisado.\u00a0Nas pr\u00f3ximas postagens, falaremos da hist\u00f3ria da an\u00e1lise de redes sociais, de alguns experimentos bem emblem\u00e1ticos sobre as redes sociais e sobre os principais elementos envolvidos na an\u00e1lise estrutural de redes sociais: as pr\u00f3prias redes, suas arestas e n\u00f3s.<\/p>\n

—<\/p>\n

Refer\u00eancias Bibliogr\u00e1ficas<\/p>\n

BARAB\u00c1SI, Albert-L\u00e1szl\u00f3.\u00a0Linked: The New Science of Networks<\/strong>. Cambridge (EUA): Perseus Publishing, 2002. [compre<\/a>]
\nBUCHANAN, Mark.\u00a0Nexus<\/strong>. S\u00e3o Paulo: Leopardo, 2009. [compre<\/a>]<\/p>\n

FRAGOSO, Suely; RECUERO, Raquel; AMARAL, Adriana.\u00a0M\u00e9todos de Pesquisa para Internet<\/strong>. Porto Alegre: Sulina, 2011. [compre<\/a>]<\/div>\n
<\/div>\n
\n
HANSEN, Derek; SHNEIDERMAN, Ben; SMITH, Marc.\u00a0Analyzing Social Media Networks with NodeXL<\/strong>. Burlington: Morgan Kaufamman, 2011. [compre<\/a>]<\/div>\n
<\/div>\n
LEMIEUX, Vincent; OUIMET; Mathieu.\u00a0An\u00e1lise Estrutural de Redes Sociais<\/strong>. Lisboa: Instituto Piaget, 2004. [compre<\/a>]<\/div>\n
<\/div>\n
MORENO, Jacob. Who Shall Survive? Foundations of Sociometry, Group Psychotherapy and Sociodrama<\/strong>. New York: Beacon House Inc, 1978.<\/div>\n

WATTS, Duncan J.\u00a0Seis Graus de Separa\u00e7\u00e3o: a evolu\u00e7\u00e3o da ci\u00eancia de redes em uma era conectada<\/strong>. S\u00e3o Paulo: Leopardo, 2009. [compre<\/a>]<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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