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INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE REDES SOCIAIS Prof. Gilson Yukio Sato

UTFPR/DAELN/PPGEB Elaborado por Gilson Yukio Sato 1

Aviso

• Esta apresentação foi baseada no texto

“Metodologia de análise de redes sociais” de

Queila Souza e Carlos Quandt. O texto faz

parte da coletânea: O Tempo das redes; parte da coletânea: O Tempo das redes;

organizado por Fábio Duarte e pelos já citados

autores; São Paulo: Editora Perspectiva, 2008.


Introdução

• Social Network Analysis – SNA

– Ferramenta metodológica multidisciplinar

– Formalização gráfica e quantitativa

– Teste matemático de modelos e teorias sociais– Teste matemático de modelos e teorias sociais

– Foco nos aspectos relacionais


Introdução

• Social Network Analysis – SNA

– Fundamentos teóricos

• Teoria do grafos

• Estatística/Probabilidades• Estatística/Probabilidades

• Modelos algébricos

– Aplicações

• Difusão de inovações

• Redes teoristas

• Epidemias


Definição

• “Redes sociais são estruturas dinâmicas e complexas formadas por pessoas com

valores e/ou objetivos em comum, valores e/ou objetivos em comum,

interligadas de forma horizontal e

predominantemente descentralizada.”


Exemplos

• Movimentos sociais

• Conselhos políticos internacionais

• Redes terroristas• Redes terroristas

• Associações de classe

• Redes de especialistas e acadêmicos


Características

• Formalidade

– Existência de regras, procedimentos padronizados

de interação

• Densidade• Densidade

– Proporção de elos existentes em relação aos elos

possíveis

• Centralidade

– Grau de centralização da rede


Centralidade

• Atores mais centrais

– Maior número de elos com outro atores

– Papel social de alta conectividade

– Posição hierárquica superior– Posição hierárquica superior

– Elos de maior abrangência

– Alta conectividade com atores-chave de sub-redes

• A presença de atores centrais deixa a rede

mais centralizada


Outras características

• Uma rede pode assumir diferentes

formatos e níveis de formalidade com

sua evolução

• Redes podem ter diferentes objetivos• Redes podem ter diferentes objetivos

• Redes informais são baseadas por alto

fluxo de comunicação e pouca

formalidade


Conceitos básicos

• Conjunto (set) de atores = nós + elos

• Nós (nodes)

• Elos (ties)

– Elos não-direcionados (nondirected ties)

– Elos direcionados (directed ties)

– Elos: linhas ou curvas (arcs)

– Elos ponderados (valued ties)


Representação gráfica


http://www.orgnet.com

Representação Matricial

• Matrizes quadradas ou retangulares

(squared or rectangular matrix)

• Sociomatrizes (sociomatrices or X)

• Geralmente representam dados binários• Geralmente representam dados binários

• Dada matriz X= g x h;

– g= elos enviados (sented ties or i)

– h= elos recebidos (received ties or j)


Conceitos

• Ator (actor)

– Indivíduos ou grupos de indivíduos

– Unimodais (one-mode networks): atores do

mesmo tipomesmo tipo

– Multimodais (two-mode networks): atores de

tipos diferentes


Conceitos

• Elos (relational ties)

– Conexão ou troca entre dois atores

– Propriedades

• Direção• Direção

– (directional ou nondirectional)

• Valor

– (dichotomous ou valued)


Conceitos

• Díade (dyad)

– Par de atores + elo

– Propriedades:

• Reciprocidade• Reciprocidade

• Correlação entre relações, etc ...

• Tríade (triad)

– Três atores +elos


Conceitos

• Subgrupo (subgroup)

– atores + elos

• Relação (relation)• Relação (relation)

– Conjunto de elos do mesmo tipo

• Rede Social (social network)

– Conjunto finito de atores e suas relações


Conceitos

• Grau nodal (nodal degree)

– Grau de atividade de um nó

– Calculado pelo n⁰ de elos

• Digráficos (dighaphs)

– Composto por elos direcionados

– Pode apresentar diferentes graus nodais


Conceitos

• Densidade (density)

– Elos existentes/número máximo de elos

– Pode variar de 0 a 1

– Tipicamente < 0,5– Tipicamente < 0,5


3/6 = 0,56

Conceitos

• Caminhada (walk)

– Seqüência de nós e elos

– Tanto nós quanto elos podem aparecer mais de

uma vezuma vez

– Número total de elos = largura da caminhada


Conceitos

• Trilhas (Trails)

– Caminhada em que cada elo ocorre uma só vez

• Caminhos (Paths)• Caminhos (Paths)

– Caminhada em que cada elo e nó ocorrem uma só

vez

• Distância Geodésica (Geodesic distance)

– Menor distância entre dois nós (em caminhos)


Conceitos• Pontos de corte (Cutpoints)

– Nós que se excluídos, dividem a rede em sub-

redes ou componentes

• Pontes (Bridges)

Elos que se excluídos, dividem a rede em sub-– Elos que se excluídos, dividem a rede em sub-

redes ou componentes

• Conectividade (Cohesiveness)

– A rede tem alto grau de conectividade se for

necessário eliminar um grande número de nós e

elos para dividir a redeUTFPR/DAELN/PPGEB Elaborado por Gilson Yukio Sato 21

Conceitos

• Grafos ponderados (Valued graphs)

– Os elos são relacionados com um valor

representado a força ou intensidade do elo


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Conceitos

• Imbricamento estrutural (Embeddedeness)

– Descreve como os atores participam de múltiplas

redes simultaneamente


Considerações gerais

• Braço matemático da sociologia

• Análise e interpretação de dados

matemáticas ou estatísticas

• SNA usa ferramentas estatísticas como • SNA usa ferramentas estatísticas como

outras abordagens

• Foco nas relações entre dados e teoria

• Não busca generalizações para outras

redesUTFPR/DAELN/PPGEB Elaborado por Gilson Yukio Sato 24

Considerações gerais

• A amostra não é probabilística

• Seleção da amostra baseada em relações

entre atores (não atributos individuais)

• Interdependência entre elementos da • Interdependência entre elementos da

amostra


Dados em SNA

• Não são focados nos atores

– Ex: sexo, idade, etc ..

• Foco nas relações

– Ex: quem gosta de quem, etc ...– Ex: quem gosta de quem, etc ...

• Dados permitem definir uma rede

– Posição dos atores

– Densidade

– Reciprocidade


Posicional X relacional

• Posicional

– Foco na posição dos nós e elos

– “Foto” da estrutura

– Ex: pessoa mais no centro ou não– Ex: pessoa mais no centro ou não

• Relacional

– Interações

– Desenvolvimento de padrões na estrutura

– Ex: reciprocidade de relações


Fronteira

• A priori

– Ex: pessoas de uma empresa

• Conforme o desenvolvimento da pesquisa

– Um critério: força dos elos (intensidade ou – Um critério: força dos elos (intensidade ou

freqüência das interações)

– Abordagem realista: percepção dos próprios

atores

– Abordagem nominalista: interesse do pesquisador

e na base teórica


Níveis de análise

• Nível único

– Ex: relações de trabalho

• Níveis múltiplos

– Ex: relações de trabalho e relações de amizade– Ex: relações de trabalho e relações de amizade


Métodos de levantamento de

dados• Métodos de rede completa

– Cada ator por todos os outros atores

– Preferencialmente para grupos pequenos (small

world)

• Métodos da bola de neve

– População não conhecida a priori

– Começa com um grupo que indica outros atores



dados• Redes ego-centradas com alter conexões

– Identificação dos nós focais (egos) interconectados

– Identificação dos nós ligados aos egos (alters)

– Identificação da interconexões entre alters– Identificação da interconexões entre alters

• Redes ego-centradas sem alter conexões

– Foco em um nó individual

– “Foto” da rede local do nó analisado



dados• Redes de múltiplas relações

– Considera os vários tipos de elo

– A “distância” entre atores pode variar conforme o

tipo de elo

– Escolha dos tipos de elo

• Material (somente um lugar em dado tempo):

dinheiro, pessoas, etc ...

• Informacional (múltiplas localizações): informação e

conhecimento


Escalas de medida

• Medidas binárias

– “1”: relação existe / “0”: relação não existe

• Medidas relacionais nominais multicategorias• Medidas relacionais nominais multicategorias

– Múltipla escolha entre tipos de relação

– Binário : tipo de relação existe ou não


Escalas de medida

• Medidas de relações agrupadas ordinais

– Força dos elos

– Escala de três pontos

• Conexão positiva• Conexão positiva

• Conexão negativa

• Conexão neutra

• Medidas totais de relações ordinais

– Força dos elos

– Escala que representa diferentes graus de força


Escalas de medida

• Medidas totais de intervalos em relações

ordinais

– Força dos elos

– Escala que representa diferentes graus de força– Escala que representa diferentes graus de força

– Intervalos na escala são variáveis

– Ex. para avaliar intensidade: troca de emails,

telefonemas e correspondência


Aplicações de SNA

• Para aplicação precisa:

– Identificação dos nós, dos elos entre nós e dos tipos de relações envolvidas

• Caracterização da estrutura

– Atores-chaves, contatos-chave, relações primárias, – Atores-chaves, contatos-chave, relações primárias, relações secundárias, etc ...

• Sociograma

– Representação gráfica

– Centralização, formação de sub-grupos, pontes, etc..


Aplicações de SNA

• Métodos e medidas foram desenvolvidos para

estudar:

– Grupo social

– Isolamento– Isolamento

– Popularidade

– Prestígio

– Coesão social

– Papel Social

– Reciprocidade

– Mutualidade

– TrocaUTFPR/DAELN/PPGEB Elaborado por Gilson Yukio Sato 37

Análises e medidas usando SNA

• Análise do grau de atividade do nó e da

posição que ele ocupa

– Medida do graus de influência, acessibilidade e

proximidade

– Alto graus de centralidade: pontos críticos de falha

• Equivalência estrutural

– Centralização da rede em poucos nós muito

conectados


Análises e medidas usando SNA

• Análise de agrupamento

– Identificação de grupos

• Buracos estruturais• Buracos estruturais

– Identificação de áreas não conectadas

• Pequenos mundos

– Identificação de grupos fechados


Temas emergentes

• Medidas de rede

• Integração de múltiplas redes de relações

• Relação entre nível do indivíduo e da rede

como um todocomo um todo

• Afiliação em múltiplas redes

• Novas técnicas de representação gráfica


Aviso

• Esta apresentação foi baseada no texto

“Metodologia de análise de redes sociais” de

Queila Souza e Carlos Quandt. O texto faz

parte da coletânea: O Tempo das redes; parte da coletânea: O Tempo das redes;

organizado por Fábio Duarte e pelos já citados

autores; São Paulo: Editora Perspectiva, 2008.


Discussão

• Nicholas A. Christakis e James H. Fowler. The

Spread of Obesity in a Large Social Network

over 32 Years. The New England Journal of

Medicine; 357; 4; July, 2007. Medicine; 357; 4; July, 2007.


Destaques

• Obesidade “contagiosa”

– Três graus de separação

– Obesos só fazem amigos obesos?

– Pessoas de mesmo sexo tem mais influência– Pessoas de mesmo sexo tem mais influência

• Alcance dos dados

– Tempo de coleta

– Número de pessoas

• Cautela na conclusão


Destaques

• Construção da justificativa

– Aumento da obesidade

– Mudanças sociais?

– Genética?– Genética?

– Pobreza?

• Hipóteses

– Ganho de peso de uma pessoa influencia outra

– Imitação


Destaques

• Metodologia

– Origem dos dados

– Seleção dos dados

– Estatística– Estatística

– Consideração de várias variáveis


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