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INTRODUÇÃO À

ANÁLISE DE

REDES SOCIAIS

DÉBORA ZANINI

Data Intelligence

Ciências Sociais UNICAMP

JOÃO PAULO BELUCCISocial Intelligence

Midialogia UNICAMP

Introdução à análise de redes sociais

Compreender conceitos básicos utilizados na ARS;

Compreender como se faz coleta de dados;

Capacitação de uso do software Gephi.

OBJETIVOS DA OFICINA


1. O que é análise de redes sociais?

2. Quais os principais conceitos?

3. Como se faz análise de redes sociais?

4. Como coletar dados?

5. Como manipular grafos?

1. ARS – Análise de Redes Sociais

Metodologia que estuda estrutura de redes sociais

Estudar análise de redes sociais é trabalhar e estudar as

relações entre as pessoas. Ou seja, é entender os padrões

das conexões (os laços que as unem).



Redes sociais são representações de grupos de pessoas que

permitem que se visualize como esses grupos se estruturam.Fonte: Raquel Recuero

O primeiro registro de ARS foi com Jacob Moreno:

Analisou as relações de um grupo

de crianças da 4ª série

Sociometria



2. Principais termos e conceitos.

2.1 – Nó – Pontos ou círculos. Representam os perfis.

2.2 – Aresta – Revelam as ações dos perfis.

2.3 – Grafo – Representação dinâmica de uma rede interativa.

2.4 – Cluster – Conjunto de nós fortemente conectados. Grupos

de interesses comuns.


2. Principais termos e conceitos.

Aresta:

Simples – Não possuem peso / valor atribuído;

Ponderada – Possuem peso / valor atribuído.

O peso de uma aresta é representado pela sua “grossura”.

Introdução à análise de redes sociaisNÓ Rede Social

representada

por um grafo

Este é um GRAFO feito

no GEPHI.

É isso o que faremos

hoje.

3. Como se faz análise de redes sociais?

Estuda-se estas relações através de métricas:

2.1 – Medidas de Nós

2.2 – Medidas de Redes


3.1 – Medidas de Nós

- Grafos direcionados: quando cita alguém

- Não direcionados: quando há apenas a relação, mas sem menções

Direcionamento dos grafos


Número de conexões que um nó qualquer tem na rede

Grau do nó (degree)

Indegree / grau de entrada: recebe muitas conexões

Outdegree / grau de saída: faz muitas conexões

Indegree =1

Outdegree= 4

A

B

CD

E


GRAU = GE + GS

Maior indegree =

nós maiores

Maior outdegree =

nós maiores


Grau ponderado médio


Similar ao grau, mas se utiliza do peso das arestas para definir o peso dos nós.

Considera também a variedade das interações.

5 RTs

1 RT

1 RT1 RT

1 RT

1 RT

SITUAÇÃO ASITUAÇÃO B

= GRAU =

MENOR - Grau Ponderado Médio - MAIOR

Mede o quão "entre" grupos no

grafo um determinado nó está ou o

número de vezes em que o nó é

"ponte" entre vários grupos de nós

sem conexão.

Grau de intermediação (Betweness)

Grandes influenciadores.


Grau de proximidade (Closeness)

Medida do quanto um determinado

nó está próximo dos demais na

rede, ou ainda, qual é a distância

média deste nó dos demais.

Serve para mostrar grupos articulados


Centralidade (Eingenvector)

Quanto melhores a importância das

suas conexões, melhor sua

centralidade


3.1 – Medidas de Redes

Densidade

Quantidade de conexões em relação ao número total de conexões possíveis

no grafo. Assim, quanto maior a densidade, mais interconectado o grafo está.

0.751 0.028


Fechamento (clousere)

O fechamento de uma rede refere-se a sua interconexão. Quanto mais tríades

completas (ou seja, quanto mais fechadas são as conexões entre amigos dos

amigos), mais conectada é a rede.


Coeficiente de Cluterização

Refere-se também ao quão

interconectada é uma rede. Um

cluster é um conjunto de nós mais

densamente conectado que o resto

da rede. Assim, o coeficiente de

clusterização é uma medida do

quanto os nós estão

interconectados e próximos na

rede.


Coesão

Refere-se ao grau em que cada nó

está conectado aos demais e

também ajuda a compreender quais

nós, uma vez retirados do grupo,

desconectariam a rede. Quanto

mais coesa, maior o número de nós

necessários para "desconectá-la".


Modularidade

Ela divide os nós de um grafo em grupos, de acordo com suas conexões. Quanto mais

interconectado está um grupo de nós, maiores as chances deles constituirem um módulo na

rede.


Presença de cliques

Um clique é um grupo de nós onde todas as conexões possíveis estão feitas. Ou

seja, é um grupo de nós inteiramente conectado


Centralização

É uma medida de rede, ao contrário da centralidade (nós). A centralização foca em

o quão centralizada está a rede em si. Assim, quando uma rede tem um nó com

muito mais conexões que os demais (hub), essa rede é bastante centralizada.


4. Como coletar dados?

Se aproveitar e utilizar

redes sociais na Internet

Através de questionários

ou


A rede precisa ser

limitada de alguma forma:

grupo, fanpage, palavra-

chave, entre outros.

Rede ego-centrada

A partir de um nó e

analisa as conexões que

o nós tem (limite por grau

de separação)


Várias ferramentas são utilizadas, mas as mais conhecidas são:

Coleta de dados e geração de

grafos para análise. Geração de grafos para análise.


4. Como manipular grafos?


Gephi – plataforma open source para visualização e manipulação de

grafos dinâmicos e hierárquicos.

Método de análise, elaboração de hipóteses, descoberta de padrões

sociais e de comportamento e isolamento de estruturas dentro de redes.

DÉBORA ZANINI

[email protected]

@zaninidebora

linkedin.com/in/deborazanini

JOÃO PAULO [email protected]

@jpbeluci

linkedin.com/in/jpbeluci


OBRIGADO ;)

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