Resumo Modelo de trocas de informação em redes de negócios

(Odontologia)

Informação empresa/empresa e empresa/cliente -> Decisão ->Recursos -> Valor -> Adaptação dinâmica -> OdontologiaComplexidade tratamento -> Especialidades e fornecedores

Problema: a troca de informação em uma rede de dentistas composta por laços fortes que interagem entre si através de negociações sucessivas pode ser manipulada pela modelagem baseada em agentes (MBA)?

Modelo baseado Teoria dos Jogos e autômatos celulares, com variáveis de impulsividade e aversão ao risco

Alterações dinâmicas através da conversa entre os agentes.

Justificativa e Relevância Lacuna na literatura

Macy e Willer (2002): muitos modelos baseados em agentes variam pouco a identidade e topologia dos atores.

Nova aplicação: autômatos celulares (ACs) nas ciências sociais

Objetivo: não prever, manipular processos através de rigoroso estudo dos construtos (CEDERMAN, 2003)

Referencial Teórico Redes sociais

Tomada de decisão e racionalidade

Impulsividade

Teoria dos Jogos

Aspectos metodológicos

Amostragem não-probabilística Questionário site, Likert 1 a 6 Viés de ordenação Pré-teste 5 indivíduos 7 variáveis independentes e

dependentes (distância inicial e final) Rede de dentistas composta por laços

fortes Sem outliers e missing values

Modelo Soma não-zero: natural, negociação aos pares

(1,2..)

Sem colusão e sem assimetria de informação

Objetivo geral: conseguir a maior quantia de dinheiro

Jogadores começam a rodada de 1000 jogos com $1000,00

jcooperar competir

s j1 s j2s i1 cooperar 4,3 -3,3

is i2 competir 4,-4 0,0

Indivíduos string (conversa)

Consenso

INDIVÍDUO 1 2

~

t-1 t

Epi = Experiência passada negativaEoi = Grau de estabilidade de opiniãoAvi = Grau de aversão ao riscoPpi = Grau de persistência ao resolver problemaTai = Tempo de análiseEdi = Emoção na decisãoAqi = Análise dos benefícios

INDIVÍDUO 1 2Ii=Epi/

(Eoi+Avi+Ppi+Tai+Edi+Aqi)

Conversa entre membros da rede

2/)**( )1)(1()1()1)(1()1(n

tinti

nti

ntix xxxx

tin

Princípio Autômatos Celulares

Transição para a regra 53 em AC com r=1 e k=2 estados

Evolução da célula X através da aplicação da regra 53

Condição de contorno periódica

Tomada de decisão Valor subjetivo: Lei Paridade x RCT

Ai é a quantidade da conseqüência D é o tempo de adiamento até obter a conseqüência ki é o parâmetro de desconto.

Valor da opção = soma dos pesos das probabilidades w,x,y,z multiplicado pelo valor subjetivo v daquela estratégia específica (Teoria do Prospecto, violações da maximização utilidade em Teoria dos Jogos)

)()()()()()()()( 22212111 jijijijiit ssvzssvyssvxssvwV

)1( DkAv iisit

7

1nnii xkcom

Grau de aceitação ao risco At equivale ao valor da opção potencializado pelo seu grau de impulsividade.

Se Ait > média Apop t então Atitude competitiva

Distância com o pivô (BURT, 1976, GULATI, 1998)

Tomada de decisão

nt

nitti xxD 11 sujeito a: 1 (x1i …..x7i) 6

iIitit VA )(

Resultados Aversão ao risco diminuiu com o desenvolvimento da confiança e interações.

Após múltiplas interações, o perfil da rede se tornoucooperativo (BOWLES; GINTIS, 2000).

14 atitude minoria dos jogadores no jogo anterior é mais eficiente: aumento $12,00 (Confirma Myerson (1997))

Laços fracos no indivíduo 14: aumento de 3,00Indivíduo laço fraco possui rendimentos maiores do que o resto da rede na qual se situa

ResultadosDistâncias Euclidianas Iniciais e Finais

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Indivíduos

Dis

tânc

ias

Eucl

idia

nas

Jogo 1 Jogo 1000Pivô

reforços de comportamento maiores e mais constantes

H6 Uma maior força do laço fez convergir critérios de decisão, por meio de

Distâncias Euclidianas finais

0

0,000000005

0,00000001

0,000000015

0,00000002

0,000000025

0,00000003

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Indivíduos

Dis

tânc

ias

Eucl

idia

nas

Resultados

PivôPreservação das diferenças individuais no nível micro

Resultados

14

7

10

13

16

S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7

0

1

2

3

4

5

6

Valor dos critérios de decisão

Indivíduos

Critérios de decisão

Paisagem de Características Iniciais

Critérios de decisão podem convergir quando submetidos a condições ambientais comuns.

1

4

7

10

13

16

S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7

0

1

2

3

4

5

6

Valores dos critérios de decisão

Indivíduos

Critérios de decisão

Paisagem final após 1000 jogos

Resultados

Consenso

Resultados

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,251

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

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15

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18

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,251

2

3

4

5

6

7

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9

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13

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17

18

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,251

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Geração 1 4 13

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,251

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Geração 32 63 156

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,251

2

3

4

5

6

7

8

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11

12

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15

16

17

18

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,251

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Resultados Buraco estrutural (ausência de regra de transição)

Rendimentos diminuíram $45,00 , evidencia a importância de uma rede de relacionamentos para a prosperidade do indivíduo.

Distâncias Euclidianas finais após 1000 jogos

0

0,00001

0,00002

0,00003

0,00004

0,00005

0,00006

0,000071

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

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14

15

16

17

18

Pivo

BuracoEstrutural

Resultados• Intervenção governamental:

• aumento de inflação: aumenta o parâmetro de desconto k• impostos diminuiriam a matriz de payoffs das empresas participantes da rede.

• Rendimentos totais: caíram de $18028,00 para $9031,00.

• Aversão ao risco diminuiu.

• Menor possibilidade de ganhos e maior valor dado aos ganhos mais rápidos, dado que a inflação aumentou, os indivíduos se tornam mais propensos a arriscar.

Contribuições para Teoriae Prática

Potencial uso dos ACs Resultados da empresa dependem não

somente da quantidade e qualidade da informação mas do posicionamento da empresa na rede de negócios e seus relacionamentos

Decisões estratégicas Dinâmica competitiva e rivalidade

competitiva Difusão de inovações Difusão da informações