Redes sociais e computação social

Redes Sociais e Computação Social

Concurso de Livre Docência05/07/2013

Marco Aurélio GerosaDCC / IME / USP

MAC5798 - Desenvolvimento de Sistemas Colaborativos

Marco Aurélio Gerosa 2

Agenda1. Sites de redes sociais

2. Redes sociais

3. Análise de redes sociais

4. Computação social e capital social

05/07/2013

Sites de rede social

4

Sites de rede social

05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa

Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011.

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Crescimento dos sites de redes socias


Meira et al. (2011)


Facebook:◦ 1.11 bilhões de usuários◦ 150 bilhões de conexões◦ 665 milhões de usuários ativos/dia◦ 50 milhões de páginas◦ 1.13 trilhões de “likes”◦ 240 bilhões de fotos ◦ 350 milhões de fotos novas/dia

http://expandedramblings.com/index.php/by-the-numbers-17-amazing-facebook-stats/

http://www.alexa.com/topsites

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Histórico


Boyd, D. & Ellison, N.B. “Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship”, Journal of Computer-Mediated Communication, 2007. doi:10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x

(Recuero, 2012)

Comunidade x site de rede social(Meira et al., 2011)

Redes sociais

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Bacon’s number

Kevin Bacon

Ator de Hollywood

Já trabalhei com todo ator de Hollywood ou com alguém que

já trabalhou com ele ou ela



Será?

05/07/2013

http://oracleofbacon.org/


E a Ivete?

05/07/2013



Quão central Kevin Bacon está na rede?Em termos de centralidade no universo Hollywood Kevin Bacon fica na posição 370 do ranking...

A distância média para outros atores é 2.998

E o Rodrigo Santoro? 3.12

E a Ivete? 4.32

05/07/2013



Bacon number? Erdős number? Erdős foi um matemático que publicou em sua carreira 1.525 artigos com diversos colaboradores (509)

Em 2010, 9267 pessoas possuíam tinha um número Erdős 2

Há 268.000 pessoas com número Erdős finito, com um valor médio de 4.65

05/07/2013

http://en.wikipedia.org/wiki/Erd%C5%91s_number

Goffman, Casper (1969). "And what is your Erdős number?". American Mathematical Monthly 76 (7): 791.

http://www.oakland.edu/enp/


Seis graus de separação

05/07/2013

Travers, Jeffrey & Stanley Milgram. 1969. "An Experimental Study of the Small World Problem." Sociometry, Vol. 32, No. 4, pp. 425-443

http://en.wikipedia.org/wiki/Small-world_experiment

As cartas que chegaram tiveram em média 5,5 intermediários

Frigyes Karinthy em 1929 sugeriu que quaisquer 6 pessoas eram separadas por no máximo 6 ligações de relacionamento.

Small World Experiment

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E nos sites de redes sociais?


http://www.telegraph.co.uk/technology/facebook/8906693/Facebook-cuts-six-degrees-of-separation-to-four.html

Backstrom et al. (2012) mostraram que na base de dados do Facebook, com 721 milhões de usuários e 69 bilhões de ligações de amizades, a distância média é 4,74.

Backstrom, L., et al. "Four degrees of separation." Proceedings of the 3rd Annual ACM Web Science Conference. ACM, 2012. Disponível em http://arxiv.org/pdf/1111.4570v3.pdf


Twitter

A distância média é 4.67.

Se um usuário visitar todos os amigos de seus amigos em até 6 passos, terá alcançado 96% de todos os usuários do twitter.

05/07/2013

http://www.sysomos.com/insidetwitter/sixdegrees/

Bakhshandeh, R. et al., "Degrees of Separation in Social Networks", Annual Symposium on Combinatorial Search, 2011

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O que são redes sociais?Redes Sociais são as estruturas básicas de uma sociedade

São representadas por redes com:◦ Nós (pessoas, instituições ou grupos)◦ Conexões (interações ou laços sociais)

(Recuero, 2012)


Para que se estuda redes sociais?◦ Observação sistemática de fenômenos com o intuito de buscar padrões e teorizar sobre os

mesmos (Recuero, 2009)

Recuero, R. (2009) Redes sociais na Internet, ed. Meridional, Porto Alegre

Tipos de conexões:◦ Associativas (adição explícita de “amigos”)◦ Emergentes (a partir da interação)


Outros exemplos Análise dos tweets após o pronunciamento da presidente Dilma no dia 21

05/07/2013

http://www.pontomidia.com.br/raquel/arquivos/2013/06/a-tale-of-two-hashtags-repercussao-do-pronunciamento-da-dilma.html

#TamoJuntoDilma #CalaABocaDilma


Outros exemplos

05/07/2013

Hashtag #vemprarua

http://www.pontomidia.com.br/raquel/arquivos/2013/06/dinamica-de-uma-hashtag-a-vemprarua-em-imagens.html

16/06 17/06 18/06

19/06 20/06

Análise de redes sociais

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Análise de redes sociais (SNA)

Teoria dos grafos


http://en.wikipedia.org/wiki/Seven_Bridges_of_K%C3%B6nigsberg

Tipos de conexão em redes sociais


Redes sociais são analisadas há muitos anos por pesquisadores da antropologia, biologia, economia, comunicação social, geografia, psicologia etc.O termo SNA começou a ser usado sistematicamente na década de 50 nas ciências sociais.

Social Network Analysis

Freeman, L. “The Development of Social Network Analysis”. Vancouver: Empirical Press, 2006.Kilduff, M. & Tsai, W., “Social Networks and Organizations”, Sage Pub, 2003.

Teoria dos grafos

21

Representação das redes sociais

Ator A Ator B Ator CAtor A -- 2 5Ator B 3 -- 4Ator C 6 4 --


SociomatrizesMatrizes contendo a quantidade de conexões entre os atores. Pode ser uma matriz com 0s e 1s no caso de redes associativas.

SociogramasÉ a representação gráfica de uma rede social, geralmente por meio de um grafo em que as conexões são arestas e os atores nós.

Definições◦ Caminho - Sequencia de nós entre dois

nós de interesse◦ Distância - Menor caminho entre dois

nós

Recuero, R. (2009) Redes sociais na Internet, ed. Meridional, Porto Alegre

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Métricas São várias as métricas utilizadas na análise de redes sociais

◦ Conexão: multiplexidade, reciprocidade, encerramento, propinquidade etc.◦ Distribuição: ponte, centralidade, densidade, distância, força etc.◦ Segmentação: coeficiente de agrupamento, coesão etc.

Métricas comumente utilizadas:◦ Centralidade - Indica quão bem conectado está o nó◦ Densidade - Proporção entre os relacionamentos reais e os possíveis para um nó (ou para

o grafo)




Centralidade Centralidade de grau (degree centrality)

◦ Quantas conexões o nó tem. Se for direcionado, indegree representa a quantidade de ligações direcionadas ao nós e outdegree é a quantidade de ligações saindo do nó

Proximidade (closeness centrality)◦ É o inverso da soma da distância mínima do nó a todos os

outros (farness)

Intermediação (Betweenness centrality)◦ Quantas vezes um nó serve de menor caminho entre dois

outros

Autovetor (Eigenvector centrality)◦ O valor de um nó é influenciado pelo valor dos nós dos

vizinhos◦ Usam o conceitos similares: Katz centrality, PageRank

05/07/2013

Sabidussi, G. “The centrality index of a graph”. Psychometrika, 1966.Freeman, L. "A set of measures of centrality based upon betweenness". Sociometry, 1977Katz, L. 1953. A New Status Index Derived from Sociometric Index. PsychometrikaBrin, S. & Page, L. “The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine”. Computer Networks and ISDN Systems, 1998

http://pt.wikipedia.org/wiki/Centralidade

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Papéis dos nós na rede Núcleo (core) – nós densamente conectados e com alta centralidade

Periferia (periphery) – nós fracamente conectados e com baixa centralidade

Hub – Nós com alta centralidade de grau

Corretores (brokers) – nós que se excluídos causam desconexão na rede social


(Recuero, 2012)

Cross, R. & Thomas, R. "How top talent uses networks and where rising stars get trapped." Organizational dynamics, 2008Puck Rombach, M., et al. "Core-Periphery Structure in Networks." (2012).

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Coautoria no livro de Sistemas Colaborativos

1. Calcule o peso de cada aresta como sendo a quantidade de capítulos escritos em conjunto entre dois coautores

2. Calcule a métrica de densidade de cada autor

3. Identifique os corretores (brokers) de informação



1. Peso das arestas

05/07/2013

Silvio R.L. Meira

Edeilson M. Silva

Ricardo A. Costa

Paulyne Jucá

Mariano Pimentel

Denise Filippo

Ana M.Nicolaci-da-Costa

Hugo Fuks

Carlos J.P. Lucena

Alberto B. Raposo

José Viterbo

Markus Endler

Jacques Wainner

Marco A. Gerosa

Igor Steinmacher

Claudia Cappelli

Bruna Diirr

Priscila Engiel

Rafael Tavares

Renata M. Araujo

Hadeliane Iendrike

Flávia M. Santoro

Claudia Motta

Carlo Oliveira

Adriana Vivacqua

Ana Cristina Bicharra

Flavia C. Bernardini

Kate Revoredo

Jonice Oliveira

Jano Souza

Maria G.P. Esteves

Viviane Farias

Roberta L. Gomes

Roberto Willrich

GuillermoJ.H. Rivera

Celso M. Hirata

Mauro C. Pichiliani

Carla D.M. Berkenbrock

José Maria N. David

Rita S.P. Maciel

Marcos R.S. Borges

Raquel O. Prates

Alberto Castro

Crediné Menezes

Sabrina Marczak

Rafael Prikladnicki

Cleidson R.B.Souza

Vaninha Vieira

Ana Carolina Salgado

Patricia Tedesco

2 2

22

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1

1

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1

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2

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1

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1

1

1

11

111


2. Densidade

05/07/2013

Silvio R.L. Meira

Edeilson M. Silva

Ricardo A. Costa

Paulyne Jucá

Mariano Pimentel

Denise Filippo

Ana M.Nicolaci-da-Costa

Hugo Fuks

Carlos J.P. Lucena

Alberto B. Raposo

José Viterbo

Markus Endler

Jacques Wainner

Marco A. Gerosa

Igor Steinmacher

Claudia Cappelli

Bruna Diirr

Priscila Engiel

Rafael Tavares

Renata M. Araujo

Hadeliane Iendrike

Flávia M. Santoro

Claudia Motta

Carlo Oliveira

Adriana Vivacqua

Ana Cristina Bicharra

Flavia C. Bernardini

Kate Revoredo

Jonice Oliveira

Jano Souza

Maria G.P. Esteves

Viviane Farias

Roberta L. Gomes

Roberto Willrich

GuillermoJ.H. Rivera

Celso M. Hirata

Mauro C. Pichiliani

Carla D.M. Berkenbrock

José Maria N. David

Rita S.P. Maciel

Marcos R.S. Borges

Raquel O. Prates

Alberto Castro

Crediné Menezes

Sabrina Marczak

Rafael Prikladnicki

Cleidson R.B.Souza

Vaninha Vieira

Ana Carolina Salgado

Patricia Tedesco

3/49

3/49

3/49

3/49

1/49

1/49

1/491/49

1/49

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2/492/49

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0

0

1/7 1/7

1/7

1/7

1/7

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5/49

5/49

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6/49

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1/49

1/49

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2/49

2/49


3. Corretores (brokers) Jonice Oliveira

Flávia M. Santoro

Renata Araújo

Mariano Pimentel

Marco Gerosa

05/07/2013


Coautoria no SBSC (até 2012)

05/07/2013


Métricas na rede do SBSC

05/07/2013

Total degree

Hugo Fuks 22 Jose Maria N. David 19 Marco Aurelio Gerosa 19 Flavia Santoro 18 Marcos R. S. Borges 18 Silvio R. L. Meira 14 Vaninha Vieira 14 Mariano Pimentel 14 Carlos Lucena 11

Closeness

Luis Theodoro O. Camargo 7,84 Danilo Braga Lima 7,84 Pedro Jorge Santana Carneiro 7,08 Rafael Ribeiro 7,08 Robson Oliveira 7,08 Eduardo Ribas Pinto 7,07 Lucas R. B. Schmitz 7,07 Cleyton C. Trindade 7,07 Yuri A. M. Barbosa 7,07

Betweenness Centrality Marco Aurelio Gerosa 3785 Flavia Santoro 3436 Mariano Pimentel 3049 Vaninha Vieira 2791 Renata Mendes Araujo 1961 Marcos R. S. Borges 1946 Jose Maria N. David 1925 Wallace Ugulino 1800 Ana Paula Chaves 1708

Eigenvector

Hugo Fuks 1 Marco Aurelio Gerosa 0,81 Carlos Lucena 0,69 Mariano Pimentel 0,66 Alberto B. Raposo 0,63 Denise Filippo 0,61 Katia Vega 0,59 Wallace Ugulino 0,49 Celso Ribeiro 0,48

Capital e computação social

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Capital social É um conceito metafórico que se refere aos valores que podem ser obtidos pelos indivíduos que fazem parte de uma rede social.

Reputação

Autoridade

Visibilidade

Popularidade

Suporte social


(Recuero, 2012)

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Exemplo

#Compreimagazineluizanãoentregou


http://www.raquelrecuero.com/arquivos/trending_topics_artificiais_e_organicos_e_o_valor_do_twitter.html

http://www.sysomos.com/insidetwitter/sixdegrees/

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Do ponto de vista social


(Recuero, 2012)

E as empresas?1. Sem integração social

2. Ligação sem estratégia

3. Estimula usuários a repassar mensagens

4. Experiência de marca integrada entre redes sociais

5. Agrega opiniões em seu site

6. Login social integrado

7. A empresa como uma rede social


http://www.web-strategist.com/blog/2010/03/28/matrix-evolution-of-integration-of-social-media-and-corporate-websites

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Eleição do ObamaUm dos eventos mais tuitados do planeta, 20 milhões de mensagens


http://www.slideshare.net/arantes/barack-obama-case-em-mdias-sociais-presentation

630 mil retweets3 milhões de curtir

37

DARPA Red Balloon Challenge (2009) Como a computação social e as redes sociais podem ajudar a resolver um problema geo-distribuído


Tang, J. et al. “Reflecting on the DARPA Red Balloon Challenge”, Communications of the ACM, 2011


Relatório do Conselho Presidencial dos EUA “O governo federal deve aumentar o investimento nas áreas de fronteira das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) que acelerarão o progresso em diversas outras áreas. Entre esses investimentos, as agências deveriam criar um programa de pesquisa que incentive o estudo da interação homem-máquina, da colaboração social e da solução de problemas em um ambiente conectado, em que um grande número de pessoas participa de atividades comuns. (...)

A emergência da computação social, comunicação e interação: as redes sociais, crowdsourcing e coordenação a distância. A maneira como as pessoas interagem se transformou, os dados que temos sobre as pessoas é transformacional e a habilidade de extrair conhecimento da interação em massa criam enormes novas oportunidades.

Um amplo e contínuo investimento em descobertas apoiadas por TIC é fundamental para a liderança e competitividade dos EUA. Entretanto, alguns investimentos específicos feitos agora podem drasticamente acelerar as descobertas e a inovação nos EUA. Eles incluem: investimento na ciência das redes sociais, em crowdsourcing e em algoritmos e sistemas que dão suporte a interação social.

05/07/2013

http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/pcast-nitrd-report-2010.pdf


Recapitulando1. Sites de redes sociais

2. Redes sociais

3. Análise de redes sociais

4. Computação social e capital social

05/07/2013

(Recuero, 2012)

“As pessoas com quem estamos conectados influenciam nosso modo de ver e compreender o mundo” (Recuero, 2009)


Para casa I Instalar uma ferramenta de análise de rede social, como por exemplo: NodeXL, GUESS, NetMiner, UCINet, Pajek

Sugestão: GUESS + SCI2

Pegar a rede de coautoria de uma conferência científica de sua área de fazer a análise das centralidades

OBS: Para Engenharia de Software há um dataset já tratado contendo dados das principais conferências da área. Ver

A Historical Dataset of Software Engineering Conferences Bogdan Vasilescu, Alexander Serebrenik, and Tom Mens

Disponível em http://www.win.tue.nl/~bvasiles/papers/msr13.pdf

05/07/2013

http://www.win.tue.nl/~bvasiles/papers/msr13.pdf

http://www.win.tue.nl/~bvasiles/papers/msr13.pdf

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Para casa II Utilizar a ferramenta Twitter4J para minerar dados de uma hashtag do Twitter

Construir a rede social que emerge a partir das retransmissões das mensagens

Identificar os elementos mais centrais desta rede (escolher uma das métricas de centralidade)

Inspecionar esses elementos e tentar entender seu papel na rede



Para casa III Selecionar um artigo de análise de rede social (preferencialmente ligado à sua área de pesquisa) publicado nos dois últimos ACM CSCW e realizar uma resenha.

Alguns exemplos:

The Personality of Popular Facebook UsersDaniele Quercia, Renaud Lambiotte, David Stillwell, Michal Kosinski, Jon Crowcroft

All–for–One and One–for–All? A Multi–Level Analysis of Communication Patterns and Individual Performance in Geographically Distributed Software Development Kate Ehrlich, Marcelo Cataldo

Tracking "Gross Community Happiness" from Tweets Daniele Quercia, Jonathan Ellis, Licia Capra, Jon Crowcroft

The Post that Wasn't: Exploring Self-Censorship on Facebook Sleeper, M., Balebako, R., Das, S., McConahy, A., Wiese, J., Cranor, L.

Tweets Are Forever: A Large-Scale Quantitative Analysis of Deleted Tweets Almuhimedi, H., Wilson, S., Liu, B., Sadeh, N.

05/07/2013

Perguntas?OBRIGADO

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Referências Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011.

Recuero, R. “Redes sociais, capital social e cooperação”, slides da palestra no Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos, 2012. Disponível em http://www.slideshare.net/raquelrecuero/sbsc-2012


Redes sociais e computação social

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