The Structure of Adolescent Romantic and Sexual Networks Matheus Arrais e Vinícius Miranda {mbas,...
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Chains of AffectionThe Structure of Adolescent Romantic and Sexual Networks
Matheus Arrais e Vinícius Miranda{mbas, vmc} at cin.ufpe.br
Roteiro
Introdução Modelos de Difusão de Doenças Contexto e Dados Rede Observada Simulação Conclusão
Introdução
Rede de relacionamentos entre adolescentes de uma escola dos EUA
Avaliar a estrutura de uma rede desse tipo ajuda o estudo da transmissão de DSTs
O comportamento de uma rede global mostra mais informações sobre a propagação de um determinada doença do que um rede local de um grupo de risco
Introdução
A cada ano, nos EUA, cerca de 12 milhões de pessoas descobrem portar alguma DST
Cerca de 50% de adolescentes com 15 anos reportam serem sexualmente ativos
Os relacionamentos entre adolescentes geralmente têm curta duração
Modelos de Difusão de Doenças
Difussão Aleatória A doença é transmitida de forma
aleatória Esse modelo gera um gráfico em
forma de “S”, começo lento, fase exponencial e saturação
Modelos de Difusão de Doenças
Difussão Aleatória Esse tipo de transmissão é
observado em várias doenças de contágio aéreo (ex: gripe)
Para DSTs a utilização puramente aleatória não consegue aproximar bem a estrutura da rede
Modelos de Difusão de Doenças
Modelo de Núcleo Parte da rede com alto risco
de transmissão e interconectada
Retransmissão e propagação para o resto da rede
Muitos ciclos Pequena distância entre os
nós DSTs causadas por bactérias
geralmente seguem esse modelo
Modelos de Difusão de Doenças
Modelo de Núcleo Invertido Parte da rede com alto
risco de transmissão sem interconexões
Caminhoneiros e prostitutas
Muitos ciclos Pequena distância entre
os nós Menos densa que a rede
com modelo de núcleo
Modelos de Difusão de Doenças
Modelo de Ponte entre Populações Conexão entre duas redes que
representam comportamento distintos
Modelos de Difusão de Doenças
Spanning Tree Rede longa que se estende entre os
indivíduos Poucos ciclos e densidade espaçada Maior distância entre os nós do que
nos modelos anteriores
Modelos de Difusão de Doenças
Spanning Tree não são geradas por meio de difusão aleatória
O uso de restrições na formação de relacionamentos pode gerar uma Spanning Tree
A estrutura que melhor se aproxima da rede observada na escola é Spanning Tree
Contexto e Dados
Os dados são parte The National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add Health)
Em 1994 cerca de 90.000 estudantes de 140 escolas responderam questionários
Quase um ano depois 20.000 desses estudantes foram selecionados para entrevistas mais extensivas realizadas em domicílio
Contexto e Dados
Os estudantes identificaram os seus parceiros em uma lista dos estudantes da escola
Relacionamentos dos últimos 18 meses
Através desses dados foi possível montar a rede de relacionamentos da escola
Contexto e Dados
Jefferson High School 832 estudantes participaram das
entrevistas Incentivo de $20 para cada
entrevistado Pouca opção de diversão na cidade Cidade distante de outras cidades
Rede Observada
Rede Observada
Jefferson High School 573 alunos se relacionaram com
outros alunos da escola 63 duplas 12 trios - 1 homens e 2 mulheres 9 trios – 2 homens e 1 mulher 288 alunos conectados por um
componente gigante
Rede Observada
Jefferson High School A maior distância observada entres
duas pessoas é 37 passos O componente gigante se assemelha
a uma spanning tree Observando a rede é possível notar
que o risco de adquirir uma DST não depende exclusivamente do número de parceiros
Rede Observada
Ordem Temporal A transmissão de DSTs segue uma
ordem Dependendo da época em que cada
relação ocorreu
Rede Observada
Rede Observada
Rede Observada
Fragilidade da Rede A quebra de uma conexão ou a retirada
de um nó pode gerar componentes desconexos
Característica de Spanning Trees
Rede Observada
Simulando a estrutura de Jefferson High
A rede Jefferson pode ser um caso particular de uma rede randômica?
Através de simulações, podemos saber como a rede Jefferson foi criada e assim inferir sua estrutura.
Foram simuladas 1000 redes com várias restrições a fim de verificar se tinham as mesmas características da rede Jefferson.
A primeira simulação foi de uma rede randômica
Random mixing
Random mixing
A rede Jefferson não se assemelha a uma rede randômica.
Devido a densidade de alcance máximo, os estudantes são mais propensos a ter parceiros na escola que já tiveram outros parceiros na escola que tiveram outro parceiro na escola… Facilita a dessiminação de DSTs.
A rede é mais centralizada sugerindo que alguns atores desempenham um papel central em clusters disjuntos.
Random mixing
O alta distância geodésica mostra uma estrutura de uma spanning tree. Além disso desfavorece que doenças de
curto tempo de infecciosidade e baixa probabilidade de contágio se espalhem nesse tipo de rede
Indíviduos estão distantes na rede Poucos caminhos alternativos entre
dois indíduos e poucos ciclos curtos Rede frágil
Preferência de parceiros
Está claro que a rede Jefferson não pode ser aleatória porque os estudantes não escolhem seus parceiros aleatoriamente
Sites de relacionamento mostram as pessoas buscam parceiros com atributos em comum ser fumante, gosto musical, tatuagem, QI, etc. Alguns atributos são diferentes como sexo e idade
Isso se confirmou na pesquisa feita em Jefferson High.
Simulação incluindo uma proibição: formação de díades isoladas
Preferência de parceiros
Preferência de parceiros
Com tal restrição, concluímos que pessoas que já tiveram mesmo número de parceiros tendem a se aproximarem.
A rede ficou mais próxima da rede Jefferson Presença do componente gigante Mas ainda possui muitos ciclos curtos
Mas ainda não caracteriza uma spanning tree
Rewiring
A diferença entre a nossa rede e a observada é o número de ciclos Pode haver uma restrição que impeça a
rede de formar ciclos Quando aplicado a técnica rewiring à
5% dos nós das redes simuladas, o número de ciclos aumentou muito
Rewiring
Rewiring
É como se a rede fosse propensa a formar muitos ciclos, mas algo a proíbe de fazê-lo
A questão é: por que eles estão ausentes na rede Jefferson?
Proibição de ciclos de tamanho 4 Uma hipótese para que não haja ciclos é que
o menor ciclo possível não seja permitido O menor ciclo possível entre indivíduos
heterossexuais tem tamanho 4
Simulação
Simulando 1000 redes novamente com a restrição de ciclos de tamanho 4.
Simulação
Em todas as métricas, as redes geradas se aproximam da rede Jefferson
A explicação para ausência de ciclos de tamanho 4 está no comportamento dos adolescentes Numa escola todos se conhecem Esse tipo de ciclo pode estar relacionado
a uma “perda de status”
Conclusão
É preciso entender a difusão de DSTs entre os adolescentes
Isso pode ser feito analisando a rede de relacionamento deles
Nessa análise percebemos que a rede de adolescente é bem diferente das dos adultos
E por isso devem ser observadas diferentemente para uma intervenção
Não temos que tratar principalmente os nós mais influentes ou com maior grau
Referência
Bearman PS, Moody J, Stovel K. Chains of Affection: The Structure of Adolescent Romantic and Sexual Networks. American Journal of Sociology. 2004;110:44–91.