INTRODUÇÃO À ANÁLISE DE REDES SOCIAIS Prof. Gilson Yukio Sato
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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.
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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
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Introdução
• Social Network Analysis – SNA
– Fundamentos teóricos
• Teoria do grafos
• Estatística/Probabilidades• Estatística/Probabilidades
• Modelos algébricos
– Aplicações
• Difusão de inovações
• Redes teoristas
• Epidemias
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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.”
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Exemplos
• Movimentos sociais
• Conselhos políticos internacionais
• Redes terroristas• Redes terroristas
• Associações de classe
• Redes de especialistas e acadêmicos
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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
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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
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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
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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)
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Representação gráfica
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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)
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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
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Conceitos
• Elos (relational ties)
– Conexão ou troca entre dois atores
– Propriedades
• Direção• Direção
– (directional ou nondirectional)
• Valor
– (dichotomous ou valued)
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Conceitos
• Díade (dyad)
– Par de atores + elo
– Propriedades:
• Reciprocidade• Reciprocidade
• Correlação entre relações, etc ...
• Tríade (triad)
– Três atores +elos
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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
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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
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Conceitos
• Densidade (density)
– Elos existentes/número máximo de elos
– Pode variar de 0 a 1
– Tipicamente < 0,5– Tipicamente < 0,5
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Métodos de levantamento de
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
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Métodos de levantamento de
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
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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
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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
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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
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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..
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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
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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
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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
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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.
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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.
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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
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Destaques
• Construção da justificativa
– Aumento da obesidade
– Mudanças sociais?
– Genética?– Genética?
– Pobreza?
• Hipóteses
– Ganho de peso de uma pessoa influencia outra
– Imitação
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Destaques
• Metodologia
– Origem dos dados
– Seleção dos dados
– Estatística– Estatística
– Consideração de várias variáveis
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