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Linked - A nova ciência dos networks

Aulas dos dias 21/11/2017 e 28/11/2017

BARABÁSI, A. L. Linked: a nova ciência dos networks.  São Paulo: Leopardo, 2002

Redes aleatórias: colapso de uma quantidade substancial de nós resulta na fragmentação inevitável de uma rede. Nós e conexões são estabelecidas aleatoriamente e a maioria dos nós possui aproximadamente a mesma quantidade de links. Exemplo: sistema rodoviário dos EUA.

Redes sem escalas: mesmo num colapso há um caminho para unir os nós. Possui uma topologia heterogênea, alguns pólos com uma grande quantidade de links e outros com pouca quantidade. Exemplo: sistema aéreo dos EUA.

Assim, as redes sem escalas possuem polos de convergência e irradiação (nós que se destacam, mais "ricos", "mais conectados", "mais visitados") que são resistentes a defeitos acidentais e vulneráveis a ataques coordenados.

O conceito de “redes aleatórias”, definido por Erdös e Rényi (1956, apud Barabási e Bonabeau, 2003), aponta para estruturas em que a localização dos nós é randômica. Assim, em termos de topologia, todas as conexões têm aproximadamente a mesma quantidade de ligações. Esta dinâmica prevê que esses sistemas possuam um caráter democrático, na medida em que se constituem de espaços de ligações igualitárias. Porém existem redes que apresentam pólos com uma quantidade muito grande de conexões criando “pólos de convergência e irradiação”, enquanto os demais possuem poucas ligações. Este comportamento é denominado por Barabási e Bonabeau (2003) como padrão de “rede sem escala”. 

Em seus estudos sobre a World Wide Web, os pesquisadores previam encontrar uma estrutura de redes aleatórias, porém depararam-se com uma rede sem escalas. Isto se dá porque o espaço não é constante e também pelo que os autores denominam pela expressão “os ricos ficam mais ricos”, ou seja, os nós com várias conexões são preferencialmente ligados a novos nodos. 

A partir disso, verifica-se que a idéia da web como espaço democrático muitas vezes não condiz com a real situação que essa promove. Todos podem ocupar o espaço virtual, mas nem todos serão vistos e ouvidos. Em relação à inteligência coletiva, esse pode ser um dos fatores que faz com que a massa que constrói conhecimento seja na verdade composta por pequenos coletivos de indivíduos, formando diversos clusters. 

Isso pode ser verificado, por exemplo, nas estatísticas de sites mais acessados da web. Quanto mais um ambiente é acessado, mais as pessoas irão indicá-lo a outras e mais acima ele aparecerá nos mecanismos de busca. Outro exemplo é justamente o dos grupos colaborando em ambientes de construção coletiva, como a Wikipédia, em que um grupo dentro do coletivo total é responsável por mais da metade das intervenções densas, exemplo que será explicitado mais detalhadamente adiante. 

CAMPOS, Aline de. Os conflitos na construção de inteligência coletiva no espaço virtual: auto-organização, relações hierárquicas e as tensões na Wikipédia. XXXI Congresso Brasileiro de Ciências da Comunicação – Natal, RN – 2 a 6 de setembro de 2008. Disponível em: http://www.intercom.org.br/papers/nacionais/2008/resumos/R3-1876-1.pdf

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Netlytic para Análise de Redes Sociais

O Netlytic (www.netlytic.org) é um projeto aberto desenvolvido para análise de textos e redes sociais que sumariza e descobre conexões em conversações online em diversas plataformas de mídias sociais. É uma ferramenta mantida pelo The Social Media Lab & Ted Rogers School of Management da Ryerson University Toronto no Canadá.

Disponibilizo um tutorial com as principais funcionalidades do Netlytic e um exemplo passo-a-passo de coleta, mineração de textos e análise de redes sociais com dados do Twitter.

Acessar o "Tutorial do Netlytic" by Aline de Campos

Visão geral

Com esta ferramenta é possível capturar dados de mídias sociais como Twitter, Facebook, Youtube, Instagram; inserir datasets em formato de texto ou CSV; descobrir tópicos populares; buscar e explorar temas e discussões emergentes; construir, visualizar e analisar redes sociais online usando análise de redes sociais; mapear dados geolocalizados de mídias sociais e coletar dados (Gruzd, 2016).

A conta gratuita permite a criação de no máximo 3 datasets com até 2500 registros. Entretanto, adquirindo uma conta premium é possível a criação de até 300 datasets com 100000 cada.

O site oficial da plataforma apresenta estudos de caso e tutoriais que apresentam a aplicação em diversos cenários, bem como algumas sugestões de exercícios para serem aplicados em estudos de análise de redes sociais e ferramentas. Acesso: Recursos do Netlytics

Além disso, possui uma detalhada área de ajuda com conceitos e explicações relevantes para o entendimento das potencialidades da ferramenta. Acesso: Área de ajuda do Netlytics

Uso geral da ferramenta

Registro e Autenticação Para usar é necessário criar um conta que pode ser registrada usando uma Google Account, Yahoo ID ou de modo manual com e-mail e senha.

Histórico de Datasets Ao realizar o login na área de My Datasets estarão disponíveis os datasets já coletados anteriormente ou então a possibilidade de criação de um dataset.

Inserção de Datasets Ao acesso New Dataset existem as seguintes possibilidades: Twitter, Facebook, Instagram, Youtube, Cloud Storage, Text File e RSS. Em se tratando das mídias sociais é necessário ter uma conta nessas redes para realizar as coletas de dados.

Recursos disponíveis 

Na área de My Datasets, ao clicar no dataset escolhido, tem-se as seguintes opções:

1. Edit: possibilidade de editar as informações relativas a coleta de dados; 2. Preview: verificar, filtrar campos, buscar nos dados e exportar os coletados para CSV, bem como realizar processamento de limpeza dos dados; 3. Text Analysis: extração de palavras-chave por índice de frequência e categorização; 4. Network Analysis: relação de interações de citação e de respostas; 5. Report: apresenta um dashboard com informações gerais sobre o dataset levando em consideração usuários, geolocalização, recursos e etc.

Coletando dados do Twitter 

Usa a API Twitter REST para retornar postagens relevantes de um busca específica coletando no máximo 1000 tweets com menos de duas semanas de tempo de postagem.

Para auxiliar no processo de construção de query (estrutura de busca) pode-se utilizar o recurso de Advanced Search do Twitter.

Coletando dados do Facebook

Com o uso da API Facebook Graph API ele retorna postagens e respostas de páginas, grupos, eventos e perfis públicos com a limitação de 100 postagens e 25 respostas (respostas para respostas não são incluídas).

Para descobrir o ID de um grupo público pode-se usar o serviço Look up ID .

Gruzd, A. (2016). Netlytic: Software for Automated Text and Social Network Analysis. Available at http://Netlytic.org

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Blockmodeling

Aula do dia 07/11/2017

Blockmodeling trata-se de encontrar subgrupos (blocos) em uma rede e estudar as relações entre eles. A lógica é estabelecer representações mais simples baseadas em similaridade das relações e não como usualmente se produz através de atributos.

Similaridade de posições que traduzem papéis e verificam a equivalência. Quanto mais próximos, mais coesa a rede. Indica para redes pequenas, com menos de 100 atores.

Posições: complexo de comportamentos esperados, reconhecidos, independente do atributo e não é relativo apenas a pessoa; atores não são apenas pessoas, podem ser elementos associados, instituições, discursos e etc; uma sociedade entende como posição, ponto de vista êmico (função dentro do sistema ao qual pertencem);

Papéis/Funções: quais funções são reconhecidas em determinada posição; conjunto de comportamentos, ações esperados que são influenciados pelas posições; condicionados e implicados pelas posições;

Equivalência: equivalência estrutural depende do relacionamento de dois ou mais atores com exatamente as mesmas pessoas; equivalência regular, ocupam a mesma posição, embora com relacionamento diferentes; classes de equivalência são mais amplas e incluem mais posições e mais funções.

Exemplo: Pai e mãe ocupam uma posição na família, são responsáveis por educar, proteger, sustentar (questão institucionalizada). Posição de pai e mãe independe de um atributo de sexo, por exemplo. Neste caso a equivalência é estrutural, pois o pai e a mãe possuem a mesma posição e papel e se relacionam da mesma forma com os filhos.

Matriz de adjacência

Adjacência significa vizinhos, com quem se relaciona. Apenas para verificar relações.

Linha: de onde a relação parte, quem enviou a relação

Coluna: quem recebe a relação (recipiente)

Arc: direcionado

Edge: dupla via, bidirecional

Matriz permutada

Divisão por categorias, reestruturação da matriz de adjacência, transformação em blocos. Possibilidade de verificar a estrutura da relação do grupo. Reorganiza os vértices por proximidade com critérios estabelecidos.

Possibilidades do uso de Blockmodels a) Coesão nos subgrupos: o subgrupo passa a ser o ator; b) Análise de núcleo e periferias, ranking em termos de poder, relação específica entre subgrupos; c) Ranking dos clusters/subgrupos;

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O Poder das Conexões

Aulas dos dias 24/10/2017 e 31/10/2017

CHRISTAKIS, Nicholas; FAWLER, James. O poder das conexões - a importância do networking e como ele molda nossas vidas

Ponto de vista dos autores: ciências políticas, ciências sociais, medicina; singularidade humana nos processos mediados pelas redes; regras de três graus de influência.

Alguns destaques

"Em muitos cenários a moral reside em grupos e não em indivíduos"

Às vezes as posições pessoais são oprimidas pelas posições de um grupo do qual se faz parte. Ou ainda em casos em que há influência de um único contato ("o inimigo do meu amigo é meu inimigo").

"Nossas conexões afetam todos os aspectos da nossa vida diária"

Influência sutil ou dramática. Não só nossas conexões diretas, mas as conexões mais distantes também. Percepção do próprio ser enquanto parte de uma rede.

"Esses laços ou padrão específico desses laços são muitas vezes mais importantes do que as próprias pessoas"

A força de uma rede pode ser capaz de exercer coisas que uma única pessoa não pode, assim as conexões podem ter mais relevância que um único nó. Buscar padrões para entender o funcionamento de redes.

Regras da vida em rede

1a regra: modelamos nossas redes; fazemos parte de muitas redes; hemofilia ("amar um igual"); usar probabilidade como uma propriedade para medir o grau de interconexão numa rede; 2a regra: nossa rede nos modela;  3a regra: nossos amigos nos afetam; 4a regra: os amigos dos amigos de nossos amigos nos afetam; 5a regra: a rede tem vida própria;

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Conceito de Capital Social

Aula do dia 10/10/2017

Aula destinada a discussão sobre Capital Social como conceito central na Análise de Redes Sociais. 

Laços e Capital Social

Sedimentação das trocas através das interações sociais. É um conceito metafórico que se refere aos valores que podem ser obtidos pelos indivíduos ao fazer parte de uma rede social. Reputações são construídas socialmente, sendo resultante da historicidade relacional, do capital social dos interagentes e de seu compromisso com o grupo.

Laços Sociais Idéia de interação social, laço relacional em oposição ao laço associativo

Laços Associativos: conexões formais, que independem de ato, vontade, custo e indivíduo

Laços Relacionais: laços criados espontaneamente, podem ser fortes ou fracos

Capital Social Definido por Bordieu em 1983 como o "conjunto de recursos, que pode ser encontrado a partir das conexões entre os indivíduos de um determinado grupo, pois é conteúdo dessas relações"

Categorias de capital social (Bertolini e Bravo, 2004)‏

Tendo em vista os estudos de Coleman (1988) que dizem que o Capital Social é heterogêneo, os autores definem categorias. 

Primeiro nível: características individuais dos membros de uma rede a) Relacional: soma das relações, laços e trocas que conectam os indivíduos de uma rede; b) Normativo: normas de comportamento de um determinado grupo e os valores deste grupo; c) Cognitivo: soma de conhecimentos e das informações colocadas em comum por um determinado grupo.

Segundo nível: desfrutados por uma coletividade d) Confiança no ambiente social: confiança no comportamento de indivíduos em um determinado ambiente; e) Institucional: instituições formais e informais, que constituem-se na estruturação geral dos grupos, onde é possível conhecer as “regras” da interação social e nível de cooperação.

Conteúdo das relações sociais A existência de capital social no primeiro nível é requisito para a constituição do capital de segundo nível.

BERTOLINI, Sandra e BRAVO, Giácomo. Social Capital, a Multidimensional Concept. Disponível em <https://www.researchgate.net/publication/265269975_Social_Capital_a_Multidimensional_Concept> 

Capital e Inteligência Coletiva (Lévy, 2003) O capital intelectual construído pela inteligência coletiva ocorre também pela valorização dos capitais técnico, cultural e social. O capital técnico concentra-se no aspecto físico, ou seja, nos instrumentos técnicos e palpáveis que são utilizados para a construção dos processos de inteligência coletiva, como exemplo as tecnologias de rede, que oferecem subsídios para ampliação da abrangência de processos dessa natureza. O capital cultural encontra-se no campo dos signos e dos significados sendo, portanto, a memória cultural, tudo o que ao longo do tempo adquire-se de aporte intelectual e informacional. Já o capital social diz respeito aos vínculos estabelecidos entre os sujeitos, concentrando-se na qualidade e não apenas na quantidade de ligações.

LÉVY, Pierre. A Inteligência Coletiva: Por uma antropologia do ciberespaço. 4.ed. São Paulo: Loyola,  2003.

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Conexões na Operação Lavo Jato

Disponível em: http://infograficos.estadao.com.br/politica/operacao-lava-jato/

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Experimentos sociais

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Seis graus de separação - Parte 2

Aula do dia 03/10/2017

WATTS, Duncan J. Seis graus de separação: a evolução da ciência de redes em uma era conectada.  São Paulo: Leopardo, 2009.

Segunda parte do debate sobre o livro de Duncan Watts sistematizada pelos alunos @alinedecampos​, @igoryepes​, @marciobigolin​, @priscilanicolete​.

Considerações sobre o livro Tragédia do comum (Hardin, anos 70)

"em que medida nos importamos com nossos próprios prazeres versus o bem estar de nossos amigos?"

Cascata de informação

"uma vez começadas, elas se autoperpetuam; ou seja, captam novas adesões em grande parte pela força de haver atraído adesões anteriores. Assim um choque inicial pode se propagar através de um sistema muito grande, mesmo quando o choque em si é pequeno".

DICA DE DOCUMENTÁRIO Fake News: Baseado em fatos reais Direção: André Fan Exibição: na Globo News no dia 30 de setembro de 2017 Disponível em: https://globosatplay.globo.com/globonews/v/6186746/

Experimentos de Asch Salomon Asch (mentor de Stanley Milgram) e seus experimentos de conformidade.

"como as forças sociais moldam as opiniões e atitudes das pessoas?"

Externalidades

Externalidade de informações: incertezas do mundo real nos levam a buscar informações ou conselhos com nossos pares

Externalidades coercitivas: sucumbir diretamente à pressão que as informações e as incertezas exercem sobre nós

Externalidade de mercado: Podem surgir na ausência de incerteza, simplesmente porque o objeto de decisão em si está sujeito aos ganhos crescentes

Externalidades de coordenação: Impressão de que um número suficiente de pessoas está se reunindo para concluirmos que vale a pena nos juntarmos a elas

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Orkut, seis graus de separação e redes de relacionamentos online

As discussões em aula sobre o livro "Six Degrees" de Duncan J. Watts me lembraram da rede de relacionamentos online Orkut criada em 2004 por um engenheiro de software e lançada pela Google. 

Em seu surgimento a rede permitia apenas o ingresso de pessoas por convite, o que automaticamente já definia conexões entre seus usuários. A primeira versão do sistema apresentava inclusive um caminho entre um usuário e outro, como uma espécie de "breadcrumbs" demonstrando a quantos graus de separação determinada pessoa estava de você.

Essa funcionalidade permaneceu por anos no Orkut, até que foi retirada após alguns anos, provavelmente pela abertura do acesso e aumento excessivo da base de usuários.

Outra questão interessante é que era possível classificar o grau de relacionamento de "haven't met" até "best friend". Nesse sentido a lógica de "laços fracos" e "laços fortes" poderia ser representada.

Ainda era possível classificar seu ponto de vista quanto as conexões em relação a "confiabilidade", o quanto a pessoa é "legal" e também "sexy", podendo também "virar fã" de uma pessoa, o que indicaria um reforço dos laços existentes. 

Percebe-se que diversos elementos da ciência das redes estavam presentes na fundamentação desta rede social online e por anos, de fato, ela teve um sucesso incrível, sendo referência como das primeiras aplicações deste gênero. 

Leia também: The Google Connection: Google Employees on Orkut http://blogoscoped.com/archive/2006-06-13-n34.html

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Dica de documentário

The Thread (2015, USA) Direção: Greg Barker O documentário mostra o impacto de redes sociais na mídia, através do ocorrido após o atentado na maratona de Boston no ano de 2013 e como as informações se propagaram por meios digitais, sobretudo nas redes sociais como Twitter e Reddit, bem como as consequências da propagação de informações e reações em cadeia a partir de alguns eventos. Disponível na íntegra no Netflix https://www.netflix.com/title/80077403

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Seis graus de separação - Parte 1

Aula do dia 26/09/2017

WATTS, Duncan J. Seis graus de separação: a evolução da ciência de redes em uma era conectada.  São Paulo: Leopardo, 2009.

Primeira parte do debate sobre o livro de Duncan Watts sistematizada pelos alunos @alinedecampos​, @igoryepes​, @marciobigolin​, @priscilanicolete​.

Sobre o autor

Duncan J Watts tem sua formação de graduação em Física e é Ph.D. em Mecânica Teórica e Aplicada. É australiano, porém mora nos Estados Unidos onde atua como pesquisador líder na Microsoft Research em New York. Fato curioso é que por sete anos foi professor da área de Sociologia na Columbia University e dirigiu a área de "dinâmica humana social" na empresa Yahoo! por alguns anos. Mesmo com uma formação voltada a área de ciências exatas, Duncan direcionou suas pesquisas para área de sociologia. Segundo o pesquisador suas pesquisas são focadas em analisar "papel que a estrutura da rede desempenha na determinação ou limitação do comportamento do sistema, focando em algumas áreas problemáticas amplas nas ciências sociais, como contágio de informações, gerenciamento de riscos financeiros e design organizacional".  

Nuvem de tags criada por @alinedecampos no sistema Tagul (https://wordart.com/) com base nos títulos das publicações do autor disponíveis no Google Scholar.

Site oficial do autor Produção acadêmica e citações no Google Scholar

Considerações sobre o livro

Conectividade O livro inicia com uma visão geral sobre a "era da conectividade". Através de eventos como grandes apagões ocorridos nos nos anos 70 e 90 e a busca por suas possíveis causas o autor introduz a questão da interconexão, da análise de comportamentos individuais e coletivos e suas implicações, ocupando-se de explicar o surgimento de uma "ciência das redes". Sendo assim as redes são dinâmicas, em constante mudança, a estrutura da rede é viva, depende do que acontece antes e implica no que acontecerá depois.

O problema do mundo pequeno Para fundamentar suas proposições o autor faz uso do experimento de Stanley Milgram realizado em 1967 e amplamento difundido numa lógica de que qualquer pessoa poderia ser contatada através de um rede de contatos em apenas alguns passos. 

Outros estudiosos do assunto Seguindo o raciocínio, o autor menciona também os estudos de Paul Erdös as redes sobre os grafos aleatórios. Analogias entre a estrutura de rede e a estrutura social. Aqui os estudos de Gravonetter com a teoria de laços fracos e fortes é retomada. Uma abordagem puramente estrutural pode ser limitadora. Redes não são descentralizadas. Anatol Rapoport reforçou o conceito de tríades. 

Experimento famoso Six Degrees of Kevin Bacon Disponível: https://bacon.mybluemix.net/

Analisando as conexões entre Kevin Bacon e Hugo Weaving pode-se perceber que existem vários caminhos possíveis com graus de separação diferentes.

Ao filtrar o caminho mais curto, pode-se verificar que a elemento de conexão entre os dois é o ator Laurence Fishburne que trabalhou com Weaving em The Matrix e com Bacon em Mystic River. Sendo assim, a separação entre eles seria de 2 graus.

Redes sem escalas (Barabási)

“a maioria dos nós terá relativamente poucas conexões, enquanto uma seleta minoria de nós que se apresentam como centros (hubs) será altamente conectado”.

Apresentação disponível em:  http://bit.ly/seisgrausdeseparacao

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Método e uso do software II

Aula do dia 19/09/2017

Aula prática de análise de redes sociais usando o software UCINET e conduzida pela Prof. @cristianekoehler.

UCINET é um software para visualizações dos dados de análise de redes sociais através da funcionalidade  Netdraw. Apresenta ferramentas para estatísticas e a transformação de dados coletados através de nós e conexões em redes, análise estrutural de métricas e permite também a exportação para outros formatos.

Disponível em: https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home

Vídeo: Tutorial UCINET e NetDraw Tutorial simples com principais indicações de uso do UCINET e da funcionalidades Netdraw.

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Método e uso de software I

Aula do dia 12/09/2017

Aula prática de análise de redes sociais usando o software PAJEK e conduzida pela Prof. @cristianekoehler.

Entende-se redes sociais como redes de pessoas onde se pode analisar sob o ponto de vista de três conceitos.

Interação social: comunicação

relação social: instituída

laço social: relação (laços fortes ou fracos)

O experimento realizado parte da análise de interações sociais de "curtir" em um grupo de facebook com estudantes de pós-graduação Stricto Sensu de uma Universidade Federal. Sendo assim, existe a figura de professores e alunos o que já implicitamente apresenta uma estrutura hierárquica. As trocas no grupo são baseadas nos debates das aulas, como um apoio e um espaço de interação extra. Embora existam mais alunos, são analisadas as interações de 123 membros. Sendo assim, apresenta-se o experimento com curtidas em uma rede direcionada. 

Fez-se uso do software PAJEK que auxilia nos processos de estruturação, visualização e análise de redes em grande escala. A seguir alguns conceitos importantes.

vertices: atores dentro da rede

arcs: relações em uma rede direcionada

edges: relações em uma rede bidirecionada

O primeiro passo é estruturar o arquivo com vertices e arcs no formato representado a seguir. Neste caso a análise é em cima de 123 atores nomeados para melhor análise de A1 a A123 e seus relacionamentos estruturados nos arcs. 

Usando o PAJEK chega-se a estrutura visual da rede. Percebe-se que alguns atores se destacam em relação ao recebimento de curtidas, sendo alguns outros isolados, ou seja, não receberam curtidas em suas postagens. Não é de se espantar que os atores mais conectados são os professores ou seus assistentes. Percebe-se que nesta rede, a hierarquia implícita de sua estrutura, influenciou diretamente no comportamento. 

Um experimento interessante proveniente dessa análise poderia ser isolar os professores e analisar as interações apenas dos alunos.

KOEHLER, Cristiane. Interação social em redes e nas redes: contributos para uma educação em rede. Tese de Doutorado. Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação. Universidade Federal do Rio Grande do Sul. 2016.

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Método de análise estrutural

Aula do dia 05/09/2017

Fonte: https://plus.google.com/+DaveGray/posts/CQRVeKEsUvF

Dave Gray cita o pesquisador Ronald Burt e seus estudos sobre os papéis de "brokerage"e "closure" em um rede.

Brokerage: a partir de laços fracos, constituem pontes e relacionamentos entre clusters, são capazes de passar ideias e oportunidades de um grupo para outro.

Closure: a partir de laços fortes, construir alinhamento, confiança, reputação dentro dos clusters, estimulam identidade e propósito dos grupos, criam confiança.

As redes podem ganhar valor através destas características, onde "brokerage" pode levar à inovação e "closure" melhorar o desempenho do grupo. O valor que vem dessas atividades é conhecido como capital social que representa o valor acumulado, neste caso o valor de relacionamento que pode ser traduzido em benefícios significativos e tangíveis.

Três dimensões são importantes em relação ao poder de um nó individual dentro da rede: degree (grau), closeness (proximidade) e betweenness (interseção).

a) degree: número de conexões que um nó possui com outros nós; quanto mais alto o valor, maior a possibilidade de interagir com um número grande de nós e mais oportunidades;

b) closeness: a proximidade é uma medida da facilidade com que um nó pode se conectar com outros nós; quanto menor a distância maior a possibilidade de estabelecer novas conexões e ampliar escopo;

c) betweenness: interseção indica o grau em que um nó forma uma ponte ou um link crítico entre outros nós; poder que possui para bloquear ou conceder acesso a outros nós; quanto maior o valor potencial e dele depender a possibilidade de outros nós fazerem conexões, maior seu poder na rede.

Assim, o nó mais poderoso em qualquer rede é aquelo que tem um número elevado de conexões potenciais, todas as quais são relativamente próximas e, portanto, de fácil acesso, ao mesmo tempo que desfrutam de uma posição dentro da rede de modo que ele possa escolher bloquear ou conceder acesso a outros nós.

BURT, Ronald S. Brokerage and Closure: An Introduction to Social Capital.

BOURDIEU, Pierre. Capital social: notas provisórias e Os três estados do capital cultural. In: NOGUEIRA, M. A e CATANI, A. Pierre Bourdieu - Escritos de educação.9a. ed. Petrópolis: Vozes, 2007, p. 34-41.

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Conceitos centrais da análise de redes sociais

Aula do dia 29/08/2017

Discussão de conceitos centrais sobre análise de redes sociais, tendo em vista suas métricas, elementos, relações e particularidades.

FIALHO, Joaquim Manuel Rocha. Análise de redes sociais: princípios, linguagem e estratégias de ação na gestão do conhecimento. Perspectivas em Gestão & Conhecimento, v. 4, n. v.Número Especial, p. 9-26,  2014.   

SILVA, Marcelo Kunrath e JR., Rui Zanata. “Diz-me com quem andas, que te direi quem és": uma breve introdução à análise de redes sociais REVISTA USP, n. 92, p. 114-130,  2011-2012.  

O que são redes sociais?

"são redes de comunicação que envolvem uma linguagem simbólica, limites culturais, relações de troca e de poder" "O que distingue as redes sociais das redes espontâneas e naturais reside na intencionalidade dos relacionamentos e nos objetivos comuns estabelecidos entre os elementos que nelas (redes) interagem".

Constitui-se em um instrumento metodológico orientado para a busca, sistematização e análise de informações sobre as relações entre os atores sociais que constItuem a rede social específica que é objeto de investigação do pesquisador. Nesse sentido, a característica marcante da ARS é a busca de informações relacionais dos atores que constituem os nós da rede em análise.

Elementos básicos

a) nós ou atores: pessoas ou grupos de pessoas que possuem um objetivo comum; a soma dos nós representa o tamanho da rede;

b) vínculos: laços que existem e se estabelecem entre dois ou mais nós; 

c) fluxo: indica a direção do vínculo e podem ser unidirecionais ou bidirecionais.  A análise estrutural de redes sociais consiste na identificação de posições e de papéis desempenhados na estrutura social de uma rede, sendo assim é possível determinar padrões de relações. Pode-se analisar sob dois aspectos:  

a) rede egocentrada: análise direcionada para um determinado nó/ator, chamado de ego, o número, a magnitude e a diversidade das conexões estabelecidas direta ou indiretamente com o ego determina os restantes nós da rede;

b) rede completa: análise do padrão de laços entre todos os nós na rede, pode-se identificar os subgrupos; fundamental a etapa de identificação dos papéis e posições sociais através da manifestação do padrão das relações observadas entre os atores da rede.

Vídeo: Connected: The Power of Six Degrees (2008) Documentário de Annamaria Talas. Introdução as principais ideias da ciência das conexões explorando conceitos dos "seis graus de separação"

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Conectivismo

Aula do dia 22/08/2017 Discussão do artigo “Proposições e controvérsias no conectivismo”. Retomada de conceitos e mais conceitos centrais em ARS/SNA. Vídeos sobre redes sociais.

CARVALHO, Marie Jane Soares. Proposições e controvérsias no conectivismo. RIED, v. 16, n. 2, p. 09-31,  2013. Disponível em: <https://ried.utpl.edu.ec/propociciones-controversias>.

Proposições

Conectivismo

"modelo representacional é o do cérebro e suas conexões neurais. A mesma estrutura de aprendizagem que cria conexões neurais pode ser encontrada no modo como nós conectamos as ideias e no modo como conectamos pessoas e fontes de informação"

"tecnologia trabalha para criar e mostrar padrões, extendendo e melhorando nossa habilidade cognitiva (Siemens, 2008)".

Uma vez que a informação é o centro das trocas humanas, esta ideia vai ao encontro dos processos que envolvem fortemente tecnologias de comunicação e informação no contexto atual. 

Inteligência coletiva

"A inteligência humana se encontra nas conexões que pode suportar e com as quais pode trabalhar. Mas a compreensão e o conhecimento são da ordem coletiva, na qual o sujeito contribui com uma parte (Lévy, 1986).

Pressupõe-se que qualquer indivíduo é possuidor de algum grau de conhecimento, todavia existe a certeza de que não há alguém que possua todo o conhecimento existente, assim a busca por conhecimento, cada vez mais, passa pela vivência de processos coletivos, sendo que o valor daquilo que se sabe depende diretamente do contexto no qual isto está inserido. A inteligência coletiva se dá em uma espécie de comunidade onde esta “assume como objetivo a negociação permanente da ordem estabelecida, de sua linguagem, do papel de cada um, o discernimento e a definição de seus objetos, a reinterpretação de sua memória.” (Levy, 2003). Deste modo, esse processo coletivo se torna instável no que diz respeito à ordenação e atuação de seus indivíduos enquanto elementos singulares, porém dinâmicos e ativos nesta estrutura.

Redes sem escalas

redes sem escalas, sendo a "rede um lugar onde a distribuição das possibilidades é desigual" [..] "hubs que têm grande poder sobre o conjunto de nós" (Barabási, 2002).

Em seus estudos sobre a World Wide Web, Barabási e Bonabeau (2003) depararam-se com uma estrutura de “rede sem escalas”. Uma estrutura reticular que apresentava núcleos com uma quantidade muito grande de conexões criando o que chamaram de “pólos de convergência e irradiação”, enquanto todos os demais possuíam poucas ligações. A descoberta foi vista com surpresa, já que, inicialmente, previam encontrar uma estrutura de redes aleatórias, conceito definido por Erdös e Rényi (1956, apud Barabási e Bonabeau, 2003) que aponta para estruturas onde a localização dos nós é randômica. Ou seja, sendo irregulares no que diz respeito à topologia, todas as conexões têm, aproximadamente, a mesma quantidade de ligações. Essa dinâmica prevê que esses sistemas possuam um caráter democrático, na medida em que se constituem de espaços de ligações que tendem a ser igualitárias. A não verificação dessa estrutura de número de ligações semelhantes entre cada nó se dá porque o espaço virtual não é constante, estando sempre em construção e rearticulação. Assim, um mesmo nó pode receber várias ligações de outros e, na medida em que isso ocorre, sua visibilidade aumenta e com isso mais ligações ocorrem. Esse fenômeno é denominado pelos autores  através da expressão “os ricos ficam mais ricos”, assim os nós mais antigos e com mais conexões são preferencialmente ligados a novos nodos. A partir disso, verifica-se que a idéia da web como espaço amplamente democrático muitas vezes não condiz com a real situação que esta pode promover. Todos podem ocupar o espaço virtual, mas nem todos serão vistos e ouvidos. 

Laços fortes e laços fracos

"Siemens (2005) os elementos renovadores e inovadores nas redes se encontram em laços fracos e não em laços fortes".

"o conectivismo (Siemens, 2006) é a de que os laços fracos possibilitam aos sujeitos aprender e conhecer mais"

"A tese central é a de que os laços fracos, construídos nas margens das redes, em subredes e entres estas e, portanto, ao largo dos hubs, são os que promovem inovações, expansão do conhecimento, enriquecimento pessoal e coletivo" (Granovetter, 1973; 1983). 

"[..] os laços fracos permitem expansão para fora do núcleo, colocando cada sujeito em contato com outros sujeitos e núcleos, outras ideias e perspectivas que movimentam e expandem o conhecimento e as relações sociais".

Interessante analisar que esta proposição vai ao encontro de diversos processos observados em processos colaborativos, onde de fato algumas trocas podem ser mais ricas quando não se tem intimidade, pré-julgamentos e históricos relacionais. A possibilidade dos laços fracos apresentarem novas visões e possíveis novas conexões fora do círculo de laços fortes é um dos aspectos mais interessantes destas proposições.

Controvérsias

Teoria de aprendizagem

"insustentável ao conectivismo apresentar-se como teoria da aprendizagem" Zapata (2011) 

"Cochrane (2011), o conectivismo situa-se melhor no que diz respeito à qualidade do acesso ao conhecimento distribuído e não sobre como o sujeito aprende"

"Qualidade de acesso e uso de conexões não são sinônimos de aprendizagem. Como o conectivismo inclui a separação entre significado e representação tampouco pode dizer algo sobre a aprendizagem".

Em contrapartida existem algumas controvérsias relativas ao conectivismo. Há forte questionamento a respeito do conectivismo como teoria de aprendizagem.

Interconexão e processo de aprendizagem

"Sobrino Morrás (2011) a estrutura interconectada da informação nas redes não é um aspecto essencial da aprendizagem;  a aprendizagem é uma experiência mediada pelo diálogo;  a desinstitucionalização da formação carece de respaldo em pesquisa;  o domínio tecnológico dos alunos não garante que sejam capazes de aproveitar as potencialidades da web 2.0; as metodologias adequadas aos novos entornos (como a aprendizagem colaborativa) devem situar-se no plano dos meios e não dos fins."

"participação do professor se caracteriza como modelagem e demonstração e a participação do aluno como prática e reflexão" (Downes, 2008).

“o conhecimento é distribuído através da rede de conexões e a aprendizagem consiste na habilidade de construir e estudar nestas redes” (Downes, 2008)

“aprendizagem é a criação e a remoção de conexões entre as entidades ou o ajustamento das forças dessas conexões” (Downes, 2012) 

Na prática nem toda a informação está acessível a todos da mesma maneira e muitas vezes as possibilidades de entendimento e construção não são democratizadas.

Personalização, autogestão e avaliação

"não é possível estabelecer os mesmos objetivos para todos. Cada aluno elege o que lhe interessa da proposta e a partir disso define o seu entorno de aprendizagem. Os investimentos resultam em diferentes objetivos, múltiplos caminhos e, supostamente, novos conhecimentos são gerados por fusão e superposição"

"exige alto grau de comprometimento e de autodeterminação dos participantes. Não há como avaliar o conhecimento de cada um ou de cada grupo nesta modalidade, porque a marca é a dispersão de pessoas, grupos e temáticas em muitas e distintas ferramentas digitais"

Nem todas as pessoas parecem estar prontas para esse tipo de estrutura que demanda disciplina e autogestão de atividades, além disso, muitas vezes os recursos estão dispersos. Como os interesses são diversos, torna-se muito difícil acompanhar.

Vídeo: George Siemens - Conectivismo (Por Colaborativismo)

Na última década muito tem se falado sobre a fluidez do conhecimento e conhecimento distribuído. Especialmente dois autores canadenses George Siemens e Stephen Downes tem se destacado no âmbito desta discussão. Siemens, desenvolveu e fundamentou uma nova teoria de aprendizagem no texto intitulado, Conectivismo: Uma teoria de aprendizagem para a idade digital de 2004. Segundo ele, as teorias de aprendizagem existentes são insuficientes para compreender as características do indivíduo aprendiz do século XXI, face às novas realidades de desenvolvimento tecnológico e a sociedade organizada em rede.

Neste vídeo Siemens explica um pouco dos fundamentos de sua teoria. Fala de aspectos relevantes como o incentivo a tomada de decisão, a fragmentação da informação e a necessidade de análise e convergência destes fragmentos e a possibilidade de uma experiência multidimensional advinda destes processos mediados pelas conexões sociais.

[alinedecampos]

Apresentação

Aula do dia 15/08/2017

Apresentação, organização da disciplina e  abordagem dos conceitos centrais análise de redes sociais.

Sobre este projeto

Este é um espaço para registro, análise e reflexões a respeito das aulas, conteúdos, debates e atividades da disciplina de "Análise de Redes Sociais na Educação" ministrada pela Prof. Dra. Marie Jane Soares Carvalho no Programa de Pós-graduação em Informática na Educação.

Referências desta aula

BACHELARD, Gaston. A formação do espírito científico. Rio de Janeiro: Contraponto, 1996. KADUSHIN, Charles. Understanding social networks: theories, concepts, and findings.  New York: Oxford University Press, 2012. WELLMAN, Barry. Network analysis: some basic principles. Sociological Theory, v. 1, p. 155-200,  1983.

"A opinião pensa mal; não pensa: traduz necessidades em conhecimentos. Ao designar os objetos pela utilidade, ela se impede de conhecê-los. Não se pode basear nada na opinião: antes de tudo, é preciso destruí-la. Ela é o primeiro obstáculo a ser superado" (BACHELARD).