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Analise de redes sociais unir 2016
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Analise de redes sociais unir 2016
1.
Análise de Redes
Sociais e Pesquisa Interdisciplinar Porto Velho, 2016 © Prof. Simone Athayde, 2016
2.
EXEMPLOS DE ATORES
E REDES • Crianças em uma pré-escola • Os funcionários em um escritório • Os clientes da TIM de serviço de telefonia móvel • ONGs que trabalham na Amazônia • As empresas do Fortune 500 • Os países da União Européia • Babuínos em um grupo • Organismos do Rio Madeira • Web sites em todo o mundo • Grupo de Barragens © Prof. Simone Athayde, 2016
3.
ANÁLISE DE REDE
SOCIAL A análise de redes nas ciências sociais é um método desenvolvido a partir de uma associação interdisciplinar entre cientistas sociais, físicos, matemáticos e cientistas da computação, entre outros. Integração entre as teorias sociais e teorias matemáticas. Psicologia social – década de 20. Brasil, campo organizacional e ciência da informação – 1980. Foco: um conjunto de fenômenos - as redes sociais formadas por relações sociais. Métodos: • Ciências Sociais (e.g. etnografias, surveys) • Conceitos de redes e medidas quantitativas • Ferramentas estatísticas © Prof. Simone Athayde, 2016
4.
Rede Social Uma estrutura
formada por qualquer grupo social (e.g. uma comunidade, uma classe, uma instituição) em que as conexões entre os nós representam a relação entre essas pessoas. Análise de redes sociais O estudo do padrão de interação entre atores (pessoas, grupos sociais, instituições). © Prof. Simone Athayde, 2016
5.
AAnálise de Redes
Sociais busca entender as implicações dos padrões de relacionamento em uma rede para o desempenho e o desenvolvimento desta. Crescimento da pesquisa sobre redes sociais ao longo do tempo (n artigos em jornais citando ARS/SNA). © Prof. Simone Athayde, 2016
6.
Definições Básicas: Nós –
agentes e atributos – atores, jogadores, instituições, espécies, pontos. Indivíduos e coletividade. Laços – relações entre nós. Ex: interações, afinidade, comunicação, filiações institucionais. Relações formais e informais. © Prof. Simone Athayde, 2016
7.
• A estrutura
de um sistema determina o seu desempenho e os resultados. • A posição individual dos atores na estrutura determina oportunidades e limitações. • Estruturas de rede muitas vezes pode ajudar ou impedir o fluxo de informações e a adoção de inovações. © Prof. Simone Athayde, 2016
8.
Rede dos pilotos
dos aviões usados nos atentados do 11/9 nos Estados Unidos: Ela foi construída com informações sobre “vínculos fortes” e mostra o cuidado da Al’Qaeda em evitar que membros de células diferentes se conhecessem. (Dark networks) © Prof. Simone Athayde, 2016
9.
SOCIOGRAMA Representação visual da
rede Quem você convidaria para experimentar uma nova marca de cerveja pensando em expandir sua clientela? © Prof. Simone Athayde, 2016
10.
Tipos de Redes
Sociais Pessoal ou Egocêntrica: • Centra-se nos efeitos da rede em atitudes, comportamentos individuais e condições • Usa atributos de rede pessoal para representar o contexto social • A coleta de dados de cada entrevistado (ego) sobre as interações com os membros da rede (alter) Inteira, Sociocêntrica, ou Completa : • Concentra-se na interação dentro de um grupo • Os limites são definidos no espaço social • Coleta dados de membros de um grupo sobre os seus laços com outros membros do grupo (alters) © Prof. Simone Athayde, 2016
11.
Componentes desta Rede: Beth
é a mais central Âmbar tem mais intermediação ou betweenness Tomas e Kent são estruturalmente equivalentes A remoção de David maximiza a fragmentação da rede © Prof. Simone Athayde, 2016
12.
Antes Depois 1. Revele
a rede 2. Analise a rede 3. Melhore a conectividade © Prof. Simone Athayde, 2016
13.
© Prof. Simone
Athayde, 2016
14.
Matriz de dados
– Rede sociocêntrica © Prof. Simone Athayde, 2016
15.
Name Closeness Relation
Sex Age Race Where Live Year_Met Joydip_K 5 14 1 25 1 1 1994 Shikha_K 4 12 0 34 1 1 2001 Candice_A 5 2 0 24 3 2 1990 Brian_N 2 3 1 23 3 2 2001 Barbara_A 3 3 0 42 3 1 1991 Matthew_A 2 3 1 20 3 2 1991 Kavita_G 2 3 0 22 1 3 1991 Ketki_G 3 3 0 54 1 1 1991 Kiran_G 1 3 1 23 1 1 1991 Kristin_K 4 2 0 24 3 1 1986 Keith_K 2 3 1 26 3 1 1995 Gail_C 4 3 0 33 3 1 1992 Allison_C 3 3 0 19 3 1 1992 Vicki_K 1 3 0 34 3 1 2002 Neha_G 4 2 0 24 1 2 1990 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Rede Pessoal ou Egocêntrica © Prof. Simone Athayde, 2016
16.
Name Closeness Relation
Sex Age Race Where Live Year_Met Joydip_K 5 14 1 25 1 1 1994 Shikha_K 4 12 0 34 1 1 2001 Candice_A 5 2 0 24 3 2 1990 Brian_N 2 3 1 23 3 2 2001 Barbara_A 3 3 0 42 3 1 1991 Matthew_A 2 3 1 20 3 2 1991 Kavita_G 2 3 0 22 1 3 1991 Ketki_G 3 3 0 54 1 1 1991 Kiran_G 1 3 1 23 1 1 1991 Kristin_K 4 2 0 24 3 1 1986 Keith_K 2 3 1 26 3 1 1995 Gail_C 4 3 0 33 3 1 1992 Allison_C 3 3 0 19 3 1 1992 Vicki_K 1 3 0 34 3 1 2002 Neha_G 4 2 0 24 1 2 1990 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Rede Egocêntrica Atributos e relações © Prof. Simone Athayde, 2016
17.
Mathews et al.
(ongoing research) Análise preliminar de publicações revisadas por pares (peer- reviewed) sobre reservatórios amazônicos, restritas a agrupamentos institucionais e áreas disciplinares (cienciometria e bibliometria). Universidade Federal do Tocantins e Universidade Estadual de Maringá – Peixes e Pesca Osvaldo Cruz e FUNASA – Saúde Pública Redes Inteiras: Análise de Rede de Co-autoria © Prof. Simone Athayde, 2016
18.
Visão Geral das Principais
Métricas de Redes Sociais © Prof. Simone Athayde, 2016
19.
• Nível de
grupo – Densidade – Componentes • Isolados – Centralidade • Grau de centralidade • Proximidade • Intermediação – Facções – Centro/periferia • Nivel do nó – Centralidade • Grau de centralidade • Proximidade • Intermediação • Visualização – Netdraw – Mage – Outros Principais Métricas na Análise de Redes Sociais © Prof. Simone Athayde, 2016
20.
a) Grau de
centralidade (Centrality): é medido pelo número de vínculos que um nó tem com outros nós. b) Proximidade (Closeness): distância de um nó para os outros nós na rede. A distância média para os vizinhos. c) Intermediação (Betweenness): são os nós que intermediam nós (atores) que não estão conectados diretamente. A B H I J K D G E C F C(G)=1/10(1+2*3+2*3+4+3*5) C(G)=3.2 C(A)=1/10(4+2*3+3*3) C(A)=1.9 C(B)=1/10(2+2*6+2*3) C(B)=2 CENTRALIDADE © Prof. Simone Athayde, 2016
21.
Ajuda na colheita
de arroz. Qual aldeia tem maior chance de sobreviver?© Prof. Simone Athayde, 2016
22.
Density = .33 Degree
centralization = 10% Density = .33 Degree centralization = 60% Distância: o menor número de passos para se chegar de um extremo a outro da rede Densidade: número de vínculos presentes sobre o total de vínculos possíveis © Prof. Simone Athayde, 2016
23.
A NOSSA REDE Vamos
nos organizar espacialmente para representar a nossa afinidade antes da disciplina (Fique perto das pessoas que conheciam antes da aula)© Prof. Simone Athayde, 2016
24.
NOSSA CLASSE: exercício
de Análise de Rede Social (SNA) Questões de Pesquisa: Em que medida os estudantes da turma estavam conectados ou familiarizados uns com os outros antes do início das aulas? Como a turma pode ser representada com base em atributos sociais? (e.g., orientação disciplinar, naturalidade,...) © Prof. Simone Athayde, 2016
25.
Matriz de Atributos (Códigos) Matrizes de relações,
antes e depois © Prof. Simone Athayde, 2016
26.
ANÁLISE DE REDE
SOCIAL - TURMA UFT 2015 mulheres homens Ciências Sociais Ciências Biofisicas Humanidades Interdisciplinar Nós e conexões antes das aulas Grau de Centralidade © Prof. Simone Athayde, 2016
27.
Antes: Intermediação females males Social sciences Biophysical
sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
28.
INTERVALO Agora vamos nos
organizar espacialmente para representar como nos tornamos conectados ou familiarizados uns com os outros APÓS as aulas © Prof. Simone Athayde, 2016
29.
Após as aulas
– Centralidade mulheres homens Ciências Sociais Ciências Biofisicas Humanidades Interdisciplinar© Prof. Simone Athayde, 2016
30.
Após: Betweeness (Intermediação) mulheres homens Ciências
Sociais Ciências Biofisicas Humanidades Interdisciplinar© Prof. Simone Athayde, 2016
31.
Após: Qual o
atributo? mulheres homens Ciências Sociais Ciências Biofisicas Humanidades Interdisciplinar© Prof. Simone Athayde, 2016
32.
females males Social sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary Após:
Qual o atributo? © Prof. Simone Athayde, 2016
33.
Grau de centralidade
dos nós antes Outdeg Indeg nOutde nIndeg ------ ------ ------ ------ 1 Alice 12.000 5.000 0.706 0.294 2 Angelo 7.000 6.000 0.412 0.353 3 Carol 5.000 8.000 0.294 0.471 4 Cassiano 10.000 13.000 0.588 0.765 5 Christine 4.000 4.000 0.235 0.235 6 Elineide 49.000 44.000 2.882 2.588 7 Eliane 6.000 7.000 0.353 0.412 8 Elistênia 18.000 11.000 1.059 0.647 9 Jynessa 8.000 11.000 0.471 0.647 10 Luana 13.000 9.000 0.765 0.529 11 Marcos 17.000 12.000 1.000 0.706 12 Regiane 11.000 10.000 0.647 0.588 13 Rogério 13.000 14.000 0.765 0.824 14 Sandrelly 1.000 0.000 0.059 0.000 15 Simone 11.000 15.000 0.647 0.882 16 Sylvia 12.000 18.000 0.706 1.059 17 Teske 9.000 18.000 0.529 1.059 18 Tharles 8.000 9.000 0.471 0.529© Prof. Simone Athayde, 2016
34.
OutDeg Indeg OutClo
InClos Betwee ------ ------ ------ ------ ------ 1 Alice 17.000 15.000 17.000 19.000 0.000 2 Angelo 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 3 Carol 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 4 Cassiano 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 5 Christine 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 6 Elineide 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 7 Eliane 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 8 Elist�nia 16.000 17.000 18.000 17.000 0.000 9 Jynessa 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 10 Luana 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 11 Marcos 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 12 Regiane 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 13 Rog�rio 16.000 17.000 18.000 17.000 0.000 14 Sandrelly 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 15 Simone 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 16 Sylvia 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 17 Teske 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 18 Tharles 17.000 17.000 17.000 17.000 0.133 Grau de centralidade dos nós depois © Prof. Simone Athayde, 2016
35.
ANTES E DEPOIS Antes Número
de laços: 97 Densidade: 0.317 Conectividade: 0.944 Depois Número de laços: 304 Densidade: 0.993 Conectividade: 1 © Prof. Simone Athayde, 2016
36.
ANÁLISE DE REDE
SOCIAL TURMA UF 2015 females males Social sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary Nós e conexões antes das aulas © Prof. Simone Athayde, 2016
37.
Antes: Grau de
Centralidade females males Social sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
38.
Antes: Intermediação females males Social sciences Biophysical
sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
39.
Antes: Qual o
atributo? females males Social sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
40.
Antes: Qual o
atributo? females males Social sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
41.
Após as aulas
– Laços e conexões females males Social sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
42.
Após: Betweeness (Intermediação) females males Social
sciences Biophysical sciences Humanities Interdisciplinary© Prof. Simone Athayde, 2016
43.
Area disciplinar Nivel academico Grau
de centralidade 121 laços TURMA UFT 2014: REDE DA CLASSE: ANTES Ci Biologicas / Biomedicas Ci Sociais Ci exatas Interdisciplinar Mestrado Doutorando Doutorado concluido © Prof. Simone Athayde, 2016
44.
REDE SOCIAL CLASSE
ANTES e Centralidade e Intermediação Disciplinas e sexo Centralidade Intermediação © Prof. Simone Athayde, 2016
45.
DEPOIS: área disciplinar, centralidade
e nível acadêmico 240 laços © Prof. Simone Athayde, 2016
46.
ANTES E DEPOIS Densidade
antes Valor médio - 1.075 Desvio padrão - 1.222 Grau ou índice - 16.125 Densidade depois Valor médio - 2.196 Desvio padrão - 0.763 Grau ou índice - 32.938 Coesão Antes - Avg Degree 7.563 Depois - Avg Degree 15 © Prof. Simone Athayde, 2016
47.
ALGUMAS APLICAÇÕES: • Acompanhamento
e monitoramento do desenvolvimento de redes sociais e redes de pesquisa • Padrões de publicação e co-autoria na produção científica • Finalidades comerciais • Segurança pública (ex. terrorismo, etc) • Adoção de novas tecnologias ou práticas por comunidades • Administração organizacional – quem detém a informação e quem precisa da informação • Redes de solidariedade • Mudanças na organização social de comunidades após distúrbios (ex. Terremotos, hidrelétricas, “Mariana” etc). © Prof. Simone Athayde, 2016
48.
Recursos Cursos on-line https://www.coursera.org/#course/sna Livros on-line:
Hanneman, Robert A. and Mark Riddle. 2005. Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside ( published in digital form at http://faculty.ucr.edu/~hanneman/ ) UCINET: (teste – 60 dias) https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/downloads Professor na UF: Christopher McCarty: ufchris@ufl.edu http://www.bebr.ufl.edu/facultystaff/chrism © Prof. Simone Athayde, 2016
49.
Softwares • Ucinet (Whole
networks) – (www.analytictech.com) • E-net (Batch processing of ego networks) – (www.analytictech.com) • Pajek (Whole networks, large networks) – (http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/pajek/) • Egonet (Personal networks) – (http://sourceforge.net/projects/egonet/) • Vennmaker (Personal networks) • Siena (Network modeling, longitudinal) – http://stat.gamma.rug.nl/siena.html • Network Genie (Online network data collection) – https://secure.networkgenie.com/ © Prof. Simone Athayde, 2016
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