APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE SOCIAL NETWORK ANALYSIS

15.0), foram elaboradas matrizes, onde se introduziram os dados recolhidos sobre a rede em estudo.

A rede em estudo é constituída por 29 atores. As matrizes apresentam as relações que se estabelecem entre os diversos atores da rede LDF, através de uma lógica binária (0 significa ausência de relação e 1 significa que existe relação).

Segundo Quandt (2012) o tamanho de uma matriz define-se através do número de linhas e colunas dessa mesma matriz. Uma matriz que tenha o mesmo número de linhas e de colunas é designada de matriz quadrada. Contrariamente, uma matriz que não tenha o mesmo número de linhas e de colunas é denominada de matriz retangular.

Para este estudo foram elaboradas matrizes quadradas, ou seja, matrizes constituídas com o mesmo número de linhas e de colunas. Posteriormente, procedeu-se à análise e tratamento das matrizes através da abordagem SNA (Social Network Analysis).

A Social Network Analysis (SNA) tem a sua origem em diversas correntes teóricas e é influenciada pelos investigadores das diversas áreas do conhecimento. Recentemente, o

número de estudos teóricos e empíricos que adotam a perspetiva da SNA tem aumentado constantemente (Camargo, Verschoore e Padilha, 2013).

Notadamente, a maior importância da SNA é a procura pela compreensão das relações entre os atores. Para além da análise dos atores isolados, a perspetiva da SNA entende que os atores estão concentrados em redes de relacionamentos que proporcionam oportunidades, assim como geram restrições à atuação dos envolvidos.

Deste modo, pode-se dizer que a Social Network Analysis (SNA) é uma ferramenta metodológica que estuda as relações sociais existentes entre os vários elementos, desde indivíduos, grupos, organizações, entre outros. Relativamente ao foco de estudo na análise de redes sociais, este direciona-se para os dados relacionais, ou seja, para um vínculo específico que existe entre um par de elementos.

De acordo com Tomaél, Alcará e Di Chiara (2005), a análise de redes sociais assenta essencialmente em duas visões analíticas que se complementam: (a) a rede ego centrada, que se baseia num tipo de análise que está orientada para um nó/ator (ego) específico e outros atores da rede através dos quais o nó egóico estabelece relações. Assim, o número, o tamanho e a diversidade das conexões estabelecidas, de um modo direto ou indireto com o ego determina os outros atores/nós da rede e (b) na rede completa, a informação sobre o tipo de laços que existem entre todos os atores/nós é usada para identificar os subgrupos da rede com um nível elevado de coesão interna. A rede em estudo é caraterizada como uma ego rede centrada, ou seja, está orientada para um ator específico e outros atores da rede a partir dos quais o nó estabelece relações.

As redes, sociogramas ou grafos são ferramentas através das quais se representam as interações entre os indivíduos ou grupos de indivíduos, graficamente. Uma rede é composta por três elementos cruciais: (a) nós ou atores; (b) vínculos ou relações e (c) fluxos.

Os nós ou atores são os indivíduos ou grupos de indivíduos que têm um objetivo comum. São representados, graficamente, através de um grafo ou de uma rede. Geralmente, representam- se por círculos, e a soma de todos os nós representa o tamanho da rede.

Por outro lado, os vínculos são os laços /relações que existem e que se estabelecem entre dois ou mais atores. Representam-se por linhas.

Por último, os fluxos indicam a direção do vínculo. Assumem diversas designações, como unidirecional ou bidirecional. Um fluxo é unidirecional quando a direção só contém um sentido, e é bidirecional quando existem setas em ambos os sentidos. No entanto, quando um ator

não possui nenhum tipo de fluxo, implica também não ter vínculo, significa que é um nó isolado dentro da rede.

Freeman (2004) salienta quatro características que, segundo o autor, definem o campo de conhecimento da SNA: (1) é motivada pela intuição estrutural baseada em laços que interligam os atores; (2) baseia-se em dados sistemáticos e empíricos; (3) representa-se através de gráficos; (4) é sustentada na utilização de modelos matemáticos. Nota-se que as quatro características remetem à dimensão estrutural da SNA (Camargo et al., 2013).

3.2.1. PROPRIEDADES ESTRUTURAIS DAS REDES

No âmbito interorganizacional, a estrutura das relações entre os atores envolvidos afeta tanto as suas unidades individuais quanto a rede como um todo. Daí, os estudos na área realçarem essencialmente os relacionamentos entre as organizações, analisando de maneira complementar os seus atores (as próprias organizações), as relações (transações e operações) e a rede integralmente, como um todo (Camargo et al., 2013).

Deste modo, tais estudos adotam uma série de medidas de propriedades estruturais da rede integral e medidas de posições estruturais que os atores específicos assumem dentro da rede. De entre todas, destacam-se a densidade como uma medida de propriedade estrutural da rede e a centralidade como uma medida de posição estrutural dos atores na rede.

A densidade é uma das mais antigas medidas de propriedade estrutural. Camargo et al., (2013) define-a como a totalidade dos relacionamentos na rede, ou seja, a dimensão na qual todas as relações possíveis estão realmente presentes. Por outras palavras, a densidade descreve o nível geral de ligações entre todos os atores de uma rede, possibilitando, assim, analisar a coesão da rede no que toca às relações entre os seus atores.

Por sua vez, a centralidade do ator, é uma das medidas mais utilizadas para se analisar as propriedades posicionais numa rede interorganizacional. A ideia da centralidade fundamenta- se na identificação dos atores mais relevantes de uma rede e foi uma das primeiras a ser estudadas (Camargo, Verschoore e Padilha, 2013).

Ao se calcular as diferentes centralidades dos atores de uma rede, pode-se identificar quão bem conectado está cada um dos atores, relativamente ao seu posicionamento na rede. A posição de um ator na estrutura social de uma rede tem um impacto significativo sobre o comportamento dos outros atores (Camargo et al., 2013). Portanto, a medida de centralidade identifica os atores que têm as melhores condições para interferir na coordenação de uma rede interorganizacional, evidenciando aqueles que ocupam uma posição mais central e

aqueles que ocupam posições mais periféricas. Em suma, a centralidade do ator na rede pode ser calculada de três maneiras diferentes: (a) pelo grau de centralidade (Degree); (b) pela centralidade de proximidade (Closenness); e (c) pela centralidade de intermediação (Betweenness).

A centralidade de grau presume que os atores mais centrais são aqueles que possuem os laços mais numerosos (Gausdal, 2015). Posto isto, pode-se afirmar que o ator que apresenta um posicionamento central em uma rede é o centro da comunicação de uma rede, relativamente aos atores ao qual está relacionado, pois assume uma posição proveitosa nos fluxos de informação mais frequentes dentro da rede. Os atores que possuem um elevado índice de centralidade de grau são aqueles pelos quais fluem as informações mais relevantes de uma rede. Os atores com reduzido índice de centralidade de grau ocupam posições periféricas na rede, e nessas posições, as informações não fluem com a mesma intensidade (Fernandes et al., 2008).

Sobre a centralidade de proximidade, esta medida está relacionada à perceção de quão perto um ator está em relação a todos os outros atores. Baseia-se nas distâncias de um ator em relação aos outros atores (Camargo, Verschoore e Padilha, 2013). O ator mais central é aquele que possui, em média, os caminhos mais curtos para se conectar aos restantes atores da rede. De acordo com os autores, esta medida de centralidade é mais completa do que a medida de centralidade de grau, pois tem em consideração a posição estrutural dos atores de toda a rede. Os atores que possuem um elevado índice de centralidade de proximidade são aqueles que têm acesso e influenciam diretamente o maior número de atores da rede. Em redes interorganizacionais, os atores com um elevado índice de centralidade de proximidade são relevantes para que as empresas compartilhem as suas ideias e tenham acesso aos diversos recursos disponíveis nas outras empresas.

Por último, a centralidade de intermediação mede a extensão de quão um determinado ator age como intermediador nas interações entre os restantes atores (Camargo, Verschoore e Padilha, 2013). Os atores que possuem um elevado índice de centralidade de intermediação, apresentam uma posição privilegiada para decidir quais as informações que devem ou não ser transmitidas e, até mesmo, alterá-las para seu próprio benefício. A gestão de uma rede interorganizacional pode ser facilitada se os atores com o papel de coordenação possuírem índices de centralidade de intermediação elevados.

Silva et al., (2013) referem que existem indicadores cuja análise se pode fazer individualmente, ou seja, por cada um dos nós, e indicadores que podem ser utilizados em toda a rede.

A tabela seguinte mostra os tipos de indicadores e a sua utilização individual ou coletiva. Tabela 3.2.1: Indicadores de análise (Adaptado de Alejandro e Norman, 2006)

Atualmente, a Social Network Analysis (SNA) tem usufruído de um grande avanço estatístico, nomeadamente através de ferramentas de análise muito específicas, como por exemplo, o

software UCINET/Netdraw.

Para este estudo, recorreu-se ao UCINET (versão 6) para a construção das matrizes e posterior representação gráfica através do programa Netdraw. As suas semelhanças com o Excel (v.15.0) na configuração das matrizes fazem desta aplicação uma ferramenta indispensável para a análise de redes sociais.

A utilização desta metodologia para este estudo tem como finalidade estudar uma organização que constitui um modelo de negócio inovador e original, ou seja, uma “rede de concorrentes” que se uniram para ganhar escala, reduzir custos e criar capacidade inovadora, com o objetivo de operarem em mercados estrangeiros.