As redes sociais e a análise das redes complexas

O campo de estudo da Análise das Redes Complexas, herdeira da Teoria dos Grafos, foi impulsionada por dois matemáticos húngaros, Paul Erdós e Alfréd Rényi, que desenvolveram a Teoria Randômica de Rede na primeira metade do século 20, ou seja, bem antes do surgimento da internet, mas contribuíram com modelos que ajudaram a defini-la e também serviu para aprofundar o conhecimento das dinâmicas sobre o funcionamento das redes como fenômenos sociais. A pergunta que queriam responder era: como as redes se formam? (BARABÁSI, 2009, p. 12). A partir da Teoria dos Grafos de Euler procuraram explicar a formação das redes com base no comportamento humano. A transposição da ideia de nós e arestas para pessoas e relações humanas por meio das conexões, extrapolou a ideia das redes como objetos técnicos e estáticos predominantes até então, apesar da ideia do grafo, uma representação congelada, persistir.

Os grafos ajudam a mapear as relações que são, invariavelmente, complexas, a fim de se poder compreender os fenômenos quaisquer que sejam. A Análise das Redes Complexas começa a se definir na tentativa de contração de modelos de representação para a compreensão de um mundo regido pela lógica da complexidade. Em outras palavras, é a identificação das conexões entre elementos tão díspares que ajuda a compreender os fenômenos, questão identificada somente após os estudos de Erdós e Rényi.

Apesar da importância dos estudos dos matemáticos húngaros, eles “deliberadamente desconsideraram [a] diversidade e propuseram a solução mais simples que a natureza poderia adotar: conectar os nós aleatoriamente”, ou seja, por não conhecerem “as leis da natureza ao criar o cérebro e a sociedade”, descartaram a perspectiva de que os “sistemas obedecem regras díspares na configuração de suas próprias redes” e propuseram a solução de que “os grafos e o mundo que eles representam [...] [seriam] fundamentalmente aleatórios” (BARABÁSI, 2009, p. 15).

A Teoria dos Grafos tornou-se importante para a computação pela sua contribuição para a Análise de Redes Complexas o que permite explicar, matematicamente, comportamentos observados na formação de redes na sociedade em geral. O descolamento para questões sociais exigiu a racionalização de rede que resultou, entre outras inovações, na internet.

O problema é que o modelo da rede aleatória se demonstrou profundamente igualitária, pois as conexões foram compreendidas como ocasionais ao estabelecer os links de maneira

aleatória, o que esconde a ideia do interesse, da intencionalidade e do poder. Assim, ao propor que todos os nós têm a mesma chance de obter uma conexão e, se a rede for grande, quase todos os nós terão aproximadamente o mesmo número de conexões, passa uma perspectiva equivocada de que as redes são democráticas e igualitárias.

A confusão causada por esta perspectiva, mesmo que posteriormente superada por outros estudiosos, produziu erroneamente a ideia de que a internet seria um espaço livre, democrático e igualitário. Essa questão remete à ideia da rede como objeto técnico, mas neutro, que foi amplamente difundida de que a rede é, em função de sua estrutura, de sua topologia, rica de potencialidades para igualdade e em sua essência aberta e democrática. Em outras palavras, consolidou-se no início da web a ideia de que bastava estar conectado para se pertencer ao mundo livre e democrático do ciberespaço.

Importante para o incipiente estudo das redes, o modelo de Erdós e Rényi foi superado com o avanço dos estudos nas Teorias dos Grafos e nas Redes Complexas, ao ser demonstrado que a rede, em geral, não se comporta somente dessa forma. O avanço dos estudos das redes demonstrou que elas têm, essencialmente, além de características ocultas, características dinâmicas, implícitas a elas, o que não pode ser revelado pelas simples e reducionistas representações gráficas.

Outros autores se tornaram relevantes para a Análise das Redes Complexas, como Stanley Milgran, psicólogo especialista em comportamento humano que desenvolveu a Teoria dos Seis Graus de Separação (Six Degrees)11. Milgran enviou, pelos correios, cartas com o nome de uma determinada pessoa e pedia para as pessoas que recebessem essa carta tentassem fazê-la chegar ao destinatário. Ao final do estudo, constatou que eram necessárias 5.5 pessoas para completar o processo, ou seja, 6 graus de separação entre qualquer pessoa no mundo12.

Mark Granovetter desenvolveu, no final da década de 1960, um estudo sociológico para conhecer como as pessoas utilizam suas conexões para conseguir um emprego (BARABÁSI, 2009, p. 37). A constatação foi que não eram os amigos, mas, sim, os conhecidos (amigos dos amigos) quem, de fato, ajudavam na inserção no mercado de trabalho. Os amigos representam

11 _{A Teoria apareceu inicialmente em trabalhos do escritor húngaro Frigyes Karinthy em um conto escrito na}

década de 1920, no qual cinco conexões separavam quaisquer pessoas no mundo. A Teoria, que inicialmente não passava de um conto, propunha que qualquer pessoa poderia, com algum esforço, se conectar a qualquer outra pessoa em até cinco conexões.

12 _{O conceito que surge é que vivemos atualmente em um mundo pequeno, no qual, exatamente por esta}

“clusterização”, ou seja, em uma rede densamente povoada e altamente conectada, o que importa é a ideia de clusterização que se torna amplificada com as TIC.

os laços fortes, são as pessoas que vivem nos clusters, que fazem parte das suas redes, mas os amigos dos amigos não pertencem aos clusters apesar de manterem conexões com eles, e, portanto, são os conhecidos quem ajudam efetivamente, visto que estes representam a ampliação das redes; porém são considerados os laços fracos, ou seja, não estão conectados diretamente com eles. A Teoria dos Mundos Pequenos, que surgiu com Milgran e foi confirmada por Granovetter desmontou a Teoria Randômica da Rede, de Erdós e Rényi, pois a primeira reforça a clusterização, ou seja, a importância dos nós altamente conectados, e a segunda propõe uma rede igualitária, o que a tornaria a formação de um círculo de amigos porque as conexões uns com os outros são completamente aleatórias.

A descoberta de que a clusterização é onipresente aliou-a rapidamente da condição de característica específica da sociedade à posição de propriedade genérica das redes complexas, desafiando seriamente a visão de que as redes reais são fundamentalmente randômicas (BARABÁSI, 2009, p. 45).

Entretanto, tanto a Teoria dos Mundo Pequenos, de Granovetter, Watts e Strogartz, e a Teoria Randômica das Redes, de Erdós e Rényi, descrevem uma “sociedade profundamente igualitária” (BARABÁSI, 2009, p. 48), pois, por serem randômicas, as possibilidades de conexões eram praticamente iguais entre os nós. No modelo de Erdós e Rényi, os hubs (nós altamente conectados) são extremamente raros; e para Watts e Strogatz não existem nós com muito mais links do que a média de nós possui.

O fim da ideia da rede igualitária e democrática é comprovada na identificação dos conectores, nós altamente conectados, ou dos hubs, utilizados quando presentes na natureza e na tecnologia. Os conectores ou influenciadores, como o termo é utilizado atualmente, comprovam que as redes não são arranjos igualitários, pois evidenciam os poucos nós altamente conectados em detrimento dos demais. Portanto, os conectores/hubs são “o golpe definitivo contra ambos os modelos [redes randômicas e mundo pequeno/seis graus]” (BARABÁSI, 2009, p. 51), pois estas últimas não explicam os nós altamente conectados, e sim, descrevem uma sociedade igualitária:

Os conectores são um componente extremamente importante da nossa rede social. Eles criam tendências e modas, fazem contatos importantes, espalham novidades ou ajuda a abrir um restaurante. São a tessitura da sociedade, juntando facilmente diferentes raças, níveis de instrução e linhagens (BARABÁSI, 2009, p. 50-51).

Foi com a Teoria das Redes Sem Escalas que Barabási (2009, p. 73) identificou o comportamento que chamou de “conexões preferenciais”, utilizado para explicar como alguns

nós têm mais conexões que os demais. Para ele, cada nó novo na rede possui ampla probabilidade de se conectar ao nó mais conectado, ou “mais popular” na rede, evidenciando uma regra que o autor chamou de “ricos ficam mais ricos”. A Teoria da Rede Sem Escala surgiu a partir destas duas leis, “crescimento e conexão preferencial”, que regem a evolução das redes. Ou seja, os nós entram na rede e vão crescendo em número de conexões na medida em que o tempo passa, quando evidencia o dinamismo da rede. Assim, os nós mais antigos adquirem mais links que os nós mais recentes,

com base em uma sofisticada teoria das redes evolutivas que nos permite prever com precisão os expoentes de escala e a dinâmica das redes atingimos um patamar de entendimento de nosso complexo mundo interconectado, aproximando-nos, mais do que nunca, da compreensão da arquitetura da complexidade (BARABÁSI, 2009, p. 83-84).

Barabási (2009, p.84) desenvolveu diversas pesquisas utilizando os recursos disponíveis da matemática, da física13_{, da mecânica quântica}14_{, por meio da lógica das redes.}

Por fim, Barabási (2009) constata a topologia sem escalas, na qual a competição não tem impacto facilmente perceptível e o comportamento os ricos ficam mais ricos prevalece; mas o maior hub é seguindo de perto por um menor e assim, sucessivamente.

O que os estudos de Barabási (2009) revelaram foi a mudança na trajetória da perspectiva que a Teoria dos Grafos carrega, pois ao incluir a dinâmica das redes a partir da representação geométrica, permitiu inicialmente compreender as redes como igualitárias e democráticas, porém foram superadas por estudos mais recentes apontando que elas não seriam nem uma coisa nem outra, apesar de suas potencialidades neste sentido, o que levou, por exemplo, às pessoas acreditarem que a internet, no seu início, seria um espaço livre e democrático (CASTELLS, 2009).

13 _{O modelo o vencedor leva tudo foi desenvolvido por uma aluna e integrante do grupo de pesquisa de Barabási,}

Ginestra Bianconi, que utilizou o condensado de Bose-Einstein para definir o novo comportamento na rede. A teoria explica como o nó se assemelha a um nível de energia. “Cada nó da rede corresponde a um nível de energia no gás de Bose. Quanto maior a aptidão do nó, menos o nível de energia correspondente. Os links da rede converteram-se em partículas no gás, a que se atribuiu individualmente um dado nível de energia. Adicionar um novo nó à rede é como adicionar um novo nível de energia ao gás de Bose; adicionar um novo link à rede é o mesmo que injetar uma nova partícula de Bose no gás. Nessa analogia, as redes complexas são como um imenso gás quântico, e seus links se comportam como partículas subatômicas” (BARABÁSI, 2009, p. 92).

14 _{Barabási (2009, p.84) utilizou a mecânica quântica na qual os nós possuem características únicas, intrínsecas,}

que influenciam a quantidade de conexões que conseguem adquirir, para explicar questões que a Teoria das Redes Sem Escala não explicava, como, por exemplo, se arranjam os recém-chegados em um mundo em que a regra é que apenas os ricos ficam mais ricos. O autor desenvolve a Teoria da Aptidão para Conectividade, que complementa sem invalidar o crescimento e a conexão preferencial, confirma matematicamente que os nós não são idênticos.

Entretanto, as teorias das redes demonstraram as enormes desigualdades devido aos fatores que condicionam o surgimento e a predominância de poucos nós em detrimento da grande maioria, o que corroborou com a ideia de desigualdade devido à dinâmica pouco democrática das redes. A questão evidenciou a idealização da rede, por um lado, potencialmente democrática e igualitária, por outro, a constatação da sua heterogeneidade, ou seja, composto aparentemente por nós potencialmente similares, a sua dinâmica evidencia que, de fato, o que as move é o ambiente altamente competitivo, provocador, portanto, de desigualdade e autoritarismos, o que faz da rede espaço representativo do mundo como ele se manifesta. Portanto, as redes são marcadas pela heterogeneidade, pela diversidade e pluralidade devido à competitividade proporcionada pela própria dinâmica das redes que ressaltam as relações de poder que as compõem.

A Teoria dos Grafos e das Análises das Redes Complexas demonstram o desafio de adaptar a Teoria que é representada pela imagem estática da rede para se compreender a dinâmica das relações humanas como ocorre no grafo.

Estas duas questões são importantes para esta pesquisa, pois a heterogeneidade é uma condição da Teoria Ator-Rede, e os estudos que aprofundaram as pesquisas sobre as redes, a partir da matemática, têm seguido o percurso de comprovar a heterogeneidade como atributo da rede, conforme será abordado no capítulo 2, embora as limitações da representação gráfica da rede, em especial, parece ser reducionismo necessário para a compreensão de sua dinâmica. Questão que voltará a ser discutida no capítulo 6, sobre a Cartografia de Controvérsias.