Modelo exploratório de análise de redes 53

Na realização das atividades de pesquisa deste estudo foi utilizado como referência o modelo exploratório de análise de redes proposto por Nooy et al. (2011), no qual são definidas quatro etapas cíclicas na pesquisa de análise de redes sociais, a saber: a definição da rede; a manipulação da rede; a determinação das características estruturais; e a inspeção visual. Em seu trabalho, Nooy et al. (2011) consideram a detecção e a interpretação de padrões sociais nas relações entre os atores da rede o principal objetivo da análise de redes sociais. É importante ressaltar que existem diferentes tipos de redes, tais como as biológicas, as de informação ou as tecnológicas, além das redes sociais (NEWMAN, 2010, p. 14). O foco

do modelo e do estudo realizado é nas redes sociais, nas quais os pesquisadores identificados nas publicações científicas são os atores ou os nós das redes. O tipo de pesquisa portanto é exploratória onde o objeto são as “Relações profissionais de colaboração científica”, em que se considera a existência de uma relação entre dois pesquisadores caso estes tenham colaborado em um artigo ou publicação científica. Em anos recentes, tem sido percebida em alguns casos uma forma de colaboração com menor interação social, em que em um mesmo artigo dezenas ou centenas de pesquisadores acabam por apoiar o trabalho realizado, mas com pouca ou nenhuma interação entre eles. Esses casos são identificados e apontados quando necessário.

O tipo da pesquisa é dito exploratório por não haver nenhuma hipótese específica acerca das características da estrutura da rede. Apesar de já existirem diversos estudos sobre redes de coautoria ou colaboração científica, os resultados específicos são dependentes do universo estudado, seja ele temporal, seja por área ou por qualquer outro fator. Uma forma de explicar tal fato nas redes estudadas seria, por exemplo, quanto à formação de grupos de pesquisa, muito explorado neste trabalho. Uma hipótese poderia ser definida quanto ao percentual de colaborações dentro e fora de um espaço geográfico ou instituição de pesquisa por seus pesquisadores. No entanto, como para cada área de pesquisa ou recorte existem diferentes características, essa hipótese não teria nenhum embasamento estatístico, seria uma hipótese apenas empírica.

No estudo de redes, outro fator importante está relacionado às estimativas ou à falta delas, por assim dizer. Não se podem obter estimativas sobre características ou comportamentos da rede com base em amostras de uma rede, como é comumente feito em análises estatísticas. Isso quer dizer que se faz obrigatório o estudo de toda a rede existente? Obviamente não! No caso da pesquisa científica seria o mesmo que considerar obrigatório o estudo de todas as publicações científicas existentes em todas as áreas, procedimento inviável no espaço de tempo disponível.

Uma vez definido um universo de pesquisa, ele é o objeto de trabalho, não sendo este a representação de algo maior ou similar. Um exemplo da impossibilidade de se realizar estimativas está relacionado ao número de colaborações de determinados cientistas na rede de pesquisadores. Como será exposto no Parte II de resultados, a distribuição do número de colaborações por autor segue a lei de potência, em que poucos autores possuem muitas colaborações, enquanto muitos autores possuem poucas colaborações. Dessa maneira, se a amostra fosse feita se valendo dos autores com muitas colaborações, esta certamente não seria uma representação da característica da rede.

3.1.1 Definição da rede

Um grafo pode ser direcionado ou não quando a linha que une dois vértices carrega uma informação unilateral ou bidirecional. Um exemplo desses diferentes tipos de direcionalidade no grafo na pesquisa científica seria uma rede de citações e uma rede de coautoria. No primeiro caso o grafo é direcionado, pois quando um pesquisador cita outro autor a recíproca não é necessariamente verdadeira. No caso de uma grafo de coautoria, este seria não direcionado, pois se pressupõe a colaboração de ambas as partes.

Outro elemento importante é a permissão ou não de linhas múltiplas. No caso da rede de coautoria, são permitidas as linhas múltiplas, uma vez que um pesquisador pode colaborar diversas vezes com um mesmo companheiro, sendo levado em consideração o número de colaborações. Outro elemento existente nos grafos, mas que não é considerado nas nossas análises, são os loops, ou seja, quando um vértice se relaciona consigo mesmo. No caso da colaboração isso não é levado em consideração, mas em uma rede de citação esse elemento pode ser analisado.

Uma vez que temos o grafo e seus elementos, o próximo passo é a definição da rede, que nada mais é do que o grafo com informações adicionais sobre os vértices, os nós e as linhas. Dessa maneira, quando se definem os nomes, os países, os grupos ou o peso das linhas na rede de pesquisa científica estão sendo definidos o contexto e a estrutura informacional da rede.

As redes analisadas, portanto, são compostas de nós, que representam os pesquisadores em leishmania e tuberculose que tiveram publicações científicas indexadas nas bases PubMed, Web of Science e SciELO. Nesta última base as revistas também foram consideradas nós em uma rede de dois modos, situação a ser explicada logo adiante. As relações são as colaborações nos artigos, sendo que no caso do SciELO as relações foram também os próprios pesquisadores. O universo temporal e geográfico analisado variou conforme os resultados apresentados, descritos em cada capítulo.

3.1.2 Manipulação da rede

Quando se trabalha com análise de redes muitas vezes são necessários ajustes no universo pesquisado por conta do tamanho da rede ou de particularidades que podem impactar no entendimento da estrutura apresentada. Essas manipulações devem ser declaradas para evitar análises tendenciosas. O modelo exploratório proposto funciona muito bem com redes de pequeno ou médio porte com até algumas centenas de nós. Redes com dezenas de milhares

de nós acabam por gerar certa dificuldade, e por isso foram realizados alguns recortes no estudo.

Dentre as bases de dados trabalhadas, usou-se a manipulação da rede quando vários pesquisadores possuíam apenas uma ou duas publicações na área. Em alguns desses casos decidiu-se eliminar esses pesquisadores, uma vez que o foco era a colaboração científica. Nos casos em que o número de pesquisadores foi reavaliado com base no número de publicações, essa informação foi registrada na definição do universo da pesquisa. Os pesquisadores eliminados poderiam ter um número elevado de publicações em outras áreas de pesquisa, mas como o recorte realizado teve como foco a LN e a TB, os pesquisadores com poucas publicações nessas áreas acabaram por apresentar pouca relevância ao estudo.

Outros tipos de relações podem ser levados em consideração na manipulação da rede como região ou instituição em que trabalha e revistas ou áreas de publicação. No caso da pesquisa científica pode-se também trabalhar com a análise de citações, conforme mencionado. Nesse caso, pode-se optar primeiro por um tipo de relação, como a colaboração, para que se tenha um melhor entendimento da rede para depois contemplar o segundo tipo de relação, como a citação, de forma que a pesquisa seja vista sob outra perspectiva. No caso do estudo apresentado não foram levadas em consideração outras relações nas bases PubMed e Web of Science, mas foi analisado outro tipo de relação na base SciELO, que foi a rede de dois modos, levando-se em consideração as revistas nas quais foram publicados os artigos analisados.

3.1.3 Determinação das características estruturais

Nas pesquisas sobre análise de redes sociais ou ciência de redes, muitas características estruturais foram quantificadas por meio de medidas, como, por exemplo, a centralidade ou a densidade. As medidas utilizadas no percurso deste trabalho estão descritas nos subitens que virão a seguir. Algumas medidas dizem respeito a toda a rede, e outras medidas têm como foco os nós ou as linhas. O estudo das características estruturais é muito mais preciso e conciso do que as análises visuais e serve como apoio para a análise visual.

No caso desta pesquisa, a análise da estrutura foi fundamental para o entendimento das diferentes redes de colaboração e seus subgrupos. Foi visto de forma clara que existem estruturas de poder muito bem estabelecidas com base no número de relações entre os pesquisadores. Houve um grupo da pesquisa na base PubMed, chamado de hubs, que se mostrou muito bem relacionado, atravessando as fronteiras geográficas e criando o que foi

chamado de “clube dos ricos” na escala mundial. No contexto brasileiro, o recorte mostrou a penetração efetiva de pesquisadores de uma mesma instituição no contexto da pesquisa em doenças negligenciadas.

A análise da estrutura por meio das medidas permitiu ao estudo identificar características e mudanças de uma estrutura Livre de Escala para uma estrutura Mundo Pequeno, o que caracteriza o embasamento da rede de pesquisa em grupos de pesquisa mais do que em pesquisadores individuais, como acontecia há dez ou vinte anos. Isso, no entanto, não diminui o poder dos hubs, que conseguem relacionar-se bem tanto dentro dos grupos quanto com os elementos fora dos seus grupos. Além disso, pôde-se avaliar a existência de uma estrutura centro-periferia na qual se pressupõe que todos os nós estão de certa forma conectados, alguns desses em grupos coesos ao centro do “poder”, e outros pesquisadores na periferia, mas mesmo assim conectados ao resto da rede.

Uma característica que acaba por se valer também da manipulação da rede é o chamado “componente gigante”, que vem a ser o maior elemento da rede, onde os nós daquele grupo se encontram, todos conectados entre si. Quanto à estrutura, o estudo do componente gigante ajuda a identificar se a rede é bastante coesa ou esparsa e dividida em pequenos grupos. Estudos sobre redes de colaboração científica revelam a tendência de colaboração intensa entre os diferentes atores, o que torna o componente gigante o elemento de maior relevância na rede, uma vez que a grande maioria dos pesquisadores se encontra conectada entre si. A maioria das medidas utilizadas na análise de redes complexas prevê a utilização apenas desse componente. No que diz respeito à manipulação da rede, os nós que não fazem parte desse grupo coeso acabam por ser eliminados da análise final.

3.1.4 Inspeção visual

A visualização das redes ou inspeção visual é um elemento chave na análise exploratória, possibilitando o mapeamento e a apresentação de padrões de relacionamentos. As redes com milhares de nós prejudicam ou dificultam essa etapa do processo. Isso ocorre porque o olho humano pode ser facilmente manipulado, sendo levado a acreditar em informações que não necessariamente estão presentes.

Para evitar esse tipo de resultado faz-se necessário uma série de precauções metodológicas visando a garantir a melhor apresentação de resultados possíveis para que se consiga obter a mais fidedigna interpretação. A distribuição dos nós na rede é um elemento essencial para essa análise. Algoritmos de distribuição são largamente reconhecidos, por isso

apresentam-se suas características para que os resultados possam ser mais bem apreendidos. Dois dos algoritmos mais utilizados neste trabalho foram o Frunchterman Reingold2 e o Force Atlas.3 O primeiro faz uma distribuição circular dos nós, colocando os elementos com maior centralidade no centro da esfera, e o segundo foca nos relacionamentos mais fortes e evidentes, demonstrando a coesão dos grupos. Além disso, foi largamente utilizado um algoritmo de clusterização quanto à definição de subgrupos dentro das redes. Estes subgrupos foram identificados com cores diferentes para caracterizar a participação em um determinado

cluster.

O tamanho dos nós e a espessura das linhas de ligação entre os pesquisadores também foram utilizados para assinalar o número de elementos e ligações ou o grau de centralidade em alguns casos. Todas as características apresentadas nas figuras foram explicadas na sua interpretação.