Alysson Bolognesi Prado e Maria Cecilia Calani Baranauskas
Instituto de Computação
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil
RESUMO
Compreender a web social pressupõe coletar informações sobre seus usuários atuais ou em potencial, documentar seus relacionamentos, interesses e necessidades. Uma vertente recente da sociologia, a Actor-Network Theory – ANT – propõe que as relações com elementos humanos e não-humanos são igualmente importantes na compreensão de fenômenos sociais. Este artigo investiga as possibilidades de uso da ANT na caracterização de instâncias reais de redes de relacionamentos. O papel ativo dos elementos não-humanos permite, por um lado, rastrear estas relações a partir de seus produtos materiais e por outro, explicitar pontos em que a presença computacional pode ser benéfica. O resultado deste estudo, apresentado na forma de grafos, permitiu análises de natureza tanto quantitativa como qualitativa que podem informar o design de sistemas para estas comunidades.
PALAVRAS-CHAVE
Redes sociais científicas, Teoria Ator-Rede, e-Ciência, Sociologia, Sociometria.
1. INTRODUÇÃO
Por todo o mundo, sistemas de redes sociais têm sido cada vez mais adotados como um novo mecanismo de comunicação e integração entre pessoas (Singh et al., 2012). Baseiam-se em tecnologia Web 2.0, apresentando interfaces ricas e interativas que permitem a uma grande diversidade de pessoas compartilharem ideias e informações (Pereira et al., 2010). Definições correntes desta web social são baseadas na agregação de pessoas, representadas por seus perfis públicos ou semi-públicos, através de conexões criadas por relações de amizade, comunicação ou interesse (Bae & Kim, 2009; Balbino &
Anacleto, 2011; Pietilanen & Diot, 2012). A Web é estudada como um conjunto de páginas e outros conteúdos digitais interligados (Hendler et al., 2008) que funciona como meio através do qual os fenômenos sociais se desenvolvem (King et al., 2009).
Sendo uma área multidisciplinar, o estudo da web social se apoia em diversas fontes teóricas como a Psicologia, a Estatística e a Sociologia (Lubashevsky, 2010). Desta última provém a definição tradicional de que os elementos relevantes para compreensão dos fatos sociais são apenas os humanos. Por outro lado, uma vertente sociológica mais recente, a Actor-Network Theory – ANT – propõe que as relações com os elementos não-humanos têm a mesma importância na compreensão de fenômenos sociais (Latour, 2005). A atenção sobre os elementos materiais nas interações entre pessoas é compartilhada com outras fontes teóricas, como por exemplo, a teoria da cognição distribuída (Hollan et al., 2000), que estuda processos de comunicação, compreensão e aprendizado, baseada na premissa de que estes fenômenos não se limitam às habilidades intelectuais individuais, mas se estendem ao ambiente e entre pessoas e objetos.
Este artigo investiga possibilidades de uso da Actor-Network Theory na caracterização de instâncias reais de redes de relacionamentos entre cientistas, visando uma melhor compreensão das possíveis relações entre humanos através de suas associações com artefatos digitais. Partindo-se de ferramentas computacionais existentes para análise social e acrescentando-se a visão dada pela ANT, verificou-se como esta pode
contribuir para o estudo dos grupos, suas relações internas e importância relativa de cada um de seus elementos para sua existência.
O texto está organizado da seguinte maneira: a seguir apresentaremos o referencial teórico da Actor-Network Theory utilizado neste trabalho, seguido da metodologia de análise proposta e resultados da investigação realizada em comunidades de cientistas. Por fim, discutimos os resultados obtidos e apresentamos as considerações finais e o plano de continuidade do trabalho.
2. REFERENCIAL TEÓRICO
Para a compreensão de fenômenos sociais, a sociologia clássica parte do conceito de fato social: uma manifestação humana que não faz parte dos domínios físico, biológico ou psicológico. Um fato social se reconhece pelo “poder de coerção externa que exerce ou é capaz de exercer sobre os indivíduos” (Durkheim, 2007, pág. 10) dando origem a uma estrutura que está além das pessoas e que direciona seu comportamento.
Esta visão leva ao tratamento distinto entre pessoas e objetos, colocando-os em planos independentes.
A modelagem computacional do comportamento social de pessoas (King et al., 2009) parte deste mesmo princípio, aliando-se a instrumentos da estatística, algoritmos e estruturas de dados para sua representação.
Com essa modelagem são estudadas as diferentes formas de interação entre pessoas na web: redes sociais, mídia social, jogos colaborativos e compartilhamento de notícias e informações. Grafos onde os vértices são pessoas e através das arestas circulam informações suportam processos de data mining e modelos matemáticos (Lubashevsky, 2010).
A Actor-Network Theory, ANT ou Teoria Ator-Rede, é um conjunto teórico-metodológico da sociologia que diverge da corrente estruturalista. Objetiva fornecer uma nova abordagem para o estudo de fenômenos sociais (Latour, 2005), equipando o observador interessado com uma “sensibilidade” para melhor captar como se desenvolvem estes fenômenos. Propõe enxergar as interações humanas como cadeias de associações distribuídas no tempo e espaço que dependem da atuação contínua de seus participantes uns sobre os outros e cuja estrutura é dinâmica, consequência desta ação conjunta.
Considera-se um ator como qualquer entidade capaz de agir alterando um determinado estado de coisas.
Com esta definição ampla, permite-se que tanto elementos humanos quanto não-humanos sejam tratados conjunta e simultaneamente. Não se pretende, contudo, atribuir intencionalidade a atores não-humanos;
apenas não se deve desprezar seu potencial de interação e mediação de outras relações, seja por meios físicos ou cognitivos (Law, 2009). Nem todo objeto, entretanto, é um ator. A ANT define que a capacidade de ação de um ator pode ser mais facilmente percebida em momentos específicos: quando ocorre uma inovação, quando seu modo de uso é desconhecido ou questionado ou ao ocorrerem acidentes e comportamentos inesperados.
O foco da ANT está nas associações formadas entre os atores, resultando em uma rede. O processo de construção de cada uma destas associações é chamado translação (Callon, 1986) e depende do sucesso de etapas em que um ator, frente ao desejo de alterar um determinado estado de coisas, procura outros atores cujas capacidades de atuação lhe sejam benéficas, desperta seus interesses para que se associem, define papéis e garante o cumprimento das responsabilidades assumidas. A força com que a translação se desenrola, sua estabilidade e mecanismos que garantam sua preservação definem o sucesso da rede como um todo. Se os atores se tornam conectados, as consequências de sucesso ou fracasso se propagam pela rede, de modo que há interesse mútuo que sejam bem-sucedidos. Quando a translação é eficaz, os diversos atores são levados a atuar como um só e, através dos mecanismos de controle mútuos, sua complexidade é abstraída em uma caixa-preta (Latour, 2000, pág. 217).
Aplicando ANT no estudo social de cientistas, Latour (2000) identificou que a mediação de boa parte das relações é feita através de atores não-humanos, sendo um deles a literatura técnico-científica. Quando um artigo é citado por outro, cria-se uma cadeia de associações até seus autores, pois uns dependem da boa aceitação dos resultados dos outros, enquanto os citados se beneficiam da divulgação feita pelos primeiros.
Da mesma forma, autores fazem uso da infraestrutura de instituições, produzem artigos cuja quantidade se reflete em indicadores que colocam a instituição em posição mais favorável para recebimento de verbas, que melhoram sua infraestrutura. Estas são algumas relações de benefício e expectativa mútuas que circulam pelas associações da rede. Além disso, Latour mostra que fazer ciência é um processo inerentemente social, pois propor uma nova teoria depende fundamentalmente de encontrar novos aliados que lhe deem suporte
conceitual e material, que confirmem independentemente sua validade e que, ao aplicarem seus resultados, corroboram seu conteúdo, propagam sua existência e lhe fornecem novos desafios.
Enquanto DeRoure (2010) defende que cientistas podem se beneficiar com ferramentas web 2.0 em suas atividades de pesquisa, gerando novas maneiras de pensar e colaborar, estudos de adoção destas tecnologias (Pearce, 2010) mostram que a média de uso de ferramentas como blogs e wikis entre pesquisadores fica abaixo de 10%. Gray (2007) chama atenção para a realidade de boa parte dos pesquisadores, em que o apoio computacional ainda se limita ao uso de editores de texto e planilhas eletrônicas.
Dessa maneira, a ANT se apresenta como uma alternativa para se pensar o design de ambientes de visualização e suporte a essas comunidades e seus artefatos, onde pessoas e objetos juntos constituem unidades de significação. Um estudo (Andrade & Urquhart, 2010) baseado em ANT analisou os fatores de insucesso de uma iniciativa de implantação de soluções tecnológicas em comunidades pouco informatizadas e mostrou a importância de se compreender as cadeias de associações já existentes entre os diversos tipos de atores e respeitar as relações já existentes, buscando apoiá-las e mantendo-se atento à sua evolução. Para investigar esse potencial as próximas seções apresentam metodologia e resultados de um estudo preliminar baseado em dados de conferências científicas.
3. METODOLOGIA
Para verificar como se desenrolam as relações descritas por Latour (2000) em um cenário concreto, escolhemos algumas comunidades de cientistas, representadas por suas publicações em conferências da área.
Mais especificamente, pesquisadores da área conhecida como “e-science” ou “e-research”, que estuda ferramentas computacionais de suporte à ciência (Gray, 2007; Meyer & Scroeder, 2009). As conferências foram selecionadas por terem um mesmo grau de maturidade, por volta da quinta edição, pela disponibilidade na Web do texto dos artigos aceitos e por serem comunidades locais/nacionais com aproximadamente o mesmo número de artigos publicados: Workshop de e-Science da Sociedade Brasileira de Computação de 2011 (Conferência 1) e Australasian workshop on Grid computing and e-research de 2008 (Conferência 2).
Para formar a rede de atores, os artigos das conferências foram ligados a seus autores e estes às instituições a que são filiados. Os artigos também foram ligados às suas referências bibliográficas, que por sua vez se relacionam com seus respectivos autores. Estas informações foram extraídas manualmente das páginas web onde foram publicados os anais dos eventos. Não dispomos da informação de filiação dos autores das referências bibliográficas, portanto estas instituições não foram representadas. Na Figura 1 apresentamos os elementos estudados e como serão representados neste artigo, onde atores humanos e não-humanos, juntamente com suas associações, constituem grafos.
Figura 1. Atores estudados e formas de representação adotadas
A representação visual das redes foi obtida com a biblioteca Graphstream (Pigné et al., 2007) que define automaticamente o layout e disposição dos vértices a partir de um algoritmo de spring forces (Eades, 1984).
Esta representação procura um equilíbrio entre os vértices, mantendo-os mais próximos quando a associação entre eles através das arestas é mais forte. Nas figuras geradas, todas as arestas tem o mesmo peso, portanto a distância depende apenas do número de conexões. Procurou-se manter o layout automático obtido pelo algoritmo, efetuando-se pequenos deslocamentos em alguns vértices apenas para aumentar a legibilidade.
Para obtermos uma dimensão da extensão da rede, aplicamos o algoritmo All Pair Shortest Path (Floyd, 1962), identificando o comprimento do caminho mais curto entre cada par de vértices e a seguir o valor máximo desta medida para cada grafo (maxAPSP). O tamanho dos vértices foi obtido pelo algoritmo de betweeness centrality (Freeman, 1977; Brandes, 2001) que indica a probabilidade de cada vértice fazer parte do caminho mais curto entre outros dois quaisquer, representando a importância que cada vértice tem na rede
e sua influência na agregação dos demais. O código fonte em Java necessário para esta geração é apresentado a seguir, ilustrando de forma simplificada a API da biblioteca utilizada:
// building graph structure Graph g = new SingleGraph("ANT");
Node n1 = g.addNode(“n1”);
Node n2 = g.addNode(“n2”);
Edge e = g.addEdge(“1-2”, n1, n2);
// generating all pairs shortest path APSP apsp = new APSP();
apsp.init(graph);
apsp.compute();
// calculating the betweeness centrality BetweennessCentrality bc =
new BetweennessCentrality("c");
bc.init(graph);
bc.compute();
// calling the visualization
Viewer viewer = graph.display(false);
Layout layout = new SpringBox();
viewer.enableAutoLayout(layout);
Foram localizadas as arestas de corte (Tarjan, 1974), cuja remoção aumenta o número de componentes conexas do grafo, pois destacariam pontos de potencial fragilidade da rede – foram desconsiderados os casos em que se desconectaria apenas um vértice periférico. Do ponto de vista da ANT, uma aresta de corte representaria um ponto em que a translação pode falhar, pois a escassez de caminhos alternativos entre os atores reduz as possibilidades de impor condutas e receber benefícios. Alguns vértices foram rotulados para facilitar a análise e discussão a seguir.
Para fins de comparação, também foram geradas representações das mesmas conferências considerando apenas os atores humanos, de acordo com a visão tradicional da sociologia. Os atores foram conectados quando coautores de um mesmo artigo ou afiliados a uma mesma instituição, ou seja, as relações entre os sujeitos serão inferidas a partir dos dados disponíveis, portanto chamaremos estes diagramas de sociogramas presumidos. Os autores dos artigos apresentados nas conferências estão em vermelho e os das demais referências bibliográficas em azul.
Por exemplo, suponhamos que um artigo P, cujos autores são A1, A2 e A3, será apresentado em uma das conferências. Suas referências bibliográficas incluem o artigo R1, de autoria de A1 e A4, e R2, de autoria de A5. Os autores A1 até A4 pertencem a uma mesma instituição I1, enquanto A5 pertence a I2. As representações desta rede, de acordo com as visões tradicional e a da ANT, podem ser vistas na Figura 2. Nota-se que, por terem mais relevância na manutenção da conexidade da rede, P e R2 tem dimensões maiores. Estes, juntamente com R1, são atores não-humanos que mediam as relações de interesse entre os autores humanos A1..5.
a) b)
Figura 2. a) Sociograma presumido para atores humanos e b) Rede de associações formada pelos atores humanos da Figura 2a adicionados os atores não-humanos que mediam suas relações
4. RESULTADOS
A partir da lista de publicações de cada conferência, seus autores, afiliações e suas referências bibliográficas, buscou-se reconstituir um “instantâneo” de cada uma das comunidades de cientistas. Em todos os casos as redes formadas apenas com atores humanos, mesmo tendo sido associados por artigos ou instituições em comum, apresentaram grande número de componentes conexas. Algumas componentes com menor número de vértices e que não continham autores das conferências não foram representadas.
Na Figura 3a temos a representação dos atores humanos da Conferência 1. Os autores de artigos da conferência (em vermelho) se espalham por cinco componentes isoladas, na maioria dos casos compostas também por autores de referências bibliográficas. A principal componente é a que contém o vértice “Mattoso M.”, fundamental para a aglutinação deste subgrupo de autores segundo esta representação.
Na Figura 4 vemos a rede para a mesma conferência brasileira (1), de acordo com a visão da ANT.
Apresenta uma componente conexa principal capaz de interligar a maioria dos autores da conferência e duas
menores, tendo a maior uma topologia alongada, com distância entre seus extremos maxAPSP = 14. Foram encontradas duas arestas de corte, correspondendo a prováveis pontos sensíveis de união da comunidade.
Alguns vértices correspondentes a instituições (UFRJ e Unicamp) estão em destaque de acordo com a betweeness, bem como vértices correspondentes a uma referência bibliográfica (Macário 2009) e um autor (Medeiros CMB). Estes seriam os atores, humanos ou não, mais importantes para união da rede.
a) b)
Figura 3. Sociogramas presumidos relacionados às conferências brasileira (a) e australiana (b).
Figura 4. Rede de associações do workshop de e-science da Sociedade Brasileira de Computação 2011 (1).
Quanto à Conferência 2, as associações exclusivamente entre humanos também se encontram espalhadas, em sete componentes contendo os autores dos artigos ali apresentados, e também componentes formadas pelos autores das referências bibliográficas (Figura 3b). Um dos subgrafos, onde estão Foster I. e Kesselman C., não contém autores que publicaram no workshop, tratando-se portanto de um conjunto de fontes bibliográficas correlacionadas, que é importante para a comunidade mas não possui ligação direta com ela, segundo as abordagens tradicionais.
Na Figura 5 temos a representação do workshop australiano na visão da ANT. Além da componente conexa principal, existe apenas mais uma componente menor e nenhuma aresta de corte. A distância entre seus extremos é de maxAPSP = 10. A topologia assume uma forma em estrela, com os vértices centrais formados por duas referências bibliográficas e dois de seus autores (Foster I. e Kesselman C.) e os demais artigos projetando-se a partir destes. Estes vértices correspondem ao subgrafo da Figura 3b citado
anteriormente. Desta forma a rede se apresenta mais interconectada, ao mesmo tempo em que torna claro o papel de suas regiões: um conjunto de fontes teóricas no centro, do qual partem associações para os artigos publicados na conferência, ao seu redor.
Figura 5. Rede de associações do VI Australasian workshop on Grid computing and e-research 2008 (2).
5. DISCUSSÃO
Como um estudo preliminar, o presente trabalho esboça possibilidades de uso da Actor Network Theory na compreensão e representação de fenômenos sociais. Mesmo no estágio atual, a abordagem mostrou-se promissora pelos motivos que detalharemos a seguir.
Ao adotarmos a ótica da ANT vemos que, ao seguirmos os rastros materiais produzidos por uma comunidade de cientistas na forma de artigos publicados em conferências, pode-se realçar a coerência em redes que seriam aparentemente desconexas, trazendo a tona os elementos dos quais existe mais dependência em cada uma das comunidades. Isso fica bastante claro se compararmos os resultados da Conferência 2, Figura 3b versus Figura 5, em que o número de componentes conexas se reduz drasticamente e o subgrafo formado por Foster I. e Kesselman C., desconectado e periférico quando considerados apenas os elementos humanos da rede, toma a posição central e se associa aos demais constituintes quando considerados todos os atores, segundo a ANT.
Nas duas conferências, se usássemos a visão centrada em agentes humanos dependendo apenas das relações de trabalho colaborativo (coautoria) e do provável contato interpessoal direto (mesma filiação) restringiríamos a dimensão do fenômeno estudado. A adição dos elementos não-humanos mostra que cada conferência constitui um agregado social único, com conexões que levam à maioria de seus integrantes e que pode ser estudado como um todo.
A colocação de todos os envolvidos em uma mesma estrutura permite um melhor dimensionamento da relevância de cada participante. Na Conferência 1, por exemplo, “Mattoso M.” é um autor importante para o subgrupo a que pertence, quando analisado em relação a seus contatos diretos com outros autores (Figura 3a).
Entretanto quando consideramos a rede pela proposta da ANT, podemos analisar toda a comunidade de cientistas em uma única estrutura, e então a importância social daquele autor é relativizada, por haver caminhos alternativos que garantem a conexão entre seus constituintes (Figura 4).
Os resultados vistos na rede da Conferência 2 (Figura 5) se alinham aos do estudo de Meyer e Schroeder (2009) baseado em palavras-chave de publicações de e-science, em que uma word cloud gerada com os títulos publicados na base de artigos Scopus (www.scopus.com) trouxe em destaque o conceito de grid computing, para o qual Foster e Kesselman (1998) são referências importantes. Estes resultados estão de acordo também com a visão da ciência segundo Kuhn (2009), que define uma comunidade científica como um grupo de pessoas que pesquisam um tema específico compartilhando um paradigma, ou seja, um conjunto de métodos, valores, linguagem, princípios e conceitos. A presença de autores e referências bibliográficas como elementos centrais dos grafos sugere sua importância como agregadores das comunidades. Esta visão não estaria tão clara usando apenas os sociogramas com atores humanos.
Do ponto de vista da análise de fenômenos na web social, a abordagem apoiada pela ANT demonstra resultados favoráveis, pois permite que seja feita a investigação a partir de vestígios deixados pelos atores durante a execução exclusivamente de suas atividades de interesse. Não há dependência de contatos presenciais, entrevistas ou outras abordagens diretas aos atores envolvidos. Esta característica é fundamental para o estudo de fenômenos descentralizados e em grande escala como ocorrem na Web 2.0 (Hendler et al., 2008; Pereira et al., 2011).
As diversas possibilidades de conexão para as redes vistas aqui permitem a um designer interessado em desenvolver um sistema Web 2.0 para uma destas comunidades que se inspire nos elementos fortes de algumas delas para complementar os pontos fracos de outras, como por exemplo, no uso compartilhado online de um conjunto de referências bibliográficas com os conceitos que caracterizam aquele ramo da ciência. Esta necessidade parece estar mais clara na rede da Conferência 1 (Figura 4), pois uma ferramenta Web reduziria a dependência das instituições como elementos centrais e criaria caminhos alternativos para se evitar a fragilidade da comunidade representada pelas arestas de corte. Estes atores não-humanos adicionados à rede contribuiriam para a formação de uma social machine (Hendler & Berners-Lee, 2009) em que o conjunto de atores age coordenadamente, com benefícios para todos os envolvidos.
6. CONCLUSÃO
Dada a natureza social da produção de conhecimento por cientistas, estes são potenciais candidatos ao uso de software social e, portanto, suas relações sociais devem ser mapeadas e documentadas. Entretanto, estudar grupos sociais a partir apenas das ligações entre as pessoas pode ser insuficiente em um cenário onde as relações se desenrolam através de artefatos materiais, digitais e sistemas Web 2.0.
O uso da Actor-Network Theory mostrou-se promissor por fornecer uma variação na maneira como relações sociais podem ser rastreadas, entre atores humanos ou não, abrindo espaço para elementos computacionais. Como esta abordagem produz representações em formas de grafos, dá margem para análises de natureza tanto quantitativa, baseadas em algoritmos, como qualitativa, a partir de suas representações visuais.
O trabalho aqui apresentado terá continuidade em duas frentes que se relacionam: validar o suporte da ANT à análise das comunidades, com a busca de outras associações dos atores já estudados, sua evolução ao longo do tempo e detalhamento das formas de interação; utilizar a caracterização das redes como subsídio para um processo de design para sistemas cujos potenciais usuários são os seus participantes.