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dos dois actores e procura verificar quantos nós diferentes na vizinhança de uma fonte levam caminhos para o alvo. Hanneman e Riddle (2005) explicam que a medida de centralidade dos fluxos expande a noção de be- tweeness, assumindo que os actores vão utilizar os caminhos que os ligam proporcionalmente à extensão desses caminhos. Uma proposta de métrica que considera a centralidade e o poder como uma função das ligações dos actores de uma vizinhança é o índice de poder de Bonacich. Nesta perspec- tiva, quantas mais ligações um actor tiver numa vizinhança, mais central é; tal como quantas menos conexões um nó tiver numa vizinhança, mais poder tem. Neste sentido, poder é sinónimo de posições vantajosas na rede.
A aplicação de medidas de análise da estrutura de sistemas sociais de- pendem da sua tipologia e topologia. As redes podem ser classificadas em função do objectivo da análise, entidades sociais em estudo e do tipo de re- lação entre actores. A distribuição dos padrões de conexão dos actores gera igualmente modelos de comunicação diferentes e condiciona as métricas a estudar.
«considers a whole network based on some specific criterion of popu- lation boundaries such as a formal organization, department, club or kinship group. This approach considers both the occurrence and non -occurrence of relations among all members of a population. A whole network describes the ties that all members of a population maintain with all others in that group» (1997: s/p).
Os autores sustentam que a abordagem egocêntrica
«provide an Ptolemaic views of their networks from the perspective of the persons (egos) at the centers of their network. Members of the ne- twork are defined by their specific relations with ego. Analysts can build a picture of the network by counting the number of relations, the diver- sity of relations, and the links between alters named in the network.
This ego-centered approach is particularly useful when the population is large, or the boundaries of the population are hard to define» (1997: s/p).
Nas redes pessoais, os «dados relacionais são obtidos a partir da classifi- cação das relações entre os alteres (os outros) e o ego (individuo central), em um número de graus de separação (distância entre o ego e o resto da rede) determinada pelo pesquisador» (Recuero, 2009: 70). No caso das redes sócio-cêntricas, a estrutura é recolhida de algo preexistente. As redes tra- çadas com base no objectivo do estudo podem ser, então, totais ou parciais e a sua complexidade reflecte a abordagem. A densidade das redes egocên- tricas resume «a densidade dos grafos parciais formados pelas relações de um determinado actor com outros actores do grafo» (Lemieux e Ouimet, 2004: 20). A densidade das redes sócio-cêntricas assume a totalidade da estrutura.
As redes one-mode e two-mode são abordagens dos fenómenos sociais a par- tir da perspectiva dos actores. As primeiras representam o relacionamento entre entidades sociais do mesmo tipo; as segundas figuram as ligações en- tre entidades sociais diferentes. Existem ainda redes «por terceira via», que traçam estruturas sociais cognitivas com dados obtidos indirectamente, por
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tanto, para determinados estudos que envolvem a participação em grupos, é necessário recolher dados e analisar dois tipos de nós (ex: organizações e os membros das organizações). As redes de dois modos são também de- nominadas redes de afiliação e caracterizam-se por representarem dois conjuntos distintos de actores com atributos diferentes. As redes one-mode podem ser extraídas das redes two-mode através da separação de relações que consistam na co-participação ou que sejam baseadas em ter membros comuns (Marin e Wellman, 2011).
A tipologia de redes traçadas em função das relações resulta em díades, tría- des e grupos. Como explicámos anteriormente, as díades (a unidade mais baixa de análise) representam pares de actores e as possíveis ligações entre eles; as tríades figuram subconjuntos de nós e todas as ligações entre estes;
um grupo é uma colecção de todos os nodos cujos laços podem ser medi- dos. No contexto da representação das relações entre os nós de uma rede, uma propriedade importante a destacar é a grupabilidade, que resume «um conjunto de actores onde existem blocos no interior dos quais todos os laços são positivos e no exterior dos quais todos os laços são negativos» (Lemieux e Ouimet, 2004: 118). Daqui decorre que um subgrupo é uma subestrutura e define um conjunto de actores que estão mais ligados entre si do que a actores que não fazem parte do grupo. Os subgrupos são denominados clus- ters ou componentes, ou seja, subgrafos em que existe um caminho entre todos os pares dos nodos. Nos grafos conectados só existe um componente, enquanto que os desconectados têm mais do que um.
As métricas para estudar os subgrupos (número, densidade e dimensão) permitem compreender a capacidade de acção colectiva, de inovação, de transmissão de conhecimento e o potencial de conflito. Os subgrupos po- dem ser identificados como «cliques» quando são construídos com base na mutualidade total, o que significa que cada nó é adjacente de todos os outros e revela uma densidade máxima. A análise de cliques tem algumas limitações como a existência de muita sobreposição entre subgrupos ou a inexistência de «cliques», que traduz uma coesão excessivamente restritiva.
Para superar estas dificuldades de estudo, é possível utilizar outras medidas
de análise de subgrupos como a «n-clique», que detecta clusters baseados no alcance (Wasserman e Faust, 1994). Esta métrica permite compreender processos que se desenvolvem através de ligações indirectas (de intermediá- rios) de caminhos relativamente curtos. No entanto, as «n-cliques» revelam também algumas limitações como valores superiores a «3-cliques» serem difíceis de interpretar, o diâmetro do subgrafo poder ser superior a N, e a possibilidade de incluir nodos que estão fora da «n-clique».
A análise de grupos coesos implica, num primeiro momento, distinguir os membros dos não-membros através dos atributos e medidas de centra- lidade. Numa segunda fase, é imperativo aprofundar informação extraída da centralidade e descrever a rede como um todo (conjunto coeso ou frag- mentado?). Wasserman e Faust (1994) consideram que um grupo coeso se caracteriza por ter propriedades de mutualidade (todos os membros do gru- po têm de ser adjacentes), proximidade e alcance, frequência das ligações (todos têm de ter ligações com muitos outros do grupo) e frequência relativa das ligações (os grupos têm de ser relativamente coesos quando compara- dos com o resto da rede).
A detecção de grupos numa rede implica igualmente a análise da sua ti- pologia. A partir de métricas de modularidade que medem a força de um grupo tendo em conta a distribuição do grau, Tang e Huang (2010) apresen- tam uma taxonomia de comunidades: node-centric community (cada nodo do grupo satisfaz determinadas propriedades), group-centric community (li- gações no grupo como um todo), network-centric community (parte da rede total) e hierarchy-centric community (construção de uma estrutura hierár- quica de comunidades).
A morfologia das redes é decorrente deste sistema de classificação por ti- pos. Recuero afirma que as «redes são metáforas estruturais» (2009: 56), pelo que as suas estruturas são a sua anatomia e revelam a forma como as relações estão organizadas. A topologia das redes traduz padrões de dis- tribuição das conexões dos actores que se assumem como um conjunto de princípios que ordenam as ligações entre os nós. Os modelos morfológicos
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das redes pode revelar propriedades dos sistemas como interdependência, flexibilidade, diversidade, cooperação e complexidade. Baran propôs três padrões topológicos estáticos básicos que resultam em redes centralizadas, descentralizadas e distribuídas (Recuero, 2009). Destes decorrem modelos de comunicação diferentes: um para todos, comunicação mediada por ter- ceiros e comunicação distribuída (todos com todos). Nas redes centralizadas, um dos nós concentra a maior parte das conexões. As redes descentraliza- das possuem vários centros e são mantidas por pequenos grupos de nós.
Nas redes distribuídas todos os nós possuem, aproximadamente, o mesmo número de ligações não se verificando, por isso, qualquer hierarquização dos actores (Recuero, 2009).
A topologia apresentada anteriormente resume uma abordagem sociológica que compreende as redes sociais como estruturas estáticas. Por oposição a esta perspectiva, a teoria das redes procura analisar as propriedades dinâmi- cas dos sistemas «tratando-as como estruturas em movimento e em evolução constante» (Recuero, 2009: 58). Neste sentido, como demonstrámos na se- gunda secção deste capítulo, existem três propostas de modelos topológicos de redes: mundos pequenos, redes sem escala e redes igualitárias.
As redes igualitárias derivam do modelo de redes aleatórias, proposto por Paul Erdös e Alfred Rényi, e baseiam-se nas premissas de que os nós têm mais ou menos a mesma quantidade de conexões e existe igualdade de pos- sibilidades de receber novas ligações (Barabási, 2003). O argumento é o de que os nós se agregam aleatoriamente, formando «componentes gigantes».
Como explica Recuero, uma rede igualitária é uma estrutura na qual to- dos os nós «têm uma probabilidade de acabar com uma quantidade mais ou menos igual de conexões. Deste modo, trata-se de uma rede harmônica e sem conglomerados, pois não há nós que possuam uma quantidade maior de conexões» (2009: 59, 60). As redes igualitárias são idênticas às redes distribuídas.
O modelo de mundos pequenos, proposto por Watts e Strogatz, propõe uma topologia de rede que pressupõe que as redes sociais apresentam padrões altamente conectados, destacando a importância das tríades (Granovetter, 1973). As redes de mundos pequenos assemelham-se às redes centralizadas e baseiam-se na premissa de que alguns nós, aleatoriamente conectados, re- duzem a distância entre quaisquer dois nodos da rede (Barabási, 2003). Este padrão de distribuição das conexões «observa a questão das coincidências entre conhecidos» (Recuero, 2009: 60).
As redes sem escala decorrem do modelo proposto por Barabási e Albert (1999), que demonstraram que as estruturas não são formadas de modo aleatório e evoluem com base em mecanismos de ligação preferencial. Este padrão topológico assemelha-se à descentralização e mostra que as redes sociais têm uma distribuição que segue uma lei de potência, ou seja, um modelo de estruturação cuja dinâmica é orientada por uma ordem – a potên- cia de uma variável faz variar outra. A lei de potência pode definir-se como uma probabilidade que se estabelece a partir da contagem da frequência de cada grau. Quanto menor for esse expoente, mais provável é que exista esse número de ligações. Daqui decorre a distribuição desigual das conexões e a tendência para um padrão de ligação preferencial que se baseia no argumen- to de «rich get richer».
A topografia de redes sociais na Internet suporta-se neste corpo teórico e está directamente relacionada com as plataformas de interacção que po- tenciam cenários de ambientes sociais na e em rede. A apropriação das ferramentas de comunicação permite estudar as estruturas sociais que são criadas pelos utilizadores que participam (activamente ou não) nas redes, em diferentes suportes. Neste sentido, é da máxima importância registar os cenários de interacção de redes na rede e de que forma a metodologia da ARS pode potenciar a compreensão destas estruturas sociais.
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