CARACTERIZAÇÃO DE REDES INFORMAIS INTERORGANIZACIONAIS DE PROFISSIONAIS DE INTELIGÊNCIA COMPETITIVA :: Brapci ::

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XIV Encontro Nacional de Pesquisa em Ciência da Informação (ENANCIB 2013)

GT 4: Gestão da Informação e do Conhecimento nas Organizações

Comunicação Oral

CARACTERIZAÇÃO DE REDES INFORMAIS INTERORGANIZACIONAIS DE PROFISSIONAIS DE INTELIGÊNCIA COMPETITIVA

Leonardo Guimarães Garcia – USP Nayara Cristini Bessi – UFSCAR

Felipe Nascimento dos Reis

Resumo

Propõe uma forma de caracterização, baseada na Análise de Redes Sociais (ARS) e em Pesquisa de Campo, de redes informais interorganizacionais de profissionais de Inteligência Competitiva (IC), com especial ênfase à compreensão do fluxo informacional. Tal abordagem foi testada numa rede de IC real, revelando uma rede pequena em número de participantes mas ampla em termos geográficos e organizacionais, composta por pessoas altamente qualificadas, atuantes tanto no setor público quanto no privado. Pouco densa, a rede comporta trocas frequentes de informação, basicamente através de e-mail, telefone ou pessoalmente. No que diz respeito aos interesses mútuos observou-se que, apesar da pequena densidade, a rede comporta uma miríade de interesses altamente inter-relacionados, cuja co-ocorrência segue a seguinte lógica: para os temas mais citados, a co-ocorrência é proporcional à ocorrência; já para os temas restritos a poucas díades ou tríades, a co-ocorrência segue as especificidades dos perfis dos atores que compõem essas díades ou tríades. A boa caracterização da rede mapeada nos leva a crer na aplicabilidade dessa estratégia a qualquer rede informal interorganizacional de IC.

Palavras-chave: Inteligência Competitiva. Redes Informais. Redes Interorganizacionais. Fluxo Informacional.

CHARACTERIZATION OF INFORMAL AND INTERORGANIZATIONAL NETWORKS OF COMPETITIVE INTELLIGENCE PROFESSIONALS

Abstract

Proposes a form of characterization, based on Social Network Analysis (SNA) and Field Research, for informal and interorganizational networks of Competitive Intelligence (CI) professionals, with particular emphasis on understanding the information flow. This approach was tested in a real CI network, revealing a small network in number of participants but wide on geographical and organizational aspects, with highly qualified people, operating in both public and private sector. Little dense, the network involves frequent information exchanges, basically through email, telephone or in person. It was observed that despite the low density, the network includes a myriad of highly interrelated interests, whose co-occurrence follows this logic: for the most cited interests, co-occurrence follows the number of citations; for interests restricted to a few dyads or triads, the co-occurrence aligns to the profile of the nodes that make up these dyads or triads. The good characterization of the mapped network makes us believe in the applicability of this strategy in any informal and interorganizational CI network.

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1 INTRODUÇÃO

A crescente demanda por informação qualificada para a tomada de decisão tem suscitado o desenvolvimento de diferentes metodologias informacionais, dentre as quais se destaca a Inteligência Competitiva (IC), que propõe formas organizadas de coleta e análise de informações direcionadas às decisões em contextos competitivos (FULD, 1995).

O amadurecimento da IC, por sua vez, tem reiterado a importância das redes para o sucesso de seus profissionais (PRESCOTT, 2003; KALINOWSKI, 2013), haja vista o impacto positivo das mesmas sobre a realização de diversas atividades ligadas ao ciclo de IC e ao seu gerenciamento (CANONGIA; PINHEIRO; PEREIRA, 1998; WANDERLEY, 1999; PALOP; VICENTE, 1999; CARDOSO JUNIOR, 2003; ALCARÁ et al., 2006).

Na base dessa alavancagem baseada nas redes está o fortalecimento da interação entre os profissionais de IC e seus parceiros, clientes, fornecedores e diferentes unidades de negócio (PRESCOTT; MILLER, 2002), que resulta na união das expertises necessárias ao enfrentamento das atuais questões de IC, cada vez mais abrangentes e complexas.

No âmbito das redes em IC, o presente trabalho tem como foco as redes informais. Já há trabalhos direcionados a esse contexto, como os de Carvalho e Marcial (2004) e de Araújo (2002), que pesquisaram como funcionários de bancos avaliam a criação de redes vinculadas à função de IC. No entanto, tanto esses quanto a maioria dos estudos sobre redes informais de IC analisam uma única organização por vez.

Considerando que os vínculos informais transcendem os limites organizacionais, essa pesquisa analisa as características das redes informais interorganizacionais de IC. Ainda há pouco conhecimento sobre as características desse tipo de rede, bem como sobre os comportamentos e demandas informacionais dos profissionais de inteligência nesse tipo de contexto.

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2 REFERENCIAL TEÓRICO

A Análise de Redes Sociais (ARS) constitui-se numa metodologia de estudo das estruturas relacionais (formais e informais) entre atores de uma rede, sejam indivíduos ou organizações (MARTELETO; TOMAÉL, 2005). A compreensão das estruturas e relações sociais por meio da ARS permite-nos responder inúmeras questões relativas à construção do conhecimento no âmbito das redes, inclusive aquelas relacionadas aos processos de mediação e ao fluxo informacional (MARTELETO, 2001; SUGAHARA; VERGUEIRO, 2013).

As redes podem ser estudadas no todo ou em suas partes. Estudar o conjunto dos atores e suas relações permite uma compreensão das características globais da rede, incluindo seu traçado (ou morfologia). Já a análise de díades (pares de atores interligados), tríades (três atores e suas ligações mútuas) e grupos (cliques, clusters) permite uma compreensão mais pormenorizada dos comportamentos da rede em suas várias dimensões (SOUZA, 2007).

Para a análise de uma rede, a ARS estabelece diversas métricas, dentre as quais destacamos a densidade e a centralidade. Segundo Souza (2007, p. 141), densidade é a “razão entre o número atual de ligações e o número possível de ligações na rede”. Já a centralidade permite identificar os atores-chave da rede, aqueles mais interligados aos demais participantes, com melhor acesso às informações e os mais vitais para o fluxo informacional (MARTELETO; TOMAÉL, 2005). Há diferentes tipos de centralidade, cada qual com uma finalidade (TOMAÉL; MARTELETO, 2006):

 a centralidade de grau mede o nível de conexões diretas entre os atores da rede;

 a centralidade de intermediação mede o quanto um ator da rede intermedeia o contato entre outros atores (essa medida representa a capacidade dos atores de influenciar a circulação de informações na rede);

 a centralidade de fluxo amplia o escopo da centralidade de intermediação, considerando todos os caminhos entre os atores e não apenas o mais curto.

Uma rede comporta relações simétricas (a forma e/ou conteúdo da relação entre dois atores são idênticas) e assimétricas. Havendo assimetria, algumas métricas precisam diferenciar as relações de entrada e de saída entre os atores, uma vez que as indicações, a influência e o próprio fluxo de informações que chegam ao ator (grau de entrada) podem ser diferentes do que sai dele (grau de saída) (HANNEMAN; RIDDLE, 2005).

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 Rede total: abordagem na qual todos os atores da rede e suas relações são mapeadas (i.e., aborda toda a população e não apenas uma amostra).

 Rede egocêntrica: abordagem focada na determinação de todos os atores que mantém relação com um ator específico.

 Bola de neve: nela, a coleta de dados baseia-se na indicação – um ator ou um pequeno grupo inicial indica atores com as quais mantêm um vínculo sobre determinado assunto; esses atores são, na sequencia, abordados pelo pesquisador que pede novas indicações, seguindo rodada após rodada enquanto novos atores estiverem sendo identificados ou até que o pesquisador decida parar.

3 METODOLOGIA

Realizou-se uma pesquisa de campo para a coleta das informações necessárias às métricas da ARS e ao estudo do fluxo informacional da rede (meios de comunicação utilizados, frequência de interação e temas de interesse mútuo que motivam as trocas de informação). Segundo Gil (2007), a pesquisa de campo objetiva a compreensão dos elementos da estrutura social de grupos ou comunidades, utilizando instrumentos de coleta que revelem a verdadeira dinâmica social da comunidade ou grupo estudado.

Além da caracterização dos atores da rede (quantidade, qualificação, área prioritária de atuação em IC, localização, organização em que trabalha) e do desenho da sua morfologia, elegemos a densidade e a centralidade (de grau, de intermediação e de fluxo) como as métricas da ARS essenciais para o entendimento das redes informais interinstitucionais de IC. Como a coleta de dados para a ARS ocorre no âmbito da pesquisa de campo, seu questionário de pesquisa foi adequado à abordagem de mapeamento de redes denominada “bola de neve”. Segundo Hanneman e Riddle (2005), essa estratégia é indicada para grupos pequenos e de características distintivas (tais como na IC1), e resulta em indicações de pessoas com as quais o respondente estabelece vínculos fortes. Por esse motivo, as redes costumam ser pequenas, porém significativas.

A pesquisa de campo baseada na “bola de neve” cumpriu as etapas descritas abaixo: I. Realização da primeira rodada de mapeamento da rede:

a. Seleção de cinco profissionais de IC conhecidos na área e entre si, moradores de cidades diferentes, atuantes em diferentes organizações;

1

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b. Contato telefônico com as cinco pessoas escolhidas para apresentar a proposta do trabalho e a política de privacidade dos dados, a fim de se obter aprovação para o envio do link da página da Internet que continha o questionário de pesquisa; c. Envio do link por e-mail;

d. Consolidação dos dados dos questionários respondidos; e. Análise dos dados e construção da lista de indicados; f. Implementação de melhorias no questionário da pesquisa.

II. Segunda rodada de mapeamento da rede, segundo a sistemática da etapa 1, agora com os indicados pelos cinco respondentes iniciais.

III. Terceira rodada de mapeamento, focada na cidade de Jaú – nas demais cidades, a partir da segunda rodada já não surgiram novas indicações.

O questionário de pesquisa foi dividido em três partes: a primeira caracterizava o ator respondente (nome, instituição, unidade/departamento, município e estado); a segunda parte servia à indicação dos profissionais de IC com os quais o ator mantém vínculo, bem como a caracterização desse vínculo (dados sobre a pessoa, a frequência e os meios pelos quais se comunicam e os assuntos de IC que discutem); a terceira parte permitia o envio de críticas e sugestões aos pesquisadores.

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

4.1 MAPEAMENTO E CARACTERIZAÇÃO GERAL DA REDE ANALISADA

A rodada inicial do mapeamento deu-se em torno de 5 pessoas, 3 de Brasília/DF (identificados no diagrama da rede pelas letras A, B, E) e 2 de São Carlos/SP (C e D). Dos 5, 4 (80%) responderam o questionário, indicando 17 pessoas. Do total de 17 indicações, 8 (47%) foram ou para os próprios participantes iniciais ou se repetiram. Desse modo, ao final da primeira rodada de mapeamento, desenhou-se uma rede de 14 indivíduos.

A segunda rodada teve como respondentes os 9 indicados não repetidos (letras de F a N no diagrama da rede). Desses, 4 (36%) não responderam o questionário e os demais indicaram 9 pessoas, das quais apenas 2 (O e P) do município de Jaú/SP não eram repetidas. Desse modo, realizou-se a terceira rodada com os dois membros de Jaú, que indicaram apenas participantes já inseridos na rede.

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(como era de se esperar, em função do uso da estratégia da “bola de neve”), mas ampla em termos geográficos.

Pode-se dizer ainda que a rede é heterogênea no que diz respeito ao perfil das organizações a que pertencem os atores: das 9 organizações encontradas, 3 são empresas, 4 são faculdades ou universidades (todas públicas), 1 é associação e 1 é sindicato. Juntas, elas contabilizam 5 organizações públicas, 3 privadas e 1 de economia mista.

Quanto à qualificação dos atores, ao menos 91% possui formação acima da graduação. A maioria possui doutorado (64%), mas também há mestres (9%) e especialistas (18%), além dos 9% que não responderam. Essa concentração de expertise é uma das características mais marcantes da rede.

Quanto aos papéis de IC exercidos com maior frequência pelos participantes na rede, há uma predominância de analistas (46% do total), seguidos dos coordenadores/diretores de IC (18%). Muitos respondentes não identificaram sua área de atuação prioritária (36%) e nenhum identificou a coleta como sua função mais frequente. Isso se explica em parte pelo fato da rede congregar pessoas que sobrepõem às questões operacionais da IC suas atuações nas esferas acadêmica (vários pesquisadores especializados em análise de informações participam da rede), gerencial e política (ligada ao sindicato e à associação).

A Figura 1 mostra a morfologia da rede completa. Nela, cada pequeno círculo representa um indivíduo. A cor de preenchimento do círculo indica se o indivíduo respondeu o questionário, a figura geométrica inscrita representa seu município e estado e o número representa sua organização. Note que há dois tipos de setas unindo os indivíduos: setas de sentido único, usadas quando um respondente (origem) indicou alguém (ponta da seta); e setas de sentido duplo, usadas nos casos em que há indicação mútua entre respondentes.

A rede tem densidade baixa (10,8%) e uma baixa centralidade média (1,625 – tanto de entrada quanto de saída). A análise nó a nó mostra que o ator central desta rede, em termos de interações realizadas, é o “C”, com um grau de saída de 6 (é o maior distribuidor de informações da rede). Já o ator central em termos de interações recebidas é o “D”, com um grau de entrada de 4 (é o maior receptor de informações da rede).

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23,83, respectivamente), indicando-os como os principais mediadores do fluxo informacional na rede, operando como meio de passagem entre os nós (TOMAÉL; MARTELATO, 2006).

Figura 1– Diagrama da rede completa.

Fonte: Elaboração dos autores

4.2 FLUXO INFORMACIONAL NA REDE

A Figura 2 apresenta a frequência de uso dos meios de comunicação no âmbito da rede, em valor absoluto2 e percentual3. Analisando a figura, podemos notar a importante participação das conversas em pessoa e por telefone, o que indica um envolvimento mais profundo e reitera a expectativa da existência de muitos laços fortes, fruto da abordagem de “bola de neve” usada no mapeamento da rede (HANNEMAN; RIDDLE, 2005).

Por outro lado – ou em consequência disso – percebe-se que as Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) mais sofisticadas não ocupam espaço importante nessa rede. Esse comportamento segue a visão de Davenport e Prusak para esse tipo de contexto, desenvolvida antes do boom das modernas TICs:

Comunidades de possuidores do conhecimento acabam se aglutinando motivados por interesses comuns, e em geral conversam pessoalmente, por telefone, pelo correio eletrônico e por groupware para compartilhar o conhecimento e resolver problemas em conjunto (DAVENPORT; PRUSAK, 1998, p. 79).

2

A frequência absoluta representa o número de vínculos que reportam o uso de um determinado meio.

3

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De lá para cá, o uso das modernas TICs no âmbito das redes tem crescido muito, incluindo as comemoradas soluções de Web 2.0 que, associadas à crescente demanda das organizações por informações de alto valor agregado, vem alterando a forma de se praticar IC. Em Abril de 2009, a SCIP dedicou um número inteiro de sua revista “Competitive Intelligence” a essa temática. Seus artigos discutem desde os fundamentos da Web 2.0 (JACKSON, 2009; ROTHWELL, 2009) até a análise da aplicação de ferramentas de Web 2.0 ao processo de IC (PHELPS, 2009; WHEATON; JONES, 2009).

No entanto, dificuldades de integração eficiente e segura dessas novidades nas rotinas de trabalho de IC (HOHHOF, 2009) afetam sua larga adoção. Ademais, em redes de vínculos fortes e informais, nas quais o contato próximo é facilitado – e desejável para a manutenção da relação – as modernas TICs tornam-se menos essenciais.

Figura 2 – Frequência de uso dos meios de comunicação pela rede.

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Figura 3– Frequência de contato entre os participantes da rede.

Por fim, o Quadro 1 apresenta os temas de interesse dos participantes da rede, distribuídos em 3 assuntos (Gestão de unidades de IC, Funções técnicas de IC e Tendências e caminhos da IC no Brasil). Como cada ator possui diversos interesses, para os 26 vínculos da rede a pesquisa documentou a ocorrência de cada tema e seu percentual frente à máxima ocorrência. Observa-se equilíbrio entre os três assuntos, com predominância dos aspectos operacionais (41%) frente aos gerenciais (32%) e sobretudo aos estratégicos da área (27%).

Quadro 1– Temas de discussão entre os integrantes da rede.

ASSUNTO 1 – Gestão de Unidades de IC

Temas de Interesse Ocorrência

1.1 - Redes de IC (redes de coletores, analistas, etc.) 13 (50,0%)

1.2 - Recursos Humanos (inclui liderança, motivação, recrutamento e

seleção, treinamento e desenvolvimento, etc.) 13 (50,0%)

1.3 - Novas tecnologias aplicadas à IC 13 (50,0%)

1.4 - Planejamento (no âmbito do sistema de IC) 8 (30,8%)

1.5 - Fortalecimento institucional da Unidade de IC 6 (23,1%)

1.6 - Controle / Avaliação 4 (15,4%)

1.7 - Mercado de serviços de IC (clientes, fornecedores de bases de

dados, consultorias, prestadores de serviço, etc.) 3 (11,5%)

Outros 0

ASSUNTO 2 – Funções Técnicas de IC

2.1 - Análise de informações 19 (73,1%)

2.2 - Coleta de informações 17 (65,4%)

2.3 - Disseminação da Inteligência 13 (50,0%)

2.4 - Planejamento (de projetos, de processos técnicos, etc.) 11 (42,3%)

2.5 - Levantamento de necessidades 10 (38,5%)

2.6 - Avaliação dos processos técnicos de IC 6 (23,1%)

Outros 0

ASSUNTO 3 – Tendências e Caminhos da IC no Brasil

3.1 - Parcerias / Trabalhos colaborativos 13 (50,0%)

3.2 - Novos rumos para a IC no Brasil 12 (46,2%)

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brasileira

3.4 - Fortalecimento das instituições da área no país (ABRAIC, etc.) 8 (30,8%)

3.5 - Principais necessidades da área no país 6 (23,1%)

Outros4 1 (3,8%)

A fim de compreender o padrão de co-ocorrência dos temas, criamos o Quadro 2. Nele, cada célula representa o número de vínculos que reportam ao mesmo tempo os dois temas. Observe no quadro a alta densidade de inter-relacionamentos: há um grande número de temas sendo compartilhados por 10 ou mais vínculos, e apenas 1 par de temas (1.7 + 2.6) com intersecção nula. Se cada tema do quadro fosse o nó de uma rede, esta teria densidade de 99,3% e distância geodésica5 praticamente igual a 1 (1,007), demonstrando que mesmo numa rede pouco densa, as pessoas podem compartilhar muitos interesses entre si.

Quadro 2– Co-ocorrência de temas

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 1.1 0 9 9 6 4 2 1 12 10 10 6 7 4 8 9 7 7 3 1.2 9 0 7 6 5 4 1 11 11 10 7 7 5 8 8 7 6 5 1.3 9 7 0 7 2 3 1 12 10 9 7 8 5 8 8 5 4 2

1.4 6 6 7 0 3 3 1 8 8 8 7 7 4 7 6 5 3 3

1.5 4 5 2 3 0 3 1 5 5 5 4 2 1 3 4 5 3 4

1.6 2 4 3 3 3 0 1 4 4 3 3 2 1 3 2 3 1 3

1.7 1 1 1 1 1 1 0 1 2 1 1 1 0 2 1 1 2 2

2.1 12 11 12 8 5 4 1 0 15 13 9 9 6 10 10 8 6 4 2.2 10 11 10 8 5 4 2 15 0 13 10 10 6 8 10 8 6 4 2.3 10 10 9 8 5 3 1 13 13 0 9 9 6 8 10 8 6 4

2.4 6 7 7 7 4 3 1 9 10 9 0 9 6 8 8 4 2 3

2.5 7 7 8 7 2 2 1 9 10 9 9 0 6 7 8 4 3 2

2.6 4 5 5 4 1 1 0 6 6 6 6 6 0 5 5 1 1 1

3.1 8 8 8 7 3 3 2 10 8 8 8 7 5 0 7 5 4 5

3.2 9 8 8 6 4 2 1 10 10 10 8 8 5 7 0 6 5 2

3.3 7 7 5 5 5 3 1 8 8 8 4 4 1 5 6 0 5 4

3.4 7 6 4 3 3 1 2 6 6 6 2 3 1 4 5 5 0 3

3.5 3 5 2 3 4 3 2 4 4 4 3 2 1 5 2 4 3 0

Uma observação atenta desse quadro revela uma situação inesperada: a co-ocorrência não é guiada por similaridades temáticas. Nota-se isso ao observar que os valores mais altos de co-ocorrência não ocorrem especificamente dentro dos mesmos assuntos do Quadro 1.

A fim de ilustrar mais claramente essa situação, criamos o Quadro 3 e a variável “Relevância”, que representa a presença relativa de cada assunto no conjunto das co-ocorrências de cada um dos temas. Calculada a partir dos dados do Quadro 2, a relevância

4

Um respondente selecionou a alternativa “Outros”, mas não indicou o novo tema no formulário de resposta.

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representa a razão entre a soma das co-ocorrências de cada tema dentro de um assunto e o número de temas do assunto (excetuando a diagonal nula)6.

Se as co-ocorrências fossem motivadas por similaridade temática, então os temas dentro do mesmo assunto teriam maior co-ocorrência com os demais temas do mesmo assunto (i.e., a relevância de um tema no seu respectivo assunto seria maior que a relevância para os outros dois assuntos). No entanto, o que se observa é uma grande predominância do Assunto 2 e algumas ocorrências do Assunto 3, o que frustra a explicação temática da co-ocorrência e nos conduz a explicações que destaquem o Assunto 2 frente aos outros dois.

Quadro 3– Relevância dos assuntos na co-ocorrência dos temas Temas Relevância do

Assunto 1 Relevância do Assunto 2 Relevância do Assunto 3 Maior relevância esperada (por motivos temáticos) Maior relevância observada

1.1 5,17 8,17 6,80

Assunto 1

Assunto 2

1.2 5,33 8,50 6,80

1.3 4,83 8,50 5,40

1.4 4,33 7,00 4,80

1.5 3,00 3,67 3,80 Assunto 3

1.6 2,67 2,83 2,40 Assunto 2

1.7 1,00 1,00 1,60 Assunto 3

2.1 7,57 10,40 7,60

Assunto 2 Assunto 2

2.2 7,14 10,80 7,20

2.3 6,57 10,00 7,20

2.4 5,00 8,60 5,00

2.5 4,86 8,60 4,80

2.6 2,86 6,00 2,60

3.1 5,57 7,67 5,25

Assunto 3

Assunto 2

3.2 5,43 8,50 5,00

3.3 4,71 5,50 5,00

3.4 3,71 4,00 4,25

Assunto 3

3.5 3,14 3,00 3,50

A observação do Quadro 1 revela que o Assunto 2 tem os temas de maior ocorrência, o que nos levou a estabelecer a hipótese de que as co-ocorrências fossem dependentes da própria ocorrência dos temas. Testamos essa hipótese calculando o coeficiente de correlação linear quadrada (R2) para cada tema, utilizando pares ordenados formados pela ocorrência geral de cada tema (obtida do Quadro 1) e suas co-ocorrências com cada tema específico

6

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(obtidas do Quadro 2). O Quadro 4 ilustra esse procedimento, apresentando os pares ordenados do tema “1.1”.

Quadro 4– Pares ordenados de Ocorrência e Co-ocorrência para o tema “1.1”

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 Ocorrência geral

dos temas 13 13 13 8 6 4 3 19 17 13 11 10 6 13 12 9 8 6

Co-ocorrência entre o tema “1.1”

e os demais temas

0 9 9 6 4 2 1 12 10 10 6 7 4 8 9 7 7 3

O Quadro 5 apresenta os valores de R2, um para cada tema. Temas com ocorrência igual ou superior a 12 (que representam aproximadamente o tercil de maior ocorrência) possuem R2 médio de 0,8836 (i.e., o ajuste linear entre ocorrência e co-ocorrência é capaz de explicar 88,36% dos pares ordenados) e desvio padrão baixo (de 0,03930, que corresponde a apenas 4,5% do valor da média) mesmo para uma larga amplitude de ocorrências (cujo valor numérico é 8, por esse grupo comportar ocorrências de 12 a 19).

Quadro 5– Correlação entre as ocorrências e co-ocorrências

Temas Ocorrência R² R²

Médio

Desvio Padrão

2.1 19 0,94368

0,8836

0,0393 (4,5% do

valor da média) 2.2 17 0,87936

1.1 13 0,90618 1.2 13 0,89505 1.3 13 0,86940 2.3 13 0,89787 3.1 13 0,82870 3.2 12 0,84864 2.4 11 0,66732

0,7124

0,07391 (10,4% da média) 2.5 10 0,74199

3.3 9 0,70257 1.4 8 0,82134 3.4 8 0,62885 1.5 6 0,38397

0,3456

0,2507 (72,5% da média) 2.6 6 0,69388

3.5 6 0,19337 1.6 4 0,42590 1.7 3 0,03088

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Por fim, temos os temas com ocorrência até 6 (que correspondem aproximadamente ao tercil de menor ocorrência): eles têm R2 médio de 0,3456 (correlação muito baixa) e desvio padrão de 0,2507 (72,5% da média – muito alto), para uma amplitude de 4.

A explicação para esse comportamento do R2 passa pela análise do Quadro 6, que mostra que em termos de interesses mútuos, os 26 vínculos da rede são bastante heterogêneos e comportam em média muitos temas diferentes.

Quadro 6– Diversidade de interesses no interior dos vínculos Temas de interesse mútuo

Total Vínculos7 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5

A-B X X X X X X X X 8

A-G X X X X X X X X X X X 11

A-F X X X X X X X X X 9

A-H X X X X X X X X X 9 E-B X X 2

E-I X X X 3

E-H X X X X 4 J-D X X X X X X X X X X X 11

O-P X X X X X X X X X X X X X X X X X 17 P-O X X X X X 5

K-P X X X X X X X X X X X X X X X X 16 C-B X X X X X 5

C-K X X X X X X X X X X X X 12

C-L X X X X X X X X X X X 11

C-D X X X X X X X X X X X X 12

C-N X X X X X X X X 8

C-M X X X X X X X X X X 10

L-D X X X X X X X X X X X 11 D-J X X 2

D-N X X 2

D-C X X X X 4

D-M X X X 3

N-D X X 2

N-C X X X X 4 N-J X 1

N-M X X 2 Ocorrências 13 13 13 8 6 4 3 19 17 13 11 10 6 13 12 9 8 6

Como os temas com alta ocorrência representam muitos vínculos, a subrede delimitada por esses temas assume características muito parecidas com as da rede completa, determinando assim uma forte proporcionalidade entre as ocorrências de cada tema na rede completa e na subrede (i.e., valores de R2 altos). Por outro lado, temas de baixa ocorrência possuem poucas díades (i.e., há poucos vínculos reunidos numa subrede menor). Como as díades são muito heterogêneas, as subredes de temas com poucas díades apresentam características diferentes da rede completa, resultando em valores de R2 baixos.

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Em suma, a hipótese de que a co-ocorrência é dependente da ocorrência mostrou-se válida para as altas ocorrências (aproximadamente o tercil de maiores ocorrências). Abaixo disso, a influência da ocorrência sobre a co-ocorrência diminui: quanto menor a ocorrência, maior a influência das características específicas das díades relacionadas ao tema.

É possível mostrar as diferenças entre os temas de alta e baixa ocorrência através da Análise de Redes Sociais. Para tanto, elegemos dois temas (2.1 e 1.7, respectivamente o de maior e de menor ocorrência na rede) para uma análise ilustrativa.

O tema “2.1” (Análise de informações) possui uma subrede formada por 19 vínculos (73,1% dos vínculos da rede completa), cuja morfologia é retratada pela Figura 4. Perceba quão parecidas são as morfologias dessa e da rede completa (Figura 1). Temos presentes todas as cidades, a ausência de apenas 2 dos 16 atores e de 1 dentre as 9 organizações da rede completa. Há certamente redução nas medidas de coesão, do grau de centralidade média (de 1,625 para 1,188, tanto na entrada quanto na saída) e do grau de proximidade média (de 8,087 para 7,753 na entrada e de 8,698 para 8,120 na saída), mas notem que, no geral, são reduções insuficientes para representar uma transformação marcante dessas características.

Figura 4– Rede relacionada ao interesse 2.1 (Análise de informações).

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Figura 5– Meios de comunicação ligados ao tema “2.1” e a toda a rede.

Figura 6– Frequência de comunicação ligada ao tema “2.1” e a toda a rede.

Tratemos agora do tema de menor ocorrência (1.7 - Mercado de serviços de IC (clientes, fornecedores de bases de dados, consultorias, prestadores de serviço, etc.)). Como cada díade da rede tem características próprias (vide Quadro 6), em análises de pequenas frações da rede – como a dos temas de baixa ocorrência – há maior probabilidade de questões específicas, ligadas às poucas díades envolvidas, atribuírem a esses pequenos grupos características bem diferentes da média.

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Jaú, sem conexão entre elas. A análise da co-ocorrência de temas da tríade mostra o primeiro grande desvio do comportamento médio da rede: nela não há qualquer co-ocorrência! O único interesse ligado aos vínculos da tríade é justamente o 1.7.

Figura 7– Rede relacionada ao interesse 1.7 (Mercado de serviços de IC).

Do mesmo modo, nota-se que os vínculos que formam 1.7 se dão entre 5 pessoas com formações e perfil de atuação diferentes da média da rede: 2 são especialistas, 2 tem o título de mestre e apenas 1 é doutor (na rede completa, temos 64% dos participantes com o título de doutor, 9% com mestrado e 18% de especialistas). Esse perfil, em termos de formação, casa bem com as descrições de atuação dessas pessoas, que relatam postos de trabalho ligados à prestação de serviços a empresas (incluindo serviços de IC). Eis aí a grande justificativa da incidência do interesse 1.7, o tema do Quadro 1 mais ligado à prestação de serviços em IC. Com tantos desvios da média da rede, fica fácil compreender porque a correlação entre ocorrência e co-ocorrência nesse caso é a mais baixa de todas (0,03088).

Por fim, o Quadro 6 não só ilustra a explicação das co-ocorrências de temas mas também insinua uma possível explicação para as altas ocorrências. Se observarmos os vínculos C-D e D-C no quadro, veremos que eles contêm todos os temas de alta ocorrência. Isso é coerente com o fato da díade C-D representar um papel diferenciado no dinamismo informacional da rede, já que reúne os dois principais mediadores do fluxo informacional.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

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Os dados analisados permitiram a compreensão de vários aspectos fundamentais da rede, que se revelou pequena e pouco densa, mas ampla em termos geográficos e heterogênea em termos organizacionais, composta por pessoas altamente qualificadas, atuantes em empresas, instituições de ensino superior, em um sindicato e em numa associação.

No que diz respeito ao fluxo informacional, a rede comporta uma boa frequência de troca de informações, fundamentalmente através de e-mail, telefone ou pessoalmente – com a alta incidência dos dois últimos, indicando boa proximidade entre os atores da rede.

Sobre os interesses mútuos que motivam o fluxo, predominam os temas técnicos, ligados ao ciclo de IC, seguidos por assuntos gerenciais e por temas ligados às tendências e caminhos da IC no Brasil. Além disso, observou-se que, apesar de pouco densa, a rede comporta uma miríade de interesses altamente inter-relacionados: praticamente todos os assuntos se relacionam no interior da rede. Na base desse processo estão os vínculos da rede que, em termos de interesses mútuos, apresentam grande diversidade (i.e., são diferentes entre si e comportam em média muitos interesses diferentes).

Descobriu-se ainda a lógica que explica a co-ocorrência dos temas: para aqueles mais citados (i.e., os de maior ocorrência no Quadro 1), a co-ocorrência segue o número de citações; já para os temas restritos a poucas díades ou tríades, a co-ocorrência segue os interesses específicos das pessoas que compõem essas díades ou tríades. Essa descoberta é interessante porque mostra que a co-ocorrência não segue questões temáticas (i.e., não encontramos maior co-ocorrência entre interesses ligados a uma mesma temática que entre interesses ligados a temáticas diferentes).

As descobertas e o entendimento obtido sobre a rede mapeada com base na abordagem de caracterização aqui proposta reitera a aplicabilidade dessa estratégia em qualquer rede informal interorganizacional de IC, viabilizando assim uma forma sistemática de se estudar essas redes, não disponível na literatura atualmente8.

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