uma abordagem metodológica, originada das ciências sociais, que utiliza os conceitos da teoria de grafos para descrever, entender e explicar as estruturas sociais (BRANDES e WAGNER, 2003) e os relacionamentos entre os membros de uma rede (WASSERMAN e FAUST, 1994).
A ARS permite observar as relações que facilitam ou dificultam a colaboração e o compartilhamento de informação e conhecimento em uma organização. As observações oriundas da ARS podem indicar gargalos ou oportunidades para a melhoria do fluxo de informações para evitar problemas de comunicação e perda de informações e conhecimento que deveriam circular na rede. Após diagnosticar os possíveis problemas, é possível propor algumas sugestões de melhorias para ajudar a organização a alcançar uma colaboração e comunicação efetivas (CROSS et al., 2004, MONCLAR et al., 2011, PEREIRA e SOARES, 2007).
A ARS já foi explorada em diferentes contextos (MONCLAR et al., 2011): sociais (EGLER, 2007); médicos (MOREL et al., 2009); ambientais (WWF, 2003); organizacionais (CROSS et al., 2004); de pesquisa científica (BIRD et
al., 2009a); melhorias de processos de software (NIELSEN e TJØRNEHØJ,
2005); na área de BPM como parte de uma estratégia de Social BPM (SWENSON et al., 2011); na área de CSCW para derivar requisitos para sistemas colaborativos (PEREIRA e SOARES, 2007); e no contexto do desenvolvimento de software, conforme apresentado na Seção 2.4.4.
2.4.3.1. Propriedades de análise de redes sociais
As redes sociais podem ser analisadas através das suas propriedades (PEREIRA e SOARES, 2007, WASSERMAN e FAUST, 1994). Um dos principais usos da ARS é medir a importância de um nó dentro da rede. Um nó da rede é considerado proeminente se os seus relacionamentos o tornam particularmente visível aos outros nós da rede. Então, existem duas classes de proeminência do ator: centralidade e prestígio (WASSERMAN e FAUST, 1994).
Na centralidade, a direção das relações nas quais o ator está envolvido não importa, ou seja, um nó central é aquele que está intensivamente envolvido em relacionamentos com outros atores, seja como transmissor ou como receptor. Por sua vez, o conceito de prestígio do ator é mais restritivo, pois só reconhece as relações onde o ator é o receptor. Assim, o conceito de prestígio do ator não pode ser observado em um grafo não direcionado. Entre os tipos
de centralidade (FREEMAN, 1978, OLIVEIRA, 2012, WASSERMAN e FAUST, 1994), destacam-se:
• Centralidade de grau (degree centrality): está relacionada ao número de relações diretas que este nó mantém na rede. O nó mais central ou hub (BARABASI, 2003) é aquele que possui o maior grau. Como ele está em contato direto com muitos outros nós, ele acaba ocupando um lugar central na rede e desempenhando um papel importante. Em contrapartida, nós com grau pequeno ocupam uma posição periférica na rede. Usando o grafo apresentado na Figura 2.4 como exemplo, o nó mais central é o nó c que possui a maior centralidade de grau, que é igual a 3, pois possui 3 arestas. Os outros nós não atingem centralidade de grau igual a 3. Os nós a e b possuem centralidade de grau igual a 2 e o nó d possui a menor centralidade de grau desta rede que é igual a 1;
Figura 2.4 –Exemplo de centralidade de grau
• Centralidade de proximidade (closeness centrality): esta propriedade identifica uma posição estratégica na rede e é inversamente relacionada com a distância. Ela representa o quão próximo um nó se encontra em relação aos demais nós da rede. A centralidade de proximidade é calculada pelo inverso da soma das distâncias de um nó para os outros destinos possíveis. A ideia é que um nó é central se ele pode interagir rapidamente com os demais. Este nó central pode ser altamente produtivo no compartilhamento de informações com o grupo, já que ele acelera o caminho de comunicação entre os nós. Assim, quanto mais diminui a distância de um nó para o restante da rede, mais aumenta a sua centralidade de proximidade. Em contraste, quanto maior a distância entre os nós, maior a chance de perda ou má interpretação entre as informações transferidas ao longo da rede. Considerando como exemplo, a rede em formato de estrela, apresentada na Figura 2.5, o nó b, localizado no centro,
é adjacente a todos os outros. Logo, ele tem uma centralidade de proximidade máxima, já que partindo de b todos os outros nós podem ser alcançados em apenas 1 passo;
A B
C E
D
Figura 2.5 – Exemplo de centralidade de proximidade
• Centralidade de intermediação (betweenness centrality): as interações entre dois nós não adjacentes dependem dos nós que se localizam no caminho entre eles. Estes outros nós potencialmente têm controle sobre as interações entre os dois nós não adjacentes. Assim, a centralidade de intermediação é medida pelo número de vezes que o nó aparece no menor caminho entre outros nós. Esta medida quantifica o grau em que um indivíduo da rede controla ou intermedia o fluxo de informação. Por exemplo, no grafo apresentado na Figura 2.6, o nó b não é o que tem a maior centralidade de grau, mas ele exerce um papel importante nessa rede e possui uma alta centralidade de intermediação, pois é um ponto de articulação entre os nós {a, c, d, e, f, x} e os nós {g, h};
Figura 2.6 – Exemplo de centralidade de intermediação
Apesar de essas propriedades de centralidade terem foco nos nós, elas também podem ser analisadas do ponto de vista da rede como um todo ou de determinados subgrupos. Desta forma, podem ser úteis para comparar diferentes redes, desde que sejam normalizadas de acordo com o tamanho da rede. Por outro lado, outras propriedades, como a densidade da rede, exploram diretamente as propriedades gerais da rede.
arestas que mantém interligado um conjunto de nós. Quanto mais arestas existir numa rede, mais densa ela será (WWF, 2003). A densidade indica a proporção entre o número de relacionamentos existentes e o número de relacionamentos possíveis. A densidade é uma propriedade importante para avaliar o nível de coesão existente na rede.
Por exemplo, na Figura 2.7, a mesma rede, composta por 14 nós, é apresentada com número de arestas e, consequentemente, densidades diferentes. No diagrama (a), os nós estão interligados por apenas 14 arestas, o que resulta em uma densidade baixa de 0,15. No diagrama (b), 37 arestas relacionam os nós, representando uma densidade de 0,4. Por fim, no diagrama (c), os mesmos 14 nós ligam-se por meio de 91 arestas, onde a densidade resultante é máxima e igual a 1, pois todos os nós estabelecem ligações com os demais formando um grafo completo.
Figura 2.7 – Exemplo de densidade da rede (WWF, 2003)