REDES COMPLEXAS – MUNDO PEQUENO, REDES SEM ESCALA E REDES ALEATÓRIAS

Gilson Medeiros de Oliveira Junior

AGENDA Redes

Redes Sociais

Modelos de redes

Análise de redes sociais

REDES COMPLEXAS

“Forma de modelar a natureza onde as propriedades de um elemento são resumidas às conexões que ele estabelece com outros elementos do mesmo sistema.”

Websites -> WWW

OUTROS EXEMPLOS DE REDES

Neurônicos -> Cérebro

Economia nacional -> Economia global

Pessoas -> Organização (redes sociais)

REDES SOCIAIS

Entidades dinâmicas

Indivíduos Interagem Cooperam Mudam Evoluem

Uma rede sociais é uma estrutura de relacionamento entre pessoas com interesses comuns

REDES SOCIAIS

Através delas pode-se: compartilhar experiências, conceitos, valores

divulgar conhecimento, arte, música

discutir tudo o que é compartilhado e divulgado

interagir livremente com pessoas que queiram compor grupos de indivíduos que se identifiquem em torno de algum assunto ou interesse

REDES SOCIAIS

REPRESENTAÇÃO DAS REDES

Euler: criador da teoria dos grafos

Teoria multidisciplinar Ex: matemática, física, informática

Sociologia Análise estrutural -> estudar o todo e não só a

parte Relações sociais Interação entre os indivíduos

UNIDADES BÁSICAS DAS REDES

DíadesRelações se dariam de forma aleatória

Tríades

CONCEITOS BÁSICOS

Coeficiente de clusterização

Grau de distribuição

Tamanho do caminho médio

COEFICIENTE DE CLUSTERIZAÇÃO

Numa rede social, um amigo de seu amigo possivelmente pode ser seu amigo

C <= 1 C = 1

GRAU DE DISTRIBUIÇÃO

É a quantidade total de conexões de um determinado nó

Grau de distribuição médio de redes randômicas Distribuição binomial Distribuição de Poisson

TAMANHO DE CAMINHO MÉDIO

Média da quantidade de nós ligando dois outros nós na rede

Analogamente a redes sociais - quantidade média de pessoas ligando duas outras pessoas na rede

Indica quão conexa é a rede

O tamanho de caminho médio em redes complexas reais é relativamente pequeno -> evidenciando o efeito de mundo pequeno

DINÂMICAS DAS REDES -> MODELOS Redes: estrutura mutante no tempo

Modelos:Redes aleatóriasMundos pequenosRedes sem escala

MotivaçãoTentar explicar características e

propriedades das redes

MODELO DE REDES ALEATÓRIAS

Rényi e Erdös

Teorização dos grafos aleatórios ou randômicos

Como as redes sociais se formam?!?!

Redes complexasCrescimento desordenado e caótico Conexão aleatórias ou randômicas

MODELO DE REDES ALEATÓRIAS

Quanto maior o número de links maior a probabilidade de geração de clusters

Em geral apresentam baixo coeficiente de clusterização

Redes igualitárias (clusters)Mesma quantidade de conexõesMesma chance de receber novos links

Quanto mais complexa for a rede, maior a probabilidade dela ser randômica.

MODELO DE MUNDO PEQUENO

“What a small world!”

MODELO DE MUNDO PEQUENO Sociólogo Stanley Milgram, década de 60

Experimento para observar o grau de separação entre as pessoas

“Six degrees of separation” principle

Carta ao Papa

Amigos -> Conhecidos -> Conhecem outras pessoas

MUNDO PEQUENO – EXPERIÊNCIA DE MILGRAN

De: Nebraska e Kansas

Para: Boston Informações demográficas

Seis graus de separação

Também foi testado com grupos raciais diferentes

NÚMERO DE BACON

O número de Bacon se baseia na rede social de atores, na qual dois atores estão ligados se participaram em mesmo filme pelo menos uma vez. O projeto constata que um número de Bacon maior do que 4 é improvável. No site http://oracleofbacon.org/ , o usuário entra com o nome de um artista, e tem como resultado a distância desse artista até Kevin Bacon.

THE ORACLE OF BACON

MODELO DE MUNDO PEQUENO

MODELO DE MUNDO PEQUENO: RELACIONAMENTOS

Tipos de relações Relações diretas

Amigos Relações indiretas

Amigos de amigosOrkut – Comunidades

Alguns laços estabelecidos de modo aleatório Diminuindo o tamanho do caminho médio

Redes igualitárias assim como redes ER

MUNDO PEQUENO: IMPORTÂNCIA DA INTENSIDADE DE FORÇA

Laços fortes vs Laços fracos

Laços fraco tem maior importância que laços fortes

IMPORTÂNCIA DOS LAÇOS FRACOS

MODELO DAS REDES SEM ESCALA

Criado por: Barabási , para redes em geral

Nós altamente conectados (hubs ou conectores) Tendência a receber mais conexões

Lei: “Rich get Richer”

Preferential attachment

Nós não igualitárias

Redes com baixos índices de conectividade médio

MODELOS DAS REDES

CALCANHAR DE AQUILES DAS REDES COMPLEXAS

DUVIDA?

Será que esses modelos de redes se aplicam a redes sociais na internet?!?!?

Análise Orkut Blogs

ANALISANDO O ORKUT

Orkut Buyukokkten, 2004

Software social

Conjunto de perfis + comunidades

Conexões Diretas (amigos) Indiretas (amigos de amigos)

ORKUT (CONT.)

Rede social ampla altamente conectada

Grau de separação muito pequeno

Presença de HUBS-> amigos de todo mundo Distância pode ser diminuída através de

atalhos

ORKUT PROBLEMAS SEGUNDO MODELO SCALE-FREE

Outros interesses: Popularidade Busca por qualificações

Relação puramente aditiva

Coleção de perfis

Não apresenta interação social

Ausência de custo social

ORKUT PROBLEMAS SEGUNDO MODELO SCALE-FREE

Até que ponto um perfil considerado um hub no orkut é realmente um verdadeiro hub em um grupo social?

Comunidades podem ser consideradas como hubs Links entre comunidades (clusters) Problema:

Nem todos os usuários interagem

ANALISANDO OS BLOGS

Personalização da página web

Colocação de posts

Interação entre os indivíduos para manutenção da relação social se da através de comentários e emails

Lista de amigos -> blogs favoritos

BLOGS ENQUANTO REDE SOCIAL E REDE DE WEBSITES

Um blog poder ser um hub de websites se ele tiver uma quantidade enorme de incomming links

Um blog também pode ser um hub de uma rede social, se e somente se, seus links representarem uma conexão entre seus indivíduos

Os comentários são bastante úteis para tal diferenciação

COMENTÁRIOS – ADIÇÃO E SUBTRAÇÃO DE RELACIONAMENTOS

Comentários positivos geram efetivamente conexões e relações sociais

Comentários negativos muitas vezes geram relações negativas/subtrativa, ocasionando uma dissociação de nós

Não há redes paradas no tempo e no espaço, redes são dinâmicas e estão sempre se transformando

LAÇOS DE AMIZADE

A CMC (comunicação mediada por computador) facilita a constituição de laços fracos reduzindo assim a distância entre as pessoas

Clusterização

Favorecendo o modelo de Watts e Strogatz(WS)

O modelo de mundo pequeno não observa com rigor o teor dos laço sociais

MODELO DE BARABÁSI APLICADO AOS BLOGS

Muitos blogs tentam se conectar a outros blogs mais famosos com o intuito de aumentar suas chances de receber mais comentários

Necessidade de visibilidade na Web

As conexões não são feitas de modo aleatório, são feitas de forma intencional

CONCLUSÕES DA ANÁLISE DE BLOGS

Não se trata de uma rede igualitária, os nós não têm a mesma chance de receber comentários e links

Nem todas as interações têm o mesmo peso e a mesma direção

EXEMPLO DE BLOG

+ DÚVIDAS

Será que retirando-se esses hubs não se observaria uma quantidade média de amigos em todos os membros do sistema?

Rede igualitária?

Será que se fosse realmente necessário a interação entre os membros os hubs existiriam?

CONCLUSÃO

Por que a análise de redes sociais é importante? Entender com funciona a sociedade e inferir

porque determinadas ações acontecem Status, popularidade

Modelos insuficientes para entender a complexidade das redes sociais e a conexão entre os nós

Conexão entre os nós não ocorre de forma 100% aleatória

CONCLUSÃO

Modelo de WS Atenta para a clusterização e importância das

pequenas conexões

Modelo de de Barabási Presença de conectores, não leva em conta o

custo e manutenção dos laços sociais Acumula laços como se a relação entre as

pessoas pudesse ser meramente reduzia à uma adição de amigos, sem qualquer custo envolvido

DUVIDAS

REFERÊNCIAS

Duncan J. Watts, Santa Fe Institute - Networks, Dynamics, and the Small-World Phenomenon

Xiao Fan Wang and Guanrong Chen - Complex Networks: Small-World, Scale-Free and Beyond

Raquel da Cunha Recuero - Redes Sociais na Internet: considerações iniciais