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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