agroplus social networkanalysis
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Análise de Redes Sociais(Social Network Analysis)
aplicada à Assistência Técnica e Extensão Rural (ATER)
Prof. Aziz Galvão da Silva JúniorDepto. Economia Rural
Universidade Federal de Viçosa
Conteúdo
• Importância e Desafios da ATER• Análise de Redes Sociais– Conceitos – Métricas
• Aplicações • Conclusões
Importância
• Características da produção agrícola– Complexidade
• Peculiaridades da produção• Aumento demanda (qualidade produtos, questões
ambientais e sociais)• Instabilidade de mercados
– Importância do conhecimento técnico• Necessidade ATER– solução de problemas técnicos (AT)– Educação não formal de forma continuada (ER)
Desafios
• > 5 milhões de agricultores (4 mi. Familiares)– Aprox. 16 mil extensionistas (250 prods/técnico)– Escassez de recursos (logística)
• Indispensável aumentar– Eficácia (solucionar problema/objetivos produtor) e– Eficiência (otimizar recursos)
• Interação entre agricultores é fator chave– Entender rede social– Obter indicadores
• Implementar ações
Rede Social
Questões• Avaliar a estrutura da rede social dos agricultores
– Grau de interação direta entre agricultores (densidade) – Existência de grupos (clusters) – Distância (interação indireta) entre agricultores
• Identificar agricultores chaves– Mais popular (maior número de interações)
• Mais procurado pelo outros agricultores• Contata maior número de agricultores (ativador)
– Intermediário (caminho mais curto entre outros participantes)– Divulgador (distribuir informação mais rapidamente)– Bem relacionado (interage com outros também bem relacionados)
• Definir objetivos => Formular estratégias• Acompanhar impacto das ações
– evolução da rede
Análise de Redes
• Grafos/Redes (Graph/Network)– Vértices/Nó (Vertex/Node)– Arrestas/Relação (Edge/Link)
• Tipos de grafos – Direcionados (directed)• quem busca informação com quem
– Não direcionados (undirected)• quem conhece quem
Análise de Redes
• Foco da análise– Toda a rede (whole)– Individual (ego-network)
• Atributos– Não ponderada– Ponderada• Importância• Frequência• ...
Métricas: NETWORK
• Densidade (density):– Número de arrestas/total de arrestas possível
• Undirected Directed• `5/6 = 0,83 5/12 = 0,42
– Exemplo:• Densidade: 0.116• Grau (interação) médio: 2.667
Métricas: NETWORK
• Cluster (clustering)
• Exemplo
Métricas: NETWORK• Distância
– Diâmetro (diameter, longest shortest path)• Número máximo de links entre os nós mais
distantes através do caminho mais curto: • D = 3
– Distância média (average short distance)• Distância (n. nós) média entre os menores caminhos
entre os nós:
• Exemplo– D = 8
• Small World– 6 degree: qualquer pessoa está a, no máximo, a
6 graus de “distância” de qualquer outra pessoa.
Métricas: CENTRALIDADE
• Foco na importância dos participantes (nós)– Grau (Degree) • Entrada (indegree)• Saída (outdegree)
– Intermediação (Betweenness)– Proximidade (Closeness)– Vetor Próprio (Eingenvector)
Grau (Degree)
• Número de relações de um nó – Redes direcionadas• Grau de entrada• Grau de saída
• Indica: “popularidade”
Exemplo
• Degree
Intermediação (Betweenness)
• quantos vezes o nó está presente no menor caminho entre os outros nós
• As informações passam por este nó.
Exemplo
• Betweenness
Proximidade (Closeness)
• Distância do nó em relação aos outros nós da rede– Quantos “passos” para
atingir outros nós• Mede a velocidade de
transmissão da informação
Exemplo
• Closeness
Vetor próprio (Eigenvector)
• Soma do grau de centralidade dos nós relacionados
• Mede a grau de influência do nó na rede– Relacionamento com outras
pessoas bem relacionadas
Exemplo
• Eigenvector
Aplicações ATER• Formular estratégias e definir ações
– Eficácia (produtores alcançam objetivos)– Eficiência (serviço ATER otimiza uso recursos)
• Metodologia– Objetivo– Perguntas
• Tipo e atributos do relacionamento• Atributo dos nós
– Questionários– Métricas
• Formúlação de estratégias e ações– Exemplos. ....
Gestão Conhecimento
Aklam, P. 2013
Referências
• Literatura• Softwares– Visone– Gephi– NodeXL– Pajek– Ucinet– ...
