Redes Sociais e Análise de Redes Sociais
Redes Sociais On-Line E Off-LineIBICT/UFRJ, June 29, 2009
Caroline HaythornthwaiteGraduate School of Library and Information
Science
Portuguese courtesy of IBICT Professora Gilda Olinto
IV SEMINÁRIO DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
IV SEMINÁRIO DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃO
Redes Sociais On-Line E Off-LineEstudos e aplicações em Aprendizagem, Conhecimento e Empreendedorismo
This presentation was one of four seminars given in June and July 2009 at IBICT, Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (The Brazilian Institute for Information in Science and Technology), Rio de Janeiro, where Professor Caroline Haythornthwaite was a guest of the institute.
Caroline extends her thanks for the invitation, visit and local support to
Celia Ribeiro Zaher, Coordenadora de Ensino e Pesquisa, C&T da Informação, IBICT for arranging this visit.
Professora Gilda Olinto for intellectually entertaining hours as we worked to translate my slides into Portuguese, as well as her full support of my needs while in Rio.
Selma Santiago for administrative support before, during and after the seminars Ingrid and Marcia for helping make things easier in many ways
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IV SEMINÁRIO DE PESQUISA EM CIÊNCIA DA INFORMAÇÃORedes Sociais On-Line E Off-LineEstudos e aplicações em Aprendizagem, Conhecimento e Empreendedorismo
29 de junho de 2009 (segunda-feira): REDES SOCIAIS ON-LINE Abertura
Celia Ribeiro Zaher - Coordenadora de Ensino e Pesquisa, C&T da Informação, IBICT Umberto Trigueiros - Diretor do Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, ICICT/FIO-CRUZ, Inesita Soares
de Araújo,Coordenadora do Programa de Pós-graduação em Informação e Comunicação em Saúde, FIO-CRUZ
Palestrantes Caroline Haythornthwaite - University of Illinois at Urbana-Champaign, EUA Gilda Olinto, IBICT Coordenadora de Mesa - Paula Maria Abrantes Cotta de Mello , Coordenadora do SIBI (Sistema de Bibliotecas e Informação)/UFRJ
02 de julho de 2009 (quinta-feira) : APRENDIZAGEM, CONHECIMENTO E REDES SOCIAIS Palestrantes
Caroline Haythornthwaite - University of Illinois at Urbana-Champaign, EUA Jaqueline Leta, UFRJ Coordenador de Mesa - Aldo de Albuquerque Barreto, IBICT
07 de julho de 2009 (terça-feira): EMPREENDEDORISMO E REDES SOCIAIS Palestrantes
Caroline Haythornthwaite - University of Illinois at Urbana-Champaign, EUA João Aprigio Guerra de Almeida, Instituto Fernandes Figueira, FIO-CRUZ Coordenadora de Mesa - Ludmila Cavalcante, UFRJ
9 de julho de 2009 (quinta-feira): REDES SOCIAIS E ANÁLISE DE REDES SOCIAIS Palestrantes
Caroline Haythornthwaite - University of Illinois at Urbana-Champaign, EUA Regina Maria Marteleto, IBICT - ICICT/FIO-CRUZ Coordenador de Mesa - Nilton Bahlis dos Santos, FIO-CRUZ
Introduzindo os Métodos
The principles of the social network approach and method
Basic data collection Basic network measures
and analysis Visualizations of
networks
Princípios da abordagem e do método
Coleta de dados básica Medidas e análise Visualização de redes
Redes sociais: Visão geral
Abordagem
Aplicações
Componentes
Redes Sociais Social networks build from direct
interaction An exchange between teacher and
student, supplier and customer, employer and employee
A shared experience as colleagues work together, students learn from each other
Indirect interaction Companies connected through
common members of their business boards
Common experience A connecting event as individuals
attend the same lectures or social events
Common knowledge by reading the same books, watching the same movies
Redes sociais se formam da interação direta Uma troca entre professor e
estudante, entre fornecedor e consumidor, entre empregador e empregado
Uma experiência compartilhada quando professores trabalham junto, quando estudantes aprendem uns com os outros
Interação indireta Empresas conectadas através de
membros de comitês Experiência comum
Quando pessoas participam dos mesmos eventos sociais, seminários, etc.
Quando lêem os mesmos livros, vêem os mesmos filmes
Estruturas de rede
Emphasis on what connects people Who talks to whom about what? Who gives, receives, or shares
what kinds of resources with whom?
And examines the network outcomes How does the structure of a
network affect resource flow among group members?
How does information circulate in a network?
What social capital do members of the network gain?
What do individuals gain from their personal networks?
Ênfase no motivo da conexão Quem fala com quem sobre o
quê? Quem dá, recebe ou
compartilha que tipo de recursos com quem?
E exame dos resultados Como a estrutura da rede
afeta o fluxo de recursos entre membros do grupo?
Como a informação circula na rede?
Que capital social é adquirido pelos membros da rede?
O que os indivíduos obtêm das suas redes?
Explorando estruturas Structural connections rather than
aggregate behaviors Rather than average of individual
behaviors On average, group members send
20 emails a day An assessment of interactional
behaviors People who work together
exchange 15 emails a day, friends 10 per day, family 2 per day, other contacts 3 per day
Local work communications are centralized around one specific manager
Two employees talk frequently with each other but rarely with others
Conexões estruturais em vez de comportamento agregado
Em vez comportamento médio Em média, membros do grupo
enviam 20 emails por dia Avaliação dos comportamentos
interacionais. Pesquisas podem mostrar que: Os que trabalham junto enviam
15 emails por dia, amigos 10, família 2, outros contatos 3
Comunicações de trabalho locais são centralizadas em torno de um administrador específico
Dois empregados interagem entre si mas raramente com outros
Principais estudos
Moreno (1930’s) Sociometry and the sociogram
Bott (1957) Couples
Milgram (1967) Six degrees of separation Small worlds (Watts & Strogatz
(1998) Granovetter (1973)
Job seeking networks, strength of weak ties
Krackhardt (1992), strength of strong ties
Wellman (1979) Community ‘liberated’
Moreno (anos 1930) Sociometria e sociograma
Bott (1957) Casais
Milgram (1967) Seis graus de separação Mundo pequeno (Watts &
Strogatz (1998) Granovetter (1973)
Redes de procura de emprego, força dos laços fracos
Krackhardt (1992), força dos laços fortes
Wellman (1979) Comunidade ‘liberada’
Mais estudos Interlocking directorates
(Mintz & Schwartz, 1985, Mizruchi & Brewster, 1988)
Core discussion networks (Burt, 1985; Marsden, 1987)
Homophily (McPherson & Smith-Lovin, 1997)
Social mobility (Lin & Bian, 1991)
Automated data analysis Email networks and the Enron dataset
(Diesner, Frantz & Carley, 2006) More …
Online networks (Wellman; Hampton; Haythornthwaite; Quan-Haase; boyd; Ellison)
Communication networks, multi-level models (Monge & Contractor, 2003)
Statistical techniques (Wasserman; Patterson; Robins)
Ligação entre dirigentes de empresas (Interlocking directorates) (Mintz & Schwartz, 1985, Mizruchi &
Brewster, 1988) Redes de discussão nucleares
(Burt, 1985; Marsden, 1987) Homofilia
(McPherson & Smith-Lovin, 1997) Mobilidade Social
(Lin & Bian, 1991) Análise de dados automatizada
Redes de email e dados da Enron (Diesner, Frantz & Carley, 2006)
Mais… Redes online (Wellman; Hampton;
Haythornthwaite; Quan-Haase; boyd; Ellison)
Redes de comunicação, modelos multi-nível (Monge & Contractor, 2003)
Técnicas estatísticas (Wasserman; Patterson; Robins)
Network Components
Actors Relations Ties Networks
Atores Relações
Laços Redes
Redes Sociais
Actors Nodes in the network Interact and maintain
relations with each other Relations
Lines in the network Connect actors in specific
kinds of interaction Ties
Lines between actors Ties exist between actors who are
connected by one or more relations
Networks Whole configuration
of ties and actors
Atores Nós nas redes Interagem e mantêm relações
Relações Ligações (linhas) nas redes Conectam atores em tipos
específicos de interação Laços
Linhas entre atores Laços existem entre atores que
estão conectados por uma ou mais relações
Redes Configuração geral de laços e
atores
Atores em redes de quem-para-quem
People Adults, teens, children Employers, employees, co-
workers Teachers, students
Groups or Teams Organizations Governments Countries Websites Documents
Atores Adultos, adolescentes,
crianças Empregadores, empregados,
colegas de trabalho Professores, estudantes
Grupos ou times Organizações Países Páginas na Web Documentos
Relações: Conteúdo, Direção, força
Content The physical, emotional, or
informational content exchanged, shared, created or experienced together
Communication chatting, gossiping, giving
information Small services
babysitting, lending small amounts of money
Social support giving or receiving emotional support
Collaboration working together, learning together
Social services cleaning up after disasters, helping
neighbors
Conteúdo Conteúdo físico, emocional ou
informacional trocado, compartilhado, criado ou experimentado
Comunicação Chatting, fofocando, passando
informação Pequenos serviços
Babysitting, emprestando dinheiro Apoio social
Dando ou recebendo apoio emocional
Colaboração Trabalhando junto, aprendendo
junto Serviço social
Ajudando em emergências e necessidades
Relações: Conteúdo, Direção, força
Direction of resources flow from one actor to another Information … from teachers,
professionals to students, novices Help with technology … from
technological guru to co-workers Social support … from parent to child,
spouse to spouse Money … from parent to child
Strength of the relation refers to how much, how often, how important Intimacy, Frequency, Intensity,
Quantity, Regularity, Longevity, Value Defined both objectively and
subjectively Ex., minor versus major social
support, monthly vs daily communication
Direção dos recursos: recursos fluem de um ator para outro Informação...de professores, profissionais,
para estudantes, e aprendizes Ajuda com tecnologia...do guru
tecnológico aos companheiros de trabalho Apoio social ... de pais para filhos, de
marido para mulher... Dinheiro ... de pais para filhos
Força da relação se refere a quanto, com que frequência, quão importante Intimidade, frequência, intensidade,
quantidade, regularidade, longevidade, valor
Definidos tanto objetivamente quanto subjetivamentes
Ex. Intensidade do apoio social (maior ou menor), comunicação mensal versus diária
Relações e Laços
From Weak to Strong show increases in: Number and types of
interaction Intimacy and reciprocity Attention and commitment
to the relationship Frequency of interaction Number of means of
communication used Motivation to share
information and resources
Quando a força do laço aumenta também aumentam: Número e tipos de relações Auto-exposição, intimidade e
reciprocidade Frequência de contato Número de meios de
comunicação utilizados Quantidade e variedade da
informação que é compartilhada
Motivação para compartilhar informação
Trocas entre laços
Pairs Dyads Ego and Alter
Triads (3)
Groups Cliques Clusters Components
... And on to networks
Pares Díade Ego e Alter
Tríade (3) Grupos
Cliques Clusters Componentes
...E vamos às redes
Networks
B2
D3
B4
¬ D5 ¬
C8
D9
¬ B10 ¬
D12
C13C15
A6
A7
A11
A14
¬ Network Star, & Broker
Eddie
Fran
Fred Ginger
Ego
Child at home
Child at college
Spouse
Parents
Pete
Classmates
Pat
Boss
Pam
Co-workers
Redes inteiras
Personal Network of a Typical Distance Learner
Student
3 Strong Tiesdaily communication
All relations, including weeklyEmotional Support;
Maintained via 2 to 4 media, withvery high frequency
communication via Email
3 Intermediate to Strong Tiescommunication 2-3 times a week
2-4 relations, including low frequencyEmotional Support;
Maintained via 2 media
4 Weak to Intermediate Tiesweekly communication
2-4 relations, CW or EI plus Socializing,with occasional Emotional Support;Maintained via fewer than 2 media
Weak Ties with the Remainder of the Classmonthly communication
1-2 relations, mainly Collaborating on Class Work orExchanging Information, plus Socializing;
Maintained via 1 mediumusually the class medium (Webboard or IRC)
Redes pessoais
Redes ego-cêntricas
Fazendo perguntas numa perspectiva de
rede
Coleta de dados
Dados de rede
Determinando a abrangência do estudo
Who, what, when, where and how Actors (who)
Whole, ego-centric or personal networks
Relation(s) (what) Interaction of any type or of specific
type(s) Directed from one person to another
(such as giving help to someone) or undirected (such as communicating with someone)
Time period (when) Time-limited event (e.g., during a
meeting), or open time period (month, year)
Context of interest (where) Physical location; online site; at work;
at home; etc. Means of exchange (how)
Means of communication, transport, exchange?
Quem, o que, quando, onde e como Atores (quem)
Redes ego-cêntricas ou pessoais Relação(ões) (o quê)
Interações de qualquer tipo ou de tipos específicos
Direcionadas ou não-direcionadas Período de tempo (quando)
Evento limitado no tempo (ex,durante uma reunião) ou mais aberto (mês, ano)
Contexto de interesse (onde) Localização física; sites online; no
trabalho, em casa, etc. Meios de troca (como)
Meios de comunicação, transporte, troca
Questões de rede
Who do you work with? Who did you hear about your job
from? Who do you discuss important
matters with? US general social survey
question How often have you
communicated with each member of your work team in the last week? Accuracy: good for comparison
of ego’s communication with A versus with B; not good for actual communication numbers
Com que você trabalha? Quem lhe deu informação que
lhe levou ao seu trabalho? Com quem você discute
assuntos importantes? Questão no “Social Survey” dos
EUA Com que frequência você se
comunicou com cada um dos membros do seu grupo de trabalho na última semana? Precisão: boa para comparação
da comunicação de A com B; não boa para obtenção de números (frequência) da comunicação
Definindo a rede
Boundaries to the whole network
Before data collection Define the boundaries of the
whole network, e.g., all members of a project team, all managers in a department
After data collection Select subgraphs, or work
with network boundaries that have emerged (e.g, through snowball sampling, or name generation by participants)
Limites da rede como um todo
Antes da coleta de dados Definir os limites: todos os
membros de um projeto, todos os administradores de um departamento
Depois da coleta de dados Seleção de sub-grafos, ou
trabalho com limites que emergem (ex, através do método bola de neve de amostragem, ou geração de nomes através dos participantes)
Definindo a rede
Boundaries to the data collection Snowball until some criterion
is met, e.g. 50 people Collect from all participants
reachable within a prescribed time frame (e.g, within one week)
For personal and/or egocentric studies Select according to standard
statistical sampling techniques
Limites da coleta de dados Aplicar Bola de Neve até um
critério é atingido, ex, 50 pessoas
Coletar informação de todos os participantes que são alcançáveis atá um limite estabelecido (ex: dentro de uma semana)
Para estudos de redes pessoas ou egocêntricas Selecionar utilizando técnicas
estatísticas de amostragem convencionais
Questionários de rede
Actor Attributes Collect demographic data
Organizational information on rank, etc.
Actor assessments of the tie Collect data on relationships
between actor Formal or informal work tie,
supervisory or co-worker tie Acquaintances, friends, close
friends, workmates only How long have they known each
other, worked with each other, been married to each other, etc.?
Atributos dos atores Obter dados socio-demográficos
Informações obtidas na organização sobre posição na hierarquia, etc.
Coletar dados sobre relações entre atores Laços de trabalho formais e
informais, laços de supervisão/subordinação e de trabalho conjunto
Conhecimentos, amigos, amigos íntimos, somente colegas de trabalho
Quanto tempo se conhecem, trabalham junto, estão casados, etc.
Questionários de rede
Helping participants identify actorsin their network Roster
Provide list of names of all members of the network
Name generators Name the 5-7 people you work with
most closely Who did you work with yesterday?
Position generators Did you talk to anyone in one of
these roles: teacher, minister, politician, storekeeper
Snowball techniques Ask participants for next person to
talk to
Ajudando participantes a identificar atores nas suas redes
Lista Prover lista com nomes de todos
os membros da rede Geradores de nomes
Dê o nome de 5-7 pessoais com quem você trabalha mais de perto
Com quem você trabalhou ontem? Geradores de posição
Você falou com alguém em uma das seguintes posições:professor, padre, político, dono de loja
Técnicas de bola de neve Perguntar aos participantes sobre
a próxima pessoa a ser contatada
Exemplo de formato de questionárioWho talks to whom about what and via which media?
TYPE OF INTERACTION Group Members: 1 2 3 ... 20
How often have you received instructions (i.e., exact directions on what work to do) from this person?
in unscheduled face-to-face meetings in scheduled face-to-face meetings by telephone by fax by electronic mail by videoconferencing
How often: D for daily W for Weekly M for Monthly Y for Yearly 0 for never For in between amounts use e.g., 2D for twice a day, 6Y for six times a year
Note. 24 questions x 25 respondents x 20 others produces 12,000 data pointsNota: 24 questões X 25 respondents X 20 alters produz 12000 células numa matriz
Two-Mode Network Data
AoIR ASIST ALA CATAC iSchools
Anna 1 0 0 1 1
Brian 0 1 1 0 1
Cindy 0 1 1 0 0
Jamie 1 1 0 0 0
Mike 0 1 0 0 1
Nancy 0 0 0 0 1
Owen 1 1 0 0 0
William 0 1 1 0 1
Attendance at Conferences (People x Event) creates ‘co-attendance’ network
Participação em conferências (pessoas X eventos) cria redes de ‘co-presença’
Data: Who to Whom Matrix TO
Ava Brad Cam Dale Ed Frieda Gail Henri
FROM Ava 0 1 1 1 0 1 1 0
Brad 0 0 1 0 1 0 0 0
Cam 0 1 0 1 1 0 1 0
Dale 0 0 1 0 0 1 1 0
Ed 0 0 0 1 0 1 1 0
Frieda 0 0 0 0 0 0 1 0
Gail 0 0 0 1 0 0 0 0
Henri 1 1 1 1 1 1 1 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 0 13 34 0 62 24 16 6 42 28 20 26 19 7 17 2 13 0 13 78 12 12 12 14 82 125 12 13 12 13 13 3 34 47 0 26 170 41 26 26 246 84 34 226 35 47 54 4 0 78 26 0 48 14 16 18 34 205 16 26 6 6 8 5 62 48 177 48 0 28 28 29 189 54 28 189 91 28 54 6 24 14 16 14 15 0 58 16 20 16 121 28 20 38 39 7 16 16 16 16 16 110 0 16 17 17 70 16 16 25 16 8 6 6 6 18 6 6 6 0 6 38 14 6 350 6 347 9 42 110 199 34 174 30 22 30 0 31 25 194 37 26 32 10 28 92 57 205 21 21 16 36 24 0 17 24 28 20 24 11 20 16 16 16 16 168 48 20 16 20 0 16 16 41 16 12 26 30 151 26 190 31 26 26 218 26 26 0 26 31 34 13 19 14 14 6 16 16 18 154 14 14 14 14 0 15 151 14 7 8 18 6 10 35 17 10 12 10 24 13 7 0 8 15 17 12 5 8 15 11 5 136 20 4 6 32 131 4 0
Dados boleanos ou contínuos
• Dados são frequentemente ‘simetrizados’, i.e., tornados iguais em ambas a direções, ou ‘dicotomizados’ num valor específico’
Boolean data or Valued data
• Data are often ‘symmetrized’ i.e., made the same in both directions and/or ‘dichotomized’ at a particular value
Dichotomized at 1, 2, 3 and 4 Ties (densities)
.56
.20
.07
.02
Coleta de dados
Hand collection Paper based questionnaires,
face-to-face or phone interviews Time consuming data collection
and data entry Slow accumulation of cases Limited datasets
Current trends to automated collection and coding Rapid accumulation of data Getting to real time processing of
results Tend to concentrate on single
attributes, e.g., linked or not
À mão Em papel, entrevistas face a
face ou por telefone Coleta e entrada de dados
toma muito tempo Lenta acumulação de casos Conjunto de dados limitados
Tendências à coleta e codificação automática Acumulação rápida de dados Processamento real time Tendência à concentração
em um único atributo, por exemplo linkado ou não
Growth of Usenet(wikipedia, Oct. 2007)
3.12 terabytes of data daily (2007)100 million posters (2003)
Estímulo para automação
Growing volume of texts contributed by a growing number of participants
Increased amount of online text and use of online environments
------ Número crescente de
participantes contribuindo com um volume crescente de textos
Volume crescente de textos online e uso de ambientes online
Stimulus for real-time analysis Streams of linear text Invisible social structure Rapidly generated
March 2008 Archives by thread . Messages sorted by: [ subject ] [ author ] [ date ] . More info on this list... Starting: Sat Mar 1 13:26:33 PST 2008_Ending: Sun Mar 23 09:32:23 PDT 2008_Messages: 205 . [Air-L] Final goodbye for early web icon Dominic Pinto . [Air-L] Reminder - Gogimon Search Agent Beta Tesers David Miller . [Air-L] Meeting in Illinois, May 08 - "decolonized methodologies" Denise N. Rall . [Air-L] Open Source and changing mode of productions in the third world Denise N. Rall . [Air-L] Companion to Digital Humanities Barry Wellman . [Air-L] Companion to Digital Humanities Jankowski . [Air-L] Origins of E-Commerce Alex -Vipowernet . [Air-L] Lessons in Second LIfe jeremy hunsinger . [Air-L] Invitation to 6th Annual Workshop on Open and User Innovation - HBS & MIT - August 4-6, 2008 Karim R. Lakhani . [Air-L] Facing up to Facebook - Michael Geist at Osgoode March 5 (Livecast available!) Giuseppina D'Agostino/osgoode . [Air-L] Instrument help: eveluate user's perception of online community Ke, Nan . [Air-L] CFP - DIAC Demos, Workshops, and Exploratory Papers Tom Erickson . [Air-L] call for papers for a special issue on consumption and Web 2.0 davidgbeer at aol.com . [Air-L] TVO The Agenda tonight Nancy Baym . [Air-L] Resources on On-Line Dating and SMS Language Andrew Herman . [Air-L] Resources on On-Line Dating and SMS Language Gordon Carlson . [Air-L] Postdoc in new media (Germany/Switzerland) Elad Segev . [Air-L] Online research ethics Alecea Standlee . [Air-L] Online research ethics Nishant Shah . [Air-L] Online research ethics mhward . [Air-L] Online research ethics joana ro . [Air-L] Online research ethics Charles Ess . [Air-L] Online research ethics - my two and 1/4 cents Radhika Gajjala . [Air-L] Online research ethics - my two and 1/4 cents Lois Ann Scheidt . [Air-L] Online research ethics Jim Porter . [Air-L] Online research ethics Radhika Gajjala . [Air-L] Online research ethics coopman at u.washington.edu . [Air-L] Online research ethics Charles Ess . [Air-L] Online research ethics Jeremy Hunsinger . [Air-L] Online research ethics Jeremy Hunsinger . [Air-L] Online research ethics Heidelberg, Chris . [Air-L] Online research ethics Derek Hansen . [Air-L] Online research ethics Jeremy Hunsinger . [Air-L] Online research ethics Steve Jones . [Air-L] Online research ethics Lois Ann Scheidt . [Air-L] Online research ethics Radhika Gajjala
. [Air-L] Online research ethics Jeremy Hunsinger
. [Air-L] Online research ethics Charlie Balch
. [Air-L] Online research ethics Lois Ann Scheidt
. [Air-L] Online research ethics Jeremy Hunsinger
. [Air-L] Online research ethics Steve Jones
. [Air-L] Online research ethics Andrew Rojecki
. [Air-L] Online research ethics Mark D. Johns
. [Air-L] Online research ethics - SL Radhika Gajjala
. [Air-L] Online research ethics - SL Lois Ann Scheidt
. [Air-L] Online research ethics - SL Radhika Gajjala
. [Air-L] avatar research ethics Jeremy Hunsinger
. [Air-L] Online research ethics Mark D. Johns
. [Air-L] Postdoc in new media (Germany/Switzerland) Geder Parzianello
. [Air-L] FW: 'Digital Ontario' A symposium Wednesday, March 5th, 2008 - Thursday, March 6th, 2008 Michael Gurstein . [Air-L] CFP: HICSS 42 : Social Networks and Virtual Worlds for Work, Learning, and Play Caroline Haythornthwaite . [Air-L] Invitation to Participate: Research Related to Internet Governance Nanette Levinson . [Air-L] IP/Gender 4/4/08 burkx006 at umn.edu . [Air-L] Top ten web apps mhward . [Air-L] Online research ethics Jankowski . [Air-L] REMINDER> 15 March deadline for e-Research 08 conference in Oxford Eric T. Meyer . [Air-L] Politics: Web 2.0, Royal Holloway, University of London LAST CHANCE TO REGISTER Chadwick Andrew . [Air-L] Online research ethics Marj Kibby . [Air-L] avatar research ethics Marj Kibby . [Air-L] avatar research ethics Radhika Gajjala . [Air-L] avatar research ethics Steve Jones . [Air-L] avatar research ethics Gordon Carlson . [Air-L] avatar research ethics Radhika Gajjala . [Air-L] avatar research ethics Kristin Lindsley . [Air-L] avatar research ethics Gordon Carlson . [Air-L] TorontoStar: Facebook : The New Study Hall For The Wired Generation? Perhaps Not [:-( Gerry Mckiernan . [Air-L] TorontoStar: Facebook : The New Study Hall For The Wired Generation? Perhaps Not [:-( Greg Elmer . [Air-L] TorontoStar: Facebook : The New Study Hall For TheWired Generation? Perhaps Not [:-( Marj Kibby . [Air-L] TorontoStar: Facebook : The New Study Hall For TheWired Generation? Perhaps Not [:-( Dr. Steve Eskow . [Air-L] TorontoStar: Facebook : The New Study Hall For TheWired Generation? Perhaps Not [:-( Peter Timusk . [Air-L] TorontoStar: Facebook : The New Study Hall For TheWired Generation? Perhaps Not [:-( Peter Timusk . [Air-L] Online research ethics dddumitr at ucalgary.ca . [Air-L] Online research ethics Radhika Gajjala
Análise de redes
Principais conceitos
Medidas ao nível do ator Who has the most direct
connections to others in the network Degree centrality,
Network stars Who has the most
outbound connections Influence
Who has the most inbound connections Prominence, popularity
Who has the least or no connections to others Isolates
Quem tem as mais diretas conexões na rede Grau de centralidade,
Estrelas Quem tem mais conexões
voltadas para fora (outbound) Influência
Quem tem mais conexões para dentro (inbound) Prominência, popularidade
Quem tem menos ou nenhuma conexões com os outros Isolados
Centralidade do ator Captures social aspects
Prominence, importance, prestige Visibility, activity, involvement Status, deference, popularity
Degree centrality (direct ties) Closeness (direct and indirect ties)
Shows closeness to others in the network, thus access to resources circulating the network; based on assessment of shortest paths across the network
Betweenness Extent to which the actor sits between
others in the network Shows influential, intermediary position,
control of information flow: Gatekeeper, liaison, bridge roles
Information Centrality Considers all paths in the network and
weights the connection between actors; handles valued data such as frequency, quantity
Captura aspectos sociais Prominência, importância, prestígio Visibilidade, atividade, involvimento Status, dererência, popularidade
Centralidade de grau (laços diretos) Proximidade (laços diretos e indiretos)
Mostra proximidade aos outros na rede e, portanto acesso a recursos circulando na rede, baseado ma avaliação do caminho mais curto dentro da rede
Betweenness O quanto o ator está entre os outros na
rede Mostra posição de influência e
intermediária, controla o fluxo de informação: gatekeeper, liaison, papel de ponte
Centralidade da informação Considera todos os caminhos possíveis
na rede e mede a conexão entre os atores; fornece dados valiosos, como frequência, quantidade
Medidas sobre a rede como um todo
What proportion of possible ties are actually present, how cohesive is the network Density
To what extent is the network organized around a central core Network centralization
Can every member of the network be reached by some path Reachability
What is the average number of actors it takes to get information around the network Path length
Que proporção dos laços possíveis estão de fato presentes, o quão coesa é a rede Densidade
Até que ponto a rede está organizada em torno de um núcleo centrar Centralização da rede
Cada membro da rede pode ser atingido por algum caminho Alcançabilidade (Reachability)
Que número de atores é necessário ativar para fazer a informação circular na rede Tamanho do caminho (path)
Density=.25
Estruturas de subgrupo
To what extent is the network divided into subsets of connected actors
Cliques, clusters, components, k-plexes
Who connects 2 or more otherwise unconnected parts of the network Brokers Cutpoints
Who sits on the path through which most information will pass Betweenness
Até que ponto a rede está dividida em subgrupos de atores conectados Cliques, clusters,
components, K-plexes Quem conecta 2 ou mais
partes da rede que sem ele estaria desconectata Brokers Cutpoints
Quem se situa no caminho onde a maior parte da informação passa Betweenness
Whole Networks
Relation: Collaborating on class work
Networks show:
* density
* cliques
* network stars
* network brokers
* isolates
* isolated cliques
* structural holes
* resource flow
* social structures
B2
D3
B4
¬ D5 ¬
C8
D9
¬ B10 ¬
D12
C13C15
A6
A7
A11
A14
¬ Network Star, & Broker
14 actors22 connectionsdensity=.24
Papéis e posições
Network Positions A collection of individuals
who are similarly embedded in networks of relations e.g., professionals in
relation to their clients, employers, and/or colleagues
Network Roles The patterns of relations
which are found between actors or between positions Requires at least a dyad:
teacher and student, doctor and patient
Posições de rede Uma coleção de indivíduos
que estão equivalentemente posicionados numa rede de relações Ex: profissionais em relação
aos seus clientes, empregadores ou colegas
Papéis de rede Padrões de relações que são
encontrados entre atores ou entre posições Requer pelo menos uma
díade: professor e aluno, doutor e paciente
Roles and Positions
Equivalence Structural equivalence
Identical ties to and from others, e.g., a teacher in relation to their students in one class
Regular equivalence Identical ties to and from
equivalent others, e.g., teachers in relation to students in a school
Equivalencia Equivalencia estrutural
Lacos identicos de e para outros, ex, professores em relacao a estudantes numa classe
Equivalencia regular Lacos identicos de e para
outros que sao equivalentes, ex, professores em relacao a estudantees numa escola
Visualização
Mapeando grandes conjuntos de dados online
Mappings using data from the web Links between sites FOAF (friend of a friend)
declarations Emerging mappings include
attention to Posting behaviors Actor profiles as posters Changes over time Content of sites, e.g., words
in common (Gloor & Zhao, 2006)
Mapeando a partir de dados da web Links entre sites FOAF (Amigo de amigo)
Mapeamentos emergentes estão dando atenção a Comportamento de posting Papéis do ator como poster Mudanças ao longo do tempo Conteúdos dos sites, ex,
palavras em comum (Gloor & Zhao, 2006)
Flickrverse, Gustavog, 2006 http://www.flickr.com/photo_zoom.gne?id=9708628&context=set-222111&size=l ------------------------------------------- Based on 50 connections between people.
Facebook Mutual Friends
Social Networks On and Offline
Touchgraph web links starting from University of Illinois at Urbana Champaign
“Knowledge Map” based on probability of clicking between journals
Bollen et al, PLoS 2009
Mapping Online Communities
Emerging mappings include attention to
Posting behaviorsActor profiles as postersChanges over timeContent of sites
e.g., words in common on different sites(Gloor & Zhao, 2006)
Questions What is a ‘good’ poster-
responder profile? What is a typical pattern
of participation?
Welse, Gleave, Fisher & Smith, 2007
Redes evoluem
Networks grow and change over time
Looking at network changes can tell you about group actions
The following slides show networks x media for two online classes at 3 times during the term
Redes mudam de tamanho e formato ao longo do tempo
Examinar mudanças na rede informa sobre ações de grupo
Os seguintes slides
mostram redes X mídia para duas classes online em três momentos de um semestre
Class F97: Collaborative work via IRC and Email by Time
Internet Relay Chat
Group projects; Webboard also used for discussion, connected all to all.
Time 1 Time 2 Time 3
Time 1 Time 2 Time 3
Network Evolution
Class F98: All communications, IRC and Email by Time
Internet Relay Chat
No group project; Rotating pairs for presentations
Time 1 Time 2 Time 3
Time 1 Time 2 Time 3
Network Evolution
Growth of a Twitter Network
Graphs from www.visualcomplexity.com
Thank you for the opportunity to expand my network and bridge across distance and
countries.
Muito Obrigada IBICT e Director Celia Zaher, UFRJ, CENACIN e ICICT Fiocruz
And a special thank you to my host and mentor in all things Brazilian
Professora Gilda Olinto
Further Reading
Wasserman, S. & Faust, K. (1994). Social Network Analysis. Cambridge, MA: Cambridge University Press.
Degenne, A. & Forsé, M. (1999). Introducing Social Networks. London: Sage. Kilduff, M. & Tasi, W. (2003). Social Networks and Organizations. London: Sage. Monge, Peter R. & Contractor, Noshir S. (2003). Theories of Communication Networks.
Oxford, UK: Oxford University Press. Wellman, B. (1997). Structural analysis: From method and metaphor to theory and
substance. In B. Wellman & S.D., Berkowitz (Eds.), Social Structures: A Network Approach (pp. 19-61). Greenwich, CT: JAI Press.
Watts, D.J. (2004). The “new” science of network.Annual Review of Sociology,30,243-270. Borgatti, S.T., Mehra, A., Brass, D. & Labianca, G. (2009). Network analysis in the social
sciences. Science, 323, 892-895. Marin, A. & Wellman, B. (forthcoming, 2010). Social Network Analysis: An Introduction. In
J. Scott & P. Carrington (Eds.), Handbook of Social Network Analysis. London: Sage. Gruzd, A. & Haythornthwaite, C. (forthcoming). Networking online: Cybercommunities. In J.
Scott & P. Carrington (Eds.), Handbook of Social Network Analysis. London: Sage.
More on networks
Visual Complexity collection http://www.visualcomplexity.com/vc/index.cfm?domain=Social%20Networks
Data Mining Matching documents based on similar concepts: Co-citation analysis;
Latent semantic analysis (e.g., Landauer, Laham & Derr, 2004)Internet Data Mining Profiles: Matching people on the basis of common characteristics, e.g.,
interest in sport although different ones: Liminal semantics (Liu, Maes & Davenport, 2006):
Web links: Webometrics (Thelwall & Vaughn, 2004); Hyperlink network analysis “to identify an invisible network” (Park, 2003)
Email: Visible Path software, Stanley Wasserman; Network text analysis, Kathleen Carley and associates (Enron dataset)
Threaded discussion (bulletin boards, blogs): Netscan for Usenet lists, Marc Smith; Internet Community Text Analyzer, Anatoliy Gruzd