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
Díades
 Relações se dariam de forma aleatória
Tríades
CONCEITOS
BÁSICOS

Coeficiente de clusterização

Grau de distribuição

Tamanho do caminho médio
COEFICIENTE

Numa rede social, um amigo de seu amigo
possivelmente pode ser seu amigo
C <= 1
C = 1

DE CLUSTERIZAÇÃO
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 aleatórias
 Mundos pequenos
 Redes sem escala
Motivação
 Tentar 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 complexas
 Crescimento 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 conexões
 Mesma 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
MILGRAN

De: Nebraska e Kansas

Para: Boston



DE
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



Relações indiretas
 Amigos de amigos
 Orkut – Comunidades
Alguns laços estabelecidos de modo aleatório


Amigos
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
COMPLEXAS
DE AQUILES DAS REDES
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
SCALE-FREE

SEGUNDO MODELO
Outros interesses:
Popularidade
 Busca por qualificações


Relação puramente aditiva

Coleção de perfis

Não apresenta interação social

Ausência de custo social
ORKUT PROBLEMAS
SCALE-FREE


SEGUNDO MODELO
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