Este documento apresenta uma análise de rede social de agricultores para identificar os principais atores. Ele descreve métricas de rede como densidade e clusters, e métricas de centralidade como grau, intermediários e divulgadores. Os resultados mostram que o agricultor "F" tem alta centralidade e pode ser um produtor-chave para disseminar tecnologias.

1. ERU 430
Análise de Redes Sociais
(Social Network Analysis)
Exercício/Simulação
Prof. Aziz Galvão da Silva Júnior
1

2. Objetivos
• Avaliar a estrutura da rede social dos agricultores (MÉTRICAS REDE)
– Grau de interação direta entre agricultores (densidade)
– Existência de grupos (clusters)
– Distância (interação indireta) entre agricultores
• Identificar agricultores chave (MÉTRICAS CENTRALIDADE)
– Mais popular (maior número de interações)
• Mais procurado pelos outros agricultores (referência)
• 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 => “PRODUTOR CHAVE PARA DEMONSTRAÇÃO E
DISSEMINAÇÃO DE TECNOLOGIAS PRODUTIVAS E GERENCIAIS”
– Com qual produtor você entraria em contato para ajudar na solução de
problema técnico ?
• 4 Regiões/Comunidades: T1, T2, T3 eT4
2

3. Métricas: NETWORK
• Grau de Interação: Densidade (density):
– (Número de links) / (total de links possíveis)
– Density = 1,000
• 3/3
– Density = 0,667
• 2/3
3

4. T3
Density: 0,269
Avg Degree: 6,105
Densidade (Density)
T1
Density: 0,130
Avg Degree: 6,146
T2
Density: 0,152
Avg Degree: 8,286
T4
Density: 0,188
Avg Degree: 5,417
4

5. Grupos (Clusters)
T3
5

6. Distância (distance)
(Passos para o produtor “F” obter informações com ...)
T3
6

7. Métricas: CENTRALIDADE
• Foco na importância dos participantes (nós)
– Grau de Interação (Degree): popular
• Entrada (indegree): mais procurado/referência
• Saída (outdegree): ativador
– Intermediação (Betweenness): intermediador
– Proximidade (Closeness): divulgador
– Vetor Próprio (Eingenvector): bem relacionado
7

8. Grau Interação
• Degree
• Indegree/Outdegree (redes direcionadas)
8

9. Degree
T3
9

10. InDegree
T3
10

11. OutDegree
T3
11

12. Intermediação (Betweenness)
• quantos vezes o nó está presente no menor
caminho entre os outros nós
• As informações passam por este nó.
12

13. Betweenness
T3
13

14. 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
14

15. Closeness
T3
15

16. 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
16

17. Eigenvector
T3
17

18. Aplicações
• Formular estratégias e definir ações
– Eficácia (produtores adotam tecnologia)
– Eficiência (custo/tempo para adoção de
tecnologia)
• Ações
– ?
– ?
– ?
– ...
18