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Redes sociais e computação social

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Aula apresentada na prova didática de livre docência. Descreve conceitos de redes sociais e computação social.

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  • Neste slide são apresentados sete dos oito níveis propostos por JeremiahOwyang (http://www.web-strategist.com/blog/2010/03/28/matrix-evolution-of-integration-of-social-media-and-corporate-websites/). Como no capítulo são apresentados apenas cinco dos níveis, pode-se utilizar o próprio artigo do JeremiahOwyang para explicar os demais níveis. É importante deixar claro para o aluno quais as vantagens inerentes a cada ascenção no nível de integração social.
  • Transcript

    • 1. Redes Sociais e Computação Social Marco Aurélio Gerosa DCC / IME / USP MAC5798 - Desenvolvimento de Sistemas Colaborativos Concurso de Livre Docência 05/07/2013
    • 2. Agenda 1. Sites de redes sociais 2. Redes sociais 3. Análise de redes sociais 4. Computação social e capital social 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 2
    • 3. Sites de rede social
    • 4. Sites de rede social Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011. 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 4
    • 5. Crescimento dos sites de redes socias Facebook: ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ ◦ 1.11 bilhões de usuários 150 bilhões de conexões 665 milhões de usuários ativos/dia 50 milhões de páginas 1.13 trilhões de “likes” 240 bilhões de fotos 350 milhões de fotos novas/dia http://expandedramblings.com/index.php/by-the-numbers17-amazing-facebook-stats/ Meira et al. (2011) Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011. 05/07/2013 http://www.alexa.com/topsites Marco Aurélio Gerosa 5
    • 6. Histórico (Recuero, 2012) Comunidade x site de rede social (Meira et al., 2011) Boyd, D. & Ellison, N.B. “Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship”, Journal of Computer-Mediated Communication, 2007. doi:10.1111/j.1083-6101.2007.00393.x 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 6
    • 7. Redes sociais
    • 8. Bacon’s number Já trabalhei com todo ator de Hollywood ou com alguém que já trabalhou com ele ou ela Kevin Bacon Ator de Hollywood 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 8
    • 9. Será? http://oracleofbacon.org/ 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 9
    • 10. E a Ivete? http://oracleofbacon.org/ 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 10
    • 11. Quão central Kevin Bacon está na rede? Em termos de centralidade no universo Hollywood Kevin Bacon fica na posição 370 do ranking... A distância média para outros atores é 2.998 E o Rodrigo Santoro? 3.12 E a Ivete? 4.32 05/07/2013 http://oracleofbacon.org/ Marco Aurélio Gerosa 11
    • 12. Bacon number? Erdős number? Erdős foi um matemático que publicou em sua carreira 1.525 artigos com diversos colaboradores (509) Em 2010, 9267 pessoas possuíam tinha um número Erdős 2 Há 268.000 pessoas com número Erdős finito, com um http://www.oakland.edu/enp/ valor médio de 4.65 http://en.wikipedia.org/wiki/Erd%C5%91s_number Goffman, Casper (1969). "And what is your Erdős number?". American Mathematical Monthly 76 (7): 791. 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 12
    • 13. Seis graus de separação Small World Experiment Frigyes Karinthy em 1929 sugeriu que quaisquer 6 pessoas eram separadas por no máximo 6 ligações de relacionamento. http://en.wikipedia.org/wiki/Small-world_experiment As cartas que chegaram tiveram em média 5,5 intermediários Travers, Jeffrey & Stanley Milgram. 1969. "An Experimental Study of the Small World Problem." Sociometry, Vol. 32, No. 4, pp. 425-443 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 13
    • 14. E nos sites de redes sociais? Backstrom et al. (2012) mostraram que na base de dados do Facebook, com 721 milhões de usuários e 69 bilhões de ligações de amizades, a distância média é 4,74. http://www.telegraph.co.uk/technology/facebook/8906693/Facebook -cuts-six-degrees-of-separation-to-four.html Backstrom, L., et al. "Four degrees of separation." Proceedings of the 3rd Annual ACM Web Science Conference. ACM, 2012. Disponível em http://arxiv.org/pdf/1111.4570v3.pdf 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 14
    • 15. Twitter http://www.sysomos.com/insidetwitter/sixdegrees/ A distância média é 4.67. Se um usuário visitar todos os amigos de seus amigos em até 6 passos, terá alcançado 96% de todos os usuários do twitter. Bakhshandeh, R. et al., "Degrees of Separation in Social Networks", Annual Symposium on Combinatorial Search, 2011 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 15
    • 16. O que são redes sociais? Redes Sociais são as estruturas básicas de uma sociedade São representadas por redes com: ◦ Nós (pessoas, instituições ou grupos) ◦ Conexões (interações ou laços sociais) Tipos de conexões: ◦ Associativas (adição explícita de “amigos”) ◦ Emergentes (a partir da interação) (Recuero, 2012) Para que se estuda redes sociais? ◦ Observação sistemática de fenômenos com o intuito de buscar padrões e teorizar sobre os mesmos (Recuero, 2009) Recuero, R. (2009) Redes sociais na Internet, ed. Meridional, Porto Alegre 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 16
    • 17. Outros exemplos Análise dos tweets após o pronunciamento da presidente Dilma no dia 21 #TamoJuntoDilma #CalaABocaDilma http://www.pontomidia.com.br/raquel/arquivos/2013/06/a-tale-of-two-hashtags-repercussao-do-pronunciamento-da-dilma.html 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 17
    • 18. Outros exemplos Hashtag #vemprarua 16/06 17/06 19/06 20/06 18/06 http://www.pontomidia.com.br/raquel/arquivos/2013/06/dinamica-de-uma-hashtag-a-vemprarua-em-imagens.html 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 18
    • 19. Análise de redes sociais
    • 20. Análise de redes sociais (SNA) Analysis Social Network Redes sociais são analisadas há muitos anos por pesquisadores da antropologia, biologia, economia, comunicação social, geografia, psicologia etc. O termo SNA começou a ser usado sistematicamente na década de 50 nas ciências sociais. Tipos de conexão em redes sociais Teoria dos grafos Teoria dos grafos http://en.wikipedia.org/wiki/Seven_Bridges_of_K%C3%B6nigsberg Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011. 05/07/2013 Freeman, L. “The Development of Social Network Analysis”. Vancouver: Empirical Press, 2006. Kilduff, M. & Tsai, W., “Social Networks and Organizations”, Sage Pub, 2003. Marco Aurélio Gerosa 20
    • 21. Representação das redes sociais Sociomatrizes Matrizes contendo a quantidade de conexões entre os atores. Pode ser uma matriz com 0s e 1s no caso de redes associativas. Ator A Ator B Ator C Ator A -3 6 Ator B 2 -4 Sociogramas É a representação gráfica de uma rede social, geralmente por meio de um grafo em que as conexões são arestas e os atores nós. Ator C 5 4 -- Definições ◦ Caminho - Sequencia de nós entre dois nós de interesse ◦ Distância - Menor caminho entre dois nós Recuero, R. (2009) Redes sociais na Internet, ed. Meridional, Porto Alegre 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 21
    • 22. Métricas São várias as métricas utilizadas na análise de redes sociais ◦ Conexão: multiplexidade, reciprocidade, encerramento, propinquidade etc. ◦ Distribuição: ponte, centralidade, densidade, distância, força etc. ◦ Segmentação: coeficiente de agrupamento, coesão etc. Métricas comumente utilizadas: ◦ Centralidade - Indica quão bem conectado está o nó ◦ Densidade - Proporção entre os relacionamentos reais e os possíveis para um nó (ou para o grafo) Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011. 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 22
    • 23. Centralidade Centralidade de grau (degree centrality) ◦ Quantas conexões o nó tem. Se for direcionado, indegree representa a quantidade de ligações direcionadas ao nós e outdegree é a quantidade de ligações saindo do nó Proximidade (closeness centrality) ◦ É o inverso da soma da distância mínima do nó a todos os outros (farness) Intermediação (Betweenness centrality) ◦ Quantas vezes um nó serve de menor caminho entre dois outros Autovetor (Eigenvector centrality) ◦ O valor de um nó é influenciado pelo valor dos nós dos vizinhos ◦ Usam o conceitos similares: Katz centrality, PageRank Sabidussi, G. “The centrality index of a graph”. Psychometrika, 1966. http://pt.wikipedia.org/wiki/Centralidade Freeman, L. "A set of measures of centrality based upon betweenness". Sociometry, 1977 Katz, L. 1953. A New Status Index Derived from Sociometric Index. Psychometrika Brin, S. & Page, L. “The anatomy of a large-scale hypertextual web search engine”. Computer Networks and ISDN Systems, 1998 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 23
    • 24. Papéis dos nós na rede Núcleo (core) – nós densamente conectados e com alta centralidade Periferia (periphery) – nós fracamente conectados e com baixa centralidade Hub – Nós com alta centralidade de grau Corretores (brokers) – nós que se excluídos causam desconexão na rede social (Recuero, 2012) Cross, R. & Thomas, R. "How top talent uses networks and where rising stars get trapped." Organizational dynamics, 2008Puck Rombach, M., et al. "Core-Periphery Structure in Networks." (2012). 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 24
    • 25. Coautoria no livro de Sistemas Colaborativos 1. Calcule o peso de cada aresta como sendo a quantidade de capítulos escritos em conjunto entre dois coautores 2. Calcule a métrica de densidade de cada autor 3. Identifique os corretores (brokers) de informação 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 25
    • 26. 1. Peso das arestas 2 Ricardo A. Costa Silvio R.L. Meira 2 2 Ana M. Nicolaci-da-Costa 2 Paulyne Jucá 2 Edeilson M. Silva 2 1 Rafael Prikladnicki Markus Endler Cleidson R.B.Souza 1 1 Marco A. Gerosa Viviane Farias 1 Raquel O. Prates Alberto B. Raposo Roberta L. Gomes 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Flavia C. Bernardini Adriana Vivacqua 1 1Carlo 1 Oliveira Claudia Cappelli 1 1 Flávia M. Santoro 1 Carla D.M. Berkenbrock 1 1 1 1 1 2 1 Claudia Motta Ana Cristina Bicharra 1 Guillermo J.H. Rivera 1 Jonice Oliveira 1 1 Roberto Willrich 1 Maria G.P. Esteves 1 Mauro C. Pichiliani 1 Celso M. Hirata 1 1 Patricia Tedesco Kate Revoredo 1 1 Igor Steinmacher Jano Souza 1 05/07/2013 José Viterbo 1 1 1 Rita S.P. Maciel 1 1 2 Carlos J.P. Lucena 1 Marcos R.S. Borges Ana Carolina Salgado 1 1 José Maria N. David Vaninha Vieira 1 1 Crediné Menezes 1 1 1 1 Denise Filippo 1 1 Hugo Fuks 2 2 1 1 Sabrina Marczak 2 Mariano Pimentel 1 Jacques Wainner 2 Alberto Castro 1 1 Renata M. Araujo 1 Hadeliane Iendrike 1 1 1 1 1 1 1 Rafael Tavares 1 Bruna Diirr 1 Priscila Engiel 1 Marco Aurélio Gerosa 26
    • 27. 2. Densidade Silvio R.L. Meira 3/49 Ricardo A. 3/49 Costa 1/49 Paulyne Jucá Ana M. Nicolaci-da-Costa 2/49 1/49 Crediné Menezes 1/7 Mariano Pimentel Jacques Wainner 8/49 Alberto Castro 1/7 1/49 Hugo Fuks Denise Filippo 3/49 3/49 Edeilson M. Silva Carlos J.P. Lucena 5/49 2/49 Sabrina Marczak 2/49 3/49 Cleidson R.B.Souza Markus Endler José Viterbo 1/49 1/49 2/49 José Maria N. David Rita S.P. Maciel 0 Marcos R.S. Borges 2/49 Patricia Tedesco 2/49 2/49 8/49 1/49 2/49 Jonice Oliveira Claudia Motta 2/49 Roberta L. Gomes Kate 4/49 Claudia Cappelli 6/49 Flávia M. Santoro Adriana Vivacqua 1/7 2/49 2/49 5/49 Ana Cristina Bicharra 3/49 Revoredo Carla D.M. Berkenbrock Guillermo J.H. Rivera 2/49 1/7 1/7 2/49 Celso M. Hirata Roberto Willrich Maria G.P. 3/49 Esteves 0 5/49 Igor Steinmacher Jano Souza Viviane Farias 3/49 Vaninha Vieira Ana Carolina Salgado 3/49 Alberto B. Raposo 6/49 3/49 Rafael Prikladnicki Raquel O. Prates Mauro C. Pichiliani Marco A. Gerosa Carlo Oliveira 5/49 Renata M. Araujo Bruna Diirr Hadeliane Iendrike Rafael Tavares 2/49 Priscila Engiel 4/49 4/49 4/49 Flavia C. 3/49 Bernardini 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 27
    • 28. 3. Corretores (brokers) Jonice Oliveira Flávia M. Santoro Renata Araújo Mariano Pimentel Marco Gerosa 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 28
    • 29. Coautoria no SBSC (até 2012) 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 29
    • 30. Métricas na rede do SBSC Total degree Hugo Fuks Jose Maria N. David Marco Aurelio Gerosa Flavia Santoro Marcos R. S. Borges Silvio R. L. Meira Vaninha Vieira Mariano Pimentel Carlos Lucena 05/07/2013 Closeness 22 19 19 18 18 14 14 14 11 Luis Theodoro O. Camargo Danilo Braga Lima Pedro Jorge Santana Carneiro Rafael Ribeiro Robson Oliveira Eduardo Ribas Pinto Lucas R. B. Schmitz Cleyton C. Trindade Yuri A. M. Barbosa 7,84 7,84 7,08 7,08 7,08 7,07 7,07 7,07 7,07 Betweenness Centrality Marco Aurelio Gerosa Flavia Santoro Mariano Pimentel Vaninha Vieira Renata Mendes Araujo Marcos R. S. Borges Jose Maria N. David Wallace Ugulino Ana Paula Chaves Marco Aurélio Gerosa Eigenvector 3785 3436 3049 2791 1961 1946 1925 1800 1708 Hugo Fuks Marco Aurelio Gerosa Carlos Lucena Mariano Pimentel Alberto B. Raposo Denise Filippo Katia Vega Wallace Ugulino Celso Ribeiro 1 0,81 0,69 0,66 0,63 0,61 0,59 0,49 0,48 30
    • 31. Capital e computação social
    • 32. Capital social É um conceito metafórico que se refere aos valores que podem ser obtidos pelos indivíduos que fazem parte de uma rede social. Reputação Autoridade Visibilidade Popularidade Suporte social (Recuero, 2012) 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 32
    • 33. Exemplo #Compreimagazineluizanãoentregou http://www.sysomos.com/insidetwitter/sixdegrees/ http://www.raquelrecuero.com/arquivos/trending_topics_artificiais_e_organicos_e_o_valor_do_twitter.html 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 33
    • 34. Do ponto de vista social (Recuero, 2012) 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 34
    • 35. E as empresas? 1. Sem integração social 2. Ligação sem estratégia 3. Estimula usuários a repassar mensagens 4. Experiência de marca integrada entre redes sociais 5. Agrega opiniões em seu site 6. Login social integrado 7. A empresa como uma rede social http://www.web-strategist.com/blog/2010/03/28/matrix-evolution-of-integration-of-social-media-and-corporate-websites 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 35
    • 36. Eleição do Obama Um dos eventos mais tuitados do planeta, 20 milhões de mensagens 630 mil retweets 3 milhões de curtir http://www.slideshare.net/arantes/barack-obama-case-em-mdias-sociais-presentation 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 36
    • 37. DARPA Red Balloon Challenge (2009) Como a computação social e as redes sociais podem ajudar a resolver um problema geo-distribuído Tang, J. et al. “Reflecting on the DARPA Red Balloon Challenge”, Communications of the ACM, 2011 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 37
    • 38. Relatório do Conselho Presidencial dos EUA “O governo federal deve aumentar o investimento nas áreas de fronteira das Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC) que acelerarão o progresso em diversas outras áreas. Entre esses investimentos, as agências deveriam criar um programa de pesquisa que incentive o estudo da interação homem-máquina, da colaboração social e da solução de problemas em um ambiente conectado, em que um grande número de pessoas participa de atividades comuns. (...) A emergência da computação social, comunicação e interação: as redes sociais, crowdsourcing e coordenação a distância. A maneira como as pessoas interagem se transformou, os dados que temos sobre as pessoas é transformacional e a habilidade de extrair conhecimento da interação em massa criam enormes novas oportunidades. Um amplo e contínuo investimento em descobertas apoiadas por TIC é fundamental para a liderança e competitividade dos EUA. Entretanto, alguns investimentos específicos feitos agora podem drasticamente acelerar as descobertas e a inovação nos EUA. Eles incluem: investimento na ciência das redes sociais, em crowdsourcing e em algoritmos e sistemas que dão suporte a interação social. http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/pcast-nitrd-report-2010.pdf 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 38
    • 39. Recapitulando “As pessoas com quem estamos conectados influenciam nosso modo de ver e compreender o mundo” (Recuero, 2009) 1. Sites de redes sociais 2. Redes sociais 3. Análise de redes sociais 4. Computação social e capital social (Recuero, 2012) 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 39
    • 40. Para casa I Instalar uma ferramenta de análise de rede social, como por exemplo: NodeXL, GUESS, NetMiner, UCINet, Pajek Sugestão: GUESS + SCI2 Pegar a rede de coautoria de uma conferência científica de sua área de fazer a análise das centralidades OBS: Para Engenharia de Software há um dataset já tratado contendo dados das principais conferências da área. Ver A Historical Dataset of Software Engineering Conferences Bogdan Vasilescu, Alexander Serebrenik, and Tom Mens Disponível em http://www.win.tue.nl/~bvasiles/papers/msr13.pdf 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 40
    • 41. Para casa II Utilizar a ferramenta Twitter4J para minerar dados de uma hashtag do Twitter Construir a rede social que emerge a partir das retransmissões das mensagens Identificar os elementos mais centrais desta rede (escolher uma das métricas de centralidade) Inspecionar esses elementos e tentar entender seu papel na rede 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 41
    • 42. Para casa III Selecionar um artigo de análise de rede social (preferencialmente ligado à sua área de pesquisa) publicado nos dois últimos ACM CSCW e realizar uma resenha. Alguns exemplos: The Personality of Popular Facebook Users Daniele Quercia, Renaud Lambiotte, David Stillwell, Michal Kosinski, Jon Crowcroft All–for–One and One–for–All? A Multi–Level Analysis of Communication Patterns and Individual Performance in Geographically Distributed Software Development Kate Ehrlich, Marcelo Cataldo Tracking "Gross Community Happiness" from Tweets Daniele Quercia, Jonathan Ellis, Licia Capra, Jon Crowcroft The Post that Wasn't: Exploring Self-Censorship on Facebook Sleeper, M., Balebako, R., Das, S., McConahy, A., Wiese, J., Cranor, L. Tweets Are Forever: A Large-Scale Quantitative Analysis of Deleted Tweets Almuhimedi, H., Wilson, S., Liu, B., Sadeh, N. 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 42
    • 43. Perguntas? OBRIGADO
    • 44. Referências Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011. Recuero, R. “Redes sociais, capital social e cooperação”, slides da palestra no Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos, 2012. Disponível em http://www.slideshare.net/raquelrecuero/sbsc-2012 05/07/2013 Marco Aurélio Gerosa 44

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