Redes Sociais e Computação Social

Redes Sociais e
Computação Social
Marco Aurélio Gerosa
DCC / IME / USP

MAC5798 - Desenvolvimento de Sistemas Colaborativos

Concurso de Livre Docência
05/07/2013

Agenda
1.

Sites de redes sociais

2.

Redes sociais

3.

Análise de redes sociais

4.

Computação social e capital social

05/07/2013


2

Sites de rede social

Meira et al., “Redes sociais”, Sistemas Colaborativos, ed. Springer, 2011.
05/07/2013


4

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.
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http://www.alexa.com/topsites


5

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


6

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

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8

Será?

http://oracleofbacon.org/
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9

E a Ivete?

05/07/2013


10

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
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11

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.
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12

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
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13

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
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14

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
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15

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
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16

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
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17

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
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18

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

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Freeman, L. “The Development of Social Network Analysis”. Vancouver:
Empirical Press, 2006.
Kilduff, M. & Tsai, W., “Social Networks and Organizations”, Sage Pub,
2003.


20

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
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21

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)

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22

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
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23

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).
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24

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
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25

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


26

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


27

3. Corretores (brokers)
Jonice Oliveira
Flávia M. Santoro
Renata Araújo
Mariano Pimentel
Marco Gerosa

05/07/2013


28

Coautoria no SBSC (até 2012)

05/07/2013


29

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
Flavia Santoro
Mariano Pimentel
Vaninha Vieira
Renata Mendes Araujo
Marcos R. S. Borges
Jose Maria N. David
Wallace Ugulino
Ana Paula Chaves


Eigenvector
3785
3436
3049
2791
1961
1946
1925
1800
1708

Hugo Fuks
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

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


32

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


33

Do ponto de vista social

(Recuero, 2012)
05/07/2013


34

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


35

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


36

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


37

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


38

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


39

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


40

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


41

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


42

Referências
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


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Redes Sociais e Computação Social

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