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

Email

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

Email

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