2013-05-22 1

Análise de redes sociaispara principiantes sem medo

1/3

Francisco Restivofrestivo@braga.ucp.pt

2013-05-22 2

Sumário

• Análise de redes sociais– Introdução – Algumas métricas básicas

• NodeXL– Instalação– Prática hands-on

2013-05-22 3

Redes que mudaram o mundo

http://www.top10stop.com/

http://nautarch.tamu.edu/

2013-05-22 4

Redes que mudaram o mundo

http://iam.kriscollins.co.uk/

http://dawgdayafternoon.blogspot.pt/

http://brevity.wordpress.com/

5

Redes que mudaram o mundo

http://wiki.ngoconnectafrica.org/

http://pcguia.sapo.pt/

http://www.process-one.net/

2013-05-22

2013-05-22 6

http://tafeio.com/

2013-05-22 7

http://www.intel.com/

2013-05-22 8

Redes sociais

PAJEK

2013-05-22 9

Redes e sistemas complexos

2013-05-22 10

• Vamos explorar NodeXL

• Vale a pena conhecer Gephi (mais avançado)

Software

2013-05-22 11

Os meus amigos do Facebook

2013-05-22 12

As comunidades

2013-05-22 13

Redes

por Paul Baran, pioneiro da Internet

2013-05-22 14

Origem e formação das redes

• Rede de auto-estradas• Rede de ligações aéreas• Redes hierárquicas• Rede sociais

• Modelos

2013-05-22 15

A ciência das redes

2013-05-22 16

Uma rede de jovens

http://www.vialattea.net/

2013-05-22 17

A rede social de Jesus

http://www.vialattea.net/

2013-05-22 18

Figure 5. Map of science derived from clickstream data.

Bollen J, Van de Sompel H, Hagberg A, Bettencourt L, et al. (2009) Clickstream Data Yields High-Resolution Maps of Science. PLoS ONE 4(3): e4803. doi:10.1371/journal.pone.0004803http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0004803

2013-05-22 19

Redes sociais

• Actores (nós, vértices, etc)• Relações (lados, arestas, etc)• Direccionadas ou não direccionadas

– Seguir, gostar, ser amigo, serem co-autores, etc• Com atributos diversos (actores e relações)

2013-05-22 20

Representação

• Podem ser representadas por matrizes, grafos ou listas de lados, por exemplo

A B C D EA 0 1 1 1 0B 1 0 1 0 1C 0 0 0 1 0D 0 1 1 0 0E 1 1 0 0 0

A BA CA DB AB CB EC DD BD CE AE B

2013-05-22 21

Atributos

• Os nós e os lados podem ter atributos – Associados a propriedades próprias– Ou a métricas da rede

2013-05-22 22

Métricas de rede

• Número de vértices 5

• Número de lados 11

• Número de componentes 1

• Diâmetro 2

• Densidade 0.55

2013-05-22 23

• Distância ao nó mais distante

A B

DG

E

C

F

Excentricidade (de um nó)

Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT

A B C D E F G

A 1 2 1 1 1 2

B 3 2 2 2 3

C 1 1 3 2

D 1 2 1

E 2 2

F 3

G

A B C D E F G

2 3 3 2 2 3 3

2013-05-22 24

A B H

I

J

K

DG

E

C

F

Diâmetro e raio

• Diâmetro = Máxima excentricidade 5• Raio = Mínima excentricidade 3

Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT

2013-05-22 25

• Média das distâncias entre nós

L=(8x1+9x2+4x3)/(8+9+4) L=1.8

Distância média

Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT

A B C D E F G

A 1 2 1 1 1 2

B 3 2 2 2 3

C 1 1 3 2

D 1 2 1

E 2 2

F 3

G

A B

DG

E

C

F

2013-05-22 26

Métricas dos vértices

• Grau– In/Out

• Centralidade– Distância / Proximidade– Intermediação

• Eigenvector • PageRank• Clustering

2013-05-22 27

A B

D

G

E

C

F

A = 4 B = 1C = 2D = 4E = 3F = 1G = 1

Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT

Distribuição de graus

0

1

2

3

2013-05-22 28

C= Distância média aos vizinhos

A B H

I

J

K

DG

E

C

F

N=11

C(G)=1/10(1x1+3x2+2x3+1x4+3x5)C(G)=3.2

C(A)=1/10(4x1+3x2+3x3)C(A)=1.9

C(B)=1/10(2x1+6x2+2x3)C(B)=2

Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT

Centralidade de distância

2013-05-22 29

BC= múmero de caminhos mais curtos que passam pelo nó.

A B H

I

J

K

DG

E

C

F

BC(G)=0

N=11

BC(D)=1x9+1x7/2=12.5

BC(B)=4x6=24

BC(A)=5x5+1x4=29

Thanks to Cesar A. Hidalgo, MIT

Centralidade de intermediação

2013-05-22 30

Instalar NodeXL

2013-05-22 31

Experimentar

• Notar que em NodeXL apenas se introduzem– Os lados– Os atributos dos lados– Os atributos dos vértices (uma vez criados)

• Notar que existem vários separadores na folha• Respeitar as colunas pré-definidas• Aprender uma coisa de cada vez…

2013-05-22 32

2013-05-22 33

Desafio 1

2013-05-22 34

Desafio 2