Embed Size (px)
Citation preview
Universidade Presbiteriana Mackenzie Programa de Pós-Graduação em Administração de Empresas
A dinâmica da formação e da evolução de redes de negócio em Odontologia
Rubens de Almeida Zimbres
São Paulo 2005
2
Rubens de Almeida Zimbres
A dinâmica da formação e da evolução de redes de negócio em Odontologia
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Administração de Empresas da Universidade Presbiteriana Mackenzie como parte das exigências para a obtenção do grau de Mestre em Administração de Empresas.
Orientadora: Profa. Dra. Eliane Pereira Zamith Brito
São Paulo 2005
3
Reitor da Universidade Presbiteriana Mackenzie Professor Dr. Manassés Claudino Fonteles
Decano de Pesquisa e Pós-Graduação
Professora Dra. Sandra Maria Dotto Stump
Coordenador Geral da Pós-Graduação Professor Dr. José Geraldo Simões
Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Administração de Empresas
Professora Dra. Eliane Pereira Zamith Brito
4
AGRADECIMENTOS
A Deus, a sua inteligência infinita.
A meus pais, Marcelo dos Santos Zimbres e Edna Maria Regis de Almeida Zimbres, cujo
amor, dedicação e disciplina me permitiram ser capaz de levar a cabo este empreendimento.
À Dra. Eliane Pereira Zamith Brito, minha orientadora, que desde o início acreditou no poder
de uma idéia e, com sua extrema competência, dedicação e perspectiva visionária, ajudou a
viabilizar sua concretização.
Ao Dr. Pedro Paulo Balbi de Oliveira, cuja competência e orientação possibilitaram
aprimoramentos valiosos na presente Dissertação.
Ao Dr. Eleutério Fernando da Silva Prado, Livre-Docente da USP, cuja instrução me fez
vislumbrar aplicações inéditas para os autômatos celulares.
Aos meus Professores do curso de Mestrado em Administração de Empresas, a sua impecável
dedicação e amplitude de conhecimento. Em especial ao Dr. Herbert Kimura, que reavivou
minha antiga paixão pela matemática.
Ao Mestre Epifânio Pinheiro de Macedo, que há muito compartilha seu amplo conhecimento
comigo e não só despertou em mim o gosto pela Administração como também serviu de fonte
de inspiração para a abstração que originou o tema desta Dissertação.
À Dra. Íris Gardino, a valiosa troca de conhecimentos e sua especial colaboração.
Ao meu Professor de Matemática, Benevides de Oliveira Franco, seus ensinamentos e
reconhecimento.
À Sra. Dagmar Dollinger, seu pronto atendimento, cordialidade e eficiência constantes.
À CAPES, a bolsa fornecida.
5
RESUMO
A presente dissertação estudou redes de negócios em Odontologia com objetivo de analisar o
processo dinâmico de seleção de parceiros na formação de redes. Como objetivo secundário
verificou-se a influência das interações entre os participantes de uma rede de dentistas na
dinâmica da aliança, ou seja, a dinâmica da cooperação. Foi realizada uma pesquisa junto a
303 dentistas localizados na Grande São Paulo quanto a seus critérios de decisão na escolha
de parceiros. Procedeu-se a uma modelagem fazendo-se uso do conceito de autômatos
celulares onde se criou uma sociedade artificial de dentistas ligados por laços fortes, que
interagiram entre si levando em consideração critérios de seleção de parceiros como
proximidade, qualidade, reputação, indicação por laços fortes e fracos, condições financeiras e
complementaridade de recursos, bem como aspectos referentes ao planejamento estratégico da
aliança, impulsividade e liderança. Os resultados sugerem que o aumento da força do laço
entre os participantes da rede aumenta a impulsividade dos integrantes, a estabilidade da
aliança e quando sujeitos à mesma racionalidade, há uma convergência de opiniões. A
segregação de indivíduos externos à rede aumenta e racionalidades diferentes levam
indivíduos a posicionamentos distintos na rede. Um buraco estrutural tem influência local e
afasta o indivíduo da rede, assim como os indivíduos com os quais ele mantém, contato.
Indivíduos tendem a maximizar sua utilidade e quando sujeitos a reforços emocionais
provenientes dos laços fortes, aumentam o valor e o peso de sua decisão de participar de uma
determinada rede.
Linha de Pesquisa: Gestão e Desenvolvimento de Mercados.
Palavras-chave: Autômatos celulares, Seleção de parceiros, Redes de negócio.
6
ABSTRACT
This dissertation studied business networks in Dentistry. The main goal was to analyze the
dynamic process of partner selection in network formation. As secondary objective we
verified the influence of interactions among the dentists’ network actors in the alliance
dynamic, the cooperation dynamic. The research was conducted with 303 dentists in São
Paulo and they were asked about their partner selection criteria. We developed a model using
cellular automata and an artificial society was created. Dentists were connected through
strong ties and interacted with each other considering partner selection criteria as proximity,
quality, reputation, strong and weak ties, financial conditions and complementary resources,
as well as aspects concerning the alliance strategic planning, impulsiveness and leadership.
Results suggest that the increase in the strength of ties among actors increase their
impulsiveness, and when they are subjected to the same rationality, there is an opinion
convergence. Segregation of actors beyond the scope of the network increases and different
rationalities lead actors to different positions in the network. A structural hole has local
influence and increases the actor’s distance from the center of the network. Actors tend to
maximize their utility and when they are subjected to emotional reinforcement from strong
ties, they increase their decision value and weight of joining a specific network.
Keywords: Cellular automata, Partner selection, Business networks.
7
LISTAS
LISTA DE QUADROS
Quadro 1: Espectro de arranjos cooperativos ...................................................14
Quadro 2: Pensamento tradicional x atual em alianças ................................... 15
Quadro 3: Critérios de seleção de parceiros em diferentes contextos ............. 26
Quadro 4: Variáveis e questões correspondentes ............................................ 46
Quadro 5: Status do estudo na literatura relevante existente ............................55
Quadro 6: Tabela de transição para a regra 53 em AC com raio r = 1 e k = 2
estados ............................................................................................................. 62
Quadro 7: Truth Table de 3 Bits .......................................................................63
Quadro 8: Regras com equivalência dinâmica .................................................65
Quadro 9: Metodologia de conversão de números decimais por escala de limiar
...........................................................................................................................77
Quadro 10: Matriz de componentes rotacionada ..............................................83
Quadro 11: Fatores e componentes correspondentes .......................................84
Quadro 12: Resultados obtidos com as regras sugeridas ..................................86
Quadro 13: Alterações de opinião dos indivíduos em cada fator ...................118
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Variáveis utilizadas neste estudo ....................................................... 6
Figura 2: Buracos estruturais e relações diádicas ............................................ 12
Figura 3: Tipos de alianças .............................................................................. 16
Figura 4: Dinâmica do estágio inicial de alianças entre americanos e japoneses
.......................................................................................................................... 17
Figura 5: Conseqüência da diferença de perspectiva entre americanos e
japoneses, no caso Rover x Honda ...................................................................18
Figura 6: Estrutura da impulsividade de auto-referência ................................ 33
Figura 7: Fluxograma do questionário utilizado ............................................. 44
Figura 8: Hipóteses propostas ..........................................................................46
Figura 9: Analogia entre a genética celular e o processo cognitivo ................ 59
Figura 10: Vizinhanças de Von Neumann e Moore .........................................62
8
Figura 11: Evolução da célula X através da aplicação da regra 53 ..................62
Figura 12: Condição de contorno periódica .....................................................63
Figura 13: Classes de ACs ................................................................................66
Figura 14: Analogia entre a troca de material genético e a troca de opiniões ..74
Figura 15: Rotina de aplicação do AC para cada fator do estudo ....................76
Figura 16: Evolução do ACE da primeira faixa de limiar do fator
Qualidade.........................................................................................................118
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 – Outliers ..........................................................................................50
Gráfico 2: Percentagens de respostas por especialidade ..................................80
Gráfico 3: Média de valores da amostra para os critérios de seleção de
parceiros ...........................................................................................................81
Gráfico 4 - Média de valores da amostra para o planejamento estratégico da
rede ...................................................................................................................82
Gráfico 5 - Média de valores da amostra para os constructos impulsividade e
liderança ...........................................................................................................82
Gráfico 6: Distâncias nos momentos inicial e final...........................................87
Gráfico 7 – Distâncias no momento inicial.......................................................88
Gráfico 8 – Distâncias no momento final..........................................................88
Gráfico 9 – Distâncias individuais em ordem crescente ..................................89
Gráfico 10 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 232................90
Gráfico 11 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 150................90
Gráfico 12 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 240................91
Gráfico 13 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 85..................91
Gráfico 14 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 15..................92
Gráfico 15 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 178................92
Gráfico 16 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 77..................93
Gráfico 17 – Média de aumento de valores dos fatores para o indivíduo 249..94
Gráfico 18 – Evolução da média das discrepâncias da rede no tempo para o
fator Impulsividade............................................................................................95
9
Gráfico 19 – Evolução dos valores totais dos dados dos fatores para cada
indivíduo............................................................................................................96
Gráfico 20 – Identificação de indivíduos formadores de opinião.....................97
Gráfico 21 – Evolução da média dos valores totais dos fatores........................98
Gráfico 22 – Evolução das distâncias iniciais (vermelho) e finais (verde) para o
fator Liderança.................................................................................................107
Gráfico 23 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Qualidade
.........................................................................................................................107
Gráfico 24 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator
Reputação........................................................................................................109
Gráfico 25 – Relação entre os critérios de decisão da rede e os indivíduos 173 e
33.....................................................................................................................109
Gráfico 26 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Atendimento
ao cliente..........................................................................................................110
Gráfico 27 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator
Propensão........................................................................................................110
Gráfico 28 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator
Impulsividade..................................................................................................111
Gráfico 29 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Utilidade
.........................................................................................................................111
Gráfico 30 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Segregação
.........................................................................................................................112
Gráfico 31 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Peso da decisão
.........................................................................................................................113
Gráfico 32 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Valor da
decisão ............................................................................................................113
Gráfico 33 – Valores dos dados iniciais para os indivíduos 5 a 15.................114
Gráfico 34 – Valores dos dados após 308 ciclos para os indivíduos 5 a 15....114
Gráfico 35 – Posicionamentos no 13º ciclo após criação de buraco estrutural no
150º indivíduo .................................................................................................115
Gráfico 36 – Posicionamentos no 308º ciclo após criação de buraco estrutural
no 150º indivíduo.............................................................................................116
10
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO................................................................................................................11 2 REFERENCIAL TEÓRICO.............................................................................................17
2.1 REDES SOCIAIS.....................................................................................................17 2.1.1 Alianças interfirmas..........................................................................................22
2.1.1.1 Critérios para a seleção de parceiros ............................................................34 2.2 TOMADA DE DECISÃO, RACIONALIDADE E APRENDIZADO....................36
2.2.1 Impulsividade ...................................................................................................41 2.3 QUALIDADE...........................................................................................................45 2.4 REPUTAÇÃO E CONFIANÇA ..............................................................................47 2.5 LIDERANÇA ...........................................................................................................49
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS .....................................................................52 3.1 PLANEJAMENTO AMOSTRAL............................................................................52 3.2 COLETA DOS DADOS...........................................................................................52 3.3 HIPÓTESES .............................................................................................................54 3.4 OPERACIONALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS .......................................................55 3.5 TRATAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS .........................................................57
3.5.1 TRATAMENTO DOS DADOS.......................................................................57 3.5.2 Acuidade dos dados ..........................................................................................57
3.6 ANÁLISE MULTIVARIADA DOS DADOS .........................................................59 3.6.1 Modelagem baseada em agentes.......................................................................60
3.6.1.1 A metáfora genética......................................................................................67 3.6.1.2 Autômatos celulares .....................................................................................70 3.6.1.3 Aspectos sociológicos da modelagem baseada em agentes..........................79
3.6.2 Modelagem proposta ........................................................................................82 4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS .................................................89
4.1 INTRODUÇÃO........................................................................................................89 4.1.1 CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA ..........................................................89
4.2 RESULTADOS DA ANÁLISE FATORIAL ..........................................................92 4.2.1 Carga fatorial ....................................................................................................92
4.3 MODELAGEM BASEADA EM AGENTES ..........................................................95 4.3.1 ANÁLISE GRÁFICA DE DISCREPÂNCIAS INDIVIDUAIS......................95
5 OBSERVAÇÕES FINAIS .............................................................................................128 5.1 CONCLUSÕES......................................................................................................128 5.2 LIMITAÇÕES DO ESTUDO ................................................................................130 5.3 DIRECIONAMENTO FUTURO...........................................................................130
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................................................................132 APÊNDICE A: Carta de apresentação da pesquisa................................................................141 APÊNDICE B: Questionário de Pesquisa do Pré-teste ..........................................................142 APÊNDICE C: Questionário de Pesquisa Final .....................................................................146
11
1 INTRODUÇÃO
As interações entre os indivíduos podem gerar similaridades que podem levá-los a formar
alianças entre si. Contudo, a Teoria de Redes de Negócios não trata das condições reais dessa
associação e evolução. Segundo Das (2002), a maioria dos pesquisadores tem prestado “pouca
atenção ao processo de desenvolvimento de alianças, i.e., o processo pelo qual as alianças são
negociadas, formadas, operacionalizadas, reformuladas e finalizadas”. Sabe-se que as alianças
são altamente evolutivas, instáveis e a pesquisa evolutiva que incorpora variáveis de processo
permanece uma área de pesquisa inexplorada. Existe uma inadequada atenção não só a um
dos determinantes das condições das alianças, as características da empresa-parceira, mas
também à influência do ambiente sobre os processos. As pesquisas atuais focam mais
aspectos tecnológicos do que aspectos relacionais. Knight (2000) afirma que é possível às
organizações e indivíduos aprenderem a desenvolver relacionamentos resilientes, mas isso
“exige mais do que consideração e entendimento sobre confiança, comprometimento e
trabalho de equipe”, como tem sido abordado na literatura acadêmica. Evidencia-se uma falta
de foco no processo de desenvolvimento das alianças, concentrando-se os estudos existentes
nos requisitos e condições iniciais e no resultado final, não se levando em consideração os
processos envolvidos entre os indivíduos, pela dificuldade de se realizar estudos longitudinais
nessa área. Este estudo planeja analisar a formação de redes de negócio em seu aspecto
dinâmico, não somente analisando os requisitos para seleção de parceiros, mas também
verificando a maneira pela qual as opiniões e o consenso se formam e como o sistema evolui
no tempo. Para isso serão abordados os construtos redes sociais, alianças, racionalidade,
qualidade, reputação e liderança. Este estudo contribui para a Teoria de Redes de Negócio no
que diz respeito à influência da força dos laços fortes na formação do consenso na rede,
verificando a influência de um buraco estrutural na mesma e como se formam laços fracos.
Contribui também para o entendimento de como o potencial inovador pode ser suprimido em
redes onde seus participantes são conectados através de laços fortes. Permitirá também
identificar os formadores de opinião numa rede de negócios. Como contribuição para a prática
o estudo aborda como a estrutura de pensamento e posicionamento do indivíduo numa rede de
negócios pode afetar a maneira como as suas decisões são tomadas e qual o possível resultado
para uma determinada postura na rede. Este estudo poderá dar aos gestores uma compreensão
melhor da dinâmica da criação e evolução de redes de negócios, iniciativa freqüente na busca
por melhores desempenhos na empresa
12
Artigos recentes em simulação sociológica utilizam em geral métodos de previsão social
baseados em equações (HALPIN, 1999; MACY; WILLER, 2002) , podendo elas serem
estruturais. O problema de tais equações é que elas não consideram interações entre os
indivíduos, contudo tais interações ocorrem nos processos sociais e biológicos. Segundo Silva
(2004), “a modelagem por equações estruturais está na moda”, mas desconsidera a
complexidade dos sistemas ao tentar “retratar uma realidade complexa por meio de alguns
sistemas de equações lineares”. Diante de tais fatos e no intuito de considerar as interações
adaptativas naturais (HOLLAND, 2001), fez-se aqui uso da computação evolutiva por meio
de autômatos celulares (ACs), que será detalhado no capítulo de métodos da pesquisa. Tal
escolha, baseada na teoria evolucionária, oferece uma explicação viável para reveses
observados em modelos tradicionais de racionalidade, aceitos até mesmo por teóricos que, em
tempos passados, compartilhavam-nos.
No âmbito das escolhas pessoais, Beed e Beed (2000) notam que na maioria das modelagens
as afirmativas de que os tomadores de decisão agem sobre informação limitada, que eles
possuem racionalidade limitada e seus comportamentos mostram variações aleatórias são
premissas adotadas previamente ao modelo, não derivam de um modelo evolucionário, ou
seja, não são empiricamente inovadoras e não estão de acordo com o comportamento humano.
Green e Shapiro (1994) partilham o mesmo ponto de vista, ao sugerirem que os teóricos da
Teoria de Escolha Racional (RCT) têm estado mais preocupados em criar modelos
matemáticos de comportamento do que em examinar sua relevância a situações empíricas, ou
seja, a maioria das teorias diz como o mundo deveria parecer. Poucas descrevem como as
pessoas realmente se comportam. Essa lacuna de conhecimento relaciona-se à complexidade e
não linearidade embutidas no processo de tomada de decisão.
Tendo em vista tal complexidade e sua inerente dificuldade de parametrização, optou-se pelo
uso de inteligência artificial (IA) aplicada a uma determinada comunidade de dentistas. A
opção pelos dentistas ocorreu pelo interesse do autor e pela aparente simplicidade deste tipo
de rede, pois em geral a decisão não é difusa na empresa individual, ou seja os serviços
dentários são ofertados por empresas individuais que trabalham em cooperação com outras
empresas assemelhadas na configuração na sua estrutura de governança interna.
A interdisciplinaridade da ciência cognitiva iniciou-se na década de 1970, composta pela
Psicologia, Filosofia, Lingüística, Antropologia, Neurociência e Ciências da Computação
13
(MILLER, 2003). Em sua fase inicial, as simulações de processos cognitivos foram feitas por
Herbert Simon (1955). Contudo muitas das simulações utilizadas nas ciências sociais
perderam sua reputação por aclamarem ambiciosamente suas capacidades preditivas
(CEDERMAN, 2003). Para que a modelagem possa se aproximar da realidade, todos os
processos interativos devem ser cuidadosamente estudados e traduzidos para a linguagem
computacional, sendo que um pequeno erro inicial pode alterar completamente o resultado da
modelagem.
A disseminação e o uso de informações num determinado sistema social podem ser
comparados a um sistema adaptativo complexo, um sistema com grande número de
indivíduos que interagem gerando um comportamento coletivo visível (BONNICI;
WENSLEY, 2002; GOLDENBERG; LIBAI; MULLER, 2001; GRANOVETTER, 1976;
HEGSELMANN; FLACHE, 1998; MACY; WILLER, 2002; NAGPAL, 1999;
TESFATSION, 2005), algumas vezes imprevisível (OPENING, 2004). Um sistema complexo
é caracterizado por poder ser configurado em um número extremamente grande de maneiras,
adaptativo por responder a estímulos ambientais e auto-organizador por apresentar uma forte
tendência a se estabilizar em padrões em sua configuração (FOLEY, 2003).
O fenômeno de difusão em sistemas sociais tem sido intensamente estudado por cientistas
sociais, economistas e acadêmicos de administração nos últimos 30 anos. A IA, utilizada em
fenômenos de difusão como estudo de aspectos evolucionários de sistemas sociais,
distribuição populacional, rebeliões, sistemas econômicos, sistema imune, tráfego
automobilístico e determinação da estrutura espacial de proteínas possibilitou modelar
processos de interação entre indivíduos e com isso aprofundar o conhecimento na teoria
social. Sua aplicação se estende ao estudo de formação de alianças entre profissionais de
modo a compartilhar custos ou minimizar riscos, estudo de processos cognitivos como
decisões gerenciais e comportamento do consumidor, simulações em finanças e estudo
mercadológico.
O objetivo social da IA não é o de prever a evolução do sistema, mas o de manipular os
processos envolvidos de modo que a partir de interações individuais simples haja a
emergência de fenômenos coletivos complexos. São criadas sociedades artificiais compostas
por agentes que interagem entre si por meio de mecanismos de imitação, competição,
cooperação e aprendizado. Na I.A. há um foco no processo dinâmico, contrariamente às
14
análises estatísticas que consideram as condições iniciais e finais de um determinado sistema.
A computação evolutiva é uma ferramenta que visa complementar o conhecimento existente,
pois, por meio de uma abordagem não linear, sistemas complexos são modelados e
elucidados.
A modelagem baseada em agentes (MBA) é uma metodologia computacional que permite ao
pesquisador criar, analisar e experimentar sociedades artificiais compostas por agentes que
interagem de maneira não trivial e local, constituindo seu próprio ambiente de maneira
emergente (AXELROD; TESFATSION, 2004; CEDERMAN, 2003; EPSTEIN; AXTELL,
1996; GANGULY et al., 2004; MACY; WILLER, 2002; MITCHELL, 1998; NAGPAL,
1999; SAWYER, 2002 e 2003). Os parâmetros da modelagem que foi realizada devem ser
cuidadosamente estabelecidos seguindo o referencial teórico para que a modelagem seja
representativa da realidade e do que já foi estudado sobre o assunto. No processo de
construção e individualização de parâmetros existe a possibilidade de se verificarem lacunas
na teoria. A modelagem é, portanto, uma estruturação em linguagem matemática do
referencial teórico.
A MBA que relaciona os níveis micro e macro é uma nova ferramenta relevante de pesquisa
teórica para sociólogos (HALPIN, 1999; MACY; WILLER, 2002) por meio da qual se podem
realizar abstrações. ACs têm sido utilizados na modelagem de fenômenos reais que não são
analiticamente tratáveis, como a difusão de informações, dada a natureza local das interações
sociais (AERODYNAMIC, 2004; BOCCARA; FUKS, 1999).
Em sistemas adaptativos complexos, a computação é utilizada para simular a geração de
macrofenômenos globais com base no comportamento e em processos cognitivos individuais
de seus agentes no nível micro, ou seja, no nível dos indivíduos. Esses interagem ao longo do
processo de convivência no mesmo ambiente, de modo que a configuração final do ambiente
se modela de acordo com a qualidade e quantidade de interações individuais, ou seja, é gerado
um macro-fenômeno ambiental com base em interações locais simples, em que cada indivíduo
interage com seu(s) par(es), sem a existência de um controle central a mediar as interações. O
ambiente é simultaneamente causa e efeito das interações, ou seja, num ambiente (macro) de
intensa competitividade, indivíduos (micro) procurarão o estabelecimento de alianças entre si,
de modo a reagir à demanda ambiental ocasionando um novo posicionamento espacial e/ou
estratégico, que criará novas condições ambientais para si, para seus aliados e para seus
15
concorrentes. O novo ambiente então gerará novas demandas sobre os participantes, retro-
alimentando o processo. A abordagem de um estudo pode, portanto, ser no nível micro, macro
ou em ambos. O presente estudo focará em ambos os níveis, com foco na dinâmica micro-
macro. O nível micro, através das interações individuais cria uma dinâmica que se reflete no
nível macro. A nova configuração macro por sua vez atua no nível micro alterando o
equilíbrio estático e criando uma dinâmica que se repete em cada ciclo do AC.
O presente estudo modelou estruturas internas de decisão por meio de variáveis referentes a
escopo do negócio, escopo da parceira, força dos laços atuais e grau de importância dado aos
diferentes critérios de decisão quando da seleção de parceiros, sendo eles: indicação por um
laço forte, indicação por um laço fraco, reputação, distância física, qualidade, condições
financeiras e grau de complementaridade de recursos. Variáveis moderadoras foram inseridas,
como grau de propensão à aliança, estabilidade da aliança, impulsividade e influência do
perfil da rede.
Na Figura 1 ilustram-se as variáveis utilizadas neste estudo. As variáveis independentes (sete
ao todo) são os critérios que orientam a adesão ou não de determinada empresa para participar
de uma aliança. Em sua tomada de decisão, a mesma é influenciada pelo seu grau de
impulsividade, seu grau de propensão à aliança, grau de estabilidade da aliança e influência
do perfil da rede. Logo, têm-se quatro variáveis como variáveis moderadoras do processo de
decisão.
Figura 1 – Variáveis utilizadas neste estudo. Fonte: O Autor
Variáveis IndependentesForça do laço
Escopo do negócioEscopo da aliança
Estabilidade da aliançaCritérios de seleção de parceiros
Indicação por laço forteIndicação por laço fracoQualidade do eventual parceiro
Reputação do eventual parceiroProximidade do eventual parceiroCondições financeiras oferecidas
Complementaridade de recursos
Variável DependenteDistância entre indivíduos
Variáveis ModeradorasImpulsividade
Propensão à aliançaEstabilidade da aliança
Influência do perfil da rede
16
As variáveis independentes consistem nos requisitos para formação de alianças, ao passo que
as variáveis moderadoras forma selecionadas pois interferem no processo de tomada de
decisão de escolha de parceiros numa aliança.
O objetivo deste estudo foi o de analisar o processo dinâmico de seleção de parceiros na
formação de redes de negócio em Odontologia a partir de um conjunto de características dos
potenciais parceiros e tem como objetivo secundário verificar a influência das interações entre
os participantes de uma rede de dentistas na dinâmica da aliança, ou seja, a dinâmica da
cooperação.
No capítulo 2 desta dissertação apresenta-se o referencial teórico, que esclarecerá e justificará
as variáveis do estudo. No capítulo 3 apresentaremos os procedimentos metodológicos que
foram utilizados na pesquisa de campo e no capítulo 5 a análise dos resultados.
17
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Neste capítulo apresentam-se os construtos envolvidos neste estudo. Apontam-se caminhos de
como operacionalizá-los na pesquisa de campo, à medida que os conceitos são desenvolvidos.
2.1 REDES SOCIAIS Redes sociais são “um agrupamento de núcleos (pessoas, organizações) ligado por um leque
de relações sociais (amizades, transferências de fundo, etc.) de um tipo especifico”(GULATI,
1998). Tais relações sociais são denominadas laços.
A presente pesquisa trata de relacionamentos sociais informais entre os atores, produzindo
uma organização emergente num setor onde a alta competição levou as empresas participantes
a buscarem uma economia de escopo (CHANDLER, 1999; PETERAF, 1993), dado que em
poucas empresas estudadas há demanda suficiente para se beneficiarem de uma economia de
escala. A rede estudada é caracterizada pela não existência de contratos de exclusividade, o
que diminui sua estabilidade; pela existência de laços fracos entre os participantes da rede,
uma vez que o escopo de muitas das empresas integrantes se sobrepõe. Os tratamentos
multidisciplinares, por sua vez, caracterizam a complexidade de soluções ao cliente e atuam
como mecanismo integrador.
Quanto pior a percepção do contexto econômico vigente, maior o grau de aceitação, pelo ator,
de idéias contrárias às próprias e mais importância é dada por ele à indicação de um parceiro a
partir de laço fraco, evidenciando maior frouxidão em seus critérios de escolha de parceiros.
Granovetter (1973) aborda a estrutura de comunicação, i.e., transmissão de informações, em
redes sociais por meio dos princípios de interação em pequena escala. O autor discute a
influência macro dos laços fracos e fortes na difusão de influências e informações e
organização da comunidade. A informação é difundida para um número maior de indivíduos e
atravessa uma distância social maior quando passada por laços fracos em vez de laços fortes.
O autor explica que a força de um laço depende da quantidade de tempo despendida,
intensidade emocional, intimidade, serviços recíprocos. Os laços são fracos quando há pouco
tempo despendido na relação, pouca intensidade emocional e intimidade, e pequena
quantidade de serviços recíprocos; são fortes quando essa relação é mais intensa. A força de
18
um laço intensifica-se à medida que os atores interagem entre si, diminuindo suas diferenças
individuais.
As redes são configuradas pela definição de papéis, relações e atribuições individuais;
estabelecem mecanismos de cooperação sem, no entanto, eliminar os conflitos e a competição
(CARVALHO, 2002). O conceito de redes sociais trata do fluxo de informações e influência
entre indivíduos. A força do laço tem especial importância na estabilidade da rede e na
receptividade de um indivíduo à opinião de outrem.
Atualmente algumas observações de Granovetter são contestadas por autores que argumentam
existir imperfeições estruturais e cooperativas na transmissão de informações para a tomada
de decisões (FRENZEN; NAKAMOTO, 1993). Num nível macro, as imperfeições de
mercado situam-se na estrutura dependendo da densidade relacional. Numa estrutura com
densidade relacional baixa, existem lacunas que impedem que a informação chegue a certos
atores. No nível micro, a existência ou não de cooperação pode interferir na transmissão de
informações, uma vez que um dado ator pode decidir transmitir ou não a informação, de
acordo com seus interesses, que podem ser diferentes dos interesses coletivos. Essa visão de
um indivíduo como um decisor ativo dominou as análises econômicas de comportamento
baseadas na Teoria da Agência em evasões de trabalho (ALCHIAN; DEMSETZ, 1972) e na
conduta competitiva em Teoria dos Jogos (AXELROD, 1980).
Jones et al. (1998) referem-se a redes de negócios em serviços profissionais como se fossem
constelações. Quando os membros perseguem uma estratégia individual, eles empregam
uma lógica individual e a estabilidade da constelação não é de importância primária. Essa
estratégia permite a troca de membros entre constelações e requer mecanismos de governança
para coordenar interações. No caso de os membros escolherem uma estratégia coletivista, há
o foco nos benefícios mútuos e o emprego de uma lógica relacional. Tarefas em serviços
profissionais envolvem expertise individual e interdependência no grupo entre as firmas de
serviços profissionais, para uma solução conjunta e normalmente complexa. Tal fato cria
tensão e cria a possibilidade de dano moral entre os parceiros, proveniente do auto-interesse.
A comunicação diminui a distância social entre os indivíduos e induz à postura cooperativa
(BOWLES; GINTIS, 2000). A comunicação nas redes sociais está sujeita aos dilemas sociais,
em que a racionalidade individual e a racionalidade coletiva conflitam. O dilema de
19
comunicação é um tipo de dilema social, que ocorre quando o interesse da rede é
incompatível com o interesse pessoal que pode ser o de não compartilhar a informação. O
dilema advém da incompatibilidade de que a melhor escolha racional possa a de ocultar a
informação. Contudo, tal conduta prejudicaria o alcance de objetivos pelo grupo
(BONACICH, 1990; ZENG; CHEN, 2003).
Os relacionamentos entre os atores são únicos e representam o padrão de interação entre eles.
Numa tentativa de se descrever a substância de relacionamentos, pode-se afirmar que são
constituídos de vínculos entre os atores, elos de atividade e laços de recursos. Laços de
recursos são relações originadas pela utilização de recursos comuns pelos atores. Elos de
atividade são relações entre atores, desenvolvidas com atividades comuns a eles. Os vínculos
entre os atores além de serem sociais, culturais ou tecnológicos, podem apresentar distâncias
entre si, as quais são relativas (FORD et al., 2003).
No presente estudo foi utilizada a distância entre atores, da mesma maneira que o fizeram
Burt (1976) e Gulati (1995). A distância mensurará as discrepâncias entre as características
pessoais dos indivíduos e o líder, que foi chamado de pivô, ou seja, de acordo com a
composição das variáveis internas de cada indivíduo, ele assumirá um posicionamento
relativo aos demais indivíduos por um parâmetro de comparação, o pivô.
Dada uma certa distância entre os atores, i.e., a discrepância entre características e a
existência de particularidades comuns, eles podem vir a se tornarem conscientes da existência
recíproca, comunicar-se, despertando o mútuo interesse e, conseqüentemente, desenvolvendo
um relacionamento. Com o passar do tempo e com sucessivas transações, desenvolvem-se
elos de atividade entre atores. Contudo pode haver a necessidade de adaptações, que criam
dependência mútua e têm custos de oportunidade, pois limitam a possibilidade de o ator se
adaptar a outros. Essa mútua adaptação é relevante para a pesquisa, pois pode existir uma
convergência, ainda que artificial, de valores distintos com a finalidade de poder levar a cabo
um determinado empreendimento (FORD et al., 2003).
H1 Quanto maior a força do laço entre dois atores, maior a estabilidade de uma eventual
aliança entre eles.
20
A transmissão da comunicação está sujeita a interesses que geram custos de agência
(JENSEN; MEEKLING, 1976) e distorções (GRANOVETTER, 1973; ALBAUM, 1967) com
um limite de distância a partir do qual não é mais praticável a sua transmissão
(GRANOVETTER, 1973) e no qual a informação perde sua validade para o gestor
(ARGYRIS, 1976). Os interesses de um indivíduo podem ser conflitantes com aqueles para o
qual a informação foi conduzida. Isso faz com que a informação possa conter alguns detalhes
ocultos, o que gera uma distorção dela. Com isso, quanto maior a distância a ser percorrida
pela informação, maior a possibilidade de distorções em seu conteúdo, o que faz com que a
informação perca sua validade após sucessivas transmissões.
O fluxo da informação é diretamente proporcional ao número de trajetórias com alta
intensidade e inversamente proporcional ao comprimento delas. A estrutura da rede pode
originar uma imperfeição de mercado no nível macro pois a informação pode não atingir
determinada parcela da rede, mas apenas devido à inexistência de um canal de comunicação,
um buraco estrutural (BURT, 1997). O conceito de densidade relacional é definido com a
quantidade de relações diádicas existentes numa determinada rede. Quanto mais os
participantes de uma rede possuírem relações com os outros membros, maior foi a densidade
relacional da rede. Uma rede com densidade relacional baixa reduz a eficiência da
transmissão da informação boca-a-boca, contrariamente a uma rede com densidade relacional
alta, que possui menor número de interrupções no fluxo da informação. É relevante salientar
que numa rede com densidade relacional alta, a velocidade de transmissão da informação é
maior.
Na Figura 2 ilustra-se o buraco estrutural interno numa estrutura circular. Os círculos
identificam os indivíduos; as linhas contínuas, os laços fortes; as linhas tracejadas, os laços
fracos. Assumindo-se comunicação bidirecional, o buraco estrutural entre 7 e 8 na Rede B
interrompe o fluxo de informação por transitividade de 1 a 7 na Rede B. Contudo tal
interrupção é contornada pelos laços fracos existentes (GRANOVETTER, 1973). Ao mesmo
tempo, há um buraco estrutural entre as redes A e C, contornadas por 1, 2 e 3 da Rede B que,
segundo Burt (1997), é uma descontinuidade entre contatos não redundantes numa rede.
21
Figura 2 – Buracos estruturais e relações diádicas. Fonte: O Autor, baseado em Burt (1997)
O buraco estrutural é uma oportunidade que reúne indivíduos localizados nos pontos opostos
do buraco. A estrutura de uma rede indica a redundância dos benefícios de informação. Uma
grande redundância é normalmente representada pela alta coesão dos contatos, como ocorre
na Rede A e pela equivalência estrutural dos contatos. Contatos possuem equivalência
estrutural quando ligam um indivíduo a uma terceira parte. É o que ocorre com a ligação
entre o indivíduo 6 e o 3 da Rede A, tanto pelo 2 quanto pelo 4 (verdes) que são, portanto,
contatos equivalentes numa rede. Contatos não redundantes oferecem benefícios de
informação que são aditivos e entre eles existe o buraco estrutural, uma conexão
relativamente fraca que preenche a lacuna (BURT, 1997). O buraco estrutural entre dois
clusters numa rede não significa que as pessoas não sabem das outras, mas que as pessoas em
cada lado do buraco circulam com diferentes fluxos de informação. Um indivíduo que esteja
conectado aos dois lados do buraco, como é o caso do indivíduo 4 da Rede B, tem o privilégio
de possuir maior riqueza de informações (BURT, 1997). Nota-se que, na Rede B, há duas
subunidades, a composta pelos indivíduos 4, 5, 6 e 7 e a composta pelos indivíduos 8, 1, 2, 3 e
4. A primeira não possui conexões diretas com a Rede C, caracterizando o buraco estrutural.
Entre as três redes apresentadas, o indivíduo com maior concentração de informação é o
indivíduo 4 da Rede B, uma vez que é o único que tem acesso às Redes A, C e às duas
subunidades da Rede B. Os círculos azuis mostram os indivíduos que exercem o mesmo
22
trabalho numa rede. Quanto menor o número de indivíduos que exercem o mesmo trabalho
numa rede, maior o monopólio das atividades por esses indivíduos e maior a dependência dos
indivíduos daquela rede em relação ao gerente, pois a informação não estará disseminada.
Logo, o capital social é mais valioso pois o conhecimento e a informação são pouco explícitos
e o controle, dificultado. É o que ocorre na Rede B. Na Rede C, em que vários indivíduos
fazem o mesmo trabalho, os custos de controle pelo gerente são menores, pois a rede “anda
sozinha”, possui rumos de ação mais bem definidos por guias informais que servem de
mecanismo central de coordenação (BURT, 1997). A Rede B, mais centralizada e burocrática,
afasta-se do conceito de organização em rede.
Os conceitos de buraco estrutural e fluxo de informação apresentados acima permitem
elaborar a segunda hipótese de pesquisa.
H2 Um buraco estrutural na rede de negócios tem efeito local.
H3 A presença de um buraco estrutural leva o indivíduo a afastar-se da rede.
A força do laço entre parceiros foi medida como descrito abaixo:
x1i Força do laço com atuais parceiros foi calculada pelo produto do número de pacientes
indicados ao parceiro por semana, e tempo de indicação mais o número de pacientes recebidos
de parceiros na semana e quanto tempo existe o recebimento, sendo compatível com o
disposto por Granovetter (1973). Quanto mais forte o laço entre dois indivíduos, maior a
redundância de informação e mais similares eles serão. Corresponde à soma do grau de
serviços recíprocos, o tempo de relacionamento e a intensidade da relação.
2.1.1 Alianças interfirmas
Aliança é “qualquer cooperação interfirma que se enquadra entre os extremos de contratos
discretos, de curto prazo e a completa fusão de duas ou mais organizações” (CONTRACTOR;
LORANGE, 2002). No Quadro 1 ilustra-se o espectro dos arranjos cooperativos.
23
Quadro 1. Espectro de arranjos cooperativos.
| ALIANÇAS |
Contratos curtos e únicos
Contratos relacionais
Relacionamento contratual de médio prazo
Relacionamento na cadeia de suprimentos de médio a longo prazo
Joint-
Venture
Fusão completa ou aquisição
Longevidade esperada da aliança
Menor Tamanho típico e conseqüência Maior
Comprometimento mútuo entre parceiros
Fonte: Contractor e Lorange (2002)
Os proprietários de recursos aumentam a produtividade por meio de especialização
cooperativa e isso leva à demanda por organizações econômicas que facilitam a cooperação.
Tal cooperação poderá ser obtida dentro da firma ou entre mercados. Na produção em equipe,
os ganhos dos comportamentos de cooperação do time são maiores que a soma dos ganhos
individuais, envolvem vários tipos de recursos e nem todos recursos pertencem a uma mesma
pessoa (ALCHIAN; DEMSETZ, 1972).
Nos arranjos cooperativos identificam-se sete objetivos “mais ou menos sobrepostos”
(CONTRACTOR; LORANGE; 1988):
- redução de riscos;
- obtenção de economias de escala e/ou racionalização;
- trocas tecnológicas;
- bloqueio da competição;
- superação das barreiras de investimento;
- facilidade de expansão internacional;
- aquisição de vantagens de quase-integração vertical da união de contribuições
complementares dos parceiros na cadeia de valor.
O princípio econômico por trás da formação das alianças é o de que a soma das partes é maior
do que o todo, conforme afirmam Axelrod e Tesfatsion (2004). A escolha dos indivíduos, para
se organizarem individualmente ou em grupo com a mesma tarefa, depende de sua função de
utilidade.
24
Contrariamente às colaborações, em que as empresas buscam diminuir seu risco, perdem em
dinamismo e aprendizado mútuo, as alianças estratégicas são caracterizadas por grande
incerteza e ambigüidade, o modo pelo qual o valor é criado não é preestabelecido, a evolução
do relacionamento é de difícil previsão, o posicionamento como parceiro ou rival é volátil, o
gerenciamento da aliança ao longo do tempo é mais importante do que o desenho formal
inicial e a adaptabilidade à mudança está mais relacionada ao sucesso que os acordos. A
instabilidade que caracteriza as alianças se deve a custos de agência provenientes de funções
de utilidade particulares das partes envolvidas. As fontes de instabilidade são: mercados e
tecnologias emergentes, competidores, parceiros e mudanças ambientais regulatórias. Os
gerentes da aliança não podem simplesmente ajustá-la inicialmente e esquecer; devem
continuamente se adaptar aos objetivos móveis, exigindo, portanto, uma mudança no estilo
gerencial. Alianças então assumem um caráter evolucionário, à medida que se afastam de
objetivos fixos, como fazem as joint-ventures tradicionais (DOZ; HAMEL, 1998).
As condições da aliança poderão modificar-se devido ao fortalecimento da posição
estratégica, ao aprendizado oportunista com o intuito de adquirir os recursos valiosos do
parceiro, perda de reputação ou ainda pelo desenvolvimento de recursos inicialmente
inexistentes gerando o aparecimento de uma sobreposição operacional.
O Quadro 2 exibe os principais contrastes entre as alianças tradicionais e as atuais. Pode-se
perceber que a nova perspectiva trata alianças como um processo evolutivo complexo e
instável, com objetivos móveis, em que uma empresa pode aliar-se a vários parceiros. A
evolução das alianças é ponto fundamental da modelagem utilizada, pois com ela percebe-se
um ponto de vista além da análise estática, estável e duradoura do pensamento tradicional.
Quadro 2 – Pensamento tradicional x atual em alianças. Sabedoria convencional Nova perspectiva A aliança cria valor ? Para quem ? Análise custo benefício Avaliação estratégica complexa Prioridade de criação de valor Ênfase na captura de valor Complementação simples Coespecialização complexa Estrutura inicial Processo evolutivo A criação de valor suporta o teste do tempo ? Conjunto de objetivos fixos Objetivos móveis Negociação simples Negociação múltipla Comprometimento Criação e manutenção de opções Adquirir longevidade Adquirir competitividade Existe reconciliação de prioridades e proecupações conflitantes ?
25
Colaboração Colaboração e competição Interdependência Risco de dependência desbalanceada Confiança Interesse mútuo Como será o gerenciamento da crescente rede de alianças? Casamento Diplomacia Relacionamento único Rede de alianças Fonte: Doz e Hamel (1998)
Conforme ilustra a Figura 3, quando as empresas oferecem produtos diferentes e não são
competidoras diretas, pelo menos temporariamente, há uma complementaridade de recursos
com o objetivo de produzir um produto final único, cada empresa participa numa etapa do
processo de fabricação. Caso as empresas parceiras ofereçam produtos similares, mas cada
empresa produza seu próprio produto sobre matérias-primas oriundas do mesmo fornecedor,
tem-se uma aliança de fornecimento compartilhado. Caso a matéria-prima seja comum às
duas empresas, pode haver uma aliança entre competidores com a finalidade de oferecer um
produto comum.
Figura 3 – Tipos de alianças. Fonte: Dussauge e Garrette (1999)
Diferentes Similares
Ativos e habilidadesfornecidos pelas
empresas parceiras
Produtosespecíficos para
cada aliado
Produtocomum
Resultado da aliança
Complementaridade Fornecimentocompartilhado
Quasi-concentração
Firma A
Produto Produto Produto
Firma A Firma B
Firma BFirma A Firma B
Produto
26
Os estados das alianças não são confinados unicamente num dos dispostos na Figura 3, mas
pode haver uma migração entre estados. Em seu artigo, Hamel, Doz e Prahalad (1989)
comparam os motivos pelos quais empresas americanas e japonesas formam alianças.
Concluíram que as empresas americanas se interessam por complementaridade de serviços,
dependendo do parceiro no upstream e têm como objetivo o desejo pelo produto, evitando
investimentos.
Figura 4 – Dinâmica do estágio inicial de alianças entre americanos e japoneses, no caso Rover x Honda. Fonte: O Autor
As empresas japonesas, por sua vez, ambicionam as habilidades do parceiro, muito
interessadas em aprender. As últimas copiam processos não cobertos pelo acordo de parceria,
analisam mercado e competidores, possuem uma seção específica para visitas dos parceiros,
controladas por gatekeepers.
Conforme ilustra a Figura 4, o produto AB dos americanos é dependente do subproduto B dos
japoneses, sem o qual não existiria. Os japoneses são, então, responsáveis pela pesquisa e
desenvolvimento de produtos que serão fornecidos aos americanos. O processo dominado
pelos americanos não envolve tanto know-how e pode ser aprendido e incorporado pelos
japoneses, o que pode ocasionar o fim da aliança. Após aprenderem os processos envolvidos
EUA
Processo A
Produto AB
JAPÃO
P&D
Dependência Aprendizado
Fim
Subproduto A
Subproduto B
NãoFim
Sim
NãoFim
Sim
Processo B
27
no desenvolvimento do produto, os japoneses passam a produzir o mesmo produto AB, com
vantagens de custo devido à escala, utilizando seu poder em pesquisa e desenvolvimento
(P&D) para desenvolver novos processos que poderão originar novos produtos C, gerando
uma vantagem competitiva por diferenciação ou escopo (COLLIS; MONTGOMERY, 1997).
Como não são impostos limites ex ante à competição, não há uma mobilidade imperfeita de
recursos, pois as empresas tornam produtivos processos originários de outras (PETERAF,
1993). É o que ilustra a Figura 5. Os losangos representam as decisões sobre a formação de
alianças e sobre o que produzir.
Figura 5 – Conseqüência da diferença de perspectiva entre americanos e japoneses, no caso Rover x Honda. Fonte: O Autor
O construto escopo das Alianças inter-firmas é operacionalizado pelas variáveis que
seguem:
x2i Escopo do negócio, composto pela soma de quantidades de especialidades envolvidas
no negócio, funcionários existentes, dias de atendimento na semana e número de pacientes
atendidos por dia. Quanto menor o escopo relativo do negócio na parceria, maior a proporção
de benefícios particulares que aumentam a oportunidade de a empresa acessar novos
Vantagem competitivapor diferenciação
(escopo)
Vantagem competitivapor custo(escala)
EUA
Processo A
Produto AB ($$$)
JAPÃO
P&D
Dependência Aprendizado
Fim
Subproduto A
NãoFim
Sim
NãoFim
Sim
Processo A e B
Produto AB ($)
Subprodutos A e B
P&D
NãoFim
Sim
Processo C
Produto C
Subproduto C
Fim Fim
28
mercados não envolvidos na aliança (KHANNA; GULATI; NOHRIA, 1998), e podem gerar
um dilema social (BONACICH, 1990; ZENG; CHEN, 2003) e dificultando a formação da
aliança;
x3i Escopo da aliança, que é a quantidade de especialidades envolvidas na parceria, tanto
no sentido dentista-parceiro quanto no sentido parceiro-dentista. Esta mensuração foca
especificamente as transações comerciais que ocorrem na aliança e se sobrepões parcialmente
com a força do laço, que mensura não somente as transações comerciais, mas o envolvimento
emocional entre parceiros e o tempo no qual o relacionamento existe;
A variável de controle relacionada ao referido construto é:
x4i Grau de estabilidade da aliança. O grau de estabilidade da aliança considera o
planejamento estratégico da aliança, i.e., os benefícios que a aliança pode gerar, os objetivos
das empresas ao participarem daquela aliança, a área de atuação da aliança, grau de conflito
nela, objetivos dos envolvidos, os riscos envolvidos e a contribuição de ambas as partes para a
aliança. Tais fatores permitem prever a evolução da rede, determinam sua probabilidade de
sucesso e podem levar à convergência de características ao longo das sucessivas interações.
É considerada variável moderadora, à medida que interfere no processo de tomada de decisão
quando da escolha de parceiros, x12i , o grau de propensão à aliança. Ela foi operacionalizada
pela percepção do contexto atual em relação à saturação de profissionais, concorrência,
mudança tecnológica, custos e riscos envolvidos na prática da Odontologia e importância de
personalização do serviço (CONTRACTOR; LORANGE, 2002), dado que os serviços de
saúde são multidisciplinares, complexos e estão imersos num ambiente altamente competitivo
(CROUSE, 1991; DOZ; HAMEL, 1998).
O uso das variáveis citadas permitiu mensurar o estado atual dos relacionamentos comerciais
das empresas participantes da rede e, pela modelagem, verificar a evolução temporal das
alianças existentes.
Alianças são formadas para se criarem novas tecnologias ou tecnologias complementares por
meio do compartilhamento de expertise e aquisição de benefícios de escala, para aprender
29
novas tecnologias a fim de diminuir o ciclo de vida do produto, para entrar em novos
mercados ou para reestruturar mercados atuais.
A colaboração numa parceria é fruto não somente do entendimento da necessidade de
colaborar, a disposição cognitiva, mas também da disposição em fazê-lo, i.e., a capacidade de
agir do indivíduo (KNIGHT, 2000). Para o sucesso da colaboração devem existir: confiança,
comprometimento e trabalho de equipe, dependentes da comunicação clara e apropriada, no
momento apropriado. O aprendizado, por sua vez, pode ser incremental ou aprendizado de
circuito simples, com mudanças de comportamentos, radical ou aprendizado de circuito duplo
(ARGYRIS, 1976), com insights em mudanças e processos ou, ainda, uma mudança de
princípios, o aprender a aprender, o aprendizado de circuito triplo (KNIGHT, 2000). Diante
de tais assertivas, pode-se argüir: como a ampliação do horizonte cognitivo pelo
esclarecimento aumenta a propensão ao aprendizado e à colaboração? A resposta é dada por
Granovetter (1973).
Admitindo-se que um indivíduo A1 pertencente ao grupo coeso A, isto é, de laços fortes,
adquira informações diversas com base num laço fraco B e entre em contato diretamente pela
comunicação ou indiretamente pela análise de crenças, valores e objetivos do grupo A, o
indivíduo A1 avalia as informações. Caso elas sejam compatíveis com as crenças, valores e
objetivos do grupo coeso A, os indivíduos A1 e B terão acesso a informações até então
mantidas fora de seu alcance. Tal acesso aumenta a propensão à colaboração entre os dois que
poderão desenvolver um laço forte a partir do momento em que os objetivos individuais
convirjam. De acordo com o tempo decorrido, o novo ponto de vista do indivíduo B, inserido
no grupo A, poderá gerar aprendizado em circuito simples, duplo ou triplo de B para o grupo
A ou vice-versa.
Uma conduta cooperativa ou competitiva surge da diferenciação do posicionamento espacial
do indivíduo na rede, uma vez que diferentes interesses estão relacionados a cada posição
(BONACICH, 1990). Um ator possui relações numa rede que partem dele e chegam até ele.
Essas relações tendem a se intensificar, ou seja, tendem a aumentar a quantidade ou qualidade
de troca com o crescimento da tecnologia e divisão do trabalho. Tais relações podem ser de
trabalho, econômicas, políticas ou de amizade (BURT, 1997). Os indivíduos periféricos de
uma rede podem-se relacionar por laços fracos com várias redes ao mesmo tempo a fim de
obter informações e vantagens de controle sobre os outros (AHUJA, 2000), ao mesmo tempo
30
que permitem, a tais indivíduos periféricos, usufruir de benefícios como a isenção dos custos
de manutenção de uma rede associada com laços diretos (BURT, 1976). O posicionamento
periférico de um indivíduo numa rede poderá ocorrer através de sua própria escolha de não
participar daquela rede ou ainda pela segregação dos indivíduos da rede à qual está mais
próximo, pela divergência de objetivos estratégicos ou opiniões.
H4 Uma convergência de critérios de decisão ao longo das interações aumentará a segregação
de indivíduos que pensem diferente da rede.
Stuart (1998) estudou a formação de alianças estratégicas e em vez de focar as características
das empresas-alvo, focou seus posicionamentos, estratificando o ambiente competitivo em
duas dimensões, saturação e prestígio. O foco em posicionamentos é compatível com o uso
das discrepâncias individuais, i.e., distâncias, utilizadas neste estudo. Segundo Stuart, as
organizações são entidades com fronteiras discretas. A propensão à formação de alianças está,
portanto, nas similaridades entre as empresas participantes de um determinado ambiente, as
quais trocam informações. De acordo com a densidade de competição, pode haver uma
facilidade de transferência de informação, colusão e alianças entre as empresas, para se
evitarem esforços, investimentos e comprometimento de recursos duplicados. A reputação
também é fator de atração a empresas na formação de alianças, uma vez que pequenas
empresas podem aliar-se a empresas de prestígio e aumentar o nível de atenção da mídia,
clientes, funcionários e comunidade financeira
Segundo Contractor e Lorange (2002), existem alguns fatores que favorecem as alianças:
- mudanças da política governamental: desregulamentação, disseminação de leis de
propriedade intelectual e controle eficaz;
- gerenciamento do conhecimento em firmas: identificação de ativos baseados em
conhecimento em firmas, aceleração na taxa de mudanças tecnológicas, crescente diversidade
de fontes de conhecimento e aumento dos riscos e custos de P&D;
- mudanças na produção e distribuição: dependência externa e desconstrução da cadeia de
valor, a crescente importância estratégica da velocidade, customização e o crescente papel da
tecnologia da informação nos relacionamentos nas alianças.
Empresas bem-sucedidas são aquelas que não se esquecem de que seus parceiros podem estar
prontos para desarmá-las; as que informam toda a organização sobre habilidades e tecnologias
31
que devem ser abertas ou bloqueadas aos parceiros e as que usam a aliança para adquirir
conhecimento fora dos limites da parceria e difundem-no por toda a organização. A harmonia
não é um estado estático, mas um processo de equilíbrio dinâmico com eventual conflito que
pode gerar uma colaboração mútua benéfica. Para que haja um ganho mútuo, deve haver
convergência de objetivos estratégicos e divergência de objetivos competitivos; o tamanho e
mercado dos parceiros deve ser pequeno comparado aos dos líderes e cada parceiro deve
acreditar que pode aprender com o outro ao mesmo tempo que limita acesso a habilidades
próprias (DOZ; HAMEL; PRAHALAD, 1989).
As características existentes no ambiente organizacional são classificadas por Das (2002) em
grau de sobreposição de mercado, posicionamento competitivo, perfil de recursos e reputação.
Quanto maior a sobreposição de mercado, maiores serão os conflitos de interesse entre
empresas parceiras. Quanto ao posicionamento competitivo, empresas mais fracas necessitam
de parceiros mais do que empresas fortes, uma vez que aquelas apresentam maior
vulnerabilidade estratégica. Um perfil de recursos complementar, assim como uma boa
reputação, não aumentam por si só a ocorrência de conflitos.
No presente estudo as alianças caracterizam-se como sendo do tipo co-especialização. Nesse
tipo de aliança o escopo estratégico é crítico, pois pode levar a conflitos insuperáveis (DOZ;
HAMEL, 1998), principalmente se as empresas atenderem ao mesmo mercado ou segmento,
pois as ambições serão comuns. O escopo econômico é definido pela amplitude de atividades
que ocorrem dentro das empresas em favor da aliança. Logo, uma empresa que não possua
uma estrutura enxuta em custos pode ter uma perspectiva e visão diferentes dos resultados da
parceria quando comparada à sua parceira.
Khanna, Gulati e Nohria (1998) argumentam que ainda que não haja assimetrias ex ante entre
firmas, pode haver assimetrias na alocação de recursos para aprendizado em alianças. O
escopo relativo das empresas determina a proporção entre os benefícios comuns, i.e.,
benefícios de aplicação coletiva na aliança e obtidos pelas operações da empresa na área
relacionada à aliança, e os benefícios particulares, unilaterais, obtidos às custas de aplicação
de habilidades originariamente pertencentes ao parceiro. Um elevado grau de sobreposição de
escopo diminui a busca por interesses particulares e conseqüentemente a competição,
aumentando os benefícios comuns, ceteris paribus, dado que o acesso ao know-how do
parceiro acrescenta pouca possibilidade de aprendizado para uso em atividades alheias às da
32
aliança. Margens reduzidas produzem pressões para se buscarem economias de escala para se
diversificar em novos negócios com o intuito de adquirir economia de escopo, o que aumenta
a busca por benefícios particulares e pode comprometer a aliança (KOZA; LEWIN, 1999).
Segundo Ford et al. (2003), atores selecionam parceiros que possuam lógicas de ação
congruentes. Num estágio inicial, o ator avalia quais vantagens mútuas, investimentos,
adaptações e aprendizados seriam envolvidos no relacionamento, levando também em
consideração a confiança. É importante salientar que as necessidades e requisitos num
relacionamento não são perenes, mas contingentes e podem causar desde o fortalecimento até
mesmo a uma ruptura nos vínculos entre os atores. O custo envolvido na adesão a um novo
relacionamento deve ser compatível com a dinâmica de relacionamentos existentes do ator.
Num estágio seguinte, exploratório, os atores investem tempo para negociar, aprender e
reduzir as distâncias entre si, não havendo, contudo, rotinas estabelecidas ou maior
comprometimento.
Os padrões de interação estabelecidos durante esta etapa provavelmente estabelecerão o tom e
estrutura do relacionamento no futuro. No estágio de desenvolvimento a intensidade do
aprendizado aumenta e a confiança consolida-se por investimentos, adaptação informal e
intensificação das interações associados à ação efetiva. Esta fase caracteriza-se pela
coordenação de adaptações do novo relacionamento com os existentes. Finalmente, num
estágio de maturidade do relacionamento, estabelece-se a rotina e a institucionalização de
procedimentos e processos, reduzindo-se a incerteza. A maior parte dos insucessos em
alianças dá-se em seu estágio inicial de negociação. Ford et al. (2003) argumentam que a
adaptação informal é o principal indicador de comprometimento com o relacionamento e nem
todos os relacionamentos alcançarão estabilidade.
A literatura existente sobre alianças sugere três estágios de desenvolvimento: (1) formação,
quando a estratégia é formulada, acordos negociados, parceiros identificados e a aliança
configurada, (2) operacionalização, quando acordos são implementados e a aliança
efetivamente se inicia e (3) estágio de resultados, quando eles são obtidos e avaliados levando
à estabilidade ou reformulações.
No estágio de formação, existem as fases de reconhecimento, pesquisa, ajuste do
relacionamento e convergência. No estágio de reconhecimento, a empresa reconhece a
33
necessidade da aliança. Na fase de pesquisa, a empresa procura por prospectos e avalia a
alocação de recursos. Em seguida, os parceiros negociam e elaboram um plano para
implementar o projeto. Após a implementação do plano, a aliança superou sua fase mais
crítica, assumiu um caráter menos instável (GEORGE; FARRIS, 1999). Essa transição a uma
fase menos instável é relevante para o estudo pois representa uma estabilidade maior da
aliança, que poderá surgir com base nas sucessivas interações.
Ring e Van de Ven (1994) argumentam que o processo de relacionamentos
interorganizacionais é um processo repetitivo, composto por fases de negociação,
comprometimento e execução, caracterizadas respectivamente por barganha formal, contrato
legal e psicológico e interações pessoais e de papéis. Durante o processo de desenvolvimento,
as condições existentes poderão ocasionar uma reformulação precoce ou, ainda, uma alta
estabilidade da aliança. Seguindo uma estrutura evolutiva, as alianças estão sujeitas a duas
condições: ajuste estratégico e ajuste operacional, que poderão levar à renegociação das
alianças. Para Doz (1996), existem as seguintes condições para formação de alianças:
definição de tarefas, rotinas do parceiro, interface da estrutura e expectativas de performance,
comportamento e motivos. Tais condições determinam a maneira pela qual o processo de
aprendizado se desdobra em uma aliança.
As características das alianças orientam as interações entre parceiros. Tais características são:
forças coletivas, aspectos negativos de conflitos entre parceiros e a necessidade de
interdependências (alianças). Forças coletivas são os talentos das empresas parceiras
relacionados a objetivos estratégicos comuns. Os conflitos têm sua origem nas diferentes
rotinas organizacionais, estilos de tomada de decisão, tecnologias, preferências individuais
(DAS; TENG, 2002) e comportamento oportunistas. As interdependências levam à
cooperação. A existência de confiança facilita a resolução de conflitos, reduz custos de
coordenação e comportamento oportunista pode ajudar as alianças a se adaptarem em
ambientes mutáveis. Os conflitos aparecem nos estágios iniciais do empreendimento e o
desafio real do gerenciamento da aliança está em transformar acordos colaborativos em
relacionamentos produtivos e efetivos (KELLY; SCHAAN; JONCAS, 2002).
As alianças interfirmas estão sujeitas a insucessos em seus estágios iniciais devido não só a
falhas de comunicação oriundas da grande distância entre os envolvidos mas também a
conflitos de personalidade (KELLY; SCHAAN; JONCAS, 2002).
34
2.1.1.1 Critérios para a seleção de parceiros
No processo de seleção de parceiros, George e Farris (1999) argumentam que as empresas
tendem a realizar a seleção de parceiros baseadas em critérios técnicos facilmente
observáveis, como habilidades técnicas e capacidade financeira, ignorando ou subestimando
os critérios de compatibilidade pessoal, reconhecidamente importantes, principalmente nos
estágios iniciais de formação e estabilização da aliança. Há portanto uma preferência por
critérios quantitativos em relação aos qualitativos e subjetivos, sendo os últimos estudados
por Cullen, Johnson e Sakano (2000), que exploram os conceitos de capital de
relacionamento, confiança e comprometimento, que serão adequadamente abordados em
seção subseqüente.
Existem vários critérios relevantes na escolha do parceiro: ajuste estratégico, critérios
relacionados a capacidades e a relacionamentos, atitudes, custo, complementaridade de
recursos, entrega e capacidade gerencial (ARRÈGLE et al., 2003). Geringer (1991) classifica
os critérios como relacionados à tarefa e relacionados ao parceiro. Em seus estudos, encontrou
correlação positiva entre a importância percebida do fator crítico de sucesso e o peso relativo
do critério, e também a correlação positiva entre a dificuldade de desenvolvimento interno de
categorias e o peso associado a seu critério de seleção.
Juhantila e Virolainen (2004) e Kelly, Schaan e Joncas (2002) argumentam que existe um
subjetivismo na escolha, e classificam os critérios envolvidos na seleção de parceiros como
qualitativos e quantitativos. São considerados critérios qualitativos: qualidade, flexibilidade,
reputação, confiança, ética, competência, atendimento, know-how de complementaridade,
suporte técnico, facilidades, recursos e experiência passada. São considerados critérios
quantitativos: custo, prazo de entrega, desempenho, proximidade e formas de financiamento.
Kelly, Schaan e Joncas (2002) argumentam que os critérios qualitativos são geralmente
ignorados ou subavaliados quando há a seleção de parceiros.
Os autores citam os critérios, mas não os desenvolvem, por isto, procurou-se na literatura
referências para embasar a operacionalização dos critérios de decisão para efeito da pesquisa
de campo deste estudo. Apenas os critérios citados por mais de um autor foram incluídos na
pesquisa de campo. O Quadro 3 posiciona os autores e os critérios de seleção de parceiros
relevantes abordados na literatura sobre o assunto.
35
Quadro 3 – Critérios de seleção de parceiros em diferentes contextos. Autor Foco da Parceria Categorias de critério de seleção C CM Geringer (1991)
Join-Ventures Internacionais
Conhecimento técnico, experiência gerencial, experiência passada, complementaridade, serviço ao cliente, experiência gerencial, localização das instalações, baixos custos por unidade, recursos organizacionais, reputação da empresa de origem e linha completa de produtos e serviços.
X
Arrègle et al. (2003) Aliança internacional
Recursos financeiros, capacidades técnicas, ativos intangíveis (reputação) e desejo de compartilhar expertise, complementaridade de recursos, competências únicas e complementares, capacidade gerencial, qualidade de produtos e serviços, capacidade técnica, experiência anterior e capacidade de adquirir competência distintiva.
X
Al-Khalifa e Peterson (1999)
Joint-Ventures internacionais
Critérios relacionados ao parceiro: características do parceiro, compatibilidade, motivação, comprometimenro, confiabilidade, localização, reputação, conhecimento pessoal Critérios relacionados à tarefa: recursos financeiros, serviço ao cliente, complementaridade de recursos e habilidades, competência técnica e gerencial.
X
Juhantila e Virolainen (2004)
Seleção de fornecedores
Qualidade de processo e produto, prazo de entrega, serviço, preço, baixos custos, tecnologia avançada, compatibilidade de estratégias, condições financeiras e flexibilidade
X
Fitzsimmons e Fitzsimmons
Seleção de fornecedores
Acesso, localização, customização, preço, qualidade, reputação e garantia.
X
Jones et al. (1998) Constelações de serviços profissionais
Competência distintiva, prestígio social e experiência passada.
X
Koza e Lewin (1999)
Alianças em serviços profissionais
Qualidade, estabilidade financeira, localização, comprometimento e exclusividade
X
Kelly, Schaan e Joncas (2002)
Alianças Quantitativos: distância física, capacidades técnicas e financeiras Qualitativos: confiança e cultura.
X
Hamel, Doz e Prahalad (1989)
Alianças Complementaridade de recursos. X
Cullen, Johnson e Sakano (2000)
Alianças Complementaridade de recursos. X
George e Farris (1999)
Alianças Confiança, ajuste estratégico e complementaridade de recursos.
X
Khanna, Gulati e Nohria (1998)
Alianças Experiência passada. X
Legenda (itens em negrito ressaltam os critérios que foram utilizados nesse estudo): C - Apenas citação dos critérios encontrada na referência CM – Citação e mensuração dos critérios presentes no estudo do autor Fonte: O Autor, com base nos autores citados no Quadro
Pela importância sugerida pelos autores, seguem os critérios escolhidos e os autores
associados ao desenvolvimento da forma de se mensurar o critério neste estudo.
36
x5i Reputação do parceiro (AL-KHALIFA; PETERSON, 1998; FITZSIMMONS;
FITZSIMMONS, 2003; GERINGER, 1991). A reputação foi mensurada seguindo a idéia dos
formadores da reputação, que são: qualidade da estratégia, qualidade de seus
produtos/serviços, qualidade de seu gerenciamento, orientação para o mercado, inovação,
força financeira e confiabilidade;
x6i Proximidade do parceiro em relação à clínica do gestor e ao paciente (GERINGER,
1991; FITZSIMMONS; FITZSIMMONS, 2003);
x7i Qualidades do parceiro (ARRÈGLE et al., 2003; FITZSIMMONS; FITZSIMMONS,
2003; GERINGER, 1991; HITT et al.,2000), correspondente ao conhecimento técnico,
facilidades físicas e equipamentos, aparência, atenção ao cliente e cortesia dos funcionários e
disposição em ajudar o cliente. A qualidade do parceiro se sobrepõe à reputação, por esse
motivo, serão mensuradas apenas uma vez;
x8i Condições financeiras oferecidas pelo parceiro ao cliente, composta pelas condições
de financiamento ao cliente e o preço cobrado do mesmo (FITZSIMMONS; FITZSIMMONS,
2003; GERINGER, 1991; HITT et al.,2000);
x9i Complementaridade de recursos do eventual parceiro quando da escolha do mesmo
(GERINGER, 1991; HITT et al., 2000).
2.2 TOMADA DE DECISÃO, RACIONALIDADE E APRENDIZADO
O modelo decisório da economia clássica propunha a racionalidade absoluta, identificação e
definição dos problemas com base na análise de ameaças e oportunidades do ambiente,
seguida pela elaboração de diversas soluções possíveis, comparação exaustiva das
alternativas, decisão e implementação da decisão “ótima de acordo com critérios previamente
definidos (MOTTA; VASCONCELOS, 2002). O modelo da racionalidade limitada percebe
que não é possível a um tomador de decisões ter acesso a todas informações e possibilidades
de ação e processá-las, contentando-se com o nível satisfatório das decisões, numa
perspectiva mais modesta e realista.
37
Segundo Simon (1978), o homem racional da economia é um maximizador, que objetiva nada
mais que o melhor; e é esse conceito que a economia empresta para as outras ciências sociais.
Pressupostos de racionalidade são comuns nas teorias psicológicas, antropológicas, políticas e
sociológicas. O que a economia possui, no entanto, é um tipo especial de racionalidade, a do
maximizador da utilidade. O comportamento racional, em que o homem é movido pela
satisfação e maximização de seus objetivos, permeou as ciências sociais. A visão do homem
como um ser racional não é peculiar à economia, mas é endêmica ao longo das ciências
sociais, nas quais as diferenças estão mais no âmbito do vocabulário do que na substância.
Simon ainda afirma que a mente reconhece padrões, assim como posições de peças num jogo
de xadrez disparam lembranças de padrões anteriores na mente dos jogadores.
A racionalidade limitada sai da perspectiva do homem maximizador para entrar na do homem
racional, que toma decisões com base em sua capacidade limitada de processamento e de dar
atenção somente àquilo que é relevante para sua tomada de decisão. O ser humano, ao
contrário da premissa de que parte a economia, não possui conhecimento de todas as opções
disponíveis. Não se pode receber e processar todo o conhecimento disponível. Simon (1955)
já considerava a dependência da escolha racional em relação aos efeitos do ambiente de
escolha e limitações cognitivas do decisor. Em seu artigo de 1978, parte do pressuposto de
que todo o comportamento humano possui um grande componente racional e que a economia
se preocupa largamente com os resultados da escolha racional, em vez de se preocupar com o
processo de escolha em si.
A racionalidade é diferenciada em substantiva e processual. A primeira trata do conteúdo da
decisão e a última envolve não só os efeitos da limitação cognitiva e incerteza, como
competição imperfeita, como também a assimetria de informação e expectativas. Afirma que
à medida que a economia se move em direção a uma crescente complexidade cognitiva, ela
deve-se preocupar cada vez mais com a capacidade dos atores de lidar com a complexidade.
Surge, neste contexto, a racionalidade de procedimento, que é a eficácia, à luz dos poderes e
limitações cognitivas humanas, dos procedimentos utilizados para se escolherem ações.
Contudo um ator racional, um indivíduo perfeitamente informado com capacidade cognitiva
infinita que maximiza uma utilidade fixa, não evolucionária, tem pouca relação com o ser
humano (EPSTEIN; AXTELL, 1996).
38
Boudon (1998) argumenta que a Teoria da Escolha Racional não pode ser aplicada a todas as
situações e problemas, pois entende-se que a ação individual seja instrumental e, no entanto, a
maioria dos sociólogos reconhece que a ação individual pode ser não instrumental, por poder
incluir uma dimensão cognitiva. Para o indivíduo A, a melhor ação a ser executada pode ser a
ação X mas o mesmo age de maneira B, para satisfazer alguma necessidade, que poderá B
levar a X no futuro. Dada uma decisão, o indivíduo pode questionar seus valores anteriores e
podem surgir novas soluções, gerando inovação e mudança (MOTTA; VASCONCELOS,
2002).
Segundo Harvard (2004), o suporte empírico para a Teoria da Escolha Racional é superficial e
a lei de paridade talvez seja a competidora mais importante para a explicação da escolha
racional, pois vê a escolha não somente como um evento único ou um processo interno do
organismo, mas como uma série de eventos observáveis no tempo. Propõe que, em vez de
maximizar a utilidade, o indivíduo aloque seu comportamento em atividades de acordo com o
valor de cada uma delas, fornecendo uma “explicação poderosa” sobre comportamento
impulsivo e que também pode ser usada no entendimento de “fenômenos biológicos, como
seleção natural [...] e tomada de decisão econômica”.
Herrnstein (1990) argumenta, em seu artigo sobre a lei de paridade, que o ambiente modela o
comportamento do indivíduo e vice-versa. A visão econômica com suas origens em Adam
Smith propõe que a mão invisível do ambiente modela racionalmente e de modo dedutivo a
decisão humana de modo que o objetivo seja a maximização da utilidade. Não explica como
essa maximização ocorre e os resultados da escolha racional contradizem os reais. Por sua
vez, a Psicologia preocupa-se com processos que controlam o comportamento. Ambas as
visões propõem um equilíbrio, mas esta não vê a maximização da utilidade como fator de
equilíbrio. Baseado em que o comportamento subótimo é a regra, e não a exceção, a lei de
paridade diz que:
num estado de equilíbrio, o comportamento individual é distribuído entre alternativas de escolha de modo a equalizar os reforços de comportamento por unidade de comportamento investido, medido em tempo, esforço ou outra dimensão de comportamento restrita a um total finito (HERRNSTEIN, 1990).
39
Tal declaração vai de encontro à teoria econômica, pois os reforços comportamentais podem
ser diferentes dos valores de utilidade do indivíduo e tais reforços são particulares a cada
alternativa e não globais como no caso da utilidade racional.
Em relação ao conhecimento, a atual teoria econômica implicitamente emprega uma teoria em
que as pessoas observam o mundo como ele é e, além disso, possuem a mesma informação e
conhecimento, uma vez que arcam com os custos de procura da primeira. Em seguida, são
capazes de processar a informação para adquirir o conhecimento envolvido nela e fazer
escolhas racionais. Contudo, a transmissão do conhecimento pode não ser efetiva e gerar uma
distância cognitiva entre os envolvidos.
Em empresas pequenas, como as do presente estudo, o conteúdo do conhecimento é
predominantemente tácito, exigindo que a força dos laços entre firmas seja fortalecida para a
transmissão do mesmo (NOOTEBOOM, 1999). A estrutura social pode afetar a estrutura
cognitiva individual e conseqüentemente o comportamento, de modo que os dois fatores
podem interagir, para convergir as crenças individuais e preferências na escolha do grupo
(FRENZEN; NAKAMOTO, 1993; NOOTEBOOM, 1999). Tal assertiva nos conduz à
formulação das quinta e sexta hipóteses:
H5 Num ambiente onde os indivíduos possuam a mesma racionalidade, uma maior força do
laço fará convergir critérios de decisão.
H6 Um indivíduo com racionalidade diferente do perfil da rede na qual se situa tende a
afastar-se da mesma.
A lógica de decisão de um indivíduo é influenciada pelo seu presente e passado, ou seja, pela
posição do ator num contexto específico e pelas características mentais, cognitivas e afetivas
dele, características essas formadas pela sua socialização passada. No tocante à lógica de
ação, Kahneman e Tversky, em 1979, contestaram a Teoria da Utilidade Esperada, que na
época era aceita como um modelo normativo de escolha racional, em que a expectativa de um
resultado U correspondia à soma das probabilidades p de expectativas de resultados x, ou seja:
U(x1,p1;......;xn,pn)=p1u(x1)+........+pnu(xn)
40
Os autores propuseram um modelo alternativo, a Teoria do Prospecto, que considera também
o risco, por meio da seguinte equação:
)()()()(),;,( yvqxvpqypxV ππ +==
em que o valor de um prospecto V com probabilidade p de resultado x e uma probabilidade q
de resultado y é igual à soma dos pesos π das probabilidades, multiplicado pelo valor
subjetivo v daquele resultado específico.
H7 O peso e valor das decisões numa rede de negócios não estão diretamente relacionados à
maximização de utilidade dos indivíduos.
Em seu modelo derivado de um programa de inteligência artificial, Cohen e Axelrod (1984)
acrescentaram ao valor da utilidade um fator adaptativo que gera uma mudança da mesma,
uma vez que as decisões podem ser tomadas com base em crenças equivocadas sobre um
ambiente não completamente compreendido. Conseqüentemente, tal adaptação pode melhorar
o desempenho do gestor.
Segundo o modelo, as preferências se modificam em função da experiência, assim como
argumenta Eells (1982), ao enfocar o aprendizado bayesiano. As perspectivas econômica e
bayesiana lidam com a atualização de crenças diante da uma nova experiência, e mostram que
um processo de adaptação de utilidade bem estruturado pode ajudar as pessoas a decidirem
mais adequadamente (COHEN; AXELROD, 1984).
Do ponto de vista das organizações, elas adaptam-se ao ambiente evolutivamente em vez de
melhorarem seus posicionamentos por meio de um processo de intenção racional
(BRUDERER; SINGH, 1996). Tal conceito foi utilizado no nível micro na modelagem
proposta.
Segundo Ozernoy (1991) as etapas da tomada de decisão processadas na mente do gestor são
as seguintes:
a) definição de características e contingências do problema (ambiente, risco, incerteza,
assimetria, qualidade, fidelidade, confiabilidade e quantidade de informação, custo de análise
41
e tempo disponível para solução imposto pelo ambiente ou pelo próprio indivíduo) e do gestor
(crenças, valores, racionalidade limitada, experiência passada, expectativas futuras,
interesses);
b) estruturação do problema de decisão;
c) formulação do modelo de preferência levando em conta informações relevantes;
d) avaliação e comparação de alternativas em termos de possibilidade de perda ou
ganho.
No momento em que o custo marginal da pesquisa supera a melhora marginal das alternativas,
o indivíduo interrompe a busca por alternativas e decide por aquela que satisfaz seu nível
mínimo de aspiração.
2.2.1 Impulsividade O comportamento impulsivo normalmente é associado com imaturidade, pouca inteligência e
desvio social. Impulsividade pode ser conceituada como “uma tendência a responder
rapidamente a um dado estímulo, sem deliberação ou avaliação das conseqüências”
(GERBING; AHADI; PATTON, 1987) ou como escolhas comportamentais que não teriam
sido feitas caso elas fossem consideradas em termos de suas conseqüências de longo prazo
(ROOK; FISHER, 1995). Podem ocasionar comportamento consumista (GERBING et al.,
1987; ROOK; FISHER, 1995), cleptomania, vício em jogos, piromania e desordens
explosivas.
O impulso per se não leva necessariamente à ação, pois vários fatores podem interferir na
ação, os quais Rook e Fisher (1995) denominam avaliações normativas. Várias características
comportamentais são associadas à impulsividade (Figura 6), como atração emocional pela
escolha, resposta afirmativa a impulsos, avaliações com perspectiva de curto prazo,
irracionalidade, propensão ao risco e pouco tempo despendido na consideração de
possibilidades envolvidas na decisão.
42
Descuidado
Impaciente
Distraído
Incansável
Desafiador
Rápida decisão
Evita planejamento
Espontâneo
Não persistente
Enérgico
Impulsivo
Compra impulsivamente
Evita complexidade
Não reflete
Descuidado
Impaciente
Distraído
Incansável
Desafiador
Rápida decisão
Evita planejamento
Espontâneo
Não persistente
Enérgico
Impulsivo
Compra impulsivamente
Evita complexidade
Não reflete
Figura 6 - Estrutura da impulsividade de auto-referência. Fonte: Gerbing et al. (1987)
São consideradas variáveis moderadoras, à medida que interferem no processo de tomada de
decisão:
x10i , o grau de impulsividade é medido pela facilidade e rapidez com a qual um determinado
indivíduo adere a uma rede. É obtido pela soma do tempo de análise utilizado previamente à
decisão, grau de influência da emoção na decisão, grau de aversão ao risco, prazo de
planejamento e grau de análise qualitativa e quantitativa dos benefícios e valores gerados pela
parceria (DOZ; HAMEL, 1998; GERBING; AHADI; PATTON, 1987; ROOK; FISHER,
1995).
A mensuração da impulsividade é importante para o estudo, pois avalia a facilidade de um
indivíduo aderir a uma determinada rede. A literatura exibe uma disparidade de itens para a
mensuração da impulsividade o que evidencia uma falta de estrutura teórica sobre a qual se
possa conceituar impulsividade (GERBING et al, 1987). Após o estudo de autores que
mensuram impulsividade optou-se pela forma como Gerbing et al. (1987) mensuraram, pois
foi considerada a mais completa e consistente. Um indivíduo impulsivo possui alta velocidade
de resposta. A lei de paridade relaciona velocidade de resposta com tendência da resposta,
reforço e grau de sensibilidade ao reforço do comportamento. Numa tentativa de relacionar a
lei de paridade com a influência dos laços fortes na decisão, foram usados os argumentos da
lei de paridade generalizada de Baum para duas alternativas, 1 e 2:
43
( ) RSRRkBB 2121 // = (1)
onde:
B velocidade absoluta da resposta;
k tendência da resposta;
R reforço pela resposta;
SR grau de sensibilidade ao reforço do comportamento.
Por meio dessa lei, nota-se que diante de duas alternativas o indivíduo possui tendências de
resposta particulares a cada uma delas. Essa resposta é potencializada pelo grau de
sensibilidade ao reforço do comportamento de cada uma, e o reforço é moderado em sua
quantidade e intervalo de tempo. Supondo-se que a escolha de uma alternativa A gere uma
indisposição moral em relação às crenças e valores dos indivíduos com os quais o ator
mantém um relacionamento do tipo laço forte, o indivíduo optará pela alternativa B, pois
possui maior sensibilidade ao reforço do comportamento, nesse caso negativo ou até mesmo
punição à escolha da alternativa A. O laço, sendo forte, aumenta a velocidade absoluta da
resposta pois impõe, pela moral, a resposta esperada e o reforço, conseqüentemente levando a
resposta a uma tendência compatível com a do grupo. Essa lei exemplifica o mecanismo da
impulsividade, uma vez que, quanto mais impulsivo o indivíduo, menor sua sensibilidade ao
reforço do comportamento devido à desconsideração de fatores envolvidos no momento da
escolha. Uma maior força do laço, porém, aumentará a sensibilidade do indivíduo ao reforço
do comportamento, influenciará a tendência de resposta do indivíduo e vai fornecer um
reforço quantitativamente maior em um intervalo de tempo mais curto. Diante do exposto,
apresentam-se duas hipóteses:
H8 Quanto maior a força do laço entre dois atores, maior a impulsividade entre os mesmos.
H9 Quanto menor a impulsividade de um ator, mais afastado ele se manterá da rede na qual se
situa.
As pessoas avaliam um resultado pela quantidade de tempo que levam para obter o referido
resultado, e a impulsividade desconsidera o valor futuro do resultado, preferindo obter o valor
44
presente. O valor da conseqüência, seja ela desejável ou não, tipicamente diminui com o
passar do tempo (GREEN; MYERSON, 1997). Ao mesmo tempo, a recompensa ou punição
disponível imediatamente tem maior impacto no desempenho do que aquela que é atrasada
(MYERSON; GREEN, 1995). Esse aspecto da tomada de decisão é referido como o desconto
por adiamento. Psicólogos propuseram uma função de desconto por adiamento hiperbólica, de
modo que o valor declina exponencialmente de acordo com o atraso de tempo:
)1/( kDAV += (2)
onde:
V é o valor da conseqüência;
A é a quantidade da conseqüência;
D é o tempo de adiamento até que a conseqüência seja obtida e
k é o parâmetro de desconto, uma variável individual baseada nas preferências da pessoa para
resultados adiados (HINSON; JAMESON; WHITNEY, 2003).
Percebe-se que, quanto maior o adiamento, menor o valor da conseqüência, para uma
quantidade de conseqüência fixa. Quanto maior o valor do parâmetro k, mais rapidamente a
recompensa perde seu valor no tempo, tornando pequenas recompensas de curto prazo mais
valiosas do que aquelas maiores obtidas no longo prazo. Exemplificando, uma pessoa que
prefira receber $800,00 hoje tem um k maior do que aquela que prefira receber $1000,00 em
seis meses, apesar de os $1000,00 serem maiores do que os $900,29 obtidos através da
aplicação do valor inicial de $800,00 com um rendimento mensal de 2%. Ou seja, o atraso
diminui sua percepção de valor da conseqüência. A tomada de decisão ótima envolveria a
seleção da opção com o maior valor descontado, que seriam $1000,00 descontados para seu
valor presente, $903, 92.
Para algumas pessoas, a recompensa não declina de acordo com o passar do tempo até obtê-la,
sendo elas altamente tolerantes a adiamentos; para outras, há uma forte preferência por
resultados obtidos imediatamente, pela dificuldade ou tempo consumido em pesar
adequadamente a maior recompensa num período de tempo mais longo. Nas últimas, a
tomada de decisão pode ser descrita como sendo sub-ótima ou impulsiva, como ocorre nas
crianças (HINSON; JAMESON; WHITNEY, 2003; ROOK; FISHER, 1995) e nas pessoas
45
com deficiência de metabolismo no lobo frontal do cérebro (GERBING et al., 1987;
HINSON; JAMESON; WHITNEY, 2003) as quais apresentam pobre inibição do
comportamento impulsivo e pobre planejamento de longo prazo (HINSON; JAMESON;
WHITNEY, 2003). Para tais indivíduos, a decisão envolve uma sobrecarga da capacidade
cognitiva e tendem a decidir rapidamente baseados na informação mais recente ou mais
simples.
2.3 QUALIDADE O presente estudo pretende mensurar a qualidade além da escala SERVQUAL
(PARASURAMAN; ZEITHAML; BERRY, 1988) e SERVPERF (CRONIN; TAYLOR,
1992), que são escalas usuais quando se trata de qualidade na área de marketing, pois a
seleção de parceiros não se baseia apenas na qualidade percebida, mas também na qualidade
esperada pelo mercado, ou seja, os requisitos esperados do parceiro. Na literatura de
operações, o foco está nos requisitos do mercado e recursos pelos qualificadores de ordem e
ganhadores de ordem. Qualificadores de ordem são critérios que a empresa deve possuir para
ser considerada um possível fornecedor, ao passo que critérios ganhadores de ordem são
aqueles que diferenciam dos seus competidores a empresa e fazem com que ela seja escolhida
como fornecedora (BERRY; HILL; KLOMPMAKER, 1995; FITZSIMMONS;
FITZSIMMONS, 2003).
Os qualificadores de ordem são preço e qualidade. Após qualificar as empresas fornecedoras,
o consumidor irá avaliar o valor agregado ao produto por meio da análise de fatores como
prazo de entrega, atributos técnicos, extensão da linha de produtos, design do produto, suporte
pós-venda, treinamento, nome da marca, customização da distribuição, fabricação, montagem,
entrega e design (FITZSIMMONS; FITZSIMMONS, 2003). Contudo, para Berry, Hill e
Klompmaker (1995), ganhadores de ordem são constituídos por preço e prazo de entrega, ao
passo que os qualificadores de ordem são confiabilidade de entrega e conformidade de
qualidade. Percebe-se que os autores discordam fortemente entre si.
Para a empresa satisfazer o mercado, deve satisfazer os requisitos qualificadores de ordem e
superar os ganhadores de ordem, ou seja, nos qualificadores de ordem a empresa deve ser tão
46
boa quanto seus competidores e nos ganhadores de ordem a empresa deve superar seus
concorrentes. Qualificadores de ordem e ganhadores de ordem são específicos do tempo e
mercado; há, portanto, a necessidade de a empresa se adaptar às exigências contingenciais do
mercado num momento específico. Tal flexibilidade implica transformar qualificadores de
ordem em ganhadores de ordem e vice-versa.
Contudo, para Hill (1997), o desenvolvimento de estratégias geralmente falha em seu suporte
ao mercado, não simplesmente por não empregar esta lógica mas também por não existirem
essas conexões fornecedor-mercado. A autora sugere uma mudança na estratégia das
empresas, adotando uma postura mais proativa, para se criar valor e obter vantagem
competitiva, orientada para a tarefa a ser executada pelo cliente, e não apenas para a pesquisa
de mercado executada. Essa orientação para a tarefa é o foco das inovações disruptivas
(CHRISTENSEN; RAYNOR, 2003)
Seguindo-se o disposto acima, a variável expectativa de qualidade do parceiro foi obtida
somando-se a importância dada pelo gestor aos:
- Qualificadores de ordem: condições das instalações, equipamentos do possível parceiro,
aparência dos funcionários do possível parceiro, conhecimento e experiência do possível
parceiro, disposição do eventual parceiro em ajudar os clientes do gestor, atenção
individualizada que o possível parceiro poderá prover aos pacientes do gestor e customização
às necessidades do cliente;
- Ganhadores de ordem: preço e prazo de entrega.
Assim, tem-se x9i , grau de importância da qualidade na seleção de parceiros (ARREGLE et
al., 2003; FITZSIMMONS; FITZSIMMONS, 2003; GERINGER, 1991; HITT et al.,2000),
correspondente à soma das importâncias dadas a conhecimento técnico, facilidades físicas e
equipamentos, aparência, atenção ao cliente e cortesia dos funcionários e disposição em
ajudar o cliente.
47
2.4 REPUTAÇÃO E CONFIANÇA Markwick e Fill (1997) definem reputação corporativa como “uma reflexão dos impactos
históricos acumulados de observações prévias e possíveis experiências em transações”,
argumentando que a reputação corporativa pode representar uma reserva de apoio em
situações adversas.
Berens e van Riel (2004) identificam três correntes principais de pensamento relacionadas a
reputação: a primeira distingue diferentes tipos de associações com base em expectativas
sociais diferentes que as pessoas têm em relação às empresas. A segunda distingue as
associações com base nos traços de personalidade corporativa que as pessoas atribuem às
empresas. A terceira associa reputação com as razões que as pessoas têm em confiar ou
desconfiar de uma empresa. Optou-se por adotar a definição de reputação da terceira corrente
de estudos em reputação, pois ela está mais relacionada com o fortalecimento do laço entre
parceiros e impulsividade.
A mensuração da reputação com base na confiança mede a percepção em relação à
confiabilidade, honestidade e benevolência de uma empresa e tem como exemplo a Escala de
Credibilidade Corporativa. Confiança pode ser definida como a probabilidade subjetiva que
alguém tem para praticar uma ação benevolente para um outro agente ou grupo de agentes
(NOOTEBOOM et al., 1997).
A reputação da empresa é criada por meio de múltiplas interações. A reputação envolve
caráter, habilidades, confiança e outros atributos importantes para as transações na rede,
tornando-se imprescindível para a continuidade do processo de cooperação entre as empresas
e os mecanismos sociais (JONES; HESTERLY; BORGATTI, 1997).
Para Hill (1990), a reputação tem um valor econômico e sua consideração corresponde ao
importante papel de determinar a vontade de outros para participar de trocas com um ator
específico no futuro. Os atores tentarão evitar a participação numa troca com outros atores
que tenham uma reputação questionável.
Um terço das alianças terminam devido à falta de confiança entre parceiros que negociam
entre si. A confiança é um fator crítico que facilita o compartilhamento de informação e leva
48
ao comprometimento entre parceiros, diminuindo os custos de transação e comportamentos
oportunistas entre os mesmos. Sua falta se constitui no maior bloqueio ao sucesso de uma
aliança estratégica (KWON; SUH, 2004).
A incerteza comportamental pode ser definida como “a falta de habilidade de predizer o
comportamento do parceiro ou as mudanças no ambiente externo” (JOSHI; STUMP, 1999). A
incerteza comportamental cria uma dificuldade de avaliação (ALCHIAN; DEMSETZ, 1972) e
conseqüentemente, um problema de adaptação, que afeta a governança e diminuindo o nível
de confiança entre parceiros.
Pode-se obter maior compartilhamento de informação por meio de alianças que diminuem
assim, a distorção de informação e aumentam o nível de confiança entre parceiros. Ao mesmo
tempo, quanto maior o nível de satisfação percebida, maior o nível de confiança entre
parceiros. Uma boa reputação do parceiro no mercado e a inexistência de conflitos percebidos
estão positivamente correlacionados com o nível de confiança entre parceiros.
Capital de relacionamento pode ser definido como os “aspectos sócio-psicológicos da aliança
que são positivos e benéficos para a aliança”. É constituído pela confiança mútua e pelo
comprometimento. Os dois componentes principais da confiança são confiança benevolente e
confiança por credibilidade. A confiança por credibilidade é o componente racional e prático
da confiança, para se determinar se o parceiro pode ou não realmente entregar aquilo promete.
A confiança benevolente, componente emocional da confiança, é a crença que o parceiro irá
se comportar com boa vontade (CULLEN; JOHNSON; SAKANO, 2000). O
comprometimento é um efeito do desenvolvimento de confiança entre parceiros e relacionado
com as intenções de continuação da aliança. Também possui inicialmente componentes
racionais e, posteriormente, emocionais. O comprometimento faz com que parceiros assumam
riscos e dediquem recursos em função do objetivo comum. Confiança e comprometimento são
importantes, pois contratos raramente abordam todas as situações possíveis que tendem a
surgir gradualmente ao longo das sucessivas interações entre parceiros (RING; VAN DE
VEN, 1992).
A variável x7i , grau de importância da reputação na seleção de parceiros (AL-KHALIFA;
PETERSON, 1998; FITZSIMMONS; FITZSIMMONS, 2003; GERINGER, 1991) foi
49
mensurada seguindo: qualidade da estratégia, qualidade de seus produtos e serviços, qualidade
de seu gerenciamento, orientação para o mercado, inovação, força financeira e confiabilidade.
2.5 LIDERANÇA
Líderes surgem da inclinação pessoal ou das expectativas de outros membros do grupo ao
qual ele pertence. Os líderes mobilizam o sentido e articulam o que permaneceu implícito,
consolidando a sabedoria predominante, representando, assim, um sistema de significado
compartilhado que organiza a ação. A liderança surge da interação entre pessoas, em que
alguns abdicam de seus poderes fornecendo-os ao líder. Isso cria uma dialética, fonte de
tensões.
Em situações formalizadas, líderes são cobrados quanto à sua conduta, uma vez que há a
criação de uma relação imposta líder-subordinado. O líder deve conceber uma direção
adequada aos diretamente envolvidos e deve haver uma clara definição de papéis esperados.
Nas organizações formais, existem níveis de liderança que, por sua vez, são subordinados a
níveis hierárquicos mais altos, o que pode gerar conflitos e dificuldades em transferir os
verdadeiros sentimentos e intenções aos de nível hierárquico mais baixo. Essa formalidade
diminui a capacidade adaptativa das organizações e o aprendizado (YUKI, 1997). Ao mesmo
tempo, a percepção e a opção de ação de um líder de nível hierárquico mais alto pode ser
diferente da do líder que está em contato com a massa de liderados, caracterizando uma
interpretação conflitante da realidade. Essa diferença de percepção pode trazer ao líder em
posição subalterna, insegurança, que poderá afetar os resultados dos esforços esperados em
determinada tarefa. O líder é, portanto, visto como um construtor da realidade, e não apenas
um manipulador de recompensas.
A Teoria de Burns sobre liderança transformacional aponta que “líderes e seguidores elevam
um ao outro a níveis mais altos de moralidade e satisfação” e que o papel de líder pode ser
ocupado por diversas pessoas em diferentes níveis e pode ser criado pela exigência da
situação. Esse tipo de liderança contrasta com a transacional, dado que a última motiva os
seguidores com base no apelo de interesses pessoais. A Teoria de Bass sobre liderança
transformacional mostra que o carisma não é necessariamente suficiente para gerar um efeito
50
transformacional sobre seguidores (YUKI, 1997). Vale ressaltar que a distinção entre
liderança transacional e transformacional recebe críticas de Yuki.
Segundo a teoria baseada no autoconceito, os líderes motivam os seguidores de três maneiras:
- provendo senso de direção e expressando confiança no seguidor, no sentido de sua
competência em atender às expectativas;
- aumentando a identificação social do seguidor no grupo, ou seja, fazendo-o se sentir
orgulhoso em ser um membro do mesmo e
- pela internalização de valor e comprometimento com o trabalho.
Essa teoria assume que o liderado que vê uma congruência entre seu trabalho e seus objetivos
e/ou valores, possui motivação e satisfação maior, o que leva a um desempenho maior em
busca do objetivo comum. Esse fato caracteriza o modelo de autoconcordância que está
associado a resultados positivos e à postura proativa, normalmente encontrada em líderes
transformacionais e carismáticos.
Bono e Judge (2003) concluem que fatores externos, como líderes transformacionais, podem
influenciar a extensão na qual indivíduos percebem suas atividades de trabalho como
importantes e autocongruentes. Concluem também que, quando indivíduos apresentam tais
percepções, experimentam maior satisfação no trabalho, maior iniciativa em ajudar e melhor
resultado da tarefa executada.
As redes sociais são caracterizadas pelo poder descentralizado e os indivíduos buscam
interesses comuns. Nesse contexto, a liderança não é exercida por um indivíduo particular,
mas compartilhada pelo próprio perfil da rede, assemelhando-se ao da liderança
transformacional (MULLEN; KOCHAN, 2000).
A liderança é considerada um fator crítico no início da implementação das transformações nas
organizações. Contrariamente à liderança transacional, na qual há recompensas ou punições
nas transações executadas, sem foco no longo prazo, a liderança transformacional atua além
desse processo de troca e compreende quatro fatores distintos: carisma, inspiração,
consideração individual e estímulo intelectual. O carisma é demonstrado por líderes que
servem como um modelo para seus subordinados, inspirando orgulho, fé e senso de
identificação em seus subordinados. A inspiração consiste no estímulo e fornecimento de
51
poder aos subordinados. A consideração individual leva em conta o respeito na comunicação
pessoal com subordinados, tratando-os individualmente e reconhecendo suas necessidades
únicas. O estímulo intelectual consiste em despertar nos subordinados a vontade de pensarem
de novas maneiras, articularem novas idéias e encorajar seguidores a repensar suas práticas
convencionais (HARTOG; MUIGEN; KOOPMAN, 1997; LIEVENS; VAN GEIT;
COETSIER, 1997).
Os efeitos da liderança transformacional podem gerar uma “liderança em cascata”, em que a
liderança é disseminada pelos subordinados. Esse efeito é explicado por três fatores (BASS;
WALDMAN; AVOLIO, 1987):
- os subordinados modelam o comportamento de seus superiores;
- nas subculturas, normas, valores e crenças comuns nas sub-unidades organizacionais;
- os envolvidos possuem demandas ambientais e de tarefas comuns.
As qualidades da liderança transformacional permanecem um assunto controverso na
mensuração da liderança. (HARTOG; MUIGEN; KOOPMAN, 1997; LIEVENS; VAN GEIT;
COETSIER, 1997). Avolio, Bass e Jung (1999) utilizam como escala de mensuração da
liderança o MLQ (Multifactor Leadership Questionnaire), que compreende seis fatores:
carisma, estímulo intelectual, consideração individual, recompensa contingente,
gerenciamento por exceção (ativo) e escape (passivo), que mesclam características de líderes
transformacionais e transacionais..
Segundo o exposto, tem-se a variável x15i , que efetuará a mensuração do efeito da influência
do perfil da rede sobre a decisão dos indivíduos composta pela soma de carisma, inspiração
motivacional e atenção individual. A mensuração utilizada baseou-se na escala traduzida pela
Prof. Dra. Darcy Hanashiro, focando-se na mensuração da liderança transformacional.
Foi apresentada a teoria a partir da qual o modelo foi desenvolvido. O foco dinâmico deste
estudo considera a teoria na determinação das condições iniciais do modelo e as regras para
interação entre os membros da rede. A próxima seção trata dos procedimentos metodológicos
envolvidos na construção do modelo, a caracterização da amostra e tratamento dos dados
previamente à modelagem.
52
3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
Esse capítulo tratará dos procedimentos metodológicos utilizados para se adquirir e analisar
os dados.
O estudo identificou construtos que segunda a teoria influenciam um fenômeno – manutenção
de alianças sociais e simulou-se a evolução das mesmas, por meio do comportamento previsto
de seus constituintes ao longo do tempo. Este tipo de análise é inédita e, portanto, pode ser
considerada como exploratória, que segundo Malhotra (2002) é um tipo de pesquisa que tem
como objetivo “o fornecimento de critérios sobre a situação-problema enfrentada pelo
pesquisador e sua compreensão”.
3.1 PLANEJAMENTO AMOSTRAL
Neste estudo, o universo em questão foi composto por 17.571 profissionais na Grande São
Paulo. O sistema de referência utilizado foi o do banco de dados do Conselho Regional de
Odontologia de São Paulo (CROSP).
A unidade amostral, unidade básica que contém os elementos da população a ser submetida à
amostragem, foi composta por clínicas odontológicas localizadas na Grande São Paulo, cujos
dados foram coletados entre os meses de outubro e novembro de 2005.
O processo de amostra foi executado em duas fases, sendo que na primeira os questionários
foram enviados por carta a 2200 dentistas e por mensagens eletrônicas a 959. Foram enviadas
mensagens eletrônicas de agradecimento a todos os respondentes, nas quais se pediram
indicações de conhecidos. Pode-se associar o processo de amostragem conduzido ao método
de bola de neve de processo amostral. O modelo de carta enviada aos potenciais respondentes
é apresentada no apêndice A. Com essa conduta obteve-se mais de 300 respondentes, além do
mínimo desejado.
3.2 COLETA DOS DADOS
Como instrumentos de coleta de dados utilizou-se um questionário hospedado em um site de
Internet, http://www.suapesquisa.com.br/mackodonto. Perguntas de caracterização
53
psicológica do respondente foram estruturadas com alternativas de respostas de múltipla
escolha, utilizando-se escala de Likert e tomou-se o cuidado de se evitar a tendenciosidade de
ordem pela alteração da ordem de graduação das respostas, ou seja, a ordem das respostas foi
variada para que ao longo de sucessivas respostas o respondente não fosse induzido a pensar
que a resposta seguinte estaria localizada na mesma região do questionário que a da resposta
anterior.
Dado que a área de administração não é de domínio dos dentistas, foram elaboradas questões
utilizando-se vocabulário comum, tendo-se tido o cuidado de elucidar tópicos no início de
cada bloco de perguntas. Para questões referentes ao nível de atividade e força dos laços
existentes, evitaram-se generalizações com a segmentação da pergunta desejada em várias
perguntas específicas.
Começou-se o questionário com perguntas de identificação e classificação, para se
determinarem as características socioeconômicas e demográficas dos respondentes. As
questões de classificação psicológica dos entrevistados foram posicionadas no fim do
questionário, uma vez que abordam preferências pessoais e podem ser consideradas de
conteúdo delicado. A estrutura do questionário seguiu o disposto pela Figura 7.
Figura 7 – Fluxograma do questionário utilizado. Fonte: O Autor
Introdução
Identificação do respondente
Identificação do perfil do consultório
Critérios de seleção de parceiros
Identificação do estágio de cooperação
Identificação de preferências pessoais inerentesao processo de tomada de decisão
54
Para o construto seleção de parceiros, utilizou-se uma associação de possibilidade de
respostas dicotômicas “sim” e “não” e graduações de resposta de “muito baixa” a “muito
alta”. Inseriu-se também uma questão aberta para se identificar outros critérios de seleção de
parceiros que não estivessem incluídos no questionário.
Para a pergunta sobre experiência passada desfavorável em alianças, utilizou-se uma questão
com possibilidade dicotômica de resposta, sem possibilidade de resposta neutra.
O questionário foi pré-testado mais de uma vez até se obter o questionário final apresentado
no Apêndice C. No Apêndice B encontra-se o questionário pré-testado. Após o pré-teste
alterações foram elaboradas para resolver os problemas encontrados.
Para se aumentar o índice de respostas e evitar-se o não preenchimento do questionário
devido a quaisquer perguntas delicadas, ainda que posicionadas no final do mesmo, foi
realizada uma adaptação no código fonte do instrumento de coleta, de modo a aceitar
questionários, ainda que incompletos.
A aparência do mesmo mostrou-se bastante adequada, pelo alinhamento espacial de questões
e cores utilizadas. Os questionários foram avaliados quanto à sua utilidade sendo descartados
quatro, com alto índice dados faltantes.
Em pesquisas futuras sugere-se diminuir o tamanho do questionário.
3.3 HIPÓTESES As hipóteses descritas na Figura 8 estão estruturadas segundo a seguinte disposição: Variável independente Variável Variável dependente Interveniente
55
Figura 8 – Hipóteses propostas. Fonte: O Autor.
3.4 OPERACIONALIZAÇÃO DAS VARIÁVEIS No Quadro 4 apresentam-se as variáveis e as questões utilizadas para mensurá-las. Quadro 4 – Variáveis e questões correspondentes. Variável Descrição da variável Questões correspondentes
x1i Força do laço com atuais parceiros Serviços recíprocos (V45, V46), Tempo (V48, V50), Intensidade emocional (V2, V3, V19)
x2i Escopo do negócio V41 , V42 , V43 , V44 x3i Escopo da aliança V47 , V49 x4i Grau de estabilidade da aliança (PE aliança) V20, V21, V22, V23, V24, V25, V26,
V27 x5i Grau de importância da reputação na
seleção de parceiros (confiança) V4, V5, V6 , V7 , V8 , V9 ,V10
x6i Grau de importância da proximidade na seleção de parceiros
V1
x7i Grau de importância da qualidade na V13, V14, V15, V16, V17
Maior força
do laço
Maior impulsividade
Maior estabilidade da aliança
Buraco estrutural
Afasta indivíduo da rede
Racionalidade diferente
H8
H1
H4
H6
H3
H2
Influência local
Convergência de critérios de decisão
Mesmaracionalidade
H5
Menor impulsividade H9
Utilidade
H7
Maior valor epeso da decisão
Segregação externa
56
seleção de parceiros
x8i Grau de importância das condições financeiras oferecidas pelo eventual parceiro
V11, V12
x9i Grau de importância da complementaridade de recursos do eventual parceiro
V18
x10i Grau de impulsividade V31, V32, V33, V34, V35, V36 x11i Grau de propensão à aliança (+reputação) V28, V29, V30 x12i Efeito da influência do perfil da rede sobre a
decisão dos indivíduos
V37, V38, V39, V40, (Liderança Transformacional)
Fonte: O Autor.
A variável x1i , força do laço com atuais parceiros foi mensurada através do número de
pacientes indicados e recebidos por semana, o tempo no qual tais indicações ocorrem, a
percepção pessoal do nível de envolvimento com o parceiro e a quantidade de trocas
comerciais envolvidas na relação.
A variável x2i , escopo do negócio foi mensurada através da quantidade de especialidades
oferecidas, número de funcionários existentes, número de dias de atendimento e número de
pacientes atendidos por dia de trabalho.
A variável x3i , escopo da aliança foi mensurada através do número de especialidades
envolvidas na troca de pacientes, tanto no sentido dentista-parceiro quanto no sentido
parceiro-dentista.
A variável x4i , grau de estabilidade da aliança foi mensurada com o grau de dependência
mútua, grau de interesse por benefícios particulares futuros, grau de consciência do escopo da
aliança, grau de conflito da mesma, contribuição, objetivos e grau de satisfação dos parceiros.
A variável x5i , grau de importância da reputação na seleção de parceiros será mensurada por
meio da qualidade da estratégia, qualidade de seus produtos/serviços, qualidade de seu
gerenciamento, orientação para o mercado, inovação, força financeira e confiabilidade.
A variável x6i , grau de importância da proximidade na seleção de parceiros será mensurada
por meio da distância física do eventual parceiro em relação ao paciente e ao dentista de
origem.
A variável x7i , grau de importância da qualidade na seleção de parceiros será mensurada por
meio da expectativa referente à tecnologia, equipamentos e instalações do eventual parceiro,
aparência dos funcionários, disposição em ajudar, personalização do atendimento e atenção
individualizada aos clientes.
A variável x8i , grau de importância das condições financeiras oferecidas pelo eventual
parceiro será mensurada por meio do preço exercido bem como as condições de
financiamento oferecidas.
57
A variável x9i , importância da complementaridade de recursos na seleção do parceiro será
mensurada identificando-se se o eventual parceiro possui especialidades que não são
oferecidas pelo dentista de origem.
A variável x10i , grau de impulsividade será mensurada através do grau de estabilidade de
opinião, amplitude do horizonte de planejamento, carga emocional das decisões, tempo de
decisão, grau de risco aceitável para decidir, grau de persistência para resolver um problema e
grau de postura pró-ativa.
A variável x11i , grau de propensão à aliança será mensurada através das variáveis de
reputação mais a percepção da concorrência, grau de saturação de profissionais, grau de
mudança tecnológica, custos e riscos envolvidos e existência de serviço personalizado.
A variável x12i , efeito da influência do perfil da rede sobre a decisão dos indivíduos será
mensurada por meio da liderança transformacional: carisma, inspiração motivacional e
atenção individual.
3.5 TRATAMENTO E ANÁLISE DOS DADOS
3.5.1 TRATAMENTO DOS DADOS
Os resultados obtidos pela análise estatística dependem da qualidade dos dados submetidos à
ela. Por esse motivo, é de fundamental importância realizar o tratamento dos dados, iniciando
pela verificação e inspeção dos dados, codificação, transcrição e depuração de modo a se
identificar questionários preenchidos incorretamente, dados faltantes e pontos fora da curva,
os Outliers.
3.5.2 Acuidade dos dados
Os dados podem conter erros oriundos de problemas de preenchimento pelo respondente, por
erros de digitação ou ainda por problemas no processamento dos dados.
Conforme disposto no item 3.2 (Instrumentos de coleta de dados), os dados foram coletados
por questionários hospedados num site de Internet e acessados por um link constante no email
e cartas enviadas aos potenciais respondentes.
58
Os resultados em texto foram transformados em valores numéricos. Como havia várias
questões com a mesma possibilidade de resposta mas com escalas diferentes, não se utilizou
indiscriminadamente o método Localizar / Substituir tudo, mas com parcimônia, apenas nas
entradas sem duplicidade de resposta ou nas entradas cuja duplicidade de resposta envolviam
a mesma escala.
Foi feita uma variação do posicionamento das graduações de respostas de modo a se evitar
tendenciosidade nas mesmas e houve a necessidade de transformar a escala das variáveis para
sua escala original. Para transformação dos dados em sua escala inversa utilizaram-se
fórmulas em Excel utilizando-se aninhamento de condição para cada coluna, i.e., variável.
Para uma escala de 6 a 1 ser transformada numa escala de 1 a 6 aplicou-se a seguinte fórmula:
))))))0;1;6(;2;5(;3;4(;4;3(;5;2(;6;1(' ======= i
n
i
n
i
n
i
n
i
n
i
n
i
n xSExSExSExSExSExSEx
Do total de 313 questionários respondidos, quatro foram exclusos da análise pelo excesso de
dados faltantes, o que comprometeria a modelagem e análise estatística. Dezoito questionários
continham pequena quantidade de respostas incompletas e foram preenchidos pela média de
respostas da amostra. A média de respostas faltantes por variável foi de 0,46%.
Foi realizada uma reespecificação das variáveis, para se criarem fatores para que se pudesse
atingir os objetivos do estudo, conforme o disposto no item 6.1 (Variáveis).
A opção de aceitar-se questionários incompletos por meio de adaptação no código-fonte dos
mesmos mostrou-se adequada, pois impediu que o respondente desistisse do preenchimento,
aumentando a taxa de resposta dos mesmos, aumentando contudo a quantidade de dados
faltantes.
Como Outliers foram considerados todos os indivíduos cuja média de resposta foi localizada
a mais de três desvios padrão da média da amostra, num total de 4 indivíduos (Gráfico 1).
Tais indivíduos foram removidos da modelagem.
59
Outliers
170 188
187169
0
50
100
150
200
250
300
350
0 50 100 150 200 250 300 350
Indivíduos
Va
lore
s d
a s
om
a d
as
re
sp
os
tas
Gráfico 1 – Outliers.
Fonte: O Autor
3.6 ANÁLISE MULTIVARIADA DOS DADOS
A análise fatorial foi realizada por meio da extração dos componentes principais, com número
de fatores limitado a 10, rotação Varimax, salvando os resultados como variáveis para a
modelagem e substituindo os valores faltantes pela média da amostra.
O fator rotacional é uma importante ferramenta para interpretação de fatores. O termo rotação
significa que o eixo de referência dos fatores é girado da origem até alguma posição a ser
atingida.
Da mesma maneira que ocorre no princípio da extração de fatores, o primeiro fator tende a ser
um fator geral com maior significância e contribui com maior quantidade de variância,
enquanto os subseqüentes carregam variância residual.
O método de rotação ortogonal preserva a orientação original entre os fatores, mantendo-se
perpendiculares após a rotação, ao passo que o método oblíquo não apresenta restrição, ou
60
seja, os eixos fatoriais podem ser girados independentemente sem necessidade de
permanecerem perpendiculares ao outro eixo (DILLON; GOLDSTEIN, 1984).
Nesta dissertação empregou-se o método ortogonal com normalização Kaiser pois os
procedimentos do método oblíquo ainda não estão bem desenvolvidos e causam controvérsias
(HAIR et al., 1998).
Os algoritmos mais aceitos são Quartimax e Varimax. O objetivo do método Quartimax é o de
simplificar as linhas de uma matriz fatorial com foco na rotação do fator inicial de modo que a
variável carregue fortemente um fator e carregue outros fatores com peso mais baixo. Ao
contrário do Quartimax, o Varimax foca na simplificação das colunas na matriz fatorial. A
simplificação máxima é atingida se há apenas “1”s e ”0”s nas colunas, quando a correlação
variável-fator está próxima de 1 ou -1. Um valor próximo de zero indica clara perda de
associação.
3.6.1 Modelagem baseada em agentes
A computação lida não somente com os dados existentes, mas também com a aprendizagem e
seleção de métodos mais bem adaptados à solução do problema, solução com formato cíclico,
de modo que cada novo input gere uma evolução dos parâmetros iniciais de cálculo. Segundo
Macy e Willer (2002), alguns sociólogos não apreciam completamente o uso de métodos
computacionais e modelagem relacional como ferramentas para a pesquisa teórica. Para eles,
a “modelagem baseada em agentes difere fundamentalmente do uso prévio de simulação
computadorizada na sociologia”, pois considera interações em vez de simplesmente propor
algoritmos e equações para representar processos comportamentais.
A MBA facilita a modelagem de processos cognitivos com capacidades de aprendizado mais
realistas. Essas capacidades incluem: habilidades de comunicação social, habilidade em
aprender sobre o ambiente a partir de várias fontes, como obtenção de informação e
experiências passadas, habilidade de formar e manter padrões de interação social; habilidade
de desenvolver percepções compartilhadas, habilidade de alterar crenças e preferências como
resultado do aprendizado e a habilidade de exercer controle sobre a cronologia e tipos de
ações adotadas no mundo como uma tentativa de satisfazer necessidades e objetivos. A MBA
possui as vantagens de não focar o equilíbrio, mas entender como o equilíbrio se desenvolve
61
com o tempo, facilitando a comunicação social flexível entre os agentes e o desenvolvimento
de agentes com maior autonomia. Como desvantagens, a MBA requer especificações iniciais
detalhadas para os dados do agente e métodos de determinação dos atributos estruturais,
disposições comportamentais e arranjos institucionais (TESFATSION, 2005).
Para que caracterize as MBAs, é necessário que se defina o que é vida artificial e computação
evolutiva. Vida artificial é “o estudo da vida através do uso de análogos de sistemas vivos
feitos pelo homem”(ARTIFICIAL, 2005), ao passo que computação evolutiva é “um sub-
campo da inteligência artificial (mais particularmente inteligência computacional) envolvendo
problemas do otimização combinatória” e que é caracterizado por processos populacionais
iterativos randômicos e freqüentemente inspirados na biologia (EVOLUTIONARY, 2005).
As MBAs, Sistemas Multi Agentes (SMA) ou Sociedades Artificiais, se baseiam em quatro
premissas:
a) agentes são autônomos, não vinculados a uma entidade global centralizadora. O
sistema é tratado por interações locais e se auto-organiza. Toma-se como exemplo
pássaros que inicialmente voam em posições aleatórias, que reagem a diferenças locais
de velocidade e distância e geram num momento seguinte uma formação global
relativamente coesa e estruturada;
b) agentes são interdependentes, o que envolve persuasão, sanção, imitação e
aprendizado, de modo que agentes reagem de acordo com o estímulo recebido;
c) agentes seguem regras simples. A complexidade global não reflete obrigatoriamente
a complexidade cognitiva dos indivíduos;
d) agentes são adaptativos e consideram o passado. Agentes adaptam-se pela imitação,
aprendizado, movimento, não pelo cálculo da ação mais eficiente (HOLLAND, 2001)
e têm suas decisões influenciadas pela história passada (ABBOTT, 1997; ARRÈGLE
et al., 2003; KHANNA; GULATI; NOHRIA, 1998; NOOTEBLOOM, 1999;
OLIVER, 1980; SAWYER, 2004).
Ao mesmo tempo, a MBA possui quatro objetivos específicos:
a) entendimento empírico: busca explicações causais baseadas nas repetidas interações
de agentes que operam em ambientes específicos (AXELROD; TESFATSION, 2004;
SAWYER, 2004). Sawyer (2004) argumenta que modelos são mais robustos que a
62
teoria, pois não se modificam mediante uma alteração dela. Modelos não são teorias e
não são cópias de dados, mas mediadores entre eles.
b) entendimento normativo para avaliar novas configurações propostas para as
políticas sociais, instituições e processos (AXELROD; TESFATSION, 2004).
c) heurístico, pois por meio de comportamentos simples no nível micro são gerados
complexos fenômenos no nível macro (AXELROD; TESFATSION, 2004; EPSTEIN;
AXTELL, 1996; SAWYER, 1996, 2003 e 2004).
d) avanço metodológico para se exigir do pesquisador rigorosa determinação das
variáveis e dos processos de interação, o que aprofunda o conhecimento no assunto em
questão. O ato de traduzir uma teoria em simulação exige explicitação, rapidamente
demonstra inconsistências e lacunas internas e modela o sistema simultaneamente
numa maneira que seria impossível na teorização usando-se linguagem natural
(AXELROD e TESFATSION, 2004; HALPIN, 1999; SAWYER, 2004). Para Sawyer
(2004), o aprendizado a partir dos modelos acontece na sua construção e manipulação,
e não pela simples observação.
A MBA, desenvolvida nos anos 90, atingiu um nível de maturidade onde se tornou uma útil
ferramenta para os sociólogos. MBAs permitem a criação de sociedades artificiais que “são
um conjunto de agentes autônomos que operam em paralelo e que se comunicam entre si”
(SAWYER, 2003) ou ainda sistemas onde:
estruturas sociais fundamentais e comportamentos de grupo emergem a partir da interação de agentes individuais operando em ambientes artificiais sob regras que colocam apenas regras limitadas sobre a informação e capacidade computacional de cada agente (EPSTEIN; AXTELL, 1996).
Sociedades artificiais permitem ao pesquisador evoluir experimentos virtuais, avaliando a
emergência de macro-fenômenos imprevisíveis a partir de micro-interações causais.
Assim como os mecanismos mentais, o resultado do processo de pensamento origina-se a
partir de processos físicos, mas não parece ser redutível a um simples conjunto de relações
causais (HEARN, 2001; SAWYER, 2004). Outra dificuldade é a de que as interações entre
agentes são metodologicamente individualistas (SAWYER, 2004). O padrão final emerge
espontaneamente e não é definido inicialmente, como ocorre na programação orientada para o
objetivo.
63
A MBA é um conjunto de agentes computacionais que operam em paralelo, operacionalizada
pelo desenho do modelo do agente (estados internos e regras de comportamento), das
especificações do ambiente, usualmente em reticulados, da elaboração da linguagem de
comunicação por meio de regras agente-agente, agente-ambiente ou ambiente-ambiente,
especificando uma rede de conectividade e então ativando os agentes e observando os macro-
comportamentos emergentes (EPSTEIN; AXTELL, 1996; SAWYER, 2003). A abordagem
tradicional baseada nas leis fenomenológicas explica a combinação entre as condições
anteriores e o resultado do fenômeno. Na última década os filósofos das ciências sociais
começaram a desenvolver uma diferente abordagem para a explicação, baseada em
mecanismos causais do processo em vez de leis (AXELROD; TESFATSION, 2004; BEED;
BEED, 2000; CEDERMAN, 2003; EPSTEIN; AXTELL, 1996; MACY; WILLER, 2002;
SAWYER, 2002, 2004).
É justo dizer também que o equilíbrio estático, com o qual se preocupa a teoria dos jogos e a
teoria do equilíbrio geral, ignora a dinâmica do tempo, mais uma vez pela falta de
metodologia natural para estudar a dinâmica do não-equilíbrio nos sistemas sociais
(EPSTEIN; AXTELL, 1996). Outro ponto notado por Nalebuff e Brandenburger (1997) é a
discrepância existente entre a teoria dos jogos e a prática empresarial, quando a primeira
afirma que para um participante ganhar o outro deve perder e baseia-se em regras fixas, ao
invés de considerar condições mutáveis de acordo com a interação. Arthur (1994)
desenvolveu uma MBA desconsiderando o espaço, o que constitui uma outra linha de
pesquisa em vida artificial. O presente projeto considera a distância entre os agentes,
dispostos num reticulado bidimensional.
Em sua revisão de trabalhos científicos sobre MBAs, Macy e Willer (2002) concluíram que
muitos modelos com base em agentes tratam as formas sociais como interações
comportamentais, variando pouco a topologia e as identidades dos atores. Tais atributos
estruturais também são citados por Tesfatsion (2005).
Neste estudo varia-se a identidade dos atores, composta por dezesseis variáveis mutáveis, à
medida que o indivíduo pode entrar em contato com seu semelhante e adquirir para si
opiniões originariamente pertencentes a outrem. A topologia também varia e foi mensurada
pela distância entre os atores e um indivíduo aleatoriamente escolhido, o qual foi chamado de
pivô.
64
No Quadro 5 mostra-se a pesquisa e características da modelagem efetuada diante da
literatura referente a modelos com base em agentes. Com o presente estudo pretende-se
preencher uma lacuna na literatura de modelos baseados em agentes e é um modelo
experimental caracterizado por abordar um problema de diferenciação estrutural numa rede
com restrição social. A abordagem foi feita em ambos os níveis e nas duas direções, micro-
macro e macro-micro, para que se possa não só verificar um padrão de agrupamento global
com base nas interações locais e em trocas de opiniões, como também elucidar as etapas do
processo de troca de opinião.
Quadro 5 - Status do estudo na literatura relevante existente.
Problema Redea
Laços Número Mecanismo Critério Manipulaçãod
Artigo Substantivo Eletivosb
Agentes adaptativoc
Adaptativo
Lomi & Larsen 1998 Diferenciação Espacial N 10000 Reprodução Densidade Macro
Mark 1998 Diferenciação Social S 6-100 Imitação Familiaridade Ambos
Axelrod 1997 Diferenciação Espacial S 100-10000 Imitação Familiaridade Macro
Orbell et al. 1996 Diferenciação Espacial S 1000 Aprendizado Proximidade Macro
Bullheimer et al. 1998 Difusão Global N 10 Aprendizado social Sucesso Micro
Rosenkopf & Abrahamson '99 Difusão Global N 20 Imitação Densidade Macro
Strang & Macy 2001 Difusão Global N 100 Aprendizado social Sucesso Ambos
Eshel et al. 2000 Ordem social Espacial N 1000 Imitação Sucesso Ambos
Flache & Hegselmann 1999 Ordem social Espacial S 315 Aprendizado Sucesso Micro
Chwe 1999 Ordem social Espacial N 30 Imitação Densidade Macro
Saam & Harrer 1999 Ordem social Espacial S 50 Reprodução Sucesso Macro
Cohen et al. 2001 Ordem social Espacial S 256 Imitação Sucesso Macro
Takahashi 2000 Ordem social Gl & Esp N 20-100 Reprodução Sucesso Macro
Smith & Stevens 1999 Ordem social Global N 4 Aprendizado Sucesso Ambos
Kim & Bearman 1997 Ordem social Social N 100 Imitação Sucesso Macro
De Vos et al. 2001 Ordem social Social S .10-50 Reprodução Sucesso Macro
Macy & Skvoretz 1998 Ordem social Social S 1000 Reprodução Sucesso Macro
Presente Dissertação Diferenciação Social N 19 Aprendizado social Similaridade Ambos
e Seleção Naturala Espacial: restrito por distância física; social: restrito por distância social; global: não restrito por distânciab A interação é forçada ou voluntária, baseada numa opção de mover, sair de um relacionamento, ou paridade casual?c Reprodução: Agentes bem sucedidos reposicionam ou convertem os não bem sucedidos; imitação: agentes copiam comportamentoobservado (mas não a regra subjacente); aprendizado: agentes modificam comportamento baseados em experiência direta;
aprendizado social: experiência direta ou substitutad Macro: manipulação de parâmetro global; micro: manipulação de parâmetro individual. Fonte: adaptado de Macy e Willer (2002).
Segundo Epstein e Axtell (1996) poucas tentativas têm sido observadas para trazer às ciências
sociais os conceitos de cibernética, autômatos celulares, inteligência artificial distribuída,
algoritmos genéticos e vida artificial. Em seu estudo, Epstein e Axtell (1996) geraram uma
sociedade artificial, ao estudarem fenômenos sociais como negociação, migração, formação
de grupos, combate, interação com o ambiente, transmissão de cultura, propagação de
doenças e dinâmica populacional. Contudo abordar-se-ão apenas as trocas de opinião entre
agentes, sem a preocupação, por enquanto, com competição e cooperação em seu aspecto
formal na modelagem.
65
Em 1970, a programação orientada ao objeto (POO) foi a precursora da MBA, baseando-se
contudo em agentes isolados. A partir da POO desenvolveu-se a inteligência artificial
distribuída (IAD), que continha sofisticados softwares para representar comportamentos
inteligentes centralizados num controlador único.
Gradualmente, pesquisadores começaram a experimentar a descentralização, fornecendo
autonomia aos objetos, que passaram a se denominar agentes, podendo possuir capacidades
cooperativas e competitivas (SAWYER, 2003). Tais agentes podem ser cognitivos, quando
providos de crenças sobre o ambiente, conhecimentos sobre as ações e conseqüências, ou
reativos, que não contém nenhuma representação interna do mundo e são ativados por regras
simples de condição-ação. Os últimos evoluíram da tradição de vida artificial e são usados em
modelagens de atividades de colônias de insetos e aprendizado neural.
A computação evolutiva (CE) possui as vantagens de otimização com parâmetros contínuos
ou discretos, é adequada para sistemas de processamento em paralelo e provê uma lista de
parâmetros ótimos, não somente uma solução. Fogel (2004) também cita como vantagens da
CE, simplicidade conceitual, ampla aplicabilidade, melhor desempenho quando comparada a
métodos clássicos de solução de problemas, paralelismo, robustez a mudanças dinâmicas,
capacidade de auto-otimização, capacidade de resolução de problemas sem respostas
conhecidas e possibilidade de composição híbrida, com o uso de outros métodos de CE
(FOGEL, 2004). A determinação dos parâmetros e processos é de extrema importância, pois
pequenos erros iniciais podem comprometer por completo a modelagem (SIPPER, 2004;
TESFATSION, 2005).
Um modelo é uma representação simplificada da realidade, que, devido à sua complexidade,
não inclui na representação do problema todas as variáveis que podem interferir no resultado
do fenômeno em estudo. Para que se construa um modelo passo a passo, é recomendável que
se inicie com um modelo simples, para em seguida baseá-lo na teoria, determinar as variáveis
mais complexas para determinar se cada novo parâmetro adicionado melhorou o modelo e,
dessa forma, garantir-se sua inclusão (EVERETTa, 2001).
Segundo Halpin (1999), os métodos estatísticos abordam associações se elas existem mas são
“cegos à natureza da associação [...] usando uma forma linear para simplicidade de
66
estimativas e interpretação quando a verdadeira forma pode não ser linear”. Contudo a
estatística é de grande valia no teste do modelo de simulação, especialmente através do uso de
modelos de Markov em estudos longitudinais. Na grande parte da literatura em mobilidade
social das últimas duas décadas, as teorias que foram aplicadas aos dados foram incorporadas
e restritas pelas técnicas estatísticas utilizadas.
Em seu artigo, Gilbert e Bankers (2002) discorreram sobre as linguagens comumente
utilizadas em MBAs. No começo da década de 1990, utilizava-se muito C++, JAVA e
SMALLTALK. Contudo existem desvantagens em se utilizar linguagens de uso geral, pois o
modelador tem de reimplementar algoritmos básicos, bibliotecas gráficas são freqüentemente
pouco adaptadas à dinâmica do modelo e o código resultante é acessível somente àqueles
familiares com a linguagem.
Numa etapa seguinte, emergiram bibliotecas em JAVA padronizadas que permitem a
construção de reticulados regulares, como a ASCAPE, utilizada por Epstein e Axtell (1996).
Tais bibliotecas possuem grandes vantagens de customização, mas possuem também algumas
limitações, principalmente espaciais. As possibilidades oferecidas por softwares estatísticos
como SPSS não oferecem sofisticação, mas programas extremamente simples que podem ser
utilizados por estudantes (GILBERT; BANKERS, 2002).
Na Europa, vários sistemas com SMALLTALK foram desenvolvidos, como CORMAS,
DESIRE e SDML, os quais são muito mais poderosos que o STARLOGO e
AGENTSHEETS, mas requerem o aprendizado compatível com o de uma linguagem de
programação.
O sistema ideal é aquele que “requer um mínimo de aprendizado, é completamente flexível
nos modelos que suportará e evolui eficientemente em qualquer hardware” (GILBERT e
BANKERS, 2002). O programa MATHEMATICA pode ser utilizado para ACs (GANGULY
et al., 2004; WOLFRAM, 2002).
67
3.6.1.1 A metáfora genética No presente estudo, a modelagem proposta baseia-se numa analogia ao processo cognitivo
com base na genética celular (Figura 9) similar àquela descrita por Sipper (2004). O DNA é
constituído de duas moléculas de RNA, assim como o Sistema Nervoso Central (SNC) é
composto por dois hemisférios. No primeiro, a informação que vem do ambiente, seja ela a
necessidade de proteína para uma determinada função, ativa o DNA localizado no interior da
célula, que transcreve a informação pelo RNAm (RNA mensageiro) que, por sua vez, informa
os ribossomos. Nessas estruturas, a informação é traduzida e transportada pelo RNAm (RNA
transportador) às mitocôndrias que com enzimas e energia, elabora a síntese protéica que
satisfará a falta da substância no ambiente, modificando-o. Não se trata de uma perspectiva
reducionista, dado que todo o processo é permeado pela Vida.
Comparativamente, no processo cognitivo, a informação do ambiente, seja ela obtida por
meio de um ou mais dos cinco sentidos, sensibiliza o SNC que transcreve a informação e a
transporta ao sistema límbico e córtex cerebral, onde vai ser traduzida, avaliada em sua
compatibilidade com as crenças e valores existentes no indivíduo e estabelecida a necessidade
de ação ou não.
O resultado de tal avaliação, a ação, está sujeita a componentes não reducionistas, entenda-se
Vida e emoções, podendo ser visível ou não, à medida que pode assumir uma perspectiva
mental ou física. O resultado da ação poderá modificar o ambiente, gerando um novo input
informacional para o indivíduo.
A escolha do AC para mimetizar o processo cognitivo baseia-se em regras simples, das quais
surgirão padrões complexos de comportamento, pelas interações entre os agentes
posicionados em paralelo.
68
DNAnúcleo da célula
(avaliação)
Transcrição da informação
RNAm carrega mensagem
Ribossomos
Tradução
RNAt
Mitocôndria
Síntese de proteínas
Córtex cerebrale Sistema Límbico
SNC(avaliação)
Transcrição da informação
Fluxo da mensagem
Tradução e avaliação de compatibilidade com
crenças e valores próprios
AÇÃO
Informação doambiente
Informação doambiente
+ Energia
+ Energia
GENÉTICACELULAR
PROCESSOCOGNITIVO
Córtex cerebrale Sistema Límbico
+ Componentenão reducionista
Ambiente Ambiente
Modifica Modifica
Figura 9 – Analogia entre a genética celular e o processo cognitivo. Fonte: O Autor.
Tal caráter holográfico, uma vez que o DNA é a origem de cada célula do corpo humano, é o
fundamento da clonagem e foi utilizado por Morgan (1996) em sua metáfora sobre as
organizações. Esse autor vê organizações como organismos, adaptáveis ao ambiente, com
propriedades de homeostase e inter-relacionamento de subsistemas, nos quais a concorrência
modifica a estrutura interna da organização e a evolução dá-se globalmente e não apenas
individualmente.
69
Tal perspectiva orgânica é caracterizada por ajuste contínuo e mútuo, descentralização e
informação disseminada. Bertallanfy, na década de 1950, influenciado por Parsons e suas
idéias sobre a microabordagem das estruturas, propunha a Teoria Geral dos Sistemas, que
consiste na unificação das ciências, conceito utilizado no presente estudo. Mais tarde,
Wolfram (2002), em atitude similar, propôs a explicação de fenômenos físicos e biológicos
por meio dos autômatos celulares.
No presente estudo, a seqüência de critérios de decisão (genes) e sua graduação (alelos)
envolvidos no processo decisório são análogas a um cromossomo, particular a cada indivíduo.
Neste estudo, o mecanismo de troca genética, i.e., troca de opiniões, foi denominado regra de
transição, pois atuará sobre os ACs.
Tais características, semelhantes aos genes constituintes do cromossomo do indivíduo,
geraram para cada indivíduo um posicionamento relativo aos demais e ao longo das interações
os sucessivos resultados globais oriundos das interações locais reorganizaram as estruturas
individuais. As interações locais e topologia da rede estudada foram adaptadas ao conceito de
ACs, que quando uniformes, consistem em reticulados compostos por células que modificam
seu estado pela mesma regra de acordo com sua vizinhança.
A simulação da inteligência humana é muito complexa para ser codificada. Atualmente, por
esse motivo, muitos pesquisadores de Inteligência Artificial (IA) acreditam que a melhor
maneira de utilizá-la seja com o uso de regras simples, de modo que haja a emergência de
comportamentos complexos com a aplicação intensa de computação paralela e interação entre
essas regras simples (MITCHELL, 1999).
A troca de informações tem especial utilidade na formação de indivíduos híbridos e é tratada
no presente estudo como a incorporação de características decisórias alheias às características
do próprio indivíduo. Na organização pode ser feita uma comparação com a técnica de
benchmarking (ABELL, 1993), em que uma organização adquire para si características de
seus concorrentes que possam aprimorar o negócio, modificando sua estratégia e/ou estrutura
(BONNICI; WENSLEY, 2002; CHANDLER, 1999).
70
3.6.1.2 Autômatos celulares
Autômatos celulares (AC) foram inicialmente concebidos na década de 1940 por Stanislaw
Ulam e John von Neumann. São máquinas de estado finito que se valem de um método de
estudo abstrato para analisar a execução simultânea de regras locais com as quais surge um
padrão emergente global (HEGSELMANN; FLACHE, 1998; WOLFRAM, 2002).
ACs possuem três características notáveis: paralelismo maciço, interações locais e
simplicidade dos componentes básicos (SIPPER, 2004). Devido à sua simplicidade e enorme
potencial em modelar sistemas complexos, são largamente utilizados. ACs podem ser vistos
como um modelo simples de um sistema espacialmente descentralizado constituído de
componentes individuais, as células.
A comunicação entre as células constituintes é limitada pela interação local. Cada célula que
constitui o AC possui um estado específico que varia de acordo com os estados da vizinhança
local. Primeiramente uma rede regular, discreta, infinita, que representa o universo da
estrutura espacial do autômato celular e, em seguida, um autômato finito, uma cópia que
representará cada nodo da rede. Cada nodo se chama célula e se comunicará com um número
finito de outras células, a vizinhança, geometricamente uniforme e que compõe o reticulado.
Tal comunicação é local, uniforme, determinística e sincrônica, determinando a evolução
global do sistema, ao longo de passos discretos de tempo.
A evolução é determinada pelo estado anterior da célula, sua vizinhança e a função de
transição aplicada, ou seja, a regra (GANGULY et al., 2004; SIPPER, 2004). Tal regra é
idêntica para toda a população nos ACs uniformes e variável nos ACs não uniformes. O
estado refere-se ao valor de uma única célula, ao passo que a configuração refere-se aos
estados presentes no reticulado num momento t (GANGULY et al., 2004). No caso de uma
vizinhança, tais regras, de acordo com a classificação lexicográfica, originarão os futuros
estados da célula, os bits de saída (Quadro 6). Para ACs bidimensionais, as vizinhanças mais
utilizadas são as de Von Neumann e Moore, ambas com raio r = 1. A primeira possui quatro
vizinhos ortogonais e o centro; a segunda, além dos quatro vizinhos ortogonais e o centro,
possui outros quatro vizinhos, conforme aponta a Figura 10.
71
Figura 10 – Vizinhanças de Von Neumann e Moore. Fonte: Ganguly et al. (2004).
Na Figura 10 observa-se um reticulado com N = 8 células, raio r = 1 e k = 2 estados, onde a
célula X = 0, numa vizinhança 1 0 1, torna-se X’=1 no seu estado seguinte s. Para a última
célula à direita considera-se como vizinha à primeira da esquerda, formando uma condição
periódica de contorno (WOLFRAM, 2002), ilustrada na Figura 12. Em ACs bidimensionais,
tal condição periódica de contorno caracteriza-se num toróide. Para cada vizinho, existem
dois estados, 0 e 1 e oito possibilidades de vizinhanças η ou transições de estado, criando-se
28 regras possíveis no espaço em que se definem, o chamado espaço elementar.
Vizinhança (η ): 000 001 010 011 100 101 110 111
Bit de saída (s): 1 0 1 0 1 1 0 0
Quadro 6 – Tabela de transição para a regra 53 em AC com raio r = 1 e k = 2 estados.
Fonte: O Autor.
tn
tn+1
X’
Figura 11 - Evolução da célula X com a aplicação da regra 53. Fonte: O Autor.
X
Von Neumann Moore
72
Figura 12 - Condição periódica de contorno. Fonte: O Autor.
As regras foram criadas com base na Truth Table de 3 Bits, visualizada no Quadro 7. Para
cada posição, existe um índice de potência à qual o número dois (dois bytes, 1 e 0) é elevado.
O multiplicador posicional mostra o resultado da potência.
Em seguida, tem-se a célula posicionada na coluna B1 com seus vizinhos em B2 e B0. Para
cada vizinhança de B1 existe um estado num tempo t+1, descrito pela coluna Regra. Para se
saber qual regra é a descrita, basta-se somar o produto do multiplicador posicional com o
estado final das células. No caso abaixo, tem-se a regra 53.
Regra
multiplicador B2 B1 B0 53
indice posicional
0 1 0 0 0 1
1 2 0 0 1 0
2 4 0 1 0 1
3 8 0 1 1 0
4 16 1 0 0 1
5 32 1 0 1 1
6 64 1 1 0 0
7 128 1 1 1 0
Quadro 7 – Truth Table de 3 Bits.
Fonte: O Autor.
A execução simultânea de uma regra simples em todas células do reticulado em sucessivos
passos pode fazer emergir um comportamento global complexo (GANGULY et al., 2004), o
que é interessante, pois cada indivíduo tem acesso apenas a uma vizinhança local imediata e,
no entanto, engaja-se na comunicação e integração de longa distância para realizar sua tarefa
(KOZA et al., 1999) num princípio de transitividade também proposto por Granovetter (1973)
e que caracteriza um sistema conexionista.
73
No presente estudo tratou-se da origem e destino da troca de informações de cada variável
como um autômato celular unidimensional, que, devido à sua simplicidade, tornou-se a
variante mais estudada dos ACs (GANGULY et al., 2004).
Utilizaram-se os ACs para selecionar a origem e destino das mudanças decisórias. AC foram
utilizados por Goldenberg, Libai e Muller (2001) em sua pesquisa sobre disseminação de
informações e decisões no processo de propaganda boca-a-boca e por Boccara e Fuks (1999)
na modelagem da difusão de inovações.
Baseados no conceito teórico de universalidade, pesquisadores tentam desenvolver
arquiteturas de ACs simples e práticas, que possam ser utilizadas em áreas de aplicação
amplas, como no caso do dilema do prisioneiro interativo, processamento computacional
paralelo, processamento de imagens, reconhecimento de padrões, modelagem da natureza,
sociedade, sistema imunológico, processos químicos, fluxo de tráfego e desenvolvimento
urbano (GANGULY et al., 2004).
Em sua aplicação às ciências sociais, os ACs são utilizados para se compreender a formação
de grupos, tendo sido iniciado por Schelling (1978), ainda que ele não se tenha referido ao
mecanismo como sendo um AC. Axelrod (1980) deu o primeiro passo na análise da
cooperação na estrutura de um AC. O Quadro 8 ilustra as regras com equivalência dinâmica.
Quadro 8 – Regras com equivalência dinâmica.
REPRESENTANTE
DA CLASSE
REGRAS
EQUIVALENTES
REPRESENTANTE
DA CLASSE
REGRAS
EQUIVALENTES
REPRESENTANTE
DA CLASSE
REGRAS
EQUIVALENTES
0 255 35 49,59,115 108 201
1 127 36 219 110 124,137,193
2 16,191,247 37 91 122 161
3 17,63,119 38 52,155,211 126 129
4 223 40 96,235,249 128 254
5 95 41 97,107,121 130 144,190,246
6 20,159,215 42 112,171,241
132 222
7 21,31,87 43 113 134 148,158,214
8 64,239,253 44 100,203,217
136 192,238,252
9 65,111,125 45 75,89,101 138 174,208,244
74
10 80,175,245 46 116,139,209
140 196,206,220
11 47,81,117 50 179 142 212
12 68,207,221 51 146 182
13 69,79,93 54 147 150
14 84,143,213 56 98,185,227 152 188,194,230
15 85 57 99 154 166,180,210
18 183 58 114,163,177
156 198
19 55 60 102,153,195
160 250
22 151 62 118,131,145
162 176,186,242
23 72 237 164 218
24 66,189,231 73 109 168 224,234,248
25 61,67,103 74 88,173,229 170 240
26 82,167,181 76 205 172 202,216,228
27 39,53,83 77 178
28 70,157,199 78 92,141,197 184 226
29 71 90 165 200 236
30 86,135,149 94 133 204
32 251 104 233 232
33 123 105
34 48,187,243 106 120,169,225
Fonte: Linguagens (2005).
Wolfram (2002) sugeriu uma classificação sobre a qualidade do comportamento dos ACs,
que consiste em quatro classes, ilustradas na Figura 13:
- classe 1: quase todas as configurações iniciais convergem para a mesma configuração fixa
após um período transiente;
- classe 2: quase todas configurações iniciais convergem para algum ponto fixo ou algum
ciclo atrator, após um período transiente;
- classe 3: quase todas configurações iniciais resultam em um comportamento caótico após
um período transiente;
- classe 4: algumas configurações iniciais resultam em estruturas localizadas complexas,
algumas vezes bastante duradoras.
75
Figura 13 – Classes de ACs.
Fonte: Wolfram (2002).
Contudo Li e Packard (1990) sugerem classes mais detalhadas e, por esse motivo, serão
utilizadas nesse estudo:
- Regras Nulas: a configuração limite é formada apenas por 0s ou por 1s. São elas: 0, 8, 32,
40, 128, 136, 160, 168. Correspondem à Classe 1 de Wolfram.
- Regras de Ponto Fixo: a configuração limite não se modifica ao se reaplicar a regra,
excluindo as configurações formadas tão-somente por 0s ou por 1s. Regras do Espaço
Elementar: 2, 4, 10, 12, 13, 24, 34, 36, 42, 44, 46, 56, 57, 58, 72, 76, 77, 78, 104, 130, 132,
138, 140, 152, 162, 164, 170, 172, 184, 200, 204, 232 (as regras em negrito apresentam
deslocamento espacial).
- Regras Ciclo Duplo: a configuração-limite não varia ao reaplicarmos a regra do AC duas
vezes. Regras do Espaço Elementar: 1, 3, 5, 6, 7, 9, 11, 14, 15, 19, 23, 25, 27, 28, 29, 33, 35,
37, 38, 43, 50, 51, 74, 108, 134, 142, 156, 178, 232 (as regras em negrito apresentam
deslocamento espacial).
76
- Regras Periódicas: a configuração limite não varia com a aplicação da Regra n vezes, com
o tamanho do ciclo n ou independente ou fracamente dependente do tamanho do sistema.
Regras do Espaço Elementar: 26, 41, 62, 94, 154. A regra 154 pode ser classificada como
Localmente Caótica, i.e., apresenta comportamento periódico com regiões de comportamento
caótico.
- Regras Complexas: apresentam intervalo de transição que pode ser extremamente longo.
Regras do Espaço Elementar: 54 e 110.
- Regras Caóticas: produzem dinâmicas não periódicas. Regras do Espaço Elementar: 18, 22,
30, 45, 60, 73, 90, 105, 106, 126, 146, 150, 122. A regra 73 pode ser classificada como
Localmente Caótica.
As possíveis regras a serem utilizadas neste estudo são aquelas que permitem um raciocínio
compatível com a teoria apresentada no referencial teórico. São elas: 232, 150, 204, 240, 85,
15, 77, 178 e 234. Entre elas, os testes realizados mostraram que a mais adequada para
simular o processo de tomada de decisão dos dentistas é a regra 234. A regra 204 não foi
utilizada em toda a população, mas para simular um buraco estrutural, ou seja, um indivíduo
específico que não troca informações com sua vizinhança local. A seguir serão apresentadas
as tabelas de transição para as regras selecionadas, sua forma algébrica e sua racionalidade.
Sendo o indivíduo central q, o vizinho da direita r e o vizinho da esquerda p, numa vizinhança
de raio r = 1, aplicaram-se as seguintes regras de transição entre os indivíduos, mimetizando-
se a possibilidade de um indivíduo, quando em contato com seus parceiros de rede, ser
influenciado e adquirir para si opiniões inicialmente pertencentes a outro: 232, 150, 204, 240,
85, 15, 77, 178 e 234.
- Regra 232: o indivíduo atualiza sua opinião seguindo a maioria com a qual tem contato (dois
indivíduos e si mesmo).
Forma algébrica: Mod[p q + p r + q r, 2]
77
- Regra 150: o indivíduo atualiza sua opinião seguindo a minoria com a qual tem contato (dois
indivíduos e si mesmo) e em caso de consenso mantém sua opinião.
Forma algébrica: Mod[p + q + r, 2]
- Regra 204: mimetiza um buraco estrutural, pois o indivíduo não muda sua opinião ao longo
das interações.
Um indivíduo com regra de transição 204 não troca informações com seus semelhante à
direita nem à esquerda, dado que o fluxo de informações no presente estudo é bidirecional. O
relacionamento entre tal indivíduo e seus vizinhos adjacentes caracteriza um buraco
estrutural, à medida que interrompe o fluxo de informação na rede.
Forma algébrica: q
- Regra 234: equivalente à regra 248, o indivíduo atualiza sua opinião seguindo a maioria,
mas caso haja divergência de opiniões entre vizinhos e sua opinião seja diferente da do líder,
ele mantém sua opinião. Entenda-se como líder o indivíduo situado à esquerda do reticulado,
devido à sua maior força baseada na notação posicional.
Forma algébrica: Mod[p q + r + p q r, 2]
- Regra 240: o indivíduo atualiza sua opinião seguindo a opinião do indivíduo situado à sua
esquerda, com maiores características de liderança e mais influente.
Forma algébrica: p
78
- Regra 85: o indivíduo atualiza sua opinião contrariando a opinião do indivíduo situado à sua
direita, menos influente.
Forma algébrica: Mod[1 + r, 2]
- Regra 15: equivalente à regra 85, o indivíduo atualiza sua opinião contrariando a opinião do
indivíduo situado à sua esquerda, mais influente.
Forma algébrica: Mod[1 + p, 2]
- Regra 178: caso haja consenso na rede, o indivíduo mantém sua opinião, senão, a modifica Forma algébrica: Mod[p + p q + r + p r + q r, 2]
- Regra 77: caso haja consenso na rede, o indivíduo muda sua opinião, senão a mantém Forma algébrica: Mod[1 + p + p q + r + p r + q r, 2]
Para se selecionar a regra mais adequada à modelagem, selecionou-se uma regra que
convergisse em 308 ciclos, que tivesse um transiente não longo devido às limitações
computacionais presentes e que convergisse para ponto fixo e não atrator cíclico, pois o
atrator cíclico inviabilizaria a análise dos dados. Regras que convergissem para ponto fixo em
menos de 10 ciclos foram descartadas, assim como as regras caóticas e de ponto fixo. O
critério de seleção também levou em conta a possibilidade de se racionalizar sobre a regra, de
79
modo que a mesma pudesse ser traduzida em uma ação coerente com os construtos estudados.
A regra escolhida foi a regra 234, por se adequar a todas as exigências supra citadas.
3.6.1.3 Aspectos sociológicos da modelagem baseada em agentes Reagindo ao positivismo do final do século 19, Georg Simmel concebeu que a realidade
social não consiste de entidades individuais ou coletivas fixas, mas de processos interativos
entre entidades que geram formas sociais num continuum espaço-temporal. Linguagens,
estruturas sociais e normas são criadas através da emergência de fenômenos pela interação
humana. Simmel acreditava ser impossível explicar formas sociais, sem descrever como elas
são geradas por meio de um método genético, o que pressupõe interações. Simmel também
fazia uso de analogias e metáforas diante do desafio de analisar fenômenos complexos de
maneira simplificada, o que inevitavelmente requer a inovação teórica.
A grande maioria das pesquisas em ciência social posiciona-se numa categoria baseada em
variáveis, assumindo a seguinte seqüência:
(1) assume uma unidade social coerente, durável e auto-propulsora; (2) atribui uma condição ou processo geral àquela unidade; (3) invoca ou inventa um modelo variante daquela condição ou processo; (4) explica o comportamento da unidade com base em sua conformidade com o modelo não variante (TILLY, 1995).
Mas conforme cita Tilly (1995), esta prática faz pouco sentido, pois “unidades sociais
coerentes, duráveis e autopropulsoras – indivisíveis – ocupam um grande papel na teoria
política mas nenhum na realidade política” e, mais seriamente, o paradigma baseado em
variáveis “ignora a mudança da entidade através do nascimento, morte, condensação e
divisão” (TILLY, 1995).
Caso se considerem apenas os indivíduos, os fenômenos sociais parecem não possuir um
status ontológico e, nesse caso, a sociologia poderia ser reduzida a apenas fatos sobre tais
indivíduos. Perspectiva semelhante ocorreria caso se analisassem os fenômenos psicológicos
para reduzi-los a simples interações neurais. Ao assumir o papel das interações, porém,
muitos filósofos do século XIX propuseram um dualismo metafísico. Durkheim propõe uma
terceira trajetória, que Sawyer (2002) interpreta como emergência social, onde o indivíduo
cria o social e vice-versa, se posicionando entre o atomismo neurofísico e o dualismo
80
metafísico.Tal fenômeno de emergência é comumente visto nos congestionamentos de
tráfego, colônias de insetos e formações de pássaros. Axelrod e Tesfatsion (2004) também
propõem uma terceira maneira de fazer ciência, com o uso da MBA, além da dedução e
indução.
Sawyer (2002) reinterpreta Durkheim à luz de teorias emergentes e esclarece pendências
contraditórias na interpretação dele pelos sociólogos modernos que, segundo o primeiro,
resultam de uma falha no entendimento da teoria do último. A perspectiva emergente surgiu
no início da década de 1960, seguindo a rejeição cognitivista do behaviorismo. Para
Durkheim, “não pode haver sociologia a menos que as sociedades existam, e ... sociedades
não podem existir se houver somente indivíduos”. Tal assertiva, avant la lettre, permite
concluir que possam existir mecanismos ligados aos indivíduos que façam com que o todo
seja maior do que a simples soma das partes (AXELROD; TESFATSION, 2004) e que o
resultado social seja fruto da atividade humana.
As interações entre os indivíduos ocupam importante papel na análise sociológica, criando
sistemas emergentes complexos e dinâmicos que apresentam comportamento global que não
pode ser previsto por uma descrição completa dos componentes do sistema, que se aplica não
somente ao nível social, mas também ao químico, biológico e mental. Tal complexidade se
mostra particularmente sensível às condições iniciais do sistema, de modo que uma pequena
alteração possa causar fenômenos tão grandes a ponto de não poderem ser explicados pelas
leis de que se tem conhecimento.
Durkheim tratou da emergência de fenômenos por meio da propriedade sui generis do sistema
social, prestando especial atenção às redes de pessoas e suas interações. Tais interações
dependem da constituição interna dos indivíduos e sua densidade dinâmica ou grau de
concentração, o “substrato social”. Na presente modelagem, ferramenta inexistente na época
de Durkheim, tal substrato social foi tratado como uma seqüência de características dos
indivíduos, representada pelo AC e suas respectivas interações.
O substrato social somente leva à emergência de fenômenos quando há suficiente número de
unidades e uma densidade dinâmica que permita interconexões. O sistema emergente então
criado não possui muitas das características dos sistemas reducionistas, como linearidade,
independência física e funcional das unidades e localização direta. Tal fato isenta as MBAs de
81
qualquer tentativa de reduzir a sociologia a fórmulas e equações matemáticas, dado que são
sistemas não lineares e interconectados.
Uma teoria completa de emergência social deve possuir:
1. a cristalização de fenômenos sociais com base em correntes sociais; 2. a emergência do estágio social com base no substrato social; 3. a emergência de representações coletivas com base no substrato social; 4. a emergência de representações coletivas de “segundo grau” com base
naquelas originariamente emergidas do substrato social; 5. a emergência de grupos sociais maiores com base em grupos sociais
menores. 6. A emergência de grupos secundários com base nas interações entre os
indivíduos com as sociedades emergentes de primeira ordem (SAWYER, 2002).
As primeiras tentativas de se criar uma computação baseada em agentes nas ciências sociais
ocorreram no final da década de 1960 com Thomas Schelling , que, com recursos
computacionais limitados, desenvolveu um modelo espacial simples da composição de
vizinhanças, no qual os agentes apresentavam preferências relacionadas à cor. Seus resultados
mostraram que até preferências que não levavam em conta as cores acabaram segregando
vizinhanças (SCHELLING, 1978).
Em MBAs, que derivam de tecnologias de vida artificial, conforme as utilizadas por Epstein e
Axtell (1996) em seu trabalho associado ao Santa Fe Institute, o sistema é organizado para se
auto-organizar por meio de processos emergentes, ainda que cada agente tenha acesso
somente a apenas informação local (AXELROD; TESFATSION, 2004; CEDERMAN, 2003;
EPSTEIN; AXTELL, 1996; MACY; WILLER, 2002; MITCHELL, 1998; NAGPAL, 1999;
SAWYER, 2002, 2003; WOLFRAN, 2002).
O efeito de tais MBAs, conforme se poderá ver na seção de análise dos resultados
preliminares, normalmente não possui correlação estatística significante com as condições
iniciais e tampouco os agentes têm consciência de que uma determinada configuração social
exista, permitindo inferir que não há uma evidente causa vertical “para baixo”, mas que se
deve considerar o processo “horizontal” de interação entre os agentes.
82
3.6.2 Modelagem proposta
No setor odontológico, a complexidade do serviço é muito alta, pois sempre envolve várias
especialidades, seja no diagnóstico ou no tratamento. A complexidade não se restringe ao
atendimento ao paciente pelo(s) dentista(s), mas inclui laboratórios de prótese e análises
clínicas, fornecedores de insumos e equipe de atendimento que devem atuar em perfeita
sincronia e entendimento, para que não sejam perdidas horas clínicas e para que o tratamento
e acompanhamento se desenvolvam de maneira adequada, visto que há um processo biológico
envolvido e muitas vezes o tempo e a comunicação são de vital importância para que
estruturas biológicas possam restabelecer-se de maneira adequada.
Com a alta complexidade do serviço, o elevado número de clínicas odontológicas existentes e
a diminuição de margens ocasionada pelo aparecimento de empresas prestadoras de serviços
odontológicos, a formação de redes de negócios com base na rede pessoal de relacionamentos
mostrou-se uma saída para aumentar o poder competitivo das clínicas odontológicas. Para que
as alianças entre clínicas odontológicas sejam possíveis e bem-sucedidas, especial atenção
deve ser dada à tomada de decisão pelo gestor e à seleção de parceiros e seus critérios.
A Figura 14 elucida o mecanismo proposto pela modelagem. Na reprodução dos seres vivos,
os filhos são gerados com base na troca de material genético entre os pais, o crossover. No
processo cognitivo, a troca de opinião segue mecanismo similar.
O indivíduo 1 possui suas convicções, baseado em suas crenças e valores, assim como o
indivíduo 2 tem as suas. Contudo, caso tais indivíduos possuam uma força muito forte no laço
entre eles, seja ela constituída por grande tempo de relacionamento, alto vínculo emocional,
alta confiança mútua e/ou alta reciprocidade de serviços trocados (GRANOVETTER, 1973),
pode ocorrer, por exemplo, que o indivíduo 1 seja convencido pelo indivíduo 2 de que a
importância da localização de um determinado parceiro não seja relevante na escolha dele.
Ou seja, o indivíduo 1 mantém suas opiniões acerca de outros assuntos, contudo modifica sua
opinião sobre a relevância da localização na seleção de um eventual parceiro.
Conseqüentemente incorpora para si a característica alheia. Não há a geração de prole, como
na genética humana, mas a incorporação de material genético, i.e., opinião.
83
Figura 14 – Analogia entre a troca de material genético e a troca de opiniões. Fonte: O Autor.
Ao mesmo tempo, assume-se que os indivíduos possuam um raciocínio indutivo, dada a sua
limitação de racionalidade, e criam esquemas internos para decisão e reconhecimento de
padrões de acontecimentos (ARTHUR, 1994). Tais mapas mentais são compatíveis com a
seqüência genética proposta.
Tal proposta é consistente com o mecanismo de reprodução dos seres vivos, pois a prole não
possui características exclusivas do pai ou da mãe, mas sim uma mistura de material genético
de ambos.
Isso é consistente também com o disposto por Hamel, Doz e Prahalad (1989), quando
afirmam que uma empresa-parceira pode desenvolver em si processos originariamente
localizados em fontes externas.
A modelagem estudou a evolução das distâncias sociais entre os atores na rede, em seu nível
relacional, com base em suas respectivas posições e por meio de sucessivas interações.
REPRODUÇÃO(troca de material genético)
PROCESSO COGNITIVO(troca de opinião)
PAI MÃE
FILHO 1 FILHO 2
INDIVÍDUO INDIVÍDUO1 2
INDIVÍDUO INDIVÍDUO1 2
84
Dado um sistema com N atores, a intensidade de relação entre eles pode ser vista como uma
díade ou como uma relação com toda a rede.
Assumir-se-á que a extensão na qual dois atores ocupem a mesma posição na rede seja tratada
como a distância social entre eles e seja medida como um valor escalar.
Convém salientar que tal distância depende das características individuais deles, ou seja,
indivíduos homófilos ocuparão a mesma posição espacial na rede.
Indivíduos homófilos são indivíduos que apresentam o mesmo material genético, ou seja, as
mesmas opiniões acerca dos construtos abordados e as mesmas experiências.
Conforme dispõe a Figura 15, que ilustra o fluxograma da modelagem realizada, as variáveis
que inicialmente possuíam skewness polarizada foram inicialmente normalizadas aplicando-se
a seguinte equação:
)(/))((' i
n
i
n
i
n xdesvpadxmédiavalorx −=
85
Início
Análise fatorial e extração dos 10 fatores
Classificação dos dados por ordem de liderança
Agrupamento das variáveis e cálculo dos fatores
Transformação dos dados para escala de 0 a 255
Transformação dos dados em binários seguindo escala de limiar
Mensuração das distâncias iniciais
Confecção do reticulado bidimensional
Seleção de parceiro
Aplicação da regra de transição na população
Não
Sim
Normalização dos dados
Conversão dos dados para escala decimal
seguindo classificação de limiar
Sistema convergiu para ponto fixoem mais de 10 ciclos ou atingiu
308 ciclos ?
Mensuração das distâncias finais
Determinação do número de classes pela regra de Sturge
Figura 15 – Rotina de aplicação do AC para cada fator do estudo.
Fonte: O Autor.
86
Limite Limite
22,1 95,4 14,9 43,3 Inferior Superior
1 0 1 0 0,000 28,333
0 0 0 1 28,333 56,667
0 0 0 0 56,667 85,000
0 1 0 0 85,000 113,333
0 0 0 0 113,333 141,667
0 0 0 0 141,667 170,000
0 0 0 0 170,000 198,333
0 0 0 0 198,333 226,667
0 0 0 0 226,667 255,000
Em seguida efetuou-se a análise fatorial, com extração dos componentes principais limitando-
se o número de fatores a 10 com rotação Varimax. Obtidos os fatores, os dados foram então
classificados por ordem de liderança, para que o líder se situasse à esquerda do reticulado. Tal
posicionamento se deve ao fato da posição esquerda possuir maior força no reticulado,
baseada na notação posicional. O cuidado com a topologia tem especial relevância nos
resultados da modelagem (SAWYER, 2003; SIPPER, 2004). As diferentes escalas de
números decimais de cada variável foram então transformadas para uma única escala de 0 a
255. Após a criação da nova escala, foram mensuradas as distâncias iniciais, que consistiram
na diferença de valores entre o indivíduo e o líder, o pivô. Em seguida, converteram-se os
dados em números binários de 8 bits seguindo-se uma escala de limiar, cujo número de
classes foi definido pela regra de Sturge (CARLSON; THORNE, 1997):
NLOGC 10*332,31 +=
Onde C é o número de classes e N o valor máximo dos dados, 255. Os valores dos dados
foram então posicionados na escala de limiar de modo que um valor por exemplo 95,4 se
situasse na quarta classe, com limite superior de 113,333 e inferior de 85, conforme dispõe o
Quadro 9.
Quadro 9 – Metodologia de conversão de números decimais por escala de limiar.
Fonte: O Autor.
Criou-se então o reticulado bidimensional, composto por nove autômatos celulares
elementares (ACEs) com contorno circular periódico. Aplicou-se então a regra de transição
para os indivíduos, consistindo de um AC uniforme de raio r = 1 e k = 2 estados. A dimensão
escolhida para o raio, igual a um, foi selecionada de modo a preservar a fidelidade da
informação, pois sabe-se que quanto maior a distância percorrida pela informação, maior a
87
possibilidade de distorção da mesma. Não foram consideradas vizinhanças verticais, dentro do
mesmo indivíduo e cada intervalo de limiar foi tratado como um ACE. Criou-se
artificialmente uma sociedade conectada seqüencialmente por laços fortes, pois segundo
Chwe (1999), tais laços são melhores que os fracos na criação de conhecimento comum, i.e.,
conhecimento do conhecimento de outros agentes, essenciais para a ação coletiva. As regras
foram selecionadas conforme disposto no Item 3.5.1.3..
O critério de parada do sistema foi estabelecido quando ele convergisse para um ponto fixo,
ou ainda atingisse o ciclo 308. Nesse momento cada coluna do reticulado foi convertida para
um número decimal seguindo-se a média do intervalo de classe e mensuradas as distâncias em
relação ao líder. O número de iterações deve ser maior que 304 para possibilitar o fluxo de
informação por transitividade a todos indivíduos, característico de um sistema conexionista,
i.e., um sistema onde indivíduos que não se vêem influenciam-se mutuamente. O critério 308
iterações foi determinado segundo as limitações computacionais existentes nesse estudo.
Utilizou-se uma escala multidimensional, pois o intuito de presente estudo foi verificar os
posicionamentos individuais e suas distâncias do pivô. O método de escala multidimensional
padrão pode levar aos posicionamentos individuais serem presos em um ponto ótimo local, e
não global, fato que interessa ao estudo, pois tal ponto ótimo local representa a posição de
estabilidade do indivíduo numa rede, após sucessivas iterações.
O que se esperou foi a potencialização relativa da similaridade de seus critérios de decisão
pelas interações de modo que o posicionamento de um determinado indivíduo i num tempo
t+1 corresponda a uma aproximação da realidade. O posicionamento espacial obtido no
momento t+1 pode ser considerado um desenvolvimento de mercado, uma vez que dados
seus critérios de decisão, cada indivíduo ocupará um determinado posicionamento na rede,
estando associado ou não a um parceiro compatível, para oferecer um serviço para um
mercado específico.
Excluiu-se a inserção de probabilidades de interação entre os agentes e não é esperado que
eles iniciem interações com outros fora de seu círculo de negócios, a menos que necessitem
de recursos não usuais que não estão prontamente disponíveis com os atores dentro de seu
círculo, criando assim interdependência (DAS; TENG, 2002). Convém salientar que a
delimitação das fronteiras do mapeamento realizado dependeu numa grande extensão dos
propósitos do analista e incluiu os atores relevantes entre si devido à sua participação na
88
mesma atividade (i.e., seleção de parceiros). Com a escolha de interagir os indivíduos de
redes diferentes numa mesma planilha com pesos iguais, igualaram-se as forças dos laços
entre eles.
A cada iteração realizada poderá haver a modificação da configuração da rede, dado que
haverá alterações das critérios de decisão dos gestores, e poderão originar um novo modelo de
negócios, à medida que novos relacionamentos, parcerias e estratégias poderão emergir.
Conforme argumenta Argyris (1976), a receptividade da unidade de decisão ao feedback
corretivo aumenta a eficiência do aprendizado, o que se traduz no presente estudo pela
incorporação de critérios decisórios alheios.
O tempo aproximado de processamento foi de 40 minutos, com um processador AMD Duron
de 1,29 Ghz e 256 Mb de memória RAM.
A análise estatística dos dados da pesquisa foi realizada com o software SPSS versão 12.
89
4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
4.1 INTRODUÇÃO
Nesta seção apresentam-se os resultados da pesquisa, iniciando com uma descrição da
amostra. Na seqüência são apresentados uma análise fatorial dos dados coletados para
mensurar os construtos relacionados com a formação e sustentação da rede, de modo a
verificar o ajuste dos fatores obtidos com os construtos objetivados. Por fim, todo o resultado
da modelagem por agentes é apresentada e discutida, iniciando pela análise gráfica.
4.1.1 CARACTERIZAÇÃO DA AMOSTRA
A amostra foi constituída por clínicas odontológicas da Grande São Paulo contendo uma
média de 3 a 5 funcionários. Os resultados são ilustrados pelos gráficos 2 a 5 e já contém as
variáveis transformadas na escala inversa para as questões com resposta inversa àquela
proposta pelo construto.
36%
5%
14%6%
10%
19%
4%6%
Clínica Geral
Cirurgia
Prótese
Endodontia
Periodontia
Ortodontia
Implantodontia
Outra
Gráfico 2 – Percentagens de respostas por especialidade.
Conforme se visualiza nos gráficos 3 a 5, em relação aos critérios de seleção de parceiros, as
variáveis menos consideradas foram a indicação por laço fraco, o egoísmo, elitismo e dureza
do parceiro. Quanto ao planejamento estratégico da aliança, há um envolvimento médio entre
90
parceiros, os benefícios foram na sua maioria calculados antes da aliança, em vez dos riscos.
As contribuições entre parceiros são equivalentes, apresentando contudo um alto grau de
conflito. O aprendizado não faz parte dos objetivos dos parceiros e a dependência entre os
mesmos é pequena. Para a maioria dos respondentes a aliança fortaleceu seu negócio e há
uma percepção de grande saturação de profissionais no mercado, de elevado nível de
concorrência e de que o exercício da Odontologia envolve grandes custos e riscos. Quanto à
impulsividade, os respondentes possuem horizonte de decisão médio, assim como o grau de
emoção na decisão, o tempo levado para decidir e o grau de aceitação do risco, apresentando
pouca persistência ao resolver um problema. A percepção geral da amostra é de que o
parceiro é visto como um líder transformacional.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Pro
xim
LçF
ort
e
LçF
raco
Fle
xiv
el
Hábil
Egoís
ta
Egoís
ta
Honesto
Elit
ista
Inovador
Duro
Pre
ço
CondF
in.
Equip
am
.
Insta
laç
Aparê
ncia
Pers
onaliz
tecnolo
g
Com
ple
ment
Variáveis
Va
lor
mé
dio
Gráfico 3 - Média de valores da amostra para os critérios de seleção de parceiros.
Fonte: O Autor.
91
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Envolv
im
Cálc
ulo
Benef
Quantif.
Ris
cos
Contr
ib.E
quiv
EscopoA
lianca
Conflito
Apre
ndiz
ado
Dependência
Fort
ale
cim
.
Satu
ração
Concorr
ência
Custo
Ris
co
Variáveis
Va
lor
mé
dio
Gráfico 4 - Média de valores da amostra para o planejamento estratégico da rede.
Fonte: O Autor.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Horizonte
Em
oção
Tem
poD
ecis
ão
AceiteR
isco
Pers
istê
ncia
Ativa
Inte
resse
Otim
ista
Altern
ativas
Ate
nçãoIn
div
.
Variáveis
Va
lor
mé
dio
Gráfico 5 - Média de valores da amostra para os construtos impulsividade e liderança.
Fonte: O Autor.
92
4.2 RESULTADOS DA ANÁLISE FATORIAL Após a análise fatorial, obteve-se uma Medida de Adequação de Amostra de Kaiser-Meyer-
Olkin de ,587 e o resultado para o Teste de Esfericidade de Bartlett foi de 1865,521, com
significância de ,000. O Quadro 10 mostra a matriz de componentes rotacionada e os
componentes com maior carga dentro de círculos vermelhos.
Quadro 10 – Matriz de componentes rotacionada.
Fonte: O Autor.
4.2.1 Carga fatorial
Segundo Hair et al. (1998), a carga fatorial representa a correlação entre a variável original e
seu fator. Para uma amostra de 200 casos, um número aproximado de respostas desejadas, a
Rotated Component Matrixa
-,042 -,045 ,356 ,528 ,023 ,051 ,116 ,063 -,152 ,030
-,023 -,084 ,364 ,383 -,072 ,389 ,038 ,265 ,242 ,119
-,013 -,052 ,152 ,321 -,032 ,266 ,054 ,470 ,368 ,175
,217 ,073 ,123 ,485 ,031 ,245 ,110 -,062 ,044 ,146
-,069 ,080 ,618 -,008 ,021 ,181 -,130 -,158 -,055 ,217
,018 ,311 ,136 ,178 ,128 ,155 -,040 -,365 ,093 ,329
,118 ,005 ,628 -,066 ,020 -,018 -,025 -,093 ,068 ,025
,079 ,135 ,059 -,036 ,131 ,051 -,092 ,561 -,371 ,034
,004 ,234 ,620 ,109 -,046 -,116 ,123 ,164 -,032 -,056
,009 -,016 -,081 ,056 -,113 ,070 ,075 ,697 ,002 ,010
-,011 ,081 -,136 ,747 -,014 -,075 -,084 ,001 ,010 ,052
-,036 ,219 -,119 ,723 -,043 -,123 -,017 ,031 -,021 -,149
,073 ,676 ,037 ,124 -,048 -,079 -,043 -,036 ,137 ,055
,127 ,719 -,075 -,003 ,055 -,087 ,049 ,072 ,040 -,008
-,053 ,678 ,081 ,103 -,077 ,019 ,083 ,162 -,004 -,083
,189 ,284 ,069 ,012 ,082 -,224 ,009 -,188 -,181 -,074
-,092 ,528 ,225 ,024 -,015 ,112 -,017 -,234 -,022 ,087
,092 ,037 ,059 ,088 ,134 -,036 -,056 -,056 -,076 ,632
,052 ,106 ,135 -,109 ,069 -,039 -,097 -,034 ,706 -,188
,079 -,048 -,156 ,057 ,204 -,112 ,614 ,071 ,162 ,221
,083 ,082 -,158 ,070 ,117 -,309 ,114 -,064 ,502 ,052
,195 ,077 ,018 -,054 -,046 ,187 ,564 -,225 ,038 -,137
,087 -,022 -,018 -,067 ,642 ,019 ,288 -,107 ,012 ,109
,090 -,052 -,032 -,068 ,348 -,069 -,373 -,136 ,297 ,088
-,101 -,125 ,067 -,082 -,289 ,156 -,499 -,152 ,035 ,126
-,038 -,051 ,200 -,027 -,279 ,062 ,602 ,025 -,173 ,115
,510 -,115 -,012 ,129 -,154 -,022 ,139 -,169 ,134 -,164
-,023 -,021 ,059 -,028 ,673 ,069 -,032 ,150 ,073 -,052
-,029 -,039 ,059 ,069 ,655 -,038 -,039 -,087 ,029 -,060
,144 ,021 -,025 ,075 ,192 ,055 -,114 -,156 ,033 -,555
-,070 ,011 ,057 -,062 ,063 ,609 -,139 ,325 -,055 ,061
-,006 -,125 -,125 -,042 -,036 ,726 ,067 ,026 -,096 -,082
,051 -,047 -,200 -,100 -,070 -,443 -,101 ,136 ,186 ,193
,261 -,049 ,094 ,029 -,346 ,036 ,108 ,068 ,047 -,038
-,288 ,097 -,348 ,057 -,080 ,399 ,039 -,080 ,118 ,172
-,009 ,090 ,296 -,045 ,236 -,254 ,187 ,150 ,125 -,252
,359 -,199 ,090 ,004 -,072 ,002 ,154 ,139 -,338 ,290
,700 ,081 ,003 -,031 -,063 -,042 ,092 -,023 ,010 ,098
,721 ,062 ,159 -,052 ,034 -,076 ,047 ,080 ,056 ,034
,695 ,095 -,113 ,036 ,094 -,034 -,087 ,038 -,052 -,047
Proxim
LçForte
LçFraco
Flexível
Hábil
Egoísta
Honesto
Elitista
Inovador
Duro
Preço
CondFinanc.
Equipam.
Inatalaç.
Aparência
Personaliz.
Tecnologia
Complement.
Envolvimento
CálcBenefíc.
QuantifRisco
Contrib.Equiv.
EscopoAlianç.
Confl ito
Aprendizado
Dependência
Fortalecim.
Saturação
Concorrência
CustoRisco
Horizonte
Emoção
TempoDecisão
AceiteRisco
Persistência
Ativa
Interesse
Otimista
Alternativas
AtençãoIndiv.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Component
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Rotation converged in 12 iterations.a.
93
carga fatorial de 0,35 e um nível de significância de 0,05 confirma uma significante
correlação entre o fator encontrado e a variável original. Numa etapa seguinte, a variável que
não se enquadra dentro de cada dimensão ou fator foi analisada de forma isolada com a
finalidade de reagrupá-la em outra dimensão ou enquadrá-la como variável independente. O
Quadro 11 ilustra os fatores obtidos, sua nova denominação e seus componentes no resultado
final após a matriz rotacionada.
Quadro 11 – Fatores e componentes correspondentes.
Fator Componentes Descrição do Fator
1 V27 , V37 ,V38, V39, V40
Liderança
2 V13 ,V14 , V15, V16,
V17 Qualidade
3 V5,V7 ,V9 Reputação 4 V1 ,V4 ,V11 e V12 Atendimento ao cliente 5 V23, V28, V29, V34 Propensão à aliança 6 V2, V31, V32, V32,
V35 Impulsividade
7 V20, V22, V24, V25, V26
Utilidade na aliança
8 V3, V8, V10 Grau de segregação externa 9 V19 , V21 Peso da decisão
10 V6 , V18, V30 Valor da decisão Fonte: O Autor.
O nome dado aos fatores é fruto do significado identificado com a análise. Conforme se
visualiza no Quadro 7, o fator Qualidade corresponde às variáveis iniciais. O fator Reputação
inclui a habilidade, honestidade e grau de inovação do parceiro. O fator Atendimento inclui a
proximidade do parceiro em relação ao cliente, sua flexibilidade e as condições de
financiamento e preço, tratando do atendimento ao cliente. O fator Propensão à aliança
depende do escopo da aliança, da saturação de empresas no mercado, da concorrência e
inversamente do grau de aceitação do risco, pois um dos motivos pelos quais as empresas
buscam se aliar é a diminuição do risco do negócio.
O fator Impulsividade inclui a indicação por um laço forte, horizonte de planejamento, grau
de emoção na decisão, persistência e considera inversamente o tempo de tomada de decisão.
Tais componentes estão de acordo com a Lei de Paridade, uma vez que com o fortalecimento
94
do laço, há mais emoção na decisão e ocorrem reforços de comportamento que fazem com
que a velocidade de resposta do indivíduo diminua.
O fator Utilidade é composto pelo cálculo dos benefícios previamente à aliança, equivalência
das contribuições, grau de dependência e inversamente relacionado ao conflito e aprendizado,
pois quanto maiores os benefícios, as contribuições e dependência, menor será a busca por
interesses particulares, menor será o conflito entre parceiros e menor será a busca pelo
aprendizado de modo a dissolver a aliança. O fator Segregação é composto pela importância
dada à indicação de um parceiro por um laço fraco, grau de elitismo e dureza do parceiro.
O fator Peso da decisão compõe-se das variáveis envolvimento e quantificação dos riscos
previamente à aliança, pois quanto maior a força do laço com o parceiro, mais abertas são as
informações e melhor o risco é quantificado. O fator Valor da decisão inclui o egoísmo,
complementaridade de recursos do parceiro e os custos e riscos da prática do negócio. Isso é
coerente pois quanto mais egoísta o parceiro, mais o mesmo estará voltado para a
maximização de sua utilidade, considerando se a aliança vale a pena pela complementaridade
de recursos do eventual parceiro e pelos custos e riscos do negócio
A outra técnica utilizada para tratamento dos dados foi a modelagem baseada em agentes
(MBA), pelo uso de autômatos celulares. A MBA consiste na interação entre os agentes
autônomos e interdependentes participantes da modelagem, sendo que a interação se dá de
maneira simples e adaptativa.
Autômatos celulares tratam das interações locais entre os agentes, num ambiente
descentralizado onde os estados futuros dos agentes dependem de sua vizinhança. A escolha
de tais técnicas computacionais se deve à grande similaridade entre os conceitos da MBA e a
estrutura e metodologia de interação das sociedades naturais.
A seguir apresentaremos mais detalhadamente a técnica para tratamento dos dados. Em razão
do ineditismo do tema, foi dada uma explicação mais extensa à MBA e à técnica utilizada.
95
4.3 MODELAGEM BASEADA EM AGENTES
4.3.1 ANÁLISE GRÁFICA DE DISCREPÂNCIAS INDIVIDUAIS
Após a aplicação das regras, notou-se que a regra considerada não seria melhor denominada/
cooperativa e mais apropriada para formação de redes de negócio é a regra 234. Por esse
motivo, a análise dos resultados seguiu a regra 234 (Quadro 12). Nos gráficos que seguem
(ver Gráficos 6 a 15) são apresentadas as distâncias iniciais e finais correspondentes a cada
regra.
Quadro 12 – Resultados obtidos com as regras sugeridas.
Regra Convergência Atrator Comentário 232 7 ciclos Ponto fixo Regra de ponto fixo 150 Não converge Sem atrator Inviabiliza análise 234 Converge em 199 ciclos Ponto fixo Regra escolhida 240 Não converge Sem atrator Inviabiliza análise 85 2 ciclos Atrator cíclico Inviabiliza análise 15 Converge em 203 ciclos Atrator cíclico Inviabiliza análise 178 Converge em 92 ciclos Atrator cíclico Inviabiliza análise 77 Converge em 300 ciclos Atrator cíclico Inviabiliza análise
Fonte: O Autor.
Conforme dispõe o Quadro 12, após a aplicação da regra 232, o sistema convergiu para ponto
fixo após 7 ciclos, mas como os requisitos para escolha das regras exigiram o mínimo de 10
ciclos, a regra foi excluída. Outro motivo foi que a regra 232 é uma regra de ponto fixo, ou
seja, convergiria de qualquer maneira para um ponto fixo. As regras 150 e 240 fizeram com
que o sistema não convergisse para a estabilidade, o que inviabiliza a análise pois não se pode
identificar um estado fixo. Após a aplicação da regra 234, o sistema convergiu para ponto fixo
em 199 ciclos, sendo portanto a regra que melhor satisfez as exigências prévias à modelagem.
A regra 85 convergiu para atrator cíclico em 2 ciclos, o que sugeriu sua exclusão, tanto pelo
motivo da rápida convergência quanto pelo fato de existir um atrator cíclico, o qual inviabiliza
análise. As regras 15, 178 e 77 convergiram em respectivamente 203, 92 e 300 ciclos, contudo
essa convergência se deu em atrator cíclico, inviabilizando a análise.
Conforme ilustram os Gráficos 6 a 16, cada regra gera um posicionamento espacial diferente,
o que suporta H6, pois de acordo com a racionalidade existente nos indivíduos da rede, i.e.,
regra, e os atributos individuais de cada membro, haverá um posicionamento característico,
96
sendo que apenas as regras 234, 240, 232 e 15 aproximam os indivíduos entre si e em relação
ao líder. O Gráfico 6 ilustra a convergência de características após as 308 iterações.
Inicialmente havia uma grande diversidade de características (Gráfico 7) ao passo que no
ciclo 308 mostra a convergência estável atingida no 199º ciclo (Gráfico 8). É importante notar
que os indivíduos não se tornaram idênticos, mas preservaram suas diferenças individuais.
-250
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
250
-46 4 54 104 154 204 254 304
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 6 – Distâncias nos momentos inicial e final.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 6 ilustra os posicionamentos como distâncias iniciais (vermelho) e finais (verde),
após 308 ciclos, entre os indivíduos estudados (eixo x) e o pivô, indivíduo 1, com aplicação
da regra 234. Percebe-se uma convergência de critérios de decisão.
O Gráfico 7 ilustra a diversidade de critérios de decisão que existia inicialmente e a formação
de clusters, representados pela aglomeração de indivíduos em posicionamentos com
distâncias iguais.
Apesar da convergência de opiniões, representada pela diminuição de distâncias entre os
indivíduos e o líder, alguns indivíduos não se tornaram idênticos, pois mantiveram suas
97
características no nível micro (Gráfico 8). Há também no nível micro a formação de dois
clusters, um com distância igual a -0,01 do líder e outro com distância igual a 0,004.
-250
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
250
-46 4 54 104 154 204 254 304
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 7 – Distâncias no momento inicial.
Fonte: O Autor.
238
261
249
-0,02
-0,01
0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 8 – Distâncias no momento final.
Fonte: O Autor.
98
O Gráfico 9 ilustra as distâncias colocadas em ordem crescente. Os números no eixo x não
correspondem aos indivíduos, mas sim à ordem de entrada dos dados. Percebe-se que até o
205º indivíduo, a distância em relação ao líder é igual a -0,01, formando um primeiro cluster.
A partir do 215º indivíduo a distância se torna zero, formando um segundo cluster. É
importante notar que entre o 205º e o 215º existem indivíduos com distâncias entre zero e -
0,01, o que sugere que tais indivíduos fazem a ligação entre os dois primeiros clusters, sendo
portanto importantes na transmissão de opiniões entre essas duas camadas da rede.
Na distância 0,004 forma-se um terceiro cluster, desde o 233º ao 287º indivíduo. Um quarto
cluster se forma na distância 0,014 composto por 8 indivíduos. A partir do 287º indivíduo a
distância em relação ao líder aumenta sugerindo a formação de um laço fraco na rede, 303º
indivíduo, 249, que poderá conectá-la a uma outra rede de negócios qualquer.
-0,02
-0,01
0
0,01
0,02
0,03
0,04
0,05
0,06
0 50 100 150 200 250 300 350
Indivíduos
Dis
tân
cia
s f
inais
Gráfico 9 – Distâncias individuais em ordem crescente.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 10 mostra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 232. Percebe-se uma pequena diminuição das distâncias em relação ao líder e a
formação de três clusters, com a maioria dos indivíduos localizados nas distâncias iniciais dos
outros, uma vez que a regra é regra de maioria e de ponto fixo.
99
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 10 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 232.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 11 mostra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 150. Pode-se perceber que não houve convergência de características, dado que cada
indivíduo orienta sua decisão seguindo a minoria.
-300
-250
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 11 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 150.
Fonte: O Autor.
100
O Gráfico 12 ilustra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 240. Pode-se visualizar a formação de dois clusters, um com distância zero em relação
ao líder e outro com distância 27.
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 12 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 240.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 13 mostra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 85, que converge em dois ciclos para um atrator cíclico.
-100
-50
0
50
100
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 13 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 85.
Fonte: O Autor.
101
O Gráfico 14 mostra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 15, equivalente dinâmica da regra 85.
0
20
40
60
80
100
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 14 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 15.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 15 ilustra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 178, que converge em 92 ciclos para atrator cíclico.
-350
-300
-250
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 15 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 178.
Fonte: O Autor.
102
O Gráfico 16 ilustra os posicionamentos iniciais e finais após 308 ciclos com a aplicação da
regra 77. Percebe-se que houve uma convergência em 7 clusters, o que representa a variedade
de opiniões na rede, ou seja, múltiplas camadas.
-350
-300
-250
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 16 – Evolução das distâncias com a aplicação da regra 77.
Fonte: O Autor.
Conforme se visualiza no Gráfico 7, as distâncias iniciais possuíam grandes oscilações de
valores o que representa as diferenças de características e critérios de decisão individuais, a
diversidade da amostra. A diminuição das distâncias pela aplicação da regra 234 mostra a
aproximação dos indivíduos em relação ao indivíduo 1, pivô, devido ao fortalecimento dos
laços e ao aumento da similaridade entre os mesmos.
Tal convergência se deve ao aumento de similaridade entre critérios de decisão na escolha de
parceiros, seja ela não intencional no sentido do ator ser convencido pelo seu semelhante ou
intencional, a fim de se adaptar ao parceiro desejado. Uma vez que indivíduos mais similares
desenvolverão laços fortes a partir dos quais receberão reforços de comportamento maiores e
mais constantes, o resultado é compatível com a lei de paridade, o que confirma H5.
Nessa evolução dos posicionamentos nota-se no Gráfico 8 que o indivíduo 249 foi o que
menos modificou seu posicionamento, ficando afastado da rede. O indivíduo 249 foi um dos
103
menos influenciados pela rede, tendo aumentado a média de seus valores em 9 vezes, em
relação ao aumento médio de 9,3 vezes dos valores da amostra (Gráfico 17).
Analisando-se as variáveis iniciais, percebe-se que o indivíduo 249, em relação à média da
amostra, não considera a indicação por laço forte importante, valoriza a indicação por laço
fraco, calculou mais os benefícios antes de entrar na aliança, percebe que a contribuição das
partes na aliança não é equivalente e demora mais tempo que a média para decidir.
Ou seja, é um indivíduo pouco impulsivo, muito racional e com pouca propensão à formação
de redes de negócio e que quer maximizar sua utilidade, pois vê pouco valor na decisão de
participar da rede, sendo refratário ao reforço dos laços fortes.
A participação na rede tem portanto, peso pequeno na sua decisão, ou seja, é um laço fraco na
rede. Teve seu coeficiente de liderança mais aumentado que o resto da rede e possui menor
propensão à formação de alianças, não valorizando tanto a reputação e qualidade quando da
seleção de parceiros. Há portanto a confirmação de H9.
0
5
10
15
20
25
30
Fatores
Mé
dia
de
au
me
nto
Seqüência1 25 3 4 9 4 1 20 16 5 2
Liderança Qualidade ReputaçãoAtendiment
oPropensão
Impulsividad
eUtilidade Segregação
PesoDecisã
o
ValorDecisã
o
Gráfico 17 – Média de aumento de valores dos fatores para o indivíduo 249.
Fonte: O Autor.
104
O Gráfico 18 ilustra a diminuição gradual de distâncias do ciclo 1 ao ciclo 308 para o fator
Impulsividade, comprovando a convergência dos sistema.
0
10
20
30
40
50
60
70
12
34
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
1920
2122
2324
2526
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
4142
4344
Gráfico 18 – Evolução da média das discrepâncias da rede no tempo para o fator
Impulsividade.
Fonte: O Autor.
Os valores dos fatores aumentaram (Gráfico 19), comprovando H7 e H8 uma vez que o
aumento da força do laço ocasionou um aumento de impulsividade e uma maior propensão à
formação de redes de negócio, desde que sujeitas à mesma racionalidade.
A utilidade dos membros da rede aumentou, assim como o valor da decisão e o peso da
decisão, pois conforme dispõe a lei de paridade, os indivíduos estão sujeitos a reforços de
comportamento.
105
Gráfico 19 – Evolução dos valores totais dos dados dos fatores para cada indivíduo.
Fonte: O Autor.
Cada indivíduo é um formador de opinião em cada fator e os indivíduos mais influentes na
soma total de não alteração de opinião foram os indivíduos 240, 58, 71, 294, 21, 41 , 102, 68,
118, 268, 76, 119, 237 ,236, 204, 40, 270, 17, 103, 263, 229, 46, 170, 293, 92, 160, 100, 16,
93, 290, 126 e 33.
O Gráfico 20 identifica os indivíduos formadores de opinião, os indivíduos situados à direita,
com diferença de distância igual a zero, ou seja, não modificaram sua opinião ao longo das
alterações.
Os pontos do gráfico foram obtidos subtraindo-se a distância final da distância inicial, ou seja,
quanto menor a diferença entre esses dois valores, menos a opinião do ator se modificou
acerca dos fatores.
É interessante notar que os formadores de opinião se concentram mais nos indivíduos com
menor valor no fator Liderança, ou seja, consideram mais o interesse pessoal são menos
otimistas, não procuram maneiras diferentes de solucionar problemas e não provêm atenção
individualizada ao parceiro. Ou seja, são indivíduos mais rígidos, menos flexíveis e tendem a
influenciar o resto da rede com uma liderança transformacional que surge a partir das bases da
mesma, provavelmente num esforço de corrosão da liderança da rede na busca pelo poder na
mesma.
0
500
1000
1500
2000
0 50 100 150 200 250 300
Indivíduos
Va
lore
s d
os
da
do
s
106
-0,015
-0,01
-0,005
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0 50 100 150 200 250 300 350
Indivíduos
Dif
ere
nç
a d
e d
istâ
nc
ia
Gráfico 20 – Identificação de indivíduos formadores de opinião.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 21 mostra que a média de todos os fatores aumentou, sendo que os fatores que
menos aumentaram foram a reputação, qualidade e propensão. O pequeno aumento do fator
reputação pode ser devido ao pequeno aumento do componente inovação, conforme dispõe
Ahuja (2000), que argumenta que a inovação em uma rede de laços fortes é suprimida, pela
falta de novas idéias externas. Ao mesmo tempo, o grau de atividade possui pouca carga no
fator, comprovando que o nível de atividade da rede não aumenta muito.
107
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
Fatores
Mé
dia
de
au
me
nto
Seqüência1 18 6 4 7 4 6 14 11 11 12
Liderança Qualidade ReputaçãoAtendiment
oPropensão
Impulsividad
eUtilidade Segregação
PesoDecisã
o
ValorDecisã
o
Gráfico 21 – Evolução da média dos valores totais dos fatores.
Fonte: O Autor.
O aumento da liderança em 18 vezes corrobora o referencial teórico no que diz respeito à
liderança descentralizada em uma rede de negócios, pois percebe-se que cada indivíduo passa
a atuar como um líder, à medida que tem suas características de liderança aumentadas.
Em relação ao atendimento ao cliente, a rede passa a poder atendê-lo melhor, oferecendo
melhores condições de preço e financiamento, maior proximidade de parceiros pela maior
quantidade dos mesmos e a flexibilidade da rede é aumentada, talvez não pelo aumento
individual da mesma, mas sim pela soma de esforços e complementaridade de recursos, o que
faz com que as empresas participantes possam oferecer soluções completas e personalizadas a
seus clientes.
O fato da propensão à formação de redes ter aumentado menos que a impulsividade sugere
que indivíduos tendem a formar redes de negócio não somente devido à sua propensão e
maximização de utilidade advinda da aliança, mas também devido ao aumento de
impulsividade oriundo dos reforços mútuos pelos parceiros ao longo das interações. O pouco
aumento da propensão sugere que o escopo da aliança pode estar bem consolidado não
permitindo aumentos em sua definição, conforme se comentou na caracterização da amostra,
o mesmo ocorrendo com a saturação do mercado e o nível de concorrência do mesmo. Há
108
também um pequeno aumento da aversão ao risco, motivo pelo qual as empresas entram numa
aliança.
A impulsividade aumenta 6 vezes devido aos reforços mútuos provenientes dos laços fortes
artificialmente criados, conforme dispõe a lei de paridade, sendo que aumentam a emoção na
decisão, o horizonte de planejamento e a persistência ao tentar resolver um problema. O
tempo levado para decidir diminui, devido ao surgimento da confiança proveniente dos laços
fortes.
A maximização de utilidade aumenta 14 vezes o que sugere um maior esclarecimento dos
benefícios provenientes da aliança e uma maior coerência de objetivos da rede, deixando de
lado interesses individuais. A equivalência de contribuições se torna mais forte, assim como a
dependência mútua. Coerentemente o conflito na rede diminui e aumenta a estabilidade da
aliança, confirmando H1. Contudo, o aprendizado é suprimido, o que pode vir a dificultar o
surgimento de inovações (AHUJA, 2000) mas ao mesmo tempo diminui a busca por
interesses particulares, fortalecendo a estabilidade da rede, conforme argumentam Khanna,
Gulati e Nohria (1998).
Após a convergência, a segregação aumenta na rede, pois a mesma se torna mais fechada ao
ambiente externo, tornando-se mais elitista e dura para com não-membros da mesma,
confirmando H4.
Conforme ilustra o Gráfico 21, o peso da decisão aumenta devido ao maior comprometimento
entre os participantes da rede originário dos maior envolvimento através dos laços fortes e do
alto risco moral envolvido em caso de contrariar o senso comum da rede. À medida que os
indivíduos estão conectados por laços fortes, os mesmos se conhecem melhor e podem
quantificar melhor os riscos existentes.
O valor atribuído à decisão aumenta pois o risco envolvido na mesma diminui. Há um
aumento do egoísmo não de um indivíduo particular, mas sim da rede como um todo, o que é
coerente com o aumento da segregação externa, ou seja, a rede se fecha ao mundo externo, o
que é um fator prejudicial.
109
Mais do que serem propensos à formação de redes, os indivíduos são propensos a segregar
outros indivíduos de sua rede de negócios, seguindo a liderança da rede, a utilidade, o peso do
reforço do comportamento e valor adquirido pela decisão.
No fator reputação, formam-se dois clusters, provavelmente devido ao fato de 308 ciclos
serem pouco tempo para ocasionar a convergência do fator. Esse retardo de convergência
pode se dever às grandes oscilações existentes nas respostas da amostra.
O Quadro 13 ilustra as maiores (verde) e menores (laranja) alterações de opinião dos
indivíduos da rede. Percebe-se que cada indivíduo é menos ou mais susceptível a alterações
de opinião em um determinado fator.
O indivíduo 303, mais distante do líder, foi o que menos oscilou sua opinião na maioria dos
fatores e o indivíduo 248 o que mais oscilou sua opinião. É importante lembrar que o
indivíduo 248 está adjacente ao 249, o laço fraco da rede e por isso é muito influenciado pelo
último, dado que interage diretamente com ele.
Do ponto de vista do gestor, isso permite identificar qual seria um provável obstáculo ou
facilidade na formação de uma aliança, baseado em seu conhecimento prévio dos parceiros e
de suas facilidades e resistências ao aceitarem opiniões alheias. Um indivíduo que altera
muito sua opinião após uma influência é mais fácil de ser convencido em relação a
determinado assunto. Esse conhecimento pode ser aplicado tanto à tomada de decisão do
gestor quanto à tomada de decisão do consumidor em seu momento de compra.
Quadro 13 – Alterações de opinião dos indivíduos em cada fator.
Fonte: O Autor
Lider Qualid Reput Atend Prop Impulsiv Utilidade Segreg Peso Dec
Valor Dec
1 312 184 43 113 43 85 213 184 213 213
2 340 113 43 113 43 85 241 213 213 128
3 340 85 14 113 43 85 269 213 184 213
4 340 113 43 85 43 85 269 184 213 156
5 340 113 43 113 43 113 269 213 213 213
6 340 85 43 85 14 85 269 184 213 213
7 340 113 43 113 43 113 241 213 184 213
8 340 113 43 85 14 85 241 184 213 184
9 340 113 43 113 43 113 269 213 184 184
110
10 340 113 43 85 14 113 368 213 213 213
11 340 57 43 113 43 113 269 184 213 184
12 340 113 43 113 43 113 269 213 213 213
13 312 113 43 241 43 113 269 213 184 184
14 283 57 43 113 14 85 241 184 213 184
15 255 113 43 57 14 113 269 213 184 213
16 312 184 57 85 43 28 269 156 156 184
17 312 85 14 113 14 57 213 156 213 213
18 340 213 43 113 43 57 269 213 213 184
19 340 85 43 85 43 113 269 213 213 213
20 312 57 43 113 43 85 269 213 184 213
21 340 85 14 85 43 113 213 184 213 184
22 312 113 113 85 43 113 241 213 213 213
23 312 113 43 113 43 113 241 213 213 184
24 340 113 14 113 43 113 269 213 184 184
25 283 113 43 113 142 57 269 184 213 213
26 340 85 14 113 43 113 241 213 213 213
27 312 57 113 57 43 85 184 184 184 213
28 340 113 43 28 170 113 269 213 184 184
29 283 85 43 85 43 85 213 213 213 213
30 340 113 43 85 43 85 213 213 213 213
31 312 85 43 113 43 113 340 184 213 213
32 312 57 43 113 43 85 269 213 213 156
33 340 0 -43 85 43 85 269 71 213 99
34 312 113 14 85 43 85 269 184 213 184
35 340 113 43 85 14 57 269 184 213 213
36 340 113 113 85 14 113 241 213 184 213
37 312 113 43 113 227 85 241 213 213 184
38 340 113 43 113 43 113 213 213 213 213
39 340 85 43 57 43 113 213 184 128 213
40 312 113 43 57 -43 85 241 213 213 156
41 312 85 14 85 43 113 241 184 213 184
42 312 113 170 85 14 113 269 184 213 213
43 312 85 14 113 43 85 269 213 184 213
44 340 85 43 113 43 113 269 184 184 213
45 340 113 14 113 43 113 269 213 184 213
46 283 85 170 0 43 85 241 213 184 213
47 340 113 43 113 43 57 241 213 213 213
48 340 57 -14 184 85 85 269 213 213 184
49 312 85 43 113 43 85 269 213 213 184
50 283 85 14 113 43 113 269 213 213 213
51 340 113 43 213 43 113 269 213 184 213
52 340 113 43 113 14 113 269 213 213 213
53 340 113 43 85 43 113 213 213 184 213
54 340 113 43 113 43 85 269 156 213 213
55 340 85 43 113 14 113 184 213 213 213
56 340 85 43 85 43 85 241 184 213 213
57 340 85 43 85 43 113 368 213 213 213
58 312 85 43 113 -71 85 269 213 213 213
59 312 85 43 57 43 85 269 213 213 213
60 340 113 43 113 43 113 241 213 213 213
61 312 113 43 113 170 85 269 156 213 213
111
62 312 85 113 113 85 113 269 213 184 213
63 255 28 14 113 43 85 241 213 128 213
64 340 85 43 85 43 113 269 213 184 184
65 340 113 43 113 14 113 241 213 184 213
66 340 113 43 113 43 113 241 213 213 213
67 255 113 14 113 43 113 269 128 184 128
68 312 57 -14 113 43 213 241 184 213 184
69 340 57 43 113 43 85 269 213 184 213
70 340 113 43 85 113 85 269 213 184 213
71 227 113 14 113 43 85 269 184 213 213
72 340 85 43 113 43 113 269 184 184 213
73 340 85 43 113 142 57 269 213 213 213
74 312 113 14 113 43 113 269 184 213 213
75 340 113 43 99 198 57 241 213 213 156
76 312 184 43 28 43 85 269 213 128 213
77 255 113 43 113 43 113 269 213 213 213
78 340 113 14 113 43 113 213 213 184 213
79 227 113 113 113 -14 184 269 213 213 156
80 340 113 43 113 14 85 269 184 213 213
81 340 113 43 113 43 113 241 213 213 213
82 283 113 43 113 43 113 241 184 184 213
83 340 57 43 113 43 113 269 213 213 213
84 340 57 -14 113 14 85 241 156 213 213
85 340 113 43 113 43 113 241 184 213 213
86 340 85 43 113 14 85 269 213 213 213
87 312 113 43 113 14 85 269 156 213 184
88 340 113 43 85 43 85 269 184 213 213
89 312 85 43 113 43 113 241 213 184 213
90 340 85 43 85 43 113 269 184 213 213
91 340 113 43 113 43 85 269 213 213 213
92 255 85 43 57 43 85 269 156 213 128
93 312 85 43 85 43 85 213 128 128 184
94 340 113 113 85 43 113 241 213 213 213
95 340 113 43 113 14 85 269 184 213 213
96 340 85 43 156 43 113 241 213 184 213
97 340 85 14 113 43 85 241 184 213 213
98 340 85 43 113 43 85 241 184 184 213
99 312 113 14 113 43 113 269 213 213 213
100 312 113 -43 113 43 85 241 156 184 128
101 340 85 14 113 43 113 269 213 156 213
102 255 113 14 57 43 113 269 213 213 156
103 340 113 14 113 14 57 241 184 156 156
104 340 85 43 113 43 113 269 184 213 213
105 340 113 43 85 43 113 241 213 213 213
106 283 85 43 57 43 57 269 213 213 128
107 283 113 43 113 43 113 269 213 213 184
108 312 113 43 113 14 85 269 213 156 213
109 340 113 -14 113 43 113 269 184 213 213
110 340 113 43 113 43 85 241 156 213 213
111 354 128 57 128 57 128 283 227 227 227
112 312 85 -71 113 14 113 269 213 213 184
113 340 85 43 113 43 85 269 184 156 213
112
114 283 113 14 113 43 113 269 213 184 213
115 340 113 43 113 14 85 269 184 184 184
116 312 113 43 85 43 113 269 156 184 213
117 340 85 14 113 43 113 213 213 213 213
118 340 113 14 113 14 28 213 184 213 213
119 312 85 43 85 14 85 241 184 156 213
120 340 113 43 113 43 113 269 213 184 184
121 340 57 43 113 43 113 241 213 213 213
122 283 85 14 113 14 113 241 213 184 213
123 340 85 43 113 43 113 241 213 184 184
124 340 85 43 113 43 113 269 213 213 213
125 340 113 43 113 14 85 241 213 184 184
126 340 113 -43 57 43 28 241 156 156 156
127 283 85 43 113 43 85 184 156 184 213
128 340 113 43 113 14 85 241 184 128 213
129 283 85 43 113 43 57 269 213 128 213
130 340 113 43 113 43 113 269 213 184 213
131 340 85 43 113 43 213 241 213 184 213
132 340 113 43 85 43 57 184 213 213 213
133 312 85 113 113 14 113 269 213 184 213
134 283 57 43 113 43 113 241 213 128 156
135 340 85 43 85 43 113 269 213 213 213
136 340 113 43 113 14 113 269 213 184 213
137 340 113 43 113 113 113 241 213 213 184
138 340 85 14 57 43 85 241 213 213 184
139 312 113 43 113 43 113 269 213 213 213
140 340 57 43 113 43 113 269 184 213 213
141 340 113 14 85 198 85 269 213 184 184
142 340 85 43 85 113 113 269 184 213 213
143 312 113 43 57 43 85 241 213 213 184
144 312 113 43 113 43 85 241 184 184 213
145 340 113 43 85 14 113 269 184 184 213
146 340 113 43 113 14 113 269 184 213 213
147 340 113 43 113 43 85 241 213 213 213
148 340 85 43 113 43 85 368 184 213 128
149 340 113 43 113 43 57 184 184 213 184
150 340 85 57 85 43 113 269 184 213 213
151 312 85 43 113 14 113 269 213 213 213
152 312 85 43 113 43 85 269 213 213 184
153 340 85 43 113 43 85 269 213 184 213
154 340 85 14 57 14 113 128 128 184 213
155 340 113 43 85 -43 85 241 184 184 213
156 312 113 43 85 -128 85 241 156 213 128
157 340 113 43 113 -43 57 241 184 213 213
158 340 85 14 113 -43 85 269 213 213 156
159 340 113 43 85 -99 113 241 184 184 213
160 312 113 43 113 -71 85 241 156 156 184
161 312 113 14 28 -28 113 269 213 184 156
162 340 113 43 85 43 113 241 213 213 213
163 340 85 14 57 43 113 269 213 156 213
164 340 113 43 113 43 113 269 184 213 184
165 340 113 43 113 43 85 213 184 213 184
113
166 340 85 57 85 43 113 269 184 213 213
167 312 85 43 113 14 113 269 184 213 213
168 340 85 43 113 43 85 269 213 184 184
169 340 85 43 113 43 85 269 213 184 213
170 340 85 14 57 113 113 128 128 184 213
171 340 113 14 113 43 57 241 213 184 213
172 340 113 14 85 43 184 213 184 156 213
173 340 113 43 113 43 57 241 184 184 184
174 312 85 142 85 14 184 241 213 213 213
175 354 113 43 113 14 113 269 213 227 213
176 312 113 43 28 43 113 241 213 184 184
177 340 113 43 85 43 113 241 213 213 213
178 340 85 14 57 43 113 269 213 156 213
179 340 113 43 113 43 113 269 184 213 184
180 340 113 14 57 14 113 269 213 184 213
181 312 85 43 85 14 85 241 213 184 156
182 340 113 14 113 43 85 269 184 213 213
183 340 113 43 85 43 113 269 213 213 213
184 340 85 43 85 43 57 269 213 184 213
185 340 113 43 85 43 85 269 184 156 156
186 312 113 -14 113 43 113 269 213 156 213
187 340 113 14 113 43 113 269 213 213 184
188 312 113 43 85 43 113 184 213 213 213
189 312 85 43 113 43 113 269 213 184 184
190 340 113 113 113 43 28 269 184 213 213
191 340 113 43 85 43 85 269 213 213 184
192 312 113 43 113 43 113 269 213 184 213
193 312 113 43 85 43 85 269 213 184 213
194 340 85 43 113 43 113 269 213 213 184
195 312 113 14 113 14 113 269 213 213 213
196 340 113 43 85 14 113 269 213 184 213
197 340 85 43 113 14 85 269 156 184 213
198 340 113 43 113 43 85 269 213 184 213
199 312 85 43 85 43 85 269 213 184 213
200 340 113 113 85 43 113 269 213 213 184
201 340 85 43 113 43 113 241 213 184 213
202 340 85 14 113 43 113 213 184 184 213
203 340 85 85 113 -14 113 213 184 184 99
204 312 113 113 85 43 113 269 213 184 213
205 340 113 113 113 43 113 241 184 213 213
206 283 85 113 113 43 113 241 184 213 213
207 312 85 113 113 14 85 269 184 213 213
208 340 113 113 113 43 113 269 213 184 184
209 312 113 113 85 43 113 241 213 213 213
210 340 113 85 113 14 113 241 156 213 213
211 340 113 113 28 43 113 269 213 213 213
212 340 85 85 113 43 113 241 184 184 213
213 312 113 113 85 43 113 241 184 213 213
214 340 85 113 113 43 85 241 213 184 213
215 340 57 85 113 43 85 213 213 213 156
216 340 113 113 113 43 57 241 213 213 184
217 340 113 113 113 14 113 368 213 213 213
114
218 340 113 113 113 14 113 269 213 213 213
219 340 85 113 113 43 85 241 184 213 184
220 312 113 113 85 43 113 269 213 156 213
221 312 85 113 85 142 113 241 213 213 213
222 312 113 113 113 43 113 269 213 184 213
223 340 113 113 113 14 113 269 213 184 213
224 312 57 113 85 85 85 269 213 184 184
225 312 28 113 213 43 85 269 184 184 213
226 340 113 113 113 43 85 241 184 213 213
227 340 113 113 85 43 113 241 213 184 213
228 340 28 113 113 14 113 241 213 184 99
229 340 85 85 113 43 113 269 213 213 184
230 340 113 113 113 43 113 269 213 184 213
231 340 113 113 113 43 85 241 184 213 128
232 340 57 113 113 43 85 269 213 213 213
233 283 113 113 85 14 113 269 213 184 213
234 340 113 113 113 14 113 241 184 184 184
235 283 28 85 57 43 113 241 184 213 156
236 340 113 85 113 14 85 241 184 184 128
237 312 113 113 113 113 85 241 184 156 312
238 340 113 113 85 -14 113 269 184 213 184
239 340 113 113 113 43 85 269 184 213 213
240 312 113 85 113 43 85 269 213 213 184
241 340 85 113 113 14 85 241 184 213 213
242 340 113 113 113 14 85 269 213 156 213
243 312 113 113 85 14 113 269 184 184 213
244 340 57 85 85 43 57 269 184 213 213
245 312 57 113 85 43 113 269 184 184 213
246 340 57 113 113 43 113 269 213 213 213
247 340 113 113 113 43 113 269 213 184 184
248 340 213 213 113 43 28 269 368 184 255
249 340 85 113 113 43 184 241 156 184 213
250 340 85 57 113 43 85 269 213 184 184
251 312 113 113 85 43 113 368 184 213 156
252 340 113 113 113 43 57 269 128 156 213
253 340 113 14 113 43 113 269 213 213 213
254 312 113 43 113 43 28 213 213 213 184
255 340 85 43 57 43 113 269 213 156 213
256 340 85 43 85 43 113 269 213 213 213
257 340 113 43 113 14 113 269 213 184 184
258 340 85 43 113 14 57 269 184 213 213
259 340 113 14 113 -14 113 269 184 213 213
260 312 113 0 184 85 156 269 184 213 213
261 340 113 43 113 14 85 269 213 213 213
262 312 85 43 85 43 113 241 156 128 184
263 340 113 43 85 85 85 241 213 213 184
264 312 113 43 113 43 113 241 213 184 213
265 312 213 -14 85 -14 113 269 213 213 340
266 312 85 -14 213 14 57 241 184 213 213
267 312 113 43 113 14 113 213 128 184 184
268 312 113 43 57 14 113 269 213 213 184
269 283 28 -14 113 43 113 241 213 213 156
115
270 340 85 14 85 -14 113 269 213 213 213
271 312 113 43 113 43 113 269 213 184 213
272 340 113 14 28 113 85 241 184 184 213
273 340 85 43 57 43 113 269 184 213 213
274 340 113 43 57 43 113 269 213 184 213
275 340 85 43 113 14 85 213 184 156 213
276 340 113 43 113 43 113 269 184 213 213
277 340 113 43 113 -14 113 241 213 213 213
278 312 85 43 113 -43 113 269 213 213 184
279 340 113 14 113 43 57 269 184 184 184
280 340 85 43 113 43 113 269 213 213 213
281 312 113 43 113 43 85 269 213 213 184
282 340 113 -14 113 14 113 269 184 184 213
283 312 85 43 85 43 113 269 213 213 213
284 312 113 43 113 14 113 269 184 128 213
285 255 113 43 113 43 113 269 184 213 213
286 283 113 -14 113 14 85 269 184 213 213
287 312 85 43 113 43 113 241 184 184 213
288 312 57 43 213 14 113 241 156 184 184
289 340 113 -14 28 -14 28 269 213 184 128
290 340 113 43 113 43 113 269 213 213 213
291 312 57 43 156 -14 85 269 156 213 213
292 312 113 14 113 14 85 241 184 184 213
293 340 113 43 57 14 113 269 213 213 213
294 340 113 43 113 43 113 269 213 128 184
295 283 113 43 113 43 113 269 184 213 184
296 340 57 43 57 14 113 269 184 184 213
297 340 113 43 113 43 113 241 213 213 184
298 312 113 43 57 43 113 269 213 184 213
299 340 113 43 113 43 85 269 213 184 213
300 312 113 43 113 113 85 269 156 213 213
301 340 85 43 113 -14 113 213 213 184 213
302 340 85 43 85 14 113 269 213 213 213
303 -29 -30 -23 -29 -27 -30 -29 -30 -31 -28
Os Quadros 22 a 31 ilustram a evolução das discrepâncias individuais na população em seus
momentos iniciais (vermelho) e finais (verde).
Percebe-se para o fator Liderança que houve uma convergência de todos indivíduos em zero,
ou seja, todos percebem que a formação artificial da rede fortalece os negócios
individualmente, que o interesse, otimismo, busca de alternativas e nível de atenção
individual do líder aumentou.
116
-0,04
-0,035
-0,03
-0,025
-0,02
-0,015
-0,01
-0,005
0
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 22 – Evolução das distâncias iniciais (vermelho) e finais (verde) para o fator
Liderança.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 23 ilustra a convergência para o fator Qualidade. Há novamente um consenso que
os equipamentos, instalações, aparência dos funcionários, personalização dos serviços, nível
de tecnologia e complementaridade de recursos são relevantes na seleção de parceiros.
-0,015
-0,01
-0,005
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 23 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Qualidade.
Fonte: O Autor.
117
O Gráfico 24 ilustra os posicionamentos finais para o fator Reputação. Nota-se uma
convergência em dois clusters principais, havendo uma dispersão de alguns indivíduos, sendo
que os indivíduos nas extremidades do cluster são os indivíduos 33 e 173.
Para se saber a partir de onde surgiu a influência, analisaram-se as características dos
indivíduos situados na extremidade do cluster com distância 0,015, que foram os indivíduos
173, mais próximo do líder, e 33 mais distante do líder. O Gráfico 25 retrata a relação entre os
critérios de decisão da média da rede e os indivíduos 173 e 33.
Percebe-se que a maior discrepância ocorre no indivíduo 33, localizado mais perto do líder
que o indivíduo 173. Tal indivíduo considera a qualidade e reputação mais relevante na
seleção do parceiro do que o resto da rede e tende a segregar indivíduos diferentes dele mais
do que a média da rede. Seu valor da decisão é maior, ou seja, ele é mais egoísta e analisa os
custos e riscos envolvidos na aliança com maior profundidade.
Logo, conclui-se que a partir dele emana a influência que afasta os indivíduos adjacentes, até
o indivíduo 33. Ou seja, os indivíduos a partir do 33 ao 173 são privados da informação que o
resto da rede possui uma vez que o indivíduo 33 altera a qualidade da informação transportada
aos indivíduos situados a maior distância do líder. Contudo, os 50 indivíduos situados mais
distantes do líder, à direita do gráfico em verde convergem para distância igual a zero em
relação ao resto da rede.
Isso ocorre pois o contorno do ACE é circular periódico, ou seja, o líder interage com as
camadas mais distantes da rede. O contorno circular periódico demonstra a importância do
líder estar em contato com os subordinados para disseminar sua influência às camadas mais
baixas da rede. Se o contorno da rede não fosse periódico, a partir do indivíduo 33 até o final
da rede se formaria um cluster com distância 0,015.
118
-0,08
-0,06
-0,04
-0,02
0
0,02
0,04
0,06
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 24 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Reputação.
Fonte: O Autor.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Lid
era
nça
Qu
alid
ad
e
Re
pu
taçã
o
Ate
nd
ime
nto
Pro
pe
nsã
o
Imp
uls
ivid
ad
e
Utilid
ad
e
Se
gre
ga
çã
o
Pe
so
De
cis
ão
Va
lorD
ecis
ão
Fatores
Va
lore
s
Média da rede Indivíduo 173 Indivíduo 33
Gráfico 25 – Relação entre os critérios de decisão da rede e os indivíduos 173 e 33.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 26 ilustra a convergência final para o fator Atendimento ao cliente, mostrando o
consenso na rede com apenas 11 indivíduos discordando do resto da rede.
119
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 26 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Atendimento ao cliente.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 27 mostra a convergência para o fator Propensão. Percebe-se que alguns indivíduos
não convergiram. Isso demonstra que a existência de laços fracos existe discriminadamente,
ou seja, um indivíduo que é um laço forte na rede em determinado fator, pode ser um laço
fraco em outro, demonstrando assim a dinâmica da rede que se pretendeu discutir nessa
dissertação.
-0,04
-0,03
-0,02
-0,01
0
0,01
0,02
0,03
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 27 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Propensão.
Fonte: O Autor.
120
O Gráfico 28 ilustra a convergência de distâncias para o fator Impulsividade. Os indivíduos
68, 79, 131, 172, 174, 250 e 261 foram os que menos alteraram sua impulsividade na rede
-0,04
-0,03
-0,02
-0,01
0
0,01
0,02
0,03
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 28 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Impulsividade.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 29 ilustra a evolução das distâncias inicial e final para o fator Utilidade, mostrando
poucos indivíduos que não convergiram.
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 29 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Utilidade.
Fonte: O Autor.
121
O Gráfico 30 ilustra a ampla convergência dos indivíduos após 308 ciclos do AC em relação
ao fator Segregação. Possui especial destaque o indivíduo 249, que se mantém afastado da
rede, o laço fraco. Essa ampla convergência confirma o fato de que uma rede com laços fortes
segrega indivíduos externos a ela.
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 30 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Segregação.
Fonte: O Autor.
Os Gráficos 31 e 32 ilustram a convergência da rede nos fatores Peso e Valor da decisão
respectivamente. O fator Peso convergiu totalmente, ao passo que no fator Valor os
indivíduos 238, 249 e 266 se mantiveram distanciados da rede. São portanto laços fracos com
relação ao fator Valor da decisão do gestor.
122
0
0,005
0,01
0,015
0,02
0,025
0,03
0,035
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 31 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Peso da decisão.
Fonte: O Autor.
-0,04
-0,03
-0,02
-0,01
0
0,01
0,02
0,03
0,04
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 32 – Evolução das distâncias inicial e final para o fator Valor da decisão.
Fonte: O Autor.
O Gráfico 33 mostra a diversidade de valores de critérios de decisão iniciais dos indivíduos da
rede estudada. No Gráfico 34 percebem-se áreas planas demonstrando que houve uma
convergência de critérios de decisão, onde foi criada uma opinião única da qual o grupo
compartilha, o que faz com que haja uma convergência de opiniões.
123
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
S1
S3
S5
S7
S9
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Valores
Indivíduos
Variáveis
Gráfico 33 – Valores dos dados iniciais para os indivíduos 5 a 15.
Fonte: O Autor.
1
4
7
10
S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Valores
Indivíduos
Variáveis
Gráfico 34 – Valores dos dados após 308 ciclos para os indivíduos 5 a 15.
Fonte: O Autor.
124
A inserção de um buraco estrutural por meio da aplicação da regra 204 no 150º indivíduo
gerou o afastamento dos indivíduos adjacentes, conforme ilustram os Gráficos 35 e 36.
Percebe-se que por meio de tal ação o indivíduo se distanciou de sua posição inicial, ou seja,
interrompeu o fluxo de informação na rede.
É interessante notar que a influência do indivíduo 8 é maior quanto mais perto seu vizinho
esteja, tendo um limite de distância a partir do qual não é mais praticável a sua transmissão
(GRANOVETTER, 1973), no qual a informação perde sua validade para o gestor
(ARGYRIS, 1976), que é o que ocorre desde o indivíduo 46 até o 150.
Esse efeito é local pois à distância a falta de informação é compensada pela propriedade de
transitividade da rede. Tais fatos confirmam respectivamente H3 e H2.
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
0 50 100 150 200 250 300 350
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 35 – Posicionamentos no 13º ciclo após criação de buraco estrutural no 150º
indivíduo.
Fonte: O Autor.
125
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
0 50 100 150 200 250 300 350
Indivíduos
Dis
tân
cia
s
Gráfico 36 – Posicionamentos no 308º ciclo após criação de buraco estrutural no 150º
indivíduo.
Fonte: O Autor.
Percebe-se no Gráfico 36 que no ciclo 26 houve um limiar exponencial a partir do qual passou
a haver uma convergência de características. Tal limiar exponencial caracteriza o momento no
qual a rede é “tomada” pelos insurgentes, indivíduos que propagam a opinião oriunda da
maioria.
A idéia prévia do tempo aproximado de convergência e do momento do limiar exponencial
permitirão ao gestor supor o tempo necessário de interação com parceiros para que os mesmos
sejam convencidos em relação a participar de um empreendimento conjunto, uma aliança.
Associado a esse conhecimento, os resultados desta dissertação sugerem que pode-se estimar
os indivíduos mais propensos a aceitar as opiniões do gestor em caso de formação de alianças.
126
0
10
20
30
40
50
60
70
1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 111 121 131 141 151 161 171 181 191 201 211 221 231 241 251 261 271 281 291 301
Indivíduos
Dis
cre
pâ
nc
ias
in
div
idu
ais
Gráfico 37 – Evolução das discrepâncias individuais ao longo dos 308 ciclos.
Fonte: O Autor.
Através do uso do programa MATHEMATICA, identificou-se o que aconteceu no ciclo 26,
Para visualizar o ocorrido utilizou-se a fórmula, descrita a seguir:
ArrayPlot[CellularAutomaton[234,{1,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,0,1,1
,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,
0,0,1,1,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,1,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,1,
1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,0,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,0,0,
1,0,0,1,0,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,
1,1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,0,1,0,0,0,1,0,1,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0,
0,0,1,0,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1},70]]
Obteve-se a configuração ilustrada na Figura 15. Percebe-se que os indivíduos mais distantes
do líder são os que mais tardiamente aderem ao consenso. O ciclo 26 determina o limiar de
adesão da rede, onde aparece um maior número de “insurgentes” representado pelo
afunilamento dos triângulos brancos à medida que a área preta aumenta. A área preta
representa os indivíduos que consideram a qualidade como relevante critério de seleção de
parceiros. Após 199 ciclos, toda a rede está em consenso considerando a qualidade como fator
relevante na seleção de parceiros (área preta).
127
Figura 16 – Evolução do ACE da primeira faixa de limiar do fator Qualidade.
Fonte: O Autor
128
5 OBSERVAÇÕES FINAIS
Nessa seção apresentam-se as principais conclusões oriundas do desenvolvimento dessa
dissertação e são tecidas algumas sugestões de continuidade para estudo futuro dos assuntos
aqui abordados.
5.1 CONCLUSÕES
O objetivo deste estudo foi analisar o processo dinâmico de seleção de parceiros na formação
de redes de negócio em Odontologia a partir de um conjunto de características dos potenciais
parceiros e como objetivo secundário foi verificar a influência das interações entre os
participantes de uma rede de dentistas na dinâmica da aliança, ou seja, a dinâmica da
cooperação. Ambos objetivos foram atingidos e permitiram uma nova classificação, dinâmica,
em relação aos critérios de seleção de parceiros em redes de negócios.
Todas hipóteses sugeridas foram confirmadas. Os resultados mostram que a inserção de um
buraco estrutural na rede aumentou a distância dos indivíduos adjacentes ao buraco estrutural
sendo que a influência do buraco estrutural foi perdendo força à medida que o raio de
vizinhança aumentou.
Indivíduos com racionalidades diferentes do resto das rede de negócios tendem a se afastar da
mesma. A influência do ambiente prevaleceu sobre os critérios de decisão à medida que
indivíduos com critérios de decisão diferentes foram atraídos a uma mesma rede. Tal fato
sugere que o ambiente exerce forte pressão sobre o indivíduo, sendo as decisões
contingenciais.
Ao longo das interações houve uma convergência nos critérios de decisão, o que representa o
aparecimento de um consenso de opiniões entre os dentistas. Houve uma diminuição das
distâncias em todos os indivíduos o que sugere que aumentou a similaridade de critérios de
decisão ao longo das interações, confirmando a teoria existente.
129
Com o aumento da similaridade entre critérios de decisão, houve uma maior propensão à
formação de alianças. Com as interações observou-se um aumento da força do laço entre os
participantes da rede de negócios, o que aumentou sua impulsividade, fato corroborado pela
lei de paridade.
Os indivíduos mais distantes do líder apresentaram as menores diferenças entre suas
distâncias iniciais e finais, o que indica que os mesmos são formadores de opinião, uma vez
que alteraram pouco seu posicionamento na rede, indicando que a formação da opinião na
rede surge das bases da mesma.
O fortalecimento dos laços aumentou a segregação externa de indivíduos não pertencentes à
rede de negócios, o que faz com que a rede possa se tornar refratária a opiniões externas,
podendo inibir o potencial inovador da rede, conforme dispõe a literatura.
Os resultados obtidos são inéditos, considerando-se os estudos anteriores existentes. A
sociedade artificial criada permitiu estimar a evolução temporal dos relacionamentos e dos
critérios de decisão para seleção de parceiros na rede.
O estudo confirma integralmente os conceitos e teorias que serviram como base para a
construção do mesmo e os resultados apresentados permitem concluir que a MBA utilizando
ACs possui potencial uso, mas os experimentos relatados são preliminares, não permitindo
ainda uma conclusão definitiva sobre a aplicabilidade de tal associação para o problema
estudado.
O estudo contribui para a teoria social pois permitiu o estudo de aspectos evolucionários de
sistemas sociais e econômicos. Contribui também para a prática à medida que pode ser
aplicado ao estudo de decisões gerenciais, comportamento do consumidor, simulações em
finanças e estudo mercadológico. Identificou-se formadores de opinião através dos quais se
pode influenciar toda uma rede, identificou-se também os indivíduos mais e menos propensos
a aceitar a opinião do gestor e confirmou-se como o fortalecimento dos laços permite uma
maior coesão e estabilidade da rede. Os resultados sugerem que se pode estimar a quantidade
de interações com os parceiros para que os mesmos façam parte da rede de negócios.
130
5.2 LIMITAÇÕES DO ESTUDO
A área selecionada para amostragem pode não representar fielmente as condições gerais do
universo odontológico. Conseqüentemente, as conclusões deste estudo não podem ser
generalizadas para todas as empresas do setor odontológico brasileiro, uma vez que o
resultado retrata apenas a amostra estudada.
A artificialidade da simulação, apesar de considerar rigorosamente os construtos abordados, é
um modelo e como todo modelo é uma simplificação da realidade, simplificação essa que
pode omitir alguns aspectos à medida que seu escopo foi determinado a partir dos propósitos
do autor e limitações computacionais existentes.
Os recortes e opções feitas para mensurar os construtos escolhidos como importantes para a
formação e desenvolvimento das redes foram delimitados segundo os objetivos do autor e não
incorporam todos os critérios de decisão na escolha de parceiros existente na literatura.
5.3 DIRECIONAMENTO FUTURO
Uma vez que os resultados sugerem uma potencial aplicação dos ACs no desenvolvimento da
teoria social, sugere-se um estudo longitudinal na evolução de parcerias para se comprovar a
utilidade dos mesmos no desenvolvimento de teorias, bem como aperfeiçoar sua aplicação.
A opção por interações eletivas em cada geração através do ordenamento constante dos
indivíduos por suas distâncias pode se mostrar interessante, podendo aumentar a acuidade do
modelo, à medida que os agentes passarão a interagir com os semelhantes de maior afinidade,
conforme fizeram Mitchell, Crutchfield e Das (2004).
A inserção de capacidade cognitiva na função de avaliação considerando cooperação ou
competição pode agregar ao modelo capacidades mais realistas, conforme sugerem Sun e
Naveh (2004). Nesse caso poder-se-ia adaptar a reação do indivíduo para cooperar quando seu
nível de adaptação ao pivô fosse alto e competir em caso contrário. Utilizar-se-iam jogos de
soma não-zero com informação completa. Nesse caso, poder-se-ia inserir personalidades nos
agentes, escolhendo entre quatro alternativas (dilema do prisioneiro) ganho-ganho, ganho-
131
perda, perda-perda e perda-ganho, para verificar se indivíduos com mesma estrutura de ação
são atraídos a um mesmo cluster, se a estratégia olho-por-olho é realmente a melhor estratégia
(KOZA et al., 1999) e se na convergência final do AC existe equilíbrio entre os agentes.
132
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ABELL, D. Managing with dual strategies: Mastering the present preempting the future. New York: The Free Press, 1993.
AERODYNAMIC. Aerodynamic Shape Optimization. Disponível em <http://people.nas.nasa.gov/~pulliam/mypapers/aiaa2001-2473.htm>. Acesso em 22 de dezembro de 2004.
AHUJA, G. Collaboration networks, structural holes and innovation: A longitudinal study. Administrative Science Quarterly, v. 45, n.3, p. 425-455, Sep. 2000.
AL-KHALIFA, A.K.; PETERSON, S.E. The partner selection process in international joint ventures. European Journal of Marketing, v. 33, n. 11-12, 1998.
ALBAUM, G. Information flow and decentralized decision making in marketing. California Management Review, v. 9, n. 4, p. 59-70, 1967.
ALCHIAN, A.A.; DEMSETZ, H. Production, information costs, and economic organization. American Economic Review, v. 62, 1972.
ARGYRIS, C. Single-Loop and double-loop models in research on decision making. Administrative Science Quarterly, v. 21, n. 3, p. 363-375, 1976.
ARRÈGLE, J.L., DACIN, M.T., HITT, M.A., BORZA, A. Les modèles de sèlection des partenaires dans le cadre d’une alliance internationale: perspectives de France et d’Europe centrale. Management International, v. 7, n. 2, Winter 2003.
ARTIFICIAL. Artificial life. Acesso em 5 de novembro de 2005. Disponível em <http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_life>.
ARTHUR, W.B. Inductive reasoning and bounded rationality. American Economic Review, v. 84, n. 2, May 1994.
AVOLIO, B.J.; BASS, B.M.; JUNG, D.I. Re-examining the components of transformational and transactional leadership using the multifactor leadership questionnaire. Journal of Occupational and Organizational Psychology, v. 72, 1999.
AXELROD, R. More effective choice in the Prisoner’s Dilemma. Journal of Conflict Resolution, v. 24, n. 3, Sep. 1980.
AXELROD, R.; TESFATSION, L. On-line guide for newcomers to agent-based modeling in the social sciences. Disponível em <http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/abmread.htm>. Acesso em 12 de dezembro de 2004.
BARNIR, A; SMITH, K.A. Interfirm alliances in the small business: The role of social networks. Journal of Small Business Management, v. 40, n. 3, 2002.
BASS, B.M.; WALDMAN, D.A.; AVOLIO, B.J.; BEBB, M. Transformational leadership and the falling dominoes effect. Group & Organization Studies, v. 12, n. 1, 1987.
BERRY, W.L., HILL, T.J., KLOMPMAKER, J.E. Customer-driven manufacturing. International Journal of Operations & Production Management, V. 15, N. 3, 1995.
BEED, C., BEED, C. Intellectual progress and academic economics: rational choice and game theory. Journal of Post Keynesian Economics, v. 22. , n. 2, Winter 1999/2000.
BERENS, G., VAN RIEL, C.B.M..Corporate Associations in the Academic Literature: Three main streams of thought in the reputation measurement literature. Corporate Reputation Review, v. 7, n. 2, Summer 2004.
133
BOCCARA, N.; FUKS, H. Modeling diffusion of innovations with probabilistic cellular automata. In DELORME, M.; MAZOYER, J. Cellular automata: A parallel model. Dordretch: Kluwer Academic Publishers, 1999.
BONACICH, P. Cellular automata for the network researcher. Disponível em <http://www.sscnet.ucla.edu/soc/faculty/bonacich/home.htm>. Acesso em 23 de dezembro de 2004.
_______________. Communication dilemmas in social networks: An experimental study. American Sociological Review, v. 55, n. 3, p. 448-458, Jun 1990.
BONO, J.E., JUDGE, T.A. Self-concordance at work: toward understanding the motivational effects of transformational leaders. Academy of Management Journal, v. 46, n. 5, p. 554-571, 2003.
BONNICI, T.S.; WENSLEY, R. Darwinism, probability and complexity: Market-based organizational transformation and change explained through the theories of evolution. International Journal of Management Reviews, v. 4, n. 3, 2002.
BOUDON, R. Limitations of Rational Choice Theory. American Journal of Sociology, v. 104, n. 3, Nov 1988.
BOWLES, S.; GINTIS, H. Walrasian economics in retrospect. The Quarterly Journal of Economics, v. 115, n. 4, November 2000.
BROWN, T.J.; CHURCHILL, G.A. JR.; PETER, J.P. Research note: Improving the measurement of service quality. Journal of Retailing, v. 69, n. 1, 1993.
BROWN, J.J., REIGEN, P.H. Social ties and word-of-mouth behavior. Journal of Consumer Research, v.14, n. 3, Dec 1987.
BURT, R.S. The contingent value of social capital. Administrative Science Quarterly, v. 42, p. 339-365, 1997.
______________. Positions in networks. Social forces, v. 55, n. 1, Sep 1976.
CARLSON, W.L.; THORNE, B. Applied statistical methods for business, economics and the social sciences. New Jersey: Prentice Hall, 1997.
CARVALHO, M.R.O. Redes sociais: Convergências e paradoxos na ação estratégica. In Anais do XXVI ENANPAD. Salvador, 2002.
CECIL, E.A., LUNDGREN, E.F. An analysis of individual decision making behavior using a laboratory setting. Academy of Management Journal, v. 18, n. 3, Sep 1975.
CEDERMAN, L.E. Computational models of social forms: Advancing generative macro theory. Paper prepared for presentation at the 8th. Annual Methodology Meeting of the American Sociology Association, University of Washington, Seattle, May 2003. Disponível em <http://csde.washington.edu/~handcock/simuw/SocialFromsUWash.doc>. Acesso em 10 de dezembro de 2004.
CHANDLER, A.D. Scale and scope: The dynamics of industrial capitalism. London: Harvard University Press, 5th ed, 1999.
________________. Strategy and structure: Chapters in the history of the industrial enterprise. Cambridge: The MIT Press, 2001.
CHILD, J. ; FAULKNER, D. Strategies of cooperation: Managing alliances, Networks, and Joint Ventures. Oxford: Oxford University Press, 1998.
134
CHRISTENSEN, L.T.; ASKERGAARD, S. Corporate identity and corporate image revisited. European Journal of Marketing, v. 35, n. 3/4, 2001.
CHRISTENSEN, C.M.; RAYNOR, M.E. O crescimento pela inovação: Como crescer de forma sustentada e reinventar o sucesso. Rio de Janeiro: Campus, 2003.
CHWE, M.S. Structure and strategy in collective action. The American Journal of Sociology, v. 105, n. 1, 1999.
COHEN, M.D.; AXELROD, R. Coping with complexity: The adaptive value of changing utility. American Economic Review, v. 74, n. 1, Mar 1984.
COLLIS, D. J.; MONTGOMERY, C.A. Corporate strategy: Resources and the scope of the firm. Boston: Irwin McGraw-Hill, 1997.
CONTRACTOR, F.J.; LORANGE, P. The growth of alliances in the knowledge-based economy. In CONTRACTOR, F.J.; LORANGE, P. Cooperative strategies and alliances. New York: Pergamon, 2002.
CONTRACTOR, F.J.; LORANGE, P. Why should firms cooperate?: The strategy and economic basis for cooperative ventures In Cooperative Strategies in International Business. New York: Lexington Books, 1988.
CRONIN, J.J.; TAYLOR, S.A. Measuring service quality: A reexamination and extension. Journal of Marketing, v. 56, n. 3, Jul 1992.
CROUSE, H.J. The power of partnerships. Journal of Business Strategy, v. 12, n.6, 1991.
CULLEN, J.B.; JOHNSON, J.L.; SAKANO, T. Success through commitment and trust: The soft side of strategic alliance management. Journal of World Business, v. 35, n. 3, Fall 2000.
DAS, T.K.; TENG, B-S. The dynamics of alliance conditions in the alliance development process. Journal of Management Studies, v. 39, n. 5, July 2002.
DAVIES, G. ; CHUN, R.; SILVA, R.V.; ROPER, S.. Corporate reputation and competitiveness. London: Routledge, 2003.
DILLON, W.R.; GOLDSTEIN, M. Multivariate analysis: Methods and applications. New York: John Wiley & Sons, 1984.
DOZ, Y.L. The evolution of cooperation in strategic alliances: Initial condition or learning processes?. Strategic Management Journal, v. 17, n. 55, 1996.
DOZ, Y.L.; HAMEL, G. Alliance advantage: the art of creating value through partnering. Boston: Harvard Business School Press, 1998.
DUSSAUGE, P.; GARRETTE, B. Cooperative strategy. New York, John Wiley & Sons, 1999.
EELLS, E. Rational decision and causality. Bristol: Press Syndicate of the University of Cambridge, 1982.
ENGELS, J.F.; BLACKWELL, R.D.; MINIARD, P.W. Costumer behavior. 8th.ed. New York: The Dryden Press, 1995.
EPSTEIN, J.M.; AXTELL, R. Growing artificial societies: Social science from the bottom up. Cambridge: MIT Press, 1996.
EVERETT, J.E. Model building, model testing and model fitting. In CHAMBERS, L.D. The practical handbook of genetic algorithms, applications. USA: Chapman & Hall/CRC, 2001.
135
EVOLUTIONARY. Evolutionary computation. Acesso em 5 de novembro de 2005. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary_computation>.
FITZSIMMONS, J.A.; FITZSIMMONS, M.J. Administração de serviços: Operações, estratégia e tecnologia de informação. 2 ed. Porto Alegre: Bookman, 2003.
FLEURY, M.T.L. O desvendar a cultura de uma organização – uma discussão metodológica. In: FLEURY, M.T.L.; FISHER, M.R. Cultura e poder nas organizações. 2a. ed. São Paulo: Atlas, 1996.
FOGEL, D.B. The advantages of evolutionary computation. Disponível em: <http://www.natural-selection.com/Library/1997/Advantages_EC.pdf>. Acesso em 24 de novembro de 2004.
FOLEY, D.K. Complexity, self-organization, and political economy. In: Unholy Trinity – Labor, capital, and land in the new economy. London: Routledge, 2003.
FORD, D.; GADDE, L.-E.; HAKANSSON, H.; SNEHOTA, I. Managing business relationships. 2a edition. England: John Wiley & Sons Ltd, 2003.
FRENZEN, J.; NAKAMOTO, K. Structure, cooperation, and the flow of market information. Journal of Consumer Research, v. 20, p. 360-375, Dec 1993.
GANGULY, N.; SIKDAR, B.K.; DEUTCH, A.; CANRIGHT, G.; CHAUDHURI, P.P. A survey on cellular automata. Disponível em: <www.cs.unibo.it/bison/publications/CAsurvey.pdf>. Acesso em 15 de janeiro de 2004.
GEORGE, V.P.; FARRIS, G. Performance of alliances: formative stages and changing organizational and environmental influences. R&D Management, v. 29, 1999.
GERBING, D.W.; AHADI, S.A.; PATTON, J.H. Toward a conceptualization of impulsivity: Components across the behavioral and self-report domains. Multivariate Behavioral Research, v. 22, n. 3, Jul 1987.
GERINGER, J.M. Strategic determinants of partner selection criteria in international joint ventures. Journal of International Business Studies, v. 22, n. 1, 1991.
GILBERT, N.; BANKERS, S. Platforms and methods for agent-based modeling. Proceeding of the National Academy of Sciences, v. 99, n. 3, May 2002.
GOLDENBERG,J.; LIBAI, B.; MULLER, E. Talk of the network: A complex systems look at the underlying process of word-of-mouth. Marketing Letters, v. 12, n. 3, Aug 2001.
GRANOVETTER, M.S. The strength of weak ties. American Journal of Sociology, v. 78, May 1973.
GREEN, L.; MYERSON, J. Rate of temporal discounting decreases with amount of reward. Memory & Cognition, v. 25, n. 5, Sept 1997.
GULATI, R. Alliances and networks. Strategic Management Journal. v. 19, n. 4, Apr 1998.
HAIR, J.F.J.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L.; BLACK, W.C. Multivariate data analysis. New Jersey: Prentice Hall, 1998.
HAIR, J.F.; BABIN, B.;MONEY, A.H. Essentials of business research methods. USA: John Wiley & Sons, 2003.
HALPIN. Simulation in Sociology. The American Behavioral Scientist, v. 42, n. 10, Aug 1999.
136
HAMEL, G.; DOZ, Y.L.; PRAHALAD, C.K. Collaborate with your competitors - And win. Harvard Business Review, v. 67, n. 1, Jan/Feb 1989.
HARTOG, D.N.D.; VAN MUIJEN, J.J.; KOOPMAN, P.L. Transactional versus transformational leadership: An analysis of the MLQ. Journal of Occupational and Organizational Psychology, v. 70, 1997.
HARVARD. The matching law. Disponível em <http://www.hup.harvard.edu/catalog/HERMAT.html>. Acesso em 6 de dezembro de 2004.
HEARN, R.A. Building grounded abstractions for artificial intelligence programming. 2001, 58 p. Dissertation (Master in Science in Electrical Engineering and Computer Science ). Department of Electrical Engineering and Computer Science. Massachussetts Institute of Technology. Massachussetts, 2001.
HEGSELMANN, R.; FLACHE, A. Understanding complex social dynamics: A plea for cellular automata based modeling. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, v. 1, n. 3, 1998. Disponível em: <http://www.soc.surrey.ac.uk/JASSS/1/3/1.html>. Acesso em 16 de janeiro de 2004.
HERRNSTEIN, R.J. Behavior, reinforcement and utility. Psychological Science, v. 1, n.4, July 1990.
HINSON, J.M.; JAMESON, T.L.; WHITNEY, P. Impulsive decision making and working memory. Journal of Experimental Psychology, v. 29, n. 2, 2003.
HILL, C. Cooperation, Opportunism, and the Invisible Hand: Implications for Transaction Cost Theory. Academy of Management Review, v. 15, n. 3, Jul 1990.
HILL, T. Manufacturing strategy: Keeping it relevant by addressing the needs of the market. Integrated Manufacturing Systems, v. 8, n. 5, 1997.
HITT, M.A.; LEVITAS, E.; ARRÈGLE, J.; BORZA, A. Partner selection in emerging and developed market contexts: Resource-based and organizational learning perspectives. Academy of Management Journal, v. 43, n. 3, 2000.
HOLLAND, J.H. Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. USA: MIT Press, 2001.
JENSEN, M. C., MEEKLING, W. H. Theory of the firm: managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics. v. 3, n. 4, Oct. 1976. JONES, C.; HESTERLY, W.S, BORGATTI, S.P.. A general theory of network governance: Exchange conditions and social mechanisms. Academy of Management Review, v. 22, n. 4, Oct. 1997.
JONES, C.; HESTERLY, W.S.; LINDQUIST, K.F.; BORGATTI, S.P.. Professional service constellations: How strategies and capabilities influence collaborative stability and change. Organization Science, v. 9, n. 3, May-June 1998.
JUHANTILA, O.P., VIROLAINEN V.M.. Buyer’s expectations from their suppliers. IMP Group. Disponível em < http://www.impgroup.org/papers.php?viewPaper=4361>. Acesso em 25 de setembro de 2004.
KAHNEMAN, D., TVERSKY, A. Prospect Theory - An analysis of decision under risk. Econometrica, v. 47, n. 2, pp. 263-291, 1979.
KELLY, M.J.; SCHAAN, J.L.; JONCAS, H. Managing alliance relationships: Key challenges in the early stages of collaboration. R&D Management, v. 32, n. 1, 2002.
137
KERLINGER, F.N., LEE, H.B. Foundations of behavioral research. California: Thomson-Learning, 2000.
KHANNA, T.; GULATI, R.; NOHRIA, N. The dynamics of learning alliances: Competition, cooperation, and relative scope. Strategic Management Journal, v. 19, n. 3, Mar 1998.
KNIGHT, L.A. Learning to collaborate: A study of individual and organizational learning, and interorganizational relationships. Journal of Strategic Marketing, v. 8, 2000.
KOZA, J.R.; BENNETT III, F.H.; ANDRE, D.; KEANE, M.A. Genetic Programming III: Darwinian invention and problem solving. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1999.
KOZA, M.P.; LEWIN, A.Y. The coevolution of network alliances: A longitudinal analysis of an international professional service network. Organization Science, v. 10, n. 5, 1999.
KWON, I-K.G.; SUH, T. Factors affecting the level of trust and commitment in supply chain relationship. Journal of Supply Chain Management, v. 40, n. 2, 2004.
LI, W.; PACKARD, N. The Structure of the Elementary Cellular Automata Rule. Complex Systems, v. 4, p. 281-297, 1990.
LINGUAGENS. Linguagens formais e autômatos. Acesso em: <http://meusite.mackenzie.com.br/pedrob/TEACHING/ALF/notas_de_aula.zip>. Acesso em 20 de setembro de 2005.
LOGUE, A.W. The living legacy of the Harvard Pigeon Lab: Quantitative analysis in the wide world. Journal of the Experimental Analysis of Behavior, v. 77, n. 3, 2002.
MALHOTRA, N.K. Pesquisa de marketing: Uma orientação aplicada. Porto Alegre: Bookman, 2002.
MACEDO, E.P. Um estudo sobre dinâmica e similaridade espectral nos padrões envolvidos no processamento no processamento de dígitos numéricos manuscritos por uma família de autômatos celulares. 2004, 97 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Presbiteriana Mackenzie. São Paulo, 2004.
MACY, M.W.; WILLER, R. From factors to actors: Computational sociology and agent-based modeling. Annual Review of Sociology, v. 28, 2002.
MARKWICK, N.; FILL, C. Towards a framework for managing corporate identity. European Journal of Marketing, v. 31, n. 5-6, 1997.
MILES, R.; SNOW, C.C. Network organizations: New concepts for new forms. California Management Review, v. 28, n. 3, 1986.
___________________. Causes of failure in network organizations. California Management Review, v. 34, n. 4, Summer 1992.
MILLER, G.A. The cognitive revolution: A historical perspective. Trends in cognitive sciences, v. 7, n.3, 2003.
MITCHELL, M. Computation in cellular automata: A selected review. In GRAMB, T.; GORNHOLDT, S.; GROB, M.;MITCHELL, M; PELLIZARI, T. Non-Standard computation. New York: Wiley-VCH, 1998.
MITCHELL, M.; CRUTCHFIELD, J.P.; HRABER, P.T. Dynamics, Computation, and the 'Edge Of Chaos': A Re-Examination. In Complexity: Metaphors, Models, and Reality, Santa Fe Institute Studies in the Sciences of Complexity Proceedings, 1994.
138
MOREIRA, D.A. Administração da produção e operações. São Paulo: Pioneira, 2000.
MORGAN, G. Imagens da organização. São Paulo: Atlas, 1996.
MOTTA, F.C.P.; VASCONCELOS, I.F.G Teoria Geral da Administração. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2002.
MYERSON, J.; GREEN, L. Discounting of delayed rewards. Psychological Science, v. 5, n.1, 1995.
NAGPAL, R. Organizing a global coordinate system from local information on an Amorphous Computer. MIT Artificial Intelligence Laboratory. A.I. Memo n. 1666, Aug 1999.
NAHMIAS, S. Production and operation analysis. New York: Mc Graw/Irwin, 2001.
NALEBUFF, B.J., BRANDENBURGER, A.M. Co-opetition: Competitive and cooperative business strategies for the digital economy. Strategy and Leadership, v. 25, n. 6, p. 28-35, Nov/Dec 1997.
NOOTEBOOM, B. Inter-firm alliances: Analysis and design. London: Routledge, 1999.
NOOTEBOOM, B., BERGER, H., NOORDERHAVEN, N.G. Effects of trust and governance on relational risk. Academy of Management Journal, v. 40, n.2, 1997.
OLIVER, R.L. A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of Marketing Research, v. 17, Nov 1980.
OPENING. Opening up military analysis: Exploring beyond the boundaries. Disponível em: <http://www.mors.org/publications/phalanx/jun02/lead.htm>. Acesso em 27 de janeiro de 2004.
OZERNOY, V.M. Choosing the “best” multiple criteria decision-making method. INFOR, v. 30, n. 2, May 1992.
PARASURAMAN, A. Customer-oriented corporate cultures are crucial to services marketing success. The Journal of Services Marketing, v.2, n. 4, 1988.
PARASURAMAN, A.; ZEITHAML, V.; BERRY, L.L. A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, v. 64, n. 1, Spring 1998.
PETERAF, M. A. The cornerstones of competitive advantage: a resource-based view. Strategic Management Journal, v. 4, n. 3, Mar 1993.
RICHARDSON, R.J. Pesquisa social: Métodos e técnicas. São Paulo: Atlas, 1989.
RING, P.S.; VAN DE VEN, A.H. Structuring cooperative relationships between organizations. Strategic Management Journal, v. 13, n. 7, 1992.
______________. Developmental processes of cooperative interorganizational relationships. Academy of Management Review, v. 19, 1994.
ROOK, D.W.; FISHER, R.J.. Normative influences on impulsive buying behavior. Journal of Consumer Research, v. 22, n. 3, Dec 1995.
SAWYER, R.K. Durkheimn’s dilemma: toward a sociology of emergence. Sociological Theory, v. 20, n. 2, July 2002.
_______________. Artificial societies: Multiagent systems and the micro-macro link in sociological theory. Sociological Methods and Research, v. 31, n. 3, Feb 2003.
139
_______________. Social explanation and computational simulation. Philosophical explorations, v. 7, n. 3, 2004.
SCHEIN, E.H. Organizational culture and leadership. San Francisco: Jossey-Bass, 1997.
SCHELLING, T. Micromotives and Macrobehavior. New York: W.N. Norton & Company, 1978.
SCHUSTER, H.G. Introduction to non-standard computation. In GRAMB, T.; GORNHOLDT, S.; GROB, M.;MITCHELL, M; PELLIZARI, T. Non-Standard computation. New York: Wiley-VCH, 1998.
SINGH, J. Consumer complaint intentions and behavior: Definitional and taxonomical issues. Journal of Marketing, v. 52, Jan 1988.
SILVA, J.F. Métodos quantitativos na pesquisa em administração: Usos e abusos. Disponível em <http://www.anpad.org.br/opiniao_jorge_site_main.html>. Acesso em 6 de dezembro de 2004.
SIMON, H. A behavioral model of rational choice. Quarterly Journal of Economics, v. 69, 1955.
_______________. Rationality as process and as product of thought. The American Economic Review, v. 68, n. 2, May 1978.
SINGH, K.; MITCHELL, W. Precarious collaboration: Business survival after partners shut down or form new partnerships. Strategic Management Review, v. 17, Summer 1996.
SIPPER, M. Evolution of parallel cellular machines: The cellular programming approach. Heidelberg: Springer, 1997. Disponível em <http://www.cs.bgu.ac.il/~sipper/papabs/epcm.pdf>. Acesso em 12 de janeiro de 2005.
SPROULL, N. Handbook of Research Methods: A guide for practitioners and students in the social sciences. 2nd Ed. London: Scarecrow Press, 2002.
STUART, T.E. Network positions and propensities to collaborate: An investigation of strategic alliance formation in a high-technology industry. Administrative Science Quarterly, v. 43, 1998.
SUN, R.; NAVEH, I. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, v. 7, n. 3, 2004. Disponível em <http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/3/5.html>. Acesso em 7 de janeiro de 2005.
TESFATSION, L. Agent-based computational economics: A constructive approach to economic theory. Forthcoming in JUDD, K.L. TESFATSION, L. Handbook of Computational Economics. North-Holland, 2005.
TILLY, C. To explain political processes. American Journal of Sociology, v. 100, n. 6, May 1995.
WOLFRAM, S. A new kind of science. Canada: Wolfram Media Inc., 2002.
YUKI, G.A., Liderança carismática e transformacional. In: BERGAMINI, C.W.;CODA, R. Psicodinâmica da vida organizacional – Motivação e liderança. São Paulo, Atlas, 1997.
ZEITHAML, V.A. Service quality, profitability, and the economic worth of customers: What we know and what we need to learn. Academy of Marketing Science Journal, v. 28, n. 1, Winter 2000.
140
ZEITHAML, V.A.; BERRY, L.L.; PARASURAMAN, A. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing, v. 64, n. 1, Spring 1988.
_______________. The behavioral consequences of service quality. Journal of Marketing, v. 60, n. 2, Apr 1996.
ZENG, M.; CHEN, X-P. Achieving cooperation in multiparty alliances: A social dilemma approach to partnership management. Academy of Management Review, v. 28, n. 4, 2003.
141
APÊNDICES
APÊNDICE A: Carta de apresentação da pesquisa Prezado colega,
Sou dentista e atualmente curso Mestrado em Administração de Empresas na Universidade
Presbiteriana Mackenzie. Estou atualmente pesquisando sobre a formação de redes de
negócios e alianças em Odontologia e uma das etapas da pesquisa é a coleta de dados
referentes aos critérios de decisão envolvidos na escolha de parceiros. Conto com sua especial
colaboração no sentido de responder ao questionário utilizando o link abaixo.
http://www.suapesquisa.com.br/mackodonto
Caso responda à pesquisa, enviarei um Plano de Melhoria para Consultório Odontológico,
avaliado com nota A no referido curso de Mestrado.
Atenciosamente,
Dr. Rubens Zimbres
(11) 4442-4071
142
APÊNDICE B: Questionário de Pesquisa do Pré-teste
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Programa de Pós-graduação em Administração de Empresas Rua da Consolação, 865 - 7° Andar - São Paulo - SP CEP 01302-907 - Tel: 55-11-3236-8597
QUESTIONÁRIO SOBRE AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE DECISÃO PARA SELEÇÃO DE PARCEIROS EM ODONTOLOGIA
APRESENTAÇÃO Rubens de Almeida Zimbres Mestrando em Administração de Empresas Fone: (11) 4442-4071 / (11) 9988-5751 Email: [email protected]
Profa. Dra. Eliane Pereira Zamith Brito Orientadora
BLOCO 1 Esta parte tem por objetivo levantar os dados do consultório com relação aos critérios de decisão para indicação de pacientes. No presente questionário, os profissionais para os quais você indica seus pacientes são tratados como parceiros e seu relacionamento com estes profissionais, uma aliança. 1. Identificação do respondente
1.1 Nome completo:
1.2 Cidade/Estado: Escolher
1.3 Tempo de formado: 0 a 2 anos 3 a 5 anos 6 a 10 anos mais de 10 anos
1.4 Sua especialidade: Clínica
Geral Cirurgia Prótese Endodontia
Periodontia Ortodontia Implantodontia Outra
1.5 Tempo no consultório atual: 0 a 2 anos 3 a 5 anos 6 a 10 anos Mais de 10 anos
1.6 Email: 2. Identificação do perfil do consultório 2.1 Especialidades oferecidas em seu local de trabalho
Clínica
Geral Cirurgia Prótese Endodontia Periodontia Ortodonti
a Implantodontia Outra
2.2 Quantidade de funcionários 0 1 a 2 3 a 5 5 a 10 mais de 10
2.3 Faturamento mensal R$ (opcional): abaixo de 2000 2000 a
3500 3500 a 5000 5000 a 10000 acima de 10000
2.4 Quantos dias atende por semana? 1 2 3 4 5 6
143
2.5 Quantos pacientes atende por dia? até 5 6 a 12 12 a 17 acima de 17
2.6 Quantos pacientes indica por semana? 1 a 2 3 a 5 6 a 8 mais de 8
2.7 Quantos pacientes indicados sua clínica recebe por semana 1 a 2 3 a 5 6 a
8 Mais de 8 2.8 Para qual(is) especialidade(s) mais indica?
Clínica
Geral Cirurgia Prótese Endodontia Periodontia Ortodonti
a Implantodontia Outra 2.9 Há quanto(s) ano(s) indica para o(s) especialista(s) acima?
menos de 1 1 a 2 3 a 5 6 a 8 mais de 8
2.10 Qual(is) especialidade(s) recebe pacientes? Clínica
Geral Cirurgia Prótese Endodontia Periodontia Ortodontia
Implantodontia Outra 2.11 Há quantos anos recebe essas indicações?
menos de 1 1 a 2 3 a 5 6 a 8 mais de 8 3. Qual(is) é(são) o(s) critério(s) para seleção de dentistas para os quais seus pacientes são indicados?
Proximidade do eventual parceiro em relação ao seu consultório Escolher
Proximidade do eventual parceiro em relação ao seu paciente Escolher
Indicação do eventual parceiro a partir de um amigo próximo Escolher
Indicação do eventual parceiro a partir de um conhecido Escolher
A eventual clínica parceira deve possui uma cultura voltada para a qualidade
Escolher
A eventual clínica parceira deve possui um histórico de satisfação de clientes
Escolher
A eventual clínica parceira deve possuir um histórico de negociações favorável
Escolher
A eventual clínica parceira deve despertar confiança Escolher
A eventual clínica parceira deve comunicar claramente suas práticas e filosofia aos clientes
Escolher
Preço oferecido pelo eventual parceiro Escolher
Condições de financiamento oferecidas pelo eventual parceiro Escolher
Conhecimento técnico do eventual parceiro Escolher
Facilidades físicas ou equipamentos do eventual parceiro Escolher
Aparência dos funcionários da clínica parceira Escolher
Disposição do eventual parceiro em ajudar seu paciente Escolher
Atenção individualizada que a clínica parceira provê ao seu paciente Escolher
Tecnologia disponível no consultório do profissional Escolher
144
Baixo índice de problemas Escolher
Baixo índice de repetições Escolher
Tempo no qual o tratamento é concluído pelo eventual parceiro Escolher
Complementaridade de recursos do parceiro, oferecendo especialidades que você não possui
Escolher
Outro motivo: Escolher
BLOCO 2 Esta parte tem como objetivo identificar a existência de cooperação, os motivos que desencadearam a aliança e os valores resultantes. 4. Identificação do estágio da cooperação 4.1 O nível de envolvimento pessoal com o parceiro é:
Fraco Intenso
4.2 Ao iniciar a aliança com seu(s) atual(is) parceiro(s), não foram identificados e documentados os benefícios que cada parte poderia obter com a aliança.
Concordo plenamente
Discordo plenamente
4.2 Ao iniciar a aliança com seu(s) atual(is) parceiro(s), não foram identificados e quantificados os riscos de cada parte.
Concordo plenamente
Discordo plenamente
4.3 A contribuição de ambas as partes é equivalente.
Concordo plenamente
Discordo plenamente
4.4 A área de atuação da aliança está bemesclarecida.
Concordo plenamente
Discordo plenamente
4.5 O grau de conflito da aliança é grande. Concordo
plenamente Discordo
plenamente 4.6 O aprendizado de técnicas faz parte de seu objetivo na aliança.
Concordo plenamente
Discordo plenamente
4.7 Em caso de extinção da aliança, a troca de parceiro exigiria profundas modificações na estrutura do negócio.
Concordo plenamente
Discordo plenamente
BLOCO 3 Esta parte tem como objetivo identificar preferências pessoais inerentes ao processo de tomada de decisão. 5. Identificação de preferências pessoais inerentes ao processo de tomada de decisão 5.1 Dada uma determinada escolha, sua opinião se modifica facilmente com o aparecimento de novas possibilidades...
Sempre Nunca
5.2 Ao planejar, a amplitude de seu horizonte é de...
Longo prazo
Curto prazo
5.3 Em suas escolhas, a emoção supera a razão... Sempre Nunca
5.4 Para se decidir sobre um assunto, você leva... Pouco tempo
Muito tempo
5.5 Para decidir, você prefere um grau de risco ... Alto Baixo
5.6 Ao se confrontar co um problema, seu grau Grande Pequeno
145
de persistência ao tentar resolvê-lo é ... 5.7 Você se considera uma pessoa ... Ativa Reativa
5.8 Sua expectativa futura para a odontologia é ... Otimista Pessimista 5.9 Sua percepção do contexto atual da Odontologia é ...
Otimista Pessimista
146
APÊNDICE C: Questionário de Pesquisa Final
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Programa de Pós-graduação em Administração de Empresas Rua da Consolação, 865 - 7° Andar - São Paulo - SP CEP 01302-907 - Tel: 55-11-3236-8597
QUESTIONÁRIO SOBRE AVALIAÇÃO DOS CRITÉRIOS DE DECISÃO PARA SELEÇÃO DE PARCEIROS EM ODONTOLOGIA
APRESENTAÇÃO Rubens de Almeida Zimbres Mestrando em Administração de Empresas Fone: (11) 4442-4071 / (11) 9988-5751 Email: [email protected]
Profa. Dra. Eliane Pereira Zamith Brito Orientadora
BLOCO 1 - Identificação do respondente e do perfil do consultório Nome E-mail Cidade UF Tempo no consultório atual ◘ 0 a 2 anos ◘ 3 a 5 anos ◘ 6 a 10 anos ◘ Mais de 10 anos Tempo de formado ◘ 0 a 2 anos ◘ 3 a 5 anos ◘ 6 a 10 anos ◘ mais de 10 anos Sua especialidade ◘ Clínica Geral ◘ Cirurgia ◘ Prótese ◘ Endodontia ◘ Periodontia ◘ Ortodontia ◘ Implantodontia ◘ Outra V41 -Quantas especialidades são oferecidas em seu local de trabalho ? ◘ Nenhuma ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 4 ◘ Mais de 5 V42 - Quantidade de funcionários ◘ 0 ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 5 ◘ 5 a 10 ◘ mais de 10 V43 - Quantos pacientes atende por dia ? ◘ até 5 ◘ 6 a 12 ◘ 12 a 17 ◘ acima de 17 V44 - Quantos dias atende por semana ? ◘ 1 ◘ 2 ◘ 3 ◘ 4 ◘ 5 ◘ 6 V45 - Quantos pacientes indica por semana ? ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 5 ◘ 6 a 8 ◘ mais de 8 V46 - Quantos pacientes indicados sua clínica recebe por semana ? ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 5 ◘ 6 a 8 ◘Mais de 8 V47 - Para quantas especialidades indica seus pacientes? ◘ Nenhuma ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 4 ◘ Mais de 5 V48 - Há quanto(s) ano(s) indica para o(s) especialista(s) acima? ◘ menos de 1 ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 5 ◘6 a 8 ◘ mais de 8 V49 -A partir de quantas especialidades recebe pacientes ? ◘ Nenhuma ◘1 a 2 ◘ 3 a 4 ◘Mais de 5
147
V50 - Há quantos anos recebe essas indicações ? ◘ menos de 1 ◘ 1 a 2 ◘ 3 a 5 ◘6 a 8 ◘ mais de 8 Ao tomar uma decisão, qual alternativa mais se aproxima de sua racionalidade? ◘ Sigo a maioria das opiniões ◘ Sigo a minoria das opiniões ◘ Nunca mudo minha opinião ◘ Sigo a maioria das opiniões e se não houver consenso, sigo um líder ◘ Sigo a maioria das opiniões e se não houver consenso, sigo um liderado ◘ Sigo sempre a opinião de um líder ◘ Considero a maioria das opiniões e se não houver consenso, mantenho a minha opinião ◘ Sou sempre contra a opinião do líder ◘ Sou sempre contra a opinião do liderado ◘ Se houver consenso entre as pessoas, mantenho minha opinião, ainda que não concorde V51 - Já teve alguma experiência passada negativa com dentistas parceiros ? ◘ Não ◘ Sim BLOCO 2 - Importância dos critérios de seleção de parceiros Assinale o grau de importância dos critérios abaixo na escolha do dentista parceiro ao qual você indicaria seus pacientes: 1 Muito alta 2 Alta 3 Média 4 Baixa 5 Muito Baixa V1 - Proximidade do eventual parceiro em relação ao seu consultório V2 - Indicação do eventual parceiro a partir de um amigo próximo V3 - Indicação do eventual parceiro a partir de um conhecido V4 - O eventual parceiro deve ser flexível V5 - Minha expectativa em relação à habilidade do eventual parceiro é: V6 - O eventual parceiro não deve ser egoísta V7 - Minha preocupação com a honestidade do eventual parceiro é: V8 - O eventual parceiro deve ser elitista V9 - O eventual parceiro deve ser inovador V10 - O eventual parceiro deve ser duro no relacionamento V11 - Preço oferecido pelo eventual parceiro V12 - Condições de financiamento ao cliente oferecidas pelo eventual parceiro V13 - Equipamentos da clínica do eventual parceiro V14 - Instalações da clínica do eventual parceiro V15 - Aparência dos funcionários da clínica parceira V16 - Personalização de atendimento ao seu paciente V17 - Tecnologia disponível no consultório do eventual parceiro
148
V18 - O parceiro deve oferecer especialidades que você não possui BLOCO 3 - Identificação do planejamento estratégico da aliança Esta parte tem como objetivo identificar a existência de cooperação, os motivos que desencadearam a aliança e os valores resultantes. 1 Concordo plenamente 2 Concordo parcialmente 3 Concordo pouco 4 Discordo pouco 5 Discordo parcialmente 6 Discordo plenamente V19 - O nível de envolvimento pessoal com o parceiro é fraco V20 - Os benefícios da aliança para cada parte foram calculados antes da formação da mesma V21 - Ao iniciar a aliança com seu(s) atual(is) parceiro(s), não foram identificados e quantificados os riscos de cada parte. V22 - A contribuição de ambas as partes é equivalente. V23 - A área de atuação da aliança está bem esclarecida. V24 - O grau de conflito da aliança é grande. V25 - O aprendizado de técnicas faz parte de seu objetivo na aliança. V26 - Em caso de extinção da aliança, a troca de parceiro exigiria profundas modificações na estrutura do seu negócio V27 - A aliança fortaleceu a capacidade de competição de seu consultório V28 - O grau de saturação de profissionais no mercado odontológico é grande. V29 - A concorrência no mercado odontológico é pequena. V30 - Os custos e riscos envolvidos na prática da Odontologia são pequenos BLOCO 4 - Identificação das preferências inerentes ao processo de tomada de decisão e caracterização do parceiro Esta parte tem como objetivo identificar preferências pessoais inerentes ao processo de tomada de decisão. 1 Concordo totalmente 2 Concordo parcialmente 3 Concordo pouco 4 Discordo pouco 5 Discordo parcialmente 6 Discordo totalmente V31 - Ao planejar, a amplitude de seu horizonte é de curto prazo V32 - Em suas escolhas, a emoção supera a razão. V33 - Para se decidir sobre um assunto, você leva muito tempo V34 - Para decidir, você aceita um grau de risco alto
149
V35 - Ao se confrontar com um problema, seu grau de persistência ao tentar resolvê-lo é alto V36 - Você se considera uma pessoa ativa, não reativa V37 - Meu parceiro vai além do interesse pessoal pelo grupo V38 - Meu parceiro fala de forma otimista sobre o futuro V39 - Meu parceiro procura alternativas diferentes ao solucionar problemas V40 - Meu parceiro me provê atenção individualizada Obrigado pela sua participação !
