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Redes Sociais

Por quê é imprescindível mapear as suas Redes Sociais?

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POR QUE É IMPRESCINDÍVEL MAPEAR AS SUAS REDES SOCIAIS?

Hoje, mais do que nunca é imprescindível que você, – pessoa física, jurídica, empresa, pessoa pública ou não, pequeno comerciante, ou uma pessoa que simplesmente está interessada em avaliar e melhorar a performance do seu produto ou da sua imagem – mapeei as suas Redes Sociais?

Neste exato momento alguém pode estar espalhando um boato indesejado em sua rede. Nessas horas e nesses momentos é essencial o monitoramento da sua rede, conhecendo os atores que interagem com suas publicações, postagens, comentários, likes e etc.

Mapa de Comportamentos Digitais

As redes sociais, são cada vez mais, um retrato da sociedade civil como um todo, essas redes são os locais onde se compartilham conhecimento, discussões públicas, debates, disputas, apresentam se marcas, fideliza-se clientes, acompanha-se reputação de empresa ou marca, produto ou persona. Como local público, as conversas das redes sociais são tão importantes para serem mapeadas quanto qualquer outro grande aglomerado de pessoas discutindo um assunto ou tema. Os mapas de rede sociais em serviços como o Twitter, Facebook, Instagram, Linkedin, Youtube, Flickr, podem fornecer informações sobre o papel que os atores sociais desempenham nessa pequena organização digital. Esses mapas são como fotografias aéreas de uma multidão de atores/pessoas, mostrando de forma mais ou menos completa, a composição dos interesses de grupos, de uma população e uma ramificação estrutural da sociedade, de uma micro parcela da sociedade, de um nicho ou mesmo de indivíduos.

Como os mapas topográficos das cadeias de montanhas, os mapas de rede também podem ilustrar os pontos da paisagem que são mais elevados. Algumas pessoas ocupam locais em redes que são análogas a posições de importância estratégica na paisagem física. As medidas de rede de “centralidade” podem identificar “pessoas chave” em locais influentes na rede de discussão, destacando as pessoas que lideram a conversa. O conteúdo que essas pessoas criam é muitas vezes o mais popular e amplamente repetido nessas redes, refletindo o papel significativo que essas pessoas desempenham nas discussões das redes sociais.

Enquanto o mundo físico já foi mapeado em quase sua totalidade, a paisagem das mídias sociais permanece em grande parte desconhecida. No entanto, as ferramentas e técnicas para o mapeamento de redes sociais estão melhorando, permitindo que mais analistas obtenham dados das redes sociais, analisem e contribuam para a construção coletiva de um mapa mais completo do mundo das redes sociais. Um mapa e uma compreensão mais completa da paisagem das redes sociais ajudarão a interpretar as tendências, os tópicos e as implicações dessas novas tecnologias de comunicação.

Se você, sua empresa ou seu negócio quer estar na vanguarda das tendências e das novas informações de seu nicho, é imprescindível que você esteja nas redes sociais, mas, mais do que isso, que você prospecte informações e as analise criando mapas e relatório que possibilitem tomadas de decisões no presente e para o futuro.


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Análise

Algumas Métricas de Análise em Redes Sociais

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Algumas Métricas de Análise em Redes Sociais

Análise

O foco principal da Análise de Redes Sociais – ARS é a análise das relações que os indivíduos estabelecem entre si.
Neste sentido, a ARS dispõe de um conjunto de métricas que auxiliam na compreensão da dinâmica dos relacionamentos existentes nas redes analisadas. Dentre elas, destacam-se as métricas de Centralidade (Centrality), que permitem a avaliação da importância de um nó (individuo/ação/postagem) dentro da rede.

Nesse post verificaremos três Métricas de Centralidade propostas por Freeman (1978), a saber:

1. Centralidade de Grau
2. Centralidade de Intermediação
3. Centralidade de Proximidade.

Além das Métricas de Centralidade, serão verificadas também as Métricas de Autoridade e Grau Ponderado. As definições das mesmas podem ser observadas a seguir:

A. Centralidade de Grau (Degree Centrality): representa o número de ligações que um nó possui, dividido pelo número de ligações possíveis. A Centralidade de Grau de um nó “i” é expressa pela Equação 1:
Equação 1: Degree Centrality
onde aij” indica se existe ligação entre o nó “i” e o nó “j” (se existir, então aij” = 1, caso contrário, aij” = 0) e “n” representa o número de nós dentro da rede. Esta métrica é usada para identificar os nós que têm o maior número de ligações na rede (Chelmis e Prasanna, 2011).
B. Centralidade de Intermediação (Betweenness Centrality): representa a quantidade de vezes que um determinado nó aparece no caminho geodésico entre dois nós da rede, sendo expressa pela Equação 2:

Equação 2:Betweenness Centrality

onde “n” é o número de nós, “gjk” é o número de caminhos mais curtos do nó “j” para o nó “k”, e “gjik” é o número de caminhos mais curtos de nó “j” para o nó “k” que passam pelo nó “i”. Esta métrica permite analisar o potencial de comunicação de um ator dentro da rede (Silva et al 2008).

C. Centralidade de Proximidade (Closeness Centrality): mede o comprimento médio dos caminhos mais curtos de um vértice para cada um dos outros vértices de um grafo. A centralidade de proximidade de um vértice “i” é calculada pela Equação 3.

Equação 3: Closeness Centrality

onde “n” é o número de nós e “eij” é o número de arestas existentes no caminho mais curto do nó “i” para o nó “j”. Esta métrica indica a capacidade de alcance de um nó dentro da rede (Chelmis e Prasanna, 2011).

D. Grau Ponderado (Weighted Degree): É definida por Abbasi e Altmann (2011) como a soma de todos os pesos das arestas ligadas a um nó, sendo expressa pela Equação 4.

Equação 4: Weighted Degree

onde “n” é o número de nós, “wij” representa o peso da aresta entre o nó “i” e o nó “j”, ou seja, representa a quantidade de vezes que os dois nós se relacionaram. Tal métrica evidencia a força das relações entre os atores.

E. Autoridade (Authority): o valor de autoridade é calculado somando-se a quantidade de hubs com o qual o nó em questão está conectado. Seu cálculo é feito através do Algoritmo HITS, proposto por Kleinberg (1998). A Equação 5 descreve como se obtém a autoridade de um nó dentro da rede, onde “h” representa o número de hubs.

Equação 5: Authority

No contexto das redes de colaboração, as métricas mencionadas permitem entender a influência de um (individuo/ação/postagem) dentro de sua rede social de pesquisa. Apesar de existirem diversas outras métricas de ARS, os conceitos acima já proporcionam uma razoável compreensão de uma rede.


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