Módulo 2.2 - O uso de Métodos Estatísticos para explicar a estrutura das Redes Sociais
Formador: João Daniel
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Apresentação
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Este módulo é uma introdução aos modelos ERGM (exponential random graph models), com uma componente prática de formulação e aplicação destes modelos a dados empíricos utilizando o software PNet. Os modelos ERGM assumem, em termos gerais, que os actores (e.g., pessoas, empresas) formam ligações entre si não só de acordo com os seus atributos individuais, mas também em resposta a ligações existentes ao seu redor. Estes modelos permitem assim compreender quais os processos sociais que estão na origem das ligações duma rede social, levando em contas as dependências complexas dos dados relacionais. Estes modelos estimam um conjunto de parâmetros (semelhantes a coeficientes de regressão) que indicam se a presença de determinadas configurações locais (e.g., ligações entre actores com o mesmo atributo, ligações recíprocas, triângulos) surgem em maior ou menor número do que aquele que seria esperado se as ligações fossem estabelecidas ao acaso. A presença (ou ausência) destas configurações é interpretada como resultado de determinados processos (e.g., homofilia, reciprocidade, transitividade, popularidade) que actuam em conjunto e permitem perceber como se formou o padrão de ligações existentes observado num determinado momento. Estes modelos têm sido usados para, por exemplo, descrever relações de amizade, relações entre organizações, redes biológicas, redes de colaboração, ou relações informais no local de trabalho.
Método didactico:
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8 vídeos de curta duração (assíncronos), seguidos de exercícios para resolver de forma independente. 1 momento síncrono (2h) para esclarecimento de dúvidas.
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PROGRAMA
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1. Introdução
2. O papel da simulação na estimação de modelos estatísticos
3. Configurações / Micro-estruturas
4. Estimação de um ERGM com o Pnet (rede simétrica / não-direcionada)
5. A relevância das probabilidades condicionais
6. Ajustamento do modelo
7. Estimação de um ERGM com o Pnet (rede assimétrica / direcionada)
8. Considerações finais
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Software:
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PNet for one mode networks (Windows only)- http://sna.unimelb.edu.au/PNet
Referências:
Lusher, D., Koskinen, J., & Robins, G. (2013). Exponential random graph models for social networks. New YorK, NY: Cambridge University Press.
Robins, G., Pattison, P., Kalish, Y., Lusher, D. (2007). An introduction to exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks, 29, 173-191.
Robins, G., Snijders, T., Wang, P., Handcock, M., & Pattison, P. (2007). Recent developments in exponential random graph (p*) models for social networks. Social Networks, 29, 192–215.
Wang P, Robins G, Pattison P. 2009. PNet: Program for the Simulation and Estimation of P* Exponential Random Graph Models – User Manual.