Turma 1

INTRODUÇÃO ÀS REDES COMPLETAS

 - CURSO INTENSIVO:

​

8 HORAS (6 HORAS SÍNCRONAS e 2 HORAS ASSÍNCRONAS)

Professor: Antônio Carlos Andrade Ribeiro

​

Trata-se de uma introdução à perspetiva teórica e aos principais conceitos metodológicos da análise de redes completas. Trabalharemos a construção de grafos de rede com os softwares UCINET e Pajek.

Analisaremos os grafos a partir de dois critérios morfológicos de uma rede social, os quais se desdobram em conceitos específicos:

1. Critério de coesão: densidade, reciprocidade e geodésica.

2. Critério de centralidade: grau absoluto, proximidade e intermediação.

Descrição de uma estrutura em rede (Parte I) 1. Modelo de fluxo de redes

2. Definições iniciais

3. Elementos de conectividade

4. Densidade

5. Diâmetro e distância

6. Geodésica

7. Coesão

8. Análise de Componentes

Descrição de uma estrutura em rede (Parte II) 1. Centralidade e prestígio

2. Centralidade de proximidade (Closeness)

2. Centralidade de intermediação

3. Grau de prestígio

4. Prestígio de proximidade

5. Coesão: baseada na completa mutualidade

6. Coesão: baseada na atingibilidade e diâmetro

7. Coesão: baseada em Grau nodal

Referências bibliográficas:

SALEJ HIGGINS, Silvio; RIBEIRO, Antônio Carlos. Análise de Redes em Ciências Sociais. Brasília: Escola Nacional de Administração Pública (ENAP),2018. WASSERMAN, Stanley e FAUST, Katherine. Social Network Analysis. Cambridge University Press, Cambridge U.K., 1999.

​

Turma 2

MODELOS ESTATÍSTICOS P* (P-ESTRELA)

PARA ANÁLISE DE REDES SOCIAIS

(6 HORAS SÍNCRONAS e 

2 HORAS ASSÍNCRONAS)

​

Professor: Luciano Mattar

Este curso apresenta uma introdução a abordagem de análise probabilística de redes sociais chamada de P* (p-estrela), também conhecida como modelos exponenciais de grafos randômicos. Os modelos P* são uma abordagem estatística desenvolvida para lidar com a inerente não independência dos dados da rede com a possibilidade de incluir atributos de nós e covariáveis diádicas no modelo. Essa característica torna os modelos P* um método muito útil para examinar sistemas sociais.

Serão apresentados conceitos básicos e exemplos de utilização dos P* através de análises com o software gratuito Pnet. Embora nenhuma experiência anterior com os modelos P* seja assumida durante o curso, espera-se que os participantes compreendam conceitos e terminologia fundamentais de redes sociais e tenham algum conhecimento de conceitos básicos em inferência estatística.

1. Apresentação dos modelos P*

2. Simulação com Pnet • Simulação de distribuições de grafos aleatórios simples c/ densidade fixa • Simulação de distribuições de grafos aleatórios simples de Bernoulli – sem densidade fixa

3. Estimação de Bernoulli, Markov e Circuito Social • Modelo de Bernoulli • Modelo de Markov • Modelo de Circuitos Sociais

4. Ajuste de Modelo – Goodness of Fit (GOF) • Modelos de Circuitos Sociais • GOF

5. Estimação de Modelos de Circuitos Sociais para grafos direcionados, com atributos • Graphos Direcionados • Atributos dos Atores • Díades Covariadas

Referência bibliográficas:

Koskinen, J, Lusher, D & Robins, G 2013, Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods and Applications. Structural Analysis in the Social Sciences, Cambridge University Press, New York

Turma 3

VISUALIZAÇÃO DE REDES COM O GEPHI
 

6 HORAS SÍNCRONAS

Professora: Bruna de Paula Fonseca 

​

A possibilidade de visualizar estruturas relacionais é uma das grandes vantagens da análise de redes sociais. A representação visual de redes permite não só explorar dados de pesquisa, mas também comunicar resultados de maneira informativa e efetiva. Neste módulo serão apresentadas as principais funcionalidades do software Gephi, a estrutura dos arquivos de entrada, algoritmos de layout e cálculo de métricas utilizadas na análise de redes sociais. Serão explorados diferentes bancos de dados em uma aula expositiva e prática, possibilitando aos alunos "aprender fazendo".

​

- Noções básicas de visualização de redes

- Apresentação do software Gephi (instalação, versões, plug-ins) Visão geral do Gephi

- Noções básicas da interface do usuário (visão geral, laboratório de dados e visualização)

- Tipos de dados e básico de importação de dados (arquivo --> abrir vs importar planilha)

Demo prática 1

Rede de coautoria em publicações científicas (rede não direcionada)

- Formato de arquivo: matriz csv e planilha de atributos (seleção de tipos de variáveis)

- Aparência: definição de propriedades visuais dos nós por atributo

- Layouts (visão geral dos layouts e principais parâmetros)

- Métricas de rede (visão geral das métricas disponíveis, uso na visualização)

- Ações manuais (mover manualmente, cor, tamanho, edição, apagar, agrupar nós)

- Filtros (visão geral dos filtros disponíveis e uso do filtro)

- Opções de gráfico: global, arestas, rótulos - Visualização: pré-visualização das definições - Salvando e exportando: arquivo de dados de gráfico, imagem, PDF

​

Demo prática 2

Rede de amizade* (rede direcionada)

- Formato de arquivo: lista de nós e lista de arestas

- Propriedades visuais de dados direcionados (grau de entrada e saída)

- Detecção de comunidades/modularidade

Demo prática 3

Rede de malha aérea americana** e rede de coautoria entre países

- Formato de arquivo: lista de nós e lista de arestas; matriz csv e planilha de atributos

- Geolayout plugin, Map of countries plugin (download e instalação)

- Uso e visualização de dados de latitude e longitude

Demo prática 4

Rede semântica***

- Formato de arquivo: lista de nós e lista de arestas

- Explorar visualização apenas de rótulos Alunos exploram conjuntos de dados individualmente e tiram dúvidas

Referências Web:

- Gephi, The graph visualization platform: www.gephi.org

- Gephi Quick Start Tutorial: www.gephi.org/users/quick-start

- Gephi Visualization

Tutorial: www.gephi.org/users/tutorial-visualization

- Gephi Layouts Tutorial: www.gephi.org/users/tutorial-layouts

PDF: - Cherven, Ken. Mastering Gephi network visualization. Packt Publishing Ltd, 2015. * Zachary WW, An information flow model for conflict and fission in small groups, Journal of Anthropological Research 33, 452-473 (1977). ** www.kateto.net *** Newman MEJ, Phys. Rev. E 74, 036104 (2006)