A pesquisa sobre redes sociais, assim como os métodos de análise de redes, têm atraído interesse e curiosidade de um número crescente de pesquisadores na área de ciências sociais em décadas recentes. O volume de pesquisas em redes sociais tem aumentado nas diversas áreas da Administração e pesquisadores explicam que o seu crescimento nos últimos anos ocorreu como parte de uma mudança geral no mundo acadêmico e que deu início na segunda metade do século XX: a fuga de explicações individualistas, essencialistas e atomistas em direção a compreensões relacionais, contextuais e sistêmicas. (BORGATTI; FOSTER, 2003; MIZRUCHI, 2006).
Uma rede social pode ser compreendida como um conjunto de atores conectados através de um conjunto de laços. Os atores (geralmente denominados “nós”) podem ser pessoas, equipes, organizações, conceitos, etc. Laços conectam pares de atores e eles podem ser diretos (potencialmente de uma única direção, como dar conselho a uma pessoa), dicotômicos (presente ou ausente, como quando duas pessoas são amigas ou não são amigas) ou valorativos (mensurado em uma escala, como na mensuração da força de amizade). (WASSERMAN E FAUST; 1994)
Um conjunto de laços de um determinado tipo (como laços de amizade) constitui de uma relação social binária, e cada relação define uma diferente rede (e.g., a rede de amizade é distinta da rede de conselho, embora empiricamente elas possam ser correlacionadas). Diferentes tipos de laços são assumidos como funcionando diferentemente: por exemplo, a centralidade na rede “quem tem conflitos com quem” tem diferentes implicações para um determinado ator se comparada à centralidade na rede “quem confia em quem”. (BORGATTI E FOSTER, 2003).
Freeman (1984) afirma que a análise de redes sociais é de natureza multidisciplinar e possui contribuições de áreas como matemática, estatística e computação. Wasserman e Faust (1994) analisam ainda a contribuição de áreas como sociologia, psicologia social e antropologia, o que favorece a explicação do conceito de relação. Os fundamentos matemáticos da análise de redes, segundo os autores, são
originados da teoria dos grafos, da teoria estatística e da probabilidade, assim como dos modelos algébricos.
Ao comparar a análise de redes sociais com outras perspectivas de pesquisa, Wasserman e Faust (1994) argumentam que ela é distinta dentro das ciências sociais e comportamentais; distinta porque ela é baseada no pressuposto de que o que importa é o relacionamento entre unidades que interagem, ou seja, de que as relações definidas pela ligação entre unidades são componentes fundamentais. A unidade de análise, nesta perspectiva de pesquisa, portanto, não é o indivíduo, mas sim uma entidade que consiste da coleção de indivíduos e das ligações entre eles.
Além disso, a perspectiva de redes, ao contrário de outras, não tem o foco nos atributos de unidades individuais autônomas, nem nas associações entre os atributos, e nem na utilidade de um ou mais atributos para prever o nível de outro atributo. O seu foco está na análise de unidades sociais que surgem dos processos estruturais ou relacionais ou nas propriedades dos sistemas de relacionamento propriamente ditos. Há autores ainda, tais como Basabási e Albert (1999) e Watts (1999a) que defendem o ponto de vista que uma diferença importante do método de análise de redes decorre do fato de que ele é dinâmico, uma vez que as redes, como produtos de um processo dinâmico têm vértices e laços removidos e adicionados ao longo do tempo.
Mizruchi (2006) explica que a análise de redes tem suas raízes em diversas perspectivas teóricas e que alguns pesquisadores encontram suas origens no trabalho do psiquiatra J. L. Moreno, que desenvolveu uma abordagem conhecida como sociometria, em que as relações interpessoais eram representadas graficamente, enquanto outros as encontram no trabalho dos antropólogos britânicos, tais como John Barnes, Elizabeth Bott e J. Clyde Mitchell e alguns pesquisadores vêem a análise de redes como um apêndice do estruturalismo francês de Claude Lévi-Strauss.
Scott (2000) analisou a evolução histórica da análise de redes, especialmente dentro da tradição sociológica e identificou três bases formadoras: estudos sociométricos, apoiados na psicologia gestáltica; estudos desenvolvidos por antropólogos da
Universidade de Manchester; e estudos desenvolvidos pelos estruturalistas da Universidade de Harvard.
Parece interessante conhecer os conceitos fundamentais da Análise de Redes. Segundo Wasserman e Faust (1994), eles seriam: ator, laço relacional, díade, tríade, subgrupo, grupo, relação e rede social. Para eles, o ator seria uma entidade social podendo ser, por exemplo, um indivíduo, uma organização, ou mesmo um país. O interesse da análise de redes sociais é a compreensão das ligações entre entidades sociais e as implicações dessas ligações.
O laço relacional é definido como uma ligação estabelecida entre um par de atores. A díade é uma ligação ou um relacionamento estabelecido entre dois atores, enquanto a tríade é um conjunto de três atores e os possíveis laços entre eles. O subgrupo se configura como um conjunto de atores e todos os laços entre eles. Um grupo é um conjunto de atores cujos laços podem ser medidos. A relação consiste na coleção de laços de um tipo específico entre membros de um grupo e; finalmente, a rede social é definida como um conjunto finito de atores e as relações entre eles.
Com relação aos tipos de dados e o melhor método para que sejam analisados, autores afirmam haver diferenças entre os dados convencionais e aqueles utilizados na abordagem de redes sociais. Scott (2000) distingue os diferentes tipos de dados e os classifica em duas categorias: dados de atributos (ou estruturais) e dados relacionais (ou da rede). Os dados de atributos, segundo o autor, estão relacionados às atitudes, percepções e comportamento dos atores e são visualizados como característica, qualidades ou propriedades de um indivíduo ou um grupo. Para Scott (2000), o método apropriado para a análise deste tipo de dado é o de análise de variáveis. Os dados relacionais, ao contrário, consistem nos contatos, laços e conexões entre os atores e, eles se diferenciam dos anteriores devido ao fato de que a relações não pode ser considerada uma propriedade de um ator em particular, compondo, portanto, um sistema de agentes conectados entre si. Sendo assim, o método adequado para a análise deste tipo de dado é a análise de redes, segundo o autor.
Wasserman e Faust (1994), em contrapartida, defendem que ambos os dados podem ser utilizados na análise de redes sociais. Eles argumentam que a união de ambas variáveis permite ao pesquisador avaliar não somente os relacionamentos, mas também os efeitos atributos dos autores nestes relacionamentos. Os autores enfatizam ainda, com relação ao método de análise de redes sociais, que o foco que ele possui nas relações faz com que seja necessário um conjunto de métodos e conceitos analíticos que são distintos dos métodos de estatística tradicional e análise de dados.
Tendo em vista o objetivo da atual pesquisa, serão utilizados e apresentados nesta sub-seção os seguintes conceitos utilizados na análise de redes sociais: (1) densidade, (2) sub-grupos (componente e cliques), (3) centralidade e; (4) small worlds (mundos pequenos). A seguir, os conceitos serão definidos.
A densidade consiste em um parâmetro de coesão da rede, que expressa a proporção de todos os possíveis laços que se apresenta na rede, ou seja, a proporção do número de laços em um grupo dividido pelo número total de possibilidades de laços entre os atores que compõem a rede. Esse indicador varia em um intervalo de 0 a 1, indicando que quanto mais próximo de 0, menos conectada é a rede, e quanto mais próximo de 1, mais conectada está a rede. A densidade de uma rede pode dar indícios acerca de fenômenos, tais como a velocidade em que a informação é difundida entre os nós, ou mesmo qual o nível de capital social que os atores possuem na rede social à qual pertencem (KNOKE; KUKLINSKI, 1982; HANNEMAN e RIDDLE, 2005)
Componente é o mais simples de todos os conceitos de sub-redes. Componentes são sub-redes totalmente conectadas entre si (WASSERMAN; FAUST, 1994). Em um componente, todos os pontos estão conectados por laços, e nenhum laço é realizado com um ator fora do componente (SCOTT, 2000). Trata-se, portanto, da maior sub-rede totalmente conectada entre si e de forma a nenhum laço ocorrer com um ator fora do componente.Vale ressaltar que, da mesma forma que um grande número de atores totalmente conectados entre si formam um componente, um ator isolado em uma determinada rede, também consiste em um componente.
Outro indicador capaz de indicar a existência de sub-grupos em uma determinada rede social, além do componente, é o clique. Um clique é um determinado grupo cujos atores estão mais conectados entre si com relação à proximidade e à intensidade do que eles estão a outros membros da rede. Trata-se, portanto, de um conceito capaz de identificar o número máximo de atores que têm todos os possíveis laços presentes entre si. Por meio dele, podem-se utilizar duas medidas para avaliação de agrupamentos dos atores: a n-clique e a n-clan. A primeira medida é capaz de indicar subgrupos que possuem a maior distância geodésica entre dois nós igual a n. Assim, uma distância geodésica igual a 2, e, portanto, uma medida 2- clique significa 2 passos para encontrar qualquer ator. Apesar de tal medida ser robusta, pesquisadores apresentam restrições em utilizá-la, pois o diâmetro do grupo pode ser maior que n e, alguns nós podem ser incluídos sem participar do n- clique (WASSERMAN e FAUST, 1994).
A segunda medida é a n-clan e nela, o diâmetro máximo do subgrafo é menor ou igual a n, possibilitando que os grupos formados a partir dela sejam realmente coesos, pois a medida permite a inclusão de atores que estejam em uma mesma esfera de influência. Segundo Hanneman e Riddle (2005), a medida n-clan é bem ajustada para os dados sociológicos. A presente pesquisa fará uso somente da medida n-clan para análise de sub-grupos, devido às razões explicadas até aqui.
A centralidade, por sua vez, se configura como uma propriedade dos atores na qual se mede quanto os atores são centrais em uma determinada rede. (SCOTT, 2000; WASSERMAN; FAUST, 1994). Para dimensionar a centralidade dos atores, existem diferentes medidas, sendo duas mais utilizadas: centralidade de grau (degree) e centralidade de intermediação (betweenness). Além das identificadas acima, outras medidas de centralidade também são utilizadas, entretanto, com uma freqüência bem menor, como, por exemplo, a centralidade de proximidade (closeness), centralidade de aproximação (eigenvector) e a centralidade de informação (information) (SCOTT, 2000; WASSERMAN; FAUST, 1994). A presente pesquisa
utilizará somente as medidas de centralidade grau e intrermediação. Ambas serão discutidas a seguir.
A medida centralidade de grau avalia o número de laços que um ator possui com outros atores em uma rede e devido ao fato dela levar em consideração somente os relacionamentos adjacentes, este tipo de medida revela somente a centralidade local dos atores. A medida centralidade de intermediação consiste, diferentemente, na interação entre atores não adjacentes, que podem depender de outros atores e que, por sua vez, podem potencialmente ter algum controle sobre as interações entre dois atores não adjacentes.
Um ator é um intermediário se ele liga vários outros atores que não se conectam diretamente e o conceito de intermediação aborda a questão do controle que esses atores intermediários possuem sobre aqueles autores que dependem localmente desse intermediário (WASSERMAN e FAUST, 1994; SCOTT, 2000, FREEMAN, 1979).
O conceito Small Worlds (Mundos Pequenos) surgiu a partir da limitação de avaliações mais precisas de redes grandes (em oposição a análise de redes locais e de pequeno tamanho) e foi com este objetivo que Watts e Strogatz (1998) desenvolveram as medidas de small worlds. Os trabalhos que utilizaram tal conceito na análise da dinâmica de colaboração entre pesquisadores foram os de Newman (2001) e Moody (2004). Em resumo, o small world ocorre quando os autores estão agrupados localmente (Coeficiente de Agrupamento) e, ao mesmo tempo, precisam de poucos contatos para contatar qualquer um dos membros da rede (Distância Média). O pressuposto fundamental é que os atores presentes em uma grande rede podem conectar-se a partir de um pequeno número de intermediários (NEWMAN, 2004).
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MÉTODOS E DADOS
Com a finalidade de alcançar os objetivos declarados nesta pesquisa, desenvolveu- se um estudo de natureza predominantemente descritiva. Os estudos descritivos têm como objetivo principal a descrição de características de determinada população ou fenômeno, ou da classificação da relação entre variáveis, preocupando-se principalmente com a descoberta de características de tal fenômeno (SELLTIZ et al.; 1987). Além do aspecto descritivo, o estudo apresentou também características exploratórias, pois incorporou uma perspectiva de pesquisa até então não utilizada para o estudo de serviços, com um escopo ampliado, englobando os principais periódicos internacionais que tratam do tema.
O tipo da pesquisa foi documental, com base nos artigos científicos publicados nos principais periódicos internacionais e, a perspectiva temporal de análise foi longitudinal, abrangendo o período de 1995 a 2008. Autores discutem que a pesquisa documental é aquela que utiliza materiais que não receberam ainda um tratamento analítico, ou que ainda podem ser elaboradas ou codificadas de acordo com o objetivo da pesquisa. Eles ressaltam ainda que os dados disponíveis em documentos são de grande valia, principalmente em pesquisas longitudinais, pois possibilitam a reconstrução de eventos passados. (BARDIN, 1977; BURT e LIN, 1977; MOODY, 2004; POWELL et al., 2005; WASSERMAN; FAUST, 1994; WHITE et al., 2004)
A unidade de análise da pesquisa é a relação entre os autores que publicaram sobre serviços (a autoria, ou seja, a relação entre dois co-autores) e o nível de análise é a rede formada pelo conjunto dos pesquisadores.De acordo com Wellman (1988), o nível de rede de relações é o mais adequado para esse tipo de análise, pois não se limita a verificar relações intra e inter grupos.