1. PREÂMBULO
No dia 22 de dezembro realizou-se no Palácio de Ceia, em Lisboa, o
primeiro Workshop W3i (iNVESTIGAÇÃO, iNOVAÇÃO, iNTERAÇÃO), dinamizado pelo Laboratório
de Educação a Distância da Universidade Aberta, essencialmente direcionado para
os seus estudantes dos programas de Doutoramento em Educação a Distância e
eLearning e Mestrado em Pedagogia do eLearning.
Figura 1 –
Cartaz de divulgação do Workshop W3i
À semelhança de outras Conferências e Workshops promovidos pela
Universidade Aberta, o W3i poderia ser acompanhado presencialmente ou a
distância, sendo para isso fornecida uma hiperligação para se assistir
virtualmente. E, tal como aconteceu em eventos anteriores, a interação não se
restringiu à sala física do Palácio de Ceia, nem à sala virtual onde seria
possível acompanhar as apresentações. Certamente ainda conferencistas e
organizadores estariam a caminho do local, já a "audiência" estava a
postos nas redes sociais, nomeadamente Twitter e Facebook.
Figura
2—Início das interações no Twitter
Entretanto, no Palácio,
tudo se preparava para dar início aos trabalhos:
Morgado e a primeira conferencista, Patrícia Fidalgo,
cumprimentando os presentes.
Pelas 10.15h, com pontualidade britânica, foi oficialmente
aberta a sessão de trabalhos.
2. SELEÇÃO DO TEMA - ANÁLISE DE REDES SOCIAIS
Figura 3 –
Slide inicial da apresentação sobre Análise de Redes Sociais
2.1. Dados
biográficos sobre Patrícia Fidalgo
Entre os
conferencistas convidados, contámos com a presença de Patrícia Fidalgo, docente
do Ensino Superior há 15 anos e investigadora da Unidade de Investigação
Educação e Desenvolvimento (UEID) da Universidade Nova de Lisboa, onde concluiu
recentemente o seu Doutoramento, na área de Análise de Redes Sociais.
Especializada em áreas como eLearning e Educação a Distância, Comunicação e
Meios de comunicação social, Jornalismo, Ética e Deontologia, os seus interesses
mais recentes centram-se nas temáticas da Análise de redes sociais e Data
mining. O seu perfil profissional pode ser acedido em http://pt.linkedin.com/in/patriciafidalgo?trk=shareTw.
2.2.
Estrutura da apresentação
Com a sua
participação neste Workshop, Patrícia Fidalgo teve como principal objetivo
despertar o interesse de quem não conhece esta área de trabalho, desmistificando
essencialmente a ideia de que a Análise de redes sociais está sempre associada
a redes como o Facebook e Twitter.
A
apresentação, que decorreu de uma forma muito pragmática, estruturou-se da
seguinte forma:
Figura 4 – Slide de
Patrícia Fidalgo com a estrutura da sua apresentação sobre o tema
2.4. Alguns dos principais conceitos essenciais da ARS:
2.3. Introdução à Análise de
Redes Sociais (ARS)
A crescente
adoção de tecnologias interativas por parte das Instituições do Ensino
Superior, entre as quais os LMS (Learning Management Systems), quer como
apoio ao ensino presencial, quer como ferramenta do ensino a distância torna
imprescindível, segundo Fidalgo (2010), “o desenvolvimento de modelos de
análise que permitam uma melhor compreensão de todos os intervenientes no
processo de ensino e aprendizagem on-line.”
O que é,
então, a Análise de Redes Sociais (ARS)?
De forma
sucinta, a ARS é considerada uma técnica de data mining que “trata da
descrição de padrões de relacionamento entre os membros de uma rede e examina
como o envolvimento nessa rede social ajuda a explicar o comportamento e as
atitudes desses membros.” (Wasserman & Faust, 1994).
Ao contrário
da Academic Analytics (com a qual a ARS é por vezes confundida), quando
se analisa uma determinada base de dados relacionais, não se parte de um
pressuposto, de uma questão de partida, mas enquanto técnica prospetiva,
procuram-se padrões. A ARS tem por base uma noção relacional, assentando na
ideia de que os indivíduos se relacionam e são essas interações que interessam
à ARS, mais do que as características específicas dos indivíduos.
Outra noção
importante diz respeito à recolha de dados. Para ser possível analisar as
relações sociais entre os indivíduos, procede-se a uma recolha de dados
empíricos sistemáticos, por exemplo, através de um questionário, ou, no caso
específico de LMS, através de uma recolha de dados online.
A ARS faz
uma análise matemática de bases de dados que se apoia, em grande medida, em
imagens gráficas e, devido às suas características próprias, em conceitos muito
específicos, essenciais à sua compreensão.
Neste
sentido, e no contexto de uma reportagem científica, gostaríamos de propor uma
breve viagem de reconhecimento da ARS, através de alguns dos seus principais
conceitos, resumidos em forma de glossário.
2.4. Alguns dos principais conceitos essenciais da ARS:
Grafo (ou sociograma) -
nome técnico de um gráfico que representa as relações entre um grupo de atores
(rede)
Matriz - representação
dos dados relativos a uma rede em forma de tabela matemática;
Redes - modelos de
estruturas sociais, económicas, políticas, etc., que apresentam padrões
relativamente duradouros de interação; por outras palavras, as redes constituem
grupos de indivíduos que, de forma agrupada ou individual, se relacionam, com
um determinado objetivo e entre os quais existem fluxos de informação;
Redes totais/sociocêntricas - redes constituídas pelo número de indivíduos determinados inicialmente por quem vai
analisar a rede;
Redes
egocêntricas - redes que se centram num
indivíduo, em que se analisa o comportamento
desse indivíduo e o que acontece na sua rede de interações;
Tipos de redes sociais:
Rede em linha
Os atores das extremidades estão em desvantagem relacional, pois interagem apenas com um ator, enquanto os atores do meio interagem com dois
Rede em círculo
Todos os atores estão numa posição aparentemente
semelhante, em termos estruturais.
Rede em estrela
Atores - os
indivíduos, ou grupos de indivíduos, que se agrupam com um determinado
objetivo, que interagem entre si e que representam os nós da rede;
Tipos de
atores:
- atores
focais/centrais (focal actors) - atores que desempenham um papel central, pois estabelecem a ligação
entre a maioria dos atores;
- expansores
de fronteiras (boundary spanners) - atores que estão nos limites das redes e estão ligados a outros
atores de outras redes ou subredes;
- intermediários
(brokers) - atores que estabelecem a ligação entre diferentes subgrupos da rede, que distribuem
informação;
- especialistas
periféricos (peripherical specialists) - atores que não têm necessariamente muitas interações com os
outros atores, mas detêm um determinado
tipo de conhecimento específico, especializado, a quem outros atores recorrem quando necessitam de
informações ou conhecimento técnico;
Vínculos - as relações
que se estabelecem entre os atores, ou seja, os laços que existem entre os nós
da rede;
Fluxo - indica a
conexão, a direção do vínculo entre dois atores, representada através de uma
seta que aponta o sentido do fluxo; pode existir um fluxo unidirecional ou
bidirecional (recíproco);
Centralidade -
localização de um ator em relação à rede total.
2.3. Software para Análise de Redes Sociais
A representação das interações entre os diferentes atores
de uma rede faz-se através de gráficos e, sendo a ARS em parte uma análise
visual, existe uma grande diversidade de software disponível como suporte à
metodologia.
Embora a ARS seja muito anterior ao contexto da Web 2.0,
realçamos o facto de a Internet e as tecnologias mais recentes terem vindo a
dar um novo fôlego a esta metodologia.
Dentro da diversidade, existe software comercial e software
gratuito e enquanto alguns se dedicam essencialmente aos cálculos, outros fazem
apenas a análise gráfica e outros congregam as duas vertentes.
Dos vários tipos de software disponíveis, destacam-se os
seguintes, pela particular aplicabilidade académica:
Figura 5 – Exemplo de um ecrã capturado no software Gephi
É uma plataforma interativa de visualização e exploração de
todos os tipos de redes e sistemas complexos, com base em gráficos dinâmicos.
Tem a vantagem de ser open source e funcionar em Windows, Linux e Mac.
Na versão dinâmica da reportagem, incluída no blogue,
apresentamos um vídeo com uma apresentação introdutória ao Gephi, disponível
em: http://player.vimeo.com/video/9726202
Figura 6 - Exemplo de um ecrã capturado no software
SNAPP
Trata-se
de um bookmarklet que é guardado nos Favoritos (não necessita de
instalação) e permite analisar redes sociais em tempo real, extraindo os dados
de LMS como Blackboard, Moodle, WebCT, Sakai e Desire2Learn. É particularmente
útil em contexto educativo, pois permite a análise das atividades que decorrem
nos fóruns de discussão dos referidos LMS, funcionando como instrumento
diagnóstico que permite aos docentes analisar os padrões de comportamento dos
participantes nos fóruns de discussão, em função dos objetivos de aprendizagem
definidos, o que permite uma intervenção atempada, caso necessária.
É um pacote completo para a análise
dos dados das redes sociais, trabalhando com vários formatos de dados de texto
e folhas de cálculo. Não é um software livre, mas existe uma versão gratuita para download (período experimental de 90 dias), embora não inclua todos
os recursos disponíveis na versão completa. O programa em si, desenvolvido por
Steve Borgatti, Martin Everett e Lin Freeman, “pais” da ARS, não permite
visualizar as redes, mas está integrado com o NetDraw (freeware), uma
ferramenta gráfica que permite desenhar e visualizar gráficos com base nos
conjuntos de dados.
Na página http://www.analytictech.com/ucinet/help.htm existe informação relevante sobre o software UCINET e
sobre a própria ARS, incluindo um tutorial elaborado pelos autores Hanneman e
Riddle.
É possível ainda obter mais informações sobre o software que existe para
análise de redes sociais na página da INSNA - International Network for
Social Network Analysis (http://www.insna.org).
A partir dessa página está também disponível ligação à revista Connections, a
revista oficial do INSNA, com a publicação dos artigos mais relevantes nesta
área.
Figuras 7.1 e 7.2 - Exemplos de ecrãs capturados no
software UCINET
3. QUESTÕES DOS PARTICIPANTES
No seguimento da reportagem propriamente dita, a sessão
continuou com algumas questões por parte dos participantes, questões essas que
foram colocadas presencialmente, mas também via Twitter.
O professor Quintas Mendes coloca uma questão a Patrícia
Fidalgo. Na foto, veem-se ainda os doutorandos Ida Brandão, Cláudia Gomes, Nuno
Oliveira e Vítor Reis.
Exemplos de questões colocadas através do Twitter
Sucintamente, os aspetos discutidos nesta fase
relacionaram-se essencialmente com a relevância da ARS em termos educativos,
particularmente no contexto do blended learning, tendo sido reforçada a
ideia de permitir intervir atempadamente, quando necessário (como é o caso
quando existem atores isolados, sem interações).
Para finalizar a sessão, os participantes virtuais deram os
parabéns a Patrícia Fidalgo, realçando o facto de ter sido uma apresentação
muito interessante, pragmática e intuitiva, que despertou certamente o
interesse de quem assistiu em aprofundar o estudo sobre a problemática.
Por fim, a professora Lina Morgado, moderadora do Workshop,
agradeceu a presença de todos e convidou os presentes para o café.
Terminamos com uma última imagem da sessão, capturada
durante a saída para o café, enquanto aguardávamos que a máquina do café
virtual aquecesse!
4. BREVE EXERCÍCIO ILUSTRATIVO
Para ilustrar alguns conceitos, efetuámos a análise de um
fórum de discussão do Seminário de Ambientes e Pedagogias Emergentes do
Doutoramento em eLearning e Ensino a Distância, recorrendo à ferramenta SNAPP.
O grafo obtido tem a seguinte representação:
Figura 8 – Grafo obtido através do software
SNAPP
Tratando-se de um fórum de discussão na plataforma Moodle, no âmbito do
Doutoramento, estamos perante uma rede total, em que os atores são a docente e
os alunos que frequentam o referido seminário.
Como podemos verificar, estamos na presença de uma rede em estrela, com um
ator central (neste caso, a docente). Embora ocorram várias interações entre os
restantes atores (interação entre colegas), o ator central encontra-se numa
posição estrutural favorecida. Numa rede total constituída por 17 atores
(individuais, não agrupados), existem 3 atores que se encontram isolados e com
os quais não existe qualquer tipo de interação. Através da orientação das setas
que unem os nós (representados pelos atores), podemos verificar que existem
dois tipos de fluxo, unidirecional e bidirecional (neste último caso, existe
reciprocidade). Os números representam o número de interações existente entre
dois atores.
O padrão das interações desta rede pode, embora de forma muito resumida e
não em profundidade, ser explicado pelo facto de ser um fórum em que a docente
publica informações para uma determinada atividade, sendo que cada doutorando
interagiu mais com a docente, no sentido de esclarecer algumas dúvidas.
5. CONCLUSÃO
Cada vez
mais, as ligações às redes sociais surgem, de forma praticamente incontornável,
como uma vertente integrada em todas as atividades diárias. Saber o que
acontece nessas atividades sociais interessa particularmente ao mundo das
empresas, na sua vertente de Marketing, o que talvez explique o florescer da
diversidade de ferramentas de análise disponíveis.
No entanto,
o que nos interessa peculiarmente é a análise de redes sociais no ambiente
educativo alargado. Saber o que acontece nas redes sociais exige uma análise e
um dos modelos de análise existentes é a ARS, que mede interações, em que são
transferidos e partilhados conteúdos e é construído o conhecimento. A ARS assume
relevante importância quando se visa estudar grandes redes, cujos dados
constituem grandes bases de dados relacionais.
Contudo, não
se pretende unicamente representar a estrutura de uma determinada rede. O que
se pretende efetivamente é inferir sobre o que essa estrutura revela em relação
aos comportamentos e às relações que se estabelecem em situações sociais.
Hanneman e Riddle (2005) realçam a importância desta metodologia, no sentido em
que permite percecionar, por exemplo, poder e influência como algo inerente aos
vínculos que existem entre os mais diversos atores de uma rede e que resultam
de padrões das interações. A mais-valia da ARS reside precisamente no facto de
permitir observar, de forma mais clara, esses vínculos.
Segundo Garrison et al. (2010), a presença social no ensino-aprendizagem
representa um elemento chave no processo educativo. Está relacionada com a
forma como os participantes se projetam a nível pessoal, como participam e como
facilitam a reflexão crítica e o aprofundamento do conhecimento. Nesse sentido,
temos, entre outros, o trabalho de Rosé et al. (2007) que apresentam outro tipo
de ferramenta que permite a análise dos conteúdos das interações, o que seria
outra pista para alargar a temática da presente reportagem.
Em suma, poderíamos concluir que, em contexto educativo, a ARS é um modelo de análise que representa um ponto de partida e não um ponto de chegada.
6. BIBLIOGRAFIA
Alejandro, V.A; Norman, A. G. (2005). Manual
Introdutório à Análise de Redes Sociais. UAEM – Universidad Autónoma del Estado
de México. Tradução e adaptação de Aires,L., Laranjeiro, J. e Silva, S. (2006).
Disponível em http://www.aprende.com.pt/fotos/editor2/Manual%20ARS%20%5BTrad%5D.pdf [acedido em 28 dez. 2012]
Bastian M.; Heymann S.; Jacomy M. (2009). Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks. International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Março 2009. Disponível em http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/09/paper/view/154/1009 [acedido em 02 jan. 2013].
Borgatti, S.P.; Everett, M.G.; Freeman, L.C. (2002). Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies.
Fidalgo, P.; Correia de Freitas, J. (2010). Análise de redes sociais em LMS: um estudo exploratório. In F. Costa, G. Miranda, J. Matos, I. Chagas & E. Cruz (Orgs.). Actas do I Encontro Internacional de TIC e Educação. Inovação Curricular com TIC (pp. 575-578). Lisboa: Instituto de Educação da Universidade de Lisboa.
Hanneman, Robert A., Mark Riddle (2005). Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside. Disponível em http://faculty.ucr.edu/~hanneman/ [acedido em 02 jan. 2013].
Ignacio, R., Helms, R.W., Brinkkemper, S. & Zonneveld, A. (2009). Limitations of network analysis for studying efficiency and effectiveness of knowledge sharing. In E. Bolisani & Scarso (Eds.), Proceedings of the 10th European Conference on Knowledge Management (pp. 399-408). Disponível em www.ejkm.com [acedido em 28 dez. 2012].
Rosé, C. et al. (2008). Analyzing collaborative learning processes automatically: Exploiting the advances of computational linguistics in computer-supported collaborative learning. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 3(3), 237-271. Disponível em http://ils.unc.edu/~jarguell/RoseCSCL08.pdf [acedido em 29 dez 2012].
Wasserman, S.; Faust, K. (1994). Social Network Analysis - Methods and Applications (1 ed., pp. 1-825). New York, USA: Cambridge University Press.
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