Este livro Connected de Nicholas Christakis e James Fowler (2009) trata do quanto as redes das quais fazemos parte influenciam nossas vidas, desde o trabalho, a saúde, as emoções, dentre outros aspectos.
Os autores mostram a partir de pesquisas científicas em diversas áreas do conhecimento o quanto é importante as redes e, principalmente, as relações sociais possíveis nestas redes. O que é importante são as relações e as interações e não simplesmente um indivíduo em particular.
Precisamos compreender a quais objetivos as redes sociais servem ? Como as redes nos afetam ? Como e por que as redes sociais operam e quando elas nos beneficiam ? Como as redes funcionam ? Como são estruturadas ?
Estas e tantas outras questões são discutidas no primeiro capítulo deste livro, que proporciona uma leitura agradável e ao mesmo tempo, nos desafia a pensar sobre as nossas relações, nosso comportamento e sobre as coisas que acontecem conosco e ao redor dos nossos círculos.
Os autores afirmam que "o segredo para entender as pessoas é entender os laço entre elas, onde o foco passou a ser a compreensão dos laços sociais. Os laços sociais têm muito a dizer do que simplesmente um indivíduo sozinho".
"Para saber quem somos, precisamos entender como estamos conectados".
As nossas conexões não terminam com as pessoas que conhecemos. Amigos de amigos podem iniciar reações em cadeia.
Nesse sentido, é importante diferenciar o que é um Grupo de pessoas e o que é uma Rede Social. Ambos conceitos dizem respeito à uma coleção de pessoas, no entanto, uma rede social inclui algo mais que é um conjunto específico de conexões entre as pessoas no grupo. Os laços entre as pessoas explicam porque o todo é mais importante que a soma das partes. Pois o que é importante em uma rede é o conjunto específico de conexões entre as pessoas no grupo. Os laços e o padrão específico dos laços são mais importantes do que os próprios indivíduos. O padrão específico dos laços é crucial para entender como as redes funcionam.
Uma "comunidade de rede" pode ser definida como um grupo de pessoas que estão muito mais conectadas entre si do que estão em relação a outros grupos de pessoas conectadas localizadas em outras partes da rede.
As comunidades são definidas por conexões estruturais, não necessariamente, por uma característica específica compartilhada.
Alguns conceitos importantes para o estudo das redes:
- Centralidade
- Topologia
- Componentes da rede
- Grau de interconexão
Um experimento interessante foi conduzido pelo psicólogo Stanley Milgram quando propôs que algumas pessoas ficassem observando um ponto fictício na rua para verificar se outras pessoas - os pedestres que estariam caminhando naquela rua - fossem contagiados a observar o mesmo ponto fictício. O psicólogo observou que se 1 pessoa está olhando um ponto fixo, apenas 4% dos pedestres que estão passando na rua, param e vão olhar o que está acontecendo. No entanto, se 15 pessoas estão olhando fixamente para um ponto fictício, 40% dos pedestres param para verificar o que está acontecendo.
Este experimento mostrou que o tamanho da população, do grupo influencia na atitude dos demais, dado que o percentual de pessoas que pararam para observar o ponto fictício que 1 pessoa estava olhando foi bem menor do que quando 15 pessoas estavam a olhar para o mesmo ponto.
Outro aspecto observado foi que o efeito de grupos de pessoas maiores do que 5 não influenciou significativamente, as ações dos transeuntes. Isto é, não necessariamente, precisa ter mais de 5 pessoas para influenciar um indivíduo a parar e observar o que está acontecendo.
Esta constatação de Milgram faz-me lembrar do estudo com Redes Bayesianas que defendi no Mestrado em Ciência da Computação (UFSC, 1998). Quando a Rede Bayesiana recebe uma evidência que já tem um alto grau de probabilidade de acontecer, o sistema não se altera tanto se comparado quando a rede recebe uma evidência que não está sendo esperada, que tem pouca probabilidade de acontecer. Quanto esta evidência com baixa probabilidade ocorre na rede, a rede muda completamente a estrutura das probabilidades. Isto é, o ganho de informação é muito significativo quando a evidência em questão tem baixa probabilidade de acontecer, e acontece.
Os autores ainda afirmam que "as redes sociais podem ter propriedades e funções que não são nem controladas nem mesmo percebidas pelos pessoas dentro delas".
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