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9.5: Corretora


A abordagem de Burt para entender como a maneira como um ator está inserido em sua vizinhança é muito útil para entender os efeitos de poder, influência e dependência. Examinaremos algumas idéias semelhantes no capítulo sobre centralidade. A abordagem subjacente de Burt é a do ator individual racional que pode estar tentando maximizar o lucro ou vantagem modificando a maneira como estão embutidos. A perspectiva é decididamente "neoclássica".

Fernandez e Gould também examinaram as maneiras pelas quais a incorporação do ator pode restringir seu comportamento. Esses autores, porém, adotaram uma abordagem bem diferente; eles se concentram nos papéis que o ego desempenha na conexão de grupos. Ou seja, as noções de "corretagem" de Fernandez e Gould examinam as relações do ego com sua vizinhança a partir da perspectiva do ego atuando como um agente nas relações entre grupos (embora, na prática, os grupos na análise de corretagem possam ser indivíduos).

Para examinar as funções de corretora desempenhadas por um determinado ator, encontramos todas as instâncias em que esse ator se encontra no caminho dirigido entre dois outros. Assim, cada ator pode ter muitas oportunidades de atuar como um "corretor". Para cada uma das instâncias em que o ego é um "corretor", examinamos qual tipos de atores estão envolvidos. Ou seja, quais são as associações de grupo de cada um dos três atores? Existem cinco combinações possíveis.

Na Figura 9.9, o ego que está "intermediando" (nó B) e os nós de origem e destino (A e C) são todos membros do mesmo grupo. Nesse caso, B está atuando como um "coordenador" de atores dentro do mesmo grupo que ele.

Figura 9.9: Ego B como "coordenador"

Na Figura 9.10, o ego B está intermediando uma relação entre dois membros do mesmo grupo, mas não é ele próprio um membro desse grupo. Isso é chamado de função de corretora de "consultoria".

Figura 9.10: Ego B como "consultor"

Na Figura 9.11, o ego B está agindo como um porteiro. B é um membro de um grupo que está em seus limites e controla o acesso de estranhos (A) ao grupo.

Figura 9.11: Ego B como "porteiro"

Na Figura 9.12, o ego B está no mesmo grupo que A e atua como o ponto de contato ou representante do grupo vermelho para o azul.

Figura 9.12: Ego B como "representante"

Por último, na Figura 9.13, o ego B está intermediando uma relação entre dois grupos e não faz parte de nenhum deles. Essa relação é chamada de atuação como "ligação".

Figura 9.13: Ego B como "ligação"

Para examinar a corretora, você precisa criar um arquivo de atributo que identifica qual ator faz parte de qual grupo. Você pode selecionar um dos atributos de um arquivo de atributo criado pelo usuário ou usar arquivos de saída de outras rotinas UCINET que armazenam descritores de nós como atributos. Como exemplo, pegamos a rede de troca de informações Knoke e classificamos cada uma das organizações como uma organização governamental geral (código 1), uma organização privada sem assistência social (código 2) ou um especialista organizacional (código 3) . A Figura 9.14 mostra o atributo (ou partição) conforme o criamos usando o editor de planilhas UCINET.

Figura 9.14: Vetor de partição para troca de informações de Knoke

Usando o conjunto de dados da rede e o vetor de atributos que acabamos de criar, podemos executar Rede> Redes Ego> Corretora, conforme mostrado na Figura 9.15.

Figura 9.15: Rede> Redes Ego> caixa de diálogo Corretora para troca de informações Knoke

A opção "não ponderada" precisa de uma pequena explicação. Suponha que o ator B estivesse negociando uma relação entre os atores A e C e estivesse agindo como um "elo de ligação". Na abordagem não ponderada, isso contaria como uma relação para o ator B. Mas, suponha que houvesse algum outro ator D que também estivesse atuando como uma ligação entre A e C. Na abordagem "ponderada", ambos B e D seriam obtenha 1/2 do crédito por esta função; na abordagem não ponderada, tanto B quanto D receberiam crédito total. Geralmente, se estivermos interessados ​​nas relações do ego, a abordagem não ponderada seria usada. Se estivéssemos mais interessados ​​em relações de grupo, uma abordagem ponderada poderia ser uma escolha melhor.

A saída produzida por Rede> Redes Ego> Corretora é bastante extenso. Vamos dividir em algumas partes e discuti-las separadamente. A primeira parte da saída (Figura 9.16) é um censo do número de vezes que cada ator atua em cada uma das cinco funções.

Figura 9.16: Pontuações de corretagem não normalizadas para a rede de informações Knoke

Os atores foram agrupados em "partições" para apresentação; os atores 1, 3 e 5, por exemplo, formam o primeiro tipo de organização. Cada linha conta o número bruto de vezes que cada ator desempenha cada uma das cinco funções em todo o gráfico. Dois atores (5 e 2) são as principais fontes de interconexão entre as três populações organizacionais. As organizações na terceira população (6, 8, 9, 10), os especialistas em bem-estar, têm taxas gerais de corretagem baixas. As organizações da primeira população (1, 3, 5), as organizações governamentais, parecem estar mais fortemente envolvidas na ligação do que outras funções. As organizações na segunda população (2, 4, 7), generalistas não governamentais, desempenham papéis mais diversos. No geral, há muito pouca coordenação dentro de cada uma das populações.

Também podemos estar interessados ​​na frequência com que cada ator está envolvido nas relações entre e dentro de cada um dos grupos. A Figura 9.17 mostra esses resultados para os dois primeiros nós.

Figura 9.17: Mapa de corretagem de grupo para grupo

Vemos que o ator 1 (que está no grupo 1) não desempenha nenhum papel nas conexões do grupo 1 para si mesmo ou para os outros grupos (ou seja, as entradas zero na primeira linha da matriz). O ator 1, no entanto, atua como uma "ligação" ao fazer uma conexão do grupo 2 ao grupo 3. O ator 1 também atua como um "consultor" ao conectar um membro do grupo 3 a outro membro do grupo 3. O ator muito ativo 2 não intermedia as relações dentro do grupo 2, mas está fortemente envolvido nos laços em ambas as direções de todos os três grupos entre si e nas relações entre os membros dos grupos 1 e 3.

Esses dois mapas descritivos podem ser bastante úteis para caracterizar o "papel" que cada ego está desempenhando nas relações entre os grupos por meio de sua inclusão em sua vizinhança local. Esses papéis podem nos ajudar a entender como cada ego pode ter oportunidades e restrições no acesso aos recursos do capital social de grupos, bem como de indivíduos. Os mapas gerais também nos informam sobre o grau e a forma de coesão dentro e entre os grupos.

Pode haver algum perigo de "superinterpretar" as informações sobre as funções de corretagem de indivíduos como representativas de atos significativos de "agência". Em qualquer população em que haja conexões, o particionamento produzirá corretagem - mesmo se as partições não forem significativas ou mesmo completamente aleatórias. Podemos ter alguma confiança de que os padrões que vemos em dados reais são realmente diferentes de um resultado aleatório?

Na Figura 9.18, vemos o número de relações de cada tipo que seriam esperadas por processos puramente aleatórios. Perguntamos: e se os atores fossem atribuídos a grupos conforme especificamos e cada ator tivesse o mesmo número de laços com outros atores que realmente observamos; mas, os laços são distribuídos aleatoriamente entre os atores disponíveis? E se o padrão de papéis fosse gerado inteiramente pelo número de grupos de vários tamanhos, em vez de representar os esforços dos atores para construir deliberadamente suas vizinhanças para lidar com as restrições e oportunidades das relações de grupo?

Figura 9.18: Valores esperados sob atribuição aleatória

Se examinarmos a corretora real em relação a essa expectativa aleatória, podemos ter uma noção melhor de quais partes dos papéis dos atores são "significativos". Ou seja, ocorrem com muito mais frequência do que esperaríamos em um mundo caracterizado por grupos, mas com relações aleatórias entre eles.

Figura 9.19: Pontuações normalizadas de corretagem

As pontuações de corretagem normalizadas neste exemplo precisam ser tratadas com um pouco de cautela. Como acontece com a maioria das abordagens "estatísticas", amostras maiores (mais atores) produzem resultados mais estáveis ​​e significativos. Como nossa rede não contém um grande número de relações e não possui alta densidade, há muitos casos em que o número esperado de relações é pequeno, e não encontrar tais relações empiricamente não é surpreendente. Tanto o ator 2 quanto o ator 5, que intermediam muitas relações, não têm perfis muito diferentes do que esperaríamos por acaso. A falta de grandes desvios dos valores esperados sugere que podemos querer ter um pouco de cautela ao interpretar nossos dados descritivos aparentemente interessantes como sendo altamente "significativos".


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