Entendendo Redes Sociais Através do Tempo e do Contexto
Um estudo sobre como o tempo influencia conexões sociais e interações.
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Índice
- O Desafio dos Dados Tradicionais
- O Conceito de Multiplexidade
- O Papel do Tempo nas Redes Sociais
- Novos Métodos para Analisar a Comunicação
- Construindo uma Rede Baseada em Tempos Sociais
- Resultados da Análise de Redes Sociais com Multiplexidade Temporal
- A Importância dos Laços Monoplex
- Como os Tempos Sociais Afetam as Conexões
- Explorando Redes Pessoais
- Atividade Focalizada em Torno dos Indivíduos
- Comparando Tempos Sociais e Alocações Alternativas
- Insights de Redes em Camadas
- O Impacto dos Laços Fracos
- Conclusão: O Potencial para Pesquisas Futuras
- Fonte original
- Ligações de referência
Redes sociais são formadas por pessoas e as conexões entre elas. Essas redes podem aparecer de várias maneiras, desde amizades até relacionamentos profissionais. Muitas vezes, as pessoas interagem de diferentes formas, tipo trocando ideia com amigos, conversando com a família ou colaborando com colegas de trabalho. Todos esses relacionamentos podem existir ao mesmo tempo, mas podem estar mais ativos em momentos diferentes.
O Desafio dos Dados Tradicionais
Tradicionalmente, os pesquisadores precisam de pesquisas ou outros métodos para juntar informações sobre como as pessoas se conectam. Esses dados podem ser caros de coletar e às vezes difíceis de interpretar. Enquanto isso, registros de comunicação, como chamadas, mensagens de texto e e-mails, coletam automaticamente informações sobre as interações e são bem mais fáceis de analisar.
Mas, embora esses registros ofereçam uma tonelada de informações sobre o tempo e a frequência das interações, eles costumam faltar detalhes específicos sobre a natureza desses relacionamentos. Por exemplo, saber que alguém ligou para um amigo não revela se foi uma conversa leve ou uma discussão séria.
Multiplexidade
O Conceito deMultiplexidade é a ideia de que os relacionamentos sociais não são unidimensionais. Eles podem envolver diferentes tipos de interações ao mesmo tempo. Por exemplo, uma pessoa pode ser amiga, colega e membro da família ao mesmo tempo. Essa sobreposição de relacionamentos é o que a multiplexidade busca capturar na análise de redes sociais.
O Papel do Tempo nas Redes Sociais
O tempo tem um papel crucial em como os relacionamentos se desenvolvem e funcionam. As pessoas podem preferir se comunicar com os amigos à noite, enquanto reservam as manhãs para interações relacionadas ao trabalho. Identificar esses padrões pode ajudar os pesquisadores a entender melhor o contexto das relações.
Novos Métodos para Analisar a Comunicação
Para reduzir a diferença entre Dados Temporais e contextos sociais, surgiu um novo método que analisa quando as pessoas se comunicam. Essa abordagem utiliza grandes conjuntos de dados de registros de chamadas para identificar “tempos sociais” ou períodos específicos da semana em que as conexões são mais prováveis, dependendo do tipo de relacionamento.
Por exemplo, pode-se descobrir que membros da família tendem a se ligar mais durante os finais de semana, enquanto chamadas de trabalho se acumulam durante a semana.
Construindo uma Rede Baseada em Tempos Sociais
Usando essa abordagem, os pesquisadores podem reconstruir redes sociais que consideram esses tempos variados. Em vez de tratar todas as chamadas igualmente, eles podem analisá-las conforme seu contexto. Assim, criam redes multilayer, onde diferentes camadas representam diferentes tempos sociais. Cada camada captura quando as conexões estão mais ativas.
Resultados da Análise de Redes Sociais com Multiplexidade Temporal
Ao aplicar esse novo método, os pesquisadores podem revelar padrões sobre como os indivíduos usam seu tempo para se conectar com os outros. Os resultados podem mostrar que as pessoas costumam se manter em seus tempos sociais preferidos, sugerindo que esses períodos refletem a natureza de seus relacionamentos.
Por exemplo, pode ficar claro que as conexões com amigos geralmente favorecem conversas noturnas, enquanto os laços de trabalho ocorrem principalmente durante o dia.
A Importância dos Laços Monoplex
Os laços monoplex, que existem em uma única camada, são cruciais para entender as redes sociais. Esses laços podem conectar diferentes grupos e melhorar a conectividade geral da rede. Em contrapartida, os laços multiplex, que existem em múltiplas camadas, frequentemente representam contextos sociais sobrepostos.
Fortalecer esses laços monoplex pode beneficiar a rede como um todo. Em resumo, focar nessas conexões pode ajudar a melhorar a estrutura geral da rede, facilitando a comunicação e o fluxo de informações.
Como os Tempos Sociais Afetam as Conexões
O estudo também indica que os tempos sociais podem influenciar como os indivíduos interagem entre si. Quando uma pessoa usa um tempo social específico para se conectar com alguns outros, isso provavelmente faz com que esses indivíduos também usem esse tempo para se comunicarem entre si. Isso cria um padrão de conectividade que reflete o comportamento social da pessoa original.
Explorando Redes Pessoais
Além das conexões gerais, o estudo explora como esses tempos sociais impactam redes pessoais ao redor dos indivíduos. Por exemplo, pessoas com um grande número de contatos podem mostrar preferências específicas sobre quais tempos sociais usam para se comunicar.
Isso pode indicar não só como elas alocam seu tempo, mas como suas redes pessoais de amigos e família estão estruturadas com base em seus próprios hábitos sociais.
Atividade Focalizada em Torno dos Indivíduos
A ideia de atividade focalizada sugere que, quando indivíduos se concentram em um pequeno número de conexões sociais durante um tempo específico, isso gera uma rede mais apertada entre essas conexões. Por exemplo, se uma pessoa passa suas noites de fim de semana conversando com um grupo próximo de amigos, isso cria um foco social concentrado que reforça seus relacionamentos.
Comparando Tempos Sociais e Alocações Alternativas
Ao analisar a atividade dos usuários, os pesquisadores comparam quão frequentemente e em que contexto diferentes pessoas se conectam. Eles analisam se certos tempos são consistentemente preferidos ou se os indivíduos mostram preferências diferentes.
Os dados podem revelar que os tempos sociais não são uniformes em toda a rede, mas são altamente personalizados, refletindo estilos de vida individuais ou cronotipos (relógios biológicos que determinam quando uma pessoa se sente acordada ou sonolenta).
Insights de Redes em Camadas
Ao reconstruir a rede com base nesses tempos sociais, os pesquisadores ganham insights valiosos sobre as dinâmicas sociais em jogo. As várias camadas revelam quão interconectados diferentes grupos de pessoas estão, com base em suas preferências de tempo.
Por exemplo, se muitas pessoas em um contexto de trabalho se comunicam principalmente durante os dias da semana, essas camadas refletirão uma rede densa significativa, enquanto chamadas relacionadas ao lazer durante o fim de semana podem mostrar um padrão diferente.
Laços Fracos
O Impacto dosLaços fracos, ou aquelas conexões que não têm fortes vínculos emocionais, podem afetar significativamente a estrutura de uma rede. Embora possam parecer menos importantes, essas conexões costumam servir como pontes entre diferentes grupos de pessoas.
Nesta análise, os laços monoplex muitas vezes aparecem como pontes importantes que conectam partes distantes da rede social.
Conclusão: O Potencial para Pesquisas Futuras
A pesquisa destaca a importância de entender os tempos sociais e a multiplexidade nas redes sociais. Reconhecendo as várias formas de interação das pessoas e os contextos nos quais essas interações ocorrem, os pesquisadores podem obter uma compreensão melhor do comportamento humano e dos padrões de comunicação.
Esse conhecimento pode ser aplicado em várias áreas, desde sociologia até marketing, pois revela insights mais profundos sobre como os relacionamentos funcionam e evoluem ao longo do tempo.
Além disso, ao usar novos métodos de coleta de dados e técnicas analíticas, estudos futuros podem continuar a explorar a complexa rede de interações humanas, oferecendo perspectivas valiosas sobre estruturas sociais em um mundo em constante mudança.
Em resumo, a intersecção entre tempo e redes sociais oferece uma tonelada de oportunidades para estudar como e por que nos conectamos com os outros, moldando nossa compreensão da experiência humana.
Título: Multiplexity is temporal: effects of social times on network structure
Resumo: Large-scale social networks constructed using contact metadata have been invaluable tools for understanding and testing social theories of society-wide social structures. However, multiplex relationships explaining different social contexts have been out of reach of this methodology, limiting our ability to understand this crucial aspect of social systems. We propose a method that infers latent social times from the weekly activity of large-scale contact metadata, and reconstruct multilayer networks where layers correspond to social times. We then analyze the temporal multiplexity of ties in a society-wide communication network of millions of individuals. This allows us to test the propositions of Feld's social focus theory across a society-wide network: We show that ties favour their own social times regardless of contact intensity, suggesting they reflect underlying social foci. We present a result on strength of monoplex ties, which indicates that monoplex ties are bridging and even more important for global network connectivity than the weak, low-contact ties. Finally, we show that social times are transitive, so that when egos use a social time for a small subset of alters, the alters use the social time among themselves as well. Our framework opens up a way to analyse large-scale communication as multiplex networks and uncovers society-level patterns of multiplex connectivity.
Autores: Javier Ureña-Carrion, Sara Heydari, Talayeh Aledavood, Jari Saramäki, Mikko Kivelä
Última atualização: 2024-07-08 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.05929
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.05929
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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