Pesquisa da Ciência da Computação estima número de conexões entre usuários de redes sociais

No século passado, estudo desenvolvido nos Estados Unidos mostrou que são necessários no máximo seis laços de amizade para que duas pessoas estejam ligadas. Por meio de cartas, o psicólogo Stanley Milgram desenvolveu a chamada Teoria dos Seis Graus de Separação, mostrando que as pessoas estão conectadas, mesmo que não saibam da existência dos laços pelos quais estão unidas.

Com base nessa teoria, o estudante Wladston Viana criou um algoritmo capaz de perceber as conexões existentes entre usuários do Twitter. O trabalho de conclusão de curso Busca de caminhos em redes sociais geolocalizadas em tempo real foi desenvolvido no Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG. A pesquisa está entre as três finalistas do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC), da Sociedade Brasileira de Computação, que será realizado entre os dias 23 e 26 de julho, em Maceió.

O algoritmo é, na verdade, uma sequência de passos que o estudante criou para analisar as conexões entre os usuários do Twitter. Durante a realização do estudo, Wladston percebeu que, no caso das redes sociais, o número de conexões necessárias para que as pessoas estejam ligadas é menor que as seis apontadas pelos criador da Teoria dos Seis Graus de Separação.

“No Twitter, o algoritmo mostrou que a média de conexões que separam as pessoas gira em torno de quatro ou cinco. Com quatro ou cinco pessoas você se conecta a qualquer um na rede social”, diz. O estudante exemplifica a constatação, valendo-se de um perfil de Twitter muito conhecido, o do jornalista Willian Bonner, seguido por 4,6 milhões de pessoas. “O algoritmo consegue mostrar quais as conexões de um usuário comum com o Bonner e, na grande maioria das vezes, a ligação desse usuário com o jornalista existe com no máximo quatro ou cinco graus de separação.”

O algoritmo desenvolvido por Wladston pode ser aplicado em qualquer rede social, mas os testes foram realizados somente no Twitter. Segundo a professora Mirella Moro, orientadora da pesquisa e professora especialista em análise de dados no DCC, o estudo tem muitas aplicações práticas.

“Em uma rede social profissional como o LinkedIn, por exemplo, o algoritmo pode mostrar as conexões de networking profissional de uma pessoa. Isso pode ser útil em um processo seletivo, uma vez que o recrutador poderá, antes de uma entrevista, já saber como são as relações de um profissional que se candidata a uma vaga. Um candidato com muitas conexões leva essas relações para a empresa onde vai trabalhar. Esse networking é algo difícil de ser mensurado”, explica.

Privacidade
Para Mirella Moro, pesquisas que abordam redes sociais são importantes devido ao grande número de dados que tais redes disponibilizam na internet. “É a primeira vez que se tem acesso a dados de pessoas comuns, o que faz com que seja possível conhecer a vida inteira de alguém pelo Twitter ou pelo Facebook”, diz.

Esse fenômeno suscita questões relacionadas à privacidade das informações que usuários deixam franqueadas nas redes sociais, uma vez que a grande maioria não sabe que seus dados podem ser usados por empresas e pesquisadores. Toda a pesquisa foi realizada com acesso às informações disponibilizadas pela atual interface do Twitter.

“Há uma vertente importante de pesquisa que aborda essa privacidade de dados. Nessa pesquisa desenvolvida durante a graduação do Wladston, não tínhamos acesso ao Twitter todo. O Twitter possui uma interface, e os programas (no caso, o algoritmo) interagem com os dados do site através dessa interface, que limita a quantidade e a quais dados nós teremos acesso. O dado mais importante para essa pesquisa foi a localização do usuário, uma vez que ela é a base do algoritmo que mostra as conexões ali existentes”, aponta.

A professora destaca ainda o ineditismo do estudo que, pela primeira vez, desenvolveu um algoritmo que funciona em tempo real. “A ferramenta desenvolvida identifica as conexões do usuário na mesma hora em que é acionada. Essa é a grande novidade dessa pesquisa, pois outros algoritmos já haviam sido desenvolvidos para apontar conexões em redes sociais, principalmente nas acadêmicas”, diz.

Trabalho de conclusão de curso: Busca de caminhos em redes sociais geolocalizadas em tempo real
Autor: Wladston Viana
Orientadora: Mirella Moro
Defendido em dezembro de 2012 no Departamento de Ciência da Computação

(Luana Macieira)