Elaboracao Capitulo 9

Rascunho Capítulo 09

DBG - Gostaria de escrever este capítulo
MTH - Também gostaria de escrever este capítulo
JDC - Também gostaria de participar desse capítulo

Comentário CSP - 1a. Fase

Avaliação Geral: B

A estrutura e a bibliografia contém vários pontos interessantes, mas ainda estão incompletas. Vejam as sugestões de outros tópicos e uma revisão da estrutura que sugiro abaixo. As referências bibliográficas podem ser bastante melhoradas e expandidas. E não se esqueçam que o foco é modelamento e simulação.

Comentário CSP - 2a. Fase

Avaliação Geral: A

Parabéns, houve uma melhora acentuada em relação à 1a. fase. Acho que o tom de escrita de vocês está correto. O maior problema é o uso do termo "rede social" no sentido reduzido de "rede social online". O capítulo deve abordar o conceito geral de redes sociais, incluindo as que não são representadas na Internet.

MTH: Pessoal, alguma idéia de como estruturar o nosso capítulo?
RAT: Estou fazendo alguns rascunhos no capítulo. Está é uma possível estruturação e não esta completa. Estou colocando também alguns artigos nas referências. Se precisarem entrem em contato (meu e-mail ta na minha página). Coloquei as sugestões do MTH nos lugares onde creio que melhor se contextualizam. (30/03 | +/- 14 hrs)
RAT: Pessoal, mais alguma ideia? (30/03 | +/- 15:50 hrs)
CPT: Pessoal, eu acho interessante a gente estudar alguns modelos matemáticos e de teoria de grafos para extrair informações das redes sociais, anexe um artigo relacionado com isso e achei o link de um livro [[http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1530205&CFID=15824961&CFTOKEN=26785299]]] que parece ter vários artigos interessantes sobre isso:
Spectral Clustering in Social Networks
Segmentation and Automated Social Hierarchy Detection through Email Network Analysis
Dynamics of a Collaborative Rating System
Mining Research Communities in Bibliographical Data
e até podemos dar uma olhada no sistema ScriptLattes, desenvolvido no IME, que analisa os currículos Lattes para extrair grafos de colaboração de pesquisa em grupos de pesquisa http://scriptlattes.sourceforge.net/

MTH: Opa obrigado CPT! Pessoal, fiquei pensando sobre a estrutura, acho que nesse primeiro momento, podemos manter a estrutura desse jeito. Acho que seções surgirão quando começarmos a escrever. Basta saber onde está o outro integrante do grupo.

RAT: Só reforçando o que o MTH falou, valeu CPT! Também concordo com a estrutura nesse momento e conforme formos escrevendo, vamos melhorando-a.

JDC: Eu acho que seria interessante falar em alguma parte sobre a motivação de estudar Redes Sociais sob o ponto de vista de sistemas. Não me parece intuitivo a motivação de dar esse enfoque em redes sociais. Poderiamos estudar interfaces intuitivas onde pessoas podem acessar facilmente as informações de seus amigos… tipo o Ecological Design que estudamos nos artigos da aula passada, ou estudar dinamica da informação nas Redes, simular uma noticia espalhando. Entre outros enfoques…

JDC: Talvez o artigo da Marteleto seja útil, pois parece falar sobre Redes Sociais, antes da existencia de Orkut ou Twitter… mas eu ainda não li o texto completo… pode ser que não seja útil! (WARNING)

MTH: Opa JDC.. bom.. os textos/artigos que coloquei aqui falam do histórico das redes sociais, alguns textos falam sobre modelos matemáticos para simular e outros falam sobre aplicar esse conceitos em outra área. Pelo que entendi, você está sugerindo uma seção de Motivação? Ah, acho melhor a gente se comunicar pelo email, já tá ficando difícil de ler aqui! Hehhe

DBG: Pessoal adotei algumas seções que o professor sugeriu :) Em breve colocarei alguma referencias aqui

texto do capítulo começa aqui

1. Introdução

A Internet é uma ferramenta muito útil no mundo moderno, pois ele nos fornece acesso a uma quantidade de informação não desprezível e ela tem possibilitado a formação de novas formas de interação, organização e atividades sociais.

2. Fundamentos de Redes Socias

CGC: Segue uma definição de rede social, adotada em um trabalho de análise, que conceitua rede social, independentemente de se tratar de uma rede virtual.

CGC:Em seu trabalho sobre análise de redes sociais, realizado em 1994, Wasserman e Faust conceituaram Rede Social como a junção de um ou mais conjuntos finitos de atores com uma ou mais relações entre os atores. Atores são entidades sociais, podendo representar unidades individuais ou coletivas, como, por exemplo, pessoas em um determinado grupo, departamentos de uma empresa, agências de serviços públicos de uma cidade, entre outros. Relação é um conjunto de vínculos de diversos tipos. Alguns exemplos de vínculos empregados em estudos sobre análise de redes sociais, são: pessoais (amizade, simpatia ou respeito), transferência de recursos (transações comerciais), afiliação (partido político ou clube social), interação comportamental (conversas ou troca de mensagens), movimento entre lugares (migração), conexão física (ponte, rio ou estrada), relação formal (autoridades), relacionamento biológico (descendência) [62].

CPT: Coloquei esta definição como introdução na seção sites sociais, aqui deveria ir uma definição mais ampla.
Podemos definir uma [33] rede social como um serviço web que permitem as pessoas construir um perfil, que pode ser totalmente público ou semi-público, dentro de um sistema limitado, articular uma lista de outros usuários com quem eles compartilham uma conexão, e ver e percorrer suas lista de conexões e aquelas feitas por outras pessoas dentro do sistema. Em outras palavras, as redes sociais são formas de compartilhamento de informações, gostos e ideias entre usuários com os mesmos gostos e estilos por meio de um perfil.

2.1 Contexto histórico das redes sociais

Em 1997, surgiu a primeira rede social e ela era conhecida como SixDegrees.com. Essa rede social foi fundada por [34] Andew Weinreich e estava localizada em Nova Iorque, chegou a ter cerca de um milhão de usuários e cerca de 100 funcionários.

SixDegrees era uma ferramenta para ajudar as pessoas a se comunicarem, ou seja, os usuários podem enviar mensagens para as pessoas de primeiro, segundo e terceiro grau, além de poder criar um perfil e lista de amigos e um ano mais tarde, foi possível visualizar os amigos de seus amigos.

Apesar dessa rede social atraírem milhões de usuários, ele não conseguiu se tornar um [33] negócio sustentável e em 2000, esse serviço foi fechado. Essa rede social foi comprado um pouco mais tarde pela empresa YouthStream Media Network, empresa de marketing, por $125 milhões.

Um ano mais tarde após o fechamento do SixDegrees, uma outra rede social começou a ficar conhecida e a sua proposta era um pouco diferente da anterior. O seu foco era em negócios, ou seja, criar uma comunidade voltada para as pessoas que estavam envolvidas no mundo dos negócios. Essa rede social era conhecida como Ryze. [35] Ela foi fundada por Adrian Scott em São Francisco e em 2001. A partir dessa rede social surgiram outras redes sociais voltadas para negócios, como o LinkedIn, Tribe.net e Friendster. [33] Em particular, Friendster foi uma das maiores decepções da história da Internet.

Friendster foi fundada em 2002 como um complemento para a rede social Ryze, a sua sede é em Mountain View, Califórnia e os fundadores foram Jonathan Abrams e Perter Chin. Ele foi projetado para competir com o Match.com que é um site de encontros. A diferença entre o Friendster para os outros sites de encontros é ajudar os amigos de amigos a se encontrarem e não os estranhos de encontrarem.

Em poucos meses de funcionamento, ele possuía cerca de 3 milhões de usuários e em 2008, possuía mais de 113 milhões de usuários registrados. Com esse crescimento repentino, eles tiveram, basicamente, dois tipos de problemas. Por um lado, os servidores deles não estavam preparados para receberem tantos usuários e consequentemente, o site se tornava instável. Por outro, algumas pessoas tiveram conflitos com os próprios amigos e algumas delas, tiveram conflito até mesmo com os seus chefes. E esses problemas deixavam os usuários muitos frustrados e acabaram abandonando esse tipo de serviço.

A partir do ano de 2003 e com o objetivo de conseguir reproduzir o sucesso do Friendster, foram criadas vários tipos de redes sociais, uma especializado em músicas (Last.FM), outra especializado em vídeos como o YouTube e outras especializado em compartilhamento de fotos como o Flickr.

Com o surgimento de várias rede sociais, algumas pessoas notaram a popularidade de algumas redes sociais em alguns países, por exemplo, nos Estados Unidos, a rede social Orkut não conseguiu obter sucesso, no entanto, foi o maior sucesso no Brasil. O que fez sucesso, foi o MSN Spaces. Já a rede social Hi5, é muito popular em pequenos países na América Latina, África do Sul e Europa, o Bebo é popular no Reino Unido, Nova Zelândia e Austrália.

Sabendo disso, alguns pesquisadores começaram a estudar porque algumas redes sociais tinham esse tipo de comportamento e quais eram as características dos usuários que usavam essas redes sociais. Além de estudar esses comportamentos, alguns pesquisadores tentaram fazer uma modelagem matemática baseadas nas redes sociais em alguma área do conhecimento.

2.2 Impactos na Sociedade

As redes sociais mudaram, de certa forma, o nosso relacionamento uns com os outros no que diz a respeito à comunicação. Hoje quando vamos numa [36] conferência, por exemplo, muitas vezes anotamos o seu endereço de e-mail em vez de trocar números telefônicos ou o seu endereço físico. Esses métodos de comunicação se tornaram ineficientes e podem onerosos no ponto de vista do tempo de resposta e custo. Podemos citar como exemplo, uma ligação internacional. Nesse caso, fazer uma ligação por meio da Internet possui um custo menor do que fazer uma ligação internacional por meio de uma operadora de telefonia convencional.

A partir do momento em que uma pessoa ingressa numa rede social, ela poderá conhecer diversas pessoas pelo mundo inteiro, podem também compartilhar informações que elas acham interessantes ou ainda, pedir mais informações a respeito de um produto, por exemplo.

As redes sociais também ganharam espaço no mundo empresarial. Alguns bancos brasileiros estão criando mídias para se aproximarem mais os seus clientes com o banco. Um exemplo que podemos tomar, [39] o diretor de marketing do Bradesco observa que o usuário que aprecia a mídia Internet busca nela aquilo que melhor lhe atrai, o que mais se identifica com ele e dentro desse contexto, ele afirma que as redes sociais dão opinião e querem propagar, informar, dizer, comunicar aquilo que elas gostam ou até saber se um determinado serviço é bom ou ruim. [37] A revolta egípcia, que aconteceu em 22 de Fevereiro de 2011, é um exemplo concreto de como uma opinião pode virar um ato político organizado que depôs o ditador Hosni Mubarak.

Esse novo meio de comunicação não só trouxe a facilidade, mas também problemas. [36] Alguns estudos mostraram que quanto mais tempo é gasto na Internet, mais a pessoa se isola da sociedade e por conseqüência a depressão.

Uma pesquisa realizada pela universidade de [36] Berkeley com 500 pessoas com idade entre 18 e 25 anos, mostrou que 6% de 40 indivíduos passaram três ou mais horas em redes sociais e um outro estudo realizado pela universidade de Stanford, mostrou que há uma correlação entre o número de horas utilizadas em redes sociais e o isolamento social. Nesse estudo, foi realizado com três tipos de interação com as pessoas: telefone, família e eventos sociais. Veja o gráfico abaixo do resultado dessa pesquisa.

Segundo uma pesquisa realizada pela Universidade de Toronto, a internet fez as pessoas terem mais amigos que no mundo real. E esse crescimento de amizades virtuais coincidiu com o surgimento e ascensão das redes sociais. E isso teve impacto diretamente no mundo real. A pesquisa mostra ainda que as pessoas que passam mais tempo na internet, foram os que ganharam mais amigos no mundo real - 38% mais. Já quem não usava a internet ampliou suas amizades em apenas 4,6%.

Um outro estudo feito pela Universidade de Michigan constatou que o 20 maior uso do Facebook, depois de interagir com amigos, é olhar os perfis de pessoas de gente que acabamos de conhecer. Se esse perfil atendeu as suas expectativas, você irá adicionar. E um outro dado importante, as redes sociais têm o poder de transformar os chamados elos latentes (pessoas que frequentam o mesmo ambiente social que você, mas não são suas amigas) em elos fracos, ou seja, eles criam uma amizade fraca, que não tem um vínculo afetivo grande.[interessante]

Os sites sociais como Orkut e Facebook tornam mais fácil fazer, manter e gerenciar amigos. Mas também influem no desenvolvimento das relações, ou seja, [camila] essas redes podem afetar a formação do indivíduo, influenciando a comunicação e aprendizagem.

Além de afetar como as pessoas se comunicam e o seu comportamento, as redes sociais também afeta o organismo da pessoa que usa essas redes. Esse é uma pesquisa que está sendo realizado na Universidade da Califórnia. Mais precisamente, o que acontece com os níveis de ocitocina quando usamos o Twitter, por exemplo. É há um efeito. Os primeiros resultados mostraram que tuitar estimula a liberação desse hormônio, e consequentemente diminui os níveis de hormônios como cortisol e ACTH, associados ao estresse.

Portanto, esse resultado sugere que o nosso cérebro está se adaptando a esse novo modo de interagir.

[PCH] Destaco o artigo de divulgação cujo título é "Como a Internet está mudando a amizade" publicado na revista Superinteressante número 288 de fevereiro/2011. Este artigo aborda aspectos como amizades assimétricas e relacionamentos na épica da internet. O artigo está disponível em: http://super.abril.com.br/cotidiano/como-internet-esta-mudando-amizade-619645.shtml

ECT:
O trabalho de [11] apresenta ainda um interessante estudo sobre o efeito das redes sociais na ampliação das formas de comunicação e sua influência na aprendizagem, dentro do cotidiano de adolescentes. Ressaltando o intercâmbio social provido pelas Redes Sociais, notadamente o Orkut no caso do artigo, a autora caracteriza a construção de aprendizagem através do contexto virtual, mostrando que as redes sociais afetam a formação do indivíduo, influenciado a comunicação e a aprendizagem.

3. Interatividade das Redes Sociais

Através do advento da internet, passa-se a ter um grande número de máquinas comunicando-se entre si através da troca de informações. Diversos serviços, dentre eles e-mails e sites, tornam a internet cada vez mais difundida e esse fenômeno é ainda mais acelerado devido a programas sociais tais como a inclusão digital.

Com a grande característica comumente atribuída à internet, a de “encurtar distâncias”, além dos serviços mencionados no parágrafo anterior, as redes sociais oferecem outra forma de garantir que essa característica seja mantida. Redes sociais são plataformas populares para a interação, comunicação e colaboração entre pessoas, através da internet. Os usuários dessas redes têm como atividade, por exemplo, o estabelecimento de links entre amigos, a possibilidade de organizar eventos, procurar por um usuário específico, compartilhar recursos e trocar mensagens. Redes sociais como o MySpace (http://www.myspace.com/) e o Facebook (http://www.facebook.com/) proveem comunicação, armazenamento e aplicações sociais para centenas de milhões de pessoas [12]. Em fevereiro de 2009, o Facebook foi tido como a maior rede social do mundo, com mais de 150 milhões de usuários ativos [12]. A enorme interação entre os usuários dessas redes, através das atividades citadas e demais outras, são temas de muitas pesquisas, como se pode ver em [12] e [17].

Ainda com o crescimento da internet, passa-se a ter a ter a definição de Cloud Computing. Assunto de muitas pesquisas, Cloud Computing refere-se, basicamente, à possibilidade do compartilhamento de serviços através da internet. Esses serviços são propriamente softwares, os quais são ditos Software as a Service (SaaS) [16], e que podem ser localizados através da internet. Esses conceitos, dada a enorme popularização das redes sociais, são também aplicados a elas. Algumas redes sociais como, por exemplo, o Facebook e o Twitter (http://www.twitter.com), embora se distingam em algumas características, podem ser integrados com a utilização desses serviços. Dessa forma, a interatividade em ambas as redes é expandida.

MDO:
//É importante neste ponto definir alguns conceitos básicos de Cloud Computing:

- SaaS: software as a service – voltado para a abstração de um recurso de software como um serviço propriamente dito
- IaaS: infrastructure as a service – abstração de um recurso de hardware como um serviço
- PaaS: platform as a service – abstração de uma plataforma de software como um serviço
- NaaS: network as a service – abstração dos recursos de rede como um serviço

As principais aplicações comerciais hoje disponíveis de Cloud Computing são as abaixo:

- Amazon EC2, que possui um nível mais baixo de abstração. Ou seja, é focado principalmente no oferecimento de IaaS
- Google AppEngine, que possui um nível mais alto de abstração e é baseado na utilização de recursos computacionais como se fossem aplicações Web, ou seja, PaaS
- Microsoft Azure, que se situa no meio termo entre as duas acima

Ainda, existe uma forte tendência no mercado de telecomunicações de que o paradigma de Computação em Nuvem seja norteie a evolução da própria rede, tanto do ponto de vista de negócio como do ponto de vista de utilização de recursos, com a aplicação do conceito de NaaS.//

No entanto, não são encontradas interações entre usuários somente nos sites que oferecem serviços de redes sociais. Sites com outros propósitos, como fóruns de discussões (GUJ - http://www.guj.com.br) ou compartilhamento de imagens (DeviantArt - http://www.deviantart.com/), disponibilizam ao usuário a possibilidade de estabelecer links entre amigos e a troca de mensagens. Diversos jogos (como em [15]), muitos deles disponíveis no Facebook, dão ao usuário a possibilidade de interagir com algum amigo durante um gameplay de um jogo. Até mesmo alguns dos videogames atuais oferecem serviços de redes sociais (como o Xbox 360 da Microsoft e o Nintendo DS da Nintendo), dando a oportunidade de o jogador competir com os amigos (desde que o jogo ofereça essa possibilidade).

Não bastando, as redes sociais oferecem diversas informações para sites, por exemplo, cujo propósito seja a venda de produtos. Alguns se utilizam de técnicas de Data Mining (ver mais em [14]), aplicadas ao o perfil de seus usuários, obtendo assim informações o suficiente para criar um Sistema de Recomendações que, basicamente, oferece produtos de acordo com o perfil do usuário.

Para finalizar, em [17] há um artigo bastante interessante sobre o um sistema do qual se pode visualizar e analisar a estrutura de uma rede social.

DBD (sugestão):

Um aspecto importante a ser abordado sobre a interatividade é como as corporações estão utilizando as redes sociais online para obter feedbacks sobre seus produtos / serviços nas redes sociais. Tanto um termo que começou a aparecer foi o "CRM Social", com a idéia de integrar os sistemas de gerenciamento de clientes com as redes sociais.
Alguns links com informações sobre essa questão do feedback dos clientes e do CRM Social:

4. CSP: Sistemas de Recomendação

Notas do grupo: Firefly, Amazon

Com a quantidade de informação disponível na internet, se torna cada vez mais difícil para um usuário selecionar o conteúdo interessante sendo transmitido. Para apoiar o usuário nessas situações, existem diversos sistemas, e outros tantos são criados, com o intuito de filtrar a informação disponível na internet, visando entregar ao usuário conteúdo interessante personalizado.

Uma característica inerente ao problema é a quantidade imensa de informação a ser processada. Dado que o usuário tem acesso a muita informação, o objetivo central do problema é fornecer recomendações úteis e que possam gerar grande valor ao usuário.

Há pelo menos três formas de resolver o problema[28]:

Recomendação baseada em conteúdo: A recomendação baseia-se no histórico do usuário. Recomenda-se itens semelhantes a itens que o usuário gostou anteriormente. (Exs: NewsWeeder[29])
Recomendação colaborativa: A recomendação baseia-se em similaridade entre usuários. Recomenda-se itens que usuários semelhantes gostaram. (Exs: GroupLens[30], Ringo[31])
Métodos híbridos: Combinação dos dois métodos.

Define-se sistemas de recomendação baseados em conteúdo sistemas que utilizam apenas um perfil construído a partir do histórico de feedback do usuário sobre os itens que ele já analisou. Esse tipo de sistema tem algumas desvantagens muito fortes:

Para definir quão semelhante um item é a outro, é necessário fazer alguma analise do conteúdo. Essa analise deve levar em conta características importantes, para ser realmente boa. Infelizmente muitas qualidades do conteúdo acabam sendo ignoradas por uma analise muito simplificada, ou pela impossibilidade da extração de características.
Se o sistema sempre recomenda itens baseados no perfil do usuário, os itens sempre terão conteúdo semelhante. Se o sistema sempre oferece itens semelhantes e recebe avaliações apenas desses itens, ele começará a recomendar apenas itens muito semelhantes a esse, eliminando qualquer tipo de novidade da recomendação. (Denominamos esse problema de "over-fitting")

Recomendação colaborativa muda o foco da analise do produto, para o usuário. Não é necessário definir similaridade de itens, mas é necessário definir similaridade de usuário. Normalmente esse sistema calcula um conjunto de usuários próximos, no sentido de terem fornecido avaliações semelhantes de itens, e recomenda itens baseado nesse conjunto.

Com essa mudança no foco, conseguimos resolver o problema de over-fitting, pois novidades poderão ser atingidas através dos outros usuários. Mas introduzimos outros problemas:

Novos itens nunca são recomendados. Como o sistema recomenda itens que os usuários semelhantes avaliaram bem, novos itens nunca serão alcançados, pois nunca serão avaliados.
O sistema sempre será pouco confiável para fazer recomendações para usuários que fogem da norma. Se um usuário não tem bons semelhantes no sistema, terá recomendações baseadas em um conjunto de vizinhos que não refletem muito bem os seus próprios gostos.

Esse sistema é tão importante para algumas empresas que as próprias já lançaram desafios para conseguir sistemas de recomendação melhores, como é o caso da NetFlix

[PCH] Destaco o artigo cujo título é "A inteligência das máquinas: como elas decifram os seus desejos e preferências" publicado na edição nro 287 Superinteressante de Janeiro/2011. Este artigo aborda as implicações e aspectos técnicos de sistemas de recomendação. O artigo está disponível em http://super.abril.com.br/tecnologia/inteligencia-maquinas-como-elas-decifram-seus-desejos-preferencias-619483.shtml

4.1 NetFlix e o prêmio de U$1Mi

O NetFlix Prize, como foi chamado, foi um prêmio oferecido pela NetFlix para quem conseguisse desenvolver um algoritmo melhor do que o o da própria NetFlix para recomendação de vídeos.

Formalmente, uma competição para encontrar o melhor algoritmo de filtro colaborativo para estimar avaliações de usuários. A empresa forneceu um grande conjunto de dados para teste, e lançou o desafio para qualquer um que não estivesse relacionado com a própria empresa.

Para ganhar o grande prêmio, foi definido um limitante inferior para o quão melhor o algoritmo deveria ser, mas melhoras sobre o algoritmo atual também eram premiadas.

O concurso durou vários anos, até que foi encerrado em 2010 por questões legais envolvendo privacidade de usuário. Sendo que um usuário não identificado chegou a processar a empresa.

MDO:
Várias foram as formas de se tentar resolver da maneira mais eficiente o NetFlix Prize. Uma das mais interessantes é descrita em [46], onde são utilizados dados do Wikipedia para correlacionamento de informações de filmes no banco de dados do NetFlix.

4.2 Recomendação na Amazon

A Amazon é uma empresa muito bom sucedida de comercio eletrônico que utiliza fortemente Sistemas de Recomendações em seu site.

O site utiliza coleta direta (avaliação direta do usuário) e indireta(estatísticas de navegação) de informação e informação da comunidade(definição de produtos mais populares) para gerar recomendações para seus usuários.

Algumas caracteristicas do sistema de recomendação da Amazon são[32][40]:

Customers who bought: É um recurso da sistema de recomendação de livros representado por duas listas de recomendações, uma para autores relacionados e outra para livro relacionado. Esse recurso faz recomendações baseados no publico de um livro, considerando o livro e o autor do livro.
Lista de Recomendação: Estratégia que usa conhecimento da comunidade para gerar listas genericas. (Exs.: Top100, lista de lançamentos)
Avaliação dos Usuários: Estratégia para dar credibilidade a um produto e gerar um perfil para o próprio usuario. Novas recomendações podem ser feitas baseadas no gosto aparente do usuário.
Itens Semelhantes: Estratégia de recomendação normalmente baseada em conteúdo, recomenda itens semelhantes ao item que está sendo consultado, e recomenda, de forma colaborativa, itens que tenham sido comprados junto com o item em foco.
Associação por Conteúdo: Essêncialmente, recomendação baseada em conteudo em sua forma mais pura.
Eyes: Basicamente ofertas enviadas por email. O usuário pode pedir para ser notificado quando um novo produto for adicionado ao catalogo da Amazon.
Purchase Circles: É um recurso que permite ao usuário descobrir listas do tipo "Top10", restrito à uma localidade. Um meio-termo entre recomendação pessoal e geral.

4.3 Firefly

DBD (reescrito) :

O website FireFly, fundado em 1995, era um site de recomendação de músicas baseado no sistema de recomendação colaborativa chamado HOMR (Helpful Online Music Recommendation Service, foi o sucessor do sistema RINGO [31] que recebia comandos dos usuários via email, recebendo novas informações dos usuários sobre artistas dos usuários).

Posteriormente, em 1998, o site foi comprado pela Microsoft para formar o serviço .Net Passport, devido a seus avanços na questão de privacidade [63]. Um ano mais tarde o site foi fechado [64], porém a idéia de um sistema de recomendação de música ainda persiste nos dias atuais com o sistema Genius da Apple, o site Grooveshark e o site Pandora.

4.4 Web Semântica [Mak]

ECT:
A Web Semântica é vista como um "upgrade" da Web atual, com foco na interligação dos dados disponíveis na Web, interligação essa baseada no significado (semântica) dessas informações, encarando a Web como um banco de dados global. Em [4], a W3C apresenta (em 1998), o que seria a visão para o futuro da Web Semântica, propondo conceitos, tecnologias e arquiteturas que tornariam a Web Semântica uma realidade. Tecnologias propostas como a RDF e XML realmente são realidade hoje, já a Web Semântica, com todo seu potencial, ainda está longe de ser atingida.

Falando sobre Sistemas de Colaboração e Informação social (cap. 7) acho que vale a pena falar sobre a abordagem da Web Semântica que tenta resolver o problema de extrair informações dos documentos Web, que na maioria são feitos para ser entendios por humanos e não para ser processados por maquinas (não tem que ser necessáriamente nessa seção). Em baixo um parte de um texto meu sobre a DBpedia.

Web Semântica em ação: O Projeto DBpedia
O framework da Web Semântica definido pelo W3C fornece varios modelos e padrões relacionadas com assuntos e problemas da Web Semântica. Estes padrões são implementados e utilizados na prática. Existe uma vasta gama de bibliotecas de programação, reasoners, mecanismos de consulta, editores, ferramentas e assim por diante. Devido a isso, as aplicações da Web Semântica está começando a realidade. Nesta seção, queremos apresentar o projeto DBpedia [Auer and Lehmann, 2007; Bizer et al. 2009]. Nesse projeto o World Wide Web e visto como um grande banco de dados que applica os conceitos da Web Semântica. O projeto DBpedia extrai informações estruturadas da Wikipedia. Em maio de 2009 DBpedia consistiu de 2,6 milhões de entidades, cada identificáveis por HTTP URIs e interligados em um grafo RDF.

O gráfico RDF de DBpedia podem ser consultados através de um terminal SPARQL. Além disso, DBpedia fornece a DBpedia Query Builder e Wikipedia Facetted Search [Hahn et al.], um "user-friendly interface" que não exige conhecimentos sobre SPARQL (uma linguagem para buscar em BdD semanticos) e sua sintaxe.

Sem dúvida, o projeto DBpedia faz uma grande contribuição na estruturação das informações disponíveis na Wikipédia. Implementa perfeitamente o que a visão da Web Semântica é: utilizando dados e extrair informações a fim de realizar aplicações sofisticadas. Além disso, serve como uma fonte de informação de base e para outros sistemas, que constroem em cima de DBpedia.

CNG
Swoogle (http://swoogle.umbc.edu/) é uma engine de busca para a Web Semântica. As buscas são feitas sobre paginas Web marcadas como definidas com ontologias, as buscas são feitas nestas ontologias destas paginas. São recuperados ontlogias definidas em OWL.

5. Mercados Virtuais

[DBG] Faltando Revisão e conclusão. Parei um pouco para ler sobre Crowndsourcing. Logo mais volto para finalizar este tópico

5.1 Introdução

Nas compras feitas pela internet consumidores de mercados virtuais tendem a assumir riscos ao realizar transações online. Na maioria das transações em mercados virtuais um determinado produto só é enviado ao consumidor após o vendedor receber a confirmação do pagamento do produto desejado. Esta situação expõe o consumidor, que ao decidir fazer uma compra online opta também por assumir o risco de não receber o produto comprado, receber um produto diferente do escolhido, receber uma mercadoria com defeito, etc.

Neste contexto sites que organizam este tipo de mercado recorrem do uso de mecanismos para dar maior segurança aos usuários que desejam comprar online. Mercados como eBay, Amazon, Buscape, Mercado Livre, entre outros fazem uso do que chamamos de Sistemas de Reputação. Estes sistemas consistem em colher informações do usuário após a compra de um produto para avaliar se o vendendor entregou o produto correto, no prazo estipulado, sem defeitos etc. Basicamente o objetivo é avaliar a qualidade do serviço oferecida pelo vendedor. Este tipo de sistema tem uma idéia simples, a cada avaliação positiva o vendedor ganha pontos em sua reputação, caso receba avaliações negativas ele perde pontos em sua reputação. Quanto maior for sua reputação mais confiável é o vendedor. Além de informar se a experiência da compra foi boa ou ruim os usuários podem fazer comentários positivos ou negativos sobre o vendedor, estes comentários podem influenciar futuros usuários do sistema no momento da sua compra.

Este mecanismo em que pessoas se baseam na opinião de terceiros para tomar decisões sobre suas compras figuram no uso de uma rede social nos Mercados Virtuais. O sucesso deste tipo de sistema está fortemente atrelado a interação entre os usuários do mesmo, ainda que de forma indireta ( apenas avaliando sua própria compra ).

Nesta seção iremos estudar um pouco sobre os Mercados Virtuais, como funcionam os seus sistemas de Reputação, qual a influência deste tipo de sistema sobre o Mercado Virtual, e veremos como fazer simulações neste tipo de sistema.

5.1 Sistemas de Reputação

Sistemas de reputação são utilizados em mercados virtuais para fornecer a percepção de confiabilidade tanto do comprador como para quem está comprando. Estes sistemas geralmente apresentam métricas quantitativas (número de estrelas, avaliação numéricas, etc) e qualitativas (opinião subjetiva da transação, do vendedor, do comprador, etc) para auxiliar e evitar fraudes de pagamento, entrega e outros aspectos relevantes à transação virtual.

O objetivo deste tipo de sistema é dar segurança a uma transação online. O principal ponto é criar mecanismos para que um usuário de um mercado virtual possa fazer uso da opinião de outros usuários antes de iniciar uma compra pela internet. Isso traz benefícios tanto para o comprador, que se sente mais seguro em fazer transações online com vendedores bem avaliados por outros usuários como para os vendedores que por causa de sua reputação positiva podem atrair um número maior de clientes, e muitas vezes, vender o produto mais caro que um concorrente que não tem uma boa avaliação. Nos mercados virtuais os próprios compradores punem os vendedores desonestos ao fazer uma avaliação negativa dos mesmos no sistema.

A idéia básica deste tipo de sistema é que a cada avaliação positiva um usuário ganha pontos no sistema. A cada avaliação negativa ele perde pontos. Sua nota é estabelecida baseando-se na procentagem de transações bem-sucedidas. Existe também o estado neutro, geralmente obtido por um usuário ao entrar no sistema ( embora exista a abordagem de um usuário entrar no sistema com má reputação ).

A maneira de calcular a nota de um usuário pode mudar de sistema para sistema dependendo do objetivo do projeto. Esta maneira de calcular a nota do usuário chamamos de métrica do sistema de reputação. É possível que a nota seja apenas a porcentagem de transações positivas guardando o histórico das transações realizadas ou podemos ter outra abordagem onde transações mais recentes tem peso maior que transações mais antigas, para que um usuário com reputação possa tentar recuperar sua reputação. Veremos as métricas mais comuns e como utilizar simulações para compará-las na seção 5.4.

5.2 Influência da Reputação nos Mercados Virtuais

Existem diversos estudo na area de economia que apontam a influência do sistemas baseados em reputação nas compras feitas online. Em geral nas relações de compra e venda existe uma relação de confiança entre vendedor e consumidor. No caso dos mercados fora da internet o consumidor tem a segurança de ter uma loja em um endereço físico, sabendo onde ir e a quem recorrer no caso de problemas em sua compra. No caso de transaçãoes online não existe esta segurança e por isso a opinião de outros usuários é fator decisivo na decisão de compra dos usuários.

Segundo Houser 43a reputação atribuída a determinado vendedor é fator decisivo na decisão de compra de um consumidor em transações feitas pela internet. A maioria dos usuários preferem comprar um produto de um fornecedor que eles possam de alguma forma aferir se ele é confiável ou não. Apesar destes estudos mostrarem que não existem grandes variações de preços por conta da reputação eles mostram que muitas vezes os usuários preferem pagar um pouco a mais por um produto de um vendendor com boa reputação a comprar um produto de um fornecedor com má reputação, ou que não possam saber se ele é confiável ou não.

[Ver se esse paragrafo fica mesmo por aqui…]
Resnick [Resnick et al, 2006] realizou um experimento empírico para determinar o papel da reputação nas transações do eBay. Em um dos testes deste dois perfis foram utilizados para vender cartões postais de colecionador. O primeiro perfil foi criador a partir do zero, ou seja, sem reputação, e um segundo perfil com reputação existente foi utilizado. Dentre as conclusões do trabalho destaca-se o fato que o perfil com reputação existente fez com que os compradores apresentarem vontade de pagar até 8.1 % a mais no preço em relação ao preço do mesmo produto vendido pelo perfil sem reputação.

Outro aspecto sobre sistemas de reputação em mercados virtuais é que em alguns casos estes sistemas dificultam a entrada de novos vendedores no sistema. Na maioria dos sites um novo usuário recebe uma reputação considerada "neutra". Por conta disso os consumidores tendem a preferir vendedores que já estão atuando com boa reputação no mercado.

Existem alguns mercados que além dos sistemas de reputação integram em seus sistemas redes socias para interação direta entre os seus usuários, este é o da Overstock estudado por Swamynathan 41. A Overstock integrou em seu sistema uma rede social onde usuários podem interagir entre si, montar um perfil, convidar amigos e criar comunidades. Apesar do estudo apontar que neste tipo de mercado o interesse dos usuários pela rede social ser pequeno, cerca de 18% tem perfis na rede social e apenas 6% usam a rede para fazer suas compras, ele revela que usuários que fazem compras considerando informações como os fornecedores dos quais seus amigos costumam comprar, tendem a ter mais experiências positivas no processo de compra do que usuários que simplesmente ignoram estas informações.

Podemos afirmar que as informações e opiniões fornecidas por terceiros exerce grande influência nas compras realizadas em Mercados Virtuais. Estas informações são a base para o inicio de uma relação de confiança entre fornecedor e consumidor.

5.3 Simulação em Sistemas de Reputação

Sistemas de Reputação são fortemente baseados em métricas que permitem medir o nível de confiabilidade de determinado usuário olhando apenas para as avaliações das transações que o mesmo realizou no passado. Dado que podemos fazer a escolha de diversas métricas diferentes possíveis o uso de simulação se torna extremamente interessante quando precisamos decidir qual métrica usar em um Sistema de Reputação.

Existem diversas métricas que podem ser utilizadas para contabilizar a reputação de um usuário no sistema. Dentre elas podemos destacar:

Acumulativo: Soma pontos a reputação de um usuário a cada transação positiva e subtrai pontos a cada transação negativa. Este tipo de métrica guarda um histórico e dificulta que um usuário, que tenha obtido uma reputação ruim, consiga recuperar a mesma.

Média: Soma pontos a reputação de um usuário a cada transação positiva, subtrai pontos a cada transação negativa e faz uma média para calcular a reputação do mesmo.

Blurred [traduzir aqui não achei um termo bom]: atribui pesos diferentes para as transações do usuários, as transações mais recentes tem um peso maior sobre as transações mais antigas. Desta maneira é possível que um usuário melhore sua reputação no sistema.

Última Iteração: Aqui para calcular a reputação de determinado usuário o sistema calcula apenas a sua última transação. Caso tenha sido uma transação positiva a sua reputaçào na próxima transação é positiva. Caso tenha sido uma transação negativa a reputação na próxima transação é negativa.

Adaptativos: Quanto menor for a reputação de um usuário mais rápido ela cresce com uma avaliação positiva. Assim um usuário com Reputação Baixa consegue ter uma boa reputação mais rápido se fizer uma série de transações com avaliações positivas. Em resumo, quanto menor for a reputação de um usuário maior é o peso de uma transação honesta.

Beta (ou Bayesiano): baseado em dados estatísticos tenta inferir qual a probabilidade do comportamento do agente na próxima transação dentro do sistema. A reputação neutra a probabilidade de o agente não entregar é 0.5 e a probabilidade do agente entregar também é 0.5. Estes valores mudam de acordo com transação feitas no passado seguindo a distribuição Beta.

Schlosser [Colocar referencia] definiu um modelo baseado em agentes para simular um sistema de reputação. Em seu modelo ele atribuiu diferentes personalidades aos seus agentes de maneira a observar como a reputação de cada tipo de cada uma dessas personalidades evolui usando cada uma das métricas acima apresentadas. Em seu modelo temos os seguintes tipos de Agentes:

Honesto: O agente Honesto inicia somente transações boas. Quando ele é o vendedor ele sempre entrega o produto conforme o combinado. Quando comprador é honesto ao avaliar suas transações. Se recebe o produto conforme o combinado avalia a transação como boa se não avalia a transação como ruim.

Malicioso: Como vendedor este agente faz transações boas, ruims e neutras ao acaso. Ele tenta enganar o sistema com a pontuação que recebe e sempre que tem o papel de comprador avalia a transação como ruim, independente se o produto foi entregue conforme o combinado ou não.

Agentes de Conspiração: Este agente tenta ganhar uma reputação alta formando grupos nos quais os agentes sempre se avaliam de maneira positiva. Se um agente de conspiração tenta interagir com outro agente de conspiração eles se avaliam positivamente. Se um agente de conspiração inicia uma transação com qualquer outro tipo de agente, independente do resultado da transação ele a pontua de maneira neutra.

Agentes egoístas: esse Agente bloqueia todas as transações inciadas por outros agentes (não atua como vendedor) e não avalia seus parceiros de transação ( em toda compra ele não avalia a mesma). Ele apenas inicia transações de neutras para boa (tenta atuar como comprador).

Agentes pertubadores: Estes agentes fazem boas transações com a finalidade de construir uma boa reputação no sistema. Quando adquire uma boa reputação e um nível alto de confiança dos outros agentes ele começar a assumir o comportamento de um agente malicioso até sua reputação cair a um certo nível. Quando sua reputação chega a um número considerado ruim ele volta a fazer apenas boas transações.

Apesar do comportamento humano ser bem mais complexo que as personalidades apresentadas o que torna essa simulação interessante é o fato da introdução de agentes que atuam de maneira desonesta. Com este modelo é possível por exemplo analisar qual métrica é melhor para beneficiar os usuários honestos. Vejamos como exemplo a métrica da Média, se considerarmos apenas usuários honestos esta métrica parece ser razoável, entretanto de acordo com os resultados obtidos por Schlosser [Colocar link da referencia] sistemas que usam a métrica das médias tendem a deixar todos os usuários com reputação neutra e se a tendência é que todos os usuários possuam reputação neutra então essa métrica é ruim.

Reforçando a idéia do uso do simulação para comparação de métricas em sistemas de reputação [Referencia2] propôs um trabalho utilizando agentes móveis. Em seu trabalho foi montada uma rede com 3 tipos distintos de nós: Bons, maus e neutros, distribuídos na rede conforme tabela 1.

Nós	Descrição	Porcentagem no sistema
Bom	Tem informações relevantes para o agente, composto de nós honestos, recebe avaliações positivas dos agentes	36%
Neutro	Não tem nenhum tipo de informação relevante aos agentes, representam usuários que não fazem avaliações sobre as suas compras. Recebe avaliações negativas dos agentes	37%
Mau	Destrói o agente em caso de contato com o mesmo. Representa falhas na rede, erros nas transações, falhas de comunicação e transações mal sucedidas. É avaliada negativamente pelo agente.	27%

Para efeito de simulação ele agrupou os nós em famílias distintas, cada famíla tendo um conjunto diferentes de nós. O objetivo da simulação foi analisar o que acontecia quando os agentes móveis sem nenhuma informação anterior sobre a topologia da rede, interagiam com cada tipo de família de nós quando percorriam a rede. A simulação foi feita em redes de 100, 1000 e 10000 nós, para tentar se aproximar do comportamendo do sistema na internet, quando um usuário decide fazer uma compra e procura alguém que tenha o produto no qual ele está interessado. Para esta simulação as famílias foram distribuídas de acordo os tipos de seus nós membros, sendo classificadas em 4 tipos distintos:

Família de nós Bons, representando 25% da quantidade total de nós do sistema
Família de nós Neutros, representado 25% da quantidade total de nós do sistema
Família de nós Ruins, representado 25% da quantidade total de nós do sistema
Família de nós Aleatórios, representado 25% da quantidade total de nós do sistema e tendo 48% de seus nós como sendo bons, 44% sendo neutros e 8% sendo maus.

Os resultados obtidos por [Referencia 1] e [Referencia 2] foram bastante semelhantes. Ambos concluíram que a métrica de reputação por Média de avaliações não é um bom parâmetro uma vez que por conta de existir usuários desonestos ela tende a deixar todos os usuários do sistema com reputação neutra. Também concordaram que as métricas que apresentam melhores resultados são a Acumulativa ( utilizada pelo Ebay ) e a de Distribuição Beta. Entretanto a métrica Acumulativa tem a vantagem de ser mais fácil de ser implementada e requer menos poder de processamento do sistema, o que a torna a métrica mais vantajosa dentre as métricas estudadas.

6. Crowdsourcing

[DBG] Em desenvolvimento, falta organizar seções/paragrafos e adicionar referencias

6.1 Introdução

Com o advento da web 2.0 tivemos uma grande evolução na iteração dos usuários com a internet. Com o surgimento de novas tecnologias para a rede o acesso a informação ficou muito mais fácil e dinâmico e a interligação entre os usuários da rede se tornou cada vez mais forte através das aplicações sociais. Neste cenário foi possível introduzir o conceito computação humana que basicamente consiste em resolver determinado problema, muitas vezes de complexidade computacional muito alta, delegando pequenas tarefas a seres humanos.

Vejamos como exemplo o Google Image labeler [colocar link]. Este sistema consiste num jogo, estimulado pelo Google, onde uma foto é apresentada a 2 usuários distintos. Por um período de 2 minutos estes usuários devem inserir possíveis rótulos (labels) para a imagem apresentada, a dupla pontua sempre que um deles sugere um rótulo que o outro ja tenha sugerido. As 5 duplas que estão com maior pontuação no momento aparecem em um ranking, na home do Google Labeler. Computacionalmente atribuir rótulos de acordo com padões na imagens para posterior uso da informação em mecanismos de busca é uma tarefa bastante difícil, entretanto para humanos inserir rótulos para uma imagem é uma tarefa relativamente fácil. Apesar de parecer um jogo bem simples ele fornece insumos para o classifcador de Imagens da busca por imagens do Google buscando informações numa espécie de sistema humano-distribúido.

Chamamos de Crowdsourcing este conceito de fazer uma chamada livre a usuários desconhecidos na rede para resolver um problema que seria difícil de ser resolvido computacionalmente ou por uma equipe de funcionários da empresa.

O que garante o sucesso de uma estratégia de crowdsourcing para resolver problemas é o fato de que as pessoas trabalhando em coletividade frequentemente encontram soluções melhores do que sozinhas. É um conceito onde o "nós resolvemos"é melhor que o "eu resolvo". De fato, James Surowiecki [colocar referencia] em seu livro The Wisdom of Crowds faz um teste empírico e mostra que quando consideramos um grupo grande de usuários o grupo passa a ter uma inteligência própria e a solução de um problema encontrada pelo grupo é melhor que a solução proposta pela pessoa mais esperta do grupo. A interação entre os usuários contribui de forma associativa para a resolução de problemas.

6.2 OpenSource Iniciative e o CrowdSourcing

Alguns autores como [Colocar Referencia] acreditam que produção open source é um tipo de Crowdsourcing. Entretanto [Referencia] acredita que estes conceitos sejam distintos, em especial no que diz respeito a motivação dos mesmos.

Na geração de conteúdo opensource os usuários frequentemente contribuem com determinado projeto de forma voluntária, não recebem nenhuma quantia para fazê-lo, a recompensa frequentemente é simplesmente fazer parte de um projeto que será utilizado, de forma aberta e gratuita, por milhões de usuários. Em geral inciativas open source geram muitos projetos interessantes e muitas vezes melhores que concorrentes pagos vindo de iniciativa privada. Como exemplo podemos citar o navegador Mozila Firefox, Distribuições do sistema Operacional Linux, O servidor Web Apache e o ambiente de desenvolvimento Eclipse.

A diferença entre crowdsourcing e elaboração de conteúdo open source é no Crowdsourcing uma empresa estimula a comunidade a resolver determinado problema visando aumentar o seu lucro, direta ou indiretamente. Os usuários são de alguma forma recompensados por colaborar na solução de um problema e O conteúdo gerado pela comunidade é para uso e interesse da empresa que propôs o problema, podendo inclusive passar a ser dententora dos direitos autorais da solução proposta. O objetivo do Crowdsourcing é permitir que empresas de certa forma contratem um "serviço de conhecimento coletivo e distribuído" para resolução de determinado problema.

Podemos dizer que a iniciativa Open Source pode ser um tipo de sabedoria coletiva mas difere no que diz respeito ao conceito de CrowdSourcing.

6.3 Sistemas de Crowdsourcing

SETI

Um dos projetos mais antigos, se não o pioneiro, de crowdsourcingé o SETI(Search for Extraterrestrial Intelligence)@home, lançado em maio de 1999. Este projeto procura analisar ondas de rádio vindas do espaço procurando por evidências de tecnologia extraterrestre e divide o trabalho de análise dos dados entre os 5 milhões de usuários que fazem parte voluntariamente do programa. 52 avalia o projeto como o supercomputador mais poderoso na época (2008), com 428 teraFLOPS. Para participar do projeto um usuário instala um programa em seu computador. Este programa aproveita o tempo ocioso da máquina para processar os dados enviados pelo projeto SETI@home, sem interferir nas atividades do usuário.

ThreadLess.com

O ThreadLess.com é uma loja online de camisetas que resolver usar o crowdsourcing para elaborar o design de suas camisetas. No site da loja um usuário pode se cadastrar para entrar na comunidade de usuários e votar pelo melhor design da semana. Uma vez cadastrado ele também pode baixar um template para submeter seu próprio design. A cada semana 3 dos design submetidos são escolhidos para serem fabricados e vendidos. Quando um design de camiseta é escolhido para ser fabricado seu autor ganha $1500 dólares em dinheiro e mais $500 dólares para serem gastos em produtos da loja.

Por conta deste modelo de negócios o ThreadLess.com consegue vender suas camisetas a um preço relativamente baixo, cerca de $15,00 dólares. Isso acontece porque usando crowdsourcing o gasto com o design das camisetas é relativamente baixo em relação ao seu faturamento. Estima-se que o site venda cerca de 60 mil camisetas por mês.

iStockPhoto.com

O iStockPhoto.com vende imagens, vídeos e animações online a um preço relativamente baixo para quem queira usá-las ara montar apresentações no trabalho, montar web sites, produzir videos, etc. O custo para fazer download e usar uma imagem é cerca de $1,00 enquanto o mesmo tipo de trabalho feito por um fotografo profissional sairia bem mais caro que isso, [colocar referencia] algo em torno de $100,00 por foto. Qualquer pessoa pode se cadastrar no site.

Ao se cadastrar para começar a submeter conteúdo ela deve enviar 3 trabalhos distintos para serem avaliados pelo pessoal do iStockphoto.com. Se os trabalhos passarem em alguns critérios de qualidade (imagem nítida, som sem ruído etc ) o usuário poderá começar a deixar seu trabalho disponível no site para download. a cada download efetuado ele recebe 20% do preço pago pelo seu material. Se ele se tornar um usuário bem avaliado no site ele recebe um prêmio e passa a receber 40% do valor pago pelo download de seu trabalho.

Note que o site permite que qualquer um que tenha uma maquina fotográfica razoável e uma minina noção em editores de imagens comecem a submeter conteúdo para o mesmo. Qualquer pessoa, mesmo que ainda seja amadora, pode submeter seu trabalho e fazer dinheiro com ele. Os contribuidores com bom desempenho recebem um bonus e ganham aumentam na sua porcentagem sobre as vendas. O modelo de negócios do iStockphoto.com também permite que empresas menores e usuários independentes usem seu conteúdo para montar algum tipo de mída desejada, uma vez que reduz drasticamente o preço cobrado por uma imagem.

Mechanical Turk

O Mechanical Turk da empresa Amazon (https://www.mturk.com/mturk/welcome ), doravante denominado apenas como MTruk, é uma plataforma flexível capaz de suportar diversos tipos de computação humana. O sistema funciona da seguinte maneira: os requerentes formulam a tarefa a ser realizada por usuários do site (workers). Estas tarefas podem variar no tempo de execução e cada usuário escolhe a tarefa que desejar sendo remunerado por uma pequena quantia de dinheiro para realizar esta tarefa (iniciando com valores mínimos de 1 centavo de dólar). Tarefas comuns incluem identificação de elementos em imagens, transcrição e tradução de texto, votação, coleta de opiniões e outras. Nota-se que no modelo de computação apresentado pelo MTurk não há interação direta entre usuários.

Existem diversos trabalhos acadêmicos e da indústria que exploram as possibilidades do MTurk. Little [Little et. al, 2010] apresenta diversos exemplos de uso que incluem escrita interativa, reconhecimento de texto ofuscado, experimentos relacionados à teoria de decisões por voto e experimentos psicológicos de reação a estímulos. Bigham Bigham et. al, 2010] apresenta o sistema VizWiz que auxilia deficientes visuais a identificar características de objetos através da utilização de imagens Obtidas pelo celular e do reconhecimento de elementos nestas imagens pelos workers do MTurk. Berstein [Berstein et. al, 2010] apresenta o sistema Soylent que propõe o uso do MTurk para ser uma interface de edição de texto que permite workers do MTurk reviSar e editar trechos de texto sob demanda.

Waze

Outro exemplo de software que tem como base o Crowdsourcing é o Waze, um GPS Social onde os usuários podem contribuir mostrando os pontos de críticos do trânsito (acidentes, congestionamentos, etc), colaborando para que outros usuários consigam montar rotas levando em consideração estes pontos. Outro ponto interessante é que utilizando a aplicação e enviando informações para a rede o usuário ajuda os mapas a serem aperfeiçoados, atualizando-os em tempo real. Desta forma todos os usuários do software ajudam o GPS a ser mais preciso e a elaborar rotas mais eficazes, que podem ser utilizadas por todos os usuários do Waze.

Crowfunding

[IGR]
A ideia do crowdfunding é financiar projetos, eventos ou ideias empreendedoras. Ao contrário da capitalização mais tradicional em que um grupo pequeno de investidores dispende uma grande quantia de dinheiro, um projeto (ou ideia) financiado por crowdfunding recebe um número muito grande de doações pequenas, normalmente em troca de algum benefício não monetário, como acesso prioritário ou direito de acompanhar e participar no desenvolvimento da ideia. Exemplos de sites de crowdsourcing brasileiros são movere.me, Makaha e Ativa aí

7. CSP: Informação Social

blogs, wikis, twitter

7.1. Folksonomia

PCH: Uma das informações sociais que auxiliam os usuários de redes sociais a classificar conteúdo e é a foksonomia. Folksonomia é um que se originou a partir da junção de dois outros termos: folk (povo, pessoas) e taxonomia (classificação). Ou seja, é um mecanismo que permite a organização do conhecimento a partir da classificação informal e colaborativa. Na folksonomia essa classificação é realizada livremente pelas pessoas, enquanto em taxonomia a hierarquia das categorias é definida inicialmente e, só depois disso, as informações são encaixadas (organizadas) em uma delas.

A folksonomia é definida livremente pelas pessoas à medida que elas realizam as classificações. Com isso, estamos diante de uma renovação lingüística para a categorização colaborativa. Ou seja, é um mecanismo de tagging social em que as pessoas colaboram para a sua criação.

Essas classificações são realizadas pelos usuários a partir do uso de tags (marcações) onde as pessoas associam termos-chave a determinados objetos, de acordo com as suas visões em relação àqueles objetos. Por exemplo: João categoriza um objeto geométrico circular de cor azul com as tags ‘elipse’ e ‘azul’, já Maria categoriza o mesmo objeto com as tags ‘círculo’ e ‘azul’, isto é, pessoas distintas podem categorizar o mesmo objeto com um conjunto de tags diferentes, pois cada pessoa tem seu modo de “enxergar o mundo”.
O processo de tagging é essencial para que haja o surgimento da folksonomia. Nesta etapa, as pessoas categorizam livremente os objetos (imagem, site, um post em uma comunidade, etc.) com o uso de tags, isto é, palavras-chaves, marcações, rótulos ou etiquetas. Assim, o conhecimento sobre um determinado objeto é construído coletivamente de acordo com o entendimento (visão individual em relação ao objeto) de cada pessoa, isto é, uma “sabedoria” coletiva sobre o objeto é construída.

À medida que um conjunto de pessoas categoriza (adicionam tags) massas de conteúdo, os padrões surgem naturalmente. Dessa forma, cada pessoa tem em suas mãos o poder de influenciar diretamente no conhecimento representado pela folksonomia, exercendo influência direta no que pode ser definido como mais importante pra ele, ou, até mesmo, para um determinado grupo de pessoas.
O processo de tagging envolve três (3) elementos, usuários (pessoas) tags e objetos. Dessa forma, um conjunto p de pessoas (ou uma única pessoa), com um conjunto t de tags categoriza um conjunto o de objetos, ou seja, surge uma relação p->t->o. Com isso, há uma relação indireta entre cada pessoa e o objeto que foi categorizado por ela.

O raciocínio para a classificação colaborativa que permite o surgimento de uma folksonomia é bem simples: um usuário qualquer, por exemplo, João, associa tags a um determinado objeto. Da mesma forma, outros usuários também associam tags a este mesmo objeto, validando assim as tags já atribuídas. Assim, o conhecimento em relação a este objeto é construído coletivamente e, com isso, há uma tendência natural para que essa classificação seja mais confiável se comparada à classificação realizada de acordo com o entendimento de um único usuário (neste caso em específico, João). Neste sentido, a folksonomia nos conduzirá para um novo modelo de indexação, onde os próprios usuários fazem a descrição dos objetos (itens da folksonomia). Uma vez que esse conhecimento estiver consolidado, por meio das tags, os usuários podem recuperar o conhecimento e compartilhá-lo. Através da folksonomia é possível visualizar as tags de outros usuários, bem como identificar o quanto uma determinada tag é popular dentre os usuários, permitindo o acesso às informações relacionadas a uma determinada tag.

Uma tag cloud por si só traz pouca funcionalidade. Por isso é comum cada tag conter um hyperlink que aponte para uma página que apresenta todos os conteúdos classificados por esta desta tag. Além disso, é comum indicar no tooltip da tag informações sobre sua freqüência. Neste tooltip pode-se indicar a quantidade de elementos desta tag, tornando mais fácil a visualização da quantidade de ocorrências da mesma. A abaixo apresenta uma tag cloud retirada de um blog nacional. Pode-se notar que, quando o ponteiro do mouse repousa sobre uma tag, as informações sobre a freqüência são apresentadas, junto com a quantidade de cliques que foram feitos nesta tag.

Algumas outras vantagens de uma folksonomia que podem ser mencionadas são:
• Diminuição de custos que, eventualmente incorreriam, caso houvesse a necessidade de contratação de profissionais especializados para categorização dos conteúdos ou ao menos criação da taxonomia a ser utilizada.
• Permissão para que o usuário possa organizar com facilidade os conteúdos, já que não há uma necessidade de aprendizado de um vocabulário controlado, pré-definido por um especialista, ou seja, a categorização é livre;
• Reflete o vocabulário pertinente a cada usuário, produzindo uma união de vocabulários sobre os mesmos objetos;
• Propicia uma diminuição nas barreiras (fronteiras) para a cooperação.

A Folksonomia contribui para que haja uma organização da informação, porém, com a liberdade que os usuários possuem para categorizar os objetos, uma vez que não há qualquer controle sobre como esta categorização é realizada, surgem alguns problemas de inconsistências e ambigüidades, como:

• Há uma tendência natural para que surjam na folksonomia termos (tags) distintos, mas que expressem mesmos significados, por exemplo, as tags “redes sociais” e “rede social”;
• Tags sinônimas, ou seja, termos diferentes, mas que semanticamente possuem o mesmo valor;
• Erros de ortografia ou digitação também são naturais e contribuem diretamente para o “enfraquecimento” da folksonomia;
• Variações de gênero, número e grau de palavras também são comuns.
• Polissemias também podem ocorrer, ou seja, palavras que expressem vários significados e, por isso, só podem ser explicadas em um determinado contexto. Por exemplo, uma tag “estrela” pode estar relacionada a um corpo celeste ou a um astro da TV;
• Podem surgir tags irrelevantes, com uma baixa freqüência de ocorrências na folksonomia.

7.2. Redes de Pesquisa

[CPT] A Plataforma Lattes é o esforço do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) em padronizar a base de currículos acadêmicos em instituições públicas e privadas, registrando informação das atividades científicas, acadêmicas e profissionais de pesquisadores cadastrados nesta plataforma [26]. A informação contida nela, inicialmente concebida para registrar dados individuais, hoje contém informação sobre relacionamentos acadêmicos, como orientação em pós-graduação, co-autoria em publicações, participação em grupos de pesquisa e instituições de ensino.

Conforme essa base de currículos foi crescendo, a informação de relacionamentos entre pessoas e instituições, a plataforma Lattes foi adquirindo dados que permitem inferir informações de redes de pesquisa reais. O scriptLattes [25] é um script GNU-GPL desenvolvido para a extração e compilação automática de: (1) produções bibliográficas, (2) produções técnicas, (3) produções artísticas, (4) orientações, (5) projetos de pesquisa, (6) prêmios e títulos, (7) grafo de colaborações, e (8) mapa de geolocalização de um conjunto de pesquisadores cadastrados na plataforma Lattes.

Esta ferramenta vem sendo utilizada com diversos fins [25]:

Criação de relatórios de pesquisa acadêmica: gerando estatísticas anuais por tipo de publicação do número de publicações de um grupo de pesquisa.
Criação de grafos de colaboração acadêmica: gerando uma visão geral do grau de colaboração dentro de um determinado grupo de pesquisa.
Criação de árvores de genealogia acadêmica considerando a relação de orientação acadêmica de pós-graduação.
Análise de distribuição geográfica de pesquisadores de um determinado grupo de pesquisa.

7.3. Twitter

7.3.1. O que é?

[CPT]: [27] discute o propósito ou a finalidade do Twitter, discursando se o Twitter é de fato uma rede social ou um meio de comunicação. Nesse trabalho, os autores exploraram 40 milhões de usuários, 1 bilhão e meio de relações sociais (Follows) e 106 milhões de tweets (mensagens). A análise foi feita pelas duas perspectivas: a de rede social (pelo número de seguidores) e a de meio de comunicação (pelo número de retweets - difusão de mensagens dos outros). Os autores mostram que não necessariamente os usuários com mais seguidores são os usuários cujos tweets são mais retwittados. Pode-se dizer que os usuários são retwittados como um grau da (1) confiança dos seguidores na informação do usuário e (2) relevância da informação. Os usuários mais re-twittados são meios de comunicação conhecidos (CNN, Huffington Post, NY Times e ESPN), e alguns usuários considerados como fontes independentes de notícias (Oxford Girl, Pete Cashmore e Michael Arrington). Isto mostra o poder do twitter como meio de comunicação de notícias.

Além disso, os autores analisaram 4262 Trend Topics, concluindo que a maioria deles (85%) correspondem a manchetes ou notícias persistentes. Além disso, o estudo mostrou que não importando o número de seguidores originais de um tweet, os retweets atingem em média 1000 novos usuários, o que mostra o poder da expansão de informação dos retweets.

// [DMT]: comentário: não sei se estes dois paragrafos ficariam nesto local, mas eles comentam de usos interessante para obtenção de valores. Outro aspecto é q um dos trabalhos citados não usa o twitter, mas outra ferramenta de micro-blogging.

[DMT] Trabalhos como os de Zhang [66] apresentam estudos sobre o uso de sistemas de micro-blogging (como o Twitter, ou, neste caso o Yammer) em ambientes coorporativos. Zhang analisa, em seu trabalho, a forma de uso, vantagens e barreiras para a adoção dos empregados desta ferramenta de microblogging dentro destes ambientes. De acordo com os autores, o sistema é principalmente utilizado para a notificação interna e externa de acontecimentos dentro de áreas, porem, muitos dos leitores dos posts utilizam o sistema para obter informações do trabalho atual de outras áreas e criar novas conexões. Outro resultado obtido pelos autores é a (re)descoberta da uma das barreiras para adoção de tais ferramentas, que é o ruído existente para a obtenção de informações, que, porem, é diminuído pelo fato que o uso de micro-blogs em empresas se foca na notificação profissional das áreas, e não em informações pessoais, como é visto em redes de micro-blogs convencionais.

[DMT] Outro uso destas redes de micro-blog esta na detecção e obtenção de informação de acidentes ou catástrofes. Vieweg et al. [67] faz uma analise dos posts criados durante dois desastres naturais (incêndio de mata em Oklahoma, e o transbordamento do Red River). Através destes estudos, os autores criaram um possível frame-work para obtenção automática de informações de desastres em tempo-real. E a principal característica dos posts que os autores levantam como sendo o mais simples para a obtenção de informação é o uso de palavra para localidades dos eventos. Acredita-se que este trabalho de pesquisa se torne base para a criação de sistemas para obtenção de informações de forma automática.

8. CSP: Sites Sociais

[CPT] [33] define sites sociais como serviços na Web que permitem que as pessoas (1) construam perfis públicos ou semi-públicos dentro de um sistema restrito, (2) criem uma lista de outros usuários com os quais mantém uma conexão e (3) vejam e visitem sua lista de conexões e as dos outros dentro do sistema. A definição de conexão, o público alvo e as informações dos usuários disponíveis diferenciam esses sites sociais.

Orkut, MySpace, Facebook, Linkedin

MDO:
O artigo de [48] estuda o porquê do sucesso das comunidades virtuais, com base na pesquisa da estrutura social de 200 comunidades de desenvolvimento de software aberto. As hipóteses apresentadas tem como base a própria teoria de redes sociais, onde são considerados os seguintes fatores como motivadores de sucesso de algumas comunidades:
- Interação com outras comunidades
- Alto grau de interação entre os usuários
- Participação tanto de usuários líderes como periféricos
- Pouca necessidade de comunicação entre os administradores e os usuários

RGH: A distribuição dos graus de conectividade dos nós de uma rede social online geralmente exibe uma cauda longa, mas nem sempre segue uma lei de potência (power-law). O artigo de Gjoka et al. [21] comprova que a distribuição verdadeira do grau dos nós no Facebook exibe dois regimes diferentes, com o número aproximado de 300 amigos separando as duas regiões da distribuição, onde cada uma delas é aproximável por uma lei de potência com parâmetros diferentes.

RGH: Uma métrica importante de redes sociais online é a a assortatividade, uma característica dos nós de um grafo em relacionarem-se a outros similares ou diferentes por alguma medida estabelecida, geralmente por seus graus de conexão. A rede do Facebook, por exemplo, exibe alta assortatividade do grau de conexão [21], ou seja, usuários com alto grau de conexão em geral possuem conexões com outros usuários que também possuem alto grau de conectividade.

RGH: Outro aspecto importante na análise de redes sociais [53] é a forma de amostragem destas redes, pois se for feita de modo inapropriado pode levar a análise a conclusões inválidas. O artigo de Gjoka et al. [21] examina meios de obtenção de subgrafos sociais evitando viés estatístico em casos onde não é possível selecionar usuários aleatoriamente.

RGH: Alguns métodos de amostragem popularmente empregados, como busca em largura (Breadth-First-Search (BFS)) e passeio aleatório (Random Walk (RW)) mostram ser más escolhas [21]. BFS tem uma tendência a visitar nós de alto grau de conectividade quando a busca não é feita completamente (o que é praticamente uma necessidade em redes grandes) e por isso acaba cobrindo densamente apenas uma região do grafo. RW também tem o problema de preferir nós de alto grau de conectividade, como demonstrado por Lovász [54].

RGH: Duas abordagens bem sucedidas [21] para amostragem sem viés de redes sociais online são:

Passeio Aleatório Re-Ponderado (Re-Weighted Random Walk (RWRW)): Utiliza RW para a busca, introduzindo viés, mas que pode ser quantificado através de análise por cadeias de Markov e posteriormente corrigido através da introdução de pesos com o estimador de Hansen-Hurwitz [55]. Este método é um pouco mais eficiente computacionalmente que MHRW (apresentado a seguir) durante sua execução, mas o processamento posterior dos dados torna o processamento equivalente. É difícil testar a convergência online deste método usando diagnósticos de Gwecke [57] ou de Gelman-Rubin [58], pois estes precisam da correção dos pesos, que só é feita ao final do processo. Uma alternativa é a re-amostragem de importância simulada (Simulated Importance Resampling (SIR)) [61], mas esta exibe alguns problemas conhecidos de viés assintótico [56].

Passeio Aleatório de Metropolis-Hasting (Metropolis-Hasting Random Walk (MHRW)): Obtém uma distribuição estacionária uniforme dos nós, modificando as probabilidades de transição ao invés de corrigir pesos posteriormente como faz RWRW. O algoritmo de MH [59] é uma técnica geral de Monte Carlo em Cadeias de Markov (Markov Chain Monte Carlo (MCMC)) [60] para amostragem de uma distribuição de probabilidades difícil de se obter diretamente. MCMC é uma técnica tipicamente utilizada para estimar algumas métricas, como por exemplo uma função da variável aleatória subjacente. MHRW pode repetir a visita a um nó e, por causa disso, tipicamente visita menos nós únicos que uma sequência de mesmo tamanho obtida por RW ou BFS. Diferente de RWRW, é fácil testar a convergência de MHRW online, pois não há necessidade de pós-processamento, e isto também provê uma vantagem adicional, que é a redução da possibilidade de que alguém mais usando os dados esqueça de fazer a re-ponderação.

[DMT] Outro tipo de rede social existente são as redes de comunidades online de obras (OCOC, Online Community of Creators) definida por Sylvan [65]. Estes sites são ambientes onde pessoas podem publicar suas obras, como jogos e imagens entre outros, discutir sobre as obras e associar a obra com o criador, permitindo a busca de obras e seus autores. Sites como o Scratch e Deviant Art são exemplos deste tipo de comunidade.

[DMT] Em seu trabalho, o Sylnan apresenta o conceito de OCOC e formas de se prever a influencia de um autor de certa obra, utilizando dois tipos de influencias, a influencia de projeto e influencia social. Onde a influencia de projeto é uma medida de quanto à comunidade reconhece um trabalho do autor, já a influencia social é uma medida de quanto uma pessoa é influente na sociedade de forma a promover o projeto para outras pessoas.

9. Jogos e Redes Sociais

Nesse momento, formularemos algumas perguntas básicas, as quais serão respondidas ao longo do capítulo. Começando por: O que é um jogo? O que leva uma pessoa a jogar um determinado jogo? Qual o interesse em jogar um jogo on-line?

Começando pela primeira pergunta, um jogo pode ter diversas definições. Segundo Sid Meier's, um jogo pode ser definido como um conjunto de decisões interessantes [38]. Mas essa definição parece um tanto vaga. Escovar os dentes pode ser uma decisão importante e definitivamente não é um jogo. Dessa forma, necessitamos de uma definição mais precisa do que de fato é um jogo. Schuytema, em [38], postula uma definição mais robusta do que pode ser considerado um jogo (ou game).

Um game é uma atividade lúdica composta por uma série de ações e decisões, limitado por regras e pelo universo do game, que resultam em uma condição final. As regras e o universo do game são apresentados por meios eletrônicos e controlador por um programa digital. As regras e o universo do game existem para proporcionar uma estrutura e um contexto para as ações de um jogador. As regras também existem para criar situações interessantes com o objetivo de desafiar e se contrapor ao jogador. As ações do jogador, suas decisões, escolhar e oportunidades, na verdade, sua jornada, tudo isso compõe a "alma do game". A riquesa do contexto, o desafio, a emoção e a diversão da jornada de um jogador, e não simplesmente a obtenção da condição final, é que determinam o sucesso do game.

Claramente, a definição acima, definida por Schuytema ([38] - pág. 7), refere-se apenas a jogos digitais, cuja interatividade com o jogador se dá somente através do meio eletrônico. Certamente, percebe-se que os meios digitais estão cada vez mais inclusos nos jogos, isso incluí também aqueles cuja interatividade não acontece por meio eletrônico. É assim com o Futebol, por exemplo, onde diversos dispositivos digitais auxiliam no controle das regras e do universo do jogo (tais como a marcação de pontos, o auxilio à aplicação de diversas regras do jogo, a contagem do tempo, etc), mas os jogadores não se utilizam de nenhum meio eletrônico para jogar.

No contexto das redes sociais, on-line ou não, os jogos tem fundamental importância para sua formação. Num jogo de futebol, por exemplo, os jogadores interagem uns com os outros, mesmo aqueles que não se conhecem, e relacionamentos entre eles acabam sendo estabelecidos. No entando, diferentemente de um jogo não-eletrônico, no qual os jogadores devem se encontrar num mesmo espaço físico e num mesmo momento para se relacionarem, um jogo digital oferece um certo nível de abstração do meio físico. Jogos como Tribal Wars (http://www.tribalwars.com.br), por exemplo, criam uma rede social envolvendo jogadores de diversos lugares e em tempos diferentes. Já outros como Ragnarok (http://www.levelupgames.com.br/ragnarok/), por exemplo, abstraem somente a localização física do jogador, ou seja, para que haja interação entre dois jogadores, ambos devem estar jogando ao mesmo tempo.

Dessa forma, há diversas formas de categorizar um jogo digital on-line segundo somente a forma de interação que este oferece aos seus jogadores. Não obstante, há ainda jogos que tiram proveito de uma rede social já formada, como o facebook ou o orkut, por exemplo, para que os jogadores interajam diretamente com seus amigos dessa rede (por exemplo, o jogo Farmville disponível no facebook).

Jogos e a Internet

Os jogos on-line estão se difundindo cada vez mais [18]. A acessibilidade da internet está alcançando cada vez mais plataformas. Diversos video-games dão ao jogador a opção de conectar-se a internet para jogar on-line com seus amigos. A internet tem se tornado uma ótima ferramenta também para este fim. Esses jogos são comumente chamados de MMOGs (Massive Multiplayer On-line Game), ou seja, jogos que permitem um número grande de jogadores conectados ao mesmo tempo ao jogo.

Para os jogos on-line, diversas questões tanto de implementação como de manutenção e administração recebem atenção. Primeiramente, em questão de implementação, os programadores de jogos tem que passar a programar e compreender o funcionamento da internet, bem como os diversos protocolos de comunicação que podem haver entre cliente/servidor. Problemas como velocidade da conexão ou banda disponível também devem ser considerados. Esses mesmos últimos problemas causam atrasos no gameplay e tais incômodos devem ser contornados. Ainda no âmbito da implementação, outro fator importante envolve a segurança dos dados dos jogadores [18]. Para esses, o uso de algoritmos de criptografia podem ajudar.

Mudando para o campo da administração e manutenção de jogos on-line, a primeira questão envolve a manutenção dos servidores. Basicamente, no contexto considerado, um servidor é um computador dedicado a administrar o funcionamento dos jogos; conexões, mensagens e ações dos jogadores estão inclusos nese funcionamento. Quando se trata de um jogo on-line, seja através da conexão via PC ou video-game, o servidor obrigatoriamente deve permanecer ligado 24 hrs por dia. O motivo para isso é fácil de compreender: como não é possível descobrir em que momento os jogadores se conectarão aos jogos, o serviço deve estar sempre disponível. Para tal, é necessário garantir um ótimo funcionamento dos servidores: salas com ar-condicionado para evitar aquecimento podem ser necessárias.

A administração de jogos on-line envolve muito menos aspectos técnicos. Basicamente, deve-se planejar um modelo de vendas e atendimento. As empresas que proporcionam esse tipo de entreterimento encontraram diversas formas de obter renda a partir dos jogos. Algumas vendem uma assinatura mensal para o acesso aos jogos; outras tornam o acesso gratuito, mas impõem dificuldades aos jogadores que podem ser facilmente superadas através da aquisição de alguns itens do jogo usualmente a venda nos sites dos jogos (em geral não são caros, mas dada a quantidade de jogadores num jogo on-line o faturamento pode ser alto); e ainda há empresas que, embora deêm acesso gratuito aos jogos, limitam seu uso ou os recursos proporcionados por estes até o jogador adquirir o acesso completo ao jogo pagando periódicamente um determinado valor. O atendimento para estes jogadores algumas vezes se dá através do próprio jogo. Jogadores especiais, chamados de Game Masters (GM) atendem os demais, criam conteúdos (novas missões e eventos, por exemplo), e participam de discussões on-line com os demais jogadores sobre temas relacionados ao jogo em si [68].

Papel da rede social nos jogos

[IGR]
Como demonstrado em [51], as relações sociais tem grande importância nos jogos online. O progresso dos jogadores no jogo é fortemente influenciado pela capacidade do jogador de se socializar com outros jogadores e formar relações virtuais de colaboração. Diversos fenômenos que ocorrem nas redes sociais reais foram relatados em [51], como a introdução de jogadores novos a outros mais experientes, a formação de grupos (guildas) para compartilhar recursos, dicas e presentes para o avanço mais rápido no jogo e até mesmo as consequências negativas de atos egoístas dentro de um grupo. O trabalho, inclusive, ressalta estas e outras características comuns entre as redes sociais reais e a rede social formada dentro jogo.

[DMT]Outra contribuição do uso de redes sociais para jogo pode ser encontrado no aumento do engajamento e atividades dos jogadores. Martino et al. [69]] apresentam um estudo sobre a atividade dos grupos dentro de um jogo de caça ao tesouro, onde participantes podem trocar informações entre si. Este trabalho mostra que ao se prover informações de atividades sociais, há um aumento nas atividades do jogo como um todo, em comparação à situações onde estas informações não são apresentadas.

[DMT]Kirman et al. estendem este resultado apresentando que este aumento no nível de atividade e engajamento é observado também em jogos sem objetivos claros. Em seu trabalho [70], os autores aplicam um estudo das atividades do jogadores sobre o jogo Magpies dentro da rede social Facebook. Para um dos grupos de estudos, os autores não apresentam as informações de atividades sociais, de forma a obter um grupo de controle para poder comparar outros grupos. Resultados obtidos mostram que a inclusão de informações de contextualização social cria um aumento no engajamento e atividade dos jogadores, acarretando, por sua vez, em um pequeno aumento no desempenho.

[DMT]Em ambos os trabalhos, os autores acreditam que estes resultados podem ser explicado pelo aumento da sensação de presença social, apresentado por Biocca et al. [71]. Biocca apresenta que a sensação de uma pessoa estar presente em um ambiente, real ou virtual, é influenciada pela sensação de que outras pessoas também estarem presentes no mesmo ambiente. Assim, em ambos os jogos apresentados, o aumento do engajamento pode ser obtido pela sensação de presença social que o jogador tem ao obter estas informações sociais de alto nível, aumentando por sua vez as atividades e desempenho dos jogos.

CNG
Os fabricantes de consolas de video jogos (dominantemente Sony - http://us.playstation.com/ e Microsoft - http://www.xbox.com/en-US/live/) criaram infra-estruturas (redes e serviços) para ativar jogos multi-player online. Estas redes permitem interagir com outras pessoas em mundo criados pelos video jogos seguindo a dinâmica do jogo. E no caso da Sony inclusive através de suas consolas móveis e fixas (PlayStation Portable e PS3 ). Estas redes também fornecem diferentes serviços como: atualização de jogos, registros de records, compartilhamento de dinâmicas de jogos e mashups, entre outros. XLink Kai (http://www.teamxlink.co.uk/) é um método que permite unificar as redes de diferentes fabricantes para video jogos compatíveis

[1]

10. Modelagem e Simulação de Redes Sociais

MTH: aqui podemos colocar os artigos que o cpt citou.
JDC: Estou lendo um pouco sobre o assunto… vou tentar fazer um texto legal para essa parte.

[CPT]: 10.1. Modelagem de Sites Sociais.

Após estruturar a seção, talvez encaixe em algum título melhor
Em [24], os autores apresentam um trabalho de medição e análise de redes sociais na internet, em particular de 4 redes sociais representativas da época: Flickr, LiveJournal, Orkut e YouTube. Os autores comentam do desafio de extrair amostras significativas desses sites(também explorado em [20]), explorando em cada caso uma característica própria da estrutura dos sites. A análise dos autores, relaciona as redes sociais online com os algoritmos de busca na Web, em que páginas Web se relacionam com outras através de vínculos (hyperlinks) uni-direcionais entre elas. Algumas descobertas apresentadas pelos autores são:

Simetria dos Vínculos: Desconsiderando o Orkut, que é uma rede social bi-direcional, os outros casos considerados, relacionam os elementos uni-direcionalmente, mesmo assim eles apresentam um grau de simetria significativo e consistente com os das redes sociais reais. Esta simetria, dificulta a descoberta de fontes de boa reputação.
Alta correlação entre grau de entrada e saída dos nós do grafo: Os elementos da rede social, nos casos uni-direcionais, com um grande número de referências de entrada, também têm um grande número de referências de saída. Esta observação está fortemente ligada à simetria dos vínculos.
As redes sociais parecem estar compostas de um número grande de clusters fortemente conectados, que consistem em nós de baixo grau cada um. Estes clusters se conectam por um número pequeno de nós de alto grau.
As redes contem um núcleo densamente conectado de aproximadamente 10% de nós com grau de conexão elevado. Como resultado os caminhos dentro do núcleo são curtos.

[CPT]: Coloquei alguns artigos que falam sobre OSN (Online Social Networks), sobre como extrair informação (amostras) dessas redes, entre outras. 21, 22, 23, 24.

Aplicações

Aqui podemos falar um pouco desse artigo [7]

+11. Discussão Final

Referências

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Simuladores:

MTH: Social Networking Simulation
IGR:NetDraw (permite criar grafos de redes sociais e calcular diversas medidas de centralidade, além de fazer clustering e já ter implementado diversos outros algoritmos de grafos que fazem sentido para análise de redes sociais.

Jogos:

MTH: [http://www.gamasutra.com/view/feature/4009/the_social_network_game_boom.php]
MTH: MMORPG MU Online
RAT: Ragnarok [http://levelupgames.uol.com.br/ragnarok/]
RAT: Tribal Wars [http://www.tribalwars.com.br/]
JDC: Tibia
RDP: The Hunter - Jogo online que tem características de rede social permitindo ações comuns a estas como, por exemplo, adicionar amigos. Simula uma caçada em que os jogadores têm que analisar várias informações e tomar decisões; utiliza ambientes tridimensionais com qualidade gráfica foto-realística.

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page revision: 1, last edited: 10 Jun 2011 23:22

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Sistemas Humano-Computacionais

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