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Iniciação a
Redes
Conceitos Essenciais e
Principais Ideias
Tradução realizada pelo Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados. Vrs. 12Nov2015
Network Literacy: Essential Concepts and Core Ideias
(Documento desenvolvido pelo NetSciEd. Tradução português: IBPAD)
Na medida em que nosso mundo se torna mais conectado através do uso de
redes que permitem comunicação instantânea e disseminação de
informação, o grau de entendimento destas redes possui um papel principal
em determinar o quanto a sociedade vai se beneficiar dessa conectividade
aprimorada. Em resumo, uma sociedade em rede requer iniciação a rede:
conhecimento básico sobre com as redes podem ser usadas como
ferramenta para descoberta e tomada de decisão e sobre seus potenciais
benefícios e problemas, tornado acessível a todas pessoas vivendo em um
mundo conectado. Além disto, uma vez que qualquer criança interage com
redes o dia todo, todos os dias, é importante que a iniciação a redes comece
na juventude. E como as redes estão presentes em todos aspectos da vida
contemporânea, o pensamento sobre redes deve ser refletido na prática de
ensino de um modo interdisciplinar. Ainda assim, apesar da importância e
ubiquidade das redes, o estudo das redes está ausente dos atuais sistemas
educacionais. Este documento fornece um passo inicial para facilitar o
desenvolvimento de iniciação a redes. Apresenta ideias básicas para o
estudo das redes em linguagem simples, oferecendo sete conceitos
essenciais e mais ideias centrais descritas de uma maneira concisa. Pode ser
utilizado por qualquer pessoa para ensino e aprendizado. Este trabalho foi
desenvolvido iterativamente e colaborativamente por uma comunidade de
cientistas e praticantes que desenvolvem ciência de ponta sobre redes. Para
mais informação e recursos adicionais sobre o projeto de iniciação a redes,
visite o website do projeto: http://sites.google.com/a/binghamton.edu/netscied
1. AS REDES ESTÃO EM TODOS OS
LUGARES
 O conceito de redes é amplo, geral e descreve como as
coisas estão conectadas umas às outras. Redes estão
presentes em todos os aspectos da vida.
 Há redes que formam a infraestrutura técnica de nossa
sociedade – por exemplo, redes de sistemas de
comunicação, sistemas semânticos, a Internet, malhas
elétricas, abastecimento de água etc.
 Existem redes de pessoas – por exemplo, famílias e amigos,
trocas de email e mensagens de texto,
Facebook/Twitter/Instagram, grupos profissionais etc.
 Há redes culturais – por exemplo, linguagem/literatura/arte
conectada por suas similaridades, eventos históricos ligados
por cadeias causais, religiões conectadas por suas raízes
compartilhadas, pessoas conectadas a eventos etc.
 Redes podem existir em várias escalas espaciais ou
temporais.
2. REDES DESCREVEM COMO AS
COISAS CONECTAM E INTERAGEM
 Existe um sub-campo da matemática aplicado às redes. É
chamado de teoria dos grafos. Muitas redes podem ser
representadas matematicamente como grafos.
 Conexões são chamadas de ligações, arestas ou laços. As
entidades conectadas umas às outras são chamadas de nós,
vértices ou atores.
 Conexões podem ser não-direcionadas (simétricas) ou
direcionadas (assimétricas). Elas podem também indicar
laços de diferentes intensidades e podem indicar relações
positivas ou negativas.
 O número de conexões de um nó é chamado de grau
daquele nó.
 Muitas redes possuem mais que um tipo de conexão – por
exemplo, amizades off-line e conexões de Facebook,
diferentes modos de transporte etc.
 Uma sequência de arestas que leva um nó, através de outros
nós, a outro nó é chamada de caminho.
 Um grupo de nós nos quais existe um caminho de uma
entidade a qualquer outra entidade é chamado de
componente conectado. Algumas redes possuem múltiplos
componentes conectados que estão isolados uns dos
outros.
 Algumas redes são estudadas utilizando estruturas
matemáticas que são mais complexas do que grafos.
3. REDES PODEM REVELAR
PADRÕES
 Você pode representar algo como uma rede ao descrever
suas partes e como estão conectadas entre si. Uma
representação de redes é um jeito poderoso de estudar as
propriedades de um sistema.
 As propriedades que você pode estudar em uma rede
incluem:
o como os graus se distribuem entre os nós
o quais partes ou conexões são mais importantes
o forças e/ou fraquezas da rede
o se existe uma sub-estrutura ou hierarquia
o quantos passos, em média, são necessários para se
mover de um nó a outro na rede
 Em algumas redes, você pode encontrar um pequeno
número de nós que possuem graus muito maiores que os
outros. São geralmente chamados de hubs.
 Em algumas redes, você pode encontrar um grupo de nós
que são mais conectados entre si do que a probabilidade
poderia indicar. São chamados às vezes de clusters ou
comunidades. Alguns podem ocupar um parte central, ou
núcleo, da rede,
 Com estas descobertas, você pode inferir às vezes como
uma rede foi formada e/ou fazer predições sobre processos
dinâmicos da rede ou sua futura estrutura.
4. VISUALIZAÇÕES PODEM AJUDAR
NO ENTENDIMENTO DAS REDES
 Redes podem ser visualizadas de muitos jeitos diferentes.
 Você pode desenhar um diagrama de rede ao conectar nós
uns aos outros com arestas.
 Existe uma variedade de ferramentas disponíveis para
visualização de redes.
 A visualização de rede geralmente ajuda a entende-la e
comunicar ideias sobre conectividade de uma maneira
intuitiva, não-técnica.
 Design criativo da informação exerce um papel importante
ao se fazer uma visualização efetiva.
 É importante ser cuidadoso ao interpretar e avaliar
visualizações, pois elas podem não contar tudo que pode ser
conhecido sobre uma rede.
5. A ATUAL TECNOLOGIA
COMPUTACIONAL PERMITE QUE VOCÊ
ESTUDE REDES DO MUNDO REAL
 Tecnologia computacional aumentou dramaticamente a
capacidade de estudar redes, sendo especialmente
importante para o estudo de grandes redes com estrutura
complexa.
 Existem inúmeras ferramentas gratuitas para visualização e
análise de redes.
 Utilizando computadores pessoais, qualquer pessoal (e não
só cientistas) podem construir, visualizar e analisar redes.
 Através da Internet, qualquer pessoa pode ter acesso a
muitos conjuntos interessantes de dados de redes.
 Computadores permitem simular redes hipotéticas ou
virtuais, assim como simular processos dinâmicos em redes
reais e hipotéticas.
 Aprender habilidades computacionais abre portas para uma
miríade de possibilidades de carreira profissional. Estas
incluem profissões como cientista, analista de dados,
engenheiro de software, educador, desenvolvedor web,
criador de mídia e muitas outras.
6. REDES PERMITEM A COMPARAÇÃO
DE DIFERENTES TIPOS DE SISTEMAS
 Vários tipos de sistemas, uma vez representados como
redes, podem ser comparados para examinar semelhanças
e diferenças.
 Algumas propriedades de redes aparecem em sistemas
aparentemente não relacionados. Isto significa que existem
alguns princípios gerais sobre conectividade que se aplicam
a múltiplos domínios.
 Outras propriedades de redes são diferentes em sistemas
diferentes. Estas propriedades podem ajudar a classificar
redes em famílias diferentes e a ganhar insight sobre o
motivo de serem diferentes.
 Ciência é tipicamente conduzida em áreas diferentes
chamadas de disciplinas. Redes podem ajudar a superar
fronteiras disciplinares para alcançar uma compreensão
mais completa e holística do mundo.
 Redes podem ajudar na transferência de conhecimento
entre diferentes áreas de estudo.
7. A ESTRUTURA DE UMA REDE PODE
INFLUENCIAR SEU ESTADO E VICE-
VERSA
 A estrutura de rede indica como partes estão conectadas.
 O estado de uma rede indica as propriedades de seus nós e
arestas.
 Estrutura e estado da rede podem mudar ao longo do
tempo.
 A escala de tempo no qual a estrutura e estado de uma rede
co-evolvem podem ser similar ou diferente.
 A estrutura de uma rede podem influenciar mudanças de
seu estado. Exemplos incluem a disseminação de doenças,
comportamentos ou memes em uma rede social, ou
padrões de tráfego na malha viária de uma cidade.
 O estado de rede pode influenciar mudanças na estrutura
de rede. Exemplos incluem a criação de novas arestas
“following” nas mídias sociais ou a construção de novas ruas
para dar conta de engarrafamentos.
AGRADECIMENTOS
A iniciativa Network Literacy (Iniciação a Redes, trad. Port. Tarcizio Silva, Instituto Brasileiro
de Pesquisa e Análise de Dados - IBPAD) não seria possível sem a participação e apoio das
seguintes pessoas e instituições:
o Army Research Office, USA
o Albert-László Barabási, Northeastern University, Boston, USA
o Raissa D'Souza, University of California Davis, USA
o National Science Foundation, USA
o Sarah Schroedinger, NOAA, USA
o H. Eugene Stanley, Boston University, USA
o Craig Strang, Lawrence Hall of Science, USA
o The Network Science Society
o NetSci High students and teachers
o University of California Berkeley, USA
Todos os membros da comunidade de Network Science que contribuíram para este
projeto.
PARTICIPANTES
o Catherine Cramer, New York Hall of Science, USA
o Mason A. Porter, Istituto di Matematica, Università di Oxford, GB
o Hiroki Sayama, Binghamton University, State University di New York, USA
o Lori Sheetz, The Science Center Network, US Military Academy di West Point, USA
o Stephen Uzzo, New York Hall of Science, USA
o Alvar Agusti Chris Arney Robert F. Chen
o Arthur Hjorth Khaldoun Khashanah Yasamin Khorramzadeh
o Erik Laby Toshi Tanizawa Paolo Tieri
o Brooke Foucault Welles Robin Wilkins
Os pontos de vista, opiniões e descobertas contidos neste documento são dos autores e não representam uma
posição oficial, política ou decisão do Department of the Army.
Para mais informações, entrar em contato com Catherine Cramer en
ccramer@nysci.org
https://sites.google.com/a/binghamton.edu/netscied
https://www.facebook.com/netscied
CRÉDITOS
O presente guia, assim como sua tradução, estão disponíveis pela licença Creative
Commons Share Alike (CC BY-SA 4.0) (http://creativecommons.org/licenses/by-
sa/4.0/)
Imagens
A leaf, backlit by the sun, with veins visible by Curran Kelleher [GFDL
(http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html), CC-BY-SA-3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/)
via Wikimedia Commons
Feedback Loops in a System Dynamics Model by National Cancer Institute [Public domain], via Wikimedia
Commons
The Matrix - Screenshot of the famous GLMatrix screensaver by Jamie Zawinski [Attribution], via Wikimedia
Commons
その他の画像は Python + NetworkX あるいは Wolfram Research Mathematica にて計算的に生成したものです。

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  • 1. Iniciação a Redes Conceitos Essenciais e Principais Ideias Tradução realizada pelo Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados. Vrs. 12Nov2015
  • 2. Network Literacy: Essential Concepts and Core Ideias (Documento desenvolvido pelo NetSciEd. Tradução português: IBPAD) Na medida em que nosso mundo se torna mais conectado através do uso de redes que permitem comunicação instantânea e disseminação de informação, o grau de entendimento destas redes possui um papel principal em determinar o quanto a sociedade vai se beneficiar dessa conectividade aprimorada. Em resumo, uma sociedade em rede requer iniciação a rede: conhecimento básico sobre com as redes podem ser usadas como ferramenta para descoberta e tomada de decisão e sobre seus potenciais benefícios e problemas, tornado acessível a todas pessoas vivendo em um mundo conectado. Além disto, uma vez que qualquer criança interage com redes o dia todo, todos os dias, é importante que a iniciação a redes comece na juventude. E como as redes estão presentes em todos aspectos da vida contemporânea, o pensamento sobre redes deve ser refletido na prática de ensino de um modo interdisciplinar. Ainda assim, apesar da importância e ubiquidade das redes, o estudo das redes está ausente dos atuais sistemas educacionais. Este documento fornece um passo inicial para facilitar o desenvolvimento de iniciação a redes. Apresenta ideias básicas para o estudo das redes em linguagem simples, oferecendo sete conceitos essenciais e mais ideias centrais descritas de uma maneira concisa. Pode ser utilizado por qualquer pessoa para ensino e aprendizado. Este trabalho foi desenvolvido iterativamente e colaborativamente por uma comunidade de cientistas e praticantes que desenvolvem ciência de ponta sobre redes. Para mais informação e recursos adicionais sobre o projeto de iniciação a redes, visite o website do projeto: http://sites.google.com/a/binghamton.edu/netscied
  • 3. 1. AS REDES ESTÃO EM TODOS OS LUGARES  O conceito de redes é amplo, geral e descreve como as coisas estão conectadas umas às outras. Redes estão presentes em todos os aspectos da vida.  Há redes que formam a infraestrutura técnica de nossa sociedade – por exemplo, redes de sistemas de comunicação, sistemas semânticos, a Internet, malhas elétricas, abastecimento de água etc.  Existem redes de pessoas – por exemplo, famílias e amigos, trocas de email e mensagens de texto, Facebook/Twitter/Instagram, grupos profissionais etc.  Há redes culturais – por exemplo, linguagem/literatura/arte conectada por suas similaridades, eventos históricos ligados por cadeias causais, religiões conectadas por suas raízes compartilhadas, pessoas conectadas a eventos etc.  Redes podem existir em várias escalas espaciais ou temporais.
  • 4. 2. REDES DESCREVEM COMO AS COISAS CONECTAM E INTERAGEM  Existe um sub-campo da matemática aplicado às redes. É chamado de teoria dos grafos. Muitas redes podem ser representadas matematicamente como grafos.  Conexões são chamadas de ligações, arestas ou laços. As entidades conectadas umas às outras são chamadas de nós, vértices ou atores.  Conexões podem ser não-direcionadas (simétricas) ou direcionadas (assimétricas). Elas podem também indicar laços de diferentes intensidades e podem indicar relações positivas ou negativas.  O número de conexões de um nó é chamado de grau daquele nó.  Muitas redes possuem mais que um tipo de conexão – por exemplo, amizades off-line e conexões de Facebook, diferentes modos de transporte etc.  Uma sequência de arestas que leva um nó, através de outros nós, a outro nó é chamada de caminho.  Um grupo de nós nos quais existe um caminho de uma entidade a qualquer outra entidade é chamado de componente conectado. Algumas redes possuem múltiplos componentes conectados que estão isolados uns dos outros.  Algumas redes são estudadas utilizando estruturas matemáticas que são mais complexas do que grafos.
  • 5. 3. REDES PODEM REVELAR PADRÕES  Você pode representar algo como uma rede ao descrever suas partes e como estão conectadas entre si. Uma representação de redes é um jeito poderoso de estudar as propriedades de um sistema.  As propriedades que você pode estudar em uma rede incluem: o como os graus se distribuem entre os nós o quais partes ou conexões são mais importantes o forças e/ou fraquezas da rede o se existe uma sub-estrutura ou hierarquia o quantos passos, em média, são necessários para se mover de um nó a outro na rede  Em algumas redes, você pode encontrar um pequeno número de nós que possuem graus muito maiores que os outros. São geralmente chamados de hubs.  Em algumas redes, você pode encontrar um grupo de nós que são mais conectados entre si do que a probabilidade poderia indicar. São chamados às vezes de clusters ou comunidades. Alguns podem ocupar um parte central, ou núcleo, da rede,  Com estas descobertas, você pode inferir às vezes como uma rede foi formada e/ou fazer predições sobre processos dinâmicos da rede ou sua futura estrutura.
  • 6. 4. VISUALIZAÇÕES PODEM AJUDAR NO ENTENDIMENTO DAS REDES  Redes podem ser visualizadas de muitos jeitos diferentes.  Você pode desenhar um diagrama de rede ao conectar nós uns aos outros com arestas.  Existe uma variedade de ferramentas disponíveis para visualização de redes.  A visualização de rede geralmente ajuda a entende-la e comunicar ideias sobre conectividade de uma maneira intuitiva, não-técnica.  Design criativo da informação exerce um papel importante ao se fazer uma visualização efetiva.  É importante ser cuidadoso ao interpretar e avaliar visualizações, pois elas podem não contar tudo que pode ser conhecido sobre uma rede.
  • 7. 5. A ATUAL TECNOLOGIA COMPUTACIONAL PERMITE QUE VOCÊ ESTUDE REDES DO MUNDO REAL  Tecnologia computacional aumentou dramaticamente a capacidade de estudar redes, sendo especialmente importante para o estudo de grandes redes com estrutura complexa.  Existem inúmeras ferramentas gratuitas para visualização e análise de redes.  Utilizando computadores pessoais, qualquer pessoal (e não só cientistas) podem construir, visualizar e analisar redes.  Através da Internet, qualquer pessoa pode ter acesso a muitos conjuntos interessantes de dados de redes.  Computadores permitem simular redes hipotéticas ou virtuais, assim como simular processos dinâmicos em redes reais e hipotéticas.  Aprender habilidades computacionais abre portas para uma miríade de possibilidades de carreira profissional. Estas incluem profissões como cientista, analista de dados, engenheiro de software, educador, desenvolvedor web, criador de mídia e muitas outras.
  • 8. 6. REDES PERMITEM A COMPARAÇÃO DE DIFERENTES TIPOS DE SISTEMAS  Vários tipos de sistemas, uma vez representados como redes, podem ser comparados para examinar semelhanças e diferenças.  Algumas propriedades de redes aparecem em sistemas aparentemente não relacionados. Isto significa que existem alguns princípios gerais sobre conectividade que se aplicam a múltiplos domínios.  Outras propriedades de redes são diferentes em sistemas diferentes. Estas propriedades podem ajudar a classificar redes em famílias diferentes e a ganhar insight sobre o motivo de serem diferentes.  Ciência é tipicamente conduzida em áreas diferentes chamadas de disciplinas. Redes podem ajudar a superar fronteiras disciplinares para alcançar uma compreensão mais completa e holística do mundo.  Redes podem ajudar na transferência de conhecimento entre diferentes áreas de estudo.
  • 9. 7. A ESTRUTURA DE UMA REDE PODE INFLUENCIAR SEU ESTADO E VICE- VERSA  A estrutura de rede indica como partes estão conectadas.  O estado de uma rede indica as propriedades de seus nós e arestas.  Estrutura e estado da rede podem mudar ao longo do tempo.  A escala de tempo no qual a estrutura e estado de uma rede co-evolvem podem ser similar ou diferente.  A estrutura de uma rede podem influenciar mudanças de seu estado. Exemplos incluem a disseminação de doenças, comportamentos ou memes em uma rede social, ou padrões de tráfego na malha viária de uma cidade.  O estado de rede pode influenciar mudanças na estrutura de rede. Exemplos incluem a criação de novas arestas “following” nas mídias sociais ou a construção de novas ruas para dar conta de engarrafamentos.
  • 10. AGRADECIMENTOS A iniciativa Network Literacy (Iniciação a Redes, trad. Port. Tarcizio Silva, Instituto Brasileiro de Pesquisa e Análise de Dados - IBPAD) não seria possível sem a participação e apoio das seguintes pessoas e instituições: o Army Research Office, USA o Albert-László Barabási, Northeastern University, Boston, USA o Raissa D'Souza, University of California Davis, USA o National Science Foundation, USA o Sarah Schroedinger, NOAA, USA o H. Eugene Stanley, Boston University, USA o Craig Strang, Lawrence Hall of Science, USA o The Network Science Society o NetSci High students and teachers o University of California Berkeley, USA Todos os membros da comunidade de Network Science que contribuíram para este projeto. PARTICIPANTES o Catherine Cramer, New York Hall of Science, USA o Mason A. Porter, Istituto di Matematica, Università di Oxford, GB o Hiroki Sayama, Binghamton University, State University di New York, USA o Lori Sheetz, The Science Center Network, US Military Academy di West Point, USA o Stephen Uzzo, New York Hall of Science, USA o Alvar Agusti Chris Arney Robert F. Chen o Arthur Hjorth Khaldoun Khashanah Yasamin Khorramzadeh o Erik Laby Toshi Tanizawa Paolo Tieri o Brooke Foucault Welles Robin Wilkins Os pontos de vista, opiniões e descobertas contidos neste documento são dos autores e não representam uma posição oficial, política ou decisão do Department of the Army. Para mais informações, entrar em contato com Catherine Cramer en ccramer@nysci.org https://sites.google.com/a/binghamton.edu/netscied https://www.facebook.com/netscied
  • 11. CRÉDITOS O presente guia, assim como sua tradução, estão disponíveis pela licença Creative Commons Share Alike (CC BY-SA 4.0) (http://creativecommons.org/licenses/by- sa/4.0/) Imagens A leaf, backlit by the sun, with veins visible by Curran Kelleher [GFDL (http://www.gnu.org/copyleft/fdl.html), CC-BY-SA-3.0 (http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/) via Wikimedia Commons Feedback Loops in a System Dynamics Model by National Cancer Institute [Public domain], via Wikimedia Commons The Matrix - Screenshot of the famous GLMatrix screensaver by Jamie Zawinski [Attribution], via Wikimedia Commons その他の画像は Python + NetworkX あるいは Wolfram Research Mathematica にて計算的に生成したものです。