Mapeando redes de colaboração e comunicação no Elgg

Dando sequência ao estudo iniciado com a plataforma Elgg para mapeamento e análise de redes sociais de comunicação e colaboração, a ideia deste post é documentar alguns cruzamentos possíveis de dados que permitam identificar redes de nosso interesse. Vale ressaltar aqui que para melhor identificar as redes que vamos analisar é necessário termos um melhor entendimento de como os usuários se apropriaram dos recursos oferecidos na plataforma. Para isso, faremos alguns levantamentos de frequência, dispersão e outras estatísticas descritivas básicas para entendermos onde devemos investigar com mais profundidade as relações sociais entre as pessoas.

1. As tabelas elgg_access_collections e elgg_access_collection_membership permitem identificarmos a participação (possivelmente a inscrição apenas) dos usuários pelas oficinas ofertadas pela plataforma. Temos aqui 80 oficinas criadas e 7161 inscrições de usuários nelas de um total de 2068 usuários únicos. Vamos descrever melhor aqui como se dá a distribuição dessas inscrições pelas oficinas:
   1. Utilizando a seguinte consulta em SQL (SELECT elgg_access_collections.name,COUNT(elgg_access_collection_membership.`user_guid`) AS Inscritos FROM elgg_access_collection_membership LEFT JOIN elgg_access_collections ON elgg_access_collection_membership.`access_collection_id`=elgg_access_collections.id GROUP BY name ORDER BY `Inscritos` DESC
      ) obtemos a planilha em anexo;
      
   2. pela planilha, dá para perceber que o Café Virtual foi a atividade com a maior adesão de todo o ambiente, tendo 99,8% dos usuários inscritos por ali. Potencialmente, é um lugar para se investigar com mais cuidado. Depois disso, as oficinas possuem uma distribuição de participação que varia bastante, indo de 2 usuários a 134, tendo uma média de 64 participantes com desvio padrão de 29. Pode ser interessante algumas oficinas que foram mais "representativas" de dinâmicas de formação e participação de seus usuários para investigar com mais cuidado. Vale uma conversa sobre isso com a equipe de formação e pesquisa.
2. Um outro ponto importante para pesquisar a dinâmica relacional no ambiente é como se dão as relações de amizade entre os usuários. Se juntarmos a tabela elgg_entity_relationships filtrada pelo tipo de relação "friend" com a tabela elgg_users_entity podemos descobrir a distribuição de amigos que cada usuários possui.
   • Utilizando a seguinte consulta SQL (SELECT elgg_users_entity.name,COUNT(elgg_entity_relationships.`guid_one`) AS Amigos FROM elgg_entity_relationships LEFT JOIN elgg_users_entity ON elgg_entity_relationships.`guid_one`=elgg_users_entity.guid WHERE `relationship`= 'friend' GROUP BY name ORDER BY `Amigos` DESC ) obtemos a tabela em anexo;
   • Temos que apenas 176 (8,5%) dos usuários estabeleceu 983 relações de amizade com outros 474 (22,9%) usuários diferentes;
   • Analisar as redes de amizade pode ser interessante para avaliar se podemos identificar "clusters" de amigos e, sobretudo, para avaliar se pertencer a esses agrupamentos tem alguma relação com a participação dos usuários em outros espaços do ambiente.

• Vemos inicialmente a rede de relações de amizade e uma identificação de alguns clusters que valem mapear melhor:Próximos passos:
• olhar para as possibilidades das tabelas de entidades (filtrar por subtipos mais interessantes), river/fluxo de atividades, grupos;
• estudar melhor as tabelas de metadados para identificar atributos de usuários - IMPORTANTE.