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1 1 de 10 15/02/ :01 DataGramaZero - Revista de Informação - v.14 n.1 fev13 ARTIGO 03 Redes de conhecimento sob a ótica das redes complexas Knowledge networks from the perspective of complex nets por Frank Coelho de Alcantara e Helena de Fátima Nunes Silva e Denise Fukumi Tsunoda Resumo: Este trabalho estuda as redes de conhecimento sob a visão do estudo de redes complexas, visando o entendimento da sua estrutura e robustez e o papel desempenhado pelos ativistas do conhecimento. Baseia-se em uma pesquisa bibliográfica em gestão do conhecimento e redes complexas considerando as interações entre estas áreas. Aponta as características funcionais dos hubs, como possível explicação para o sucesso dos ativistas do conhecimento na criação do conhecimento. As observações realizadas limitam-se às características dos atores em redes de conhecimento e em redes complexas relacionando funções por similaridade buscando encontrar paralelos funcionais entre estes atores em redes diferentes. A gestão do conhecimento é reconhecidamente um fator competitivo relevante no mercado. A compreensão das qualidades operacionais dos ativistas do conhecimento poderá produzir ativos e vantagens competitivas para o sucesso organizacional. O estudo tem o mérito de utilizar o estudo de redes complexas para entender o funcionamento de redes de conhecimento. Palavras Chaves: Redes complexas; Redes de conhecimento; Informação; Ativistas do conhecimento; hubs; Criação do conhecimento. Abstract: This work is a study of knowledge networks under the vision of complex networks aiming understands its structure, robustness and the role of knowledge activists, through a literature review on knowledge management and complex networks considering the possible interac-tions between these areas. It highlights the functional characteristics of hubs as a possible explanation for the success of knowledge activists in knowledge creation and management. The observations are limited to the characteristics of these actors in knowledge networks and complex networks linking similarity functions searching by functional parallels between these actors in different networks. Knowledge management is recognized as an important competitive factor in the market. Understanding the operational qualities of knowledge activists can produce active and competitive advantages to organizational success. The study has the merit of being a novel application of knowledge of complex networks to the understanding of knowledge networks. Keywords: Complex networks; Knowledge networks; Information; knowledge activists; hubs; Knowledge Creation. Introdução Provavelmente a mais antiga atividade humana seja o convívio social. Existem registros arqueológicos de grupos humanos interagindo socialmente, desenvolvendo e utilizando tecnologias, datados entre dez e quinze mil anos A.C. (Schmidt, 2000), de forma suficientemente organizada para usar ferramentas, construir templos e cidades, deixando uma clara evidência de capacidade técnica, criatividade e conhecimento. Existem ainda outros registros, com vários milhões de anos, de grupos de hominídeos vivendo juntos em uma protossociedade (Massey, 2002). Trabalhos recentes indicam que o convívio em sociedade é um fator determinante tanto para a estrutura quanto para a funcionalidade de circuitos cerebrais específicos em primatas (Sallet, Mars, 2011). Acredita-se que o convívio social, tenha sido um elemento decisivo no desenvolvimento da linguagem e que esta, por sua vez, tenha sido fundamental para o surgimento do conhecimento (Tomasello, 2008). Conhecimento, aqui entendido como a percepção e entendimento dos fatos, verdades ou informações, adquiridos com o uso da experiência prática ou do aprendizado teórico. Conhecimento como a forma tácita da in-formação que tem propósito ou utilidade (Vail, 1999). Um ponto relevante na história da análise do relacionamento social aconteceu em 1954 quando J. A. Barnes publicou um artigo, Class and Committeess in a Norwegian Island Parish, onde utilizou o termo rede, do inglês network, para definir a estrutura das interações sociais, entre membros de um ou

2 2 de 10 15/02/ :01 mais grupos (Barnes, 1954, p. 43). Em uma nota de rodapé, Barnes destacou, aqui em tradução livre, que: "Anteriormente, usara o termo teia (web) retirado do título do livro The web of Kinship de M. Fortes. Contudo, aparentemente, a maior parte das pessoas imagina teia como uma teia de aranha, com duas dimensões. Enquanto eu estava tentando criar uma imagem para um conceito multidimensional. Trata-se apenas de uma generalização da convenção pictográfica que os genealogistas têm usado por séculos em seus gráficos de pedigree." Para representar a rede social, Barnes utilizou-se de uma estrutura de pontos, chamados nós ou, na análise de redes sociais, atores. Neste mesmo modelo, estes atores foram interligados por linhas representando o relacionamento interpessoal. Um conjunto de atores e ligações define a estrutura de uma rede social. O estudo da estrutura desta rede é o estudo das interações sociais e pode definir a importância dos atores e dos seus relacionamentos. O conceito de redes sociais de Barnes pode ser facilmente estendido para incluir toda a humanidade em uma mesma rede ou intensificado a ponto de separar apenas um pequeno grupo de indivíduos e interações particulares de uma seção organizacional para estudo (Barnes, 1954). As redes sociais são responsáveis pelas trocas de informações e dados, de forma explíci-ta e muitas vezes implícita, e atuam como agentes geradores e mantenedores de conhecimento. Criado e difundindo conhecimento internamente por e para seus próprios atores. Assim sendo, uma rede de conhecimento (ou Knowledge Network em inglês) pode ser definida como sendo uma rede social formada por atores capazes da geração, difusão e manutenção de conhecimento, pela infraestrutura necessária e pelo uso de uma linguagem comum (Seufert, Enkel, 2005). Desde que Tim Berners Lee colocou a primeira página web no ar em 1990 (Berners-Lee e Fischetti, 2002), e mesmo antes disso, a humanidade está trabalhando de forma caótica na criação de uma rede universal de distribuição de informação. Com centenas de milhões de pessoas diariamente explicitando conhecimento em todos os idiomas e formas existentes e imagináveis. Não seria presunção declarar que a Internet é por si só, uma rede social que engloba todo o planeta. Ainda assim, possível intensificar os conceitos de Barnes (1954) e reduzir a internet a fragmentos menores, pequenas redes sociais. Se dividida em sub-redes, classificadas por provedores de serviço, tema, região ou em-presa, a internet atende o modelo de Erdös e Rényi quanto à divisibilidade, mas, como se pode verificar mais adiante, não quanto à aleatoriedade (Barabási, 2002). É fácil perceber que nestes últimos vinte anos, a infraestrutura tecnológica da internet foi usada para interligar os atores do conhecimento de forma virtual, permitindo relacionamentos, trocas de conhecimento e criação de confiança através de computadores, câmeras, teclados e redes de computadores e dispositivos móveis. Formando uma grande rede de conhecimento virtual e complexa. No que se refere aos ativistas do conhecimento, termo utilizado por Von Krogh; Ichijo e Nonaka (2001, p. 182), acredita-se que são os responsáveis pela capacitação para novos conhecimentos e dependem da energia e do comprometimento duradouro para a criação de conhecimento. Eles contribuem para a promoção do contexto adequado, ou seja, o espaço e os relacionamentos essenciais para a liberação dos conhecimentos tácitos dos membros da equipe. Este artigo, a partir de uma revisão bibliográfica, objetiva analisar a estrutura de redes de conhecimento sob a visão do estudo de redes complexas, no intuito de compreender a sua estrutura e robustez e o papel desempenhado pelos ativistas do conhecimento. Assim, bus-cam-se as possíveis interações da gestão do conhecimento e redes complexas considerando a produção científica destas áreas a partir dos estudos mais recentes. Aspectos históricos e teóricos Do ponto de vista do registro histórico, a possibilidade do uso das relações sociais de na prática aparece

3 3 de 10 15/02/ :01 de forma estruturada pela primeira vez na peça teatral Laços (Láncszemek), do dramaturgo húngaro Karinthy Frigyes, em 1929 (Newman, Barabasi e Watts, 2006). Usando a voz de um dos seus personagens Frigyes propõe um jogo para determinar se seria possível contatar qualquer pessoa do planeta, usando apenas cinco conhecidos de conhecidos, partindo dos seus próprios conhecidos. Esta hipótese, se verdadeira, permitiria inferir que a Terra é, na verdade, um mundo pequeno (small world) e que se pode, com pouco ou nenhum esforço contatar qualquer pessoa do planeta (Barabási, 2002). Em 1967, Stanley Milgram publicou o artigo Small-World Problem (Milgram, 1967) formulando o problema que, mais tarde seria considerado central para análise de redes sociais: Tomando-se duas pessoas quaisquer, de forma aleatória, na população norte-americana, aqui denominados de indivíduos originais A e B, qual a probabilidade de que eles se conheçam? Para conduzir o experimento o indivíduo original A, residente na costa leste, enviou 160 cartas para pessoas aleatórias que deveriam reenviar as cartas recebidas para alguém que, possivelmente conhecesse o indivíduo original B, supostamente residente na costa oeste. Para as pessoas aleatoriamente sorteadas, além do nome, foram fornecidas apenas informações genéricas sobre o indivíduo original B. Vinte e quatro das 160 cartas atingiram o destino. Dezesseis delas entregues pela mesma pessoa. Esta pessoa caracterizou o primeiro ator com características de hub em uma análise de redes sociais. Em uma rede social um hub é um ator que possui muitas ligações. O mesmo conceito de hub, com as mesmas características também pode ser encontrado na análise de redes complexas (Barabási e Bonabeau, 2003). Apesar do sucesso do experimento de Milgram (1967) não é possível atribuir a ele a po-pularização da expressão seis graus de separação. Existe a possibilidade que o experimento de Milgram tenha circulado apenas no meio científico até que uma peça teatral de John Guare, Six Degrees of Separation, de 1990, fosse encenada na Broadway (Barabási, 2002). Talvez esta peça tenha sido o principal fator para a popularização da expressão seis graus de separação (Bakhshandeh, Samadi, 2011; Barabási, 2002). Segundo a peça, estamos todos separados por no máximo seis graus, ou seis conhecidos. Para entender a abrangência da hipótese dos seis graus de separação, Pode-se considerar que cada ligação entre os pontos na rede de Barnes (1954) como um grau de separação. Se a hipótese se confirmar, dois indivíduos originais quaisquer, retirados aleatoriamente da humanidade, estariam separados por não mais que seis ligações. Infelizmente nada há no trabalho de Milgram (1967) que comprove a hipótese dos seis graus de separação. Não há sequer referência a esta possibilidade nos trabalhos por ele publicados (Csermely, 2006). Há, por outro lado, o resultado de uma experiência feita pelo próprio Milgram com os residentes dos EEUU que encontrou uma média de 5.2 graus de separação em um universo de 296 indivíduos (Travers e Milgram, 1968). Ao arredondar-se este valor e talvez seja possível entender a origem dos seis graus de separação usados por John Guarre (Barabási, 2002). Ainda nesta direção, em 2008, foram analisadas as possíveis ligações entre 240 milhões de pessoas, usuários do sistema de mensagens instantâneas da Microsoft, com a intenção de encontrar o grau de separação médio. A análise demonstrou que, no universo estudado, as pessoas estão separadas, em média, por 6,6 graus (Leskovec e Horvitz, 2008). Não é preciso muito para perceber que o número de pessoas, com as quais se tem algum tipo de relacionamento, cresceu exponencialmente em consequência de novas tecnologias de relacionamento em ambiente virtuais na Internet (McCormick, Salganik e Zheng, 2010). Este crescimento no número de relações sociais de cada indivíduo original deveria provocar uma redução na quantidade de graus de separação. De fato, em 2011 foi publicado um artigo indicando que quaisquer dois indivíduos originais, usuários da rede social virtual Twitter estão ligados por apenas 3.88 graus de separação (Bakhshandeh, Samadi, 2011). Outro estudo, realizado em 2011 indica que usuários da rede Facebook estão separados

4 4 de 10 15/02/ :01 por 4,74 graus (Lars Backstrom, 2011) Mark Granovetter aprofundou a análise estrutural observando a qualidade das ligações entre os atores da rede e não apenas a quantidade das ligações. Seu objetivo era entender como relações pessoais, em nível micro, poderiam afetar características sociais como organização política, mobilidade social, revoluções e geração de conhecimento em nível macro (Granovetter, 1973). Granovetter classifica as ligações pessoais segundo a qualidade do relacionamento em: (i) Ausentes; (ii) Fracas; (iii) Fortes. E, contrariando o senso comum, demonstra que, em algumas situações específicas, ligações interpessoais fracas são mais eficientes que ligações fortes. A informação parece propagar-se mais eficientemente nas redes sociais pelas ligações fracas do que pelas ligações fortes (Csermely, 2006). Estas ligações fracas, no inglês weak links, são definidas por Granovetter (1973) de forma qualitativa considerando os sentimentos envolvidos na relação, o tempo dedicado à relação e o valor pessoal subjetivo. E de forma quantitativa por Berlow (1999). Em ambos os casos, a existência das ligações fracas parecem ser definitivas para a estabilidade, qualidade e robustez da rede, social ou não (Barabási, 2002; Csermely, 2006). A análise estrutural da rede social tem seu mérito para as ciências sociais, urbanísticas e comportamentais e mesmo para a gestão do conhecimento (Granovetter, 2003). Entretanto, não esgota o assunto. O estudo das redes, do ponto de vista matemático, sob o qual se apoia o estudo das redes complexas, pode ser traçado das pontes de Königsberg e Leonhard Euler em 1736 (Biggs, Lloyd e Wilson, 1976) até os dias de hoje. Os primeiros passos dados por Euler foram segui-dos por Erdös e Rényi em oito artigos, publicados entre 1959 e 1968 que definiram a ciência dos grafos e produziram estudos definitivos para a determinação da estrutura das redes ran-dômicas (Réka e Barabási, 2001). A internet, e as redes que ela contém não atendem as qualidades mínimas para serem modeladas utilizando-se os conceitos das redes randômicas. A quantidade de ligações de um determinado ator não depende da sua senioridade nem as ligações estão distribuídas de forma homogênea. Duas características que deveriam ser observadas se estas redes pudessem ser modeladas de forma randômica (Barabási e Bonabeau, 2003). Por outro lado, recentemente foi possível observar que estas redes, assim como uma grande classe de outras redes, possuem propriedades comuns à distribuição de links e atores. Esta nova classe de redes são chamadas, em inglês de scale-free networks, ou redes complexas (Barabási, 2002). A característica principal deste novo tipo de classificação de redes é uma assimetria acentuada na distribuição de ligações entre os diversos atores. De forma que, poucos atores possuem muitas ligações e muitos atores possuem poucas ligações (Réka e Barabási, 2001; Barabási e Bonabeau, 2003). Os atores com muitas ligações podem ser chamados de hubs e têm as mesmas características observadas por Milgram no seu estudo original (Milgram, 1967; McCormick, Salganik e Zheng, 2010; Granovetter, 2003). Como consequência desta distribuição especial, estas redes são altamente resistentes a ataques aleatórios, aproximadamente 80% dos atores precisam ser retirados antes que a rede perca a capacidade de atingir seus objetivos (Barabási e Bonabeau, 2003). Por outro lado, estas redes scale-free são suscetíveis a ataques planejados e basta que 20% dos seus atores sejam removidos, propositalmente, para que seus objetivos sejam comprometidos (Saviotti, 2009; Barabási e Bonabeau, 2003). Duas condições são fundamentais para que este tipo de rede exista: (i) Crescimento o número de ligações deve crescer; (ii) Conexões preferenciais as novas ligações tendem a acontecer com os atores que já possuem muitas ligações (Réka e Barabási, 2001). Estas condições são frequentes em redes socioeconômicas, notadamente na Internet onde, aparentemente, quanto mais conexões um ator tem, mais conexões ele terá. Além disso, o número dos atores e conexões cresce continuamente. Esta

5 5 de 10 15/02/ :01 estrutura, observada na internet em geral e na web em particular, pode ser utilizada para descrever sistemas tão diversos quanto à estrutura de distribuição elétrica de um país, a estrutura química de uma célula ou a propagação de conhecimento em uma rede social (Réka e Barabási, 2001). Nesta nova economia, voltada à informação e ao conhecimento, a geração e compartilhamento do conhecimento são essenciais para o sucesso e sobrevivência (Drucker, 1992). McGee e Pruzak (1994) defendem o compartilhamento do conhecimento como fator indispensável à inovação (Cross, Pruzak, 2001) e, indiretamente, a importância das redes de conhecimento. Entre as correntes que definem o conhecimento pode-se destacar a corrente cognitivista que defende que o conhecimento é codificável e transmissível e a corrente construtivista que admite a existência de um conhecimento tácito, dificilmente codificável, não explícito, individual e fortemente personalizado (Von Krogh, Ichijo e Nonaka, 2001). Para Nonaka e Takeuchi o conhecimento explícito é formal, sistêmico, quantificável e facilmente disseminado. Já o conhecimento tácito é pessoal, subjetivo e de difícil disseminação (Nonaka e Takeuchi, 1997). A eficiência na geração do conhecimento depende de um contexto capacitante, estimulante e de relacionamentos positivamente adequados (Von Krogh, Ichijo e Nonaka, 2001). As redes sociais, complexas ou não, internas ou não, parecem fornecer a estrutura adequada à formação do contexto capacitante. Ao menos, fornecem os recursos necessários, digitais ou pessoais, para a criação dos relacionamentos sociais que criarão a estrutura de ligações que, por sua vez, suporta o funcionamento da rede (Saviotti, 2004). Para Saviotti (2004) duas propriedades importantes do conhecimento são a sua estrutura baseada em correlacionamentos e sua criação baseada em recuperação e interpretação. Para Loasby (2001) o conhecimento é estabelecido a partir das correlações entre conceitos e variáveis. Sendo, desta forma, possível imaginar uma representação do conhecimento, utilizando-se a teoria de redes complexas representando cada conceito ou variável por meio de um nó, ou ator, e o relacionamento entre eles por meio de ligações (Saviotti, 2009). Uma análise de como o conhecimento se desenvolve, partindo de um fenômeno local, iniciado por uma observação casual, ou pela solução de um problema específico, pode levar a criação de novas redes de conhecimento completamente independentes (Popper, 1972) e mostra que o modelo em rede pode ser útil, mas dificilmente definitivo. Uma análise, ainda que superficial, das ciências da astronomia e medicina, permite ob-servar que durante séculos estas ciências se desenvolveram de forma completamente autôno-ma, criando redes de conhecimento absolutamente desconexas. Até o surgimento da física moderna descobrindo que a mecânica quântica é tão importante para o entendimento da estrutura celular quanto para o ciclo de vida das estrelas. Criando uma ligação entre estas duas redes de conhecimento (Saviotti, 2009). Pode-se usar a internet para explicitar a relação entre as diversas redes de conhecimentos. Utilizando-se do Twitter, Hilary Mason, pesquisadora da empresa Bit.ly, criou uma rede de relacionamento entre redes de conhecimentos, utilizando os links compartilhados por 600 cientistas ao longo de dois dias do mês de agosto de 2011 e, analisando as 6000 páginas compartilhadas por eles, foi possível descobrir uma relação entre redes tão distintas quanto à física e a moda (Mason e Fischetti, 2011). A Figura 1, a seguir, apresenta o resultado do trabalho de Mason e Fischetti (2011). Figura 1 - Rede de Conhecimento.

6 6 de 10 15/02/ :01 Fonte: Mason e Fishetti (2011) Em geral, espera-se que a criação de novas ligações seja muito mais lenta que a criação de novos nós, ou atores. Estes últimos, os nós, são adicionados a partir de novas descobertas enquanto as ligações, ou links, surgem da descoberta de novas relações entre conhecimentos já existentes (Saviotti, 2009). Esta visão estruturada do conhecimento é compatível com a teoria estruturalista da ciên-cia de acordo com a qual, uma coleção de conhecimento empírico forma uma constelação de teorias elementares que são inter-relacionadas por ligações fracas (Saviotti, 2009). Concorda também com a definição do conhecimento baseado em regras, orientado para ação, in-dividual e em constante mutação de Sveiby (1997). E não destoa das características únicas do conhecimento: o conhecimento é um recurso invisível, intangível e difícil de imitar. Uma de suas características mais fundamentais, porém, é o fato de esse recurso ser altamente reutilizável, ou seja, quanto mais utilizado e difundido maior seu valor (Terra, 2000).Independente das características específicas do conhecimento tático, tanto a gestão

7 atagramazero - Revista de Ciência da Informação - Artigo 03 de 10 15/02/ :01 quanto a criação do conhecimento são fatores importantes para o sucesso das organizações. Aquelas que conseguem extrair e codificar o conhecimento tácito adquirem vantagens competitivas (Nonaka e Takeuchi, 1997; Nonaka e Nishiguchi, 2001). Em uma economia onde a única certeza é a incerteza, a última vantagem competitiva segura é o conhecimento (Nonaka, 1991). Uma rede de conhecimento organizacional constitui uma estrutura fundamental para a criação e compartilhamento do conhecimento tácito e, muitas vezes, para registro explícito deste conhecimento. A criação do conhecimento e seu compartilhamento é uma atividade natural e fundamental das redes de conhecimento (Cross, Pruzak, 2001), ou redes sociais orientadas ao conhecimento. A velocidade de criação, interligação, ou compartilhamento deste conhecimento cresce com o uso de redes sociais virtuais (Jones, 2001). A criação e uso das redes de conhecimento como fator gerador de vantagens competitivas requer uma abordagem completa do conhecimento com a integração das abordagens tácita e explícita (Seufert, Enkel, 2005). Do ponto de vista do gerente, devem-se considerar as seguintes premissas para a criação de uma rede de conhecimento corporativa: (i) Interconexão das estratégias de negócio e rede de conhecimentos através da interconexão de áreas e níveis diferentes; (ii) Interconexão dos processos de geração de conhecimento e da arquitetura estrutural da rede de conhecimento; (iii) interconexão entre a arquitetura estrutural da rede de conhecimentos e as condições facilitadoras (Seufert, Enkel, 2005). Da primeira premissa (i) infere-se a criação de uma rede de conhecimento composta de pessoas de diversos níveis e seções. Cada uma compartilhando sua visão tácita das estratégias de negócio. Da segunda (ii) infere-se a criação de um ambiente comum, virtual ou não, integrado aos processos operacionais e administrativos para o compartilhamento, de forma explícita, do conhecimento gerado. Por fim da última premissa (iii) este ambiente integrado, tanto virtual quanto real, precisam estar interconectados para facilitar o processo de geração e manutenção do conhecimento (Seufert, Enkel, 2005). As redes de sociais facilitam a criação do conhecimento tanto tácito quanto explícito, por meio das alterações criadas para a troca de recursos entre os atores da rede e a criação combi-nada de novos conhecimentos (Von Krogh, Ichijo e Nonaka, 2001). As ligações entre os atores das redes de conhecimento possuem a característica assimétrica das redes complexas (Barabási e Bonabeau, 2003; Von Krogh, Ichijo e Nonaka, 2001). A quantidade de ligações de cada ator é diretamente relacionada a fatores afetivos (positivos e negativos) (Berlow, 1999). Os mais adaptados ao relacionamento social terão mais ligações e poderão, eventualmente, atuar como ativistas do conhecimento (Von Krogh, Nonaka e Ichijo, 1997). Nesta direção, Farshchi (2011) estudou a criação de conhecimento em redes sociais no ambiente da indústria da construção destacando a interação entre os agentes. Mostrou a importância dos atores do conhecimento com maior número de ligações na eficiência da rede. Sem nunca ter se referido a eles como ativistas do conhecimento, de forma direta. Mas, atribuindo a estes atores as características funcionais que se espera de um ativista do conhecimento (Von Krogh, Ichijo e Nonaka, 2001). Considerações finais As redes complexas despontam no cenário científico como uma ferramenta para a análi-se de redes em vários ramos da ciência, inclusive a gestão do conhecimento. A internet, sendo uma rede complexa do tipo scale-free pode ser usada para modelar estruturas de conhecimento complexas e para o desenvolvimento de novos conhecimentos. E pode ser utilizada como laboratório de conhecimento explícito para indicar o funcionamento das redes sociais no compartilhamento e criação de conhecimento.

8 8 de 10 15/02/ :01 Considerando-se que as redes de conhecimento possam ser modeladas segundo a ciência das redes complexas, como as pesquisas parecem indicar, é fácil perceber a importância destes ativistas para o sucesso da rede de conhecimento. Caracterizados como hubs, os ativistas do conhecimento se tornam fundamentais para o entendimento da dinâmica da rede e críticos para a manutenção da sua robustez e obtenção de sucesso. Aqui, a análise matemática parece suportar o que socialmente já se conhecia. Um grande número de ativistas tornará a rede mais robusta, por outro lado, a perda destes atores, assimétricos por natureza, pode condenar a rede ao fracasso. Fracasso aqui entendido como a falha em gerar ou manter o conhecimento. O paralelo entre estes dois conceitos, indica que a análise de redes complexas pode ser utilizada, não só para entender o funcionamento das redes de conhecimento, mas para elaboração de políticas de manutenção e prevenção de forma a garantir seu sucesso. Aparentemente, as redes de conhecimento apresentam características de redes complexas, do tipo scale-free e como tal podem ser avaliadas. Esta possibilidade ainda não foi suficientemente explorada na literatura científica. Talvez esta lacuna possa ser creditada a escassez de pesquisas nas áreas estudadas, tanto a rede complexa quanto a gestão do conhecimento são áreas de pesquisa novas e só agora estão sendo descobertas as ligações entre elas. A exploração profunda desta ligação deve ser objetivo de pesquisas futuras. Finalmente, Barabási (2002) especula que Rényi, que tinha ligações fortes com vários escritores, entre eles o filho de Karinthy, tenha ouvido falar dos seis graus de separação e que este conhecimento tenha sido o motivo da pesquisa na matemática das redes. Também sugere que Milgram, filho de um húngaro, possa ter sido exposto às histórias de Karinthy quando menino, e advenha desta exposição sua motivação para estudar redes sociais. O próprio Barabási, também húngaro, estudou tanto a obra de Karinthy quanto Milgram, Erdös e Réniy. Aqui, sem nenhuma pretensão científica, pode estar descrita a rede de conhecimentos que deu origem ao estudo das redes sociais e, mais tarde, das redes complexas. Bibliografia BAKHSHANDEH, R. et al. Degrees of Separation in Social Networks. Proceedings, The Fourth International Symposium on Combinatorial Search. Barcelona: AAAI Publications BARABÁSI, A.; BONABEAU, E. Scale free networks. Scientific American, p , Maio BARABÁSI, A.-L. Linked: The new science of Networks. 1. ed. Cambridge: Perseus Publishing, v. 1, BARNES, J. A. Class and Committeess in a Norwegian Island Parish. Human Relations, London, v. 1, n. 1, p , Maio BERLOW, E. L. Strong effects of weak interactions in ecological communities. Nature, v. 398, n. 1, p , Março BERNERS-LEE, T.; FISCHETTI, M. Weaving the Web - The Original Design and Ultimate Destiny of the World Wide Web by its Inventor. 1. ed. San Francisco: Harper, v. 1,BIGGS, N. L.; LLOYD, E. K.; WILSON, R. J. Graph Theory Oxford: Clarendon Press, CROSS, B. et al. Knowing what we know: Supporting knowledge creation and sharing in social networks. Organizational Dynamics, v. 30, n. 2, p , CSERMELY, P. WEAK LINKS: Stabilizers of Complex Systems from Proteins to Social Networks. 1 ed. Berlim: Springer-Verlag, v. I DRUCKER, P. The Economy s Power Shift. Wall Street Journal, New York, 24 Setember

9 atagramazero - Revista de Ciência da Informação - Artigo 03 de 10 15/02/ : FARSHCHI, M. A. Social networks and knowledge creation in the built environment: a case study. Structural Survey, v. 29, n. 3, p , GRANOVETTER, M. Ignorance, Knowledge, and Outcomes in a Small World. Science Magazine, Washington,, v. 301, n. 773, p , Agosto, GRANOVETTER, M. S. The Strench of Weak Ties. American Journal of Sociology, Chicago, v. 78, p , Junho JONES, P. M. Collaborative Knowledge. Systems, Social and Internationalization Design Aspects of Human-Computer Interaction, New Jersey, NY, USA, LARS BACKSTROM, P. B. M. R. J. U. S. V. Four Degrees of Separation. Social and Information Networks, 22 Novembro LESKOVEC, J.; HORVITZ, E. Planetary-Scale Views on an Instant-Messaging Network. World Wide Web Conference Series: Proceedings of the 16th international conference. Beijing: [s.n.] p LOASBY, B. Time, knowledge and evolutionary dynamics: why connections matter. Journal of Evolutionary Economics, 4 Novembro MASON, H.; FISCHETTI, M. Physics or Fashion? What Science Lovers Link to Most. Scientific American, Disponivel em: <http://www.scientificamerican.com/article.cfm?id=the-links-we-love>. Acesso em: 24 Novembro MASSEY, D. S. Presidential Address: A Brief History of Human Society:The Origin and Role of Emotion in Social Life. American Sociological Review, Philadelphia, 1 Fevereiro MCCORMICK, T. H.; SALGANIK, M. J.; ZHENG, T. How Many People Do You Know?: Efficiently Estimating Personal Network Size. Journal of the American Statistical Association, Washington, 1 Março 2010.p MCGEE, J.; PRUZAK, L. Gerenciamento Estratégico da Informação. 12. ed. Rio de Janeiro, Rj, Brasil: Campus, MILGRAM, S. The Small-World Problem. Psychology Today, New York, v. 1, n. 1, p , Maio NEWMAN, M.; BARABASI, A.-L.; WATTS, D. J. The Structure and Dynamics of Networks. 1.ed.. New Jersey: Princeton University Press, v. 1NONAKA, I. The Knowledge-creating company. Harvard Business Review, Boston, p , NONAKA, I.; NISHIGUCHI, T. Knowledge Emergence: Social, Technical and Evolutionary Dimensions of Knowledge Creation. New York: Oxford University Press, NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. Criação do conhecimento na empresa: como as empresas japonesas geram a dinâmica da inovação. Rio de Janeiro, Rj, Brasil: Campus, POPPER, K. R. Objective Knowledge, An Evolutionary Approach. Oxford: Oxford Press, RÉKA, A.; BARABÁSI, A.-L. Statistical Mechanics of Complex Networks. Reviews of Modern Physics, New York, NY, USA, v. 74, p , Outubro SALLET, J. et al. Social Network Size Affects Neural Circuits in Macaques. Science, v. 334, p , Novembro SAVIOTTI, P. P. Considerations about knowledge production and strategies. Journal of Institutional and Theoretical Economics, p Novembro SAVIOTTI, P. P. Knowledge Networks: Structure and Dynamics. In: Innovation Networks New Approaches in Modelling and Analyzing. Berlim, Alemanha: Springer, p

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