O estudo de redes pode abranger desde a ciência da computação até a sociologia. As redes sociais criam conexões entre pessoas no seu cotidiano (RAPOPORT; HORVATH, 1961), contatos profissionais, negócios empresariais (PODOLNY; PAGE, 1998; LAZZARINI, 2007), relações acadêmicas (PRICE, 1965; REDNER, 1998; GUIMARÃES et al., 2009; ROSSONI; GUARIDO FILHO, 2009; MARTINS, 2009).

A rede tanto fortalece as relações como contribui para o aperfeiçoamento, a maturação ou mesmo a inovação do conhecimento científico, que, conforme Kuhn (1978) e Popper (1972), é construído socialmente. As redes sociais influenciam diretamente a forma como os pesquisadores pensam e formulam suas ideias (LIU et al., 2005).

O presente estudo utiliza as redes sociais derivadas da sociologia e da antropologia com enfoque nas relações entre pesquisadores da área de inovação, podendo ser chamada de análise de redes sociais (ARS) ou Social Network Analysis (SNA). É definida como conjuntos de contatos que ligam vários atores, nos quais tais contatos podem ser de diferentes tipos e apresentar conteúdos distintos, bem como diversas propriedades estruturais (NELSON, 1984), ou ainda como um conjunto finito de atores e de relações que ocorrem entre eles (WASSERMAN; FAUST, 1994).

As redes “são sistemas compostos por ‘nós’ e conexões entre eles, que, nas ciências sociais, são representados por sujeitos sociais (indivíduos, grupos, organizações etc.) conectados por algum tipo de relação” (SILVA et al., 2006, p. 77). A análise de redes sociais é baseada na premissa de que as relações entre atores sociais podem ser descritas por um gráfico (Liu et al., 2005). A formação das redes sociais constitui-se de: ator, nós, laço relacional (ligações fortes ou fracas), díade, tríade, grupo e centralidade (WASSERMAN; FAUST, 1994; LIU et al., 2005).

Os atores representam os “nós” (HANNEMAN; RIDDLE, 2005). A ligação de um ou mais tipos específicos de interdependência é considerada os laços (BERKOWITZ, 1982). Esses laços podem caracterizar-se como: laços fortes, que correspondem a uma rede social formada por uma densa malha de relacionamentos, ou laços fracos, que são aqueles feitos fora de um círculo coeso de relacionamento (WASSERMAN; FAUST, 1994).

A ligação entre dois atores numa unidade de análise é considerada uma díade, e as tríades estão presentes nas ligações entre três ou mais atores. Os grupos têm sua origem nas relações que possuem laços mensuráveis, caracterizando-se por um conjunto finito de atores definidos por critérios conceituais, teóricos ou empíricos. Já a centralidade consiste em identificar os atores mais importantes em uma rede social. Quanto mais centrais são esses atores na rede social, mais se evidencia sua importância (WASSERMAN; FAUST, 1994).

Um dos tipos de rede que possuem alto grau de agrupamento e baixa distância média entre os nós é a Small World ou “Mundo Pequeno” (MILGRAM, 1967; WATTS; STROGATZ, 1998). Essa rede remete à situação em que um indivíduo pode acessar qualquer outro a partir de seus relacionamentos: mesmo que a maioria das pessoas não esteja relacionada diretamente entre si, ela se conecta indiretamente por meio de poucos intermediários (LAZZARINI, 2007). Watts e Strogatz (1998) sugerem que esse fenômeno ocorre quando atores em uma esparsa rede estão altamente agrupados, mas, ao mesmo tempo, conectados a atores fora de seus grupos, por meio de um pequeno número de intermediários.

Várias são as maneiras de identificar a estrutura e as relações de uma rede, entre as quais se destacam: propriedades estruturais, com medidas de densidade e centralidade; papéis e posições, com análise de clusters; e análise estatística dos relacionamentos, com testes de proposições teóricas acerca das propriedades relacionais (WASSERMAN; FAUST, 1994).

No caso das propriedades estruturais, a densidade evidencia a proporção do número de laços efetivamente realizados em uma rede em relação ao número total de possibilidades entre os atores da rede (KNOKE; KUKLINSKI, 1982; SCOTT, 2000). Gnyawali e Madhavan (2001) destacam três características das redes densas: a) facilitam o fluxo de recursos, principalmente a informação; b) funcionam como sistemas fechados de confiança, gerando mais facilmente comportamentos similares; e c) facilitam a atribuição de sanções.

A centralidade, por sua vez, configura-se como uma propriedade dos atores, que mede o quanto eles são centrais em uma rede. Ela permite avaliar o grau com que um ator específico é capaz de, direta ou indiretamente, acessar outros atores na rede, podendo ser caracterizada como: a) centralidade de grau (degree), que consiste no número de laços que um ator possui com outros em uma rede (como ela leva em conta somente os relacionamentos adjacentes, tal medida revela somente a centralidade local dos atores); b) centralidade de proximidade, que é baseada na proximidade ou distância de um ator em relação aos outros em uma rede (a medida de centralidade de proximidade [closeness] de um ator é obtida por meio da soma das distâncias geodésicas entre todos os outros atores); e c) centralidade de intermediação (betweenness), na qual a interação entre atores não adjacentes pode depender de outros atores, que podem potencialmente ter algum controle sobre as interações entre dois atores não adjacentes. Sendo assim, um ator é um intermediário que se liga a vários outros que não se conectam diretamente (SCOTT, 2000; WASSERMAN; FAUST, 1994).

A relação entre atores ou grupos pode ser chamada de clusters, cliques, clans, componentes, cores ou ainda ciclos e pode ser identificada quando os laços entre os atores de um grupo identificam subgrupos coesos que podem ser formalizados expondo as suas muitas diferentes propriedades. Esses subgrupos podem ser pensados como um conjunto de atores no qual todos escolhem a todos como pares em suas ligações, formadas por três ou mais atores da rede (SCOTT, 2000; WASSERMAN; FAUST, 1994).

Os subgrupos podem ser baseados na alcançabilidade e na proximidade de indivíduos e são formalizados pelo conceito n-clique, que é considerado a distância geodésica entre os pontos. Os subgrupos coesos requerem uma pequena distância entre os nós, na qual a maior distância geodésica entre dois nós é menor ou igual a n, sendo n o caminho máximo em que membros de um clique podem estar conectados (WASSERMAN; FAUST, 1994; SCOTT, 2000).

Por fim, os métodos de análise estatísticos possibilitam avaliar as redes tanto em nível local (díades e tríades) quanto em nível global. Três são as finalidades para utilização de ferramentas estatísticas defendidas por Hanneman e Riddle (2005): 1) comparar duas relações no mesmo conjunto de atores; 2) explicar o impacto de atributos nos relacionamentos e vice-versa; e 3) explicar as relações entre os atores na rede.

A partir de um estudo pioneiro, realizado por Newman (2001b), no campo da produção científica, o autor identificou que autores que entram na rede tendem a entrar preferencialmente a partir dos autores mais conectados. Alguns estudos recentes sobre redes sociais, como o de Martins (2009), demonstraram que, no campo de gestão de operações, a grande maioria das publicações possuiu estrutura de coautoria, sendo que cresceu o número médio de laços de coautoria entre estes pesquisadores, o que indicou que os autores tenderam a relacionar-se mais agora do que no passado, porém o volume de laços efetivamente construídos entre os autores não acompanhou o aumento de laços possíveis na rede, o que levou a uma maior fragmentação desta.

Rossoni e Guarido Filho (2009) realizaram um levantamento de artigos publicados na área de administração e afins, dos cursos de pós-graduação em Administração, e constataram um componente principal coerente com a caracterização estrutural do tipo small worlds, em que agrupamentos de programas de pós-graduação se apresentavam como vizinhanças bem definidas, que, por sua vez, não estavam isoladas de outros grupos, mas interligadas por meio de poucos intermediários. Na mesma linha, Guimarães et al. (2009) investigaram a formação de redes sociais entre pesquisadores de programas de pós-graduação, evidenciando que a rede pesquisada é pouco densa, com relações esparsas e, na maioria das vezes, fracas entre programas.

Analisando áreas específicas, Martins et al. (2010) investigaram a rede de pesquisadores da área de gestão de operações no Brasil e verificaram a existência de uma rede fragmentada e pouco densa, além da presença de alguns grupos coesos e próximos que conferem estabilidade ao campo (redes small worlds). Ressaltaram ainda que o efeito dos laços não redundantes é moderado pela centralidade do pesquisador e o efeito sobre a produtividade é maior entre pesquisadores com maior grau de centralidade. Mendes-da-Silva, Onusic e Giglio (2013) estudaram as propriedades estruturais das redes de relações entre os pesquisadores na área de finanças no Brasil. Por meio de Análise de Redes Sociais, verificaram que: o ambiente brasileiro é caracterizado por small worlds, poucos pesquisadores conseguem manter a regularidade na produção e a centralidade maior dos pesquisadores na rede implica um volume maior de artigos por eles publicados.

O mundo vive a era da inovação (BART, 2004). A importância do tema, nos últimos anos, é evidenciada por muitos autores que vêm estudando o assunto, tornando seu conceito mais extenso e complexo (SCHUMPETER, 1911, 1982; DOSI, 1982; VAN DE VEN; ANGLE, 1989; DAMANPOUR, 1991; ROTHWELL, 1994; AFUAH, 2003; TIDD; BESSANT; PAVITT, 2005; HAMEL, 2006). Apesar dos numerosos estudos, não há consenso sobre sua definição (WAN; ONG; LEE, 2005). Segundo Monteiro, Sacomano Neto e Giuliani (2013), na literatura científica contemporânea, o termo “inovação” possui um sentido mais preciso do que o senso comum atribui a essa palavra. Para Barbieri (1997), dependendo da área de estudo, o termo “inovação” apresenta diferentes significados.

A inovação gera vantagem competitiva para as organizações, criando valor para aqueles que a utilizam, sendo um fator de diferenciação na elaboração de possíveis estratégias (SCHUMPETER, 1911, 1982). Ela pode ser entendida como a adoção de uma ideia já existente, mas que é nova para a organização que a está adotando, incluindo novos produtos, serviços, tecnologias, processos, procedimentos, sistemas ou arranjos sociais (DOSI, 1988; PENNINGS, 1998; AFUAH, 2003). Damanpour (1991) complementa essa noção incorporando ao contexto novos comportamentos, uma nova estrutura ou sistema administrativo e um novo plano ou programa relativo aos membros da organização, os quais, quando ligados à gestão, trabalham para transformar input em output (HAMEL, 2006).

Além de uma ideia, a inovação é uma prática ou um bem material que é percebido como novo e de relevante aplicação (ZALTMAN; DUNCAN; HOLBEK, 1973), podendo ser baseada no uso de um novo conhecimento tecnológico ou de mercado para oferecer produtos ou serviços novos aos clientes. Neste caso, considera-se um produto novo quando se consegue baixar seu custo, seus atributos são melhorados, ou ainda quando eles são inexistentes no mercado (AFUAH, 2003).

Os pesquisadores do Minnesota Innovation Research Program (MIRP), por meio dos estudos do Minnesota Innovation Survey (MIS), definiram a inovação como um processo de desenvolvimento e implantação de uma novidade, incluindo novos processos ou o desenvolvimento de novas ideias, como uma nova tecnologia, produto, processo organizacional ou novos arranjos (VAN DE VEN; ANGLE, 1989).

Analisando as definições apresentadas, é possível congregá-las em um conceito como o utilizado pela empresa 3M, no qual a inovação representa uma equação algébrica: ideia + ação = resultado (GUNDLING, 1999). Independentemente dos conceitos apresentados, é possível observar que o processo de inovação não surge de forma isolada. É necessário que o ator se integre a uma rede para gerá-la e favorecê-la. Lemos, Lastres e Albagli (1999, p. 135) afirmam que a formação de redes é o “formato organizacional mais adequado para promover o aprendizado intensivo para a geração de conhecimento e inovações”.

Com isso, além do ambiente interno, as organizações também podem se favorecer das inovações geradas pelas universidades e centros de pesquisa, embora essa relação seja mais forte com as grandes e pequenas empresas de bases tecnológicas, enquanto as demais se beneficiam com a apropriação de novos conhecimentos (ARBIX; NEGRI, 2009). Gardner (1999) entende a importância do meio acadêmico, principalmente das universidades e fundações, que contribuem como elo entre o governo e o setor privado.

A interação é essencial para a geração de inovação. Lemos, Lastres e Albagli (1999) afirmam que a organização não inova sozinha; ela precisa de fontes de informações e conhecimentos que podem estar dentro ou fora da organização. Por isso, a inovação é um processo interativo que ocorre com a contribuição de vários agentes (econômicos e sociais). Para Monteiro, Sacomano Neto e Giuliani (2013), um dos fatores para o desenvolvimento do potencial de inovação é a capacidade de uma organização estabelecer relacionamentos entre si em uma rede de organizações.

As redes sociais são recursos importantes para a inovação, em virtude de manterem canais e fluxos de informação em que a confiança e o respeito entre atores os aproximam e os levam ao compartilhamento de informações que incidem no conhecimento detido por eles, modificando-o ou ampliando-o (TOMAÉL; ALCARÁ; DI CHIARA, 2005).

De acordo com Silva et al. (2006), a utilização das redes sociais na análise da produção científica permite a observação de aspectos interdisciplinares decorrentes da colaboração dos pesquisadores, além de proporcionar a análise e estruturação de um dado campo do conhecimento, contribuindo para as duas correntes teóricas existentes: uma que considera os aspectos da inovação sob a ótica microeconômica da firma e outra que aborda o processo de inovação como um paradigma econômico, com um maior vínculo dos seus efeitos sobre o ambiente social e econômico (CONCEIÇÃO, 2000).

Pereira e Reinert (2013) afirmam que as redes sociais são fundamentais tanto na formação quanto na evolução da empresa, provendo recursos e informações que auxiliam na criação e no desenvolvimento da inovação. Participar de redes de inovação, segundo Monteiro, Sacomano Neto e Giuliani (2013), resulta em maior competitividade e capacidade organizacional de adaptação ao ambiente. Em função de serem construídas com o cliente, redes de inovação favorecem a fluidez das informações e, consequentemente, o ajuste das estratégias mercadológicas às necessidades do público-alvo, atendendo-os de forma mais específica.

A centralidade de uma rede permite identificar a posição em que um ator se encontra em relação aos demais na rede (HANNEMAN; RIDDLE, 2005). Da mesma forma, ela permite avaliar o grau com que um ator específico é capaz de, direta ou indiretamente, acessar outros atores na rede. A Tabela 2 apresenta o grau de centralidade (centrality degree), que consiste no número de laços que um ator possui com outros atores em uma rede. Foram separados os dez atores com maior número de laços.

Tabela 2
Grau de centralidade (centrality degree)

Fonte: dados da pesquisa.

É possível observar, pela Tabela 2, que os atores GOMES C. M., MACHADO D. P. N., PORTO G. S., PEREIRA R. S., BINOTTO E., VACCARO G. L. R., SIQUEIRA E. S., BITENCOURT M. P., ESTEVES G. e KNEIPP J. M. são os autores que mais laços possuem. Porém, como são levados em conta somente os relacionamentos adjacentes, tal medida revela apenas a centralidade local dos atores (SCOTT, 2000), conforme apresentado na Figura 2.

Figura 2
Centralidade de grau da rede de inovação
Fonte: dados da pesquisa.

Analisando a Figura 2, é possível observar que o número de laços produzidos por cada autor é um componente determinante para a análise de uma rede social, pois sem eles a formação da rede não ocorreria. Cada rede isolada (N.1, N.2 e N.3) representa um conjunto de atores que compartilham conhecimento e desenvolvem trabalhos em equipe, porém restritos ao seu grupo, limitando o conhecimento entre os seus pares, uma vez que, em sua maioria, pertencem à mesma universidade. Isso pode gerar uma homogeneidade, criando um obstáculo ao conhecimento heterogêneo na produção do conhecimento na área de inovação. A importância de um ator na rede não se dá somente pelo número de contatos diretos que ele mantém, mas também pelo número de contatos que intermedeia (ROSSONI; GUARIDO FILHO, 2009).

Martins et al. (2010) ressaltam que o efeito dos laços é moderado pela centralidade do pesquisador. O efeito sobre a produtividade é maior entre pesquisadores com maior grau de centralidade. Já Mendes-da-Silva, Onusic e Giglio (2013) afirmam que o ambiente brasileiro tem como características a constituição por small worlds, a baixa regularidade de produção e o volume de produção maior de pesquisadores com maior grau de centralidade.

É oportuno ressaltar que os laços não revelam os atores mais relevantes de uma rede, pois é possível haver um número expressivo de laços sem conexões com o restante da rede, indicando uma preferência de produção limitada a determinado conjunto de autores. Se há baixo acoplamento entre atores, a quantidade total de poder na rede também é baixa, pois há poucos contatos entre os atores para que esse poder possa ser exercido (HANNEMAN, RIDDLE, 2005).

As redes de números 1, 2 e 3 são predominantemente reclusas em suas universidades. As redes 2 e 3 possuem um ponto de convergência manifestado pela Universidade de São Paulo (USP). Neste item, buscou-se demonstrar o grau de centralidade dos autores, mas, como cada um representa uma determinada Instituição de Ensino Superior (IES), foi possível verificar que, mesmo com um alto grau de centralidade entre os atores na rede social de inovação, existe um pequeno movimento de cooperação entre as IES. Isso já foi evidenciado no estudo de Rossoni e Guarido Filho (2009), no qual os autores identificaram uma estrutural do tipo small worlds nos programas de pós-graduação em Administração. Ainda assim, mesmo que internamente, algumas universidades se destacam por seus grupos de pesquisa, como é o caso da Universidade Regional de Blumenau (FURB), Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) e Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto/USP.

A centralidade de proximidade é baseada na proximidade ou distância de um ator em relação aos outros atores em uma rede. A Tabela 3 apresenta os 15 primeiros atores com maior centralidade de proximidade, porém percebe-se que a média de proximidade permaneceu igual para todos, indicando que a distância geodésica entre esses atores na rede social de inovação é a mesma.

Tabela 3
Centralidade de proximidade (closeness)

Fonte: dados da pesquisa.

A medida de centralidade de proximidade (closeness) de um ator é obtida por meio da soma das distâncias geodésicas entre todos os outros atores (SCOTT, 2000; WASSERMAN; FAUST, 1994). Distância geodésica implica “[...] o caminho mais curto possível entre um ator e outro” (HANNEMAN; RIDDLE, 2005, p. 87). Isso significa que os atores VACCARO G. L. R., BITENCOURT M. P., PELLEGRIN I., LACERDA D. P., ZIMMER M. V., POHLMANN C. R., CAMARGO L. F. R., SILVA D. O., ANTUNES JR. J. A. V., LEIS R. P., BATISTA G. D. M., SILVA J. M., SILVA C. E. S., MARCANTONIO M. I. P. e PEREIRA R. S. são os atores que percorrem o menor percurso para alcançar os outros elos da rede. Essa pequena distância significa que a informação circula mais facilmente entre esses atores, possibilitando maior compartilhamento de informações. Os autores VACCARO G. L. R. e BITENCOURT M. P. também pertencem ao grupo que compõe a centralidade de intermediação.

A centralidade de intermediação é baseada no quanto um ator facilita o fluxo de informação em determinada rede. A Tabela 4 apresenta os 11 primeiros atores com maior centralidade de intermediação. Esse dado se revela relativamente pequeno, dado o tamanho total da rede social de inovação, demonstrada na Figura 1. Porém esses atores são os conectores que favorecem o acesso a qualquer outro na rede a partir de seus relacionamentos; mesmo que a maioria não esteja relacionada diretamente entre si, eles se conectam indiretamente por meio desses poucos intermediários. Esse fenômeno também pode ser chamado de Small World ou “Mundo Pequeno” (MILGRAM, 1967; WATTS; STROGATZ, 1998, LAZZARINI, 2007).

Tabela 4
Centralidade de intermediação (betweenness)

Fonte: dados da pesquisa.

A Tabela 4 demonstra que os atores VACCARO G. L. R., BITENCOURT M. P., PORTO G. S., GOMES C. M., PEREIRA R. S., MACHADO D. P. N., PORTO G. S., BRESCIANI L. P., VARGAS E. R., GUIMARÃES T. A., KNEIPP J. M. e GODOY L. P. são os autores intermediários que mais conectam autores. Também é possível verificar a relevância dos autores VACCARO G. L. R. e BITENCOURT M. P., que são os principais conectores de grupos distintos, favorecendo a expansão da rede social de inovação.

Figura 3
Centralidade de intermediação da rede de inovação
Fonte: dados da pesquisa

A centralidade de intermediação pode ser considerada um dos indicadores mais importantes de uma rede social, pois, por meio dela, um ator interage entre atores não adjacentes (SCOTT, 2000; WASSERMAN; FAUST, 1994). Um ator é um intermediário quando se liga a vários outros atores que não se conectam a ele diretamente.

A Figura 3 demonstra a intermediação de dois autores – VACCARO G. L. R. e BITENCOURT M. P. – que, juntos, conectam uma rede formada por outros nove pesquisadores, a maior rede de intermediação possível. A rede do ator VACCARO G. L. R. é composta, quase que em sua totalidade, por atores da Unisinos; já a rede de BITENCOURT M. P. estabelece seu número de parcerias exclusivamente com a Unifei.

É importante ressaltar que são os autores, e não as instituições, que formam as redes, porém estar inserido em uma organização que favorece a construção do conhecimento pode incentivar relações interinstitucionais. Quanto mais laços forem criados, maior a possibilidade de se construir uma rede de intermediação densa.

Essa intermediação resulta em interação essencial para geração de inovação e transpassa os muros da academia, pois organizações também precisam de fontes de informações e conhecimentos que podem estar dentro ou fora da empresa. Como a organização não inova sozinha, essa interação com vários agentes (econômicos e sociais) facilita o seu processo de inovação (LEMOS; LASTRES; ALBAGLI, 1999). Neste estudo, observou-se, mesmo que de forma tímida, que em cerca de 2% dos artigos ocorreu essa interação. No levantamento das instituições pertencentes a cada autor que teve seus artigos publicados nos periódicos analisados, em alguns casos foi possível perceber a conjunção entre a IES e empresas privadas, tais como a Produttare Consultores Associados, Senac, Embrapa, entre outras.

Dos 678 atores que formaram o campo de produção científica em inovação, foram encontrados 133 cliques ou clusters de tamanho até três autores (WASSERMAN; FAUST, 1994; SCOTT, 2000). Os demais clusters foram compostos por 64 subgrupos com quatro autores, 39 subgrupos com cinco autores, 26 subgrupos com seis autores, 13 subgrupos com sete autores e, por fim, oito subgrupos com oito autores, sendo este último o principal grupo, identificado no Quadro 1.

Quadro 1
N-cliques

Fonte: dados da pesquisa.

Em qualquer rede social, alguns elos mantêm as relações mais estreitas. Essas relações formam subgrupos, que são baseados na alcançabilidade e na proximidade de indivíduos e que são formalizados pelo conceito n-clique (WASSERMAN; FAUST, 1994; SCOTT, 2000). Neste estudo, é possível observar que, mesmo que essa rede se apresente fragmentada, a existência de 133 subgrupos indica que os estudiosos na área de inovação produzem em rede, mesmo sendo ela restrita a seus pares.

O que se percebe nesta análise é a necessidade de expansão da rede social de inovação, pois, como apresentado no referencial teórico, a inovação necessita de conexões e, quanto mais conectada uma rede estiver, maior o fluxo de informação circulando por ela, favorecendo a qualidade das informações apresentadas nos artigos publicados. Conforme Monteiro, Sacomano Neto e Giuliani (2012), as redes de inovação, ao se tornarem um mecanismo para difundir a novidade por meio de empresas e pessoas, colaborando e interagindo entre si, surgem como uma nova forma de organização para gerar conhecimento.

Porém é importante lembrar que somente os laços efetivamente construídos não consolidam uma rede. É necessário que esses laços tenham continuidade e diversidade na produção científica, pois, se o número de laços não acompanhar o número possível na rede, poderá ocorrer uma maior fragmentação da rede (MARTINS, 2009).