A social network analysis applied to understand the relationships in fish farming tank-nets business in Brazil
AUTOR(ES)
Martinelli, Raiane Real
FONTE
Interações (Campo Grande)
DATA DE PUBLICAÇÃO
21/10/2019
RESUMO
Resumo: O presente artigo tem como objetivo analisar a inserção de produtores de tilápias em tanques-redes em redes sociais e sua influência na transferência de informações dentro da rede, de um grupo de piscicultores localizados em um reservatório no sudeste do Brasil. O artigo se caracteriza como exploratório, de abordagem qualitativa, a partir de um estudo multicaso. A pesquisa de redes foi conduzida pelo método Roster, apropriado levando-se em consideração o número limitado de atores na rede e a identificação de todos. Este artigo possibilita uma compreensão da influência da frequência, tempo e valor atribuído às trocas de informações entre os piscicultores. O grau de confiança nas relações entre piscicultores foi medido a partir de Análise de Redes Sociais (SNA) e utilização de software UCINET®. Os resultados mostram que os transmissores de mais informações são os mesmos que se apresentam como centrais na rede e aqueles que possuem as informações mais valiosas.Abstract: The present article aims to analyze the insertion of tilapia tank-nets producers in social networks and their influence on the information transfer within the network, from a group of fish farmers located in a reservoir in southeastern Brazil. Exploratory methods characterize this research, which has a qualitative approach based on a multi-case study. Roster method conducts the network research taking into account the limited number of actors in the network and the identification of all. This article allows an understanding of the influence of frequency, time and value attributed to the exchange of information among fish farmers. The trust degree in the relationships between fish farmers was measured through a Social Network Analysis (SNA) with the help of the UCINET® software. The results show that the transmitters of more information are the same that present themselves as central in the network and those who have the most valuable information.
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