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This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0. REFERÊNCIA FARIAS, Josivania Silva; FARIAS, Michelle Nascimento de; Guimarães, Tomás de Aquino. Análise sociométrica de uma rede de transferência de conhecimento. Revista de Administração FACES

Journal, Belo Horizonte, v. 9, n. 1, p. 11-31, jan./mar. 2010. Disponível em: <http://www.fumec.br/revistas/facesp/article/view/171/168>. Acesso em: 25 jul. 2014.

http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/




ADMINISTRAÇÃODO CONHECIMENTO

ADMINISTRAÇÃO DO CONHECIMENTO

ANÁLISE SOCIOMÉTRICA DE UMA REDE DETRANSFERÊNCIA DE CONHECIMENTO

SOCIOMETRIC ANALYSIS OF A NETWORK OF KNOWLEDGE TRANSFER

Josivania Silva FariasUniversidade de Brasília

Michelle Nascimento De FariasUniversidade de Brasília

Tomás de Aquino GuimarãesUniversidade de Brasília

RESUMO

O artigo discute o papel de uma rede social no tráfego de informações e na transferência deconhecimento intra-organizacional, a partir da abordagem da Análise de Redes Sociais (ARS).Esta abordagem foi escolhida devido à sua contribuição às investigações de estruturas soci-ais – ambiente onde existe troca de conhecimento. A pesquisa é um estudo de caso descri-tivo, quantitativo e qualitativo e a coleta de dados foi realizada em 2007, envolvendo 18funcionários de uma unidade organizacional de um banco público federal. A análise dosdados foi feita com o apoio dos softwares UCINET 6.0 for Windows e o NetDraw 2.1. Osprincipais resultados mostraram um tipo especial de rede estratégica com grupos integra-dos, geridos por um ator central que mantém a rede unida. A estrutura da rede está associ-ada com as atividades desempenhadas pelos envolvidos na rede. Foi possível concluir quea rede estudada impulsiona processos de transferência de conhecimento organizacional.

PALAVRAS-CHAVE

Redes sociais. Redes de conhecimento. Redes intraorganizacionais. Transferência de co-nhecimento.

ABSTRACT

The article aimed to discuss the role of a social network on information flow and intra-organizational knowledge transfer, supported by the Social Network Analysis approach. Thisapproach was chosen due to its contribution to social structures investigation – environmentwhere there exists knowledge exchange. The research is a descriptive case study, both

Data de submissão: Data de submissão: Data de submissão: Data de submissão: Data de submissão: 10 jan. 2009 . Data de aprovação: Data de aprovação: Data de aprovação: Data de aprovação: Data de aprovação: 09

fev. 2010 . Sistema de avaliação: Sistema de avaliação: Sistema de avaliação: Sistema de avaliação: Sistema de avaliação: Double blind review . Uni-

versidade FUMEC / FACE . Prof. Dr. Cid Gonçalves Filho . Prof.

Dr. Luiz Cláudio Vieira de Oliveira . Prof. Dr. Mário Teixeira ReisNeto

ANÁLISE SOCIOMÉTRICA DE UMA REDE DE TRANSFERÊNCIA DE CONHECIMENTO

R. Adm. FACES Journal Belo Horizonte · v. 9 · n. 1 · p. 11-31 · Jan./mar. 2010. ISSN 1984-6975 (online). ISSN 1517-8900 (Impressa)12

quantitative and qualitative and the data collection was undertaken in 2007 involving 18staff members working at an organizational unit that belongs to a Brazilian governmentalbank. Data analysis was done with the support of UCINET 6.0 for Windows and NetDraw2.1 software. The main results shown a special kind of strategic network with integratedgroups managed by a central actor that keeps the united network. The network structure isassociated with the activities and the jobs of those people involved in the network. It waspossible to conclude that the network studied pushes organizational knowledge transferprocesses.

KEYWORDS

Social networks. Knowledge networks. Intra-organizational networks. Knowledge transfer.

INTRODUÇÃO

Este trabalho refere-se a um estudo sobretransferência de conhecimento em uma rede so-cial de um banco público federal brasileiro. A pes-quisa foi realizada em uma unidade organizacio-nal - a Superintendência Nacional do Fundo deGarantia do Tempo de Serviço (FGTS), compostapor aproximadamente 104 empregados.

O Banco, por intermédio dessa unidade, man-tém a posição de Agente Operador do FGTS, porconcessão governamental, o que torna o seu de-sempenho alvo constante de fiscalização e cobiçapor parte de outras instituições. Isso resulta emcobranças na eficiência da prestação do serviço,implicando em permanente busca por melhoriade processos de trabalho. Em 2006, a unidadeorganizacional pesquisada foi premiada na faixa“prata”, do Prêmio Nacional de Gestão Pública,uma das premiações mais importantes da históriado banco.

Entre os caminhos para organizações alcança-rem a excelência, tem-se o Conhecimento, quepoderá propiciar vantagem competitiva sustenta-da. Porém, o conhecimento por si só não é capazde promover mudança. É necessário que seja com-

partilhado e possa fluir entre os atores que inte-gram a rede organizacional, de forma que empre-sa e empregados sejam beneficiados.

Segundo Nonaka e Takeuchi (1997, p.67), “oconhecimento é criado e expandido através dainteração social”. Portanto, o compartilhamento éresponsável pela renovação e criação de mais co-nhecimento, o que é importante ao perceber queo mesmo representa um recurso que rapidamen-te se torna obsoleto.

Na abordagem de Análise de Redes Sociais(ARS), encontra-se a possibilidade de conhecercomo os atores que compõem as redes se articu-lam, interagem e cooperam entre si para promo-ver a transferência do conhecimento.

Cross, Prusak e Parker (2002), apud Guima-rães e Melo (2005), ressaltam a importância doestudo das redes sociais em segmentos nos quaisa colaboração é um atributo necessário ao com-partilhamento de informações e geração do co-nhecimento. A ARS tem como característica fun-damental lidar com dados que expressam rela-ções entre objetos diversos (WASSERMAM; FAUST,1994, apud FAZITO, 2002). A ARS permite a aná-lise estrutural (quantitativa) e relacional (qualitati-

JOSIVANIA SILVA FARIAS . MICHELLE NASCIMENTO DE FARIAS . TOMÁS DE AQUINO GUIMARÃES

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va) dos eventos que se processam no interior dasredes sociais.

Parte-se do pressuposto de que, para promo-ver uma melhor estruturação na transferência deconhecimento e desenvolvimento da aprendiza-gem, cabe às organizações buscarem formas demapear a configuração de suas redes, visando àeficiência nos fluxos de informação, com geraçãode conhecimento e inovação. Nessa linha, a se-guinte questão de pesquisa questão de pesquisa questão de pesquisa questão de pesquisa questão de pesquisa foi levantada: a redesocial estudada, tal como se apresenta em ter-mos estruturais e relacionais, segundo a aborda-gem da ARS, pode ser considerada facilitadora doprocesso de transferência de conhecimento?

O objetivo objetivo objetivo objetivo objetivo geral da pesquisa foi: verificar emque medida a rede intraorganizacional de umaunidade organizacional de um banco federal faci-lita o fluxo da informação e a transferência de co-nhecimento, analisados na abordagem sociomé-trica da Análise de Redes Sociais.

AS REDES SOCIAIS

O interesse pelo estudo das Redes Sociais vemtomando força no Brasil, especialmente nesta pri-meira década do século XXI. Em 2006, a Revistade Administração de Empresas (RAE) dedicou umnúmero especial voltado para a discussão sobre aARS. Em nível mundial, os estudos sociométricosdas redes sociais atravessaram todo o século XX,e permaneceram sendo utilizados até o presente,ainda que enfrentando contraposições de outrasabordagens sociológicas, como é o caso da Actor-Network-Theory (ANT), que discute uma sociolo-gia das “associações” e não somente do “social”,visto que esta última envolve apenas atores hu-manos e não outros artefatos inumanos, que de-veriam ser considerados nas redes como a moe-da e as normas técnicas, entre outros (LATOUR,2005).

Segundo Marteleto (2001, p. 72) redes soci-ais “são sistemas de nodos e elos; uma estruturasem fronteiras; uma comunidade não geográfica;

um sistema de apoio ou um sistema físico que separeça com uma árvore ou uma rede”. Sendo as-sim, a rede social representa “um conjunto departicipantes autônomos, unindo ideias e recur-sos em torno de valores e interesses compartilha-dos”. São sujeitos sociais (indivíduos, grupos, or-ganizações etc.), conectados através de ligaçõesmotivadas por interesses comuns, sendo essas li-gações essenciais para compreensão da relaçãosociedade-indivíduo.

Outra característica é a ausência de hierarquianos padrões tradicionais e a ênfase em uma es-trutura informal que valoriza as relações, permitin-do a cada ator a livre associação. A relação depoder não é visualizada através de organogramas,mas através do número de relações que um atormantém com os demais, que, dependendo da suaposição na rede, seu grau de centralidade, tendea se destacar (TOMAÉL, 2006).

Um dos precursores na análise quantitativa daestrutura de redes sociais foi o estudioso StanleyMilgram, que, em 1967, lançou o experimentoconhecido como “small-world”. O trabalho consis-tia em enviar 60 cartas para várias pessoas emNebraska, que teriam de repassá-las em mãos paraoutras pessoas de suas relações até que chegas-sem aos destinatários residentes em Massachu-setts. Parte das cartas chegou ao destino e Mil-gram concluiu que foram necessárias em média,seis pessoas como intermediárias - fato que ficouconhecido como “seis graus de separação”. Hoje,avalia-se que o experimento continha alguns er-ros, porém outras pesquisas comprovaram quedois atores escolhidos aleatoriamente podem es-tar conectados por uma cadeia de relações inter-mediárias, determinando o efeito “small-world”(MILGRAM, 1967, apud TOMAÉL et al., 2005b).

As redes possuem unidades topológicas, quesão estruturas relativamente duráveis que, geral-mente, seguem determinações do sistema do qualfazem parte (KNOKE; KUKLINSKY, 1982; SCOTT,2000). Motivados por esta concepção, muitosanalistas de rede têm se dedicado à construção



de modelos estatísticos consistentes que retratemas relações em rede. A ideia é explicar tais rela-ções, a partir de sua distribuição e localização, emuma rede concreta (DEGENNE; FORSÉ, 1999,apud FAZITO, 2002).

Não obstante a base conceitual deste estudoseja a ARS, esta não é a única abordagem desen-volvida com o propósito de avaliar as estruturasem rede. Outra proposta é a da Actor-Network-Theory (ANT), que parte do pressuposto de queas redes são universos híbridos, em constante di-nâmica, e, por essa razão, uma simples soma deinterações não possibilita descrever a sua estrutu-ra. A Actor-Network-Theory (ANT) preocupa-semais com o processo de ordenação do que como estabelecimento de uma ordem. O principal nãoé o desenho, a morfologia da rede, mas a suaperformance, formação e comportamento dinâ-mico. A ordem das redes não está na estrutura,mas na capacidade de se constituírem centrosestratégicos resistentes aos diferentes elementosque continuamente propõem transformações.Sendo assim, a ANT distancia-se das ordens esta-bilizadas das estruturas e sistemas (AMANTINO-DE-ANDRADE, 2004b), tal como propõe a meto-dologia estrutural, verificada nas abordagens soci-ométricas, como é o caso da ARS adotada nesteestudo.

Conceitos básicos de Análise de Redes Sociais(ARS)

No exame visual das redes sociais, os atoressão considerados “nós” e os relacionamentos sãorepresentados por setas, devendo se levar emconsideração o sentido para o qual apontam. Umarede pode dispor de três atores (A, B e C) e trêsligações (1, 2 e 3). Supondo que esta rede tenhao objetivo de representar as relações de confian-ça (quem confia em quem), tem-se: A confia emB; B confia em A e C; C não confia em ninguém.Assim, o relacionamento entre A e B é recíproco.Dependendo do relacionamento mapeado, umapessoa, com várias setas apontando para si, pode

representar um expert, como também pode serindício de gargalo na rede (GUIMARÃES; MELO,2005).

Alguns conceitos relativos à ARS serviram de basepara compreensão dos dados obtidos no estudo eo entendimento quanto à configuração das redessociais como um todo: CentralidadeCentralidadeCentralidadeCentralidadeCentralidade: Segundo Scott(2000), é a posição de um indivíduo em relaçãoaos outros, considerando-se como medida a quan-tidade de elos que se colocam entre eles. Um ator écentral em uma rede se ele apresenta um grandenúmero de conexões com outros. Existem três me-didas básicas de centralidade:

Centralidade de grauCentralidade de grauCentralidade de grauCentralidade de grauCentralidade de grau (in-degree e out-de-gree): número de laços que um ator possui comoutros atores em uma rede (WASSERMAN; FAUST,1994), levando em consideração somente relaci-onamentos adjacentes, ou seja, a centralidade lo-cal dos atores.

Centralidade de proximidadeCentralidade de proximidadeCentralidade de proximidadeCentralidade de proximidadeCentralidade de proximidade (closeness):proximidade entre os atores, sendo obtida pormeio da soma das distâncias geodésicas entretodos os atores. Possibilita demonstrar a centrali-dade global dos atores. Quanto menor o índice,mais próximo um ator encontra-se de todos osoutros (HANNEMAN, 2001, apud TOMAÉL, 2006).

Distância geodésicaDistância geodésicaDistância geodésicaDistância geodésicaDistância geodésica, d(ni, nj) entre um parde ‘nós’, é o número de laços ou ligações queexiste no caminho mais curto entre eles” (SILVA,2006).

Centralidade de intermediaçãoCentralidade de intermediaçãoCentralidade de intermediaçãoCentralidade de intermediaçãoCentralidade de intermediação (betwen-ness): considera um ator como meio para alcan-çar outros, já que o mesmo se encontra nos cami-nhos geodésicos entre outros pares (HANNEMAN,2001). O mediador pode controlar os fluxos narede e o trajeto que elas percorrem (MARTELETO,2001, p. 79).

DensidadeDensidadeDensidadeDensidadeDensidade::::: é o número de conexões existen-tes, dividido pelo número de conexões possíveis(GUIMARÃES; MELO, 2005). Revela qual o per-centual de relações presente na rede em referên-cia a todas as possibilidades de relacionamento.


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Através da densidade, é possível classificar as liga-ções como fortes ou fracas. O conceito de liga-ções fortes e fracas foi abordado por Granovetter,em 1973, que considera fracas as ligações combaixa densidade, em que muitas possibilidades derelacionamento estão ausentes. Já as ligações for-tes são mais próximas e apresentam um envolvi-mento maior entre os atores (GRANOVETTER,1982, apud MARTELETO; SILVA, 2004). Nessaótica das ligações fortes e fracas, há o indivíduofocal da rede, o ego, e os seus contatos diretos,como alters. Em conjunto, essa estrutura forma arede egocêntrica (LEE, 2002, apud TOMAÉL,2006). Ao contrário do que se supõe, nas redesegocêntricas, as ligações fracas que o ego man-tém são extremamente relevantes, porque repre-sentam pontes entre dois grupos de ligações for-tes. Se um ator tem poucas ligações fracas, podeestar privado da informação que flui em outrosgrupos densamente conectados. Desse modo, asligações fracas exercem uma valiosa função na rede(TOMAÉL, 2006). Isso ficou conhecido como aanálise Granovetteriana da “força dos laços fracos”.

ReciprocidadeReciprocidadeReciprocidadeReciprocidadeReciprocidade: São as relações que ocorremmutuamente entre os indivíduos, ou seja, a rela-ção é bilateral e a configuração estrutural da redeapresenta setas bidirecionais (GUIMARÃES; MELO,2005).

CoesãoCoesãoCoesãoCoesãoCoesão: a coesão existe em subconjuntos deatores que apresentam laços relativamente fortes,diretos, intensos e frequentes (WASSERMAN;FAUST, 1994). Acredita-se que esses grupos pos-suam suas próprias normas, valores, orientaçõese subculturas (HANNEMAN, 2001, apud HO-CAYEN-DA-SILVA et al., 2006), sendo base para asolidariedade, identidade e comportamento cole-tivo em maior intensidade entre esses atores dedentro do grupo do que com os de fora - fenôme-no conhecido como homofilia (DE NOOY; MR-VAR; BATAGELJ, 2005, apud HOCAYEN-DA-SILVAet al., 2006).

Cliques:Cliques:Cliques:Cliques:Cliques: Grupos de atores que mantêm rela-ções mais estreitas (coesas), representando um

subconjunto de uma rede em que os atores estãopróximos e fortemente conectados e onde existemaior densidade entre as ligações, possibilitandomaior eficiência no compartilhamento. Além dis-so, para que um grupo seja considerado um cli-que, deve contar com pelo menos três “nós” (TO-MAÉL, 2005a).

Diante dos conceitos expostos, resta apresen-tar as métricasas métricasas métricasas métricasas métricas aplicadas à análise de uma redesocial, organizada por Cross e Parker (2004), apudGuimarães; Melo (2005, p. 24):

In-degree centralityIn-degree centralityIn-degree centralityIn-degree centralityIn-degree centrality: Somatório das setas queentram no nó.

Out-degree centralityOut-degree centralityOut-degree centralityOut-degree centralityOut-degree centrality: Somatório das setasque saem do nó.

Betweenness centralityBetweenness centralityBetweenness centralityBetweenness centralityBetweenness centrality: Número de vezesque o nó aparece como caminho entre todos osnós, dividido pelo número de caminhos existen-tes entre todos os nós.

Closeness centrality:Closeness centrality:Closeness centrality:Closeness centrality:Closeness centrality: Somatório da distânciaentre de um determinado nó para com todos osoutros da rede.

DensidadeDensidadeDensidadeDensidadeDensidade: Número de conexões existentesdividido pelo número de conexões possíveis.

ReciprocidadeReciprocidadeReciprocidadeReciprocidadeReciprocidade: : : : : Número de conexões bidire-cionais (recíprocas) dividido pelo número de co-nexões.

CoesãoCoesãoCoesãoCoesãoCoesão: Somatório dos tamanhos dos meno-res caminhos entre todos os nós da rede divididopelo número de caminhos.

Estes mesmos autores apresentam, ainda, ospadrões de relacionamento, a saber: a)a)a)a)a) Hubs:pessoas com grande número de relacionamentosna rede; b)b)b)b)b) Information Brokers: pessoas que es-tão mais próximas, mesmo que indiretamente, atodos os membros da rede; c)c)c)c)c) Peripheral People:pessoas com poucas conexões dentro da rede.

A seguir, será feita a discussão sobre informa-ção e conhecimento, que são, também, funda-mentos importantes deste trabalho.



Informação e Conhecimento

Segundo Tálamo (2004), apud Tomaél et al.(2005b), informação é sempre fluxo e funcionapara o sujeito como troca com o mundo exterior,o que lhe confere caráter social. Se assimilada,interiorizada e processada por um sujeito, será basepara sua integração no mundo. Assim, o conheci-mento é criado por esse fluxo e ancorado nas cren-ças e compromissos do seu detentor (NONAKA;TAKEUCHI, 1997, p.64). A informação está nodomínio pessoal do receptor: ele definirá sua re-levância e valor para só então transformá-la emconhecimento.

Apesar de distintos, os conceitos de informaçãoe conhecimento podem assumir os mesmos pa-péis, dependendo do referencial em que atuam. Oque é considerado conhecimento para um sujeitopode representar informação para outro. Essa mu-dança de papéis foi levantada por Churchmam(1971) apud Tomaél (2005a), que esclarece: quan-do a informação é processada pelo cérebro, ela tor-na-se conhecimento para um indivíduo. Quando esseindivíduo articula esse conhecimento com a inten-ção de transmiti-lo, ele se torna informação nova-mente. A informação é a decodificação das mensa-gens, se fazendo fluir através do processo de comu-nicação, e esse aparato de dados serve de base paraconstrução do conhecimento, que se distingue damera informação por estar associado a um propósi-to ou utilidade.

Nonaka e Takeuchi (1997, p. 13) classificamo conhecimento em tácito e explícito. O explícitoé facilmente transmitido entre os indivíduos, pois“[...] pode ser articulado na linguagem formal, in-clusive em afirmações gramaticais, expressõesmatemáticas, especificações, manuais e assim pordiante”. O conhecimento tácito, por sua vez, é oconhecimento pessoal incorporado à experiênciaindividual e envolve fatores intangíveis (crençaspessoais, valores e perspectivas) e é difícil ser arti-culado na linguagem formal. O conhecimento tá-cito é peculiar ao ser humano; advém de suas

experiências, insights, intuições, e de suas habili-dades; é de difícil compartilhamento e acesso.

Polanyi (1983), apud Tomaél et al . (2005b,p. 44), afirma que o conhecimento tácito explicaporque “nós sabemos mais do que podemos di-zer”. Nonaka e Takeuchi (1997, p. 67) reconhe-cem a complementaridade do conhecimento tá-cito em relação ao explícito: “Interagem um como outro e realizam trocas nas atividades criativasdos seres humanos”. Nonaka e Takeuchi (1997,p. 67) afirmam que “o modelo dinâmico da cria-ção do conhecimento humano é criado e expan-dido através da interação social entre o conheci-mento tácito e o conhecimento explícito”. A inte-ração em rede, portanto, pode contribuir com a“conversão do conhecimento”, por meio da inte-ração entre diversos indivíduos, para a criação denovos conhecimentos.

Transferência de conhecimento

Nas organizações, os atores aproximam-se poratividades comuns, vivências similares e/ou paraa resolução de problemas, sem esquecer das ques-tões pessoais que também estão presentes nasrelações, propiciando os contatos frequentes. Adefinição de redes sociais, segundo Marteleto(2001), contempla o compartilhamento de valo-res e interesses que, para promover o fortaleci-mento da rede, dependem da transferência dainformação e do conhecimento, e esse comparti-lhamento é responsável pela geração de maisconhecimento.

Para Dixon (2000), apud Tomaél (2005a, p.49), existem cinco tipos de transferência de co-nhecimento nas organizações: 1) transferência emsérie (o conhecimento que uma equipe obtém éavaliado e aprimorado para a realização da mes-ma atividade em diferentes locais); 2) transferên-cia próxima (utilização de conhecimento explícito,por outras equipes, ao executarem atividades si-milares); 3) transferência distante (disponibiliza-ção de conhecimento tácito, para que outras equi-pes possam realizar atividades similares); 4)



transferência estratégica (o conhecimento coleti-vo da organização é empregado na realização deuma atividade estratégica para toda a organiza-ção) e; 5) transferência de especialista (a equipedefronta-se com uma questão técnica que trans-cende seu próprio conhecimento e, para resolvê-la, busca a expertise de outros especialistas).

Davenport e Prusak (1999), apud Tomaél(2005a, p. 49), assinalam que os “relacionamen-tos tendem a envolver a transferência de váriostipos do conhecimento, do explícito ao tácito”. Odesafio das organizações é proporcionar um am-biente que favoreça a troca bem como estimule acriação de novos conhecimentos. Mas “o compar-tilhamento [...] do conhecimento só trará resulta-dos se implicar em aprendizagem [...]” (TOMAÉLet al., 2005b, p. 11).

Para promover a melhor fluidez da informa-ção e geração de aprendizagem, é preciso atentarpara a presença de fatores (atritos) que inibem ocompartilhamento, tais como: a falta de confiançamútua; as diferentes culturas, vocabulários e qua-dros de referência; falta de tempo e de locais deencontro; ideia estreita de trabalho produtivo; sta-tus e recompensas vão para os possuidores doconhecimento; falta de capacidade de absorçãopelos recipientes; crença de que o conhecimentoé prerrogativa de determinados grupos, síndromedo “não inventado aqui”; intolerância com errosou necessidade de ajuda (DAVENPORT; PRUSAK,1999, apud TOMAÉL, 2005a, p. 50).

DESENHO DA PESQUISA

Esta pesquisa tem caráter quali-quantitativo edescritivo, e foi desenvolvida a partir de um estu-do de caso. Quantitativa pelas características doinstrumento de coleta de dados adotado (questi-onário com perguntas fechadas) e pelo plano detratamento das informações, relatado a seguir, quepermitiu a geração de resultados quantificáveis,tais como as métricas da análise estrutural da redeestudada.

A coleta de dados, do tipo transversal (MA-LHOTRA, 2001), ocorreu no mês de outubro de2007, com a aplicação de questionário contendoalternativas fechadas do tipo perguntas com mos-truário (LAKATOS; MARCONI, 2005).

Para a construção do questionário, utilizou-se arecomendação de Cross e Parker (2004) apud Gui-marães; Melo (2005) para a análise de redes, con-siderando-se os seguintes tópicos: a rede de comu-nicação; o grau de colaboração; os relacionamentosque revelam potencial de compartilhamento; os re-lacionamentos que revelam o desejo de comuni-car-se mais e o poder de influência; os relaciona-mentos que revelam bem-estar e encorajamento.

Foram entrevistados 18 empregados, localiza-dos no mesmo espaço geográfico na matriz dobanco em Brasília e ocupantes da mesma posi-ção hierárquica, em funções gerenciais. Quanto àidentificação dos sujeitos, optou-se por substituiros nomes das pessoas por nomes de árvores, oque garantiu o anonimato.

O tratamento dos dados foi feito por meio dasseguintes ferramentas: UCINET 6.0 for Windows,um sistema desenvolvido para análise quantitati-va de redes sociais, por meio do qual foram calcu-ladas as métricas estruturais da rede, tais como:centralidade; densidade; reciprocidade; In-Degree(Somatório das setas que entram no nó) e Out-Degree (Somatório das setas que saem do nó)(BORGATTI et al., 2002, apud MARTELETO; SIL-VA, 2004); e o NetDraw 2.1, que propicia a de-monstração visual da rede.

OS ACHADOS DA PESQUISA

Relações Diretas

A primeira perspectiva analisada tratou da ques-tão “Mantenho relações diretas com esta(s)pessoa(s) nas questões relativas ao trabalho”, emque cada participante escolheu, na lista contendoos nomes de todos os participantes da pesquisa,aqueles em que reconhece maior grau de conta-



to direto no que tange às questões referentes ao

FIGURA 1 - Representação das relações diretas entre os participantes da pesquisa

Fonte : Dados da pesquisa.

trabalho. A FIG. 1 mostra esta configuração.



As métricas relativas às relações diretas da redesão: Densidade: 0,63; Reciprocidade: 0,69; e AtorCentral: Araucária. Isso revela que, entre todas asconexões possíveis, 63% delas estão presentes,ainda existindo potencial de elevação (de 37%)no nível de relacionamentos diretos. O grau dereciprocidade é de 0,69, significando que de to-das as conexões existentes, 69% são bidirecio-nais. Neste caso, nem todas as pessoas que afir-mam se relacionar diretamente com outro mem-bro obtém a mesma resposta por parte dele. Em31% dos casos analisados, A fala que se relacio-na diretamente com B, mas este não reconheceseu relacionamento direto com A.

O ator central, identificado através do cálculoda centralidade de proximidade é Araucária. O re-sultado pode ser explicado pelo seu papel de ges-tor da atividade de controlar e prestar contas, quetrata da verificação e apontamento de resultados,prestação de contas e atendimento às auditoriasinternas e externas da Superintendência estuda-

da. Araucária é considerado o Information Brocker,por encontrar-se no menor caminho entre todosos demais atores, possuindo grande influência nosfluxos que ocorrem no interior da rede (CROSS;PARKER,2004, apud GUIMARÃES; MELO, 2005).Araucária é a pessoa indicada para promover mai-or conectividade na rede.

IN E OUT-DEGREE

A TAB. 1 mostra as métricas sobre in-degree eout-degree, onde se verifica que Araucária apre-senta o maior nível de evidência in-degree, porser citado nas relações diretas do maior númerode atores, enquanto Mangueira, Jatobá, Ipê, Flam-boyant e Limoeiro detêm igualmente o menor ní-vel.

Os atores Araucária, Aroeira e Castanheira apre-sentam out-degree relacionamento direto com omaior número de atores, enquanto Jatobá e Sa-maúma apresentam o menor.



TABELA 1

In e Out-degree nas relações diretas da rede estudada

Fonte: Dados da pesquisa.



A soma de in e out-degree revela a capacida-de de articulação na rede (GIMARÃES; MELO,2005a) e, neste caso, o ator que apresentou omaior nível foi Araucária, o que reforça sua posi-ção central já verificada anteriormente. Por outrolado, o ator Jatobá apresentou a menor capacida-de de articulação. No que se refere ao total deconexões, pode-se considerar Araucária como umHub, enquanto Jatobá é um Peripheral People -ator com poucas conexões, caso típico de pesso-as novatas ou pouco motivadas. No caso específi-

co de Jatobá, a primeira opção não pode ser consi-derada, já que o mesmo tem 26 anos de empresa.

OBTENÇÃO DE INFORMAÇÕES

A segunda perspectiva mapeada tratou daquestão “Costumo contatar esta(s) pessoa(s) paraobter informações sobre tópicos relativos ao tra-balho”. A FIG. 2 apresenta a configuração da redeestudada na perspectiva da obtenção de informa-ções entre os atores pesquisados.



FIGURA 2 - Representação da obtenção de informações na rede estudada




As métricas da rede revelaram: Densidade0,55, ou seja, 55% de conexões presentes, aindaexistindo grande potencial de elevação (de 45%)no nível de atores a buscar para obtenção de in-formações nesta rede; o grau de reciprocidade éde 0,61, o que significa que 61% das conexõessão bidirecionais e alguns atores buscam outrospara obter informações, mas não são lembradospor eles na mesma situação. Neste caso, o nívelde reciprocidade baixo é aceitável pelo fato de queA pode ter informações a fornecer a B, mas B nãoterá, necessariamente, informações para atenderàs necessidades de A. O ator central ou Informati-on Broker identificado é o ator Pinheiro, demons-trando uma alta capacidade informacional, o quenão pode ser justificado pelo seu tempo de servi-ço, que é inferior ao de outros membros da rede.Talvez o tipo de área gerencial que ocupa o tenhatornado um contato direto para questões operaci-onais de toda a sua equipe, justificando o seu papelcentral. A centralidade quanto à obtenção de in-formações pode significar que ele seja um expertou um gargalo na rede, fato que só poderá serconstatado em um cruzamento com os mapea-mentos das perspectivas seguintes, como será vistomais adiante.

Foram encontrados 26 cliques na rede, o quedemonstra um grande número de subgrupos co-esos. Na perspectiva de obtenção de informações,todos os atores participam de pelo menos um cli -

que, o que denota grande integração na rede. Agrande quantidade desses subgrupos reflete namaior eficiência no processo de obtenção de in-formação na rede estudada.

In e Out-degree

No cálculo de In e Out-degree, os atoresPinheiro, Laranjeira e Jenipapeiro apresentarammaior nível de evidência na obtenção de informa-ções, por serem citados como contatos pelo mai-or número de atores, enquanto Jatobá e Ipê de-têm igualmente o menor nível (in-degree). O atorAraucária é o que mais se relaciona com os de-mais, para obtenção de informações, enquantoJatobá busca o menor número de atores nestecaso (out-degree). Observou-se que o ator commaior capacidade de articulação, ou seja, o Hub,foi Jenipapeiro, que, assim como Pinheiro, desem-penha o papel de Gestor de uma Unidade doBanco, apresentando justificativa similar para suaimportância na obtenção de informações na rede.Por outro lado, Jatobá apresentou a menor capa-cidade de articulação, configurando-se como Peri-pheral Broker.

Compartilhamento da Informação

A pergunta do questionário verificou: “Aspessoas abaixo relacionadas compartilham suasinformações comigo”. A FIG. 3 apresenta o dese-nho da rede estudada, na perspectiva do compar-tilhamento de informações.



FIGURA 3 - Representação do Compartilhamento da Informação na rede estudada




Analisando-se as medidas da rede, verificou-se: Densidade 0,51, isto é, 51% de conexões pre-sentes, o que significa que existe um alto potenci-al de elevação (de 49%) no nível de compartilha-mento de informações nesta rede. O grau de reci-procidade é de 0,57, isto é, 57% das conexõessão bidirecionais. Este dado pode levar a duas in-terpretações: alguns atores centralizam a informa-ção, tornando-se gargalos (GUIMARÃES; MELO,2005) ou não têm know how para fornecê-las,razões que podem justificar a unilateralidade derelações (43%). O fato de Palmeira ser o Infor-mation Broker, no tocante ao compartilhamentode informações na rede, pode ser explicado porsua atividade na célula que gera e fornece infor-mações gerenciais à unidade organizacional estu-dada. Esta atividade sistematiza o fluxo de infor-mações, com confiabilidade e velocidade, o queo torna agente formal de disseminação de infor-mações na rede. Foram encontrados 12 cliques,o que significa que todos os atores integram pelomenos um dos subgrupos, demonstrando robus-ta integração entre os membros da rede, no com-partilhamento de informações.

In e Out - degree

As métricas para cada ator, no compartilha-mento de informações, mostraram que o ator Pal-meira tem maior evidência na rede (citado por 13atores, entre os 18), por ser citado, como quemmais compartilha informações, pelo maior núme-ro de atores. Isso confirma sua atuação como ges-

tor da célula/unidade que gera e fornece informa-ções gerenciais, enquanto Mangueira (4) e Jato-bá (4) detêm igualmente o menor nível (in-de-gree).

Pinheiro é o ator com que o maior número deoutros atores compartilha informações. Se este re-sultado for associado ao fato de ter sido conside-rado o centralizador na obtenção de informaçõesna rede estudada (questão 2), pode-se concluirque o seu elevado potencial de direcionamentode informações tem como base o representativonúmero de informações que recebe dos demais. JáMangueira e Jatobá têm o menor número de com-partilhamentos de informações direcionados a eles.

O ator que apresentou a maior capacidade dearticulação foi Araucária, um fato que pode serexplicado pelas relações estreitas que mantémcom os demais atores em razão da sua atividadegerencial, que é de controle. Mangueira e Jatobárepresentaram o menor somatório entre in e out-degree.

Conhecimento Gerado

Quando a informação é assimilada pelo indi-víduo, transforma-se em conhecimento (CHUR-CHMAM, 1971, apud TOMAÉL, 2005a). Assim,formulou-se a seguinte afirmativa no questioná-rio: “Costumo utilizar as informações fornecidaspor esta(s) pessoa(s) na execução das minhas ati-vidades”. A FIG. 4 representa a configuração darede estudada na perspectiva do conhecimentogerado.



FIGURA 4: Representação do conhecimento gerado na rede estudada




As medidas de densidade, reciprocidade, cen-tralidade e número de cliques da rede estudadamostraram: Densidade 0,44. Isto é, entre todas asconexões possíveis para promover a geração deconhecimento, apenas 44% são aproveitadas. Há,portanto alto potencial de elevação (56%) no ní-vel de conhecimento gerado na rede, sinalizandoque a informação, em muitos casos, não é assimi-lada para transformar-se em conhecimento. Essedado é coerente se for verificado que a rede deobtenção de informações tem densidade de 55%e, a de compartilhamento, 51%. Assim, a geraçãode conhecimento tende a ser menor, já que nemtoda informação recebida é internalizada, tornan-do-se conhecimento.

O grau de reciprocidade é de 0,49, isto é, 49%das conexões são bidirecionais. Os atores da redeestudada assimilam as informações repassadas poroutros, porém, em 51% dos casos, a relação in-versa não ocorre. A adquiriu conhecimento atra-vés de B, mas B não o adquiriu de A.

O ator central é Pinheiro. Isso confirma o járevelado na rede de obtenção de informações:como Pinheiro fornece mais informações, ele tam-bém gera mais conhecimento. Essa afirmação sópode ser feita se Pinheiro for considerado experte não um gargalo na rede, sob a perspectiva dageração de conhecimento. Como gargalo, ele se-ria transmissor de informações, mas não as disse-minaria a ponto de gerar conhecimento para osdemais atores. Isso não parece ocorrer porque oator Pinheiro não só é o centralizador na obten-ção de informações, como também é InformationBroker (CROSS; PARKER, 2004, apud GUIMARÃES;MELO, 2005) na geração de conhecimento, o quepermite concluir que Pinheiro é o expert da redeestudada, concernente à transferência de conhe-cimento.

Por fim, foram encontrados 16 cliques e to-dos os atores participam de pelo menos um de-les, o que comprova a integração dos atores con-cernente à geração do conhecimento (TOMAÉL,2005a).

In e Out-degree

As métricas In e Out-degree, na perspectivado conhecimento gerado, mostraram que o atorPinheiro (apontado por 12 atores) apresenta omaior nível de evidência na rede, sendo indicadocomo quem mais gera conhecimento pelo maiornúmero de atores, enquanto o ator Jatobá apre-senta o menor nível in-degree (apontado por 2atores).

Samaúma é o ator que mais assimila informa-ção de outros atores (apontou 16 atores), trans-formando-a em conhecimento, o que pode serexplicado pela sua atividade na Gestão de Filiais,que necessita de grande apoio das demais áreaspara dar suporte em todos os aspectos demanda-dos pelas unidades vinculadas. Pinheiro apresen-tou a maior capacidade de articulação na configu-ração do conhecimento gerado, confirmando suaposição de ator central também nessa perspecti-va. Mangueira apresentou o menor somatório entrein e out-degree, podendo ser considerado o Peri-pheral People.

Importância da Relação

A última configuração mapeada verificou aimportância da relação, em que cada participantedeveria listar os atores importantes dentro de suaatuação na rede. A questão formulada foi: “Atri-buo grande importância a minha relação comesta(s) pessoa(s)”. A FIG. 5 retrata a configuraçãoda importância da relação na rede estudada.



FIGURA 5 - Representação da importância da relação na rede estudada.




As medidas da rede revelaram: Densidade0,63 significa que 63% de todas as relações pos-síveis são consideradas importantes pelos atores;o grau de reciprocidade 0,62 denota que 62%das conexões são bidirecionais. O InformationBroker identificado foi Araucária. Foram encontra-dos 14 cliques na rede. Isso mostra a grande inte-gração entre os atores, pois todos participam depelo menos um dos cliques, comprovando afini-dade entre objetivos.

In e Out-degree

As métricas sobre In e Out-degree, conside-rando a perspectiva da importância da relação narede, revelaram que os atores Araucária e Oliveiraapresentam o maior nível de evidência, por se-rem indicados por 13 atores. O ator Araucária de-monstrou um papel relevante na rede, pois suaevidência se reforça a cada perspectiva avaliada.Era natural que, no critério “importância da rela-ção”, seu nome se destacasse. Porém, Oliveira nãodemonstrou uma posição relevante em nenhumdos mapeamentos efetuados, o que torna esteresultado surpreendente. Por atuar no gerencia-mento de cadastro, pode-se sugerir como justifi-cativa a interferência indireta, porém permanente,da sua atividade nos demais processos que confi-guram a unidade organizacional pesquisada, por-que as informações que integram os bancos dedados do FGTS (cadastro) norteiam as demaisatividades: daí a importância da relação mais es-treita com o gestor desse processo.

A relação com Ipê, ao contrário, foi a menoscitada (por apenas 5 entre os 18 atores da rede),fato que pode ser justificado pela sua atividade dedestaque esporádico. A unidade (ou célula deAvaliação da Gestão) em que atua, é responsávelpelo acompanhamento e melhoria de todos osprocessos da unidade organizacional pesquisada,visando o alinhamento das práticas com o PrêmioNacional de Gestão Pública. Por essa razão, o pa-pel deste ator é diretamente associado à partici-pação no referido Prêmio, o que só ocorre por

determinação da própria Superintendência, de doisem dois anos.

Mangueira, Samaúma e Jenipapeiro listaramo maior número (16 atores) de outros atores queconsideram a relação importante. Nos três casos,suas atividades podem explicar o resultado. Man-gueira trabalha na célula de Novos Produtos, de-pendendo diretamente da relação com todos osgestores; Samaúma exerce o papel de gestor defiliais, e Jenipapeiro, que atua como o gestor/co-ordenador de várias outras células, possivelmentereconhece a importância da integração entre asáreas para promoção do melhor desempenho dasatividades.

Jenipapeiro, Oliveira e Coqueiro são os Hubsna rede de importância da relação na unidadepesquisada. Já foi demonstrada a relevância darelação dos dois primeiros e suas posições articu-ladoras reforçam o já exposto. Porém, um dadonovo é o fato de Coqueiro, até aqui não destaca-do nos mapeamentos, surgir como figura articula-dora. Este caso não pode ser facilmente explica-do, porque existem várias outras atividades, decaráter similar ao desenvolvido por Coqueiro, quenão tiveram um saldo entre in e out-degree tãorepresentativo (27 citações por outros atores oupelo próprio), o que talvez sugira tratar-se de ques-tão pessoal e subjetiva o número de conexõesrelativas a esse ator. Já Ipê, como apresentou osmenores in e out-degree, teve consequentemen-te o menor somatório “In + Out” e ocupou a posi-ção de Peripheral People, na perspectiva de im-portância da relação na rede.

CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES

As características apresentadas pela rede emestudo revelam uma rede do tipo estratégica, porapresentar subgrupos integrados e coordenadospor um ator que desempenha o papel central eessa integração mantém a unidade da rede (WHI-PP, 2006, apud MARTES, 2006). Pode-se concluirque, apesar do alto potencial de melhoramento



das relações desenvolvidas entre os atores queconstituem a rede estudada, a densidade e a reci-procidade de cada perspectiva promovem o fluxode informação necessário à transferência de co-nhecimento.

O estudo permite afirmar que a rede estuda-da pode ser considerada facilitadora no processode aprendizagem, visto que incentiva a promoçãodo conhecimento organizacional. Porém, ainda hámuito a ser feito para elevar a integração entre osatores, em todas as perspectivas mapeadas. Naprópria rede se reconhece esta necessidade, aoapresentar-se o item “importância da relação”, coma maior densidade entre todas as configurações,tornando-se imperativo ampliar os laços entre osatores em razão de sua importância, o que repre-sentaria um grande passo ao desenvolvimento deestratégias que aproximem as relações e tornemos fluxos mais eficientes. Estreitar relações é umgrande desafio a ser superado, pois participar deredes implica “interagir e compartilhar, ofertar ereceber [...]. A interação de um ator com outros,mantendo relações de interdependência e deaprendizado, permite alcançar o que solitariamentenão se alcançaria” (TOMAÉL, 2005a, p. 271).

Josivania Silva FariasUniversidade de Brasília

Doutoranda em Administração pelo PPGA - UnBProfessora do depto de Administração da UnB.

Endereço profissional:UnB/FACE/ADM. - Campus Universitário Darcy Ribeiro

ICC ALA NORTE – Mezanino – Sala B1 -576 - Caixa Postal 432070910-900 – Asa Norte – Brasília - DF

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Michelle Nascimento de FariasUniversidade de Brasília

Graduada em Administração pela Universidade de Brasília (UnB)Endereço profissional

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Tel: 61 3206 9168 – 61 3435 2980 Fax: 61 3206 9723Email: [email protected]

Tomás de Aquino GuimarãesUniversidade de Brasília

Doutor em Sociologia pela Universidade de São PauloPós-doutorado em Administração pela École Des Hautes Études

Commerciales (HEC), Montreal, CanadáEndereço profissional:

UnB/FACE/ADM. - Campus Universitário Darcy RibeiroICC ALA NORTE – Mezanino – Sala B1 -576 – Caixa Postal 4320

– Asa Norte70910-900 – Brasília – DF

Fone 61 3274-7172Email: [email protected]

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