Um modelo evolutivo para simulação de redes de afinidade

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Monteiro, Roberto Luiz Souza
• Orientador(a): Pereira, Hernane Barros de Borges, Gonçalves, Marcelo Albano Moret Simões
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Arranjo produtivo local; Redes sociais; Redes complexas
• Link de acesso: http://www.repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/12961

Neste trabalho realizamos uma análise da estrutura topológica de arranjos produtivos locais(APLs), com a finalidade de facilitar a difusão do conhecimento e, como consequência, aumentar a competitividades das empresas componentes do APL. Para tanto, foram: (i) levantados dados a respeito das relações existentes entre empresas do APL estudado, (ii) estabelecidas as características das topologias das redes sociais constituídas e (iii) realizadas a modelagem e a implementação de uma solução computacional que permite visualizar e prever a evolução de tais redes com o passar do tempo, indicando os processos de cooperação e colaboração, incluindo aqueles em que há difusão do conhecimento, que ocorrerão, caso as interações entre os atores ocorra em conformidade com a simulação. Uma das principais contribuições desta pesquisa foi o desenvolvimento de um modelo de redes de afinidade, que se aplica não somente às redes estudadas, mas também a qualquer rede onde as interações entre os atores se dê de acordo com as semelhanças existentes entre eles. Este modelo pode auxiliar a definição de estratégias político-econômicas, uma vez que permite identificar os pontos de fragilidade na rede existente, indicando caminhos que, se seguidos, levarão ao estabelecimento de relações entre os membros do arranjo mais robustas de modo a favorecer a difusão do conhecimento, auxiliando assim, o desenvolvimento sócio-econômico da região onde este APL está situado. Além da aplicação à simulação da evolução de redes de cooperação e colaboração de arranjos produtivos locais, o modelo desenvolvido também permite a simulação da evolução de redes de aminoácidos de proteínas e ecossistemas.