O blog está publicando uma seleção comentada de tweets de @srlm sobre inovação e criatividade, empreendedorismo, novos negócios, coisas que nós deveríamos ter em muito maior escala e impacto por aqui. a lista de todos os posts já publicados está neste link. abaixo, o tweet de hoje, citando vários outros sobre redes [sociais], conectados ao tema da pauta, inovação.
28.08.11: sosa medina: explorações computacionais de criatividade e inovação em design. PhD, 161pp. bit.ly/nH6dyT [contexto, p27]
este tweet aponta para a tese de doutorado de ricardo sosa medina, em especial para a pág. 27 do trabalho, onde está o contexto mostrado na figura abaixo. o que sosa medina estuda é a dinâmica dos processos de mudança [ou seja, da inovação…] como propriedade dos sistemas e características dos indivíduos.
como a figura mostra, os indivíduos são parte do contexto, mas como parte de redes sociais [“de verdade”, se você quiser] que definem ou não a aceitação de uma mudança. o trabalho é muito interessante para quem quer entender que tipos de agentes, problemas e situações ajudam ou atrapalham tentativas de mudança, quer seja a introdução de um produto no mercado ou a mudança de um processo numa empresa. a tese é de 2005 e há um artigo do mesmo autor, de 2008, que tem um resultado que parece contra a intuição, mostrado na figura abaixo.
os objetos mostrados na figura são toróides, que medina usa para simular proximidade em redes sociais. para um mesmo número de agentes, a menor distância entre dois deles [o menor grau de separação na rede] ocorre no toróide à esquerda, que tem o maior raio do tubo, qual “roda de buggy”; no outro extremo, a “roda de motocicleta” do lado direito tem uma maior distância entre agentes.
as simulações feitas por medina mostram que redes de baixo grau de separação têm alto grau de coerência [muito mais gente acreditando nas mesmas coisas] e, nelas, uma mudança de comportamento grupal [como aceitar um novo produto ou processo] é muito mais difícil de ocorrer do que nas redes que têm grau de separação mais alto. nestas últimas, que se articulam sem muita interferência do todo, é mais fácil formar grupos [quase] isolados que mudam seu comportamento em função de um número de interesses e incentivos que não são compartilhados por um grande número de agentes na rede.
este blog já propôs que empresas de todos os tipos, são, na verdade, redes. e redes abstratas, sociais [numa série de textos, empresas são abstrações]. os processos de mudança nos negócios, ou dos negócios para suas comunidades, no mercado, exigem o entendimento cada vez maior de teses, teorias, métodos e técnicas que diminuem, a cada avanço, a mágica de fazer com que as coisas aconteçam e possam ser repetidas mesmo quando as pessoas são trocadas nas organizações. manuel castells [na teoria do poder em rede] propõe que …a teoria das redes poderia ser a linguagem comum para a criação de um amplo entendimento da natureza e da sociedade, pela via das muitas redes fundamentais e compartilhadas: as redes biológicas, neurais, digitais e de comunicação humana.
e lászló barabási, que fez as primeiras sínteses teóricas das redes sociais, está escrevendo [aberto, em rede] um texto com os fundamentos da área, que deveria ser objeto de estudo de todos os que tratam fenômenos sociais,
de gestores e planejadores a assessorias de imprensa e marketing.
a propriedade do mundo pequeno [em redes complexas , sempre há distâncias pequenas entre dois pontos quaisquer] já está no ar.
a estrutura das redes [verdadeiramente] sociais das empresas raramente é objeto de estudo quando se quer analisar porque alguma mudança ocorreu ou deixou de rolar. ano passado, depois de mais de 25 anos de atividade na área, mitch ditkoff publicou um texto apontando as 56 razões mais comuns pelas quais os processos de inovação corporativa fracassam.
muitas delas passam pela arquitetura de redes do negócio, mas nenhuma cita o problema explicitamente. a lista é valiosa [5 razões são mostradas abaixo, na ordem de ditkoff; acho muito massa a de número 34…] mas também nos diz que é preciso, ainda, inserir muita ciência nos estudos de, para e sobre inovação, sem o que os erros e acertos sempre terão um quê de heróis, vodoos e acasos, o que no fim é tudo a mesma coisa e não explica nada, especialmente nada que possamos replicar noutras situações e no médio e longo prazos.
