Simplificando a coleta de dados complexos de redes.

O Network Canvas oferece software gratuito e de código aberto para a coleta de dados de redes, pensado para as necessidades tanto de quem pesquisa quanto de quem participa.

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Uma seleção de ferramentas para facilitar sua pesquisa

Oferecemos um fluxo de trabalho completo, de ponta a ponta, para pesquisas sobre redes, com aplicativos para desenhar o instrumento de coleta e para realizar entrevistas. Com essas ferramentas, a equipe de pesquisa pode planejar, coletar e exportar dados de redes com facilidade.

Architect

Uma ferramenta que funciona no navegador para desenhar visualmente entrevistas do Network Canvas. O Architect permite que especialistas no tema se concentrem no desenho e na implementação do estudo, sem precisar aprender tecnologias novas e complexas.

Editor de protocolos do Architect mostrando o desenho de uma entrevista

Interviewer

Um aplicativo que funciona no navegador para aplicar entrevistas do Network Canvas em campo. O Interviewer oferece interfaces minimalistas e centradas em participantes para todas as tarefas de coleta de dados de uma entrevista sobre redes pessoais.

Tela inicial do Interviewer mostrando os protocolos do Network Canvas disponíveis

Fresco

Levando as entrevistas do Network Canvas para a web! O Fresco permite que equipes de pesquisa realizem entrevistas do Network Canvas em um navegador.

Painel do Fresco mostrando os totais de protocolos, participantes e entrevistas

Saiba mais

Nosso objetivo é criar um conjunto de ferramentas para a comunidade de pesquisa que seja de alta qualidade, gratuito, seguro para a pesquisa e feito para durar. Assista ao vídeo do projeto para saber por que criamos o Network Canvas e visite nosso canal no YouTube para ver mais vídeos.

Princípios de design

Todo o software do Network Canvas se apoia em um conjunto de cinco princípios de design. Esses princípios vêm das nossas observações e experiências com os problemas enfrentados por quem deseja desenhar e realizar pesquisas sobre redes pessoais.

Flexibilidade ontológica

O software foi projetado com uma flexibilidade ontológica fundamental. Em termos simples, isso significa que não pressupomos nada sobre a natureza da sua entrevista.

A equipe de pesquisa tem liberdade para definir os nós e os laços das entrevistas, os atributos deles, a sequência das tarefas de coleta de dados e a forma como essas tarefas são explicadas à pessoa participante.

Flexibilidade ontológica

Presencial e com apoio de quem entrevista

Acreditamos que a presença de uma pessoa entrevistadora treinada, capaz de facilitar a tarefa de coleta de dados, permite coletar dados de maior qualidade.

Por isso, as ferramentas do Network Canvas foram projetadas partindo do pressuposto de que as entrevistas acontecem na presença de quem entrevista, em um dispositivo controlado por essa pessoa, e de que ela recebeu treinamento específico para conduzir o processo de entrevista.

Presencial e com apoio de quem entrevista

Ênfase no design

Nosso software foi projetado desde a base para ser o mais visualmente envolvente possível e exigir o menor esforço possível de participantes.

Levamos o design extremamente a sério e nos baseamos na literatura de interação humano-computador (IHC), além de artigos da comunidade de análise de redes, para criar uma experiência de entrevista simples de entender para participantes, com interações claras, consistentes e táteis guiando a coleta de dados.

Ênfase no design

Fluxo de trabalho de ponta a ponta

Simplificar o processo de coleta de dados estruturais complexos exige não apenas uma ferramenta de entrevista, mas também uma ferramenta para desenhar essas entrevistas. Juntas, essas ferramentas oferecem um fluxo de trabalho de ponta a ponta que reduz os custos (materiais e técnicos) da coleta de dados de redes.

É importante destacar que nossas ferramentas não exigem um alto grau de conhecimento técnico para serem usadas. Pelo contrário, elas permitem que a equipe de pesquisa se concentre em usar o próprio conhecimento do tema para desenhar uma experiência de entrevista eficaz.

Fluxo de trabalho de ponta a ponta

Desenvolvimento de código aberto orientado pela comunidade

A contribuição e a colaboração da comunidade, dentro e fora da academia, são fundamentais para sustentar esse esforço. Por isso, as ferramentas do Network Canvas são de uso gratuito e totalmente de código aberto (licenciadas sob a GPL versão 3).

Implementamos um programa de desenvolvimento orientado pela comunidade e queremos muito incentivar o desenvolvimento de funcionalidades ou outras contribuições de quaisquer terceiros interessados.

Desenvolvimento de código aberto orientado pela comunidade

Publicações recentes que usam o Network Canvas

Estas são as 16 publicações mais recentes que usam o Network Canvas. Veja a lista completa de publicações.

Se você quiser divulgar sua publicação aqui, avise-nos com uma mensagem no tópico do nosso site da comunidade.

Equipe principal

A equipe do projeto reúne pessoas de diversas disciplinas e especialidades.
Kate Banner

Kate Banner

Universidade Northwestern

Michelle Birkett

Michelle Birkett

Universidade Northwestern

Caden Buckhalt

Caden Buckhalt

Universidade Northwestern

Noshir Contractor

Noshir Contractor

Universidade Northwestern

Bernie Hogan

Bernie Hogan

Universidade de Oxford

Patrick Janulis

Patrick Janulis

Universidade Northwestern

Joshua Melville

Joshua Melville

Universidade Northwestern

Gregory Phillips II

Gregory Phillips II

Universidade Northwestern

Conselho científico

jimi adams, Rich D'Aquilla, Mike Bass, Martin Everett, Abel Kho, Carl Latkin, Brian Mustanski

Instituições

O software está sendo desenvolvido por uma equipe de pesquisa e desenvolvimento sediada na Universidade Northwestern e na Universidade de Oxford, além de diversas pessoas contratadas externamente para o desenvolvimento. Agradecemos o financiamento anterior e em andamento dos National Institutes of Health, que torna este trabalho possível.

A propriedade intelectual e os direitos autorais associados ao software são controlados por uma organização sem fins lucrativos registrada, o Complex Data Collective, formada pela equipe principal do projeto.

University of Oxford
Northwestern University
Complex Data Collective

E agora?

Quer saber mais?

Criamos uma documentação abrangente, que cobre todos os aspectos de criar, implantar e gerenciar um estudo com o Network Canvas.

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Precisa de ajuda?

Também lançamos recentemente um site da comunidade, onde você pode fazer perguntas, relatar bugs, compartilhar seu trabalho e receber ajuda de outras pessoas pesquisadoras.

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Mantenha contato

Se você quiser acompanhar o projeto e saber de eventos e lançamentos assim que acontecerem, convidamos você a entrar na nossa lista de e-mails e a nos seguir no Twitter. Respeitamos sua caixa de entrada e só vamos usar essa lista para anúncios importantes.

Quer colaborar?

Se você tem interesse em uma colaboração acadêmica formal ou de consultoria, consulte nosso artigo da documentação sobre o assunto. Infelizmente, não podemos oferecer consultorias não remuneradas por causa da capacidade limitada de uma equipe pequena.

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