Centralidade na Rede e Desempenho: Efeitos no setor Automotivo
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Como Citar

Squarsado Ferreira, A., Sacomano Neto, M., Eduardo Alvarez Candido, S., & Mendonça Ferratti, G. (2022). Centralidade na Rede e Desempenho: Efeitos no setor Automotivo. RBGN - Revista Brasileira De Gestão De Negócios, 23(4). https://doi.org/10.7819/rbgn.v23i4.4132

Resumo

Objetivo: O presente trabalho busca avaliar e analisar a relação entre a centralidade in-degree e o desempenho organizacional no setor automotivo. Em outras palavras, observamos se a posição na rede está relacionada ao desempenho dos atores por meio de indicadores de produção, receita e lucro.

Referencial teórico: O uso da análise de redes sociais como um método/abordagem teórica aliada ao capital relacional.

Metodologia: Foi realizada uma avaliação de similaridade. Os dados foram coletados de 1359 relações em quatro estruturas de governança específicas entre 2011 e 2013. Posteriormente, as mesmas medidas foram implementadas para os subgrupos detectados com o método Louvain. Os softwares NodeXL, UCINET e SPSS foram utilizados para os gráficos, métricas e correlações, respectivamente.

Resultados: Os resultados mostram uma correlação de moderada a forte entre os atores e os subgrupos formados por eles, com sua respectiva receita e a centralidade in-degree para os três anos selecionados. As conclusões foram que a centralidade de uma montadora de automóveis está positivamente relacionada ao seu desempenho.

Implicações práticas e sociais da pesquisa: Este estudo poderá ajudar as organizações a considerar o uso da análise de redes sociais como uma ferramenta para entender suas oportunidades propiciadas pela rede.

Contribuições: Este trabalho contribui com a literatura indicando que no setor automotivo formado por alianças de diferentes estruturas de governança, a posição estrutural que uma montadora ocupa na rede está relacionada a seus indicadores de desempenho.

Palavras-chave: Setor automotivo, rede interorganizacional, análise de redes sociais, medidas de desempenho, análises de similaridade.

https://doi.org/10.7819/rbgn.v23i4.4132
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