Este trabalho teve como objetivo descrever a distribuição das redes sociais e de apoio em idosos no Município de São Paulo, Brasil, por características sócio-econômicas e demográficas. Estudou-se amostra probabilística de 1.568 idosos (60 ou mais anos) da cidade de São Paulo (inquérito sobre Saúde, Bem-estar e Envelhecimento - SABE), focalizando-se as dimensões estruturais e funcionais das redes sociais. Para a análise dos dados utilizou-se a regressão logística simples e múltipla. As melhores condições nas redes sociais foram observadas nos menores patamares de renda e as piores entre os mais velhos e os "não casados". Para as mulheres, as chances de estarem "não casadas" aumentaram significativamente quanto pior era o seu nível educacional. O "status de coabitação" foi o que mais influenciou o apoio funcional, onde "morar só" aumentou significativamente as chances de não ocorrerem as trocas sociais. Os modelos de regressão logística múltipla construídos separadamente por gênero sugerem que idade, estado civil, renda per capita e escolaridade estão associados com as redes sociais entre os idosos. No entanto, essas relações manifestam-se de modos desiguais entre gêneros e entre as características sócio-demográficas para as diferentes dimensões da rede social.

This study aimed to describe the distribution of social support networks for the elderly in the City of São Paulo, Brazil, based on socioeconomic and demographic characteristics. A probability sample of 1,568 elderly persons (> 60 years) was studied (SABE query), focusing on structural and functional dimensions of social networks. Univariate and multiple logistic regression models were used to analyze the data. The best conditions in social networks were in the lowest income levels and the worst among older and unmarried people. For women, unmarried marital status was significantly associated with lower schooling. Cohabiting had the strongest influence on the functional dimension, while "living alone" significantly decreased the odds of social exchange. Multiple logistic regression by gender suggested that age, marital status, per capita income, and schooling were associated with social networks among elderly people. However, these relationships were expressed unevenly between the genders and depending on the socio-demographic characteristics of the different dimensions of the social support network.