Las trayectorias en redes dinámicas

Las trayectorias de redes es un concepto poco desarrollado por los teóricos de análisis y visualización de redes. Me voy a fijar en él ya que creo que tendrá mucho juego dentro de la interdisciplinariedad de las redes junto a la exposición de los datos y el análisis de  manera dinámica en un periodo de tiempo.

Se ha ido impulsando desde una perspectiva sociológica y antropológica desde los años 60 del anterior siglo. Tanto Clyde Mitchell como el sociólogo Harrison White fueron investigando en el concepto de trayectorias de redes (network trajectories) (Douglas, 2004).

trayectoria de los nodos

Rutas críticas y trayectorias en red / ATA - Advanced Technology Assessment, Lucca, Italy

Los últimos 35 años, inicialmente impulsada las trayectorias de red por el antropólogo Clyde Mitchell y sociólogo Harrison White, vio un desarrollo masivo de los conceptos y herramientas para el análisis de redes y aplicaciones creciente cada vez más amplio en los tipos de problemas en las ciencias sociales.

Las trayectorias de análisis de redes sociales en las dos disciplinas (sociología y antropología) son muy diferentes en sus planteamientos. En la antropología, donde se introdujo en la década de 1960 como una herramienta de garantía para el análisis institucional y cultural, el paradigma de red no se convirtió en un factor central en la teoría, como en la sociología. Sin embargo, incluso en la sociología, el desarrollo de la metodología (Wasserman y Faust,1994) ha superado con creces la de una teoría integrada de las redes, que sitúa los principios explicativos en un marco conceptual común. La falta de esa evolución es notable en ambas disciplinas. En la última década, sin embargo, los acontecimientos que fomenten el estudio de la dinámica de la red ha proporcionado marcos explicativos más general en una teoría de las redes emergentes.

Se están estudiando estos últimos años en muchos campos. Es interesante lo que se consigue como técnica de predicción de por donde van a ir determinas trayectorias. Ejemplo de ello son los análisis de trayectorias de los coches en una ciudad y sus trayectorias (Idé and Sugiyama, 2011).

Visualización de datos orientados a lo largo de un tiempo determinado

Hay un estudio/visualización concreto en Lisboa de Pedro Miguel Cruz, Penousal Machado y Joao Bicker. Se trata de las trayectorias de 1.534 taxis un día de octubre de 2009 mediante la coordinación de GPSs en sus taxis con la colaboración del CityMotion Project del MIT de Portugal y la Universidad de Coimbra.

Podemos ver las arterias más grandes representadas en verde donde suelen ir a unos 60 km/h, mientras que las más lentas son las de color rojizo. Sin embargo, la intensidad de tráfico se asigna al espesor y el brillo de las arterias. Los puntos blancos representan los propios taxis. Se establece un énfasis visual en las áreas con más lento tráfico. Todo un organismo vivo como podemos ver en la imagen:

Visualizando tráfico de taxis en Lisboa. Todos los derechos reservados por Pedro Miguel Cruz.

Otro proyecto es Biomapping Sketch de Tom Carden. Se trata de una visualización de los datos GPS de la gente que camina en la península de Greenwich (Londres, Reino Unido). La altura de la malla es una medida de GSR (en una respuesta galvánica de la piel, en relación con los niveles de estrés) en ese punto. Como Tom Carden, explica: “ya que no divide a los paseos individuales de los datos muestra que esto no debería ser considerado como un mapa exacto de la tensión en Greenwich”.

El proyecto Biomapping Sketch permite al usuario grabar su respuesta (GSR, Galvanic Skin Response), que es un indicador simple de la activación emocional en relación con su ubicación geográfica. Esto puede ser usado para trazar un mapa que pone de relieve el punto de excitación alta o baja, diferenciada por colores. Si está en rojo intenso hay más emoción y si esta en gris poco emoción. Al compartir estos datos se pueden construir mapas que visualizan en una comunidad puede sentirse estresado o excitado.

Copyright de Tom Carden con Biomapping Sketch

Trayectorias en redes sociales

Estas técnicas son posibles para rastrear también trayectorias en una red social desde una perspectiva dinámica y con perspectiva temporal de los datos para poder ser visualizados [Aigner et al., 2011, #7254] y también con datos temporales para el análisis exploratorio geoespacial y del entorno (Andrienko and Andrienko, 2006).

Martin Kilduff y Wenpin Tsai (2003) también hablan de las trayectorias ante la complejidad de las redes y sus intrincadas estructuras. Habla más de procesos que de trayectorias.

Al considerar las trayectorias de la red, podemos distinguir entre dos procesos: los que tienen un objetivo definido y los que se producen por serendipia/casualidad. Estos dos procesos generan trayectorias de red muy diferentes. Además, estos dos procesos se diferencian fundamentalmente en el funcionamiento y en las dinámicas estructurales. Como comentó uno de nuestros teóricos organizativos más sagaces en su demanda de un cambio hacia una  teoría de red mejorada, algunos procesos de red implican interacción “para lograr, planificar, coordinar o decidir sobre … actividades individuales y colectivas”, mientras que otros implican “la casualidad de conocer gente y gustarse mutuamente unos a otros “. Los procesos dirigidos a objetivos y los fortuitos/ serendípicos son tipos ideales que nos permiten diferenciar entre dos trayectorias diferentes en el tiempo. No tienen por que ser trayectorias únicas de uno de los procesos de la trayectoria, sino que pueden ser mixtos también.
Será una de las medidas analíticas del futuro y que estarán “embebidas” en muchos de los aspectos de “nuestra vida en red”, también de la evaluación y mejoras de procesos, así como de la posibilidad de predecir procesos y actividades futuras (carácter predictivo).
Referencias consultadas y citadas:

Aigner, W., Miksch, S., Schumann, H., & Tominski, C. (2011). Visualization of time-oriented data. London: Springer.

Andrienko, N., & Andrienko, G. (2006). Exploratory analysis of spatial and temporal data: a systematic approach. London: Springer.

Douglas, R. W. (2004). Network Analysis and Social Dynamics. Cybernetics and Systems, 35(2-3), 173-192. Recuperado de http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.84.7412

Idé, T., & Sugiyama, M. (2011). Trajectory Regression on Road Networks. Recuperado de http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI11/paper/viewFile/3695/3858

Kilduff, M., & Tsai, W. (2003). Social Networks and Organizations. London: Sage Publications Ltd.

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.

One thought on “Las trayectorias en redes dinámicas

  1. Pingback: Tópicos emergentes para la investigación en redes sociales | Fernando Santamaría

Leave a Reply