Reflexiones sobre ecologías y espacios del aprendizaje, análisis del aprendizaje y análisis de redes sociales, visualización de datos, Big Data y otros temas emergentes

Mes: junio 2011

Mapa sobre conceptos y medidas para el análisis de redes

A partir del amplio artículo de Robert A. Hanneman y Mark Riddle («Concepts and Measures for Basic Network Analysis») aparecido en The SAGE Handbook of Social Network Analysis. Ed by John Scott y Peter J. Carrington (2011). He elaborado a partir de ese libro y el de Wasserman y Faust (1994).

Actualización:

A parte del análisis egocéntrico y el análisis de redes sociocéntricas o completas, hay algunos investigadores (Russell P. Cole y Elliot H. Weinbaum en el volumen de Daly) que destacan el papel de la cognición, a diferencia de estructura simple de una acción social. Es lo que vienen llamando redes cognitivas. Por esta razón, se han interesado en un tercer nivel de análisis cognitivo en Internet. En el análisis de redes sociales, las estructuras sociales de carácter cognitivo se identifican sobre la base de datos auto-informe que ilustran la percepción de los actores de lo que está relacionado con quién y de qué manera dentro de un sistema social determinado.
Una perspectiva de estructura social cognitiva en las redes sociales hace hincapié en que los actores tienen una percepción de los patrones de interacción en determinadas redes, y, por ello, tiene consecuencias en sus actitudes y acciones, más allá de la realidad social estructural en el que los actores sociales están inmersos.
Una clara desventaja del enfoque de esta estructura social cognitiva es que a medida que cada informante se le pide que informe sobre todos los pares de actores dentro de su red, entonces el número de elementos y de recolección de datos aumenta exponencialmente. En realidad, esto limita la viabilidad de este enfoque a las redes que son relativamente pequeñas. Su viabilidad de análisis es mejor en redes de larga escala. El análisis de este tipo de redes es factible para PLN (Personal Learning Network). Estos embeben «redes cognitivas» en su estructura. Las investigaciones en este campo son débiles y requieren más trabajos empíricos.

Referencias:

  • Daly, A. J. (Ed.). (2010). Social Network Theory and Educational Change. Cambridge, Massachusetts: Harvard Education Press.
  • Engeström, Y. (2008). From Teams to Knots: Activity-Theoretical Studies of Collaboration and Learning at Work. Cambridge: Cambridge University Press.
  • Mahmoud, Q. H. (Ed.). (2007). Cognitive networks: Towards Self-Aware Networks. West Sussex: Wiley Online Library.
  • Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press.

¿Qué esperamos del futuro?

Con esta pregunta establecemos lo que esperamos en nuestro colectivo imaginario. En este vídeo repasa 15 hechos clave y conclusiones que emergen allá por el año 2015, como futuro de gadgets y del mismo Internet. En Digital Life: Today & Tomorrow tienen un poco más de información.

Digital Life: Today & Tomorrow from Neo Labels on Vimeo.

15 keys facts and conclusions to know the future of the Internet in 2015.

Visit | http://digitallife.neolabels.com

Research & Script:
Inés Leopoldo | http://www.mitsueventure.com

Visual Thinking, Art, Production & Development:
Neo Labels Company | http://neolabels.com

Visualización de datos como composición artística

Aaron Koblin, Director Creativo de datos del equipo de «Google Creative Lab», es uno de los hombres y acciones artísticas de futuro. Un importante eslabón de generar arte en esencia a partir de una minería de datos puesta al día. En la presentación de 20 minutos de TED hace un repaso a su obra artística y nos comenta:

Una interfaz puede ser un recurso narrativo de gran alcance, y nosotros recogemos los datos socialmente más relevantes y tenemos la oportunidad y tal vez incluso la obligación de mantener a la humanidad y contar algunas historias increíbles a medida que exploramos y colaboramos juntos.

Esto es, un storytelling digital visualizada de diferentes cruces de datos cual minería de datos.
Me ha gustado su vídeo de Johnny Cash montado a través de dibujos de origen público o el videoclip de una canción de Radiohead «House of Cards», eClouds en el aeropuerto internacional de San José, o el intercambio de voces desde Nueva York hacia el mundo (New York Talk Exchange) hecho para el MIT, o el sorprendente mosaico 10.000 ovejas pintadas a mano. Lo mejor es que lo veamos presentando algunos de sus proyectos con las diferentes formas y patrones de visualización con este «Data Mining Art»: