Reflexiones sobre ecologías y espacios del aprendizaje, análisis del aprendizaje y análisis de redes sociales, visualización de datos, Big Data y otros temas emergentes
Dejó la presentación que he presentado en «1er Summer Course en redes sociales y 1er workshop de investigación en análisis de redes sociales» y he intentando dar unos apuntes sobre este estadio emergente del aprendizaje:
VennMaker es una herramienta de mapeo de las interacciones de las redes centrada en los actores. Se trata de herramienta para analizar redes personales o egocéntricas. Existe versión de Windows pero lo mejor es el fichero jar para ejecutarse como Java en cualquier S.O. que admita Java.
Dentro de las ciencias sociales, sólo herramientas bastante complejas y que requieren una amplia curva de aprendizaje han estado disponibles hasta ahora para recopilar y analizar cuantitativamente los datos para el análisis de redes sociales. Se necesitan instrumentos convincentes que sean capaces de mostrar y analizar cualitativa redes con suporte social y que han faltado hasta ahora.
El proyecto VennMaker ha cruzado esa brecha y ha diseñado una herramienta basada en software que es tan conveniente para la investigación de la red social de consultoría centrada en el cliente.
Una rama de la organización dentro de la investigación y la consultoría se ha convertido en los últimos años que se visualiza opiniones de miembros de la organización en un proceso común y los utiliza como una plantilla adicional para el análisis y la interpretación. Aunque estas técnicas se aplican con éxito en la consultoría y asistencia para el desarrollo los procesos tanto a nivel nacional e internacional, que sea objeto de críticas de los círculos académicos debido a su ser no replicable, ni representante, o simplemente pasan desapercibidos.
Como se comenta en su web, el objetivo del grupo de investigación interdisciplinario en Trier es desarrollar una herramienta de software que permite al usuario recopilar de forma interactiva las relaciones de la red desde el punto de vista del actor y los hagan comparables y analizables cuantitativamente por medio de una interfaz gráfica de usuario que puede ser analizado de manera intuitiva. El punto crucial de este enfoque es que las personas que la prueban son capaces de visualizar y evaluar cualitativamente sus propias redes, al mismo tiempo que se refleja la retrospectiva con el propio investigador y teniendo en cuenta las alteraciones deseable. Al mismo tiempo, todo el procedimiento y los resultados son registrados digitalmente y pueden ser procesados y validados. La herramienta podría utilizarse tanto para fines de investigación como de consultoría.
Desde el punto de vista de las ciencias sociales, el vínculo hasta entonces perdido entre el análisis cuantitativo y cualitativo de la red. Ha habido muchos avances en este ámbito, a nuestro entender, sin embargo, no hay un proyecto que haya resuelto el problema de la complejidad y la cuestión de la disponibilidad de los datos cualitativos y cuantitativos hasta el momento. El desarrollo de VennMaker dentro del clúster de excelencia se basa en una larga experiencia en el desarrollo y aplicación de metodologías de investigación participativa (Schoenhuth 1995, 1998, 2003, 2007), en la minería de datos visuales y de dibujo y gráficos (Pohl et al. 2004, 2006, 2007) como en la experiencia profesional de otras disciplinas en el que participan universidades de Trier y Mainz, ampliando así la investigación de la red tradicional con una herramienta metodológica innovadora y única.
Desde hace años me siento más cómodo con la metodología objetual. Los entornos de red no sólo se componen de personas, sino de artefactos (culturales) y objetos (mediadores e intermediarios). Todo esto tiene su sustrato en la Teoría del Actor-Red (Actor-Network Theory).
La teoría del actor-red trata de explicar cómo el material de redes se unen para actuar como un todo (por ejemplo, una escuela es a la vez una red y un actante que se mantienen unidos, y para ciertos fines, actúa como una sola entidad). Como parte de esto se puede mirar a las estrategias explícitas para relacionar diferentes elementos en una red de modo que formen un todo coherente, aparentemente.
De acuerdo con la teoría del actor-red, como actor-redes son potencialmente transitoria, existente en una constante «vuelta hacerse» (en su libro de Reensamblar lo social). Esto significa que las relaciones deben ser repetidas (en estado de transitoriedad y de la propia función fática de las redes) o la red se disolverá (los profesores tienen que venir a trabajar cada día, y los equipos necesitan un constante seguir funcionando).También se supone que las redes de relaciones no son intrínsecamente coherentes, y de hecho pueden contener conflictos (que pueden ser relaciones antagónicas entre los profesores / hijos, o programas de computación pueden ser incompatibles). Las relaciones sociales, en otras palabras, están siempre en proceso y debe ser cumplidos de forma continua.
La teoría del actor-red insiste en la agencia de los no humanos y por ello el tercer punto de la teoría conectivista retoma el principio de esta teoría (El aprendizaje puede residir en “entidades” no humanas). Se adelanta a principios de pensamiento del Internet de las cosas.
Por ello, autores como Girard y Stark comentan que estos entornos ecológicos (hay que verlo desde una perspectiva ecológica donde los principios científicos de dualidad y de antagonía no tienen sentido y estos ecosistemas se componen «no sólo de la gente, sino también de artefactos culturales y materiales para nuestro análisis de red»).
Si se hace así se amplía y enriquece nuestra concepción de «lo social». La cognición es socialmente distribuida a través de las personas y sus herramientas. Como Roy Pea (1993) escribe en un estudio de la inteligencia distribuida en el campo de la educación … : «La mente rara vez trabaja sola. La inteligencia Se revela a través de estas prácticas que la inteligencia [es] distribuida a través de las mentes, las personas y los entornos físicos y simbólicos, tanto natural como artificial » nos comentan Girard y Stark.
Este pensamiento ha abierto una nueva manera de analizar las redes, un ARS (análisis de redes sociales) expandido.
Referencias:
Latour, B. (2008). Reensamblar lo social: Una introducción a la teoría del actor-red. Buenos Aires: Manantial.
Mayer-Schönberger, V., & Lazer, D.(Eds.). (2007). Governance and Information Technology: From Electronic Government to Information Government. Cambridge, MA: MIT Press.
Pea, R. (1993). ‘Practice of distributed intelligence and designs for education’ en G. Saloman (Ed.), Distributed Cognition, Cambridge: Cambridge University Press. pp. 47-87.
Llevo probando unos días Google+, a partir de ahí probando cuestiones de su interface y sus no-posibilidades delatan cuestiones que describiré a continuación, pero antes quiero comentar algo de botón +1.
¿Cómo desvincular +1 de la relación e influencia en tus búsquedas de Google?. Creo que no se puede. Además es una imposición, ya que se hace imposible quitar ese maldito +1. Está influyendo de manera negativa en búsquedas más inteligentes y personalizadas. Creo que el algoritmo debería haber sido al revés. Sobre los gustos extraídos de la cantidad de datos que tiene Google sobre nosotros (Google Reader, Google News, GDocs, Google Maps, etc) a partir de ahí generar un algoritmo personalizado y que vaya aprendiendo de nosotros, no de la imposición de otros. El botón +1 es tendencioso y no es lo mismo que el like de Facebook. Creo que va más allá. Es completamente asimétrico en su posibilidades de acción con un signo -1 (que no lo hay) para dejar de salir resultados de determinada persona o concepto en una expresión booleana de búsqueda.
Es asimétrica la relación de datos con Google (será una simpleza), sabe datos que combinados son muy potentes y que optimizaría los resultados de búsqueda de cada perfil y pudiendo generar una personalización (aquí en la personalización falla y es muy escasa comparándolo con otras alternativas como Blekko y sus slashtag).
Creo que volvemos al período de los «sucios» resultados del motor de búsqueda Altavista (1998-2002) en pasados tiempos. El cambio del algoritmo de Google va encaminado a ser «más» negocio en el posicionamiento. Creo que el +1 sea un apéndice al cambio de sus algoritmo (Panda), pero este no es tema de nuestro post y del que no tengo el suficiente conocimiento para poder hablar de él. Las búsquedas de Google cada vez son menos limpias y entrecruza contenidos spam.
El ecosistema de Google pasa por una integración estratégica de sus otras aplicaciones en G+. Una integración flexible que permita establecer mecanismos de compartición desde cualquier punto. El sitio de red social del que estamos hablando debe hacerse invisible a los ojos del usuario. No se debería tener que entrar en la plataforma para que se pueda interactuar y compartir determinados objetos y contenidos. Si estoy en Picassa, debería integrar lo que quiera en G+, si estoy en GDocs debería poder compartir con un círculo. Por esto, los objetivos y el funcionamiento de este ecosistema es muy distinto a otros como el de Facebook, por ello no se pueden comparar.
La extracción de los contenidos es algo que merece la pena insistir y ver que es fundamental que los contenidos que generamos podamos descargar y hacer una copia de ella. Pero con esto no basta, es insuficiente. Lo que queremos es tener acceso a las vínculos y relaciones. Esto nos permite analíticas de nuestros círculos y las interacciones entre sus nodos.
Los círculos, como representación gráfica, son una metáfora muy poderosa. Esta es, la representación de pequeño mundo en la que muchos teóricos del análisis de redes sociales lo representaron de forma circular. Se trata a mi modo de ver, de redes de afiliación, en el que el compartir y el tráfico constante y exponencial como forma de crecimiento. La afiliación de este sitio de red social tiende a crear una simetría en sus relaciones, pero poco probable en las superestructuras de Internet como una red de libre escala. Busca por ello el equilibrio en unas macroestructuras caóticas y asimétricas. Es lo que se entiende en ARS como una relación diádica que es representada con una flecha con dos arcos.
Otra característica es que tiene buenas «armas» para generar clusterización y transitividad en las relaciones de grupo.
Habló de grupo, pero su objetivo cuando se desplieguen las capas de otras herramientas (supongo que esté en unos meses dispuesto en el API) es que se vayan convirtiendo en «robustas» comunidades.
El control de tus publicaciones es un poco sibilino ya que no te deja compartir contigo sólo (solipsismo). Esto lo comento debido a que si publicas un contenido con un círculo como algo restringido por ti, no es así. Cualquiera del círculo puede republicar. Para ello, y no de forma general, se debe ir a una pestaña de triángulo invertido para prohibir la republicación y también la opción de no publicar comentarios. Estos y otros detalles hacen que el funcionamiento de estos grupos sean permeables y sus fronteras líquidas. Esto es una característica de los sitios de redes de los últimos años. ¿Por qué se hace esto?¿Por qué su affordance social de este interface es tan claro pero a la vez tan oculto y limitado para el dominio de sus contenidos? Estos sistemas de sitios de redes sociales pueden ofrecer este tipo de características débiles en un principio y que se despliega su potencial cuando se combinan características sociales y técnicas.
Otro aspecto es la fragmentación de sus flujos, de su densidad de nodos. Es otro de los aspectos a tener en cuenta de los sitios de redes sociales contemporáneos. El contenido sigue siendo secundario en las redes personales o ego-centricas. Las relaciones y sus estructuras sociales es a través de nodos como personas. No son redes para establecer aspectos cognitivos. Las redes cognitivas deben establecer el centro en contenidos, artefactos y objetos. El protagonismo de las personas mata el poder generar redes cognitivas y enactivas propicias para crear movimientos sociales. Las redes de afiliación (el libro de cromos) a gran escala suelen ser estructuras de redes «domesticadas» y controladas por el diseño de las mismas. La personalización e imprevisibilidad de estas, o lo que es lo mismo, la complejidad brilla por su ausencia. Redes propiciadas para afiliarse (me gusta o no me gusta) pero no distribuidas, centralizadas en un nicho de empresas que están para posicionarse en el mercado entre las grandes empresas. No tienen en cuenta aspectos imprevisibles y a la vez disruptivos.
G+, más de lo mismo.
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