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

Día: 16 de septiembre de 2011

Tipos de vínculos para análisis de redes

Tipos de relaciones para una Teoría de Red según S. Borgatti, Halgin y V. Lopez (2011)

La categoría semejanzas se refiere a la proximidad física, co-asociación en las categorías sociales y compartición de comportamientos, actitudes y creencias. Generalmente no vemos estos ítems como vínculos sociales, pero nosotros a menudo los vemos como que incrementan las probabilidades de ciertas relaciones y eventos diádicos (nivel primario). Por ejemplo, en un contexto organizacional, Allen (1977) considera que la comunicación tiende a aumentar en función de la proximidad espacial y que Wellman lo desarrollo en los años 80 del siglo pasado.
La categoría relaciones sociales se refiere a los tipos clásicos de vínculos sociales que están en todas partes de la teorización de la red. Hay que distinguir entre dos tipos de relaciones sociales: las basadas en roles y las cognitivo/afectivas.
Las basadas en roles incluyen las relaciones de afinidad/parentesco y relaciones de rol (otros roles de parentesco) tales como jefe de, maestro de y amigo de. Utilizamos el término basado en roles, ya que estas relaciones son por lo general las que están institucionalizadas en derechos y obligaciones, y están identificadas lingüísticamente como, por ejemplo, amigo, jefe, tío. Muchas también son simétricas o antisimétricas, de modo que si A es amigo de B, entonces B es un amigo de A, y si A es el maestro de B, entonces B es el alumno de A.
Otra de las características de la función las relaciones basadas en roles es que se tienen un sentido público débil y objetivo, un investigador puede solicitar a un tercero si dos personas son amigas o tienen una relación profesor/alumno y no provocan un reacción automática de «¿cómo podría saber si?”.

El segundo tipo de relación social consiste en percepciones y actitudes específicas (cognitivo / afectivas) sobre otros, tales como lo conozco, me gusta, me disgusta. Estas cuestiones son generalmente privadas, idiosincrásicas e invisibles. Es fácil ver que no tienen porque ser simétricas: a A le gusta B, pero al revés puede no ser cierto.

En el gráfico he decidido hacer tres subconjuntos.
La categoría interacciones se refiere a eventos discretos y separados que pueden ocurrir con frecuencia, pero después paran, tales como hablar con, luchar con, comer con.

Finalmente, la categoría flujos incluye cosas tales como recursos, información y enfermadades que va de un nodo a otro (no tiene nada que ver con la Teoría de flujos de Mihály Csíkszentmihályi, aunque Borgatti en algún artículo o post recuerdo que habla de Teoría en algún momento). Se pueden transferir (no estando en más de un lugar a la vez)  y duplicar (tal como fluye la información). Los flujos tienen importancia en la mayor parte de las teorías de red pero generalmente se asume que en la práctica no se pueden medir.
Según la visión de Atkin (1977), cada uno de los cuatro fenómenos diádicos sirven como el escenario para el fenómeno correcto. Este autor en su original paper (1977, tiene otro paper de 1974 que no he conseguido) nombra este tipo de relaciones diádicas como backcloth y traffic). Por lo tanto, la proximidad física puede facilitar el desarrollo de ciertas relaciones y ciertas relaciones permiten ciertas interacciones, las cuales a su vez proporcionan el vehículo para las transmisiones o los flujos. Sin embargo, también está claro que los fenómenos correctos puede transformarse en incorrectos, por lo que las personas con ciertas relaciones (por ejemplo, cónyuges) tienden a moverse más cerca, y ciertas interacciones (por ejemplo, el sexo) pueden modificar o institucionalizar las relaciones.

Hablaremos de los flujos en redes sociales en próximos post.
Referencias:
Allen, T (1977). Managing the Flow of Technology. Cambridge, MA: MIT Press
Atkin, R. H (1977). Combinatorial Connectives in Social Systems. Basel: Birkhauser.

La eclosión de las investigaciones en Análisis de Redes Sociales

Una de las ideas más potentes en las ciencias sociales es la noción de que los individuos están embebidos en gruesas redes de relaciones sociales e interacciones. La teoría de red social (Social Network Theory) proporciona una respuesta a un problema que ha preocupado a la filosofía de caracter social desde la época de Platón, o sea, el problema del orden social (de ahí sus raíces simelianas): cómo los individuos autónomos pueden combinarse para crear sociedades tolerantes y funcionales. La teoría de red también proporciona explicaciones para una gran cantidad de fenómenos sociales, desde la creatividad individual hasta la rentabilidad corporativa. La investigación de red es hoy un tema “caliente”, con la cantidad de artículos en Web of Knowledge sobre el tópico de “redes sociales” que casi triplican a la de la década pasada. Los cuadernos de ciencia (Readers of Science) ya son habituales en la investigación de red en física y biología, pero pueden serlo menos en lo que se ha estado haciendo en ciencias sociales.
Lo que es el análisis de redes sociales (ARS, #sna) sigue creciendo como se muestra en la figura de abajo (Vía Network Theorizing de S. Borgatti. Aparece en más papers de Borgatti) como a partir de los primeros años de este siglo han ido creciendo de manera casi exponencial.

 El interés en las redes abarca todos los ciencias sociales y está creciendo aún más rápido en  Física, Epidemiología y en Biología. Las redes sociales se han utilizado para entender el desempeño del trabajo en una organización, el volumen de negocios con las entradas y salidas, promoción e innovación en agujeros estructurales de R. Burt, en los análisis que se hace desde cuerpos de inteligencia, para analizar las redes terroristas, para detectar comunidades en un larga estructura de red, para analizar las dimensiones políticas en corporaciones de este ámbito y cómo están conectadas, en los movimientos sociales organizados y los espontáneos, en las redes culturales con los interesantes estudios de Paul DiMaggio, en las redes de investigación con sus citaciones y para darle una perspectiva distinta a investigaciones con modelos estadísticos para actores y sus relaciones. Puedo continuar hasta aburrir, pero es fundamental en muchas investigaciones darle el cariz de analítica social (y no social) que está invadiendo muchos aspectos de esta sociedad de la interacción con Big Data.

Artículos compartidos en Google Scholar por año y que aparece "Social Network" en título

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