Blog de Fernando Santamaría

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

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La malla ecosistémica según Lisa Gansky

Recomiendo un libro de Lisa Gansky (en el que defiende una idea brillante y que está en el sustrato de este conectado mundo: que en el futuro de los negocios y su lógica competitiva es la de compartir) titulado “La malla” [vídeo TED]. Comenta en el capítulo 6 que el mercado debe encontrar su nicho. Algo complejo en los flujos de red, ya que Internet es un gran meme que difunde las ideas hasta la extenuación no dejando agujeros estructurales (R. Burt). Lisa lo mira desde una visión de ecosistema. Comentando que la naturaleza funciona mediante sistemas integrados. El auténtico valor radica en cómo todos los elementos de un ecosistema trabajan conjuntamente para preservar la vida con el paso del tiempo; medido en milenios, no en trimestres fiscales. Un ecosistema malla imita a uno natural de esta forma:

  • La naturaleza no sólo está integrada, sino que aborrece el vacío. Los nichos de mercado se identifican y se llenan en seguida, una estratégica competitiva esencial para las empresas malla.
  • La naturaleza es flexible y adaptable. Los cambios estacionales y las catástrofes pueden alterar el patrón, pero la vida surge de nuevo. En un ecosistema malla, las empresas existententes también se vuelven más flexibles y sostenibles.
  • En la naturaleza, los “residuos” son alimentos. Los residuos de un sistema se convierten en alimento para otro, nunca se desperdician. La vegetación y los animales se descomponen y renuevan la tierra. Los bosques absorben el dióxido de carbono y despiden oxígeno; nosotro hacemos lo contrario. Esos procesos son eficientes [y diría que también resilentes]. Un ecosistema malla también evoluciona para utilizar y reponer los recursos disponibles simultánea y eficientemente.
La intervención de Lisa Gansky en TED para hablar de La Malla como el futuro de los negocios:


Más información en el post que he escrito en ileon.com titulado «Tecnomedia 2011: retos ante esta crisis«

El uso de Twitter en la investigación universitaria, la enseñanza y el impacto en las investigaciones: una guía para los académicos e investigadores (ampliación y actualización)

Como muestra de lo que se dará, pongo a vuestra disposición un documento traducido por @chiti y por un servidor sobre «El uso de Twitter en la investigación universitaria, la enseñanza y el impacto en las investigaciones: una guía breve para académicos e investigadores» (ampliado con muchas más referencias que tiene el original) de  LSE Research Online y licencia CC, la misma que el original al ser traducción.
En este documento podrás encontrar:

  • La construcción y gestión del perfil de Twitter.
  • El uso de Twitter para maximizar el impacto en los proyectos de investigación.
  • Sacar el máximo partido de Twitter junto con su propio blog.
  • El uso de cuentas relacionadas con los estudiantes.
  • Una guía paso a paso para añadir un feed de Twitter para Moodle.
  • Recursos adicionales y enlaces a las entradas del blog y artículos en los blogs académicos y de impacto.

Espero que les guste y me digan su opinión de este documento. Perdonen las molestias por la actualización (sólo se puede ver desde aquí):

Curso sobre Redes Sociales en Educación #unileon

Los días 17 y 18 de noviembre doy un curso sobre redes sociales en educación, tratando determinadas plataformas de redes específicas para Educación Superior, así como un repaso breve de las generalistas.

Los contenidos estarán centrados en la utilidad metodológica y también a nivel de investigación:

Contenidos:
*1A. Introducción al concepto de red social para educación. Principios

*1B. El mundo y usos de las redes sociales en España en Educación Superior

*2A. El trabajo en redes sociales. Cómo integrar, subgrupos, comunidades, prácticas de ABP (Aprendizaje basado en problemas), evaluación y rúbricas.

*2B Uso de Twitter en Educación Superior. Creación y administración de redes con Mixxt, Grouply y Ning, Google+, Diáspora. Las relacionadas con educación: Schoology, Edmodo

*2C Integración de en otras web y plataformas de aprendizaje: widgets.


Metodologia:
Metodología de exposición y colaborativa por grupos de manera presencial y síncrona. Por el poco tiempo que dispongo no seré muy prolífico. Por ello dejaré en el curso documentos como el de Twitter que aparece al final de este post. Habrá prácticas en algún sitio de red social nombrado arriba.

 

 

Klout, una herramienta falsa para medir la influencia

Tenemos fiebre de métricas y estamos cayendo en esas tensiones que nos da ese «espejo» de las métricas (Espejito..espejito quien es más guapo de los dos). Creo que estamos llevando un mal camino en cuanto a las métricas de influencia que están apareciendo en  Social Media:

a) La comodidad ante el uso de herramientas de terceros (y además muchas de ellas gratuitas) para medir una organización que tiene sus particularidades y un capital social que está en la bese de sus fortaleza. Estas herramientas de terceros son opacas y no podemos adecuar su algoritmo a nuestras necesidades.

b) Todos (o casi todos los Social Media tienen características de red social y como tal medible. Se le pueden aplicar la metodología y medidas del análisis de redes con herramientas que nos extraen los grafos de nuestra red. El problema: que no es tan fácil extraer los datos (también con herramientas de terceros con unas características específicas (NameGenWeb y netvizz) y no son open. Y si se extraen no los trata como base de datos relacional o soportando por ejemplo Neo4j.

Alternativa a Klout con PeerIndex

Métricas hechas con PeerIndex

Vamos a tratar el archiconocido Klout, que en este día dice que ha optimizado y mejorado el algoritmo opaco. No se si estamos un poco todavía maravillados desde este país por las nuevas herramientas que van surgiendo, pero no hay críticas al respecto viendo del cluster marketiniano. En el mundo anglosajón predominan las críticas y no es una herramienta querida por algunos analistas de Social Media. Al final dejo algunas referencias sobre el tema. El CEO de la empresa, Joe Fernandez, tuvo que salir al paso ante periodístas y bloggers para desmentir algunas de las afirmaciones que se habían vertido sobre Klout y creo que con mucha razón esas críticas.

 Las puntuaciones de Klout

La puntuación de Klout es una métrica calculada sobre toda la actividad de sus medios sociales (van por ahora 12 medios y no deja poner enlaces por sindicación a blogs). Klout muestrea una variedad de actividades en las que se puede involucrar una persona, desde entradas y número de seguidores en Twitter hasta la actividad en Facebook y algunas otras redes. En total según cuenta Jason Keath son más de 30 variables. Las fuentes de sus datos pueden ser mejores que las que están disponibles para los “simples mortales”. Tienen un acceso al feed de Twitter completo y sus modelos de negocio intercambian el acceso a las puntuaciones de Klout para que pueda acceder Klout a los datos personales del usuario.

Klout aplica una fórmula propietaria y nada transparente para pesar todos sus usuarios sobre una escala de porecentajes, con celebridades como @ladygaga que encabezan la escala de casi del 100% (actualmente 92), una fuerte “clase media” que anda en en el rango 30%-70% y la mayoría de usuarios despreocupados de Twitter  y situados muy por debajo de esta marca.

Dice el CEO de Klout que tiene muchos ingenieros y eso lo hace más riguroso :(( . Y me pregunto ¿por qué no sociólogos, antropólogos y economistas que tienen larga tradición de haber trabajado en estudios analíticos y le dan otra perspectiva?

¿Puede influir en Klout en la medida de algo? Quién sabe. De todo lo que he visto, sí. Pero es bueno para ello? No lo es. La mayor acción o clusterización es que hay un montón de influencias por ahí con resultados que no son tan altos. Todo se reduce al contexto chato y la toma de decisiones humanas basadas en los resultados que están creando.

Lo que Klout ha hecho es poner una cantidad masiva de datos en conjunto de una manera muy estratégica. Y una gran cantidad de datos que es muy conveniente para las situaciones de mercadeo. Creo que los productos de cualquiera de marketing en línea debe prestar atención a Klout y en busca de una oportunidad de utilizar sus datos, pero de forma crítica con esta herramienta por sus condiciones poco solventes para moldear y personalizar.

Críticas a Klout 

Geoff Livingston plantea 5 problemas  que están en Klout y no creo que se hayan solucionado ni con esta última actualización del algoritmo:

1) Se carece de un análisis cualitativo. Se trata de un algoritmo (pedestre) que no mide con precisión las relaciones y sus propiedades y que es propio del análisis de redes. Es más fácil poner un resultado cuantitativo y a correr. Las medidas profesionales de centralidad, poder e influencia tienen muchos matices y se debe «vocalizar en un punto en un área o punto concreto de la red-contigo para ver los resultados. Tan importantes son los nodos centrales como los periféricos en esas interacciones dadas.

2) Es un algoritmo roto (y de poco alcance), ya que la realidad de muchos autores que han influido ampliamente en personas no se toma en cuanta por que no «juegan» con las variables de Klout. Los algoritmos de este tipo deben ser holísticos. Esa influencia tácita no se mide. Por ejemplo, Clay Shirky con una gran influencia en los Social Media y con dos libros de impacto tiene sólo 30. O juegas a su juego o nada. Podría nombrar muchos más casos. Quien se tome a pies juntillas la calificación de Klout será contraproducente para su propia organización. Se tu mismo y no vayas por la vida con la legua fuera para conseguir subir.

3) Quieren influenciar a las organizaciones y toman el camino de respuesta no-confiables, diciendo lo que quieren oír los usuarios seguidores de la empresa, sin que sea esa la realidad. Aquí en España, por nuestro carácter, también ante esto dudamos. Somos personas que desconfiamos a primera instancia.

4) La comercialización de Klout hecha a partir de dar bonos y billetes de avión a los más posesionados arriba del todo en la lista. Algo totalmente estúpido y que crea una cultura tan jerárquica y de clase que en una sociedad red es volver y retroceder para atrás.

5) Las críticas que recibe son hechas sólo con comentarios, pero no se han puesto manos a la obra. Quedarse en las palabras no es un buen ejemplo.

6) Estrategia de cambio. Haz un cambio que parece razonable (como el hecho ayer) para que todo quede igual y acalles las críticas. Como no podemos ver en el algoritmo lo que se ha cambiado nos deja como estábamos.

No soy una persona que critique por criticar, pero esto me parece un abuso a mano levanta para beneficio propio. No tiene pies ni cabeza con respecto a la manera de medir la influencia y centralidad/poder que han desarrollado economistas, antropólogos, sociólogos desde principios de siglo XX cuando Jacob Moreno inventó la sociometría. Yo creo, que debemos tomar una posición distante ante toda esta fiebre de posicionamiento y de medidas. Como alternativas tenemos a Kred y PeerIndex (este último mide la actividad, audiencia y autoridad y que merece la pena probarlo). No creo de todas las maneras conveniente usar en una organización, sea empresarial o no, este tipo de herramientas de terceros.

ALTERNATIVAS

Las alternativas sería pagar por herramientas más caras como Radian6 (que tienen una mayor flexibilidad) o ajustarse al capital humano y las redes que tiene la propia organización para crecer midiendo y creando un algoritmo si es preciso para aplicarlo a herramientas de análisis de redes como Gephi, Netminer, NodeX, Pajek, Ucinet, etc. Esta creo que es una solución rentable mientras no se cambie mucho la API del servicio de Social Media. Mucho más precisa, centrada y localizada en el tipo de centralidad y dentro de un contexto determinado. Creo que estamos tomando un camino «sin control» y de tierras movedizas para empresas y organizaciones serias que quieran hacer medidas serias. De esta manera como en blog de RSA Projects se genera una sociedad de castas.

Actualización:

Otras alternativas a probar y que utilizan sólo Twitter para medir posición, influencia y poder del usuario:

* Twittalizer. No tengo muchas noticias de él y de su funcionamiento. Si alguien quiere comentarlo.

* TweetLevel y su metodología de análisis.

* Tweet Grader y la explicación de su funcionamiento (Gracias Eduardo Woo por el aporte). Creo que está empezando y le faltan ajustar métricas. Es bueno que se centre sólo en Twitter y en su explicación deja muy poco entrever como funciona el algoritmo.

Referencias:

La visualización de redes: la nueva cartografía del siglo XXI (I)

Una cartografía del mundo digital from Future Feeder

“Maps codify the miracle of existence.”
― Nicholas CraneMercator: The Man Who Mapped the Planet

Después del desarrollo promovido por los pioneros J. Moreno y  M.L. Northway en cuento al análisis de redes sociales, muchos otros investigadores han dedicado su tiempo y energía a la representación de diagramas de redes, incrementada a través de uso de algoritmos de software de ordenador. Las representaciones actuales de las redes habitualmente se hacen en dos áreas principales:
a) en dibujo de grafos (bajo teoría de grafos y con perspectiva matemática) y
b) en visualización de redes(bajo la visualización de la información).En ambas disciplinas, grafo es el término preferido para describir la representación pictórica de una red a través de un conjunto de vértices (nodos) conectados por segmentos (enlaces o vínculos). Pero mientras que representar un grafo, tal como el nombre implica, tratar principalmente con la representación matemática de grafos, la visualización de redes va más allá del mero constructo geométrico, empleando principios de diseño complementarios se dirige a una representación eficiente y comprensible de un sistema dado.Las redes tienen múltiples interpretaciones y definiciones, habitualmente dependiendo de la materia responsable para el estudio de una determinada red. También hay numerosos insights (intuiciones / percepciones/nueva visión, etc ver estás transparencias para analizarlo más profundamente) que se pueden extraer de estas estructuras: ¿qué hacen los nodos?, ¿cómo interactúan?, ¿cuántas conexiones tienen?, ¿qué comparten? Esta serie de interrogantes puede llevar a la identificación de una taxonomía o una verdad topológica de la red analizada en cuestión. Con este propósito la visualización de la red puede ser una herramienta notable de descubrimiento, capaz de trasladar estructuras complejas en insights visuales perceptibles en busca de una comprensión más nítida (tema del que he estado hablando con mi hermano de este tema, con la lectura de “Analítica Web 2.0” de  A. Kaushik). Se puede decir que es a través de su representación pictórica y análisis interactivo como la visualización de red moderna da vida a muchas estructuras ocultas a la percepción humana, proporcionándonos un “mapa” original del territorio. Aún considerando que las redes sociales (relaciones de amistad, parentesco, colaboración, interés común) tienen una larga historia de estudio y análisis cuantitativo, la visualización de la red explora numerosos fenómenos, particularmente en las redes tecnológicas (la WWW, sistemas ferroviarios, rutas aéreas, redes de poder, redes móviles) , redes de conocimiento (sistemas de clasificación, intercambio de información, relaciones semánticas entre conceptos) y redes biológicas (redes de interacción proteinica, funciones metabólicas, redes de regulación genéticas reguladoras, redes neuronales). Para una taxonomía más precisa consulten Networks de M. J. Newman.
La influencia de la cartografía

Una carta náutica del Mar Mediterráneo hecho en el segundo cuarto del siglo XIV. De la Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Cartography

Una tradición altamente influyente para la visualización de redes, además del legado intelectual de la teoría de grafos y el reciente avance de la computación gráfica, es la cartografía. Desde la extraordinaria contribución de la Geografía de Ptolomeno (150 ac), hace casi 2.000 años y los notables cartógrafos de la era de la exploración, que tuvo lugar durante los siglos XV, XVI y XVII, para la explosión de la representación estadística, a mitad del siglo XIX, la antigua herencia de la cartografía proporciona un rico escenario para el desarrollo presente de la visualización de las redes. La conexión entre ambas areas puede incluso fortalecerse cuando los historiadores examinen los actuales esfuerzos de muchas décadas a partir de ahora. Algunos autores hablan del concepto de neocartografía.
Después de todo, esta explosión de innovación, a medida que la visualización de redes abraza una multitud de intentos para descodificar los sistemas complejos, se asemeja a una nueva edad de oro de la cartografía en este siglo XXI dirigida por las estimulantes aspiraciones para el conocimiento. A pesar de que sentimos la necesidad de etiquetar nuestros esfuerzos contemporáneos en la visualización de redes como una práctica única y original, la cartografía podría incorporarla simplemente como un paso más en su amplia práctica.
La cartografía ha sido comúnmente usada como un vehículo para la representación de varios conceptos abstractos y lugares imaginarios. Sin embargo, sus raíces están en la representación de características físicas del entono natural: costas, montañas, ríos, ciudades y carreteras. La cartografía es una ilustración del mundo tangible, una abstracción del objeto o pensamiento en sí mismo, lo que enlaza de nuevo con la bien conocida expresión del filósofo Alfred Korzybski “el mapa no es el territorio”. La afirmación de Korzybski desencadena una preocupación antigua que se aplica igualmente a la visualización de las redes, advirtiendo en contra de la creencia desproporcionada en la fidelidad de ciertos mapas. Cada sistema se puede representar e interpretar de múltiples formas y un mapa específico da sólo uno de los posibles puntos de vista. Pero la visualización de las redes es también una cartografía de lo indiscernible, representando estructuras intangibles que son invisibles e indetectables por el ojo humano, desde visualizaciones excéntricas de la WWW a representaciones de la red neuronal del cerebro. En algunos casos, las mapas de estas estructuras ocultas son solamente la referencia visual que tenemos, constituyendo nuestro territorio alternativo. La visualización de redes se encuentra siempre en un estadio emergente.
Hay muchas visualizaciones de red que pueden aprender de la cartografía, particularmente como un caso ejemplar de la armoniosa combinación de ciencia, estética y técnica.(La estética es otro concepto en alza. L. Manovich sacará un libro sobre el tema: Info-Aesthetics) Una breve supervisión de la gramática de los mapas destaca la indudable relación entre las dos disciplinas, como la mayor parte de los mapas, similar a las representaciones de redes, empleando tres tipos básicos de señales gráficas:
a) superficies,
b) las líneas y sus características y
c) el punto.
Krempel (2011) relaciona este nuevo alfabeto con tamaños, formas y símbolos (relaciones de estudio con la semiótica), líneas y por último el color.
Según M. Lima (2011), la realización de mapas y “gráficos” de redes está limitada fundamentalmente por los objetivos fundamentales de simplificación, clarificación, comunicación, exploración, registro y apoyo. Así que ¿cuáles son los propósitos específicos de la visualización de red?. La práctica de la visualización de datos está guiada por cinco funciones fundamentales: documentar, aclarar, desvelar, ampliar y abstraer/resumir.
a) Documentar
Consiste en trazar un sistema que nunca ha sido representado antes. Es un resultado de nuestra inherente curiosidad humana: pintar un territorio desconocido y nuevo. El mapa de un sistema particular puede estimular el interés y el conocimiento de un tema al tiempo que abre de forma natural las puertas a descubrimientos e interpretaciones adicionales. Una unidad clave de muchos proyectos es la posibilidad de documentar y registrar la estructura estudiada para su conocimiento posterior.

b) Aclarar
Consiste en hacer el sistema más comprensible, inteligible y transparente. El objetivo central en este contexto es la simplificación para explicar los aspectos importantes y aclarar áreas dadas del sistema. A través de la comunicación de forma simple, efectiva, las visualizaciones de las redes se convierten en potentes medios para el procesamiento y comprensión de la información.

c) Desvelar
Consiste en encontrar un patrón oculto en el sistema o explicitar un nuevo insight sobre él, en otras palabras, un tesoro pulido de conocimiento a partir de un conjunto de datos plano. El objetivo debería concentrarse en la causalidad guiando la divulgación de las relaciones y correlaciones no identificadas a la vez que la comprobación de las hipótesis iniciales y cuestiones centrales.

d) Ampliar
Se trata de servir como un vehículo para otros usos y establecer el escenario para una exploración más profunda. La expansión subsiguiente podría relacionarse con el retrato de conductas multidimensionales o la estructura representada podría convertirse, simplemente, en una parte complementaria de un trabajo más amplio. En este contexto, la red se ve como el medio para un fin, la capa subyacente de las visualizaciones adicionales capaces de integrar conjuntos de datos multivariantes. Los nodos y las líneas se convierten en el terreno, de la misma forma que muchas representaciones gráficas en web sirven como el boceto para la construcción y ampliación adicionales.

e) Abstraer/resumir
Se trata de explorar el esquema de la red como una plataforma para abstraer o resumir. La visualización de la red puede ser un vehículo para expresiones hipotéticas y metafóricas, a pesar de una variedad de conceptos intangibles que incluso podrían no depender de un conjunto de datos existente.

Espero que les haya gustado. Continuaremos con esta serie de artículos extensos sobre visualización de redes.

Referencias consultadas:

Brandes, U., & Kenis, P. (2005). La explicación a través de redes. Redes, 9(6). Recuperado de http://revista-redes.rediris.es/pdf-vol9/vol9_6.pdf

Cartography. (2011). En Wikipedia. Recuperado 21 de octubre, 2011 de http://en.wikipedia.org/wiki/Cartography

Chatti, M. A., Jarke, M., Indriasari, T. D., & Specht, M. (2009). NetLearn: Social Network Analysis and Visualizations for Learning. En Learning in the Synergy of Multiple Disciplines (pp. 310-324). Berlin: Springer. doi: 10.1007/978-3-642-04636-0_30

Eick, S. T. (1996). Aspects of network visualization. Computer Graphics and Applications, IEEE, 16(2), 69-72. Recuperado de http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=486685

Friendman, V. (2008). Data Visualization and Infographics. Recuperado 4 de octubre, 2010 de http://www.smashingmagazine.com/2008/01/14/monday-inspiration-data-visualization-and-infographics/

Steele, J., & Iliinsky, N. (Eds.). (2010). Beautiful Visualization: Looking at Data through the Eyes of Experts. Beijing: O’Really Media.

Krempel, L. (2011). Network Visualization. En J. Scott & P. J. Carrington (Eds.), The SAGE Handbook of Social Network Analysis (pp. 558-577). Thousand Oaks, CA: SAGE.

Lima, M. (2011). Visual Complexity: mapping patterns of information. New York: Princeton Architectural Press.

Parker, P. M. (Ed.). (2010). Cartographie: Webster’s Timeline History, 1845 – 2007. ICON Group International.

Schelling, J. A. (2007). Social network visualization [Tesis Doctoral]. Recuperado de http://thesis.jasperschelling.com/thesis_jasperschelling_socialnetworkvisualization.pdf

Yau, N. (2011). Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley. Recuperado de http://book.flowingdata.com/

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