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Analisis de Redes Sociales

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Presentación de introducción al Análisis de Redes Sociales, Al final se complementa con prácticas en Pajek.

Esta presentación tiene la finalidad de acompañar las lecciones teóricas de un curso presencial donde las explicaciones enriquecen la esquematización de la misma, por tanto no están completas sin su correspondiente explicación. En el mismo curso se ven aspectos en vivo que no aparecen registrados en las presentaciones como el uso del software Pajek.

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Analisis de Redes Sociales

  1. 1. 7 ANÁLISIS DE REDES SOCIALES Rafael Repiso Caballero rafael.repiso@gmail.com Conceptos Básicos Tipos de relaciones Posición Registro de relaciones Medidas de Centralidad Clusters Algoritmos de Visualización Software UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE LA RIOJA
  2. 2. 7 Introducción Definición Las Redes en la sabiduría Popular Cerebro social Niveles de Análisis Relacional Disciplinas involucradas Ejemplos Distancia Social Breve historia del ARS Conceptos Teóricos Tipos de Relaciones Diferentes Representaciones Partes de un Grafo Conceptos de Conectividad I Diámetro y Densidad de Red Medidas de Centralidad Conceptos de Conectividad II Tipología de Redes Uso de Variables en Redes Sociales Grafos y Algoritmos Clustering y Vectores Poda de Red Software Programas de Redes Pajek Programas complementarios Insertando datos en Pajek Práctica en Pajek INDEX
  3. 3. 7 Esta presentación tiene la finalidad de acompañar las lecciones teóricas de un curso presencial donde las explicaciones enriquecen la esquematización de la misma, por tanto no están completas sin su correspondiente explicación. En el mismo curso se ven aspectos en vivo que no aparecen registrados en las presentaciones como el uso del software Pajek. Siéntanse libres de usarla. INDEX “Gratis lo recibisteis; dadlo gratis”
  4. 4. INTRODUCCIÓN
  5. 5. No medimos las características individuales de los objetos de estudio, sino cómo se relacionan entre sí dentro del sistema. • Conjunto de métodos para estudiar los aspectos relacionales de las estructuras sociales. Scott 1992. • Técnicas basadas en sacar a la luz los patrones de interacción entre las personas. Freeman 2006.
  6. 6. Estudiar la sociedad desde la perspectiva del Análisis de Redes es estudiar a los individuos como parte de una red de relaciones y buscar explicaciones para el comportamiento social en la estructura de estas redes y no en la estructura de las mismas. El estudio de redes transciende a los individuos y permite ser aplicado para estudiar la relación entre elementos significativos, por ejemplo instituciones o términos. El registro masivo de datos debido a la aparición y democratización de internet, así como la aparición de herramientas de fácil acceso han popularizado los estudios sobre redes en múltiples áreas. La estructura afecta al individuo. Las relaciones son vías para el intercambio. Social Network Analysis (SNA)
  7. 7. ¿Qué dice la sabiduría popular de las redes sociales? Dime con quién andas y te diré quién eres. Dios los cría y ellos se juntan. El amor junta los cetros con los cayados; la grandeza con la bajeza; hace posible lo imposible; iguala diferentes estados y viene a ser poderoso como la muerte. Entre los pobres pueden durar las amistades, porque la igualdad de la fortuna sirve de eslabón a los corazones; pero entre los ricos y los pobres no puede haber amistad duradera. Somos el promedio de las cinco personas con las que más nos relacionamos.
  8. 8. El número de Dunbar es, según el antropólogo Robin Dunbar, la cantidad de individuos que pueden relacionarse plenamente en un sistema determinado. Dunbar teoriza que este valor, aproximadamente de 150 individuos, está relacionado con el tamaño de la neocorteza cerebral y su capacidad de proceso. Hipótesis del cerebro social. El número de Dunbar
  9. 9. MESO MACRO MICRO - 2 a 20 relaciones. - Relaciones personales. - Departamentos - Familia. - Antropología. - 20 - 1000 relaciones. - Relaciones laborales. - Empresas. - Sociología. - 300 – 1.000.000, - Países. - Sistemas. - Ciudadanía. - Estadística. Niveles de Análisis Relacional
  10. 10. El Análisis de Redes Sociales es una técnica idónea para analizar grandes conjuntos de datos, pues el hombre no es capaz, sin ayuda, de procesar tanta información relacional de manera natural MICRO MESO MACRO
  11. 11. Matemáticas Teoría de Grafos Estadística Álgebra Matricial Psicología Social Antropología Sociología Teoría de Redes Economía Criminología Informática Epidemiología Psicología Social Antropología Sociología Disciplinas Involucradas en el Análisis de Redes Sociales
  12. 12. Áreas de Aplicación – Criminología Familia Corleone…
  13. 13. Áreas de Aplicación – Religión Co-presencia de personas en los evangelios…
  14. 14. Áreas de Aplicación – Epidemiología 14 Potterat et al (2007) Sexual Network structure as an indicator of epidemic phase.
  15. 15. Áreas de Aplicación – Medios Sociales 15 Contactos en Redes Sociales
  16. 16. Áreas de Aplicación – Sociología 16 Redes de Tribunales de Cine, España 1976-2007
  17. 17. Áreas de Aplicación – Trabajo Social 17 Potential Benefits and Harms of a Peer Support Social Network Service on the Internet for People With Depressive Tendencies: Qualitative Content Analysis and Social Network Analysis
  18. 18. El mundo a seis grados de distancia Distancia Social
  19. 19. La humilde historia del análisis de redes sociales, 1932 En el otoño de 1932, hubo una epidemia de fugitivos en la escuela Hudson School for Girls. En un período de sólo dos semanas, 14 niñas abandonaron la escuela, una tasa 30 veces superior a la normal. Jacob Moreno, un psiquiatra, sugirió que la razón de la oleada de fugitivos tenía menos que ver con los factores individuales de las personalidades y motivaciones de las niñas que con las posiciones de los fugitivos en una red social subyacente. Moreno y su colaboradora, Helen Jennings, mapearon la red social de Hudson usando "sociometría", una técnica para obtener y representar gráficamente los sentimientos subjetivos de los individuos entre sí. Al examinar los vínculos en esta red social, Moreno y Jennings argumentaron que había canales para el flujo de influencias e ideas sociales entre las niñas.
  20. 20. CONCEPTOS TEÓRICOS
  21. 21. Similaridad Localización Ejemplos Coasistencia Misma época Pertenencia Ejemplos Filiación profesional Co-participación Atributos Ejemplos Género Actitud Etc. Relaciones Sociales Parentesco Ejemplos Filiación Hermano Otros roles Ejemplos Amigo de Jefe de Alumno Enemigo Aliado Afectividad Ejemplos Odia Ama Cognitivo Ejemplos Conoce Tan feliz como… Interacción Ejemplos Sexo con Habla con Ayuda a… Hiere a… Flujos Ejemplos Datos Dinero Recursos Ideas Relaciones más comunes utilizadas en las Redes Sociales Todo parte de un elemento relacional… Relaciones más usadas en Redes Sociales.
  22. 22. PAR1 PAR2 PEDRO MARIA 1 PEDRO ANTONIO 1 PEDRO LAURA 1 DANIEL ANTONIO 1 LAURA DANIEL 1 ANTONIO MARIA 1 JOAQUÍN LAURA 1 Tabla Unidireccional PEDRO MARIA ANTONIO LAURA DANIEL JOAQUIN PEDRO - 1 1 1 MARIA 1 - 1 ANTONIO 1 - 1 LAURA 1 - 1 1 DANIEL 1 1 - JOAQUÍN 1 - MATRIZ nxn PEDRO MARÍA ANTONIO LAURA DANIEL JOAQUÍN GRAFO SOCIOGRAMA Tres formas diferentes de representar relaciones
  23. 23. Parte de una Red. Sociograma Actor / nodo Grafo / Sociograma Link Enlace Nodo aislado Enlace puente Clique 3 Clique 4 Enlaces / Aristas • 1 red • 19 conexiones • 18 nodos • 2 grupos Partes de una red
  24. 24. Conceptos en ConectividadHomofilia. Tendencia de los actores a formar vínculos con otros nodos de acuerdo a su similitud (sexo, raza, edad, rendimiento académico, aficiones, valores, etc.). Multiplexity: Consiste en la agrupación de diferentes tipos de relaciones entre dos nodos. Normalmente se dan en relaciones densas. Por ejemplo, dos personas que son compañeros de trabajos pueden ser también amigos. La multiplexidad es un signo de fortaleza en las relaciones. Reciprocidad: Es la medida en que dos actores se relacionan entre sí en una mismo tipo de relación. Propinquity: Tendencia de los actores a tener más vínculos con otros geográficamente cercanos. Conceptos de Conectividad
  25. 25. Conceptos en Redes Es la máxima distancia posible en la red entre dos puntos, o dicho de otra forma la mínima distancia entre los puntos más alejados entre sí de la red. Diámetro de la Red Diámetro
  26. 26. Conceptos en Redes La densidad de la red es un indicador que nos dice el grado de conectividad en la red. Partiendo de que el 100% de densidad indica que todas las posibles conexiones entre nodos se dan. ¿Cómo se calcula? Se divide el número de relaciones existentes entre el número máximo posible de relaciones y se expresa en porcentajes. Densidad de la Red Densidad de la Red
  27. 27. Densidad de la Red• 1 red • 19 conexiones • 18 nodos • 2 grupos Conexiones posibles= 18*17= 306 Densidad= 19/306*100= 6,2% 𝑛º 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑛º𝑛𝑜𝑑𝑜𝑠∗(𝑛º 𝑛𝑜𝑑𝑜𝑠 −1) * 100 Densidad de la Red
  28. 28. Conceptos de Redes Medidas de Centralidad Grado / Degree Cercanía / Closeness Intermediación / Betweeness Eigenfact or Medidas de Centralidad Mod a Medi a Promed ia Median a Típicas medidas en estadística Típicas medidas en Redes Medidas de Centralidad en Redes
  29. 29. Conceptos de Redes Grado / Degree Se aplica a cada nodo/actor. Nos indica el número de conexiones que tiene cada actor. En redes direccionales podríamos diferenciar grado de entrada (input degree) y grado de salida (output degree). Se relaciona con el capital social… Ejemplos: • Número de contactos que tenemos en la agenda… • Número de estaciones de metro que se comunican con Sol… Grado
  30. 30. Conceptos de Redes Intermediación / Betweeness Se aplica a cada nodo/actor. Nos indica la capacidad de cada actor para estar en medio de conexiones y por tanto servir de intermediario. Es un capital social interesante pues tiene la capacidad para poner en contacto a gente o permitir la fluidez de información dentro de la red. Hay gente que vive de sus contactos… Intermediación
  31. 31. Conceptos de Redes Closeness / Cercanía Se aplica a cada nodo/actor. Nos indica si la posición del actor le permite moverse con facilidad por la red porque está próximo en conjunto. Cercanía
  32. 32. Conceptos de Redes Eigenfactor Es un valor que no sólo mide el número de conexiones de cada nodo, sino la calidad de los nodos con los que nos conectamos. Se realiza en dos pasos: Paso 1. Cálculo del peso de cada nodo. Paso 2. Ponderación de las relaciones según el peso de los nodos con los que conecta. Hay indicadores como el Page Rank de Google o el Scimago Journal Rank que se basan en esta idea. Eigenfactor
  33. 33. Conceptos de Redes Eigenfactor Eigenfactor
  34. 34.  Homofilia es la tendencia que temenos las personas a relacionarnos con nuestros iguales.  Es el principal factor de agrupación en las redes creando grupos (clusters), donde crear relaciones es fácil.  La extrema homogeneización puede ser un problema para la innovación y la generación de ideas, y en cierta forma representa pobreza, baja diversidad. La heterofilia es más deseable en ciertos contextos.   Transitividad en SNA es una propiedad de los enlaces. Si hay una fuerte relación entre A y B y entre A y C, se indica que B y C deben estar conectados aunque no se registre.  Puentes son nodos y enlaces que conectan dos o más grupos diferentes. Tienen un peso relacional específico.  Facilita la conexión entre grupos, aumenta Homofilia Heterofilia Fuerte Débil Transitividad Bridging Cliques Grupos entrelazados Red Social links Conceptos reticulares
  35. 35. Tipo de Actores Modo 1. Mono Modo 2. Hetero Valor de las relaciones Sin valor Con valor Dirección de las relaciones Unidireccional Multidireccional Reciprocidad Sin dirección REDES SOCIALES Tipología de Redes Tipología de Redes
  36. 36. Tipo de Actores Modo 1. Mono Modo 2. Hetero Red Modo 2. Actores y Películas Red Modo 1. Amistad Tipo de actores
  37. 37. Red Modo 2. Actores y Películas Red Modo 1. Amistad ponderada Valor de las relaciones Sin valor Con valor Valor de las relaciones
  38. 38. Red Modo 2. Actores y Películas Red Modo 1. Amistad ponderada Dirección de las relaciones Unidireccional Multidireccional Reciprocidad Sin dirección Red. Intercambio de dinero 1 1 1 5 5 Direccionalidad
  39. 39. Jacob L . Moreno, uno de los pioneros. Desayuno con adolescentes…
  40. 40. Variables en las Redes Sociales Añadiendo “sabores” a la red Aparte de medir variables relacionales, en las redes sociales se puede tener en cuenta diferentes tipos de características de los individuos y las relaciones. - Podemos utilizar el tamaño del nodo o del borde de nodo para representar algún aspectos. - Podemos utilizar el color de los nodos, o del borde del nodo o de las relaciones para mostrar más variables. - Podemos, en la etiqueta del nombre del nodo jugar con los colores. - La forma habitual de los nodos es un círculo, pero pueden tomar otras formas como triángulos, rectángulos o ingluso pictogramas e imágenes para representar la pertenencia a un conjunto de los nodos. - Las relaciones se pueden representar mediante líneas con rectas, zigzag, diferentes colores y grosores. Las variables en el grafo deben tener sentido porque pueden complicar su interpretación
  41. 41. Barman & Moody (2004) Chain of Affection: The Structure of Adolescent. Romantic and Sexual Networks. Variables en las Redes Sociales
  42. 42. ¿Cómo se representan los grafos? Representar los gráficos - Los gráficos en las redes se pueden representar de múltiples maneras, de manera manual a automática. - Existen algoritmos de visualización que dotan de significado las posiciones y las distancias entre nodos de la red. - Algoritmos circulares - Algoritmos de Fuerza (Kamada-Kaway; Fruchterman-Reyngold). - Diseño manual. Misma red, diferentes algoritmos(Aiello y Silveira)
  43. 43. ¿Cómo se representan los grafos? Representar los gráficos
  44. 44. Desayuno con adolescentes… Fuerzas de atracción y repulsión
  45. 45. Gráficos de Fuerza Algoritmos de Fuerza - El centro de las redes sitúan a los nodos mejor conectados - En la periferia se sitúan los aislados. - El algoritmo tiene en cuenta la atracción medida en enlaces directos y próximos y la repulsión entre los nodos que no se conectan directa o indirectamente. - La distancia espacial entre nodos pretende representar la distancia social de estos. - La idea es situar las relaciones de tal forma que la “tensión” del sistema sea nula, esto es fácil en redes pequeñas y una meta imposible en redes complejas.
  46. 46. Clustering Clustering - Técnica automatizadas de agrupamiento en relación a elementos reticulares. - Podemos configurar el número de grupos que se crean, el tamaño mínimo y máximo de los grupos, el grado de cohesión de los grupos…
  47. 47. Clustering Algoritmos de Fuerza - Técnica automatizadas de agrupamiento en relación a elementos reticulares. - Podemos configurar el número de grupos que se crean, el tamaño mínimo y áximo de los grupos, el grado de cohesión de los grupos…
  48. 48. Vectores Vectores - A raíz de elementos estructurales, podemos pedirle a la red que nos muestre características de los nodos como las tendencias de centralidad.
  49. 49. Podando la red… Podas - Consiste en reducir la complejidad de la red a base de eliminar relaciones o incluso nodos poco destacados para quedarnos con una estructura más fácilmente interpretable o que podemos representar en un folio… - Podemos portar teniendo en cuenta aspectos como: - Número de relaciones. - Tamaño mínimo de los grupos. - Valor de las relaciones (quitamos todas las relaciones con valor inferior a). Las podas siempre implican pérdida de información…
  50. 50. Software
  51. 51. Gephi UCINET Pajek + - Software de Redes The R Project
  52. 52. + Software de Redes analysis and visualization of large networks - Software gratuito. - Constantemente se está actualizando. - Es junto a UCINET el más utilizado en estudios científicos. - Made in Slovenia. - Es un software algo árido. - Para manejarlo hay que tener muy claro lo que se hace, los conceptos. - Especializado en grandes redes.
  53. 53. + Software de RedesProgramas Bibliométricos que generan redes exportables a Pa Permiten exportar redes de : • Citación • Co-citación • Co-ocurrencia de términos Se nutre de datos basados en: • Web of Science • Scopus • Formatos RIS Programas que mejoran Pajek TXT TO PAJEK EXCEL TO PAJEK Crean el fichero de formato de pajek desde Notepad o Excel de una forma más fácil…
  54. 54. *Vertices 6 1 “PEDRO" 2 “MARIA" 3 “ANTONIO" 4 “LAURA" 5 “DANIEL" 6 “JOAQUIN" *Edges 1 2 1 3 1 4 3 2 4 5 4 6 2 5 PAR1 PAR2 PEDRO MARIA 1 PEDRO ANTONIO 1 PEDRO LAURA 1 DANIEL ANTONIO 1 LAURA DANIEL 1 ANTONIO MARIA 1 JOAQUÍN LAURA 1 Insertando datos en Pajek Formato Pajek
  55. 55. Ginori Albizzi Lambertes Gaudagni GuadagniBischeri GuadagniAlbizzi Albizzi Medici Strozzi Bischeri Peruzzi Strozzi Strozzi Castellani Ridolfi Strozzi Ridolfi Tornabuon Tornabuon Guadagni CastellaniBarbadori Tornabuon Medici Medici Ridolfi Medici Acciaiuol Medici Salviati Salviati Pazzi Práctica en Pajek Genera la red con los datos que se facilitan Relaciones Relaciones
  56. 56. • Aiello, Andrés y Silveira, Rodrigo (sd). Trazado de grafos mediante método dirigidos por fuerzas. Universidad de buenos Aires. • Dunbar, R. I. (1993). Coevolution of neocortical size, group size and language in humans. Behavioral and brain sciences, 16(4), 681-694. • Padgett, J. F., & Ansell, C. K. (1993). Robust Action and the Rise of the Medici, 1400-1434. American journal of sociology, 98(6), 1259-1319. • Potterat et al (2007) Sexual Network structure as an indicator of epidemic phase. • S.n. (2014) Social Network Analysis. https://friendsarena.wordpress.com/2014/12/11/18/ • Takahashi, Y., Uchida, C., Miyaki, K., Sakai, M., Shimbo, T., & Nakayama, T. (2009). Potential benefits and harms of a peer support social network service on the internet for people with depressive tendencies: qualitative content analysis and social network analysis. Journal of Medical Internet Research, 11(3). • Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis: Methods and applications (Vol. 8). Cambridge university press.

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