En las ciencias sociales, el análisis de secuencia (SA) se ocupa del análisis de conjuntos de secuencias categóricas que normalmente describen datos longitudinales . Las secuencias analizadas son representaciones codificadas de, por ejemplo, trayectorias de vida individuales, como la formación de una familia, las transiciones de la escuela al trabajo, las carreras laborales, pero también pueden describir el uso del tiempo diario o semanal o representar la evolución de la salud observada o autoinformada, de la situación política. comportamientos o las etapas de desarrollo de las organizaciones. Estas secuencias están ordenadas cronológicamente, a diferencia de las palabras o las secuencias de ADN, por ejemplo.
SA es un enfoque de análisis longitudinal que es holístico en el sentido de que considera cada secuencia como un todo. SA es esencialmente exploratorio. En términos generales, SA proporciona una imagen general comprensible de conjuntos de secuencias con el objetivo de caracterizar la estructura del conjunto de secuencias, encontrar las características más destacadas de los grupos, identificar rutas típicas, comparar grupos y, de manera más general, estudiar cómo se relacionan las secuencias con las covariables. como sexo, cohorte de nacimiento u origen social.
Introducido en las ciencias sociales en los años 80 por Andrew Abbott , [1] [2] SA ha ganado mucha popularidad después del lanzamiento de software dedicado como los complementos SQ [3] y SADI [4] para Stata y el paquete TraMineR R [ 5] con sus compañeros TraMineRextras [6] y WeightedCluster. [7]
A pesar de algunas conexiones, los objetivos y métodos de la SA en las ciencias sociales difieren fuertemente de los del análisis de secuencias en bioinformática .
En sociología, las técnicas de secuencia se emplean más comúnmente en estudios de patrones de desarrollo, ciclos e historias de vida. [9] [10] [11] [12] Se ha trabajado mucho sobre el desarrollo secuencial de las carreras, [13] [14] [15] y hay un interés creciente en cómo las trayectorias profesionales se entrelazan con el curso de la vida. secuencias. [16] [17] Muchos académicos han utilizado técnicas de secuencia para modelar cómo el trabajo y las actividades familiares están vinculados en las divisiones del trabajo en el hogar y el problema de la sincronización de horarios dentro de las familias. [18] [19] [20] El estudio de los patrones de interacción se centra cada vez más en conceptos secuenciales, como la toma de turnos, el predominio de expresiones recíprocas y la solicitud estratégica de tipos preferidos de respuestas (ver Análisis de la conversación ). Los analistas de redes sociales (ver Análisis de redes sociales ) han comenzado a recurrir a métodos y conceptos de secuencia para comprender cómo se realizan los contactos y actividades sociales en tiempo real, [21] [22] y para modelar y representar cómo evolucionan redes completas. [23] Los epidemiólogos de redes sociales han comenzado a examinar la secuenciación de contactos sociales para comprender mejor la propagación de enfermedades. [24] Los psicólogos han utilizado esos métodos para estudiar cómo el orden de la información afecta el aprendizaje y para identificar la estructura en las interacciones entre individuos (ver Aprendizaje secuencial ).
Muchos de los desarrollos metodológicos en el análisis de secuencia llegaron inmediatamente después de una sección especial dedicada al tema en una edición de 2000 [10] de Socioological Methods & Research , que organizó un debate sobre el uso de la distancia de edición de coincidencia óptima (OM) para comparando secuencias. En particular, los sociólogos se opusieron a la orientación descriptiva y reductora de datos del emparejamiento óptimo , así como a la falta de ajuste entre los métodos de secuencia bioinformática y los fenómenos exclusivamente sociales. [25] [26] El debate ha dado lugar a varias innovaciones metodológicas (ver Diferencias por pares a continuación) que abordan las limitaciones de los primeros métodos de comparación de secuencias desarrollados en el siglo XX. En 2006, David Stark y Balazs Vedres [23] propusieron el término "análisis de secuencia social" para distinguir el enfoque del análisis de secuencia bioinformático . Sin embargo, si exceptuamos el bonito libro de Benjamin Cornwell , [27] el término rara vez se utilizó, probablemente porque el contexto evita cualquier confusión en la literatura de SA. Socioological Methods & Research organizó un número especial sobre análisis de secuencias en 2010, lo que condujo a lo que Aisenbrey y Fasang [28] denominaron la "segunda ola de análisis de secuencias", que amplió principalmente la coincidencia óptima e introdujo otras técnicas para comparar secuencias. Además de la comparación de secuencias, los avances recientes en SA se relacionaron, entre otros, con la visualización de conjuntos de datos de secuencias, [5] [29] la medición y análisis de la discrepancia de secuencias, [30] la identificación de secuencias representativas , [31] y el desarrollo de indicadores resumidos de secuencias individuales. [32] Raab y Struffolino [33] han concebido avances más recientes como la tercera ola de análisis de secuencia. Esta ola se caracteriza en gran medida por el esfuerzo de unir la cultura del modelado estocástico y algorítmico [34] mediante la aplicación conjunta de SA con métodos más establecidos como el análisis de varianza , el análisis del historial de eventos , el modelado markoviano , el análisis de redes sociales o el análisis causal y Modelización estadística en general. [35] [36] [37] [27] [30] [38] [39]
Fundamento teórico específico del dominio
Sociología
El análisis de patrones de secuencia tiene fundamentos en las teorías sociológicas que surgieron a mediados del siglo XX. [27] Los teóricos estructurales argumentaron que la sociedad es un sistema que se caracteriza por patrones regulares. Incluso los fenómenos sociales aparentemente triviales están ordenados de manera muy predecible. [40] Esta idea sirve como una motivación implícita detrás del uso que hacen los analistas de secuencias sociales de métodos óptimos de emparejamiento, agrupamiento y relacionados para identificar "clases" comunes de secuencias en todos los niveles de organización social, una forma de búsqueda de patrones. Este enfoque en patrones regularizados de acción social se ha convertido en un marco cada vez más influyente para comprender la interacción microsocial y las secuencias de contacto, o "microsecuencias". [41] Esto está estrechamente relacionado con la teoría de la estructuración de Anthony Giddens , que sostiene que los comportamientos de los actores sociales están predominantemente estructurados por rutinas y que a su vez proporciona previsibilidad y una sensación de estabilidad en un mundo social que de otro modo sería caótico y en rápido movimiento. [42] Esta idea también tiene eco en el concepto de habitus de Pierre Bourdieu , que enfatiza el surgimiento y la influencia de visiones del mundo estables para guiar la acción cotidiana y así producir secuencias de comportamiento predecibles y ordenadas. [43] La influencia resultante de la rutina como influencia estructurante de los fenómenos sociales fue ilustrada empíricamente por primera vez por Pitirim Sorokin , quien dirigió un estudio de 1939 que encontró que la vida diaria es tan rutinaria que una persona determinada es capaz de predecir con aproximadamente un 75% de precisión cómo cuánto tiempo dedicarán a hacer determinadas cosas al día siguiente. [44] El argumento de Talcott Parsons [40] de que todos los actores sociales están mutuamente orientados hacia sus sistemas sociales más amplios (por ejemplo, su familia y su comunidad más amplia) a través de roles sociales también subyace al interés de los analistas de secuencias sociales en los vínculos que existen entre los diferentes actores sociales. ' horarios y experiencias ordenadas, lo que ha dado lugar a un considerable volumen de trabajo sobre la sincronización entre los actores sociales y sus contactos sociales y comunidades más grandes. [19] [18] [45] Todas estas orientaciones teóricas juntas justifican críticas del modelo lineal general de la realidad social, que tal como se aplica en la mayoría de los trabajos implica que la sociedad es estática o altamente estocástica de una manera que se ajusta a Procesos de Markov [1] [46]Esta preocupación inspiró el planteamiento inicial del análisis de secuencia social como un antídoto a los modelos lineales generales. También ha motivado intentos recientes de modelar secuencias de actividades o eventos en términos de elementos que vinculan a los actores sociales en estructuras de red no lineales [47] [48]. Este trabajo, a su vez, tiene sus raíces en la teoría de Georg Simmel de que experimentar actividades similares, experiencias y estatus sirve como vínculo entre los actores sociales. [49] [50]
Demografía y demografía histórica.
En demografía y demografía histórica, a partir de la década de 1980 la rápida apropiación de la perspectiva y los métodos del curso de vida fue parte de un cambio paradigmático sustancial que implicó una mayor integración de los procesos demográficos en la dinámica de las ciencias sociales. Después de una primera fase centrada en la ocurrencia y el momento de los eventos demográficos estudiados por separado con un enfoque hipotético-deductivo, desde principios de la década de 2000 [34] [51] surge la necesidad de considerar la estructura de los cursos de vida y hacer La justicia a su complejidad condujo a un uso creciente del análisis de secuencia con el objetivo de lograr un enfoque holístico. A nivel interindividual, las diferencias por pares y la agrupación aparecieron como herramientas apropiadas para revelar la heterogeneidad en el desarrollo humano. Por ejemplo, las metanarraciones que contrastan las sociedades occidentales individualizadas con las sociedades colectivistas del Sur (especialmente en Asia) fueron cuestionadas por estudios comparativos que revelaron la diversidad de vías hacia la reproducción legítima. [52] A nivel intraindividual, el análisis de secuencia integra el principio básico del curso de vida de que los individuos interpretan y toman decisiones sobre su vida de acuerdo con sus experiencias pasadas y su percepción de las contingencias. [34] El interés por esta perspectiva también fue promovido por los cambios en los cursos de vida de los individuos para las cohortes nacidas entre principios y finales del siglo XX. Estos cambios han sido descritos como desestandarización, desincronización y desinstitucionalización. [53] Entre los impulsores de esta dinámica, la transición a la edad adulta es clave: [54] para las cohortes de nacimiento más recientes, esta fase crucial a lo largo de los cursos de vida individuales implicó un mayor número de eventos y duraciones de los períodos de estado experimentados. Por ejemplo, muchos pospusieron dejar el hogar paterno y la transición a la paternidad, en algunos contextos la cohabitación reemplazó al matrimonio como acuerdo de vida duradero y el nacimiento del primer hijo ocurre con mayor frecuencia mientras los padres cohabitan en lugar de dentro del matrimonio. [55] Es necesario medir dicha complejidad para poder comparar indicadores cuantitativos entre cohortes de nacimiento [11] [56] (ver [57] para una extensión de este cuestionario a poblaciones de países de ingresos bajos y medios). La antigua ambición de la demografía de desarrollar una 'demografía familiar' ha encontrado en el análisis de secuencia una poderosa herramienta para abordar cuestiones de investigación en el cruce con otras disciplinas: por ejemplo, las técnicas multicanal [58] representan oportunidades preciosas para abordar la cuestión de la compatibilidad entre la vida laboral y familiar. [59] [37]De manera similar, se han desarrollado combinaciones más recientes de análisis de secuencia y análisis de historial de eventos (ver [36] para una revisión) y pueden aplicarse, por ejemplo, para comprender el vínculo entre las transiciones demográficas y la salud.
Ciencias Políticas
El análisis de los procesos temporales en el dominio de las ciencias políticas [60] considera cómo las instituciones, es decir, los sistemas y organizaciones (regímenes, gobiernos, partidos, tribunales, etc.) que cristalizan las interacciones políticas, formalizan las restricciones legales e imponen un grado de estabilidad. o inercia. Se da especial importancia, en primer lugar, al papel de los contextos, que confieren significado a tendencias y acontecimientos, mientras que los contextos compartidos ofrecen significados compartidos; en segundo lugar, a los cambios a lo largo del tiempo en las relaciones de poder y, posteriormente, a las asimetrías, jerarquías, contiendas o conflictos; y, finalmente, a acontecimientos históricos que son capaces de moldear trayectorias, como elecciones, accidentes, discursos inaugurales, tratados, revoluciones o altos el fuego. Empíricamente, la unidad de análisis de las secuencias políticas pueden ser individuos, organizaciones, movimientos o procesos institucionales. Dependiendo de la unidad de análisis, los tamaños de muestra pueden estar limitados a unos pocos casos (por ejemplo, regiones de un país cuando se considera la rotación de los partidos políticos locales a lo largo del tiempo) o incluir unos pocos cientos (por ejemplo, patrones de votación individuales). Se pueden distinguir tres tipos amplios de secuencias políticas. La primera y más común son las carreras , es decir, puestos formales, en su mayoría jerárquicos, a lo largo de los cuales los individuos progresan en entornos institucionales, como parlamentos, gabinetes, administraciones, partidos, sindicatos u organizaciones empresariales. [61] [62] [63] Podemos nombrar trayectorias secuencias políticas que se desarrollan en contextos más informales y fluidos, como activistas que evolucionan a través de diversas causas y movimientos sociales, [64] [65] o votantes que navegan por un panorama político e ideológico a través de sucesivas encuestas. [66] Finalmente, los procesos se relacionan con entidades no individuales, tales como: políticas públicas que se desarrollan a través de etapas políticas sucesivas en distintos ámbitos; [67] secuencias de interacciones simbólicas o concretas entre actores nacionales e internacionales en contextos diplomáticos y militares; [68] [69] y el desarrollo de organizaciones o instituciones, como los caminos de los países hacia la democracia (Wilson 2014). [70]
Conceptos
Una secuencia s es una lista ordenada de elementos ( s 1 , s 2 ,..., s l ) tomados de un alfabeto finito A . Para un conjunto S de secuencias, tres tamaños importan: el número n de secuencias, el tamaño a = | Un | del alfabeto y la longitud l de las secuencias (que pueden ser diferentes para cada secuencia). En las ciencias sociales, n generalmente está entre unos pocos cientos y unos pocos miles, el tamaño del alfabeto sigue siendo limitado (la mayoría de las veces menos de 20), mientras que la longitud de la secuencia rara vez excede 100.
Podemos distinguir entre secuencias de estados y secuencias de eventos , [71] donde los estados duran mientras los eventos ocurren en un momento determinado y no duran, pero posiblemente contribuyen junto con otros eventos a los cambios de estado. Por ejemplo, la ocurrencia conjunta de los dos eventos de abandonar el hogar y comenzar una unión provoca un cambio de estado de "vivir en casa con los padres" a "vivir con una pareja".
Cuando una secuencia de estados se representa como la lista de estados observados en puntos de tiempo sucesivos, la posición de cada elemento en la secuencia transmite esta información de tiempo y la distancia entre posiciones refleja la duración. Una representación alternativa más compacta de una secuencia, es la lista de los hechizos sucesivos marcados con su duración, donde un hechizo (también llamado episodio ) es una subcadena en un mismo estado. Por ejemplo, en aabbbc , bbb es un hechizo de longitud 3 en el estado b , y toda la secuencia se puede representar como ( a ,2)-( b ,3)-( c ,1). [71]
Un punto crucial al observar secuencias de estados es el esquema de tiempo utilizado para alinear las secuencias en el tiempo. Este podría ser el tiempo del calendario histórico o un tiempo de proceso como la edad, es decir, el tiempo desde el nacimiento.
En las secuencias de eventos, las posiciones no transmiten ninguna información de tiempo. Por lo tanto, la hora de ocurrencia del evento debe proporcionarse explícitamente (como una marca de tiempo) cuando sea importante.
SA se ocupa esencialmente de las secuencias de estados.
Métodos
El SA convencional consiste esencialmente en construir una tipología de las trayectorias observadas. Abbott y Tsay (2000) [10] describen este SA típico como un programa de tres pasos: 1. Codificar narrativas individuales como secuencias de estados; 2. Medir diferencias por pares entre secuencias; y 3. Agrupar las secuencias a partir de las diferencias por pares. Sin embargo, SA es mucho más (ver, por ejemplo, [35] [8] ) y abarca también, entre otros, la descripción y representación visual de conjuntos de secuencias, análisis tipo ANOVA y árboles de regresión para secuencias, la identificación de secuencias representativas, el estudio de la relación entre secuencias vinculadas (por ejemplo, diádicas, vidas vinculadas o diversas dimensiones de la vida como ocupación, familia, salud) y secuencia-red.
Describir y representar secuencias de estados.
Dada una regla de alineación, un conjunto de secuencias se puede representar en forma tabular con secuencias en filas y columnas correspondientes a las posiciones en las secuencias.
Secuencias de distribuciones transversales.
Para describir dichos datos, podemos mirar las columnas y considerar las distribuciones de estado transversales en las posiciones sucesivas.
El cronograma o gráfico de densidad de un conjunto de secuencias representa estas distribuciones transversales sucesivas.
Para cada distribución (de columna) podemos calcular características como la entropía o el estado modal y observar cómo evolucionan estos valores a lo largo de las posiciones (ver [5] págs. 18-21).
Características de secuencias individuales.
Alternativamente, podemos mirar las filas. El gráfico de índice [73] donde cada secuencia se representa como una barra o línea apilada horizontalmente es el gráfico básico para representar secuencias individuales.
Podemos calcular las características de las secuencias individuales y examinar la distribución transversal de estas características.
Principales indicadores de secuencias individuales [32]
Medidas básicas
Longitud
Número de estados visitados
Número de transiciones (longitud de la secuencia de distintos estados sucesivos, DSS)
Número de subsecuencias [11] [74]
Recurrencia [56]
Diversidad
Dentro de la entropía de secuencia [5]
Variación de la duración del hechizo [11] [32]
Complejidad de la estructura de la secuencia.
Volatilidad [75]
Índice de complejidad [76]
Turbulencia [11] [32]
Medidas que tienen en cuenta la naturaleza de los estados
Volatilidad normativa [15], es decir, proporción de rachas positivas.
Índice de integración [15] también conocido como índice de calidad [77]
Degradación [32]
Maldad [32]
Índice de precariedad [78]
Inseguridad [32]
Otras medidas descriptivas generales
Tiempo medio en los diferentes estados (distribución estatal general) y sus errores estándar [5]
Probabilidades de transición entre estados. [5] [4]
Visualización
Las secuencias de estados se pueden representar gráficamente y dichos diagramas resultan útiles para fines de interpretación. Como se muestra arriba, los dos gráficos básicos son el gráfico de índice que representa secuencias individuales y el cronograma que representa la evolución de la distribución de estado transversal a lo largo del período de tiempo. Los cronogramas (también conocidos como gráficos de proporción de estado o gráficos de distribución de estado) pasan por alto por completo la diversidad de las secuencias, mientras que los gráficos de índice a menudo están demasiado dispersos para ser legibles. Los gráficos de frecuencia relativa y los gráficos de secuencias representativas intentan aumentar la legibilidad de los gráficos de índice sin caer en la simplificación excesiva de un cronograma. Además, hay muchas tramas que se centran en características específicas de las secuencias. A continuación se muestra una lista de gráficos que se han propuesto en la literatura para representar grandes conjuntos de secuencias. Para cada gráfico, damos ejemplos de software (detalles en la sección Software ) que lo producen.
Gráfico de índice: representa el conjunto de secuencias individuales [73] (SADI, SQ, TraMineR)
Cronograma (gráfico de proporción de estado, gráfico de distribución de estado): representa la secuencia de distribuciones transversales [79] (SADI, SQ, TraMineR)
Gráfico de secuencias multidominio/multicanal agrupadas por canales [58] [39] (TraMineR, seqHMM) o por individuos [64]
Gráfico de series temporales de indicadores transversales (entropía, [79] estado modal, ...) (SQ, TraMineR)
Gráfico de frecuencia (SQ, TraMineR)
Gráfico de frecuencia relativa [80] (TraMineR)
Secuencias representativas [31] (TraMineR)
Tiempo medio en los diferentes estados y sus errores estándar (TraMineR)
Gráfico de supervivencia del estado (TraMineRextras)
Estados típicos del grupo por posición, es decir, con mayor fuerza de implicación [81] (TraMineRextras)
Patrones de transición [4] (SADI)
Gráfico de transición [82] (SQ; Gmisc [83] ) y gráfico de probabilidades de transición [39] (seqHMM)
Trazado de coordenadas paralelas [84] [29] (TraMineR, SQ)
Las diferencias por pares entre secuencias sirven para comparar secuencias y muchos métodos avanzados de SA se basan en estas diferencias. La medida de disimilitud más popular es la coincidencia óptima (OM), es decir, el costo mínimo de transformar una secuencia en otra mediante operaciones indel (insertar o eliminar) y sustitución, posiblemente con costos de estas operaciones elementales dependiendo de los estados involucrados. SA está tan íntimamente vinculado con OM que a veces se le denomina análisis de coincidencia óptima (OMA).
Hay aproximadamente tres categorías de medidas de disimilitud: [86]
Coincidencia óptima y otras distancias de edición
Ejemplos: OM, [87] [2] OMloc (OM localizado), [88] OMslen (OM sensible a la duración del hechizo), [89] OMspell (OM de secuencias de hechizos), [86] OMstran (OM de secuencias de transiciones) , [90] [86] TWED (distancia de edición con distorsión temporal), [91] [92] HAM (Hamming y Hamming generalizado), [93] [86] DHD (Hamming dinámico). [94]
Estrategias para fijar los costos de sustitución e indel.
Costos constantes (todos los costos de sustitución son idénticos y el costo indel único)
Costos basados en la teoría
Costos basados en funciones [88]
Costos basados en datos: basados en probabilidades de transición [95] o frecuencias estatales [86]
Medidas basadas en el recuento de atributos comunes
Ejemplos: LCS (derivado de la longitud de la subsecuencia común más larga ), LCP (de la longitud del prefijo común más largo), NMS (número de subsecuencias coincidentes), [96] y NMSMST y SVR escriben dos variantes de NMS. [97]
Distancias entre distribuciones de estados dentro de la secuencia
Ejemplos: CHI2 y EUCLID se definen como el promedio de las distancias Chi-cuadrado y Euclidiana, respectivamente, entre distribuciones de estados en ventanas deslizantes sucesivas. [98] [86]
Análisis basado en disimilitud
Las diferencias por pares entre secuencias dan acceso a una serie de técnicas para descubrir características estructurantes holísticas de los datos de la secuencia. En particular, las diferencias entre secuencias pueden servir como entrada para algoritmos de agrupamiento y escalamiento multidimensional, pero también permiten identificar medoides u otras secuencias representativas, definir vecindades, medir la discrepancia de un conjunto de secuencias, proceder a análisis tipo ANOVA y aumentar la regresión. árboles.
Datos de secuencias diádicas y poliádicas [106] [107]
Otros métodos de análisis
Aunque los métodos basados en disimilitud desempeñan un papel central en la SA social, esencialmente debido a su capacidad para preservar la perspectiva holística, varios otros enfoques también resultan útiles para analizar datos de secuencia.
Markoviano y otros modelos de distribución de transición. [116] [39] Véase también el modelo de Markov .
Árbol de sufijos probabilísticos (PST) [38] también conocido como modelo de Markov de orden variable o modelo de Markov de longitud variable.
Secuencias de eventos
Modelos de estructura de eventos [117] [118]
Representación de secuencias de eventos (gráficos de coordenadas paralelas, ...) [29] [84]
Subsecuencias frecuentes
Subsecuencias discriminantes [119]
Análisis de secuencias de eventos basado en disimilitud [119]
Avances: la tercera ola de análisis de secuencias
Algunos avances recientes pueden concebirse como la tercera ola de SA . [33] Esta ola se caracteriza en gran medida por el esfuerzo de unir la cultura del modelado estocástico y algorítmico mediante la aplicación conjunta de SA con métodos más establecidos como el análisis de varianza, el historial de eventos, el análisis de redes o el análisis causal y el modelado estadístico en general. A continuación se dan algunos ejemplos; ver también "Otros métodos de análisis".
Efecto de trayectorias pasadas sobre la peligrosidad de un evento: Análisis de Historia de Secuencia, SHA [120]
Efecto de las covariables que varían en el tiempo sobre las trayectorias: Análisis de trayectorias competitivas (CTA), [121] y modelo multiestado de análisis de secuencia (SAMM) [122]
Aunque SA es testigo de una afluencia constante de contribuciones metodológicas que abordan las cuestiones planteadas hace dos décadas, [28] quedan algunas cuestiones pendientes y apremiantes. [36] Entre los más desafiantes, podemos mencionar:
Secuencias de diferentes longitudes, secuencias truncadas y valores faltantes. [35] [125] [126]
Validación de resultados de conglomerados [123] [127]
Longitud de la secuencia versus importancia de la actualidad: por ejemplo, cuando se analizan secuencias biográficas de 40 años de duración, desde 1 hasta 40 años, solo se pueden considerar individuos nacidos 40 años antes y, por lo tanto, no se tiene en cuenta el comportamiento de las cohortes de nacimiento más jóvenes. [122]
Puede encontrar información actualizada sobre avances, debates metodológicos y publicaciones relevantes recientes en la página web de la Sequence Analysis Association.
Campos de aplicación
Estas técnicas han demostrado ser valiosas en una variedad de contextos. En las investigaciones sobre el curso de la vida, por ejemplo, se ha demostrado que los planes de jubilación se ven afectados no sólo por el último año o dos de la vida de una persona, sino también por la forma en que se desarrollaron las carreras laborales y familiares durante un período de varias décadas. Las personas que siguieron una trayectoria profesional "ordenada" (caracterizada por un empleo consistente y un ascenso gradual dentro de una sola organización) se jubilaron antes que otros, incluidas las personas que tuvieron carreras intermitentes, las que ingresaron tarde a la fuerza laboral y las que disfrutaron de empleo regular pero que hicieron numerosos movimientos laterales entre organizaciones a lo largo de sus carreras. [12] En el campo de la sociología económica , la investigación ha demostrado que el desempeño de la empresa depende no sólo de la conexión actual o reciente de la red social de una empresa, sino también de la durabilidad o estabilidad de sus conexiones con otras empresas. Las empresas que tienen estructuras de redes de propiedad más "cohesivas de forma duradera" atraen más inversión extranjera que las estructuras menos estables o mal conectadas. [23] Las investigaciones también han utilizado datos sobre secuencias de actividades laborales cotidianas para identificar clases de horarios de trabajo y han descubierto que el horario de trabajo durante el día afecta significativamente la capacidad de los trabajadores para mantener conexiones con la comunidad en general, por ejemplo a través de eventos comunitarios. [19] Más recientemente, el análisis de secuencia social se ha propuesto como un enfoque significativo para estudiar trayectorias en el ámbito de la empresa creativa, permitiendo la comparación entre las idiosincrasias de carreras creativas únicas. [128] Si bien durante las últimas tres décadas se han desarrollado otros métodos para construir y analizar la estructura de secuencia completa, incluido el análisis de estructura de eventos, [117] [118] OM y otros métodos de comparación de secuencias forman la columna vertebral de la investigación sobre estructuras de secuencia completa.
Algunos ejemplos de aplicación incluyen:
Sociología
Secuencias de entrada al mercado laboral [15]
Desestandarización del curso de vida [11] [17]
Trayectorias residenciales [129]
Uso del tiempo [18] [130] [131]
Guiones de relaciones reales e idealizados [132]
Tipos básicos de figuras en las danzas rituales [1]
Vías de consumo de alcohol [133]
Demografía y demografía histórica.
Transición a la edad adulta [134] [135]
Biografías de socios [136]
Curso de vida de formación de la familia [137]
Historias de parto [31]
Ciencias Políticas
Caminos hacia la democratización [138]
Vías de los procesos legislativos [139]
Negociación entre actores durante las crisis nacionales [69]
Ciencias de la educación y el aprendizaje.
Trayectorias de estudio [140]
Estrategias de aprendizaje [141] [142]
Psicología
Secuencias de interacciones sociales de la adolescencia [143]
Investigación médica
Trayectoria asistencial en enfermedades crónicas [144]
Metodología de la encuesta
Respuesta en la recopilación de encuestas [145] [126]
Geografía
Estudios de movilidad [146] [147] [148]
Desarrollo regional [149] [150] [151]
Uso de la tierra [152]
Software
Dos entornos informáticos estadísticos principales ofrecen herramientas para realizar un análisis de secuencia en forma de paquetes escritos por el usuario: Stata y R.
Stata : SQ [3] y SADI [4] son conjuntos de herramientas generales de SA. MICT [125] está dedicado a la imputación de elementos faltantes en secuencias.
R : TraMineR [5] con su extensión TraMineRextras [6] es probablemente el conjunto de herramientas SA más completo; ggseqplot, [153] proporciona versiones ggplot de la mayoría de los gráficos de TraMineR; seqhandbook [154] proporciona varias herramientas específicas, como mapas de calor de datos de secuencia y el método GIMSA para medir diferencias entre secuencias multidominio; seqimpute [155] proporciona herramientas para imputar elementos faltantes en secuencias; seqHMM, [39] aunque está especializado en el ajuste de modelos de Markov, este paquete proporciona útiles funciones de trazado para representar secuencias multicanal y probabilidades de transición; WeightedCluster [7] paquete de agrupación versátil con herramientas originales para agrupar secuencias idénticas y representar árboles jerárquicos de secuencias; PST [38] ajusta y representa árboles de secuencias con sufijos probabilísticos.
Desarrollo institucional
La primera conferencia internacional dedicada a la investigación sociocientífica que utiliza métodos de análisis de secuencias (la Conferencia de Lausana sobre Análisis de Secuencias, o LaCOSA) se celebró en Lausana, Suiza, en junio de 2012. [156] Se celebró una segunda conferencia (LaCOSA II) en Lausana en junio de 2016. [157] [158] La Asociación de Análisis de Secuencia (SAA) se fundó en el Simposio Internacional sobre Análisis de Secuencia y Métodos Relacionados, en octubre de 2018 en Monte Verità, TI, Suiza. La SAA es una organización internacional cuyo objetivo es organizar eventos como simposios y cursos de capacitación y eventos relacionados, y facilitar el acceso de los académicos a los recursos de análisis de secuencia.
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enlaces externos
La página de inicio de la Asociación de Análisis de Secuencia.