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Análisis de secuencias en las ciencias sociales

Diagrama de índice de 10 secuencias de vida familiar
Diagrama de índice de 10 secuencias de vida familiar

En las ciencias sociales, el análisis de secuencias (AS) se ocupa del análisis de conjuntos de secuencias categóricas que suelen describir 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 diario o semanal del tiempo o representar la evolución de la salud observada o autoinformada, de comportamientos políticos o las etapas de desarrollo de las organizaciones. Dichas secuencias están ordenadas cronológicamente a diferencia de las palabras o las secuencias de ADN, por ejemplo.

El SA es un enfoque de análisis longitudinal que es holístico en el sentido de que considera cada secuencia como un todo. El SA es esencialmente exploratorio. En términos generales, el SA proporciona una imagen global comprensible de conjuntos de secuencias con el objetivo de caracterizar la estructura del conjunto de secuencias, encontrar las características salientes de los grupos, identificar caminos típicos, comparar grupos y, de manera más general, estudiar cómo se relacionan las secuencias con covariables como el sexo, la cohorte de nacimiento o el 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 del SA en las ciencias sociales difieren fuertemente de aquellos del análisis de secuencias en bioinformática .

Historia

Los métodos de análisis de secuencias fueron importados por primera vez a las ciencias sociales desde las ciencias de la información y biológicas (ver Alineamiento de secuencias ) por el sociólogo de la Universidad de Chicago Andrew Abbott en la década de 1980, y desde entonces se han desarrollado de maneras que son exclusivas de las ciencias sociales. [8] Los académicos en psicología , economía , antropología , demografía , comunicación , ciencias políticas , ciencias del aprendizaje , estudios organizacionales y especialmente sociología han estado utilizando métodos de secuencia desde entonces.

En sociología, las técnicas de secuencia se emplean con mayor frecuencia en estudios de patrones de desarrollo del curso de vida, ciclos e historias de vida. [9] [10] [11] [12] Se ha trabajado mucho en el desarrollo secuencial de carreras, [13] [14] [15] y hay un creciente interés en cómo las trayectorias profesionales se entrelazan con las secuencias del curso de vida. [16] [17] Muchos académicos han utilizado técnicas de secuencia para modelar cómo se vinculan las actividades laborales y familiares en las divisiones del trabajo del 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 (véase 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 llevan a cabo 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 secuencias llegaron poco después de una sección especial dedicada al tema en un número de 2000 [10] de Sociological Methods & Research , que albergó un debate sobre el uso de la distancia de edición de coincidencia óptima (OM) para comparar secuencias. En particular, los sociólogos objetaron la orientación descriptiva y de reducción de datos de la coincidencia óptima , así como 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 Disimilitudes 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. Sociological 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 principalmente extendió el emparejamiento óptimo e introdujo otras técnicas para comparar secuencias. Junto con 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 medida y análisis de la discrepancia de secuencias, [30] la identificación de secuencias representativas , [31] y el desarrollo de indicadores de resumen de secuencias individuales. [32] Raab y Struffolino [33] han concebido los avances más recientes como la tercera ola de análisis de secuencias. 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 el modelado estadístico en general. [35] [36] [37] [27] [30] [38] [39]

Fundamento teórico específico del dominio

Sociología

El análisis de patrones de secuencia tiene sus 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 formas altamente predecibles. [40] Esta idea sirve como una motivación implícita detrás del uso de los analistas de secuencias sociales de emparejamiento óptimo, agrupamiento y métodos 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 por lo demás caótico y en rápido movimiento. [42] Esta idea también se refleja en el concepto de habitus de Pierre Bourdieu , que enfatiza el surgimiento e influencia de visiones de 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 en los fenómenos sociales fue ilustrada empíricamente por primera vez por Pitirim Sorokin , quien dirigió un estudio de 1939 que encontró que la vida diaria está tan rutinizada que una persona dada es capaz de predecir con un 75% de precisión cuánto tiempo pasará haciendo ciertas cosas al día siguiente. [44] El argumento de Talcott Parsons [40] de que todos los actores sociales están mutuamente orientados a sus sistemas sociales más grandes (por ejemplo, su familia y su comunidad más grande) a través de roles sociales también subyace al interés de los analistas de secuencias sociales en los vínculos que existen entre los horarios y las experiencias ordenadas de los diferentes actores sociales, lo que ha dado lugar a un considerable cuerpo de trabajo sobre la sincronización entre los actores sociales y sus contactos sociales y comunidades más grandes. [19] [18] [45] Todas estas orientaciones teóricas en conjunto justifican críticas al 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 que es altamente estocástica de una manera que se ajusta a los procesos de Markov [1] [46]Esta preocupación inspiró la formulación inicial del análisis de secuencias sociales como antídoto a los modelos lineales generales. También motivó los intentos recientes de modelar secuencias de actividades o eventos en términos de elementos que vinculan a los actores sociales en estructuras de redes no lineales [47] [48] Este trabajo, a su vez, se basa en la teoría de Georg Simmel de que experimentar actividades, experiencias y estatus similares sirve como vínculo entre los actores sociales. [49] [50]

Demografía y demografía histórica

En demografía y demografía histórica, a partir de los años 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 inserción 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 unos de otros con un enfoque hipotético-deductivo, a partir de principios de los años 2000 [34] [51] la necesidad de considerar la estructura de los cursos de vida y hacer justicia a su complejidad condujo a un uso creciente del análisis de secuencias con el objetivo de seguir un enfoque holístico. A nivel interindividual, las disimilitudes por pares y la agrupación aparecieron como las herramientas adecuadas para revelar la heterogeneidad en el desarrollo humano. Por ejemplo, las metanarraciones que contrastaban las sociedades occidentales individualizadas con las sociedades colectivistas del Sur (especialmente en Asia) fueron cuestionadas por estudios comparativos que revelaron la diversidad de vías para la reproducción legítima. [52] A nivel intraindividual, el análisis de secuencias 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, desinstitucionalización. [53] Entre los impulsores de estas dinámicas, la transición a la adultez 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 estados experimentados. Por ejemplo, muchos pospusieron dejar el hogar paterno y la transición a la paternidad, en algunos contextos la cohabitación reemplazó al matrimonio como arreglo de vida duradera, y el nacimiento del primer hijo ocurre con mayor frecuencia mientras los padres cohabitan en lugar de dentro de un matrimonio. [55] Era necesario medir esta complejidad para poder comparar indicadores cuantitativos entre cohortes de nacimiento [11] [56] (véase [57] para una ampliación de este cuestionamiento 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 secuencias una herramienta poderosa para abordar cuestiones de investigación en la intersección 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 secuencias y análisis del historial de eventos (ver [36] para una revisión) y se pueden aplicar, por ejemplo, para comprender el vínculo entre las transiciones demográficas y la salud.

Ciencias políticas

El análisis de los procesos temporales en el ámbito de las ciencias políticas [60] se ocupa de 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 las tendencias y los 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 los acontecimientos históricos que pueden dar forma a las trayectorias, como las elecciones, los accidentes, los discursos inaugurales, los tratados, las revoluciones o los ceses del fuego. Empíricamente, la unidad de análisis de las secuencias políticas puede ser individuos, organizaciones, movimientos o procesos institucionales. Dependiendo de la unidad de análisis, los tamaños de muestra pueden limitarse a unos pocos casos (por ejemplo, regiones de un país al considerar la rotación de los partidos políticos locales a lo largo del tiempo) o incluir unos pocos cientos (por ejemplo, los patrones de votación de los individuos). Se pueden distinguir tres grandes tipos de secuencias políticas. La primera y más común son las carreras , es decir, posiciones formales, en su mayoría jerárquicas, a lo largo de las cuales los individuos progresan en entornos institucionales, como parlamentos, gabinetes, administraciones, partidos, sindicatos u organizaciones empresariales. [61] [62] [63] Podemos nombrar trayectorias a las secuencias políticas que se desarrollan en contextos más informales y fluidos, como activistas que evolucionan a través de varias causas y movimientos sociales, [64] [65] o votantes que navegan por un paisaje político e ideológico a través de elecciones sucesivas. [66] Finalmente, los procesos se relacionan con entidades no individuales, como: políticas públicas que se desarrollan a través de etapas políticas sucesivas en distintas arenas; [67] secuencias de interacciones simbólicas o concretas entre actores nacionales e internacionales en contextos diplomáticos y militares; [68] [69] y desarrollo de organizaciones o instituciones, como caminos de 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 = | A | del alfabeto y la longitud l de las secuencias (que podría ser diferente para cada secuencia). En las ciencias sociales, n es generalmente algo 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 supera los 100.

Podemos distinguir entre secuencias de estados y secuencias de eventos [71] , donde los estados duran mientras que los eventos ocurren en un punto temporal y no duran, pero posiblemente contribuyen junto con otros eventos a los cambios de estado. Por ejemplo, la ocurrencia conjunta de los dos eventos 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 los 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 la secuencia completa se puede representar como ( a ,2)-( b ,3)-( c ,1). [71]

Concepto básico del análisis de secuencias en las ciencias sociales

Un punto crucial al observar las secuencias de estados es el esquema temporal utilizado para alinearlas en el tiempo. Este podría ser el tiempo del calendario histórico o un tiempo de proceso como la edad, es decir, el tiempo transcurrido desde el nacimiento.

En las secuencias de eventos, las posiciones no transmiten ninguna información temporal. 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 disimilitudes por pares entre secuencias; y 3. Agrupar las secuencias a partir de las disimilitudes por pares. Sin embargo, el 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 varias dimensiones de la vida como ocupación, familia, salud) y red de secuencias.

Descripción y representación de secuencias de estados

Dada una regla de alineación, un conjunto de secuencias se puede representar en forma de tabla con secuencias en filas y columnas correspondientes a las posiciones en las secuencias.

Secuencias de distribuciones transversales

Vista en sección transversal
Vista en sección transversal de secuencias

Para describir dichos datos, podemos mirar las columnas y considerar las distribuciones de estados transversales en las posiciones sucesivas.

El cronograma o gráfico de densidad de un conjunto de secuencias representa estas distribuciones transversales sucesivas.

Ejemplo de cronograma
Cronograma de transición de la escuela al trabajo por grado alcanzado al final de la educación obligatoria. Datos mensuales de McVicar y Anyadike-Danes (2002) [72]

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 (véase [5], págs. 18-21).

Vista longitudinal de secuencias
Vista longitudinal de secuencias

Características de secuencias individuales

Como alternativa, podemos observar 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.

Ejemplo de gráfico de índice
Gráfico de índices de transición de la escuela al trabajo por grado alcanzado al final de la educación obligatoria. Secuencias ordenadas por estado desde el inicio. Datos mensuales de McVicar y Anyadike-Danes (2002) [72]

Podemos calcular las características de las secuencias individuales y examinar la distribución transversal de estas características.

Principales indicadores de secuencias individuales [32]

Otras medidas descriptivas generales

Visualización

Las secuencias de estados se pueden representar gráficamente de forma muy sencilla y estos gráficos 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 transversal de estados a lo largo del período de tiempo. Los cronogramas (también conocidos como gráfico de proporción de estados o gráfico de distribución de estados) pasan por alto por completo la diversidad de las secuencias, mientras que los gráficos de índice suelen estar 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 muchos gráficos que se centran en características específicas de las secuencias. A continuación se incluye 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 produce.

Desigualdades entre pares

Las disimilitudes entre pares de secuencias sirven para comparar secuencias y muchos métodos avanzados de SA se basan en estas disimilitudes. La medida de disimilitud más popular es el emparejamiento óptimo (OM), es decir, el costo mínimo de transformar una secuencia en otra mediante operaciones de indel (inserción o eliminación) y sustitución con posibles costos de estas operaciones elementales dependiendo de los estados involucrados. SA está tan íntimamente vinculado con OM que a veces se lo denomina análisis de emparejamiento óptimo (OMA).

Existen aproximadamente tres categorías de medidas de disimilitud: [86]

Análisis basado en disimilitud

Las disimilitudes entre secuencias por pares permiten acceder a una serie de técnicas para descubrir características de estructuración holística de los datos de secuencias. En particular, las disimilitudes entre secuencias pueden servir como entrada para algoritmos de agrupamiento y escalamiento multidimensional, pero también permiten identificar medoides u otras secuencias representativas, definir vecindarios, medir la discrepancia de un conjunto de secuencias, realizar análisis tipo ANOVA y generar árboles de regresión.

Otros métodos de análisis

Aunque los métodos basados ​​en la disimilitud desempeñan un papel central en el análisis socioeconómico social, esencialmente debido a su capacidad de preservar la perspectiva holística, varios otros enfoques también resultan útiles para analizar datos de secuencias.

Avances: la tercera ola del 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 de 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 ofrecen algunos ejemplos; consulte también "Otros métodos de análisis".

Cuestiones abiertas y limitaciones

Aunque Sudáfrica registra un flujo constante de contribuciones metodológicas que abordan las cuestiones planteadas hace dos décadas, [28] aún quedan algunas cuestiones abiertas urgentes. [36] Entre las más desafiantes, podemos mencionar:

Información actualizada sobre avances, discusiones metodológicas y publicaciones relevantes recientes se puede encontrar en la página web de la Sequence Analysis Association.

Campos de aplicación

Estas técnicas han demostrado su utilidad en diversos contextos. Por ejemplo, en las investigaciones sobre el ciclo vital, se ha demostrado que los planes de jubilación no sólo se ven afectados por el último o los dos últimos años de vida, sino por el desarrollo de la carrera profesional y familiar a lo largo de varias décadas. Las personas que siguieron una trayectoria profesional "ordenada" (caracterizada por un empleo constante y un ascenso gradual dentro de una misma organización) se jubilaron antes que otras, incluidas las personas que tuvieron carreras intermitentes, las que entraron tarde en la fuerza laboral y las que disfrutaron de un empleo regular pero que hicieron numerosos cambios laterales en distintas organizaciones a lo largo de su carrera. [12] En el campo de la sociología económica , las investigaciones han demostrado que el rendimiento de las empresas depende no sólo de la conectividad 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 red de propiedad más "duraderamente cohesionadas" atraen más inversión extranjera que las estructuras menos estables o mal conectadas. [23] La investigación también ha utilizado datos sobre secuencias de actividades laborales cotidianas para identificar clases de horarios de trabajo, encontrando que el horario de trabajo durante el día afecta significativamente las habilidades de los trabajadores para mantener conexiones con la comunidad más amplia, como 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 dominio 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 la 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

Demografía y demografía histórica

Ciencias políticas

Ciencias de la educación y del aprendizaje

Psicología

Investigación médica

Metodología de la encuesta

Geografía

Software

Dos entornos informáticos estadísticos principales ofrecen herramientas para realizar un análisis de secuencias en forma de paquetes escritos por el usuario: Stata y R.

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] Una segunda conferencia (LaCOSA II) se celebró en Lausana en junio de 2016. [157] [158] La Asociación de Análisis de Secuencias (SAA) se fundó en el Simposio Internacional sobre Análisis de Secuencias 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 secuencias.

Véase también

Referencias

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