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Análisis de redes sociales

Un diagrama de red social que muestra los lazos de amistad entre un conjunto de usuarios de Facebook .

El análisis de redes sociales ( ARS ) es el proceso de investigación de estructuras sociales mediante el uso de redes y teoría de grafos . [1] Caracteriza las estructuras en red en términos de nodos (actores individuales, personas o cosas dentro de la red) y los lazos , bordes o enlaces (relaciones o interacciones) que los conectan. Los ejemplos de estructuras sociales comúnmente visualizadas a través del análisis de redes sociales incluyen redes de medios sociales , [2] [3] propagación de memes , [4] circulación de información, [5] redes de amistad y conocidos , redes de aprendizaje entre pares, [6] redes comerciales, redes de conocimiento, [7] [8] relaciones laborales difíciles, [9] gráficos de colaboración , parentesco , transmisión de enfermedades y relaciones sexuales . [10] [11] Estas redes a menudo se visualizan a través de sociogramas en los que los nodos se representan como puntos y los lazos se representan como líneas. Estas visualizaciones proporcionan un medio para evaluar cualitativamente las redes al variar la representación visual de sus nodos y bordes para reflejar atributos de interés. [12]

El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna . También ha ganado una popularidad significativa en los siguientes campos: antropología , biología , [13] demografía , estudios de comunicación , [3] [14] economía , geografía , historia , ciencias de la información , estudios organizacionales , [7] [9] física , [15] ciencias políticas , [16] salud pública, [17] [8] psicología social , estudios de desarrollo , sociolingüística y ciencias de la computación , [18] investigación en educación y educación a distancia, [19] y ahora está comúnmente disponible como una herramienta para el consumidor (consulte la lista de software de SNA ). [20] [21] [22]

Historia

El análisis de redes sociales tiene sus raíces teóricas en el trabajo de los primeros sociólogos como Georg Simmel y Émile Durkheim , quienes escribieron sobre la importancia de estudiar los patrones de relaciones que conectan a los actores sociales. Los científicos sociales han utilizado el concepto de " redes sociales " desde principios del siglo XX para referirse a conjuntos complejos de relaciones entre miembros de sistemas sociales en todas las escalas, desde las interpersonales hasta las internacionales. [23]

En la década de 1930, Jacob Moreno y Helen Jennings introdujeron métodos analíticos básicos. [23] En 1954, John Arundel Barnes comenzó a utilizar el término sistemáticamente para denotar patrones de vínculos, abarcando conceptos tradicionalmente utilizados por el público y aquellos utilizados por los científicos sociales: grupos delimitados (por ejemplo, tribus, familias) y categorías sociales (por ejemplo, género, etnicidad).

A partir de la década de 1970, académicos como Ronald Burt , Kathleen Carley , Mark Granovetter , David Krackhardt , Edward Laumann , Anatol Rapoport , Barry Wellman , Douglas R. White y Harrison White ampliaron el uso del análisis sistemático de redes sociales. [24]

A partir de finales de la década de 1990, el análisis de redes sociales experimentó un nuevo resurgimiento con el trabajo de sociólogos, politólogos, economistas, informáticos y físicos como Duncan J. Watts , Albert-László Barabási , Peter Bearman , Nicholas A. Christakis , James H. Fowler , Mark Newman , Matthew Jackson , Jon Kleinberg y otros, desarrollando y aplicando nuevos modelos y métodos, impulsados ​​​​en parte por la aparición de nuevos datos disponibles sobre las redes sociales en línea, así como "rastros digitales" con respecto a las redes cara a cara.

El análisis de redes sociales computacional se ha utilizado ampliamente en la investigación sobre la adquisición de una segunda lengua en el extranjero. [25] [6] [26] Incluso en el estudio de la literatura, el análisis de redes ha sido aplicado por Anheier, Gerhards y Romo, [27] Wouter De Nooy, [28] y Burgert Senekal. [29] De hecho, el análisis de redes sociales ha encontrado aplicaciones en varias disciplinas académicas, así como en contextos prácticos, como la lucha contra el lavado de dinero y el terrorismo . [ cita requerida ]

Métrica

El tono (de rojo=0 a azul=máximo) indica la centralidad de intermediación de cada nodo .

Tamaño: El número de miembros de la red en una red determinada.

Conexiones

Homofilia : grado en el que los actores forman vínculos con otros similares frente a otros diferentes. La similitud puede definirse por género, raza, edad, ocupación, logros educativos, estatus, valores o cualquier otra característica destacada. [30] La homofilia también se conoce como asortatividad .

Multiplexidad: La cantidad de formas de contenido contenidas en un vínculo. [31] Por ejemplo, dos personas que son amigas y también trabajan juntas tendrían una multiplexidad de 2. [32] La multiplexidad se ha asociado con la fortaleza de la relación y también puede comprender la superposición de vínculos de red positivos y negativos. [9]

Mutualidad/Reciprocidad: El grado en que dos actores se corresponden mutuamente en su amistad u otra interacción. [33]

Cierre de red : una medida de la completitud de las tríadas relacionales. La suposición de un individuo de cierre de red (es decir, que sus amigos también son amigos) se denomina transitividad. La transitividad es un resultado del rasgo individual o situacional de la necesidad de cierre cognitivo . [34]

Proximidad : Tendencia de los actores a tener más vínculos con otros geográficamente cercanos.

Distribuciones

Puente : individuo cuyos vínculos débiles llenan un vacío estructural , proporcionando el único vínculo entre dos individuos o grupos. También incluye la ruta más corta cuando una más larga no es factible debido a un alto riesgo de distorsión del mensaje o falla en la entrega. [35]

Centralidad : La centralidad se refiere a un grupo de métricas que tienen como objetivo cuantificar la "importancia" o "influencia" (en una variedad de sentidos) de un nodo (o grupo) particular dentro de una red. [36] [37] [ 38] [39] Los ejemplos de métodos comunes para medir la "centralidad" incluyen la centralidad de intermediación , [40] la centralidad de cercanía , la centralidad de vector propio , la centralidad alfa y la centralidad de grado . [41]

Densidad : La proporción de vínculos directos en una red en relación con el número total posible. [42] [43]

Distancia: El número mínimo de vínculos necesarios para conectar a dos actores particulares, como lo popularizó el experimento del pequeño mundo de Stanley Milgram y la idea de los "seis grados de separación".

Agujeros estructurales: ausencia de vínculos entre dos partes de una red. Encontrar y explotar un agujero estructural puede dar a un empresario una ventaja competitiva. Este concepto fue desarrollado por el sociólogo Ronald Burt y a veces se lo menciona como una concepción alternativa del capital social.

Fuerza del vínculo: definida por la combinación lineal de tiempo, intensidad emocional, intimidad y reciprocidad (es decir, mutualidad). [35] Los vínculos fuertes se asocian con la homofilia, la proximidad y la transitividad, mientras que los vínculos débiles se asocian con los puentes.

Segmentación

Los grupos se identifican como " camarillas " si cada individuo está directamente vinculado a todos los demás, " círculos sociales " si hay menos rigor en el contacto directo, lo cual es impreciso, o como bloques estructuralmente cohesivos si se desea precisión. [44]

Coeficiente de agrupamiento : medida de la probabilidad de que dos asociados de un nodo sean asociados. Un coeficiente de agrupamiento más alto indica una mayor "exclusividad". [45]

Cohesión: Grado en el que los actores están conectados directamente entre sí por vínculos cohesivos . La cohesión estructural se refiere al número mínimo de miembros que, si se los elimina de un grupo, lo desconectarían. [46] [47]

Modelado y visualización de redes

Diferentes características de las redes sociales. A, B y C muestran diferentes niveles de centralidad y densidad de las redes; el panel D muestra el cierre de la red, es decir, cuando dos actores, vinculados a un tercer actor común, tienden a formar también un vínculo directo entre ellos. El panel E representa a dos actores con diferentes atributos (por ejemplo, afiliación organizacional, creencias, género, educación) que tienden a formar vínculos. El panel F consta de dos tipos de vínculos: amistad (línea continua) y aversión (línea discontinua). En este caso, dos actores que son amigos sienten aversión por un tercero común (o, de manera similar, dos actores a los que les desagrada un tercero común tienden a ser amigos).

La representación visual de las redes sociales es importante para comprender los datos de la red y transmitir el resultado del análisis. [48] Se han presentado numerosos métodos de visualización de los datos producidos por el análisis de redes sociales. [49] [50] [51] Muchos de los programas analíticos tienen módulos para la visualización de redes. La exploración de los datos se realiza mediante la visualización de nodos y vínculos en varios diseños y la atribución de colores, tamaño y otras propiedades avanzadas a los nodos. Las representaciones visuales de las redes pueden ser un método poderoso para transmitir información compleja, pero se debe tener cuidado al interpretar las propiedades de los nodos y los gráficos a partir de representaciones visuales únicamente, ya que pueden distorsionar las propiedades estructurales que se captan mejor a través de análisis cuantitativos. [52]

Los gráficos con signos se pueden utilizar para ilustrar las buenas y malas relaciones entre los seres humanos. Un borde positivo entre dos nodos denota una relación positiva (amistad, alianza, citas) y un borde negativo entre dos nodos denota una relación negativa (odio, ira). Los gráficos de redes sociales con signos se pueden utilizar para predecir la evolución futura del gráfico. En las redes sociales con signos , existe el concepto de ciclos "equilibrados" y "desequilibrados". Un ciclo equilibrado se define como un ciclo en el que el producto de todos los signos es positivo. Según la teoría del equilibrio , los gráficos equilibrados representan un grupo de personas que es poco probable que cambien sus opiniones sobre las otras personas del grupo. Los gráficos desequilibrados representan un grupo de personas que es muy probable que cambien sus opiniones sobre las personas de su grupo. Por ejemplo, un grupo de 3 personas (A, B y C) donde A y B tienen una relación positiva, B y C tienen una relación positiva, pero C y A tienen una relación negativa es un ciclo desequilibrado. Es muy probable que este grupo se transforme en un ciclo equilibrado, como uno en el que B solo tiene una buena relación con A, y tanto A como B tienen una relación negativa con C. Al utilizar el concepto de ciclos equilibrados y desequilibrados, se puede predecir la evolución de los gráficos de redes sociales firmados. [53]

En particular, cuando se utiliza el análisis de redes sociales como herramienta para facilitar el cambio, han resultado útiles diferentes enfoques de mapeo participativo de redes. En este caso, los participantes o entrevistadores proporcionan datos de la red mediante el mapeo real de la red (con lápiz y papel o digitalmente) durante la sesión de recolección de datos. Un ejemplo de un enfoque de mapeo de redes con lápiz y papel, que también incluye la recolección de algunos atributos de los actores (influencia percibida y objetivos de los actores) es la caja de herramientas Net-map . Una ventaja de este enfoque es que permite a los investigadores recolectar datos cualitativos y hacer preguntas aclaratorias mientras se recolectan los datos de la red. [54]

Potencial de las redes sociales

El potencial de redes sociales (SNP) es un coeficiente numérico , derivado a través de algoritmos [55] [56] para representar tanto el tamaño de la red social de un individuo como su capacidad para influir en esa red. Los coeficientes SNP fueron definidos y utilizados por primera vez por Bob Gerstley en 2002. Un término estrechamente relacionado es el de usuario alfa , definido como una persona con un SNP alto.

Los coeficientes SNP tienen dos funciones principales:

  1. La clasificación de los individuos en función de su potencial de redes sociales, y
  2. La ponderación de los encuestados en estudios de investigación de marketing cuantitativos .

Al calcular el SNP de los encuestados y apuntar a los encuestados con alto SNP, se mejora la solidez y la relevancia de la investigación de marketing cuantitativa utilizada para impulsar estrategias de marketing viral .

Las variables utilizadas para calcular el SNP de un individuo incluyen, entre otras: participación en actividades de redes sociales, membresías grupales, roles de liderazgo, reconocimiento, publicación/edición/contribución a medios no electrónicos, publicación/edición/contribución a medios electrónicos (sitios web, blogs) y frecuencia de distribución anterior de información dentro de su red. El acrónimo "SNP" y algunos de los primeros algoritmos desarrollados para cuantificar el potencial de redes sociales de un individuo se describieron en el libro blanco "Advertising Research is Changing" (Gerstley, 2003). Ver Viral Marketing . [57]

El primer libro [58] que analizó el uso comercial de los usuarios alfa entre las audiencias de telecomunicaciones móviles fue 3G Marketing de Ahonen, Kasper y Melkko en 2004. El primer libro que analizó a los usuarios alfa de forma más general en el contexto de la inteligencia de marketing social fue Communities Dominate Brands de Ahonen y Moore en 2005. En 2012, Nicola Greco ( UCL ) presenta en TEDx el potencial de las redes sociales como un paralelismo con la energía potencial que generan los usuarios y que las empresas deberían utilizar, afirmando que "el SNP es el nuevo activo que todas las empresas deberían aspirar a tener". [59]

Aplicaciones prácticas

El análisis de redes sociales se utiliza ampliamente en una amplia gama de aplicaciones y disciplinas. Algunas aplicaciones comunes del análisis de redes incluyen la agregación y minería de datos , el modelado de propagación de redes, el modelado y muestreo de redes, el análisis de atributos y comportamiento de los usuarios, el soporte de recursos mantenidos por la comunidad, el análisis de la interacción basada en la ubicación, el uso compartido y filtrado social, el desarrollo de sistemas de recomendación y la predicción de enlaces y la resolución de entidades. [60] En el sector privado, las empresas utilizan el análisis de redes sociales para respaldar actividades como la interacción y el análisis de los clientes, el análisis del desarrollo de sistemas de información , [61] el marketing y las necesidades de inteligencia empresarial (consulte el análisis de redes sociales ). Algunos usos del sector público incluyen el desarrollo de estrategias de participación de líderes, el análisis de la participación individual y grupal y el uso de los medios , y la resolución de problemas basada en la comunidad .

SCN longitudinal en las escuelas

Un gran número de investigadores de todo el mundo examinan las redes sociales de niños y adolescentes. En cuestionarios, enumeran a todos los compañeros de clase, estudiantes del mismo grado o compañeros de escuela, y preguntan: "¿quiénes son tus mejores amigos?". A veces, los estudiantes pueden nominar a tantos compañeros como deseen; otras veces, el número de nominaciones es limitado. Los investigadores de redes sociales han investigado las similitudes en las redes de amistad. La similitud entre amigos se estableció ya en la antigüedad clásica. [62] La semejanza es una base importante para la supervivencia de las amistades. La similitud en características, actitudes o comportamientos significa que los amigos se entienden entre sí más rápidamente, tienen intereses comunes de los que hablar, saben mejor dónde se encuentran el uno con el otro y tienen más confianza entre sí. [63] Como resultado, estas relaciones son más estables y valiosas. Además, parecerse más hace que los jóvenes tengan más confianza y los fortalece en el desarrollo de su identidad. [64] La similitud en el comportamiento puede ser resultado de dos procesos: la selección (los pájaros del mismo plumaje vuelan juntos) y la influencia (una manzana podrida estropea el barril). Estos dos procesos se pueden distinguir utilizando el análisis longitudinal de redes sociales en el paquete R SIENA (Investigación de simulación para análisis de redes empíricas), desarrollado por Tom Snijders y colegas. [65] El análisis longitudinal de redes sociales se volvió popular después de la publicación de un número especial del Journal of Research on Adolescence en 2013, editado por René Veenstra y que contenía 15 artículos empíricos. [66]

Aplicaciones de seguridad

El análisis de redes sociales también se utiliza en actividades de inteligencia, contrainteligencia y aplicación de la ley . Esta técnica permite a los analistas mapear organizaciones encubiertas como una red de espionaje , una familia del crimen organizado o una pandilla callejera. La Agencia de Seguridad Nacional (NSA) utiliza sus programas de vigilancia electrónica para generar los datos necesarios para realizar este tipo de análisis sobre células terroristas y otras redes consideradas relevantes para la seguridad nacional. La NSA busca hasta tres nodos de profundidad durante este análisis de red. [67] Una vez que se completa el mapeo inicial de la red social, se realiza un análisis para determinar la estructura de la red y determinar, por ejemplo, los líderes dentro de la red. [68] Esto permite que los activos militares o de aplicación de la ley lancen ataques de decapitación de captura o muerte sobre los objetivos de alto valor en posiciones de liderazgo para interrumpir el funcionamiento de la red. La NSA ha estado realizando análisis de redes sociales en registros de detalles de llamadas (CDR), también conocidos como metadatos , desde poco después de los ataques del 11 de septiembre . [69] [70]

Aplicaciones del análisis textual

Los grandes corpus textuales pueden transformarse en redes y luego analizarse con el método de análisis de redes sociales. En estas redes, los nodos son actores sociales y los vínculos son acciones. La extracción de estas redes puede automatizarse mediante el uso de analizadores sintácticos. Las redes resultantes, que pueden contener miles de nodos, se analizan luego mediante el uso de herramientas de la teoría de redes para identificar los actores clave, las comunidades o partes clave y las propiedades generales como la solidez o la estabilidad estructural de la red general o la centralidad de ciertos nodos. [71] Esto automatiza el enfoque introducido por el análisis narrativo cuantitativo [72] , mediante el cual los tripletes sujeto-verbo-objeto se identifican con pares de actores vinculados por una acción o pares formados por actor-objeto. [73]

Red narrativa de las elecciones estadounidenses de 2012 [73]

En otros enfoques, el análisis textual se lleva a cabo considerando la red de palabras que coocurren en un texto. En estas redes, los nodos son palabras y los vínculos entre ellas se ponderan en función de su frecuencia de coocurrencia (dentro de un rango máximo específico).

Aplicaciones de Internet

El análisis de redes sociales también se ha aplicado para comprender el comportamiento en línea de individuos, organizaciones y entre sitios web. [18] El análisis de hipervínculos se puede utilizar para analizar las conexiones entre sitios web o páginas web para examinar cómo fluye la información a medida que las personas navegan por la web. [74] Las conexiones entre organizaciones se han analizado a través del análisis de hipervínculos para examinar qué organizaciones dentro de una comunidad temática. [75]

Netocracia

Otro concepto que ha surgido de esta conexión entre la teoría de redes sociales e Internet es el concepto de netocracia , donde han surgido varios autores que estudian la correlación entre el uso extendido de las redes sociales en línea y los cambios en la dinámica del poder social. [76]

Aplicaciones de internet para redes sociales

El análisis de redes sociales se ha aplicado a las redes sociales como una herramienta para comprender el comportamiento entre individuos u organizaciones a través de sus vínculos en sitios web de redes sociales como Twitter y Facebook . [77]

En el aprendizaje colaborativo asistido por computadora

Uno de los métodos más actuales de aplicación del SNA es el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por ordenador (CSCL). Cuando se aplica al CSCL, el SNA se utiliza para ayudar a entender cómo los estudiantes colaboran en términos de cantidad, frecuencia y duración, así como la calidad, el tema y las estrategias de comunicación. [78] Además, el SNA puede centrarse en aspectos específicos de la conexión de la red, o en toda la red en su conjunto. Utiliza representaciones gráficas, representaciones escritas y representaciones de datos para ayudar a examinar las conexiones dentro de una red CSCL. [78] Cuando se aplica el SNA a un entorno CSCL, las interacciones de los participantes se tratan como una red social. El foco del análisis está en las "conexiones" realizadas entre los participantes -cómo interactúan y se comunican- en contraposición a cómo se comportó cada participante por su cuenta.

Términos clave

Hay varios términos clave asociados con la investigación de análisis de redes sociales en el aprendizaje colaborativo asistido por computadora, tales como: densidad , centralidad , grado de entrada , grado de salida y sociograma .

Las variables de grado de entrada y grado de salida están relacionadas con la centralidad.

Capacidades únicas

Los investigadores emplean el análisis de redes sociales en el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por ordenador en parte debido a las capacidades únicas que ofrece. Este método en particular permite el estudio de los patrones de interacción dentro de una comunidad de aprendizaje en red y puede ayudar a ilustrar el alcance de las interacciones de los participantes con los demás miembros del grupo. [78] Los gráficos creados con herramientas de análisis de redes sociales proporcionan visualizaciones de las conexiones entre los participantes y las estrategias utilizadas para comunicarse dentro del grupo. Algunos autores también sugieren que el análisis de redes sociales proporciona un método para analizar fácilmente los cambios en los patrones de participación de los miembros a lo largo del tiempo. [79]

Varios estudios de investigación han aplicado el SNA al CSCL en una variedad de contextos. Los hallazgos incluyen la correlación entre la densidad de una red y la presencia del docente, [78] una mayor consideración por las recomendaciones de los participantes "centrales", [80] la poca frecuencia de interacción entre géneros en una red, [81] y el papel relativamente pequeño que desempeña un instructor en una red de aprendizaje asincrónico . [82]

Otros métodos utilizados junto con el SNA

Aunque muchos estudios han demostrado el valor del análisis de redes sociales en el campo del aprendizaje colaborativo asistido por ordenador, [78] los investigadores han sugerido que el análisis de redes sociales por sí solo no es suficiente para lograr una comprensión completa del aprendizaje colaborativo asistido por ordenador. La complejidad de los procesos de interacción y la gran cantidad de fuentes de datos dificultan que el análisis de redes sociales proporcione un análisis profundo del aprendizaje colaborativo asistido por ordenador. [83] Los investigadores indican que el análisis de redes sociales debe complementarse con otros métodos de análisis para formar una imagen más precisa de las experiencias de aprendizaje colaborativo. [84]

Varios estudios de investigación han combinado otros tipos de análisis con el SNA en el estudio de CSCL. Esto puede denominarse enfoque multimétodo o triangulación de datos , lo que conducirá a un aumento de la fiabilidad de la evaluación en los estudios de CSCL.

Véase también

Referencias

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Lectura adicional

Enlaces externos

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