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Introducción al análisis de Redes Sociales




                                             Johanna Drouet
 La metáfora de las redes es
 constante ...
 El ARS es una herramienta para
 localizar estructuras dentro de redes ...
 Y plantearse nuevas preguntas e
 hipótesis...
INSNA & Computers &
                  Interdisciplinariety


 American Sociology (1976)


            Graph Theory (e.g. Harary 1963)


     Manchester School (1954-1972)


Moreno Sociometry (1934)
    The International Network for Social
    Network Analysis (INSNA)
 ARS se emocional las
  Ayuda centra en
   Consejo profesional
relaciones entre
elementos (personas,
organizaciones, países)
más que en sus
atributos. Con cada tipo
de relación es posible
construir una red
diferente.
Redes
1 1 1 1 1
            1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4
           AMRVGBEGJSJMMOCRPPGGJLMAFGDE
            - - - - - - - - - - - - - -
 1   AMG    0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
 2   RVT    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
 3   GBB    0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0
 4    EG    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
 5   JSP    0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0
 6   JMF    0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0
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 8    CR    1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0
 9    PP    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0
10    GG    0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
11   JLM    1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
12   MAR    0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0
13    FG    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
14   DES    0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 Las redes
Sociocéntricas
o “completas”
consisten en
relaciones
entre todos los
actores de un
grupo dado.


   La red de organizaciones en el sector de la salud (Knoke & Klulinski, 1982)
"Z o n a" 1
 Redes
egocéntricas o
redes
“Personales”
consisten en el
conjunto de
personas
conocidas por
los indiviudos.
Redes
Redes
 Las matrices de afiliación tienen
actores en las filas y eventos en las
columnas (matrices de modo 2). Esas
afiliaciones permiten identificar
agrupaciones tanto entre actores como
entre eventos.
B
 Grafo no orientado.
 Grado nodal:

  A=4                       A
                   D                C

  B, C, D, y E = 1


                        E
 Grafo orientado.            B

 Grado de entrada
 (indegree) de A=0
  B,C,D y E = 1.          A
                                  C
 Grado de salida D
 (outdegree):
  A= 4
  B, C, D y E = 0
                      E
B




                                        A
                                                        C
   El grado de
                        D


intermedicación
(betwenness) cuenta
las veces que un nodo
aparece en los                  E


caminos más cortos                              B

entre cada par de
nodos.
                                            A

  A=6                       D                       C



  A=0

                                    E
A   B   C   D   E
A       1   1   1   1
B   1       0   0   0
C   1   0       0   0
D   1   0   0       0
E   1   0   0   0
 A= 0, al                     B

igual que D y C.
     B= 1
     E= 1                  A
                   D               C




                       E
 El grado de cercanía mide la
capacidad de un nodo de alcanzar el
resto de los nodos de la red. Para
calcular esta medida es necesario sumar
todos los caminos más cortos de cada
nodo con el resto de nodos de la red.
Esto nos da la lejanía. Si calculamos la
recíproca obtenemos la cercanía.
 Para realizar estos cálculos es
necesario convertir el grafo orientado en
uno no orientado:
Lejanía de A = 6 (AB:1; AC:2;A E:1;AD:2)
Lejanía de B = 7 (BA:1; BC:1;B E:2;BD:3)
Lejanía de C = 10 (CB:1; CA:2;C E:3;CD:4)
Lejanía de E= 7                                     B
Lejanía de D= 10
Todos los geodésicos = 40
La cercanía de A= 40/6= 6,667 o 66,67%.         A
B= 40/7= 5,714 = 57,14%               D                 C


C= 40/10 = 4 = 40%


                                           E
Redes
 Salud
 Organizaciones
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 Soporte social
 Redes académicas
 Análisis del discurso
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 ...
 El clásico estudio de Kadushin,
Charles (1982), "Social Density
and Mental Health“ ...
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                  A ...
 Powell, Walter W. & DiMaggio, Paul J.
  (1991). The New Institutionalism in
  Organizational Analysis. Chicago: The
  University of Chicago Press .
 La agenda política está determinada
  por la red de organizaciones.
 Andrei Broder, et al. (2000). Graph
  structure in the web.
  http://www.almaden.ibm.com/cs/k53/www9.final/#bowtie
 200 millions nodos 1,5 billones de
  enlaces
 90% conectados a través de 6 grados
  ...
 Small World Problem: Watts, Ducan J.
  (1999). Small Worlds. The Dynamics of
  Networks between Order and Randomness.
  Princenton : Princenton University Press.
 Barrera,M. (1980). A method for the
  assessment of social support
  networks in
  community survey research.
  Connections (3), 8-13.

 Capital social...
   Lin, Nan (2001). Social Capital: A
     Theory of Social Structure and
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   ...
INSNA
http://www2.heinz.cmu.edu/project/INSNA/

  Journal of Social Structure
http://www2.heinz.cmu.edu/project/INSNA/joss/index1.html


  Web Redes
http://www.redes-sociales.net
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 Evolución de redes ...

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Redes

  • 1. Introducción al análisis de Redes Sociales Johanna Drouet
  • 2.  La metáfora de las redes es constante ...  El ARS es una herramienta para localizar estructuras dentro de redes ... Y plantearse nuevas preguntas e hipótesis...
  • 3. INSNA & Computers & Interdisciplinariety American Sociology (1976) Graph Theory (e.g. Harary 1963) Manchester School (1954-1972) Moreno Sociometry (1934)
  • 4. The International Network for Social Network Analysis (INSNA)
  • 5.  ARS se emocional las Ayuda centra en Consejo profesional relaciones entre elementos (personas, organizaciones, países) más que en sus atributos. Con cada tipo de relación es posible construir una red diferente.
  • 7. 1 1 1 1 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 AMRVGBEGJSJMMOCRPPGGJLMAFGDE - - - - - - - - - - - - - - 1 AMG 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 2 RVT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 GBB 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 4 EG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 5 JSP 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 6 JMF 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 7 MOS 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 8 CR 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 9 PP 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 10 GG 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 11 JLM 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 12 MAR 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 13 FG 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 14 DES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  • 8.  Las redes Sociocéntricas o “completas” consisten en relaciones entre todos los actores de un grupo dado. La red de organizaciones en el sector de la salud (Knoke & Klulinski, 1982)
  • 9. "Z o n a" 1
  • 10.  Redes egocéntricas o redes “Personales” consisten en el conjunto de personas conocidas por los indiviudos.
  • 13.  Las matrices de afiliación tienen actores en las filas y eventos en las columnas (matrices de modo 2). Esas afiliaciones permiten identificar agrupaciones tanto entre actores como entre eventos.
  • 14. B  Grafo no orientado.  Grado nodal: A=4 A D C B, C, D, y E = 1 E
  • 15.  Grafo orientado. B  Grado de entrada (indegree) de A=0 B,C,D y E = 1. A C  Grado de salida D (outdegree): A= 4 B, C, D y E = 0 E
  • 16. B A C El grado de D intermedicación (betwenness) cuenta las veces que un nodo aparece en los E caminos más cortos B entre cada par de nodos. A A=6 D C A=0 E
  • 17. A B C D E A 1 1 1 1 B 1 0 0 0 C 1 0 0 0 D 1 0 0 0 E 1 0 0 0
  • 18.  A= 0, al B igual que D y C. B= 1 E= 1 A D C E
  • 19.  El grado de cercanía mide la capacidad de un nodo de alcanzar el resto de los nodos de la red. Para calcular esta medida es necesario sumar todos los caminos más cortos de cada nodo con el resto de nodos de la red. Esto nos da la lejanía. Si calculamos la recíproca obtenemos la cercanía.
  • 20.  Para realizar estos cálculos es necesario convertir el grafo orientado en uno no orientado: Lejanía de A = 6 (AB:1; AC:2;A E:1;AD:2) Lejanía de B = 7 (BA:1; BC:1;B E:2;BD:3) Lejanía de C = 10 (CB:1; CA:2;C E:3;CD:4) Lejanía de E= 7 B Lejanía de D= 10 Todos los geodésicos = 40 La cercanía de A= 40/6= 6,667 o 66,67%. A B= 40/7= 5,714 = 57,14% D C C= 40/10 = 4 = 40% E
  • 22.  Salud  Organizaciones  Ciencia política  Internet  Soporte social  Redes académicas  Análisis del discurso  Data-mining  ...
  • 23.  El clásico estudio de Kadushin, Charles (1982), "Social Density and Mental Health“ ... Valente, Thomas W. (1995). Network Models of the Diffusion of Innovations. La difusión de las innovaciones (y las nuevas prácticas de salud) es más rápida si los puntos de partida son personas con un alto grado nodal de entrada.
  • 24.  Netmirror (grupo de trabajo)  Nivel Departamental
  • 26.  Powell, Walter W. & DiMaggio, Paul J. (1991). The New Institutionalism in Organizational Analysis. Chicago: The University of Chicago Press .  La agenda política está determinada por la red de organizaciones.
  • 27.  Andrei Broder, et al. (2000). Graph structure in the web. http://www.almaden.ibm.com/cs/k53/www9.final/#bowtie  200 millions nodos 1,5 billones de enlaces  90% conectados a través de 6 grados ...  Small World Problem: Watts, Ducan J. (1999). Small Worlds. The Dynamics of Networks between Order and Randomness. Princenton : Princenton University Press.
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