Análisis de Redes Sociales¿Cómo identificar el capital social?

Capital

Material

Natural

Creado

Inmaterial

Personal Estructural Social

Red de Relaciones y

Posición que ocupa un actor dentro de la red

¿En dónde se lleva a cabo el análisis de una red social?

Red Social Estructuras y relaciones que derivan en

actitudes de confianza, reciprocidad y cooperación.

De naturaleza diversa y compleja.

Su funcionamiento no depende exclusivamente de los atributos y aptitudes de los actores, sino también de su red de relaciones y la posición dentro de la misma.

Grafo de una estructura social.

…el capital social está constituido por las personas que nos conocen, que saben cómo somos y de lo que somos capaces.José Luis Molina – Departament d'Antropologia social Juan Manuel Muñoz y Miquel Domenech - Departament de Psicologia de la Salut i Psicologia Social. Universitat Autònoma de Barcelona.

EL ANÁLISIS DE REDES SOCIALES

Se aplica en fenómenos donde el

vínculo es susceptible de

tener capacidad explicativa

Aplicaciones:• Capacidad para vincular a sujetos.Gestión del Capital

Social

• Comprendido como una estructura funcional formal más red de relaciones.

Diseño Organizacional

• Facilitación de la administración eficiente de vínculos con fines específicos.

Gestión de Comunidades

Virtuales

• Conexión de redes científicas. Gestión del Conocimiento

• Identificación de tendencias de consumo.Marketing

El análisis de una red social a partir de sus propiedades

Observar la realidad social no

solo como una suma de

unidades si no como la

estructura resultante de las

relaciones existentes entre

ellas

Distancia

Densidad

Centralidad

Sub estructuras

Distancia

Densidad

Centralidad

Sub estructura

s

Es el número de actores promedio por el que deben pasar dos actores para

relacionarse

Proporción de vínculos existentes en relación a los posibles

De grado: # de vínculos con el resto de actoresDe cercanía: capacidad de un nodo para alcanzar al resto de nodosDe intermediación: veces que un nodo aparece en los caminos más corto entre cada par de nodosDe Eigenvector: el nodo que tiene la puntuación más alta es el que está conectado a muchos nodos que están bien conectados

Sub conjunto de actores que están más cerca y fuertemente conectados que lo que

está el resto: tipo cliques y n-cliques

Criterios para interpretar grafos

GRAFOS, nodos o actores; y, líneas que expresan vínculos entre los actores:

Global

Tamaño de la red

Tipo de vínculo (uni

o bidireccional

# de vínculos

Distancia entre nodos

Posicional

Conexión entre actores

Posición de los actores

Vecindario

El Análisis de las Redes Sociales

• Inició a principios del siglo XX, con la Sociología, a través de la sociometría. Se aplicó a grandes conglomerados a partir del uso de la tecnología informática.

• La tabulación y registro de las interacciones se hace a través de matrices de afiliación y adyacencia.

• Existe una variedad de sistemas informáticos que apoyan al procesamiento y cálculo de las propiedades de las redes sociales

Aplicación: Resultados de matrices de afiliación(versión beta del software licenciado UCINET 6 for windows)

• Establecimiento de matrices para cuatro tipos de combinaciones de afiliación y adyacencia, a un grupo de nueve mujeres.

• Análisis de grafo: descripción global y posicional.

• Obtención de las medidas de distancia, densidad, centralidad; y, subestructuras tipo cliques.

Grafo pp1:

GLOBAL POSICIONALTamaño de la red  Pequeña

Conexión entre actores  Media

Tipo de vínculo (uni o bidireccional)

 bidireccional en su mayoría

Posición de los actores

 Grupo concentrado y dos dispersos

Cantidad de vínculos  Media Vencindario

 Un vecindario consolidado

Distancia entre nodos  Media    

pp1: (0 y 1 son indiferentes solo marcan un atributo de relación entre las personas, cada persona consigo mismo es indiferente)

Average: 1,5Std Dev: 0,6

Distancia

Densidad

Centralidad de grado

Eigenvector

Grafo pp2

GLOBAL POSICIONALTamaño de la red  Pequeña

Conexión entre actores  Media - baja

Tipo de vínculo (uni o bidireccional)

 bidireccional en su mayoría

Posición de los actores

 Grupo alargado al menos dos actores separados o distantes

Cantidad de vínculos  Media Vencindario

Más consolidado pero más pequeño que pp1

Distancia entre nodos  Media - Alta    

pp2

Average: 4,0Std Dev: 3,6

Mayor distancia y dispersión que

pp1

Distancia

Densidad

Centralidad de grado

Eigenvector

Grafo pp3

GLOBAL POSICIONALTamaño de la red  Pequeña

Conexión entre actores  Baja

Tipo de vínculo (uni o bidireccional)

 bidireccional en su mayoría

Posición de los actores

 Grupo tipo estrella al menos dos actores son claves

Cantidad de vínculos  Baja Vencindario Menos consolidadoDistancia entre nodos  Alta    

pp3

Average: 6,4Std Dev: 3,6

Distancia

Densidad

Centralidad de grado

Eigenvector

Grafo pp4

GLOBAL POSICIONALTamaño de la red  Pequeña

Conexión entre actores  Media

Tipo de vínculo (uni o bidireccional)

 bidireccional en su mayoría

Posición de los actores

 Grupo concentrado y un actor disperso

Cantidad de vínculos  Media - alta Vencindario ConsolidadoDistancia entre nodos  Media    

pp4

Average: 3,9Std Dev: 3,6

Distancia

Densidad

Centralidad de grado

Eigenvector

Sub estructuraspp1 pp2

pp3 pp4

A manera de resumen de los resultados

escenarios  pp1 pp2 pp3 pp4Distancia 1,5 4 6,4 3,9Desv. Est. Dist. 0,6 3,6 3,6 3,6Densidad 0,592 0,651 0,762 0,865Vínculos 42 28 16 32Actores claves Lucía / Paz Ana/Paz/ Mariana Ana/Paz Ana/Paz

Para transmitir un mensaje ágil y certeramente

Menos riesgo por la distancia, cada miembro recibe la noticia por muchas fuentes

Al hablar con las actoras la noticia tarda y puede ser más tergiversada

Más concentración de riesgo de transmisión de información, Ana y Paz son claves , la distancia es grande

Ana y Paz son claves, con menos dependencia que en pp3, sin embargo la distancia entre actor y actor es más del doble que para pp1

Bibliografía• Chile, A. (04 de 05 de 2015). Aplicaciones del Análisis

de Redes Sociales a la Evaluación de Herramientas Web 2.0 en el ámbito gubernamental. Recuperado el 25 de 11 de 2015, de http://www.campus-arschile.cl/

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• Gonzalo César Gutiérrez Tobal, Sergio Aldea López, Luis Hernando. (2010). ANÁLISIS DE REDES SOCIALES. Valladolid: Máster Universitario de Investigación en “Tecnologías de la Información y.

• José Molina, Juan Muñoz, Miquel Domenech. (2002). Redes de publicaciones científicas: un análisis de la estructura de coautorías. REDES- Revista hispana para el análisis de redes sociales, Vol1 #3.