MANUAL UCINET EN ESPAÑOL

7/27/2019 MANUAL UCINET EN ESPAOL

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MANUAL INTRODUCTORIO AL ANLISIS DEREDES SOCIALES

Medidas de Centralidad

Ejemplos prcticos con UCINET 6.85 y NETDRAW 1.48

Velzquez lvarez O. AlejandroUniversidad Autnoma del Estado de Mxico

Centro de Capacitacin y Evaluacin para el Desarrollo Rural S.C.

[email protected]

Aguilar Gallegos NormanUniversidad Autnoma Chapingo

[email protected]

Junio 2005


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Manual Introductorio al Anlisis de Redes Sociales

ndice de Contenidos

Introduccin ..........................................................................................................................1Objetivos...............................................................................................................................2Definicin de Red .................................................................................................................3

Elementos bsicos de una Red ........................................................................................3Plataforma del software Ucinet 6.85.....................................................................................4Introduccin de datos a una matriz de Ucinet ......................................................................7Generacin del grfico de una Red con NetDraw 1.48 ......................................................13Introduccin de caractersticas atributivas (Atributos de los nodos)...................................16

Grfica de la Red de amistad con atributos ....................................................................17Indicadores de Redes.........................................................................................................21

Densidad (Density)..........................................................................................................21Grado de centralidad (Centrality degree) ........................................................................21ndice de centralizacin (Centralization index)................................................................24Grado de intermediacin (Betweenness)........................................................................25Grado de cercana (Closenness) ....................................................................................31

Generacin de Redes y Atributos mltiples........................................................................35Generacin de Redes mltiples ......................................................................................35Generacin de Atributos mltiples ..................................................................................37Generacin de grficos con Redes y Atributos mltiples................................................38Indicadores de Redes mltiples ......................................................................................41

Glosario de trminos y conceptos ......................................................................................43

ndice de Cuadros

Cuadro 1. Resultados de las relaciones de amistad entre los actores ............................................... 7Cuadro 2. Tipo de indicadores .......................................................................................................... 20Cuadro 3. Significado de las columnas en el anlisis de centralidad ............................................... 23Cuadro 4. Resultados de centralidad para cada actor...................................................................... 23Cuadro 5. Estadsticas descriptivas generales del Grado de centralidad ........................................ 24Cuadro 6. Intermediacin entre nodos.............................................................................................. 27Cuadro 7. Grado de intermediacin de los nodos............................................................................. 29Cuadro 8. Estadsticas descriptivas generales del Grado de intermediacin................................... 29Cuadro 9. Grado de intermediacin de los nodos de la Figura 36 ................................................... 30Cuadro 10. Clculo de cercana de una Red simetrizada ................................................................ 31

Medidas de Centralidad ii


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Cuadro 11. Resultados del Grado de cercana de la Red de Amistad por nodo.............................. 34Cuadro 12. Estadsticas descriptivas generales del Grado de cercana .......................................... 34Cuadro 13. Resultados de las nuevas relaciones de amistad entre los actores .............................. 36Cuadro 14. Edades de los actores.................................................................................................... 38

ndice de Figuras

Figura 1. Elementos bsicos de una Red de amistad......................................................................... 3Figura 2. Pantalla de inicio de Ucinet 6.85.......................................................................................... 4Figura 3. Spreadsheet (hoja de captura) (A) y pgina de captura de la matriz (B) ............................ 5Figura 4. Identificacin de herramientas esenciales de la matriz ....................................................... 6Figura 5. Herramientas esenciales para la creacin de la matriz de informacin .............................. 7Figura 6. Introduccin de los ttulos de las filas en la primer columna ............................................... 8Figura 7. Copiado de los ttulos de las filas haca los ttulos de las columnas ................................... 8Figura 8. Captura de nodos en una matriz.......................................................................................... 9Figura 9. Evitando errores en la captura de datos de la matriz .......................................................... 9Figura 10. Captura de las primeras relaciones en la matriz ............................................................. 10Figura 11. Captura de todas las relaciones en la matriz................................................................... 11Figura 12. Llenado de los espacios en blanco con la herramienta Fill........................................... 12Figura 13. Almacenamiento de una matriz ....................................................................................... 12Figura 14. Inicio de NetDraw 1.48..................................................................................................... 13Figura 15. Ventana de inicio de NetDraw 1.48 ................................................................................. 14

Figura 16. Procedimiento para abrir la matriz guardada................................................................... 14Figura 17. Procedimiento para seleccionar la matriz guardada........................................................ 14Figura 18. Representacin grfica de la Red de amistad................................................................. 15Figura 19. Forma manual de acomodar los nodos de una Red........................................................ 15Figura 20. Atributo Sexo para cada actor ....................................................................................... 16Figura 21. Icono para abrir la ventana y agregar Atributos a la Red de amistad ............................. 17Figura 22. Cargando los atributos para la Red ................................................................................. 17Figura 23. Procedimiento para cambiar el color de los nodos por atributo ...................................... 18Figura 24. Cambio de color de los nodos por atributo ...................................................................... 18Figura 25. Procedimiento para cambiar la forma de los nodos por atributo ..................................... 19Figura 26. Cambio de forma de los nodos por atributo..................................................................... 19Figura 27. Grado de entrada y de salida de la Red de amistad de Gil ............................................. 21Figura 28. Grado de centralidad (Entrada y Salida) de la Red de amistad ...................................... 22Figura 29. Grado de centralizacin ................................................................................................... 24

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Figura 30. Grado de intermediacin del nodo A ............................................................................... 26Figura 31. Ejemplo de una Red de 6 nodos para calcular su Grado de intermediacin .................. 26Figura 32. Ejemplo de una Red de 5 nodos para calcular su Grado de intermediacin .................. 27Figura 33. Procedimiento para generar el Grado de intermediacin ................................................ 28Figura 34. Resultados del anlisis del Grado de intermediacin...................................................... 28Figura 35. Ejemplo de una Red de 5 nodos con 6 vnculos ............................................................. 30Figura 36. Ejemplo de una Red de 5 nodos con 9 vnculos ............................................................. 30Figura 37. Grfico de una Red simetrizada, Grado de cercana ...................................................... 32Figura 38. Procedimiento para obtener el Grado de cercana.......................................................... 33Figura 39. Resultados del Grado de cercana de la Red de Amistad por nodo ............................... 33Figura 40. Procedimiento para insertar una nueva hoja de captura............................................... 35Figura 41. Asignacin del nombre a la nueva hoja de captura ...................................................... 35Figura 42. Procedimiento para cambiar el nombre a una hoja de captura .................................... 36Figura 43. Asignacin del nuevo nombre a la hoja de captura ...................................................... 36Figura 44. Llenado de la nueva matriz.............................................................................................. 37Figura 45. Procedimiento para agregar una nueva columna para atributos..................................... 38Figura 46. Asignacin del atributo edad a cada actor .................................................................... 38Figura 47. Icono para generar diferentes vistas del grfico.............................................................. 39Figura 48. Nueva visualizacin del grfico........................................................................................ 39Figura 49. Seleccin de la nueva Red para la generacin del grfico.............................................. 39Figura 50. Grfico nuevo, Red 2 ....................................................................................................... 40Figura 51. Diferenciacin de los nodos por color y forma de la figura con el uso de Atributos........ 40Figura 52. Diferenciacin de los nodos utilizando dos atributos....................................................... 41Figura 53. Grado de centralidad para Redes mltiples .................................................................... 41Figura 54. Grado de intermediacin para Redes mltiples............................................................... 42

Medidas de Centralidad iv


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Introduccin

El anlisis de redes sociales es una herramienta que nos permite conocer lasinteracciones entre cualquier clase de individuos partiendo de datos de tipo cualitativoms que cuantitativo.

Debido a que el anlisis de redes sociales requiere informacin de tipo cualitativagracias a su propia naturaleza, se hace necesario seguir una serie de tcnicas que nospermitan ordenar las interacciones (informacin) de los individuos de tal modo que dichasinteracciones puedan ser representadas en un grafo o red.

As, las redes o grafos se constituyen como la herramienta principal para representarlas interacciones entre individuos o grupos de individuos de forma ilustrativa y amigable.

No obstante, el simple hecho de graficar las interacciones de un grupo de individuosno siempre es suficiente para establecer un anlisis a profundidad de cada individuodentro de una red y del grafo en general.

Sin embargo, las caractersticas nicas del anlisis de redes sociales hacen que lasherramientas estadsticas usuales no sean del todo adecuadas para el anlisis yrazonamiento de las mismas.

De esta manera, diversos investigadores de diferentes partes del mundo handesarrollado instrumentos matemticos especficos para el anlisis de las redes sociales,dichas herramientas permiten generar los indicadores capaces de explicar la estructura deuna red tanto en su conjunto como individualmente.

La estructura de una red puede analizarse con diversos indicadores, esto dependerde los resultados que el analista desee obtener.

Los indicadores de centralidad nos permiten analizar la red tanto en su conjunto comoindividualmente arrojando diversos resultados: grado de conectividad de la red, individuoscon el mayor y el menor nmero de interacciones, intermediacin de algunos actores enlas relaciones entre individuos y la cercana entre los individuos a travs de susinteracciones.

El presente manual intentar explicar de la manera ms sencilla el uso apropiado dela informacin relacional utilizando ejemplos de diversos grupos de individuos a travs de

las herramientas computacionales, analticas y grficas adecuadas para llevar lasinteracciones entre individuos a un nivel de anlisis que permitir interpretar laimportancia de la red, de sus actores y de sus interacciones por medio de algunos de losprincipales indicadores de centralidad en el anlisis de redes sociales.

Medidas de Centralidad 1


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Objetivos

1. Conocer el significado y los componentes de una Red.

2. Operar con matrices en la plataforma de UCINET 6.85.

3. Graficar las matrices con NETDRAW 1.48.

4. Agregar atributos individuales a los actores de una Red.

5. Generar e interpretar cinco Indicadores de Centralidad.

6. Generar Redes y Atributos mltiples.



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Definicin de Red

Cuando se habla de una Red, se entiende como un grupo de individuos que, en formaagrupada o individual, se relacionan con otros con un fin especfico, caracterizado por laexistencia de flujos de informacin. Las redes pueden tener muchos o pocos actores y

una o ms clases de relaciones entre pares de actores. Una Red se compone, por tanto,de tres elementos bsicos los cuales son: nodos o actores, vnculos o relaciones y, flujos.

Elementos bsicos de una Red

Nodos o actores. Son las personas o grupos de personas que se encuentran entorno a un objetivo comn. Por ejemplo, en la Figura 1 tenemos a un grupo de amigosdonde cada uno de ellos constituye un nodo. Usualmente los nodos o actores serepresentan por crculos. La suma de todos los nodos representa el tamao de la Red.

Vnculo. Son los lazos que existen entre dos o ms nodos. En una Red de amistad,por ejemplo, un actor muestra un vnculo directo con otro actor. Los vnculos o relaciones

se representan con lneas.

Flujo. Indica la direccin del vnculo. Tomando el ejemplo de nuestra Red de amistad(Figura 1), Gil dice tener amistad con Karla pero Karla no dice tener amistad con Gil ( flujodirigido o unidireccional). Los flujos se representan por una flecha que indica el sentido.Es posible que tambin existan flujos mutuos o bidireccionales, como el caso en queKiko referencia a Beto como su amigo y viceversa. Cuando un actor no tiene ningn tipode flujo, lo que a su vez implica ningn vnculo, se dice que este nodo est suelto dentrode la Red.

NodoNodos

sueltos

Vnculo

Flujo unidireccional

Tamao: 11 actores o nodosFlujo bidireccional

Figura 1. Elementos bsicos de una Red de amistad



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Ya que tenemos una breve explicacin de los componentes de una Red grfica,continuaremos con el uso de Ucinet 6.851y Netdraw 1.482que nos sern de gran ayudapara realizar el anlisis y la visualizacin de nuestros ejemplos.

Plataforma del software Ucinet 6.85

La representacin de las interacciones entre los diferentes actores de una Red, sehace por medio de grficos como el anterior, los cuales resultan ms entendibles y dan unambiente ms amigable a su interpretacin; pero cada grfico proviene de una matriz3, enla cual se ha capturado previamente la informacin de la que se dispone.

Para poder generar una matriz con la finalidad de analizar los datos y poderlosgraficar, recurriremos a un programa llamado Ucinet, del cual se puede obtener unaversin de prueba en la pgina: http://www.analytictech.com/downloaduc6.htm, una vezinstalado el programa, podremos iniciarlo siguiendo la ruta: Inicio>Programas>Ucinet6>Ucinet 6 for Windows y, en la pantalla de inicio del programa observaremos losiguiente:

Figura 2. Pantalla de inicio de Ucinet 6.85

Ucinet, es un programa que presenta caractersticas similares a otros programas quefuncionan bajo el sistema operativo de Windows. En la Figura 2 se puede observar que en

la parte superior existe una barra de mens desplegables (File, Data, Transform, Tools,Network, Draw, Options y Help), inmediatamente siguen una serie de iconos de accesodirecto, y por ltimo en la parte inferior se encuentra una barra de direcciones la que nosindica el directorio en que se est trabajando y donde automticamente se van a guardartodos los archivos que se generen.

1 Borgatti, S. P., Everett, M. G. and Freeman, L. C. 2002. Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis.Harvard, MA: Analytic Technologies.2 Borgatti, S. P. 2002. NetDraw: Graph Visualization Software. Harvard: Analytic Technologies3 Conjunto cuadrado de elementos dispuestos en lneas horizontales (filas) y verticales (columnas).

http://www.analytictech.com/downloaduc6.htmhttp://www.analytictech.com/downloaduc6.htm


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Para crear la matriz, en donde se introduce la informacin, presionamos el segundoicono de izquierda a derecha, el cual se refiere a la funcin de hoja de captura,(Spreadsheet en ingls) A, al hacerlo nos aparecer una pantalla como lamostrada en la B, una vez que aparezca podremos empezar a introducir losdatos en la matriz.

Figura 3Figura 3

Figura 3. Spreadsheet (hoja de captura) (A) y pgina de captura de la matriz (B)A) B)

Una vez abierta esta ventana (Figura 3 B) y para poder generar nuestra matriz,primero comenzaremos a identificar las herramientas esenciales que sta contiene(Figura 4).

Del lado derecho de la , ampliada en la Figura 5, se puede apreciar la Celdaactual (Current cell), las Dimensiones de la matriz(Dimensions) y el modo (mode) de

la matriz(Normal o Simtrica) (Normal/Symmetric). El primero, indica en qu celda nosencontramos introduciendo datos; el segundo, el nmero de filas y columnas con la queest conformada nuestra matriz, en nuestro caso pondremos tanto en Rows: (filas) yCols: (columnas) el valor de 11, ya que este es el tamao de la Red del ejemplo con elque comenzaremos a trabajar; es decir, el nmero de actores con los que practicaremos(Figura 1).

Figura 4



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Figura 4. Identificacin de herramientas esenciales de la matriz

Antes de continuar, es importante sealar que el valor que utilicemos tanto en filascomo en columnas deber ser idntico; esto es, que construiremos una matrizcuadrada4.

De la misma manera, en nuestro ejemplo nuestra matrizno slo ser cuadrada, sino

que tambin ser una matriz idntica5ya que introduciremos el mismo nombre de actortanto en la columna como en la fila.

Por ltimo, el modo de la matriz responde al tipo de flujos que se dan entre losvnculos de los nodos, cuando hablamos de una matriz normal se tienen tanto Flujosunidireccionales como bidireccionales dentro de la Red; y cuando tenemos una matrizsimtrica6, slo se dan flujosbidireccionales.


4 Matriz que contiene el mismo nmero de filas y de columnas5 Matriz donde el nmero y los nombres de las columnas y de la filas son idnticos6 Matriz donde las relaciones entre los nodos se dan de manera bidireccional.


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Figura 5. Herramientas esenciales para la creacin de la matriz de informacin

Introduccin de datos a una matriz de Ucinet

Antes de comenzar a introducir los datos en la matriz, revisaremos las relaciones quecada actor dice tener con los dems nodos, el Cuadro1 nos proporciona de una manerasencilla las relaciones de amistad que dijeron tener los actores o nodos entre ellos.

Cuadro 1. Resultados de las relaciones de amistad entre los actoresNombre Tiene amistad con

Alex Gil, Rox y Pao

Gil Alex, Karla y KikoRox Alex, Beto y KikoBeto Alex, Gil y KikoVero NadiePao Nadie

Karla NadiePrisci Nadie

Armando NadieAlexa Alex, Gil y Kiko

Kiko Alex, Gil, Beto,

Las relaciones del Cuadro 1 las introduciremos en nuestra matriz, esta debe teneruna caracterstica importante, ser idntica; es decir, las filas y las columnas debern seriguales, por lo tanto, capturaremos los nombres de nuestros actores tanto en lascolumnas como en las filas siguiendo el mismo orden (Figura 8).

Para facilitar este procedimiento y evitar errores en el momento de capturar losnombres de los nodos o actores, podemos introducir todos los nombres en la primercolumna (Figura 6) y despus seguir esta ruta: Labels>Copy rows to columns ( ),Figura 7



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de esta manera los ttulos de las filas automticamente sern los ttulos de las columnas(Figura 8).

Figura 6. Introduccin de los ttulos de las filas en la primer columna

Figura 7. Copiado de los ttulos de las filas haca los ttulos de las columnas



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Figura 8. Captura de nodos en una matriz

Ya que hemos capturado el nombre de cada nodo, podremos comenzar a introducirlas relaciones entre los actores; en este caso, daremos el valor de 1 a la existencia derelacin y 0 a la ausencia de ella. Es importante aclarar que no es posible dar el valor de1 en la celda que pertenece al mismo nodo, es decir, por ningn motivo7debemos darvalor mayor que 0 a Alex con Alex, Gil con Gil, etc. De igual forma, no debemos darvalores mayores a 1. Hay que aclarar que en algunas ocasiones s se pueden utilizarvalores mayores a 1 pero slo cuando se trabaja con redes ponderadas, en este casoslo se utilizaran valores de 0 y 1 .

De esta manera, para facilitar la captura de los datos y evitar errores, pondremos elvalor de 0 a las celdas que pertenecen al mismo nodo ( ).Figura 9

Figura 9. Evitando errores en la captura de datos de la matriz

7 Es posible utilizar un valor mayor que 0 y de 1 en estas celdas cuando el anlisis as lo requiera, en nuestro caso, losejemplos con los que trabajaremos en este manual no necesitan tener un valor diferente a 0.



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Ya que hemos preparado nuestra matrizevitando errores de captura, comenzaremoscon la lectura del cuadro anterior (Cuadro 1), por ejemplo, tenemos que Alex dice tenerrelacin con Gil, Rox y Pao, de esta manera, comenzaremos a dar el valor de 1 a estasrelaciones de la siguiente manera (Figura 10):

Figura 10. Captura de las primeras relaciones en la matriz

Podemos observar que la captura de las primeras relaciones se realiz en la fila deAlex, ya que este nodo es el primero que observamos, es importante recordar que la

captura de todos los datos deber hacerse de fila a columna y ser de la misma forma; esdecir, en cada fila capturaremos las relaciones que el nodo dice tener con los demsactores (columnas), nunca podr ser de otra manera.

Teniendo claro la forma en que se deben de capturar las relaciones, proseguiremos arealizar el mismo procedimiento para cada actor, .Figura 11



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Figura 11. Captura de todas las relaciones en la matriz

Figura

11

Ya que tenemos capturadas todas las relaciones encontradas en esta Red de

amistad, nos permitiremos dar una pequea interpretacin con respecto a las filas y lascolumnas:

Como ya habamos mencionado anteriormente, las filas representan las relacionesque cada actor dice tener con los dems nodos, por otro lado, las columnas son todas lasrelaciones que otros nodos dicen tener con un actor; as, podemos observar en la

que Gil dice tener relaciones de amistad con tres actores y, cuatro actores dicen tenerrelacin con Gil, por mencionar un ejemplo.

Ahora, despus de esta breve interpretacin del significado de las columnas y las filas,procederemos a llenar con el valor de 0 a las celdas con ausencia de relacin. Pararealizar este procedimiento de una manera rpida y sencilla, presionaremos el cono Fillque se encuentra en la cuarta posicin contando de derecha a izquierda ( ).Figura 12



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Figura 12. Llenado de los espacios en blanco con la herramienta Fill

Ya que tenemos nuestra matriz completa, procederemos a guardarla con lossiguientes pasos: Presionaremos File (en la barra de mens desplegables) y despusSave as (Figura 13), asignamos un nombre a nuestra matriz, en este caso Red deamistad y listo, ya que hemos almacenado la matrizen nuestra computadora podremoscerrar esta ventana.

Figura 13. Almacenamiento de una matriz

Para poder copiar o transferir los archivos que se generen en Ucinet paratransportarlos a otras computadoras debemos copiar dos archivos, uno con extensin.##h y otro con .##d, porque si slo se copia uno de los dos no se pueden visualizar las



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grfica o incluso no se pueden abrir, en nuestro ejemplo se tendran que copiar losarchivos: Red de amistad.##h y Red de amistad.##d.

Cabe mencionar, que todo el procedimiento para realizar una matriz, puede tambingenerarse en una hoja de clculo de Microsoft Excel, este software se recomienda paramatrices que contengan una cantidad considerable de nodos ya que Excel cuenta con

herramientas que facilitan la captura, edicin y la visualizacin de la informacin. Slo setiene que seleccionar la informacin, copiarla y pegarla en la hoja de captura.

Hasta este momento, hemos completado la primer parte que compete a Ucinet: lapreparacin de una matrizy la captura de los datos en la misma. Proseguiremos con elsiguiente paso: graficar nuestra matrizen un grafo8.

Generacin del grfico de una Red con NetDraw 1.48

El primer paso para poder analizar una Red, es construir un grfico o grafo; parahacerlo, presionamos el segundo icono de derecha a izquierda ( ), en seguida

nos aparecer la pantalla de inicio de Netdraw, como la mostrada en la Figura 15 ypresionamos Ok. De la misma manera, este programa presenta caractersticas similaresa los dems programas creados para el mismo Sistema Operativo (Windows); es decir,cuentan con una barra de mens, barra de iconos de acceso directo, ventanas flotantes,etctera.

Figura 14

Figura 14. Inicio de NetDraw 1.48


8 Nombre tcnico de un grfico que muestre las relaciones entre un grupo de actores (Red)


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Figura 15. Ventana de inicio de NetDraw 1.48

Para poder trabajar, ser necesario abrir la matrizanteriormente creada y guardada,para conseguirlo presionamos el segundo icono de izquierda a derecha open UCINETnetwork dataset (Figura 16), al presionar este icono el programa nos proporcionar uncuadro donde podremos buscar el nombre del archivo para abrir, presionamos el botncon puntos suspensivos y buscamos la carpeta en donde hayamos guardado la matrizRed de amistad.##h, lo seleccionamos, presionamos abrir (Figura 17) y por ltimo Ok;inmediatamente, el programa har una representacin grfica de la Red (Figura 18).

Figura 16. Procedimiento para abrir la matriz guardada

Figura 17. Procedimiento para seleccionar la matriz guardada



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Figura 18. Representacin grfica de la Red de amistad

La Figura 18 nos muestra la primera representacin grfica de nuestra Red, enalgunas ocasiones, NetDraw nos proporciona un grafo que no es totalmente legible. Porejemplo, en nuestra Red de amistad Beto referencia Gil pero en la Figura 18 no seobserva esa relacin debido a la posicin de Alex dentro de la figura; una gran ventajaque nos ofrece este software es que podemos mover los nodos pulsando el botnizquierdo del Mouse sobre el nodo y arrastrarlo a la posicin deseada ( ).Figura 19

Figura 19. Forma manual de acomodar los nodos de una Red

En nuestra grfica podemos observar los vnculos entre los nodos o actores (Alex, Gil,Rox, etc.), los diferentes flujos unidireccionales (de Alex hacia Pao, de Alexa hacia Gil,etc.), bidireccionales (entre Kiko y Beto, etc.); y tambin, a los nodos que no refieren a



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nadie y que no son referidos por ningn actor (Vero, Prisci y Armando). Claramentevemos tambin que existen nodos mejor conectados que otros; y actores con pocasconexiones que aparecen en la periferia de la Red ( ).Figura 19

Ahora, para ver un grfico que nos diferencie entre un nodo y otro, recurrimos a

caractersticas atributivas (edad, sexo, carrera profesional, etc.), las cuales debern ser

capturadas de manera similar en la que creamos nuestra matriz pero siguiendo otroprocedimiento que a continuacin explicaremos.

Introduccin de caractersticas atributivas (Atributos de losnodos)

Para poder introducir atributos9 a los nodos o actores, abriremos el Spreadsheetdesde Ucinet (Figura 3A); en este caso vamos a introducir el atributo sexo, una maneramuy sencilla y prctica de hacerlo es volviendo a abrir la matriz (Red de amistad),presionando el men desplegable File>Open. Posteriormente reduciremos el nmero decolumnas Cols: a 1 (no as el nmero de filas, que deber quedarse con el valor de 11) yeliminaremos los valores que pertenecen a la matriz; ahora el ttulo de la columna sersexo e introduciremos el valor de 1 para los hombres y un valor de 2 para lasmujeres, de manera que la nueva matrizse vea como en la Figura 20.

Figura 20. Atributo Sexo para cada actor

Por ltimo, guardaremos el nuevo archivo desde File>Save As, ahora lo llamaremosRed amistad (sexo); ya que hayamos nombrado y guardado nuestro archivo cerraremosla ventana.

9 Los atributos de un nodo son caractersticas que nos permiten identificar a cada actor o a grupos de actores y, de estamanera diferenciar unos de otros.



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Con este atributo, ahora ser ms fcil poder visualizar la grfica de la Red y nospermitir generar conclusiones ms exactas a nuestro primer anlisis visual.

Grfica de la Red de amistad con atributos

Una vez introducido el atributo o los atributos, todo depender de cmo queramosdiferenciar a los nodos de la Red o a los grupos que la conforman; volveremos a NetDrawcon el grfico abierto (en ningn momento lo cerramos), presionamos el tercer icono deizquierda a derecha Open UCINET attribute dataset ( ); una vez ms elprograma abre una ventana que nos pide el nombre del archivo, presionamos el botncon los puntos suspensivos, localizamos la ruta en donde est almacenado el archivoRed de amistad (sexo).##h, lo seleccionamos, presionamos abrir y por ltimo Ok; enseguida aparece en la pantalla un cuadro similar a lo presentado en la (Figura 22), lo cualindica que el atributo se ha cargado satisfactoriamente.

Figura 21

Figura 21. Icono para abrir la ventana y agregar Atributos a la Red de amistad

Figura 22. Cargando los atributos para la Red

Ahora, para poder visualizar la Red con atributos, presionamos el cuarto icono dederecha a izquierda Choose node colors according to attribute values ( ), enseguida se abrir una ventana flotante Color nodes by attribute. En donde aparece la

Figura 23



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palabra Select, presionamos en la pestaa y buscamos el atributo Red de amistad(sexo), lo seleccionamos y automticamente veremos que los colores de los nodoshabrn cambiado dependiendo del sexo de cada uno de los actores ( ).Figura 24

Figura 24. Cambio de color de los nodos por atributo

Figura 23. Procedimiento para cambiar el color de los nodos por atributo

Dentro de las posibilidades que ofrece NetDraw para poder visualizar los grficos deredes, es cambiar el tipo de color de los nodos, esto se hace presionando el cuadro decolor (rojo y azul en nuestro ejemplo) de los atributos y automticamente el programamostrar un panel de colores en donde podemos escoger el que ms nos agrade.



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Si deseamos darle otra presentacin y una mejor diferenciacin a nuestros nodos oactores, tambin podemos cambiar la figura del nodo dependiendo del atributo, para estopresionamos el tercer icono de derecha a izquierda Choose node shape according toattribute values ( ), de la misma manera se abrir una nueva ventana Shapes ofnodes, seleccionamos el atributo y presionamos enter y podremos ver que las figuras

de los nodos han cambiado ( ).

Figura 25

Figura 25. Procedimiento para cambiar la forma de los nodos por atributo

Figura 26

Figura 26. Cambio de forma de los nodos por atributo



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De manera similar, tambin podemos cambiar el tipo de forma que ms nos agradesiguiendo el mismo procedimiento con el cual se puede cambiar el color, slo que en estecaso tenemos que bajar la pestaa de las formas disponibles y una vez seleccionada laque deseamos, presionar el botn con la paloma (junto de la cruz) y listo.

Hay ocasiones en las cuales sea hace necesario tener guardado el grfico de la Red,

por ejemplo, para pegarlo en una presentacin; para poder hacer esto (en NetDraw 1.48),la ruta es siguiente: File>Save Diagram As>Jpeg, el programa tambin ofrece laposibilidad de guardar el grfico como BMP y/o como un Metaarchivo mejorado; nosotrosrecomendamos el Jpeg porque ocupa menos espacio en el disco duro y da buenaresolucin a las imgenes.

Hasta ahora, slo hemos realizado un anlisis grfico de la Red de amistad, lo cualnos puede llevar a hacer las primeras hiptesis acerca de su comportamiento y de culesson los nodos ms importantes o centrales. Por ejemplo, se observa que Alex y Kiko sonnodos que estn mejor conectados ya que tienen el mayor nmero de vnculos acomparacin de los dems; que la Red esta dispersa, ya que hay nodos que no tienenconexiones, que la mujeres dentro de esta Red no dicen tener relaciones entre ellas

mismas y por tanto estn ms relacionadas con los hombres, adems que Beto no dicetener relacin con las mujeres dentro de la Red, etctera.

Para poder hacer aseveraciones ms acertadas de las caractersticas de la Red y decada uno de sus componentes; se tiene que recurrir al anlisis de indicadores de redes, yde esta manera poder llegar a conclusiones ms exactas.

Existen indicadores que pueden realizarse de forma individual (para cada nodo) y deforma conjunta (para toda la Red), en el Cuadro 2 se muestra el tipo de indicador queveremos en este manual y su uso, ya sea individual o de forma conjunta.

Cuadro 2. Tipo de indicadores

Tipo de indicador Nodo Redcompleta Descripcin

Densidad S S

Nos muestra el valor en porcentaje de laDensidad de la Red, es decir, nos muestrala alta o baja conectividad de la Red. LaDensidad es una medida expresada enporcentaje del cociente entre el nmero derelaciones existentes con las posibles.

Centralidad Si NoEl Grado de centralidad es el nmero deactores a los cuales un actor estdirectamente unido.

Centralizacin No S

Es una condicin especial en la que un

actor ejerce un papel claramente central alestar altamente conectado en la Red.

Intermediacin S S

Es la posibilidad que tiene un nodo paraintermediar las comunicaciones entre paresde nodos. Estos nodos son tambinconocidos como actores puente.

Cercana S SEs la capacidad de un actor para alcanzara todos los nodos de la Red.



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Indicadores de Redes

Densidad (Density)

La Densidad de una Red puede calcularse sin necesidad de usar el software, este secalcula dividiendo el nmero de relaciones existentes entre las posibles y multiplicado por100. En nuestro ejemplo tenemos 18 relaciones de 110 que pudieran existir; es decir, unaDensidad de 18 / 110 x 100 = 16.36 % de toda la Red. El clculo del total de relacionesposibles se hace multiplicando el nmero total de nodos por el nmero total de nodosmenos uno, en nuestro ejemplo: 11 x (11-1) = 11 x 10 = 110.

Ahora, si calculramos la Densidad de Gil, tenemos: 7 relaciones existentes de 70posibles (tanto de entrada como de salida), por lo tanto 7 / 70 x 100 = 10 %.

Ya que hemos calculado la Densidad de la Red y que conocemos la alta o bajaconectividad de la misma, procederemos a calcular nuestro siguiente indicador el cual nosmostrar la cantidad de conexiones que cada actor posee.

Grado de centralidad (Centrality degree)

El Grado de centralidad es el nmero de actores a los cuales un actor estdirectamente unido. El Grado de centralidad se divide en grado de entrada y grado desalida, podemos observar en nuestra Red que estos Grados de entrada y de salidadependen de la direccin del flujo; as tenemos que:

y El grado de salida: es la suma de las relaciones que los actores dicen tener conel resto. Por ejemplo, Gil dice tener relacin de amistad con Alex, Karla y Kiko, porlo cual su grado de salida es de 3 (Figura 27A).

y El grado de entrada: es la suma de las relaciones referidas hacia un actor porotros. Para el mismo ejemplo, Gil es mencionado por 4 personas (Alex, Kiko, Betoy Alexa), por lo tanto su grado de entrada es de 4 ( B).Figura 27

Figura 27. Grado de entrada y de salida de la Red de amistad de GilA) Grado de salida B) Grado de entrada



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Si quisiramos que el software (Ucinet) calculara para cada nodo su Grado decentralidad (de entrada y de salida), el procedimiento es el siguiente:

1. En la barra de mens seguimos la ruta Network>Centrality>Degree (Figura 28A).

2. En la ventana que aparece abrimos Red de amistad como en los casos

anteriores y presionamos abrir.

3. En la celda Treat data as symmetric cambiamos el Yes por No, recordemosque estamos trabajando con una Red asimtrica; es decir, si A refiere a B nonecesariamente B tiene que referir a A (Figura 28 B).

4. Presionamos Ok e inmediatamente se abrir una nueva ventana con losindicadores deseados ( C).Figura 28

Figura 28. Grado de centralidad (Entrada y Salida) de la Red de amistad

5. Estos indicadores podemos copiarlos Edit>Copy y/o guardarlos File>Save Asentre otras opciones (Figura 28 D).

A) Ruta del Grado de centralidad B) Opciones del Grado de centralidad

C) Medidas del Grado de centralidad para cadauno de los actores de la Red

D) Guardar Cmo, la salida del indicador



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Cuadro 5. Estadsticas descriptivas generales del Grado de centralidad

Dentro de los resultados mostrados por Ucinet, en el momento de calcular el Grado decentralidad, tenemos otro indicador; el cual es de gran utilidad en la interpretacin yanlisis de una Red, este indicador se describe a continuacin.

ndice de centralizacin (Centralization index)

Es una condicin especial en la que un actor ejerce un papel claramente central alestar conectado con todos los nodos, los cuales necesitan pasar por el nodo central paraconectarse con otros. Para ejemplificar mejor el Grado de centralizacin usaremos unejemplo diferente: donde el Productor1 es el nico con Grado de entrada o de salida iguala 1 (Grado de centralizacin = 100 %), este tipo de redes indican que existen actoresmucho ms centrales (Productor1) que otros y se asemeja al comportamiento de una Redestrella ( A). Por otro lado, todo lo contrario a la Red estrella seran valores bajosen este indicador, lo cual indicara ausencia de actores claramente centrales (

B).

Figura 29Figura 29

Figura 29. Grado de centralizacinA) Red Estrella, Grado de centralizacin = 100 % B) Grado de centralizacin = 0 %

Cabe aclarar que dentro del anlisis de redes existen Grados de centralizacin deentrada y de salida; el uso de uno u otro depender de la necesidad de resultadosespecficos de cada Red.



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Volviendo al ejemplo de nuestra Red de amistad, los Grados de centralizacin deentrada y de salida se obtienen calculando el Grado de centralidad (Figura 28). Dentro dela ventana del reporte, en la parte inferior se observa el Grado de centralizacin deentrada y de salida de la Red.

El Grado de centralizacin de una Red, ya sea el de entrada o el de salida, indica qutan cerca esta la Red de comportarse como una Red Estrella, en donde un actor juega unpapel central que controla a toda la Red; o qu tan lejos est de ese comportamiento, elcual es ms favorable debido a que esto nos habla de una Red bien conectada.

Ya que hemos identificado a los actores centrales, procederemos a encontrar a losnodos que pueden conectar a los dems a travs del clculo del siguiente indicador.

Grado de intermediacin (Betweenness)

Una razn para considerar la importancia de un actor recae en su intermediacin, estase enfoca en el control de la comunicacin, y se interpreta como la posibilidad que tieneun nodo o actor para intermediar las comunicaciones entre pares de nodos.

En este anlisis se consideran todos los posibles caminos geodsicos10entre todoslos pares posibles. La medida de intermediacin de un nodo se obtiene al contar las vecesque este aparece en los caminos (geodsicos) que conectan a todos los pares de nodosde la Red, a estos actores les llamaremos actores puente.

As, para poder explicar mejor la intermediacin, usaremos otro ejemplo, nuestro

nuevo ejemplo (Figura 30), contiene 6 nodos (tamao de la Red), en donde el nodo Aaparece en todos los caminos posibles para que los dems nodos puedan conectarse (deF a B, F a C, F a D, F a E, B a C, B a D. B a E, C a D, C a E y, D a E); por tanto, esteactor tiene un Grado de intermediacin de 10, mientras que los otros actores tienen unGrado de intermediacin de 0.

Es necesario remarcar que para que un nodo tenga Grado de intermediacin en unaRed por lo menos este debe tener un Grado de entrada y de salida y; adems, estar en elo los caminos geodsicos entre los pares de nodos que se quieren conectar.

10 Los caminos geodsicos son las rutas ms cortas que un actor debe seguir para llegar a otros nodos.



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Figura 30. Grado de intermediacin del nodo A

Ahora, si nosotros tuviramos una Red donde cada actor hace referencia a uno de suscompaeros como en la Figura 31, tendramos una Red donde cada nodo tiene un Gradode intermediacin de 10 ya que para un nodo pueda llegar a otro con el cual no estaconectado directamente, tendra que utilizar a otros como puente para poderalcanzarlos. Por ejemplo, si el nodo A quiere conectarse con el nodo D, E y/o F (con loscuales no est conectado directamente) tendra que pasar o utilizar como actor puente ael nodo B. forzosamente ( ).Figura 31

Figura 31. Ejemplo de una Red de 6 nodos para calcular su Grado de intermediacin

Ya que hemos entendido el funcionamiento del Grado de intermediacin, trataremosde obtenerlo para cada uno de los actores en el ejemplo de la con la ayuda dela informacin del Cuadro 6.

Figura 32



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Cuadro 6. Intermediacin entre nodosNodo Es puente para relacionar a:A NadieB (A y C), (A y D), (A y E), (E y C), (D y C)C (B y D)

D NadieE (C y A), (C y B), (B y D), (D y A), (D y B), (D y C),

Figura 32. Ejemplo de una Red de 5 nodos para calcular su Grado de intermediacin

Figura 32

Podemos observar que los nodos A y D no son actores puente para conectar a los

nodos B, C y E en la Red ya que stos pueden conectarse a los dems nodos sin ayudade A y D. El nodo E es quien tiene el mayor Grado de intermediacin (6) ya que sirve depuente para conectar a seis pares de nodos dentro de la Red, el nodo B tiene un Gradode intermediacin de 5, siendo este el segundo actor ms fuerte para intermediar

comunicaciones entre los dems nodos y; por ltimo, tenemos que el nodo C slo sirvepara intermediar la relacin entre el nodo B y el nodo D, obteniendo as un Grado deintermediacin de 1.

Si observamos detenidamente la , encontraremos que el actor con mayorGrado de intermediacin (E), es tambin el actor con el mayor Grado de centralidad conun grado de entrada de 3; as, podemos afirmar que el actor E es el nodo central de esteejemplo.

Volviendo a nuestro primer ejemplo: Red de Amistad realizaremos el anlisis deintermediacin, con la ayuda de Ucinet a partir del siguiente procedimiento:

1. En la barra de mens seguimos la ruta Network>Centrality>Betweenness>Node(Figura 33)

2. En la ventana que aparece seleccionamos el nombre del archivo Red de Amistady presionamos abrir.

3. Presionamos Ok e inmediatamente se abrir una nueva ventana con losindicadores deseados ( ).Figura 34



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4. Estos indicadores podemos copiarlos Edit>Copy y/o guardarlos File>Save As

Figura 33. Procedimiento para generar el Grado de intermediacin

Figura 34. Resultados del anlisis del Grado de intermediacin

Podemos observar en nuestro primer ejemplo, que los resultados de intermediacinnos arrojan a Alex como el actor de mayor intermediacin con 9.667, Gil con unaintermediacin de 5.500 y Kiko, Rox y Beto con grados menores, tambin podemosobservar que los dems actores tienen una intermediacin de 0, esto se debe a quecomo en el ejemplo anterior, no hay una dependencia de los dems actores para llegar alos otros nodos.

Como podemos observar en el Cuadro 7, existen dos tipos de Grado de

intermediacin; hasta ahora, hemos visto el Grado de intermediacin con nmeros totales(1 Betwweenness); es decir el nmero de pares de nodos que un actor es capaz deconectar. La segunda columna de los resultados nos muestra el Grado de intermediacinnormalizado11(2 nBetweenness), este indicador nos muestra el Grado de intermediacinexpresado en porcentajes; as, tenemos que el Grado de intermediacin normalizado de

Alex es de 10.74 %, mientras que Gil y Kiko tienen un grado normalizado de 6.1 % y2.96% respectivamente.

11 Expresin porcentual del grado.



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Figura 35. Ejemplo de una Red de 5 nodos con 6 vnculos

Para una Red ms compleja y para que el lector comprenda de una manera msadecuada cuando el Grado de intermediacin esta formado por fracciones, se presenta el

ejemplo de la Figura 36; en donde el Grado de intermediacin de cada nodo se presentaen el Cuadro 9.

Figura 36. Ejemplo de una Red de 5 nodos con 9 vnculos

Cuadro 9. Grado de intermediacin de los nodos de la Figura 36

En este caso, para calcular el Grado de intermediacin del nodo B observamos queexisten 3 caminos geodsicos entre los nodos A y D, el nodo B participa en uno de ellos



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por tanto: 1/3 = 0.333; entre el nodo A y F slo hay un camino y B participa en l (1/1 = 1)y por ltimo, entre los nodos C y F hay dos caminos geodsicos y B participa en uno deellos as: (1/2 = 0.5) sumando 0.333 + 1 + 0.5 tenemos el 1.833 el cual es el Grado deintermediacin del nodo B. Los mismos clculos se hacen para los dems nodos y ellector puede hacerlo para corroborar que s son los valores que muestra Ucinet.

Ya que hemos calculado y comprendido el Grado de intermediacin, slo nos restacalcular otro indicador que es muy interesante y de gran ayuda en el anlisis einterpretacin de una Red, este indicador es el Grado de cercana.

Grado de cercana (Closenness)

El Grado de cercana es la capacidad de un nodo de llegar a todos los actores de unaRed, este se calcula al contar todas las distancias geodsicas de un actor para llegar a losdems, cabe destacar que este mtodo slo podemos utilizarlo en matrices simtricas12en el Cuadro 10, se muestra la forma ms sencilla de calcular este indicador, comoejemplo tendremos una Red de 11 actores y las distancias geodsicas de cada uno deellos.

Cuadro 10. Clculo de cercana de una Red simetrizada

Jaime

Mendoza

Emiliano

Aguilar

Rafael

Amezcua

Alberto

Madrigal

Silverio

Vzquez

Honorio

Virrueta

Agustn

Gaona

Sergio

Ochoa

Agustn

Estebes

Enrique

Morelos

JosBejar

Lejana

Cercana

Jaime Mendoza 3 2 1 1 2 2 2 2 1 3 19 52.6

Emiliano Aguilar 3 2 4 4 3 2 2 1 2 1 24 41.7

Rafael Amezcua 2 2 2 3 1 1 2 1 1 1 16 62.5

Alberto Madrigal 1 4 2 2 1 2 3 3 2 3 23 43.5

Silverio Vzquez 1 4 3 2 3 3 3 3 2 4 28 35.7

Honorio Virrueta 2 3 1 1 3 1 3 2 2 2 20 50.0Agustn Gaona 2 2 1 2 3 1 2 1 1 1 16 62.5

Sergio Ochoa 2 2 2 3 3 3 2 2 1 1 21 47.6

Agustn Estebes 2 1 1 3 3 2 1 2 1 1 17 58.8

Enrique Morelos 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 15 66.7

Jos Bejar 3 1 1 3 4 2 1 1 1 2 19 52.6

12 Matriz donde las relaciones entre los nodos se dan de manera bidireccional.



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1

2

3

Figura 37. Grfico de una Red simetrizada, Grado de cercana

Podemos observar que cada actor posee un valor para cada uno de sus compaeros,este valor es la distancia geodsica para llegar a los dems actores, la suma de estasdistancias tiene el nombre de lejana; por ejemplo, si queremos conocer la lejana deSilverio Vzquez con respecto a Rafael Amescua, slo tenemos que contar los caminosque los separan, en este caso su distancia geodsica es de 3 (Figura 37). La cercanaes el inverso de la lejana y se calcula al dividir el valor de 1 entre la suma de losgeodsicos (lejana), todo esto multiplicado por mil, de esta manera la cercana de JaimeMendoza se calcula de la siguiente manera: (1/19)*1000 = 52.6, y as sucesivamente.

Cabe mencionar que valores altos de cercana indican una mejor capacidad de losnodos para conectarse con los dems actores de la Red, as podemos observar queEnrique Morelos es quien posee el ms alto Grado de cercana. (66.7).

Por el contrario, encontramos que Silverio Vzquez es quien tiene el Grado decercana ms bajo al slo obtener 35.7, esto nos indica que este actor no se encuentrabien posicionado dentro de su Red.

Ahora, volviendo a nuestro ejemplo de Red de Amistad, calcularemos su Grado decercana a travs de Ucinet con los siguientes pasos:

1. En la barra de mens seguimos la ruta Network>Centrality>Closenness (Figura 38)

2. En la ventana que aparece abriremos seleccionamos el archivo de nombre Redde Amistad y presionamos abrir.

3. Presionamos Ok e inmediatamente se abrir una nueva ventana con losindicadores deseados (Figura 39).

4. Estos indicadores podemos copiarlos Edit>Copy y/o guardarlos File>Save As



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Figura 38. Procedimiento para obtener el Grado de cercana

Figura 39. Resultados del Grado de cercana de la Red de Amistad por nodo

Figura 39

Los resultados obtenidos en la nos muestran dos tipos de cercana(inClosenness y outClosenness) estas se refieren al Grado de cercana de entrada y desalida; nosotros tomaremos el Grado de entrada como referencia principal, as, tenemosque Alex es quien posee el mayor Grado de cercana con un valor 18.182, los nodossueltos (Prisci, Vero, Armando) as como Alexa poseen el Grado de cercana ms bajo alreportar todos ellos un grado de 9.091 (Cuadro 11)



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Cuadro 11. Resultados del Grado de cercana de la Red de Amistad por nodo.

Cuadro 12. Estadsticas descriptivas generales del Grado de cercana

Cuadro 12

En este indicador tambin Ucinet nos muestra las Estadsticas Descriptivas del Gradode cercana ( ), estos indicadores generales se interpretarn de la mismamanera en que interpretamos los indicadores de centralidad y de intermediacin, perosiempre tomando en cuenta, que estos valores son de cercana.



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Generacin de Redes y Atributos mltiples

Generacin de Redes mltiples

Existen ocasiones en las cuales se requiere analizar diferentes redes puesto que elanlisis lo requiere as o simplemente, para comparar el comportamiento que tiene cadauna de ellas. Por ejemplo, hay veces en las que un grupo de personas entablanrelaciones de diferente ndole como son: redes de gestin, redes de comercializacin,redes sociales, redes de innovacin tecnolgica, etc., es en estos casos en donde por logeneral se comparan las diferentes redes.

Lo primero que se pensara para poder hacer este anlisis, sera generar un archivopor cada Red como ya lo hemos visto y a cada una asignarle atributos diferentes con laconsiguiente generacin de ms archivos.

Para poder hacer esto de una manera ms sencilla, Ucinet nos permite insertar hojasde captura nuevas. Este procedimiento se hace de la siguiente manera:

1. Una vez que estamos en la hoja de captura (spreadsheet), abrimos el archivoque ya habamos generado anteriormente (Red de amistad).

2. Posteriormente, seguimos esta ruta: Edit>Insert sheet ( ).Figura 40

Figura 40. Procedimiento para insertar una

nueva hoja de capturaFigura 41. Asignacin del nombre a la nueva

hoja de captura

3. Inmediatamente, el programa nos pedir un nombre para la hoja, en este casointroduciremos el nombre de Red 2 (Figura 41).

4. Para poder diferenciar una Red de la otra, cambiaremos el nombre de la primerahoja de captura, lo que hay que hacer en primer lugar es posicionarnos en dichahoja, posteriormente seguir esta ruta: Edit>Rename sheet (Figura 42).

5. Al abrirse la ventana en donde se nos pide el nuevo nombre de la hoja decaptura asignamos el de Red 1 (Figura 43).



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Figura 42. Procedimiento para cambiar elnombre a una hoja de captura

Figura 43. Asignacin del nuevo nombre a lahoja de captura

Ahora, para poder generar otra Red la cual podamos introducir en la nueva hoja decaptura y siguiendo el mismo ejemplo de la Red de amistad vamos a suponer quedespus de haber pasado un tiempo, se les vuelve a preguntar a las mismas personascon quin tiene relaciones de amistad? Quizs algunos se mantengan con sus mismasrelaciones, otros pueden tener nuevas amistades, o quizs algunos hayan roto susrelaciones que anteriormente tenan; de esta manera, en el se presentan losresultados de las nuevas relaciones de amistad que los actores dijeron tener entre ellos.

Cuadro 13

Cuadro 13. Resultados de las nuevas relaciones de amistad entre los actoresNombre Tiene amistad con

Alex Gil, Rox, Pao y ArmandoGil Alex, Karla y Kiko

Rox Beto, Kiko, Pao y VeroBeto Alex, Gil y Kiko

Vero Armando y KikoPao Karla y Kiko

Karla Vero, Armando y RoxPrisci Alex y Kiko

Armando No tieneAlexa Alex, Kiko y Beto

Kiko Gil, Beto y Armando

Por lo tanto, al introducir estos resultados en la hoja de captura, siguiendo el mismoprocedimiento visto anteriormente, tendramos nuestra matrizcomo la presentada en la(Figura 44), posteriormente slo rellenamos con ceros (presionando el icono Fill) yguardamos las modificaciones con cualquier de los siguientes mtodos:

1. Simplemente presionamos Ctrl. + S.2. Presionamos el tercer icono, de izquierda a derecha.3. O seguimos esta ruta: File>Save



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Figura 44. Llenado de la nueva matriz

En este caso ya no es necesario volver a generar un nuevo archivo pues ya lotenamos (Red de amistad), posteriormente cerramos la ventana y podemos empezar agraficar la nueva Red, pero primero veamos cmo introducir mltiples atributos para quede esta manera podamos hacer grficos ms interesantes.

Generacin de Atributos mltiples

Para poder hacer esto, el procedimiento a seguir es:

1. Primero abrimos el archivo en el cual ya habamos introducido el atributo de sexo(Red de amistad (sexo)); podramos crear uno nuevo cuando an no se tenganingn archivo generado con anterioridad, en nuestro caso utilizaremos el mismo.

2. Una vez abierto el archivo, en la casilla de cols agregamos una columna ms porcada atributo que vayamos a agregar, en este caso ponemos el nmero dosporque slo vamos a introducir un nuevo atributo (pero se pueden agregar muchosms). Automticamente vemos que aparece una columna vaca junto a la que yatenamos (Figura 45).

3. Con la informacin del hacemos grupos de edades de la siguientemanera: el grupo 1 comprende las edades de 20 a 24 aos, el grupo 2 de 25 a 29aos y, el grupo 3 mayores a 30 aos. De esta manera, asignamos el atributoedad a cada uno de los actores ( ).

Cuadro 14

Figura 46

4. Guardamos las modificaciones siguiendo el procedimiento ya visto y listo.



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Figura 45. Procedimiento para agregar unanueva columna para atributos

Figura 46. Asignacin del atributo edad acada actor

Cuadro 14. Edades de los actoresNombre Edad

Alex 23Gil 22

Rox 26Beto 28Vero 20Pao 30

Karla 28Prisci 25

Armando 30Alexa 32

Kiko 21

Ya que tenemos tanto el archivo con las redes y otro con el de atributos, podemospasar a la generacin de los grficos y posteriormente al anlisis de las redes con losindicadores.

Generacin de grficos con Redes y Atributos mltiples

Para poder hacer este tipo de grficos, primero tenemos que abrir NetDraw 1.48 comoya lo hemos visto, posteriormente abrimos el archivo Red de amistad y automticamenteel programa nos presentar un grfico que nos resultar familiar porque ya lo hemos visto,para poder tener otra vista del grfico presionamos el dcimo icono contando de izquierdaa derecha (Figura 47), tambin se pueden utilizar los siguientes cinco iconos para

visualizar de diferentes formas el grfico, la eleccin de uno o de otro depender dellector. En nuestro caso seleccionaremos la disposicin en crculo.

Inmediatamente la forma del grfico cambia, la presentacin ahora es diferente(Figura 48), con esta forma del grfico se nos facilitar ms la observacin del mismopara lo que a continuacin se va a hacer.



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Figura 47. Icono para generar diferentesvistas del grfico

Figura 48. Nueva visualizacin del grfico

Como podemos observar en la existen diferentes ventanas flotantes juntodel grfico, por el momento la que ms interesa es la que cuyo encabezado es Ties(relaciones), para poder visualizar la otra Red que habamos creado, tenemos que bajarla pestaa en donde inicialmente dice Red 1 ( ) y despus seleccionamosRed 2.

Figura 49

Figura 49

Figura 49. Seleccin de la nueva Red para la generacin del grfico

Inmediatamente, el grfico cambia; los vnculos y los flujos ahora son diferentes ytodos lo nodos estn conectados (Figura 50); es decir, ya no hay nodos sueltos como enla Red 1, tambin podemos observar que en la pestaa aparece ahora el nombre deRed 2 por lo tanto si queremos regresar a la Red 1 slo tenemos que seleccionarlasiguiendo el mismo procedimiento.



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Figura 50. Grfico nuevo, Red 2

Para poder visualizar el grfico de la Red con los Atributos creados, seguimos elprocedimiento que ya habamos visto y; de la misma manera, podemos diferenciarlos porcolor y por la forma de la figura ( ).Figura 51

Figura 51. Diferenciacin de los nodos por color y forma de la figura con el uso de Atributos

La ventaja de tener mltiples Atributos es que podemos diferenciar a los actores ogrupos de actores utilizando un color para un Atributo y la forma de la figura para otro

Atributo ( ).Figura 52



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Figura 52. Diferenciacin de los nodos utilizando dos atributos

Indicadores de Redes mltiples

Para poder obtener los indicadores de cada una de las Redes, procedemos de lamisma manera antes vista, la nica diferencia es la forma en la que se presentan losresultados.

De esta manera, tenemos que para el Grado de centralidad(Network>Centrality>Degree) la forma en que se presentan los resultados es como la, en donde podemos observar que el programa primero muestra los resultados

de la Red 1 y posteriormente la de la Red 2; cada una con sus Estadsticosdescriptivos, mismos que se interpretan de la misma manera como ya hemos visto.Tambin podemos observar el Grado de centralizacin del cada una de las Redes.

Figura 53

Figura 53. Grado de centralidad para Redes mltiples



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Desafortunadamente para el Grado de intermediacin y el de Cercana, no se puedevisualizar de la misma manera que el Grado de centralidad, ya que el programa slomuestra la primer hoja de captura del archivo; es decir, en este caso, slo presenta losresultados de la Red 1. Por lo que si se desean obtener estos indicadores, forzosamentese tendran que separa las Redes en archivos diferentes. Para ejemplificar esto, se

presenta la en donde podemos observar una leyenda que especifica lo que yahemos dicho.

Figura 54

Figura 54. Grado de intermediacin para Redes mltiples

Ya que hemos comprendido la creacin de una matriz, la realizacin de un grfico, lacaptura y comprensin de los atributos de cada nodo para facilitar la interpretacin de laRed y la generacin de indicadores, ya sea para una sola Red con uno o varios atributoso incluso para manejar mltiples Redes, estamos preparados para hacer un Anlisis deRedes Sociales con un mayor nmero de nodos manejando diversos atributos eindicadores que nos lleven a la comprensin de cualquier grupo social



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Glosario de trminos y conceptos

Red

Grupo de individuos que, en forma agrupada o individual, serelacionan con otros con un fin especfico. Las redes puedentener muchos o pocos actores y una o ms clases derelaciones entre pares de actores.

Grafo Nombre tcnico del grfico de una Red.

Nodos o actoresLos nodos o actores son las personas o grupos de personasque se encuentran en torno a un objetivo comn. Usualmentelos nodos o actores se representan por crculos.

Tamao de la RedLa suma de todos los nodos o actores representa el tamaode la Red.

VnculoLos vnculos son los lazos que existen entre dos o ms nodos.

Los vnculos o relaciones se representan con lneas.

FlujoEl flujo indica la direccin del vnculo. Los flujos serepresentan por una flecha que indica el sentido del flujo.

Flujos mutuos obidireccionales

Son los flujos que contienen flechas en ambos sentidos.

Flujos dirigidos ounidireccionales

Flujo cuya direccin slo contiene un sentido.

Nodo sueltoNodo o actor que no tiene ningn tipo de flujo, lo que a su vezimplica ausencia de vnculos.

MatrizConjunto rectangular de elementos dispuestos en lneashorizontales (filas) y verticales (columnas).

Matriz cuadrada Matriz que contiene el mismo nmero de filas y de columnas

Matriz simtricaMatriz donde las relaciones entre los nodos se dan de manerabidireccional.

Matriz idnticaMatriz que contiene el mismo nombre y nmero de actorestanto en filas como en columnas



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Ucinet

Programa comprensivo para el anlisis de redes sociales yotros atributos. El programa contiene docenas de rutinasanalticas para redes. Permite el anlisis general ymultivariado, contiene herramientas para crear escalasmultidimensionales, anlisis de correspondencia, anlisis defactores, anlisis de grupos y regresin mltiple. Adems,

UCINET provee una plataforma para el manejo de datos yherramientas de transformacin para realizar procedimientosde teoremas grficos con un lenguaje algebraico interpuestopor matrices.

NetDraw

Programa utilizado para graficar redes sociales. Usadiferentes tipos de algoritmos para generar grficos ensegunda y tercera dimensin. Netdraw es capaz de leerarchivos generados por Ucinet. Los grficos que generapueden ser guardados en diversos formatos (BMP, WMF,JPG).

AtributosCaractersticas de los nodos, las cuales permiten identificar acada actor o grupo de actores dentro de una Red, ejemplo:

edad, sexo, carrera profesional, etctera.

Caminos geodsicos Distancia (# de vnculos) entre un nodo y otro.



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Bibliografa consultada

HANNEMAN, R. A. 2001. Introduccin a los Mtodos de Anlisis de Redes Sociales.

Departamento de Sociologa de la Universidad de California, Riverside, USA. 150 p.

EVERETT, M. G. and BORGATTI, S. 2005. Ego-Network Betweenness. Social Networks.

MOLINA, J. L. Taller Introductorio al Anlisis de Redes Sociales, Prcticas con Netminer yPajek.

MUOZ R., M.; RENDON M., R.; AGUILAR A., J.; GARCIA M., J. G.; ALTAMIRANO C.; J.R. 2004. Redes de Innovacin, un Acercamiento a su Identificacin, Anlisis y Gestinpara el Desarrollo Rural. Universidad Autnoma Chapingo, Fundacin PRODUCEMichoacn. Michoacn, Mxico. 134 p.

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