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 Introducción al Análisis de Redes Sociales

Procesos Empresariales con Efectos de Red Social (PEERS)

 

Es una manera diferente de mirar a una colectividad

 

¿Qué es una red social?

 

Colectividad = nodos + enlaces

 

Nodos: Personas, Organizaciones, Compañías

 

Herramienta para comentar hasta renglones, incluso.

 

Enlaces: Operaciones, Llamadas/emails intercambiados, Transacciones, Relaciones, amistad, Afiliaciones, Membresía común

 

El valor de una red social

 

¿Cuánta de la actividad de A con B y C depende del hecho de que B y C están conectados?

 

Las Redes Sociales tienen una rica estructura

 

“Pequeño mundo”: el diámetro de una red social es pequeño comparado con el número de nodos.

Heterogéneas: no todos los nodos en la red tienen las mismas propiedades estructurales locales. Existe una fracción significativa de nodos altamente conectados (hubs).

Clusterizadas: a corto y medio rango, las redes sociales presentan gran densificación debido a la existencia de comunidades, transitividad, etc.

 

Pequeño mundo

 

Incluso en grandes redes sociales, la distancia social promedio es muy pequeña

Milgram 1967 (usando correo normal). Distancia promedio: seis grados de separación

Dodds et al 2003 (usando email). Distancia promedio: seis grados de separación (!)

 

Las redes sociales son muy heterogéneas

Ley de Pareto (o ley de potencias):

20% de los nodos tienen el 80% de la conectividad social

80% de los nodos sólo tienen el 20% de la conectividad social

 

Propiedades de las redes sociales

 

Existencia de Comunidades: Grupos de nodos que tienen una diferente densidad de conexiones dentro del grupo que con el resto de la red

Transitividad: las redes sociales son densas localmente

La probabilidad de que dos vecinos de un nodo sean a su vez vecinos es muy alta (20%)

 

 

Representación y medición de redes sociales

 

De datos a relaciones y nodos: ¿Cuándo un nodo es un nodo? ¿Cuándo un enlace es un enlace?

 

Medición

 

Local

Conectividad social en la vecindad de un nodo

Clustering local o transitividad

Global

Caminos mínimos, diámetro de la red social

Centralidad del nodo (centros, puentes, fronteras, etc.)

Identificación de comunidades

Visualización

 

Midiendo Conectividad

Asortatividad

Los vecinos más próximos muestran una correlación en la conectividad social

Red asortativa: nodos que están muy conectados tienden a estar rodeados de nodos con alta conectividad

P(k’k) = k’P(k’)/{k}

 

Redes disortativas: nodos que están muy conectados tienden a estar rodeados de nodos con baja conectividad

 

Clustering

Los vecinos de un nodo tienden a estar conectados entre ellos

Transitividad: probabilidad de que dos vecinos de un mismo nodo sean vecinos entre ellos

 

Midiendo Caminos mínimos

Diámetro de la red

Longitud del camino mínimo entre dos nodos

Promedio de la longitud de los caminos mínimos

L =1/N(N – 1)(sumatoria dij , i diferente de j

Eficiencia del grafo

 

Midiendo Centralidad

Identificar los “centros” de la red

Varias maneras de hacerlo: Intermediación

 

¿Qué cuestiones son relevantes en el análisis de redes sociales?

 

Complejidad estructural

 

Detección y análisis de comunidades: identificación de grupos densamente conectados.

Capital social, centralidad: identificación de nodos que juegan papeles importantes en la estructura de la red (centros, puentes, etc.)

 

Complejidad dinámica

 

¿Cómo fluye la información en las redes sociales?

¿Cómo navega la gente en la red social buscando talento, experiencia, contactos, información?

¿Cómo de eficiente es la red social en la diseminación de innovaciones, ideas, opiniones, etc.?

 

 

 

References

 

Introductory (general audience). M. Buchanan, Nexus: Small Worlds and the Groundbreaking Science of Networks, Norton, New York, 2002.

A.-L. Barabasi, Linked: The New Science of Networks, Perseus, Cambridge, 2002.

D.J. Watts, Six Degrees: The Science of a Connected Age, Norton, New York, 2003.

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[2]        R. Albert, A.-L. Barabasi, Rev. Mod. Phys. 74 (2002) 47.

[3]        S.N. Dorogovtesev, J.F.F. Mendes, Adv. Phys. 51 (2002) 1079.

[4]        M.E.J. Newman, SIAM Rev. 45 (2003) 167.

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[9]        R. Pastor-Satorras, M. Rubi, A. Diaz-Guilera (Eds.), Statistical Mechanics of Complex Networks, Springer, Berlin, 2003.

[10]      E. Ben-Naim, H. Frauenfelder, Z. Toroczkai, Complex Networks, Springer, Berlin, 2004.


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