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Análisis de Redes Sociales

Análisis de Redes Sociales. Sección 3: Centralidad, Cohesión Subgrupos y sus Intermediarios y Puentes de Información. Primera Parte: Centralidad. Análisis de Redes Sociales: Esquema. Introducción al SNA: Centralidad y Poder Centralidad y Poder Grado de Cercania Centralidad de Cercanía

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Análisis de Redes Sociales

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Presentation Transcript

  1. Análisis de Redes Sociales Sección 3: Centralidad, Cohesión Subgrupos y sus Intermediarios y Puentes de Información

  2. Primera Parte: Centralidad

  3. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Cercania • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  4. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  5. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  6. Medidas de Centralidad: Tres Principales + Uno • Grado de Centralidad: es el conteo del número de vínculos de un actor (relaciones)

  7. Grado de Centralidad Red B Red A

  8. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  9. Medidas de Centralidad: Tres Principales + Uno • Grado de Centralidad: es el conteo del número de vínculos de un actor (relaciones) • Centralidad de Cercanía: mide que tan cercano (promedio) es cada actor a los demás actores en una red

  10. Centralidad de Cercanía Red B Red A

  11. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  12. Medidas de Centralidad: Tres Principales + Uno • Grado de Centralidad: es el conteo del número de vínculos de un actor (relaciones) • Centralidad de Cercanía: mide que tan cercano (promedio) es cada actor a los demás actores en una red • Centralidad de Intermediación: mide el alcance en el que cada actor se encuentra con relación al vínculo mas corto entre todos los actores en una red

  13. Centralidad de Intermediación Red B Red A

  14. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  15. Medidas de Centralidad: Tres Principales + Uno • Grado de Centralidad: es el conteo del número de vínculos de un actor (relaciones) • Centralidad de Cercanía: mide que tan cercano (promedio) es cada actor a los demás actores en una red • Centralidad de Intermediación: mide el alcance en el que cada actor se encuentra con relación al vínculo mas corto entre todos los actores en una red • Centralidad Eigenvector: asume que los vínculos hacia los actores mas centrales son mas importantes que los vínculos hacia los actores periféricos. Por lo tanto, la centralidad Eigenvector de un actor es la suma de sus conexiones con otros, medido por los resultados de centralidad

  16. Centralidad de Eigenvector Red A Red B v6 v6

  17. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  18. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada • Proximidad de Prestigio

  19. Centralidad, Poder y Prestigio • En las redes dirigidas, las personas que reciben muchas opciones positivas son generalmente considerado “prestigioso” por los analistas de redes sociales  • Llega a ser especialmente sobresaliente si opciones positivas no son recíprocas • Por ejemplo: A todos los chiquillos les gusta jugar con el chico o chica mas popular en un grupo, pero el o ella no juega con todos de ellos • David Krackhardt – “personas que se buscan para el consejo o son considerados amigos”

  20. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Centralidad y Poder • Centralidad y Poder • Grado de Centralidad • Centralidad de Cercanía • Centralidad de Intermediación • Centralidad Eigenvector • Centralidad y Prestigio • Resumen • Centralidad de Grado de Entrada

  21. Centralidad de Grado de Entrada • La medida más simple de prestigio estructural se mide por el número de opciones un vértice recibe: o sea, su grado de entrada • Más nominaciones en general, indican mayor prestigio estructural por ejemplo en una elección, una encuesta de popularidad, o una red de asesoramiento • Igual, un grado de entrada alto en una relación como "prestar dinero a alguien" no refleja la popularidad de un actor: sólo identifica a alguien a quien personas le debe dinero • ¿Y las redes oscuras?

  22. Social Network Analysis: Outline Segunda Parte: Subgrupos enlazados

  23. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  24. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  25. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  26. Componentes – Red no Dirigida

  27. Componentes – Red Dirigida

  28. Componentes (Débiles) • En una red simple, una subred es débilmente conectado si todos los actores están conectados por un mismo sendero – cuyo camino se puede recorrer de cada actor a otro, si dejamos de lado la dirección de las relaciones (si es que existe) • Un componente débil es una “máxima” subred débilmente conectado • “Máxima” significa que ningún otro actores de la red se pueden añadir a la subred sin destruir su característica definitoria (en este caso, la conexión)

  29. Componentes (Débiles)

  30. Componentes – Débil y Dirigido

  31. Componentes (Fuerte) • En una red dirigida, una subred está fuertemente conectado si todos los actores están conectados por un camino - cuyo camino se puede caminar de cada actor a otro, si guardamos la dirección de las relaciones • Un componente importante es una “máxima” subred débilmente conectado • “Máxima” significa que ningún otro actores de la red se pueden añadir a la subred sin destruir su característica definitoria (en este caso, la conexión)

  32. Componentes (Fuerte)

  33. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  34. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  35. Camarillas • Una camarilla es una subred ”máxima” total que contiene tres o más actores • Es “completo” en el sentido de que cada actor de la subred es directamente (no indirectamente) conectado a cada otro actor de la subred • Es “máxima” en el sentido de que no se puede añadir otro actor de la red sin hacer que la red sea incompleta

  36. Camarillas

  37. Camarillas

  38. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  39. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  40. Núcleos • Núcleos utilizan centralidad de grado (recuento de todos los vínculos hasta llegar a un nodo) • Núcleos son una medida de la centralidad de grado de todos los actores dentro de un grupo determinado • Estos grupos se llaman K-núcleos donde la K indica el grado mínimo de cada actor dentro del núcleo • Un K-núcleo es un grupo “máximo” de actores que están conectados a algún numero “K” de los demás miembros del grupo • Por lo tanto, un grupo “2-nucleo” incluye todos los actores que tienen dos o mas vínculos con otros actores (es decir, todos los actores con una centralidad de grado de dos o mas), un “3-nucleo” contiene todos los actores que tienen tres o mas vínculos a otros actores, y así sucesivamente

  41. Núcleos K-núcleos de la red viva y libre de Noordin

  42. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  43. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Introducción al SNA: Conexión y Cohesión • Introducción • Subgrupos Cohesivos • Componentes • Camarillas • Núcleos • Grupos Newman

  44. Algoritmos Newman • Algoritmos Newman se utilizan para detectar las comunidades en los sistemas complejos • Una "comunidad" Newman consiste de un subconjunto de los nodos (actores) en la que las conexiones de actor a actor son densos, mientras que las orillas de los actores en otras comunidades son menos densos • Inicialmente se centro en la detección de la centralidad de intermediación en comparación con el enfoque modelo de la centralidad del nodo • Los vínculos que unen sub-grupos tendrán la intermediación de enlace alta (por lo menos uno de ellos). Quitando estos vínculos, los grupos se separan unos de otros y por lo que la estructura de la comunidad subyacente de la red se revela • Programas de software de SNA calculan los algoritmos para los usuarios

  45. Los Grupos Newman de Noordin

  46. Resumen • Componentes • Subgrupos donde los miembros tienen vínculos entre si, pero no con miembros de otros subgrupos • Camarillas • Un conjunto de vértices donde cada actor esta directamente conectado a todos los otros actores • Núcleos/K-Núcleos • La centralidad de grado de todos los actores dentro de un grupo. Estas agrupaciones se llaman K-núcleos donde “K” indica el grado mínimo de cada actor dentro del núcleo • Algoritmos de Detección Comunitario (Newman et al) • La comunidad Newman consiste de un subconjunto de nodos (actores) en la que las conexiones de actor a actor son densos, mientras que las orillas de los actores en otras comunidades son menos densos

  47. Tercera Parte – Intermediarios y Puentes BROKERS AND BRIDGES

  48. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Intermediarios y Puentes • Puntos Limite y Puentes • Ejemplo • La Fuerza de Vínculos Débiles (M. Granovetter-Revisión) • Huecos Estructurales (Ronald Burt) • Resumen • Limitaciones (Huecos Estructurales) • Roles de Corretaje y Afiliaciones

  49. Análisis de Redes Sociales: Esquema • Intermediarios y Puentes • Puntos Limite y Puentes • Ejemplo • La Fuerza de Vínculos Débiles (M. Granovetter-Revisión) • Huecos Estructurales (Ronald Burt) • Resumen • Limitaciones (Huecos Estructurales) • Roles de Corretaje y Afiliaciones

  50. Red de Huelga

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