Análisis de redes sociales mediante grafos

1. Análisis de
Redes Sociales
¿Cómo identificar el capital
social?

2. 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?

3. 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.

4. …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.

5. EL ANÁLISIS DE REDES
SOCIALES
Se aplica en
fenómenos
donde el vínculo
es susceptible
de tener
capacidad
explicativa

6. 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

7. 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

8. Distancia
Densidad
Centralidad
Sub
estructuras
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 actores
De cercanía: capacidad de un nodo para alcanzar al resto de nodos
De intermediación: veces que un nodo aparece en los caminos más corto entre
cada par de nodos
De 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

9. 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

10. 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

11. 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.

12. Grafo pp1:
GLOBAL POSICIONAL
Tamaño 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

13. pp1: (0 y 1 son indiferentes solo marcan un atributo de relación entre las personas, cada persona consigo
mismo es indiferente)
Average: 1,5
Std Dev: 0,6
Distancia
Densidad
Centralidad de grado Eigenvector

14. Grafo pp2
GLOBAL POSICIONAL
Tamaño 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

15. pp2
Average: 4,0
Std Dev: 3,6
Mayor distancia y
dispersión que
pp1
Distancia
Densidad
Centralidad de grado Eigenvector

16. Grafo pp3
GLOBAL POSICIONAL
Tamaño 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 consolidado
Distancia entre
nodos Alta

17. pp3
Average: 6,4
Std Dev: 3,6
Distancia
Densidad
Centralidad de grado Eigenvector

18. Grafo pp4
GLOBAL POSICIONAL
Tamaño 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 Consolidado
Distancia entre
nodos Media

19. pp4
Average: 3,9
Std Dev: 3,6
Distancia
Densidad
Centralidad de grado Eigenvector

20. Sub estructuras
pp1 pp2
pp3 pp4

21. A manera de resumen de los
resultados
escenarios
pp1 pp2 pp3 pp4
Distancia 1,5 4 6,4 3,9
Desv. Est. Dist. 0,6 3,6 3,6 3,6
Densidad 0,592 0,651 0,762 0,865
Vínculos 42 28 16 32
Actores 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

22. 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/
• García, A. (2002). Redes sociales y “clusters” empresariales.
REDES- Revista hispana para el análisis de redes sociales.,
Vol 1 #6 .
• 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.