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Análisis de Redes Sociales

Topografía de Redes

Agenda

A. Matrices de SNA: Resumen

B. Topografía de Redes: Resumen

C. Dimensión Provincial-Cosmopolitan

1. Suicidio

2. La Industria del Vestido

3. Musicales en Broadway

4. Eficacia de Redes

5. Medidas: Densidad, Grado medio, y Coeficiente de agrupación

D. Topografía de Redes: Dimensión Jerárquico y de Heterarquía

1. Centralización

2. Variancia

E. Resumen: Eficacia de la Red

Métricas del SNA

• Topografía de Redes

• Centralidad, Poder y Prestigio

• Subconjuntos Cohesivo

• Corredores y Puentes

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Topografía de Redes: Métricas

• Tamaño de una Red• Densidad de una Red• Grado Medio• Accesibilidad • Punto de Conectividad• Promedio de la Distancia de un Camino• Flujo• Reciprocidad (Datos Dirigido)• Transitividad• Coeficiente de Agrupación en Clústeres• Índice “E-I”• Jerarquía (Datos Dirigido)• Centralización• “Q” de Mundo Pequeño• Variancia

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Obteniendo un Trabajo (Granovetter)

1. Contactos Personales (lazos) y obteniendo un trabajoa) 19% utilizaron medios formalesb) 19% aplicaron directamente por el trabajoc) 56% utilizaron contactos personales

2. Débil vs. Fuerte (lazos personales)a) 17% cuentan que veían sus contactos con regularidad (lazo

fuerte)b) 56% cuentan que veían sus contactos de vez en cuando (lazo

débil)c) 28% cuentan que rara vez veían sus contactos (lazo débil)

3. Lazos Personales y Satisfacción Laborala) Medios Formales – 76% tasa de satisfacciónb) Aplicación Directa – 85% tasa de satisfacciónc) Lazos Personales – 91% tasa de satisfacción

Círculos Sociales y Lazos Débiles

Lazos Débiles y Fuertes

• Actores con muchos lazos débiles generalmente encuentran más fácil acceder información (u otros tipos de recursos) de distintas partes de la estructura social

• Actores que tienen pocos lazos débiles son más propensas a "limitarse a las noticias provinciales y las opiniones de sus amigos más cercanos” (Granovetter 1983)

Redes Cosmopolitan y Provincial

Cosmopolitan Provincial

• Actores con muchos lazos débiles generalmente encuentran más fácil acceder información (u otros tipos de recursos) de distintas partes de la estructura social

• Actores que tienen pocos lazos débiles son más propensas a "limitarse a las noticias provinciales y las opiniones de sus amigos más cercanos” (Granovetter 1983)

• Parece haber una relación curvilínea entre la densidad y la eficacia de la red / actuación. Tres ejemplos:– Suicidio– La industria del vestido en nueva york– Musicales de Broadway

• ¿Implicaciones para las Redes Oscuras?

Lazos Débiles y Fuertes

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Suicidio por Densidad de la Red

Pescosolido y Georgianna 1989:44

Tasa de Suicidio

Potencial

• Las personas inmersas en redes dispersas a menudo carecen de los lazos sociales que proporcionan el apoyo necesario en tiempos de crisis

• Las personas inmersas en redes densas son a menudo desconectado de gente fuera de su grupo social inmediato, y por lo tanto carecen de lazos con personas (por ejemplo, amigos y familia) que pueden evitar que lleguen a tomar un paso final o fatal

Densidad y Suicidio

Pescosolido y Georgianna 1989:44

Suicidio por Densidad de la Red

Tasa de Suicidio

Potencial

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


La Industria del Vestido

• Las empresas examinados por Uzzi tenían la tendencia de dividir sus interacciones en el mercado en dos tipos: relaciones del "mercado" o "condiciones de plena competencia" (es decir, los vínculos débiles) y "especiales" o relaciones "cerradas" (es decir, los lazos fuerte), lo que se refiere a lazos "integrado”

• Vínculos incrustado fueron especialmente importantes en situaciones donde la confianza era importante, donde información detallada tuvo que ser pasado a otro grupo, y cuando ciertos formas para solucionar problemas estaban en la agenda (Uzzi 1996:677)

• Por su parte, Uzzi también descubrió que las empresas que están muy integrados sufren porque dejan de tener acceso a información de partes distantes del red que los hace vulnerables a situaciones que evolucionan rápidamente

• Este caso llevo Uzzi a proponer que las empresas deben tratar de mantener un equilibrio de mercado integrado y vínculos

• En apoyo de esta idea descubrió que la topografía de las redes interna a las empresas (es decir, en términos de vínculos integrados y de mercado) variaban y que existe una relación curvilínea entre el grado de arraigo y la probabilidad que falle la empresa (Uzzi 1996:675-676).

La Industria del Vestido (continuado)

Enraizamiento de Redes y la Probabilidad que Fallen

Uzzi 1996:692

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Densidad de Redes, Agrupación Mundial y Desempeño de Redes

• Uzzi y Spiro (2005) y Uzzi (2008) descubrieron que en un año determinado musicales de Broadway fueron más propensos a fallar cuando hay niveles altos y bajos de la agrupación de redes (entre los equipos creativos que producen los musicales) que cuando había niveles moderados de la agrupación

Mundos Pequeños y Redes Exitosos

Uzzi y Spiro 2005:489

• Uzzi y Spiro (2005) y Uzzi (2008) descubrieron que en un año determinado musicales de Broadway fueron más propensos a fallar cuando hay niveles altos y bajos de la agrupación de redes (entre los equipos creativos que producen los musicales) que cuando había niveles moderados de la agrupación

• ¿Por qué? Por un lado, hasta cierto punto, conectividad y la cohesión (es decir, los vínculos fuerte) entre los distintos equipos que produjeron los musicales es beneficioso porque "aumenta su acceso a material creativo diverso y novedoso" que circula entre la red”

• De lo contrario, altos niveles de conectividad y cohesión pueden llevar a la homogeneización y la imitación, reduciendo la probabilidad que los equipos crean soluciones innovadores y se distinguirán con demostraciones excepcionales

Densidad de Redes, Agrupación en Clústeres Mundial y Desempeño de Redes

Pequeño Cociente del Mundo

• ¿Cómo es que Uzzi y Spiro comprueban esto?

– Medida desarrollada que llamaron el pequeño cociente del mundo (es decir, Q de pequeño mundo) en el cual regresaron sus variables dependientes (el éxito crítico y financiero)

– De forma independiente, Humphries y Gurney (2008) desarrollaron la misma medida, que simplemente se llama "S”

• ¿Cuál es el “Q” de Mundo Pequeño o la “S” de Mundo Pequeño?

– Se basa en un modelo desarrollado por Duncan Watts y Steven Strogatz (1998), que toma una red completamente ordenada y poco a poco la transforma en una completamente al azar

Modelo Watts-Strogatz

Aleatoriedad Creciente

Regular Pequeño Mundo Al Azar

• Con lentitud se puede reexaminar el modelo completamente ordenado, Watts y Strogatz "revelaron" tres clases de redes1) Redes ordenadas, caracterizado por altos niveles de agrupamiento y

largo plazo (promedio) de recorrido entre los actores

2) Redes al azar, caracterizado por bajos niveles de agrupamiento y corto (promedio) de recorrido entre actores

3) Las redes de pequeño mundo, que se caracteriza por altos niveles de agrupamiento y corto (promedio) de recorrido entre los actores

• Watts y Strogatz generaron numerosas redes, calcularon el coeficiente de agrupamiento y la longitud del camino promedio para cada red, a continuación, "normalizaron" las medidas dividiéndolas por el coeficiente de agrupamiento de una red aleatoria del mismo tamaño (es decir, número de nodos) y la densidad (o grado medio)– Proporción CC = Coeficiente de AgrupaciónActual/Coeficiente de

AgrupaciónAl Azar

– Proporción PL = Longitud de RutaActual/Longitud de RutaAl Azar


Regular Pequeño Mundo Al Azar

Aleatoriedad Creciente


¿Cuál es el Q de Mundo Pequeño?

• Proporción CC = Coeficiente de AgrupaciónActual/Coeficiente de AgrupaciónAl Azar

• Proporción PL = Longitud de RutaActual/Longitud de RutaAl Azar

• “Q” de Mundo Pequeño = Proporción CC/Proporción PL

“CC” y “PL” a Través del TiempoUzzi (2008)

“CC

” A

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l Aza

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Al A

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Al Azar “CC” Proporción “CC”

Al Azar “PL” Proporción “PL”

Proporción CC y Accesos Financiero y Artístico

Mundos Pequeños y Longitud del Trayecto

• Redes aleatorias y generado a “WS” en tamaños que van desde 50 a 1.000, en la densidad entre 2 y 20 se puede reexaminar (de las redes "WS"), que van en probabilidad de 0.001 a 1.00

• Más de 110.000 distintos tipos de redes

• El Cálculo de longitud de camino promedio, proporción de coeficientes de agrupamiento, promedio de proporción del camino y coeficientes agrupados para todas las redes

“Q” de Mundo Pequeño

• “Q” de Mundo Pequeño = Coeficiente de AgrupaciónActual/Densidad de RedActual

• Proporción CC = Coeficiente de AgrupaciónActual/Densidad de RedActual

• Proporción PL = 1

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Topografía de Redes y la Eficacia



Redes Oscuras Eficiente

Redes Oscuras IneficienteRedes Oscuras Ineficiente


La Densidad y la Actividad Insurgente

Ejemplo de cambios de tácticas basadas en cambio de densidad

Densidad de la Red

Tiempo

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Densidad, Grado y Agrupación

• Densidad de Red = Proporción de Lazos Actuales vs Lazos Posibles

• Densidad tiende a reducir cuando el tamaño de la red aumenta (es decir, el numero de nodos)

• Esto hace que sea difícil para nosotros usar la densidad para comparar las redes de diferentes tamaños

• Grado medio es una medida alternativa - la suma de las puntuaciones individuales de grado dividido por el número total de actores en la red

• Coeficiente de Agrupación: Densidad de una red alterada

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Redes (Heterarquía y Jerárquico)

• Los primeros son vistos como descentralizado, informal y / u orgánicos de las organizaciones, mientras que los segundos son vistos como tipos centralizado, formal y / o burocrática (Burns y Stalker, 1961; Powell 1990; Ronfeldt y Arquilla 2001)

• Esta distinción es útil (y apropiado) en algunos contextos (véase, por ejemplo, Arquilla y Ronfeldt 2001; Castells 1996; Podolny y página 1998; Powell y Smith-Doerr, 1994; Ronfeldt y Arquilla 2001), pero dentro de SNA, todo es una red, algunos de los cuales son altamente centralizado y algunos de los cuales no son

• (Para nuestros propósitos) es probable que sea mejor considerar estos dos tipos ideales como postes a cada extremo de un continuo que va desde formas muy descentralizada, a otros extremos que son altamente centralizado

• Nivel Óptimo

• Stark (La Iglesia Mormona) – la centralización es buena pero…

– "Sería un error destacar sólo la naturaleza jerárquica de la autoridad mormona y sus aspectos autoritarios, porque los Santos de los Últimos Días muestran un sorprendente grado de participación de aficionados en todos los niveles de su estructura formal. Por otra parte, este cuerpo muy autoritario también muestra niveles extraordinarios de democracia participativa y en gran medida los miembros son la iglesia. Un aspecto central de esto es que entre los Santos de los Últimos Días, ser un sacerdote es una posición no remunerado que todos los hombres comprometidos se espera que cumplan "(Stark 2005:125)

• Anna Lee Saxenian (El Valle de Silicona)• David Tucker (Redes Terroristas)

Redes (Heterarquía y Jerárquico)

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Centralización y otras Medidas

• Según mas grande sea el índice de centralización, lo más probable que un solo actor sea mas central mientras que los otros actores no lo sean, así que puede ser visto como medir la desigualdad en la distribución de valores individuales. Por lo tanto, tenemos que interpretar los diversos índices en términos del tipo de centralidad estimado

• Una medida alternativa recomendada por Hoivik y Gleditsch (1975) y Coleman (1964) es la variación de centralidad de grado en una red (Wasserman y Faust 1994:177, 180-181)

• Por último, si estamos trabajando con datos dirigidos, entonces el grafico de medidas teórico de la jerarquía de Krackhardt (1994) puede ser muy informativo. Hasta la fecha, sin embargo, los análisis de redes sociales de las redes terroristas han utilizado datos no dirigidos

Gráficos de Estrella y Línea

v1 v2

v3v4

v5

v1 v2

v3v4

v5

N etw ork A N etw ork B

Medida de Centralidad

Degree

Closeness

Betweenness

Eigenvector

Centralization Score

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

Centralization Score

16.67%

42.22%

41.67%

51.76%

Resultado de Varianza

900.00

293.88

1,600.00

400.00

Resultado de Varianza

150.00

111.17

777.78

285.81

Red BRed A

Agenda




1. Suicidio






1. Centralización

2. Variancia


Implicaciones Estratégica

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