La paradoja de la amistad es el fenómeno observado por primera vez por el sociólogo Scott L. Feld en 1991, según el cual la mayoría de las personas tienen menos amigos que sus amigos, en promedio. [1] Puede explicarse como una forma de sesgo de muestreo en el que es más probable que las personas con más amigos estén en el propio grupo de amigos. O, dicho de otra manera, es menos probable que uno sea amigo de alguien que tiene muy pocos amigos. En contradicción con esto, la mayoría de la gente cree que tiene más amigos que sus amigos. [2] [3] [4] [5]
La misma observación se puede aplicar de manera más general a las redes sociales definidas por otras relaciones distintas de la amistad: por ejemplo, la mayoría de las parejas sexuales de las personas han tenido (en promedio) un número mayor de parejas sexuales que las que tienen. [6] [7]
La paradoja de la amistad es un ejemplo de cómo la estructura de la red puede distorsionar significativamente las observaciones locales de un individuo. [8]
Explicación matemática
A pesar de su carácter aparentemente paradójico , el fenómeno es real y puede explicarse como consecuencia de las propiedades matemáticas generales de las redes sociales . Las matemáticas detrás de esto están directamente relacionadas con la desigualdad media aritmético-geométrica y la desigualdad de Cauchy-Schwarz . [9]
Formalmente, Feld asume que una red social está representada por un grafo no dirigido G = ( V , E ) , donde el conjunto V de vértices corresponde a las personas en la red social, y el conjunto E de aristas corresponde a la relación de amistad entre pares. de la gente. Es decir, asume que la amistad es una relación simétrica : si x es amigo de y , entonces x es amigo de y . La amistad entre x y y , por tanto, se modela por el borde { x , y }, y el número de amigos un individuo tiene corresponde a un vértice de grado . Por tanto, el número medio de amigos de una persona en la red social viene dado por la media de los grados de los vértices del gráfico. Es decir, si el vértice v tiene bordes d ( v ) que lo tocan (representando a una persona que tiene d ( v ) amigos), entonces el número promedio μ de amigos de una persona aleatoria en el gráfico es
El número promedio de amigos que tiene un amigo típico se puede modelar eligiendo una persona al azar (que tenga al menos un amigo) y luego calculando cuántos amigos tienen sus amigos en promedio. Esto equivale a elegir, uniformemente al azar, un borde del gráfico (que representa un par de amigos) y un punto final de ese borde (uno de los amigos), y nuevamente calcular el grado del punto final seleccionado. La probabilidad de un cierto vértice a ser elegido es:
El primer factor corresponde a la probabilidad de que la arista elegida contenga el vértice, que aumenta cuando el vértice tiene más amigos. El factor de reducción a la mitad simplemente proviene del hecho de que cada borde tiene dos vértices. Entonces, el valor esperado del número de amigos de un amigo (elegido al azar) es:
Sabemos por la definición de varianza que:
dónde es la varianza de los grados en el gráfico. Esto nos permite calcular el valor esperado deseado:
Para un gráfico que tiene vértices de diversos grados (como es típico en las redes sociales), es estrictamente positivo, lo que implica que el grado medio de un amigo es estrictamente mayor que el grado medio de un nodo aleatorio.
Otra forma de entender cómo surgió el primer término es la siguiente. Para cada amistad (u, v) , un nodo u menciona que v es un amigo y v tiene d (v) amigos. Hay d (v) amigos que mencionan esto. De ahí el cuadrado del término d (v) . Agregamos esto para todas esas amistades en la red tanto desde la perspectiva de la u como de la v , lo que da el numerador. El denominador es el número total de tales amistades, que es el doble de las aristas totales en la red (una desde la perspectiva de la u y la otra desde la v ).
Después de este análisis, Feld pasa a hacer algunos supuestos más cualitativos sobre la correlación estadística entre el número de amigos que tienen dos amigos, basándose en teorías de las redes sociales como la mezcla selectiva , y analiza qué implican estos supuestos sobre el número de personas. cuyos amigos tienen más amigos que ellos. Con base en este análisis, concluye que en las redes sociales reales, es probable que la mayoría de las personas tengan menos amigos que el promedio del número de amigos de sus amigos. Sin embargo, esta conclusión no es una certeza matemática; existen gráficos no dirigidos (como el gráfico que se forma al eliminar un solo borde de un gran gráfico completo ) que es poco probable que surjan como redes sociales, pero en los que la mayoría de los vértices tienen un grado más alto que el promedio de los grados de sus vecinos.
Aplicaciones
El análisis de la paradoja de la amistad implica que es probable que los amigos de individuos seleccionados al azar tengan una centralidad superior a la media . Esta observación se ha utilizado como una forma de pronosticar y ralentizar el curso de las epidemias , utilizando este proceso de selección aleatoria para elegir individuos para inmunizar o monitorear la infección, evitando la necesidad de un cálculo complejo de la centralidad de todos los nodos de la red. [10] [11] [12]
Un estudio realizado en 2010 por Christakis y Fowler mostró que los brotes de gripe se pueden detectar casi 2 semanas antes de que lo hagan las medidas de vigilancia tradicionales mediante el uso de la paradoja de la amistad para monitorear la infección en una red social. [13] Descubrieron que usar la paradoja de la amistad para analizar la salud de los amigos centrales es "una forma ideal de predecir los brotes, pero no existe información detallada para la mayoría de los grupos, y producirla requeriría mucho tiempo y sería costoso". [14]
La "paradoja de la amistad generalizada" establece que la paradoja de la amistad se aplica también a otras características. Por ejemplo, es probable que los coautores de uno sean más prominentes, con más publicaciones, más citas y más colaboradores, [15] [16] [17] o los seguidores de uno en Twitter tienen más seguidores. [18] El mismo efecto también ha sido demostrado para el Bienestar Subjetivo por Bollen et al (2017), [19] quienes utilizaron una red de Twitter a gran escala y datos longitudinales sobre el bienestar subjetivo de cada individuo en la red para demostrar que tanto la paradoja de la amistad como la de la "felicidad" pueden darse en las redes sociales online.
Ver también
Referencias
- ^ Feld, Scott L. (1991), "Por qué tus amigos tienen más amigos que tú", American Journal of Sociology , 96 (6): 1464-1477, doi : 10.1086 / 229693 , JSTOR 2781907.
- ^ Zuckerman, Ezra W .; Jost, John T. (2001), "¿Qué te hace pensar que eres tan popular? Mantenimiento de la autoevaluación y el lado subjetivo de la" paradoja de la amistad " " (PDF) , Social Psychology Quarterly , 64 (3): 207–223 , doi : 10.2307 / 3090112 , JSTOR 3090112.
- ^ McRaney, David (2012), No eres tan inteligente , Publicaciones de Oneworld, p. 160, ISBN 978-1-78074-104-8
- ^ Felmlee, Diane; Faris, Robert (2013), "Interacción en redes sociales", en DeLamater, John; Ward, Amanda (eds.), Handbook of Social Psychology (2ª ed.), Springer, págs. 439–464, ISBN 978-9400767720. Véase en particular "Lazos de amistad", pág. 452 .
- ^ Lau, JYF (2011), Introducción al pensamiento crítico y la creatividad: pensar más, pensar mejor , John Wiley & Sons, p. 191, ISBN 978-1-118-03343-2
- ^ Kanazawa, Satoshi (2009), "El fundamentalista científico: una mirada a las duras verdades sobre la naturaleza humana: por qué tus amigos tienen más amigos que tú" , Psychology Today , archivado desde el original el 7 de noviembre de 2009.
- ^ Burkeman, Oliver (30 de enero de 2010), "Esta columna cambiará tu vida: ¿Alguna vez te has preguntado por qué tus amigos parecen mucho más populares que tú? Hay una razón para eso" , The Guardian.
- ^ Lerman, Kristina; Yan, Xiaoran; Wu, Xin-Zeng (17 de febrero de 2016). "La" ilusión de la mayoría "en las redes sociales" . PLOS ONE . 11 (2): e0147617. arXiv : 1506.03022 . Código bibliográfico : 2016PLoSO..1147617L . doi : 10.1371 / journal.pone.0147617 . ISSN 1932-6203 . PMC 4757419 . PMID 26886112 .
- ^ Ben Sliman, Malek; Kohli, Rajeev (2019), "La paradoja de la amistad dirigida extendida" , SSRN , doi : 10.2139 / ssrn.3395317 , S2CID 219376223
- ^ Cohen, Reuven; Havlin, Shlomo; ben-Avraham, Daniel (2003), "Estrategias de inmunización eficientes para redes de computadoras y poblaciones", Phys. Rev. Lett. , 91 (24), 247901, arXiv : cond-mat / 0207387 , Bibcode : 2003PhRvL..91x7901C , doi : 10.1103 / PhysRevLett.91.247901 , PMID 14683159.
- ^ Christakis, NA; Fowler, JH (2010), "Sensores de redes sociales para la detección temprana de brotes contagiosos", PLOS ONE , 5 (9), e12948, arXiv : 1004.4792 , Bibcode : 2010PLoSO ... 512948C , doi : 10.1371 / journal.pone.0012948 , PMC 2939797 , PMID 20856792.
- ^ Wilson, Mark (noviembre de 2010), "Uso de la paradoja de la amistad para probar una red social", Physics Today , 63 (11): 15–16, Bibcode : 2010PhT .... 63k..15W , doi : 10.1063 / 1.3518199.
- ^ Christakis, Nicholas A .; Fowler, James H. (15 de septiembre de 2010). "Sensores de redes sociales para la detección temprana de brotes contagiosos" . PLOS ONE . 5 (9): e12948. arXiv : 1004.4792 . Código Bibliográfico : 2010PLoSO ... 512948C . doi : 10.1371 / journal.pone.0012948 . PMC 2939797 . PMID 20856792 .
- ^ Schnirring, Lisa (16 de septiembre de 2010). "Estudio: amigos 'centinelas' proporcionan una alerta temprana de la gripe" . Noticias CIDRAP .
- ^ Eom, Young-Ho; Jo, Hang-Hyun (2014), "Paradoja de la amistad generalizada en redes complejas: El caso de la colaboración científica", Scientific Reports , 4 , 4603, arXiv : 1401.1458 , Bibcode : 2014NatSR ... 4E4603E , doi : 10.1038 / srep04603 , PMC 3980335 , PMID 24714092
- ^ Grund, Thomas U. (2014), "Por qué tus amigos son más importantes y especiales de lo que crees" (PDF) , Sociological Science , 1 : 128–140, doi : 10.15195 / v1.a10
- ^ Dickerson, Kelly. "Por qué tus amigos son probablemente más populares, más ricos y más felices que tú" . Revista Slate . The Slate Group . Consultado el 17 de enero de 2014 .
- ^ Hodas, Nathan; Kooti, Farshad; Lerman, Kristina (mayo de 2013). "Friendship Paradox Redux: Tus amigos son más interesantes que tú". arXiv : 1304,3480 [ cs.SI ].
- ^ Bollen, Johan; Goncalves, Bruno; Van de Leemput, Ingrid; Guanchen, Ruan (2017), "La paradoja de la felicidad: tus amigos son más felices que tú", EPJ Data Science , 6 , arXiv : 1602.02665 , doi : 10.1140 / epjds / s13688-017-0100-1 , S2CID 2044182
enlaces externos
- Strogatz, Steven (17 de septiembre de 2012). "Amigos en los que puede contar" . New York Times . Consultado el 17 de enero de 2013 .