El análisis de redes sociales ( SNA ) es el proceso de investigar las estructuras sociales mediante el uso de redes y teoría de grafos . [1] Caracteriza las estructuras en red en términos de nodos (actores individuales, personas o cosas dentro de la red) y los lazos , bordes o vínculos (relaciones o interacciones) que los conectan. Ejemplos de estructuras sociales comúnmente visualizadas a través del análisis de redes sociales incluyen redes sociales , [2] [3] difusión de memes , [4] circulación de información,[5] redes de amistades y conocidos , redes comerciales, redes de conocimiento, [6] [7] relaciones laborales difíciles, [8] redes sociales, gráficos de colaboración , parentesco , transmisión de enfermedades y relaciones sexuales . [9] [10] Estas redes a menudo se visualizan a través de sociogramas en los que los nodos se representan como puntos y los lazos como líneas. Estas visualizaciones proporcionan un medio para evaluar cualitativamente las redes variando la representación visual de sus nodos y bordes para reflejar atributos de interés. [11]
El análisis de redes sociales se ha convertido en una técnica clave en la sociología moderna . También ha ganado una popularidad significativa en los siguientes campos : antropología , biología , [12] demografía , estudios de comunicación , [3] [13] economía , geografía , historia , ciencias de la información , estudios organizacionales , [6] [8] ciencias políticas , salud, [14] [7] psicología social , estudios del desarrollo , sociolingüística y ciencias de la computación [15] y ahora está comúnmente disponible como una herramienta de consumo (ver la lista de software SNA ). [16] [17] [18] [19]
Historia
El análisis de redes sociales tiene sus raíces teóricas en el trabajo de los primeros sociólogos como Georg Simmel y Émile Durkheim , quienes escribieron sobre la importancia de estudiar patrones de relaciones que conectan a los actores sociales. Los científicos sociales han utilizado el concepto de " redes sociales " desde principios del siglo XX para connotar conjuntos complejos de relaciones entre miembros de sistemas sociales en todas las escalas, desde la interpersonal hasta la internacional. En la década de 1930, Jacob Moreno y Helen Jennings introdujeron métodos analíticos básicos. [20] En 1954, John Arundel Barnes comenzó a usar el término sistemáticamente para denotar patrones de vínculos, abarcando conceptos usados tradicionalmente por el público y los usados por los científicos sociales: grupos delimitados (por ejemplo, tribus, familias) y categorías sociales (por ejemplo, género , etnia). Académicos como Ronald Burt , Kathleen Carley , Mark Granovetter , David Krackhardt , Edward Laumann , Anatol Rapoport , Barry Wellman , Douglas R. White y Harrison White ampliaron el uso del análisis sistemático de redes sociales. [21] El SNA se ha utilizado ampliamente en la investigación sobre la adquisición de un segundo idioma para estudiar en el extranjero. [22] Incluso en el estudio de la literatura, el análisis de redes ha sido aplicado por Anheier, Gerhards y Romo, [23] Wouter De Nooy, [24] y Burgert Senekal. [25] De hecho, el análisis de redes sociales ha encontrado aplicaciones en diversas disciplinas académicas, así como aplicaciones prácticas como la lucha contra el blanqueo de capitales y el terrorismo .
Métrica
Tamaño: el número de miembros de la red en una red determinada.
Conexiones
Homofilia : el grado en el que los actores forman vínculos con otros similares o distintos. La similitud se puede definir por género, raza, edad, ocupación, logros educativos, estatus, valores o cualquier otra característica destacada. [26] La homofilia también se conoce como assortatividad .
Multiplexidad: el número de formas de contenido contenidas en un empate. [27] Por ejemplo, dos personas que son amigas y que también trabajan juntas tendrían una multiplexidad de 2. [28] La multiplexidad se ha asociado con la fuerza de la relación y también puede comprender la superposición de lazos de red positivos y negativos. [8]
Mutualidad / Reciprocidad: el grado en el que dos actores intercambian la amistad u otra interacción del otro. [29]
Cierre de red : una medida de la integridad de las tríadas relacionales. La suposición de un individuo sobre el cierre de la red (es decir, que sus amigos también son amigos) se llama transitividad. La transitividad es el resultado del rasgo individual o situacional de la necesidad de cierre cognitivo . [30]
Propinquidad : La tendencia de los actores a tener más vínculos con otros geográficamente cercanos. [29]
Distribuciones
Puente : Un individuo cuyos vínculos débiles llenan un agujero estructural , proporcionando el único vínculo entre dos individuos o grupos. También incluye la ruta más corta cuando una más larga es inviable debido a un alto riesgo de distorsión del mensaje o falla en la entrega. [31]
Centralidad : la centralidad se refiere a un grupo de métricas que tienen como objetivo cuantificar la "importancia" o "influencia" (en una variedad de sentidos) de un nodo (o grupo) en particular dentro de una red. [32] [33] [34] [35] Ejemplos de métodos comunes para medir la "centralidad" incluyen centralidad de intermediación , [36] centralidad de proximidad , centralidad de vector propio , centralidad alfa y centralidad de grado . [37]
Densidad : La proporción de vínculos directos en una red en relación con el número total posible. [38] [39]
Distancia: El número mínimo de lazos necesario para conectar dos actores particulares, como popularizado por Stanley Milgram 's experimento pequeño mundo y la idea de 'seis grados de separación'.
Agujeros estructurales: la ausencia de vínculos entre dos partes de una red. Encontrar y explotar un agujero estructural puede dar a un emprendedor una ventaja competitiva. Este concepto fue desarrollado por el sociólogo Ronald Burt y, a veces, se lo denomina una concepción alternativa del capital social.
Fuerza del lazo: definida por la combinación lineal de tiempo, intensidad emocional, intimidad y reciprocidad (es decir, reciprocidad). [31] Los lazos fuertes se asocian con la homofilia, la proximidad y la transitividad, mientras que los lazos débiles se asocian con los puentes.
Segmentación
Los grupos se identifican como ' camarillas ' si cada individuo está directamente vinculado a todos los demás, ' círculos sociales ' si hay menos rigurosidad en el contacto directo, que es impreciso, o como bloques estructuralmente cohesivos si se desea precisión. [40]
Coeficiente de agrupamiento : una medida de la probabilidad de que dos asociados de un nodo sean asociados. Un coeficiente de agrupamiento más alto indica un mayor "clicishness". [41]
Cohesión: el grado en que los actores están conectados directamente entre sí mediante vínculos cohesivos . La cohesión estructural se refiere al número mínimo de miembros que, si se eliminan de un grupo, desconectarían al grupo. [42] [43]
Modelado y visualización de redes
La representación visual de las redes sociales es importante para comprender los datos de la red y transmitir el resultado del análisis. [44] Se han presentado numerosos métodos de visualización de datos producidos por análisis de redes sociales. [45] [46] [47] Muchos de los software analíticos tienen módulos para visualización de redes. La exploración de los datos se realiza mediante la visualización de nodos y vínculos en varios diseños, y la atribución de colores, tamaño y otras propiedades avanzadas a los nodos. Las representaciones visuales de redes pueden ser un método poderoso para transmitir información compleja, pero se debe tener cuidado al interpretar las propiedades de los nodos y gráficos solo a partir de presentaciones visuales, ya que pueden tergiversar las propiedades estructurales mejor capturadas a través de análisis cuantitativos. [48]
Los gráficos firmados se pueden utilizar para ilustrar las buenas y malas relaciones entre humanos. Una ventaja positiva entre dos nodos denota una relación positiva (amistad, alianza, citas) y una ventaja negativa entre dos nodos denota una relación negativa (odio, ira). Los gráficos de redes sociales firmados se pueden utilizar para predecir la evolución futura del gráfico. En las redes sociales firmadas, existe el concepto de ciclos "equilibrados" y "desequilibrados". Un ciclo equilibrado se define como un ciclo en el que el producto de todos los signos es positivo. Según la teoría del equilibrio, los gráficos equilibrados representan a un grupo de personas que es poco probable que cambien sus opiniones sobre las demás personas del grupo. Los gráficos desequilibrados representan un grupo de personas que es muy probable que cambien sus opiniones sobre las personas de su grupo. Por ejemplo, un grupo de 3 personas (A, B y C) donde A y B tienen una relación positiva, B y C tienen una relación positiva, pero C y A tienen una relación negativa es un ciclo desequilibrado. Es muy probable que este grupo se transforme en un ciclo equilibrado, como uno en el que B solo tiene una buena relación con A, y tanto A como B tienen una relación negativa con C. Al utilizar el concepto de ciclos equilibrados y desequilibrados, la evolución de Se pueden predecir gráficos de redes sociales firmados . [49]
Especialmente cuando se utiliza el análisis de redes sociales como herramienta para facilitar el cambio, los diferentes enfoques del mapeo participativo de redes han demostrado ser útiles. Aquí, los participantes / entrevistadores proporcionan datos de la red al trazar un mapa de la red (con lápiz y papel o digitalmente) durante la sesión de recopilación de datos. Un ejemplo de un enfoque de mapeo de redes con lápiz y papel, que también incluye la recopilación de algunos atributos de los actores (influencia percibida y objetivos de los actores) es la caja de herramientas * Net-map . Un beneficio de este enfoque es que permite a los investigadores recopilar datos cualitativos y hacer preguntas aclaratorias mientras se recopilan los datos de la red. [50]
Potencial de las redes sociales
El potencial de redes sociales (SNP) es un coeficiente numérico , derivado de algoritmos [51] [52] para representar tanto el tamaño de la red social de un individuo como su capacidad para influir en esa red. Los coeficientes SNP fueron definidos y utilizados por primera vez por Bob Gerstley en 2002. Un término estrechamente relacionado es Usuario Alfa , definido como una persona con un SNP alto.
Los coeficientes SNP tienen dos funciones principales:
- La clasificación de las personas en función de su potencial de redes sociales, y
- La ponderación de los encuestados en estudios cuantitativos de investigación de mercados.
Al calcular el SNP de los encuestados y al dirigirse a los encuestados con un SNP alto, se mejora la fuerza y la relevancia de la investigación de marketing cuantitativa utilizada para impulsar las estrategias de marketing viral .
Las variables utilizadas para calcular el SNP de un individuo incluyen, entre otras: participación en actividades de redes sociales, membresía en grupos, roles de liderazgo, reconocimiento, publicación / edición / contribución a medios no electrónicos, publicación / edición / contribución a medios electrónicos (sitios web, blogs) y la frecuencia de la distribución anterior de información dentro de su red. El acrónimo "SNP" y algunos de los primeros algoritmos desarrollados para cuantificar el potencial de las redes sociales de un individuo se describieron en el libro blanco "La investigación publicitaria está cambiando" (Gerstley, 2003). Véase Marketing viral . [53]
El primer libro [54] que discutió el uso comercial de los usuarios Alpha entre las audiencias de telecomunicaciones móviles fue 3G Marketing de Ahonen, Kasper y Melkko en 2004. El primer libro que discutió los usuarios Alpha de manera más general en el contexto de la inteligencia de marketing social fue Communities Dominate Brands de Ahonen & Moore en 2005. En 2012, Nicola Greco ( UCL ) presenta en TEDx el potencial de las redes sociales como un paralelismo con la energía potencial que los usuarios generan y las empresas deben utilizar, afirmando que "SNP es el nuevo activo al que toda empresa debe apuntar tener". [55]
Aplicaciones prácticas
El análisis de redes sociales se utiliza ampliamente en una amplia gama de aplicaciones y disciplinas. Algunas aplicaciones comunes de análisis de redes incluyen agregación y minería de datos , modelado de propagación de redes, modelado y muestreo de redes, análisis de atributos y comportamiento del usuario, soporte de recursos mantenidos por la comunidad, análisis de interacción basado en la ubicación, intercambio y filtrado social , desarrollo de sistemas de recomendación y predicción de enlaces. y resolución de entidades. [56] En el sector privado, las empresas utilizan el análisis de redes sociales para respaldar actividades como la interacción y el análisis del cliente, el análisis del desarrollo de sistemas de información , [57] marketing y las necesidades de inteligencia empresarial (ver análisis de redes sociales ). Algunos usos del sector público incluyen el desarrollo de estrategias de participación de líderes, el análisis de la participación individual y grupal y el uso de los medios , y la resolución de problemas basada en la comunidad .
Aplicaciones de seguridad
El análisis de redes sociales también se utiliza en actividades de inteligencia, contrainteligencia y aplicación de la ley . Esta técnica permite a los analistas mapear organizaciones encubiertas como una red de espionaje , una familia del crimen organizado o una pandilla callejera. La Agencia de Seguridad Nacional (NSA) utiliza sus programas de vigilancia electrónica para generar los datos necesarios para realizar este tipo de análisis en células terroristas y otras redes consideradas relevantes para la seguridad nacional. La NSA busca hasta tres nodos de profundidad durante este análisis de red. [58] Una vez completado el mapeo inicial de la red social, se realiza un análisis para determinar la estructura de la red y determinar, por ejemplo, los líderes dentro de la red. [59] Esto permite que los activos militares o policiales para poner en marcha la captura-o-Kill ataques de decapitación en los objetivos de alto valor en posiciones de mando para interrumpir el funcionamiento de la red. La NSA ha estado realizando análisis de redes sociales en registros de detalles de llamadas (CDR), también conocidos como metadatos , desde poco después de los ataques del 11 de septiembre . [60] [61]
Aplicaciones de análisis textual
Los grandes corpus textuales se pueden convertir en redes y luego analizar con el método de análisis de redes sociales. En estas redes, los nodos son Actores sociales y los enlaces son Acciones. La extracción de estas redes se puede automatizar mediante el uso de analizadores. Las redes resultantes, que pueden contener miles de nodos, se analizan luego mediante el uso de herramientas de la teoría de redes para identificar los actores clave, las comunidades o partes clave, y propiedades generales como la robustez o estabilidad estructural de la red en general, o la centralidad de ciertos nodos. [62] Esto automatiza el enfoque introducido por el Análisis Narrativo Cuantitativo, [63] mediante el cual los tripletes sujeto-verbo-objeto se identifican con pares de actores vinculados por una acción, o pares formados por actor-objeto. [64]
En otros enfoques, el análisis textual se lleva a cabo considerando la red de palabras que coexisten en un texto (ver, por ejemplo, el Semantic Brand Score ). En estas redes, los nodos son palabras y los enlaces entre ellos se ponderan en función de su frecuencia de co-ocurrencia (dentro de un rango máximo específico).
Aplicaciones de internet
El análisis de redes sociales también se ha aplicado para comprender el comportamiento en línea de individuos, organizaciones y entre sitios web. [15] El análisis de hipervínculos se puede utilizar para analizar las conexiones entre sitios web o páginas web para examinar cómo fluye la información a medida que las personas navegan por la web. [65] Las conexiones entre organizaciones se analizaron mediante un análisis de hipervínculos para examinar qué organizaciones dentro de una comunidad temática. [66]
Aplicaciones de redes sociales en Internet
El análisis de redes sociales se ha aplicado a las redes sociales como una herramienta para comprender el comportamiento entre individuos u organizaciones a través de sus vínculos en sitios web de redes sociales como Twitter y Facebook . [67]
En el aprendizaje colaborativo asistido por computadora
Uno de los métodos más actuales de aplicación del SNA es el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL). Cuando se aplica a CSCL, SNA se utiliza para ayudar a comprender cómo los alumnos colaboran en términos de cantidad, frecuencia y duración, así como la calidad, el tema y las estrategias de comunicación. [68] Además, SNA puede centrarse en aspectos específicos de la conexión de red o de toda la red en su conjunto. Utiliza representaciones gráficas, representaciones escritas y representaciones de datos para ayudar a examinar las conexiones dentro de una red CSCL. [68] Al aplicar SNA a un entorno CSCL, las interacciones de los participantes se tratan como una red social. El enfoque del análisis está en las "conexiones" hechas entre los participantes - cómo interactúan y se comunican - en contraposición a cómo cada participante se comportó por su cuenta.
Términos clave
Hay varios términos clave asociados con la investigación del análisis de redes sociales en el aprendizaje colaborativo asistido por computadora, tales como: densidad , centralidad , grado , grado y sociograma .
- La densidad se refiere a las "conexiones" entre los participantes. La densidad se define como el número de conexiones que tiene un participante, dividido por el total de conexiones posibles que podría tener un participante. Por ejemplo, si hay 20 personas participando, cada persona podría potencialmente conectarse con otras 19 personas. Una densidad del 100% (19/19) es la mayor densidad del sistema. Una densidad del 5% indica que solo hay 1 de 19 conexiones posibles. [68]
- La centralidad se centra en el comportamiento de los participantes individuales dentro de una red. Mide el grado en el que un individuo interactúa con otros individuos en la red. Cuanto más se conecta un individuo con otros en una red, mayor es su centralidad en la red. [68] [13]
Las variables de grado de entrada y salida están relacionadas con la centralidad.
- La centralidad de grado se concentra en un individuo específico como punto de enfoque; La centralidad de todos los demás individuos se basa en su relación con el punto focal del individuo "en grado". [68]
- El grado externo es una medida de centralidad que todavía se enfoca en un solo individuo, pero el analítico se preocupa por las interacciones salientes del individuo; la medida de centralidad de grado externo es cuántas veces el individuo del punto de enfoque interactúa con otros. [68] [13]
- Un sociograma es una visualización con límites definidos de conexiones en la red. Por ejemplo, un sociograma que muestra puntos de centralidad de grado para el Participante A ilustraría todas las conexiones salientes que el Participante A hizo en la red estudiada. [68]
Capacidades únicas
Los investigadores emplean el análisis de redes sociales en el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por computadora, en parte debido a las capacidades únicas que ofrece. Este método particular permite el estudio de patrones de interacción dentro de una comunidad de aprendizaje en red y puede ayudar a ilustrar el alcance de las interacciones de los participantes con los otros miembros del grupo. [68] Los gráficos creados con herramientas SNA proporcionan visualizaciones de las conexiones entre los participantes y las estrategias utilizadas para comunicarse dentro del grupo. Algunos autores también sugieren que el SNA proporciona un método para analizar fácilmente los cambios en los patrones de participación de los miembros a lo largo del tiempo. [69]
Varios estudios de investigación han aplicado SNA a CSCL en una variedad de contextos. Los hallazgos incluyen la correlación entre la densidad de una red y la presencia del maestro, [68] un mayor respeto por las recomendaciones de los participantes "centrales", [70] la poca frecuencia de interacción entre géneros en una red, [71] y el rol relativamente pequeño interpretado por un instructor en una red de aprendizaje asincrónica . [72]
Otros métodos utilizados junto con el SNA
Aunque muchos estudios han demostrado el valor del análisis de redes sociales dentro del campo del aprendizaje colaborativo asistido por computadora, [68] los investigadores han sugerido que el SNA por sí solo no es suficiente para lograr una comprensión completa de CSCL. La complejidad de los procesos de interacción y la gran cantidad de fuentes de datos dificultan que SNA proporcione un análisis en profundidad de CSCL. [73] Los investigadores indican que el SNA debe complementarse con otros métodos de análisis para formar una imagen más precisa de las experiencias de aprendizaje colaborativo. [74]
Varios estudios de investigación han combinado otros tipos de análisis con SNA en el estudio de CSCL. Esto puede denominarse enfoque de múltiples métodos o triangulación de datos , lo que conducirá a un aumento de la confiabilidad de la evaluación en los estudios de CSCL.
- Método cualitativo: los principios de la investigación de estudios de caso cualitativos constituyen un marco sólido para la integración de los métodos de SNA en el estudio de las experiencias de CSCL. [75]
- Datos etnográficos como cuestionarios y entrevistas para estudiantes y observaciones de no participantes en el aula [74]
- Estudios de casos : estudiar de forma exhaustiva situaciones específicas de CSCL y relacionar los resultados con los esquemas generales [74]
- Análisis de contenido : ofrece información sobre el contenido de la comunicación entre los miembros [74].
- Método cuantitativo: incluye análisis estadísticos descriptivos simples sobre sucesos para identificar actitudes particulares de los miembros del grupo que no se han podido rastrear a través del SNA para detectar tendencias generales.
- Archivos de registro informáticos : proporcionan datos automáticos sobre cómo los alumnos utilizan las herramientas de colaboración [74]
- Escala multidimensional (MDS) : traza similitudes entre actores, de modo que más datos de entrada similares estén más cerca [74]
- Herramientas de software : QUEST, SAMSA (sistema de matriz de adyacencia y análisis basado en sociogramas) y Nud * IST [74]
Ver también
- Teoría actor-red
- Estructura de la comunidad
- Red compleja
- Humanidades digitales
- Análisis dinámico de redes
- Paradoja de la amistad
- Movilidad individual
- Sociología matemática
- Ley de metcalfe
- Análisis de difusión basado en red
- Ciencia de la red
- Patrones organizativos
- Fenómeno del pequeño mundo
- Analítica de redes sociales
- Minería de redes sociales
- Red social
- Software de análisis de redes sociales
- Servicio de redes sociales
- Software social
- Web social
- Sociomapping
- Atención desigualdad
Referencias
- ^ Otte, Evelien; Rousseau, Ronald (2002). "Análisis de redes sociales: una estrategia poderosa, también para las ciencias de la información". Revista de Ciencias de la Información . 28 (6): 441–453. doi : 10.1177 / 016555150202800601 . S2CID 17454166 .
- ^ Grandjean, Martin (2016). "Un análisis de redes sociales de Twitter: mapeo de la comunidad de humanidades digitales" . Artes y humanidades convincentes . 3 (1): 1171458. doi : 10.1080 / 23311983.2016.1171458 .
- ^ a b Hagen L; Neely S; Robert-Cooperman C; Keller T; DePaula N (2018). "Comunicaciones de crisis en la era de las redes sociales: un análisis de red de tweets relacionados con el Zika". Soc. Sci. Computación. Rev. Revisión informática de ciencias sociales . 36 (5): 523–541. doi : 10.1177 / 0894439317721985 . ISSN 0894-4393 . OCLC 7323548177 . S2CID 67362137 .
- ^ Nasrinpour, Hamid Reza; Friesen, Marcia R .; McLeod, Robert D. (22 de noviembre de 2016). "Un modelo de propagación de mensajes basado en agentes en la red social electrónica de Facebook". arXiv : 1611.07454 [ cs.SI ].
- ^ Grandjean, Martin (2017). "Estructuras complejas y organizaciones internacionales" [Analisi e visualizzazioni delle reti in storia .. L'esempio della cooperazione intellettuale della Società delle Nazioni]. Memoria e Ricerca (2): 371–393. doi : 10.14647 / 87204 .Ver también: versión en francés (PDF) y resumen en inglés .
- ^ a b Brennecke, Julia; Rank, Olaf (1 de mayo de 2017). "La red de conocimiento de la firma y la transferencia de asesoramiento entre inventores corporativos: un estudio de redes multinivel". Política de investigación . 46 (4): 768–783. doi : 10.1016 / j.respol.2017.02.002 . ISSN 0048-7333 .
- ^ a b Harris, Jenine K; Luke, Douglas A; Shelton, Sarah C; Zuckerman, Rachael B (2009). "Cuarenta años de investigación sobre el humo de segunda mano. La brecha entre el descubrimiento y la entrega". Revista estadounidense de medicina preventiva . 36 (6): 538–548. doi : 10.1016 / j.amepre.2009.01.039 . ISSN 0749-3797 . OCLC 6980180781 . PMID 19372026 .
- ^ a b c Brennecke, Julia (2019). "Vínculos disonantes en redes intraorganizacionales: por qué las personas buscan ayuda para resolver problemas de colegas difíciles". Revista de la Academia de Administración . 63 (3): 743–778. doi : 10.5465 / amj.2017.0399 . ISSN 0001-4273 . OCLC 8163488129 .
- ^ Pinheiro, Carlos AR (2011). Análisis de redes sociales en telecomunicaciones . John Wiley e hijos. pag. 4. ISBN 978-1-118-01094-5.
- ^ D'Andrea, Alessia; et al. (2009). "Una descripción general de los métodos para el análisis de redes sociales virtuales" . En Abraham, Ajith (ed.). Análisis computacional de redes sociales: tendencias, herramientas y avances en la investigación . Saltador. pag. 8. ISBN 978-1-84882-228-3.
- ^ Grunspan, Daniel (23 de enero de 2014). "Comprensión de las aulas a través del análisis de redes sociales: una introducción al análisis de redes sociales en la investigación de la educación" . CBE: Educación en Ciencias de la Vida . 13 (2): 167-178. doi : 10.1187 / cbe.13-08-0162 . PMC 4041496 . PMID 26086650 .
- ^ Tringali, Angela; Sherer, David L .; Cosgrove, Jillian; Bowman, Reed (10 de febrero de 2020). "La etapa de la historia de vida explica el comportamiento en una red social antes y durante la temporada de cría temprana en un ave de cría cooperativa" . PeerJ . 8 : e8302. doi : 10.7717 / peerj.8302 . ISSN 2167-8359 . PMC 7020825 . PMID 32095315 .
- ^ a b c Diferencias de cronotipos de redes sociales identificadas a partir de datos de teléfonos móviles . 2018. OCLC 1062367169 .
- ^ Harris, JK; Clements, B (2007). "Utilizando el análisis de redes sociales para comprender el sistema de Missouri de planificadores de emergencias de salud pública" . Rep. De Salud Pública Informes de Salud Pública . 122 (4): 488–498. doi : 10.1177 / 003335490712200410 . ISSN 0033-3549 . OCLC 8062393936 . PMC 1888499 . PMID 17639652 .
- ^ a b Ghanbarnejad, Fakhteh; Saha Roy, Rishiraj; Karimi, Fariba; Delvenne, Jean-Charles; Mitra, Bivas (2019). Dinámica en y de redes complejas III Aprendizaje automático y enfoques de física estadística . Cham: Springer International Publishing: Pie de imprenta: Springer. ISBN 9783030146832. OCLC 1115074203 .
- ^ "Amigos de Facebook asignados por la aplicación Wolfram Alpha" . BBC News . 24 de septiembre de 2012 . Consultado el 25 de julio de 2016 .
- ^ Frederic Lardinois (30 de agosto de 2012). "Wolfram Alpha lanza informes de análisis personales para Facebook" . Tech Crunch . Consultado el 25 de julio de 2016 .
- ^ Instituto de salud reproductiva
- ^ Ivaldi M .; Ferreri L .; Daolio F .; Giacobini M .; Tomassini M .; Rainoldi A. "We-Sport: de la academia spin-off a la base de datos para el análisis de redes complejas; un enfoque innovador para una nueva tecnología" . J Sports Med y Phys Fitnes . 51 (suplemento 1 al número 3). El análisis de redes sociales se utilizó para analizar las propiedades de la red We-Sport.com permitiendo una interpretación y análisis profundo del nivel de los fenómenos de agregación en el contexto específico del deporte y el ejercicio físico.
- ^ Freeman, LC (2004). El desarrollo del análisis de redes sociales: un estudio en sociología de la ciencia . Vancouver, BC: Empirical Press.
- ^ Linton Freeman (2006). El desarrollo del análisis de redes sociales . Vancouver: Prensa empírica.
- ^ Paradowski, Michał B .; Jarynowski, Andrzej; Jelińska, Magdalena; Czopek, Karolina (2021). "Las interacciones entre compañeros fuera de clase son importantes para la adquisición de un segundo idioma durante estancias de corta duración en el extranjero: las contribuciones del análisis de redes sociales [Presentaciones de carteles seleccionados de la conferencia de la Asociación Estadounidense de Lingüística Aplicada, Denver, EE. UU., Marzo de 2020]" . Enseñanza de idiomas . 54 (1): 139-143. doi : 10.1017 / S0261444820000580 .
- ^ Anheier, HK; Gerhards, J .; Romo, FP (1995). "Formas de capital y estructura social de los campos: examen de la topografía social de Bourdieu" . Revista Estadounidense de Sociología . 100 (4): 859–903. doi : 10.1086 / 230603 . S2CID 143587142 .
- ^ De Nooy, W. (2003). "Campos y redes: análisis de correspondencias y análisis de redes sociales en el marco de la teoría de campos". Poética . 31 (5–6): 305–27. doi : 10.1016 / s0304-422x (03) 00035-4 .
- ^ Senekal, BA 2012. Die Afrikaanse lithêre sisteem: ʼn Eksperimentele benadering met behulp van Sosiale-netwerk-analise (SNA), LitNet Akademies 9 (3)
- ^ McPherson, N .; Smith-Lovin, L .; Cook, JM (2001). "Pájaros de una pluma: Homofilia en redes sociales" . Revista anual de sociología . 27 : 415–444. doi : 10.1146 / annurev.soc.27.1.415 . S2CID 2341021 .
- ^ Podolny, JM y Baron, JN (1997). "Recursos y relaciones: Redes sociales y movilidad en el lugar de trabajo". American Sociological Review . 62 (5): 673–693. CiteSeerX 10.1.1.114.6822 . doi : 10.2307 / 2657354 . JSTOR 2657354 .
- ^ Kilduff, M .; Tsai, W. (2003). Redes y organizaciones sociales . Publicaciones Sage.
- ^ a b Kadushin, C. (2012). Comprensión de las redes sociales: teorías, conceptos y hallazgos . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. ISBN 9780195379471.
- ^ Flynn, FJ; Reagans, RE; Guillory, L. (2010). "¿Se conocen ustedes dos? Transitividad, homofilia y la necesidad de un cierre (de la red)" . Revista de Personalidad y Psicología Social . 99 (5): 855–869. doi : 10.1037 / a0020961 . PMID 20954787 . S2CID 6335920 .
- ^ a b Granovetter, M. (1973). "La fuerza de los lazos débiles" . Revista Estadounidense de Sociología . 78 (6): 1360-1380. doi : 10.1086 / 225469 . S2CID 59578641 .
- ^ Hansen, Derek; et al. (2010). Análisis de redes sociales con NodeXL . Morgan Kaufmann. pag. 32. ISBN 978-0-12-382229-1.
- ^ Liu, Bing (2011). Minería de datos web: exploración de hipervínculos, contenidos y datos de uso . Saltador. pag. 271. ISBN 978-3-642-19459-7.
- ^ Hanneman, Robert A. y Riddle, Mark (2011). "Conceptos y medidas para el análisis básico de redes" . El manual Sage de análisis de redes sociales . SABIO. págs. 364–367. ISBN 978-1-84787-395-8.
- ^ Tsvetovat, Maksim y Kouznetsov, Alexander (2011). Análisis de redes sociales para empresas emergentes: encontrar conexiones en la web social . O'Reilly. pag. 45. ISBN 978-1-4493-1762-1.
- ^ La referencia más completa es: Wasserman, Stanley y Faust, Katherine (1994). Análisis de redes sociales: métodos y aplicaciones . Cambridge: Cambridge University Press. Un breve y claro resumen básico está en Krebs, Valdis (2000). "La vida social de los enrutadores". Revista de Protocolo de Internet . 3 (diciembre): 14–25.
- ^ Opsahl, Tore; Agneessens, Filip; Skvoretz, John (2010). "Centralidad de nodos en redes ponderadas: grado de generalización y caminos más cortos" . Redes sociales . 32 (3): 245-251. doi : 10.1016 / j.socnet.2010.03.006 .
- ^ "Análisis de redes sociales" (PDF) . Manual de campo 3-24: Contrainsurgencia . Cuartel General, Departamento del Ejército . págs. B – 11 - B – 12.
- ^ Xu, Guandong; et al. (2010). Minería web y redes sociales: técnicas y aplicaciones . Saltador. pag. 25. ISBN 978-1-4419-7734-2.
- ^ Cohesive.blocking es el programa R para calcular la cohesión estructural según el algoritmo de Moody-White (2003). Este sitio wiki proporciona numerosos ejemplos y un tutorial para usar con R.
- ^ Hanneman, Robert A. y Riddle, Mark (2011). "Conceptos y medidas para el análisis básico de redes" . El manual Sage de análisis de redes sociales . SABIO. págs. 346–347. ISBN 978-1-84787-395-8.
- ^ Moody, James y Douglas R. White (2003). "Cohesión estructural y arraigo: un concepto jerárquico de grupos sociales" (PDF) . American Sociological Review . 68 (1): 103-127. CiteSeerX 10.1.1.18.5695 . doi : 10.2307 / 3088904 . JSTOR 3088904 .
- ^ Pattillo, Jeffrey; et al. (2011). "Modelos de relajación de camarillas en el análisis de redes sociales" . En tailandés, My T. y Pardalos, Panos M. (eds.). Manual de Optimización en Redes Complejas: Comunicación y Redes Sociales . Saltador. pag. 149. ISBN 978-1-4614-0856-7.
- ^ Linton C. Freeman. "Visualización de redes sociales" . Revista de Estructura Social . 1 .
- ^ Hamdaqa, Mohammad; Tahvildari, Ladan; LaChapelle, Neil; Campbell, Brian (2014). "Detección de escenas culturales con optimización inversa de Louvain" . Ciencia de la Programación de Computadores . 95 : 44–72. doi : 10.1016 / j.scico.2014.01.006 .
- ^ Bacher, R. (1995). Interacción gráfica y visualización para el análisis e interpretación del resultado del análisis de contingencia . Actas de las aplicaciones informáticas de la industria energética de 1995. Salt Lake City, Estados Unidos: IEEE Power Engineering Society. págs. 128-134. doi : 10.1109 / PICA.1995.515175 .
- ^ Caschera, MC; Ferri, F .; Grifoni, P. (2008). "SIM: Un método dinámico de visualización multidimensional para redes sociales". Revista de psicología . 6 (3): 291–320.
- ^ McGrath; Blythe y Krackhardt (1997). "El efecto de la disposición espacial en juicios y errores en la interpretación de gráficos" (PDF) . Redes sociales . 19 (3): 223–242. CiteSeerX 10.1.1.121.5856 . doi : 10.1016 / S0378-8733 (96) 00299-7 .
- ^ Cartwright, D .; Frank Harary (1956). "Equilibrio estructural: una generalización de la teoría de Heider" (PDF) . Revisión psicológica . 63 (5): 277-293. doi : 10.1037 / h0046049 . PMID 13359597 .Enlace de la Universidad de Stanford .
- ^ Bernie Hogan; Juan-Antonio Carrasco & Barry Wellman (mayo de 2007). "Visualización de redes personales: trabajar con sociogramas asistidos por el participante" (PDF) . Métodos de campo . 19 (2): 116-144. doi : 10.1177 / 1525822X06298589 . S2CID 61291563 .
- ^ p. ej., Anger, I. y Kittl, C. (2011, septiembre). Medir la influencia en Twitter . En Actas de la XI Conferencia Internacional sobre Gestión del Conocimiento y Tecnologías del Conocimiento (p. 31). ACM.
- ^ Riquelme, F. y González-Cantergiani, P. (2016). Medir la influencia del usuario en Twitter: una encuesta. Tratamiento y gestión de la información. 52, pág. 949-975.
- ^ (Hrsg.), Sara Rosengren (2013). Los roles cambiantes de la publicidad . Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH. ISBN 9783658023645. Consultado el 22 de octubre de 2015 .
- ^ Ahonen, TT, Kasper, T. y Melkko, S. (2005). Marketing 3G: comunidades y alianzas estratégicas. John Wiley e hijos.
- ^ "tecnología" "Ver" TEDxMilano - Nicola Greco - en la red social y matemática "Video en TEDxTalks" . TEDxTalks .
- ^ Golbeck, J. (2013). Analizando la Web Social . Morgan Kaufmann. ISBN 978-0-12-405856-9.
- ^ Aram, Michael; Neumann, Gustaf (1 de julio de 2015). "Análisis multicapa del codesarrollo de sistemas de información empresarial" (PDF) . Revista de aplicaciones y servicios de Internet . 6 (1). doi : 10.1186 / s13174-015-0030-8 . S2CID 16502371 .
- ^ Ackerman, Spencer (17 de julio de 2013). "La NSA advirtió que controle la vigilancia, ya que la agencia revela un alcance aún mayor" . The Guardian . Consultado el 19 de julio de 2013 .
- ^ "Cómo la NSA utiliza el análisis de redes sociales para mapear redes terroristas" . 12 de junio de 2013 . Consultado el 19 de julio de 2013 .
- ^ "NSA mediante análisis de redes sociales" . Cableado . 12 de mayo de 2006 . Consultado el 19 de julio de 2013 .
- ^ "La NSA tiene una base de datos masiva de llamadas telefónicas de los estadounidenses" . 11 de mayo de 2006 . Consultado el 19 de julio de 2013 .
- ^ Sudhahar S, De Fazio G, Franzosi R, Cristianini N (2013). "Análisis en red de contenidos narrativos en grandes corpora" . Ingeniería del lenguaje natural . 21 (1): 1–32. doi : 10.1017 / S1351324913000247 . hdl : 1983 / dfb87140-42e2-486a-91d5-55f9007042df .
- ^ Análisis narrativo cuantitativo; Roberto Franzosi; Universidad de Emory © 2010
- ^ a b Sudhahar S, Veltri GA, Cristianini N (2015). "Análisis automatizado de las elecciones presidenciales de Estados Unidos utilizando Big Data y análisis de redes" . Big Data y Sociedad . 2 (1): 1–28. doi : 10.1177 / 2053951715572916 .
- ^ OSTERBUR, MEGAN; KIEL, CHRISTINA (2 de mayo de 2016). "Un hegemón que lucha por la igualdad de derechos: el papel dominante de COC Nederland en la red de defensa transnacional LGBT". Redes globales . 17 (2): 234-254. doi : 10.1111 / glob.12126 . ISSN 1470-2266 .
- ^ Osterbur, Megan E. y Christina Kiel. "Pink Links: Visualización de la red global LGBTQ" en LGBTQ Politics: A Critical Reader . eds. Marla Brettschneider, Susan Burgess, Christine Keating. pg493-522
- ^ Kwak, Haewoon; Lee, Changhyun; Park, Hosung; Moon, Sue (26 de abril de 2010). ¿Qué es Twitter, una red social o un medio de comunicación? . ACM. págs. 591–600. CiteSeerX 10.1.1.212.1490 . doi : 10.1145 / 1772690.1772751 . ISBN 9781605587998. S2CID 207178765 .
- ^ a b c d e f g h yo j Laat, Maarten de; Lally, Vic; Lipponen, Lasse; Simons, Robert-Jan (8 de marzo de 2007). "Investigación de patrones de interacción en el aprendizaje en red y el aprendizaje colaborativo asistido por computadora: un papel para el análisis de redes sociales". Revista internacional de aprendizaje colaborativo asistido por computadora . 2 (1): 87–103. doi : 10.1007 / s11412-007-9006-4 . S2CID 3238474 .
- ^ Palonen, T. y Hakkarainen, KB Fishman y S. O'Connor-Divelbiss (eds.). Patrones de interacción en el aprendizaje asistido por computadora: un análisis de redes sociales (PDF) . IV Congreso Internacional de Ciencias del Aprendizaje. Mahwah, Nueva Jersey: Erlbaum. págs. 334–339.
- ^ Martínez, A .; Dimitriadis, Y .; Rubia, B .; Gómez, E .; de la Fuente, P. (1 de diciembre de 2003). "Combinando evaluación cualitativa y análisis de redes sociales para el estudio de las interacciones sociales en el aula". Informática y educación . Documentación de interacciones colaborativas: problemas y enfoques. 41 (4): 353–368. CiteSeerX 10.1.1.114.7474 . doi : 10.1016 / j.compedu.2003.06.001 .
- ^ Cho, H .; Stefanone, M. y Gay, G (2002). Intercambio de información social en una comunidad CSCL . Soporte informático para el aprendizaje colaborativo: fundamentos para una comunidad CSCL. Hillsdale, Nueva Jersey: Lawrence Erlbaum. págs. 43–50. CiteSeerX 10.1.1.225.5273 .
- ^ Aviv, R .; Erlich, Z .; Ravid, G. y Geva, A. (2003). "Análisis de redes de construcción de conocimiento en redes de aprendizaje asincrónicas". Revista de redes de aprendizaje asincrónicas . 7 (3): 1–23. CiteSeerX 10.1.1.2.9044 .
- ^ Daradoumis, Thanasis; Martínez-Monés, Alejandra; Xhafa, Fatos (5 de septiembre de 2004). Vreede, Gert-Jan de; Guerrero, Luis A .; Raventós, Gabriela Marín (eds.). Groupware: diseño, implementación y uso . Apuntes de conferencias en informática. Springer Berlín Heidelberg. págs. 289-304 . doi : 10.1007 / 978-3-540-30112-7_25 . hdl : 2117/116654 . ISBN 9783540230168.
- ^ a b c d e f g Martínez, A .; Dimitriadis, Y .; Rubia, B .; Gómez, E .; de la Fuente, P. (1 de diciembre de 2003). "Combinando evaluación cualitativa y análisis de redes sociales para el estudio de las interacciones sociales en el aula". Informática y educación. Documentación de interacciones colaborativas: problemas y enfoques . 41 (4): 353–368. CiteSeerX 10.1.1.114.7474 . doi : 10.1016 / j.compedu.2003.06.001 .
- ^ Johnson, Karen E. (1 de enero de 1996). "Revisión del arte de la investigación de estudios de caso". The Modern Language Journal . 80 (4): 556–557. doi : 10.2307 / 329758 . JSTOR 329758 .
enlaces externos
Otras lecturas
- Awesome Network Analysis (más de 200 enlaces a libros, conferencias, cursos, revistas, grupos de investigación, software, tutoriales y más)
- Introducción a los modelos estocásticos basados en actores para la dinámica de redes - Snijders et al.
- Centro de Análisis Computacional de Sistemas Sociales y Organizacionales (CASOS) en Carnegie Mellon
- NetLab de la Universidad de Toronto, estudia la intersección de las redes sociales, de comunicación, de información y de computación.
- Netwiki (página wiki dedicada a las redes sociales; mantenida en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill)
- Programa sobre gobernanza en red - Programa sobre gobernanza en red, Universidad de Harvard
- El Taller Internacional sobre Minería y Análisis de Redes Sociales (SNA-KDD) - Taller anual sobre análisis de redes sociales y minería, con participantes de ciencias de la computación, ciencias sociales y disciplinas relacionadas.
- Dinámica histórica en tiempos de crisis: finales de Bizancio, 1204-1453 (una discusión del análisis de redes sociales desde el punto de vista de los estudios históricos)
- Análisis de redes sociales: un enfoque sistemático para investigar
Organizaciones
- Red internacional de análisis de redes sociales
Revistas revisadas por colegas
- Redes sociales
- Ciencia de la red
- Revista de estructura social
- Revista de redes complejas
- Revista de Sociología Matemática
- Minería y análisis de redes sociales (SNAM)
- "ROJOS" . España: Universidad Autónoma de Barcelona y Universidad de Sevilla. Cite journal requiere
|journal=
( ayuda ) - "Conexiones" . Red internacional de análisis de redes sociales. Archivado desde el original el 18 de julio de 2013. Cite journal requiere
|journal=
( ayuda )
Libros de texto y recursos educativos
- Redes, multitudes y mercados (2010) de D. Easley y J. Kleinberg
- Introducción a los métodos de redes sociales (2005) por R. Hanneman & M. Riddle
- Análisis de redes sociales con aplicaciones (2013) por I. McCulloh, H. Armstrong y A. Johnson
- Análisis de redes sociales en telecomunicaciones (2011) por Carlos Andre Reis Pinheiro