Transcript La presentación original en PPT Curso Redes Sociales Leon

Taller de práctico de Ucinet
Luis Rull Muñoz
mecus.es – luisrull.es
[email protected]
CURSOS DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA 2010
Universidad de León- Campus Ponferrada
1er Curso de Análisis de Redes Sociales con
entrenamiento en UCINET. Nivel básico.
1
Luis Rull. Alias “el pesado”
a.
b.
c.
d.
e.
¿Quién soy?
¿Qué he hecho?
¿Qué hago?
¿De qué va este taller?
¿Hay algo original en esta presentación?
–
–
•
¡¡¡¡NO!!!!
Todo es copiado, plagiado… no hay ninguna idea original
Creative Commons (Sin atribución)
2
Tres concepciones de la
disciplina.
a. Metafórica
b. Aproximación estructural a los fenómenos
sociales.
c. Análisis formal de redes sociales (Social
Networks Analysis)
3
Aspectos distintivos de la
ARS.
a. Fenómeno estudiado.
b. Perspectiva teórica.
c. Metodología.
•
Tipo de datos
– Datos atribucionales  Variaciones
– Datos ideacionales  Tipologías
– Datos relacionales  Redes
4
¿Qué hace el ARS?
•
Datos y realidad
– Los datos reflejan una observación de la
realidad.
– Matrices
– Grafos
5
Tipos de datos relacionales
–
Según naturaleza:
•
•
•
•
–
Binarios
Nominales
Ordinales
Intervalo
Según Medición
•
•
•
–
Binarios (0/1)
Orientados (+/-/0)
Ponderados
Según Relación
•
•
Recíproco
Orientado
6
Tipos de redes I
– Completas / Egocéntricas
– Relación / Afiliación
7
Tipos de redes II
Completas
Egocéntricas
Relación (Modo 1)
Relaciones entre
todos los miembros
de un grupo
determinado
(Población)
Relaciones de los
miembros de la
población con un
individuo específico
(Ego)
Afiliación (Modo 2)
Relaciones entre los
miembros de un
grupo con los
miembros de otros
completamente
distinto
Relaciones de dos
grupos distintos de
entidades con un
individuo específico
8
Conceptos básicos de teoría de
grafos
1. El problema de los puentes de Königsberg)
9
Conceptos básicos de teoría de
grafos
2. La solución de Euler
10
Conceptos básicos de teoría de
grafos
2.La solución de Euler
11
Conceptos básicos de teoría de
grafos
¿Qué es esto?
I3
S2
S4
W1
W9
W3
S1
W8
W5
W7
W2
W6
I1
W4
12
Conceptos básicos de teoría de
grafos
1.
2.
La importancia de la naturaleza de la relación.
Lógica y empíria. Errores de medida.
a.
b.
3.
Orientación empírica
Orientación lógica
Fuerza de la relación.
a.
b.
Similitud
Diferencia
4. Transformación de matrices.
5. Ejemplo de simetrización y dicotomización.
(CITIES)
13
UCINET y sus programas
asociados
–
–
–
–
Matriz entra  Matriz sale
Archivo entra  Archivo sale
Editor de redes (Matrix Spreadsheet Editor)
Programas de visualización
•
•
•
–
Netdraw
Keyplayer
Pajek
Ejemplo: Amigas y fiestas (Davis)
14
Centralidad y centralización
Centralidad y Centralización
1.
¿Qué es se central?
1.
2.
3.
4.
2.
Más relaciones (De grado/Degree)
Más cercanía (Closeness)
Más intermediación (Betweennes )
Más relaciones con gente importante
¿Cómo medir si en una red la centralidad está muy
disitribuida o es muy desigual?
15
Las mujeres del sur
DAVIS SOUTHERN CLUB WOMEN
DATASET DAVIS
DESCRIPTION One 18x14 matrix, binary.
BACKGROUND These data were collected by Davis et al in the
1930s. They represent observed attendance at 14 social events by
18 Southern women. The result is a person-by-event matrix: cell (i,j)
is 1 if person i attended social event j, and 0 otherwise.
REFERENCES Breiger R. (1974). The duality of persons and
groups. Social Forces, 53, 181-190.
Davis, A et al. (1941). Deep South. Chicago: University of Chicago
Press.
16
Transformaciones
1. Matrices de adyacencia y de distancia
(I)
1 1 1 1 1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
I1
I3
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W5
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S2
S4
1
I
0
0
1
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0
0
0
0
0
0
0
2
I
0
0
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0
0
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0
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0
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0
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0
3
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4
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5
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6
W
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0
0
9
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0
0
0
0
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1
1
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0
1
2
S
0
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0
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3
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0
0
0
0
0
0
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0
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0
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0
4
S
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
1
0
0
0
17
Transformaciones
2. Matrices de adyacencia y de distancia (II)
Geodesic Distances
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
I1
I3
W1
W2
W3
W4
W5
W6
W7
W8
W9
S1
S2
S4
1 2 3 4 5
I I W W W
- - - - 0
1 1 1
0
1
0 1 1
1
1 0 1
1
1 1 0
1
1 1 1
2
1 2 1
4
3 4 3
3
2 3 2
4
3 4 3
4
3 4 3
2
1 1 1
6
W
1
7
W
2
8
W
4
9
W
3
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0
W
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1
1
0
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0
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0
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0
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1
2
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3
3
2
1
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0
1
3
1
1
W
4
1
2
S
2
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4
3
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1
1
1
0
3
1
1
1
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3
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0
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3
S
-
1
4
S
4
3
4
3
3
2
2
1
1
1
3
0
4
3 4 3 3 2 2 1 1 1 3
0
18
Densidades y métricas
Densidad
D= 0.9412
D= 0.1765.
JOHN
BERT
JENNIE
LEE
JENNIE
STEVE
HOLLY
PAM
CAROL
CAROL
PAT
DON
HARRY
MICHAEL
JOHN
GERY
LEE
GERY
BRAZEY
BILL
HARRY
DON
BERT
PAULINE
STEVE
ANN
PAT
ANN
BILL
PAM
RUSS
PAULINE
BRAZEY
RUSS
MICHAEL
HOLLY
19
Densidad red no dirigida
15. Ejemplo Densidad d= 0.5333
20
Pero… ¿qué pasa si es dirigida?
Grado (Nº de enlaces de un nodo)
i.
ii.
Grado entrada
Grado de salida
21
Densidad en redes dirigidas
Grado (II) Densidad= 0.4
B
D
C
E
A
F
22
Información en movimiento
Conceptos
a. Camino (Path) (No se repiten los nodos) (A-F-D-B-C-E)
b. Sendero (Trail) (No se repiten líneas) (E-C-A-D-F-A-B)
c. Paseo (Walk) (Sin restricciones) (A-B-C-A-F-D-B)
Medidas de flujo
i.
ii.
Longitud
Distancia
23
¿Cómo de largos son los
caminos?
a. Diámetro
b. Distancia Media
c. Aplicaciones
a.
b.
c.
Intercambios (regalos, monetarios) (Un objeto no divisible ni
copiable) (No ubicuidad. Repetición Permitida. Intercambio
uno a uno)
Chismorreo (Email, referencias artículos, innovaciones
informáticas nivel 2...)(Copiable, reproducible, intercambio
uno a uno (con excepciones) Repetición permitida pero poco
común)
Infecciones (Sida,...) (Copiable, reproducible, inetrcambio uno
a uno. Repetición no suele ser permitida)
24
¿Qué medida usamos?
• Intercambios  Paseo
• Chismorreo  Sendero
• Infecciones  Caminos
25
Componentes-Conectividad
– Conjunto máximo de nodos alcanzables por
algún Camino
– Grafos concetados Un solo componente
26
Conectividad
• Conectividad de línea entre nodos a y b es
el número mínimo de líneas que deben
ser desconectados a y b.
• Conectividad de nodo entre a y b es el
número mínimo de nodos para
desconectar a y b
27
Puntos de Corte
•
Nodo que, al ser eliminado aumenta el
número de componentes
28
Puente
•
•
Enlace que, al ser eliminado aumenta el
número de componentes
Puentes locales
29
Granovetter
•
•
•
•
Los lazos débiles crean transitividad
Enlaces que son parte de triples
transitivos no pueden ser puentes.
Sólo los lazos débiles pueden se
puentes
Consecuencias en innovación
30