Taller de pr

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Taller de práctico de Ucinet

• Luis Rull Muñoz
• mecus.es luisrull.es
• luis_at_mecus.es
• CURSOS DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA 2010
• Universidad de León- Campus Ponferrada
• 1er Curso de Análisis de Redes Sociales con
  entrenamiento en UCINET. Nivel básico.

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Luis Rull. Alias el pesado

• 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)

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Tres concepciones de la disciplina.

• Metafórica
• Aproximación estructural a los fenómenos
  sociales.
• Análisis formal de redes sociales (Social
  Networks Analysis)

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Aspectos distintivos de la ARS.

• Fenómeno estudiado.
• Perspectiva teórica.
• Metodología.
• Tipo de datos
• Datos atribucionales ? Variaciones
• Datos ideacionales ? Tipologías
• Datos relacionales ? Redes

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Qué hace el ARS?

• Datos y realidad
• Los datos reflejan una observación de la
  realidad.
• Matrices
• Grafos

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Tipos de datos relacionales

• Según naturaleza
• Binarios
• Nominales
• Ordinales
• Intervalo
• Según Medición
• Binarios (0/1)
• Orientados (/-/0)
• Ponderados
• Según Relación
• Recíproco
• Orientado

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Tipos de redes I

• Completas / Egocéntricas
• Relación / Afiliación

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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
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Conceptos básicos de teoría de grafos

1. El problema de los puentes de Königsberg)

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Conceptos básicos de teoría de grafos

1. La solución de Euler

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Conceptos básicos de teoría de grafos

• 2.La solución de Euler

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Conceptos básicos de teoría de grafos

• Qué es esto?

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Conceptos básicos de teoría de grafos

• La importancia de la naturaleza de la relación.
• Lógica y empíria. Errores de medida.
• Orientación empírica
• Orientación lógica
• Fuerza de la relación.
• Similitud
• Diferencia
• Transformación de matrices.
• Ejemplo de simetrización y dicotomización.
• (CITIES)

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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)

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Centralidad y centralización

• Centralidad y Centralización
• Qué es se central?
• 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?

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Las mujeres del sur
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Transformaciones

• Matrices de adyacencia y de distancia (I)
• 1 1 1 1 1
• 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4
• I I W W W W W W W W W S S S
• - - - - - - - - - - - - - -
• 1 I1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
• 2 I3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
• 3 W1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0
• 4 W2 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0
• 5 W3 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0
• 6 W4 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0
• 7 W5 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0
• 8 W6 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0
• 9 W7 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1
• 10 W8 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1
• 11 W9 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1
• 12 S1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0
• 13 S2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
• 14 S4 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0

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Transformaciones

• Matrices de adyacencia y de distancia (II)
• Geodesic Distances
• 1 1 1 1 1
• 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4
• I I W W W W W W W W W S S S
• - - - - - - - - - - - - - -
• 1 I1 0 1 1 1 1 2 4 3 4 4 2 4
• 2 I3 0
• 3 W1 1 0 1 1 1 1 3 2 3 3 1 3
• 4 W2 1 1 0 1 1 2 4 3 4 4 1 4
• 5 W3 1 1 1 0 1 1 3 2 3 3 1 3
• 6 W4 1 1 1 1 0 1 3 2 3 3 1 3
• 7 W5 2 1 2 1 1 0 2 1 2 2 1 2
• 8 W6 4 3 4 3 3 2 0 1 1 1 3 2
• 9 W7 3 2 3 2 2 1 1 0 1 1 2 1
• 10 W8 4 3 4 3 3 2 1 1 0 1 3 1
• 11 W9 4 3 4 3 3 2 1 1 1 0 3 1
• 12 S1 2 1 1 1 1 1 3 2 3 3 0 3

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Densidades y métricas

• Densidad
• D 0.9412 D 0.1765.

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Densidad red no dirigida

1. Ejemplo Densidad d 0.5333

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Pero qué pasa si es dirigida?

• Grado (Nº de enlaces de un nodo)
• Grado entrada
• Grado de salida

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Densidad en redes dirigidas

• Grado (II) Densidad 0.4

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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
• Longitud
• Distancia

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Cómo de largos son los caminos?

1. Diámetro
2. Distancia Media
3. Aplicaciones
4. Intercambios (regalos, monetarios) (Un objeto no
   divisible ni copiable) (No ubicuidad. Repetición
   Permitida. Intercambio uno a uno)
5. Chismorreo (Email, referencias artículos,
   innovaciones informáticas nivel 2...)(Copiable,
   reproducible, intercambio uno a uno (con
   excepciones) Repetición permitida pero poco
   común)
6. Infecciones (Sida,...) (Copiable, reproducible,
   inetrcambio uno a uno. Repetición no suele ser
   permitida)

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Qué medida usamos?

• Intercambios ? Paseo
• Chismorreo ? Sendero
• Infecciones ? Caminos

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Componentes-Conectividad

• Conjunto máximo de nodos alcanzables por algún
  Camino
• Grafos concetados ?Un solo componente

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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

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Puntos de Corte

• Nodo que, al ser eliminado aumenta el número de
  componentes

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Puente

• Enlace que, al ser eliminado aumenta el número de
  componentes
• Puentes locales

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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