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Análisis de redes sociales

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Descripción general

El análisis de redes sociales es el estudio de la estructura y cómo influye en la salud, y se basa en construcciones teóricas de la sociología y los fundamentos matemáticos de la teoría de grafos. La estructura se refiere a las regularidades en el patrón de relaciones entre individuos, grupos y / u organizaciones. Cuando se realiza un análisis de redes sociales, la suposición subyacente es que la estructura de la red y las propiedades de esa estructura tienen implicaciones significativas en el resultado de interés.

Debido a su enfoque en la estructura de la red más que en las características individuales y / o comportamientos de los miembros de la red, los datos requeridos para un análisis apropiado difieren de los que normalmente se recopilan en los diseños de estudios epidemiológicos no relacionales. Por lo general, los diseños de estudio que se centran en las características / comportamientos individuales y cómo esas características influyen en la salud, recopilan y realizan análisis de datos de atributos. Los datos de atributos se definen como datos que reflejan las actitudes, opiniones y comportamientos de individuos o grupos. Por el contrario, el análisis de redes sociales no solo requiere datos de atributos, sino que se basa en la recopilación y el análisis de datos relacionales. Los datos relacionales se refieren a contactos, vínculos y conexiones que relacionan a un agente en una red con otro. Los datos relacionales no pueden reducirse a propiedades de los agentes individuales en sí mismos, sino a un sistema / colección de agentes.

Descripción

La mayoría de los estudios de redes sociales utilizan redes completas (sociocéntricas) o diseños de estudio egocéntricos. Los estudios de redes completas evalúan las relaciones entre individuos o actores que, a efectos analíticos, se consideran limitadas o cerradas, aunque en realidad los límites de la red son permeables y / o ambiguos. Cuando se realizan estudios de toda la red, el enfoque del estudio es medir los patrones estructurales de cómo interactúan los individuos dentro de la red y cómo esos patrones explican resultados de salud específicos. La suposición subyacente que se hace cuando se realiza un análisis de red completa es que los individuos que forman un grupo o red social interactuarán más que un grupo de tamaño similar seleccionado al azar.

En un estudio sociocéntrico, los miembros de la red suelen ser conocidos o fácilmente determinados porque el foco suele estar en redes cerradas que están definidas a priori. Por esta razón, la recopilación de datos para el análisis de redes sociocéntricas implica enumerar a todos los miembros de la red y administrar encuestas de saturación a todos los miembros de la red. Una encuesta de saturación proporciona a los encuestados una lista de todos los miembros de la red, y se les pide a los encuestados que identifiquen a los miembros con los que están afiliados. A partir de estos datos, se pueden construir matrices actor por actor y se pueden realizar análisis de redes sociales.

limón contra kurtzman (1971)

Cuando la red de interés no tiene límites claramente definidos, los estudios sociocéntricos dan como resultado una bola de nieve o un muestreo impulsado por los encuestados para generar la red y recopilar datos para identificar patrones estructurales. En el muestreo impulsado por los encuestados, se entrevista a un pequeño número de miembros de la red y se les pide que nombren a otros miembros de la red, y esos miembros nombrados también son entrevistados y se les pide que nombren a otros miembros de la red. Este proceso iterativo continúa hasta que se identifican todos los miembros de la red, o para un número establecido a priori de ondas establecidas antes del inicio del estudio. La suposición que se hace cuando se utiliza el muestreo dirigido por encuestados es que la red muestreada es representativa de todos los demás segmentos de la red de los que no se han recopilado datos. El muestreo impulsado por los encuestados utiliza encuestas generadoras de nombres para identificar a los miembros de la red, seguidas de preguntas de intérpretes de nombres para solicitar información sobre los actores nombrados, sus características y las relaciones con los actores focales.

Los diseños de redes egocéntricas, por otro lado, se enfocan en un actor focal, el ego y las relaciones entre el ego y los actores u objetos nombrados dentro de sus redes sociales. Este tipo de diseños recopilan datos sobre las relaciones que involucran al ego y los objetos, altera, a los que están vinculados. Los diseños de estudios egocéntricos utilizan generadores de nombres o de posiciones para obtener datos tanto de atributos como de relaciones que se pueden usar para construir actor por actor a partir de los cuales se puede construir un análisis de datos egocéntrico. Los generadores de posición se utilizan para identificar a las personas que ocupan listas de valores particulares, como los abogados, donde como generadores de nombres, como se discutió anteriormente, son cuestionarios que le hacen preguntas al ego sobre individuos con los que está conectado de una manera específica. Sin embargo, a diferencia de los estudios sociocéntricos, las limitaciones de recursos impiden la entrevista posterior de los alters nombrados y, por lo tanto, el ego sirve como informante no solo para sus propias relaciones con los alters, sino también para las relaciones de los alters entre sí. Las preguntas generadoras de nombres, como en el muestreo sociocéntrico impulsado por encuestados, suelen ir seguidas de cuestionarios de intérpretes de nombres.

Análisis de datos de redes sociales

Los datos de la red, aunque recopilados a nivel individual, se analizan a nivel estructural. Los datos se organizan como una matriz de actor por actor, como se muestra en la figura 1B. Los datos que se muestran en la figura uno representan la presencia o ausencia de un empate. Cuando la fuerza de un vínculo también es de interés, es decir, datos valorados, se pueden utilizar matrices de similitud o distancia. Las matrices de similitud representan vínculos más fuertes con valores numéricos crecientes, mientras que los valores numéricos crecientes en las matrices de distancia reflejan vínculos debilitados porque cuanto mayor es la distancia entre dos actores, más débiles son los vínculos. Cualquier matriz actor por actor se puede convertir en gráficos y analizar mediante un software de análisis de redes sociales como UCINET.
Los gráficos son representaciones visuales de una red. Los actores dentro de una red se muestran como nodos y las líneas que conectan los nodos son representativas de los vínculos entre dos actores. Los gráficos pueden ser dirigidos, indicando que la relación se dirige de un agente a otro, o valorada, indicando la fuerza del vínculo. Aunque visualizar los datos es informativo, el quid del análisis de redes sociales radica en el cálculo de medidas descriptivas que revelan características importantes sobre 1) la posición de los actores de la red, 2) las propiedades de los subgrupos de la red y 3) las características de las redes completas.

La posición de los actores de la red o la interconexión de los actores de la red se suele denominar una medida de cohesión. Hay dos medidas comunes de cohesión

Distancia = la longitud del camino más corto que conecta a dos actores


(Howe et al.)
La distancia entre los puntos 15 y 11 es 5

Densidad = número total de vínculos relacionales dividido por el número total posible de vínculos relacionales

Los componentes y las camarillas miden las propiedades de los subgrupos de la red.

Un componente es una parte de la red en la que todos los actores están conectados, ya sea directa o indirectamente.

(Howe et al.)

Los nodos 1, 6 y 7 forman una camarilla

Una camarilla es un subgrupo de actores que están conectados directamente entre sí, y ningún otro miembro de la red está conectado a todos los miembros del subgrupo. El análisis de camarillas es la técnica más común utilizada para identificar subgrupos densos dentro de una red.
Las características de las redes completas se definen en términos de centralidad. Las medidas de centralidad identifican a los actores más destacados dentro de una red. Puede conceptualizarse como local o global. La centralidad local se refiere a los vínculos directos que tiene un nodo en particular, mientras que la centralidad global se refiere al número de vínculos directos e indirectos de un nodo en particular. La centralidad se mide en términos de intermediación o grado. La intermediación se refiere a la cantidad de veces que un actor conecta diferentes subgrupos de una red que de otro modo no estarían conectados. En la figura 3 anterior, el nodo 19 conecta los nodos 13, 8, 17, 12, 14 y 15 a la red principal y actúa como un actor destacado dentro de la red. Su protagonismo se reitera cuando se considera la centralidad de grado. La centralidad de grado se refiere a la suma de todos los actores que están directamente conectados a un ego.

  • El nodo número 19 tiene una centralidad de grado de 9, que es la más alta en el sociógrafo. La medida de centralización general se refiere a cuán estrechamente está organizado un gráfico alrededor de su punto más central. Las medidas de la estructura de la red que se han discutido anteriormente se pueden usar para parametrizar modelos de regresión predictiva que relacionan datos relacionales con datos de atributos. Por ejemplo, después de generar medidas de estructura de red utilizando métodos de análisis de redes sociales, Lee et al utilizaron regresión multivariable para evaluar asociaciones entre medidas de centralidad y características del hospital.

Lecturas

Libros de texto y capítulos

Scott J. Análisis de redes sociales: un manual. Newbury Park: Sage, 2000.
Este libro proporciona una introducción al análisis de redes sociales. Revisa brevemente la base teórica del análisis de redes sociales y analiza las técnicas clave necesarias para realizar este tipo de análisis. Específicamente, analiza cuestiones de diseño de estudios, recopilación de datos y medidas de la estructura de las redes sociales.

Carrington PJ, Scott J, Wasserman S. Modelos y métodos en el análisis de redes sociales Cambridge: Cambridge University Press, 2005.
Este libro proporciona un enfoque metodológico más detallado para el análisis de redes sociales. El capítulo 2 proporciona una breve discusión sobre los diseños de estudios, mientras que el capítulo 3 se centra en los métodos de recopilación de datos y ajuste de modelos.

universidad privada en nueva york

Wasserman S, Faust K. Análisis de redes sociales: métodos y aplicaciones. Cambridge: Cambridge University Press, 1994.

M.E.J Newman. Redes. Una introducción. Primera edición de Oxford University Press, 2010
Este libro es un texto introductorio que analiza las redes sociales y el análisis de redes sociales.

Artículos metodológicos


Análisis de redes sociales: una introducción metodológica
Autor (es): CT Butts
Revista: Revista asiática de psicología social
Año de publicación: 2008

Métodos de encuesta para datos de red

Autor (es): PV Marsden
Revista: The Sage Handbook of Social Network Analysis
Año de publicación: 2011

El arte y la ciencia de la visualización dinámica de redes

Autor (es): S Bender-deMoll, DA McFarland
Revista: Revista de estructura social
Año de publicación: 2006

Dinámica de las díadas en las redes sociales: mecanismos asociativos, relacionales y de proximidad

Autor (es): MT Rivera, SB Soderstrom, B Uzzi
Revista: Revisión anual de sociología
Año de publicación: 2010

Un glosario de términos para navegar por el campo del análisis de redes sociales

Autor (es): P Hawe, C Webster, A Shiell
Revista: J Epidemiol Community Health
Año de publicación: 2004

Análisis de redes en salud pública: historia, métodos y aplicaciones

Autor (es): DA Luke, JK Harris
Revista: Revisión anual de salud pública
Año de publicación: 2007

Artículos de aplicación

Una (muy) breve introducción a R

Autor (es): P Torfs, C Brauer
Año de publicación: 2012

Un estudio comparativo de herramientas de análisis de redes sociales

Autor (es): Combe et al
Revista: Francia: Web Intelligence & Virtual Enterprises, Saint-Etienne
Año de publicación: 2010

c3 lesión de la médula espinal

Software para análisis de redes sociales

Autor (es): M Huisman, MAJ van Duijn
Revista: modelos y métodos en el análisis de redes sociales
Año de publicación: 2005

La propagación de la obesidad en una gran red social durante 32 años

Autor (es): NA Christakis, JH Fowler
Revista: revista de medicina de Nueva Inglaterra
Año de publicación: 2007

¿La obesidad es contagiosa? Redes sociales vs.factores ambientales en la epidemia de obesidad

Autor (es): E Cohen-Cole, JM Fletcher
Revista: Revista de economía de la salud
Año de publicación: 2008

Detección de efectos inverosímiles de las redes sociales en el acné, la altura y los dolores de cabeza: análisis longitudinal

Autor (es): E Cohen-Cole, JM Fletcher
Diario: Bmj
Año de publicación: 2008

¿Es seguro vivir en Hiroshima?

Características estructurales de las redes sociales y su relación con el apoyo social en las personas mayores: ¿Quién brinda apoyo?

Autor (es): TE Seeman, LF Berkman
Revista: Ciencias sociales y medicina
Año de publicación: 1988

Análisis de redes sociales sobre el intercambio de pacientes entre hospitales en el condado de Orange, California

Autor (es): POR Lee, SM McGlone, Y Song, TR Avery, S Eubank, CC Chang, RR Bailey, DK Wagener, DS Burke, R Platt, SS Huang
Revista: Revista estadounidense de salud pública
Año de publicación: 2011

Análisis de la red de transmisión en las investigaciones de contactos de tuberculosis

Autor (es): VJ Cook, SJ Sun, J Tapia, SQ Muth, DF Argüello, BL Lewis, RB Rothenberg, PD McElroy
Diario: J Infect Dis
Año de publicación: 2007

Software


R

Descripción: R contiene varios paquetes relevantes para el análisis de redes sociales: igraph es un paquete genérico de análisis de redes; sna realiza análisis sociométricos de redes; la red manipula y muestra objetos de la red; PAFit puede analizar la evolución de redes complejas estimando el apego preferencial y la aptitud del nodo; tnet realiza análisis de redes ponderadas, redes de dos modos y redes longitudinales; ergm es un conjunto de herramientas para analizar y simular redes basadas en modelos de gráficos aleatorios exponenciales modelos de gráficos aleatorios exponenciales; Bergm proporciona herramientas para el análisis bayesiano para modelos de gráficos aleatorios exponenciales, hergm implementa modelos de gráficos aleatorios exponenciales jerárquicos; 'RSiena' permite analizar la evolución de las redes sociales utilizando modelos dinámicos orientados al actor; latentnet tiene funciones para la posición latente de la red y los modelos de clúster; degreenet proporciona herramientas para el modelado estadístico de distribuciones de grados de la red; y networksis proporciona herramientas para simular redes bipartitas con marginales fijos.
Precio: Gratis

Statnet

Descripción: statnet es un conjunto de paquetes de software que implementan una variedad de herramientas de modelado de redes.
Precio: Gratis

http://www.insna.org/index.html
La Red Internacional para el Análisis de Redes Sociales (INSNA) es una asociación profesional para investigadores interesados ​​en el análisis de redes. El sitio web contiene descripciones del software SNA, noticias, artículos académicos, columnas técnicas, resúmenes y reseñas de libros. El sitio presenta programas de posgrado, cursos, foros de discusión, I-Connect, bibliografías y publicaciones relacionadas con el SNA. INSNA también proporciona una Revista de Redes Sociales y realiza una Conferencia Anual Internacional de Redes Sociales y otros eventos de SNA.

http://www.gmw.rug.nl/~huisman/sna/software.html

Este sitio web acompaña al capítulo Una guía del lector sobre el software SNA. En J. Scott y P.J. Carrington (Eds.) The SAGE Handbook of Social Network Analysis (págs. 578-600). El sitio web proporciona varios enlaces y referencias del software de análisis de redes sociales.

Combe y col. (2010). Un estudio comparativo de herramientas de análisis de redes sociales. Francia: Web Intelligence y empresas virtuales, Saint-Etienne

Este artículo tiene como objetivo describir las funcionalidades del análisis de redes sociales. Además, el artículo explica y compara varias de las herramientas de software más utilizadas que se dedican al análisis de redes sociales. Los paquetes de software discutidos en detalle incluyen Pajek, Gephi, NetworkX e igraph.

Huisman, M. y van Duijn, M.A.J. (2005). Software para análisis de redes sociales . En P.J. Carrington, J. Scott y S. Wasserman (Eds.) Modelos y métodos en el análisis de redes sociales (págs. 270-316). Nueva York: Cambridge University Press.

Este libro está destinado a complementar el libro de Wasserman y Faust, Análisis de redes sociales: métodos y aplicaciones. El libro de Huisman es una colección de artículos que revisan métodos de red específicos y métodos para analizar datos de redes sociales. Además de revisar la medición y el análisis de redes, este libro proporciona información sobre software para el análisis de redes sociales.

Sitios web


Red internacional para el análisis de redes sociales (INSNA)
Descripción general del sitio web: La Red Internacional para el Análisis de Redes Sociales (INSNA) es una asociación profesional para investigadores interesados ​​en el análisis de redes. El sitio web contiene descripciones del software SNA, noticias, artículos académicos, columnas técnicas, resúmenes y reseñas de libros. El sitio presenta programas de posgrado, cursos, foros de discusión, I-Connect, bibliografías y publicaciones relacionadas con el SNA. INSNA también proporciona una Revista de Redes Sociales y realiza una Conferencia Anual Internacional de Redes Sociales y otros eventos de SNA.

Statnet

Descripción general del sitio web: Statnet es un conjunto de paquetes de software para análisis de redes que implementan avances recientes en el modelado estadístico de redes. El marco analítico se basa en modelos de gráficos aleatorios de familias exponenciales (ergm). statnet proporciona un marco completo para el modelado de redes basado en ergm, que incluye herramientas para la estimación de modelos, evaluación de modelos, simulación de redes basadas en modelos y visualización de redes. Esta amplia funcionalidad está impulsada por un algoritmo central de Markov Chain Monte Carlo (MCMC).

statnet tiene un propósito diferente al de los excelentes paquetes UCINET o Pajek; la atención se centra en el modelado estadístico de datos de red. Las capacidades de modelado estadístico de statnet incluyen ERGM, espacio latente y modelos de clúster latente. Los paquetes están escritos en una combinación de (el lenguaje estadístico de código abierto) R y (estándar ANSI) C, y se llaman desde la línea de comandos R. Y debido a que se ejecuta en el paquete R (www.r-project.org), también tiene acceso a la funcionalidad completa de R, incluidos los paquetes 'network' y 'sna' escritos por Carter Butts. statnet tiene una interfaz de línea de comandos, no una GUI, con una sintaxis similar a R.

Cursos


Análisis de redes sociales
Anfitrión / programa: Instituto de Verano de Epidemiología y Salud de la Población de la Universidad de Columbia (EPIC)
Próxima oferta: del 6 al 10 de junio de 2016, de 8:30 a.m. a 12:30 p.m.
Formato del curso: presencial
Software utilizado: R

Análisis de redes sociales

Anfitrión / programa: Universidad de Michigan / Coursera
Formato del curso: en línea
Software utilizado: Gephia, Netlogo, R

Taller de verano sobre análisis de redes sociales

Próxima oferta: del 6 al 10 de junio de 2016
Formato del curso: presencial
Software utilizado: UCINET

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Modelado de red para epidemias

Próxima oferta: 9 de agosto al 2 de septiembre de 2016 (Seattle, WA)
Formato del curso: presencial
Software utilizado: R, paquete statnet

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George P. Fletcher, reconocido como uno de los más destacados académicos de los Estados Unidos en los campos del derecho penal comparado e internacional, se unió a la facultad en 1983. Imparte cursos que exploran la jurisprudencia de la guerra, la Biblia, el crimen y los derechos de las víctimas. . Fletcher ha escrito más de 150 artículos de revisión de leyes, incluido el citado a menudo Equidad y utilidad en la teoría del agravio. También ha escrito un escrito amicus de la Corte Suprema, para Hamdan v. Rumsfield en el que argumentó que un prisionero posterior al 11 de septiembre en Guantánamo que fue acusado de conspiración debe ser juzgado en un tribunal penal federal y no por una comisión militar. Al argumento de Fletcher se le atribuyó el mérito de dar forma a la opinión mayoritaria del juez John Paul Stevens, que derribó los tribunales militares utilizados durante la llamada Guerra contra el Terrorismo. Los 20 libros de Fletcher incluyen una memoria, una novela y tomos académicos. Incluyen responsabilidad extracontractual por abusos a los derechos humanos, que analiza la responsabilidad extracontractual en casos internacionales; Defender a la humanidad: cuándo se justifica la fuerza y ​​por qué, que explora las analogías entre la autodefensa en el derecho nacional e internacional; y La gramática del derecho penal: estadounidense, comparado e internacional, que investiga la estructura básica y el lenguaje de diversos sistemas de castigo penal. También ha escrito decenas de artículos de opinión y artículos más extensos para The New York Times, The New Republic, The New York Review of Books y The Washington Post. Fletcher, que habla siete idiomas extranjeros, ha impartido conferencias y ha realizado entrevistas con los medios de comunicación en ruso, francés, alemán, hebreo, español, húngaro e italiano. Es el único académico que escribe en inglés que ha sido citado por la Corte Penal Internacional. Recibió el Premio Internacional Silvio Sandano de derechos humanos en una ceremonia en el Senado de la República Italiana en 2015. Es miembro de la Academia Estadounidense de Artes y Ciencias.
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