Hoy vamos a hablar de redes. La semana pasada vimos que la complejidad está hecha de redes. Tiene una trama invisible que puntos relacionados entre sí. El análisis de redes sociales (ARS) es la forma de describir y modelar científicamente con redes.
Lo dijimos el otro dia pero lo repetimos: las ciencias sociales se basaron clásicamente en atributos. Teníamos por ejemplo el censo con todos los datos que podíamos recolectar en un domicilio cada 10 años, pero nada se extraía sobre las relaciones entre los convivientes entre sí, ni con los vecinos, ni con amigos que vivían lejos. Alguno va a trabajar en el diseño del censo del año que viene? Ahí tiene una idea.
Saber buscar para poder entender
Ahora, en el mundo red, recolectamos ADEMÁS de los nodos y sus atributos las conexiones entre ellos. Un nodo puede ser un sujeto, pero también un ministerio, un campo de conocimiento, una actividad en una empresa, un aeropuerto, un hashtag, una orquesta musical.
Una vez que tenemos nuestra hipótesis eso es lo primero que hacemos, elegir los nodos. Luego debemos seleccionar el tipo de relación que los conecta. Cuando yo trabajaba en una clínica psiquiátrica existía una red jerárquica, basada en las relaciones formales. La Dirección Médica, la Gerencia, los jefes de sector, los empleados, etc. Pero luego de un tiempo descubrí que había otras redes, por ejemplo la red de la confianza, la red que me decía en quién se podía confiar.
Después de un tiempo empecé a navegar la red de confianza mucho más que la formal y los resultados fueron mejores. Así, cuando tenía que saber algo importante, recurría mucho más a las cocineras o el electricista que a la secretaria o la gerente.
Es decir hay distintos tipos de nodos y de enlaces, aun en el mismo objeto que nos propongamos investigar. Es lo primero que hay que hacer, elegir adecuadamente los nodos y sus enlaces.
Pensamos nuestra vida como una red, mucho más de lo que creemos. El ser humano está hecho cognitivamente como un analizador de redes. Cuando le hablamos a alguien estamos pensando en que va a pensar esa persona, pero que van a pensar otros de eso que le estamos diciendo. Así lo dice la Teoría de la Mente.
A diferencia de los sistemas, que son cerrados y tienen un borde lógico estable, las redes tienen la enorme ventaja/desventaja de tener bordes porosos y mas o menos abiertos, es decir nosotros ponemos los bordes de acuerdo a lo que estamos tratando de entender.
Por ejemplo: los empleados de una empresa forman un sistema, pero la red puede excluir a algunos uo incluir a personas que circulan por la empresa por diferentes motivos sin ser parte del plantel.
Sin embargo no es todo blando, al empezar debemos establecer una definición lo más dura posible de que va a ser un enlace para nosotros y que va a ser un enlace.
Como vimos la semana pasada los nodos se deben cargar en una matriz y luego podemos visualizarla y ver sus propiedades. Cuando prueben con Gephi van a poder jugar con distintos algoritmos de layout y ver que una misma red puede ser vista de muchas formas diferentes.
Pero les advierto: las visualizaciones son espejismos, lo que hay que hacer es medir, cuantificar además de visualizar.
Qué cosas medimos
Para entender una red, definirla, decir algo serio de esa red tenemos que medirla. Las medidas son de diferente orden.
1- Medidas globales: por ejemplo cuántos nodos existe en una red o cuantos enlaces promedio tienen los nodos.
2- Medidas locales: por ejemplo cuántos nodos hay en un cluster que tenemos detectado en una red
3- Medidas nodales: son para describir las propiedades nodales, sobre todo cuando encontramos nodos importantes para nuestra investigación.
4- Medidas de enlaces: nos definen dirección y peso de un vínculo, por ejemplo podemos tener un vecino con el que nos vemos de vez en cuando y otro que viene todas las tardes a tomar mate.
Para ver las definiciones les invito a ver con más detalle estas métricas en el sitio de Talleres de la lista de redes.
Bien, una vez que tenemos claro este asunto podemos empezar a ver algunas cuestiones sobre las redes.
Propiedades de las redes
Las redes pueden ser más o menos densas. El promedio de pasos para conectar redes es una de las cuestiones más interesantes y que puede conectarse con las ideas de prigogine. Cuando una red está bien clusterizada (barrios) pero a la vez está bien conectada (avenidas) puede ser que estemos en una red “pequeño Mundo”, que son redes en las que los nodos se mantienen muy conectados e integrados con sus vecinos pero cualquier información importantes rápidamente puede viralizarse por toda la red,
Esta propiedad es tan importante que los seres vivos en general tienen redes pequños mundo. Pueden bajarse la red un nematodo c elegans y ver cómo fluyen los datos de neurona en neurona y verán que muy pocas neuronas permiten una integración tal que las mil neuronas del gusano.
Esto nos lleva a una distinción que les propongo tener en mente y que tiene que ver con encontrar cual es el centro de una red: el grado total de un nodo y el grado de intermediación, es decir cuántos nodos integra un nodo con su centralidad. PAge rank, el algoritmo de google es muy importante, porque nos dice que que lo importantes es tener amigos con muchos amigos, mas que muchos amigos.
Los interesados en la cuestión de los influencer los invito a revisar los posteos que hice para unas charlas que me pidieron sobre el tema, donde hay toda una discusión sobre la centralidad de la red.
Las comunidades
Otra cuestion es la de las medidas locales, que son la partición de la red y la detección de comunidades. Cuando hablamos de partición nos referimos a cortar la red en partes iguales.
Bien, pero otra cosa es hablar de comunidades: un clique o camarilla que son grupos muy densos (frágiles paradójicamente), los componentes de red, los k-núcleos es decir todos los que son partes de un núcleo conectados al número del núcleo (grupos de amigos más allá del grupo principal), modularidad (divide la red contando la densidad en y entre los grupos).
Girvan y Newman crearon un algoritmo basado en intermediación que permite dividir la red en partes que forman comunidades que son difíciles de detectar, especialmente en lo que respecta a la creación de opiniones.
Empezando a hacer predicciones
Las triadas nos permiten establecer la evolución de las redes a partir de hoyos estructurales que suponemos que se vana llenar. Son los cierres triádicos.
Equivalencia estructural: nos dice si dos nodos tiene el mismo tipo de estructuras alrededor. Por ejemplo los tíos son equivalentes entre sí.
Equivalencia regular: se refiere al mismo perfil de relaciones, por ejemplo los maestros tienen equivalencia regular en los relaciones que tienen con sus alumnos los directores de sus institutos. Eso nos permite encontrar nodos que merecen o no pertenecer a una estructura, estén titulados o no para eso.
Homofilia: los nodos semejantes tienden a conectarse (por ejemplo los cluster políticos), es decir esto nos devuelve a la importancia de los atributos. La homofilia es una medida de la lentitud de evolución de una red. Las redes muy homofóbicas tienden a tener pocas innovaciones.
Bueno, espero que puedan revisar estos conceptos en este juego. Pueden bajarse bases de datos de redes y ver que les aparece cuando las abren en Gephi.
La semana que viene vamos a empezar a trabajar con los juegos.
Hasta entonces.
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