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Chris McCarty University of Florida Gainesville, FL USA. Análisis “completo” Centrado en la interacción dentro de un grupo Recoge información sobre las relaciones de los miembros de un grupo entre sí. Análisis de las redes personales - PowerPoint PPT Presentation
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Chris McCarty
University of Florida
Gainesville, FL USA
Dos tipos de análisis de redes
• Análisis “completo”
• Centrado en la interacción dentro de un grupo
• Recoge información sobre las relaciones de los miembros de un grupo entre sí
• Análisis de las redes personales
• Centrado en los efectos de la red en la conducta o actitudes del individuo
• Recoge información de un informante (ego) sobre sus relaciones con otros miembros de la red (alter, singular, alteri plural –alters en inglés)
Obtención de datos de redes completas
• Matriz de adjacencia
• Definición de las relaciones existentes a partir de las observaciones realizadas
• Definición de las relaciones preguntando a los miembros de la red por una relación determinadas
Matriz de adjacencia asimétricaRed social de una clase (2001)
David Faith Rosanna Antonio Napp Lem Jim Beth Mark Kent Amber ThomasDavid 5 2 2 0 0 1 0 3 1 0 2 0Faith 1 5 5 0 0 0 0 1 0 0 2 0Rosanna 2 5 5 0 0 1 0 2 0 0 4 0Antonio 0 1 1 5 0 0 0 0 0 0 0 0Napp 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 0 0Lem 2 0 2 0 0 5 5 2 0 0 2 0Jim 0 0 1 0 0 5 5 5 0 0 2 0Beth 4 3 1 0 0 1 5 5 0 0 3 0Mark 1 0 0 1 0 0 0 0 5 0 1 0Kent 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 0 3Amber 2 3 3 0 0 1 2 2 1 0 5 0Thomas 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 5
Visualización con Netdraw de la red social de la clase (2001)
Análisis de redes personales
Redes personales – Una red egocéntrica donde los alteri no están limitados por un espacio social o geográfico.
Investigación sobre redes personales
• Las actitudes individuales y las conductas son una función de la influencia social
• Las redes personales son una forma de operacionalizar la influencia social
• La composición de las redes personales y sus características estructurales se utilizan para realizar predicciones
Red personal de Tom
Red personal de Tom
FAMILIA
TRABAJO
CLUB
Red personal de Tom
CLUB
TRABAJOFAMILIA
Red personal de Tom
FAMILIA
TRABAJO
CLUB
Obtención de datos de redes personales
• Identificar una población
• Seleccionar una muestra a encuestar
• Realizar preguntas sobre el/la encuestado/a (ego)
• Identificar miembros (alteri) de la red de ego
• Realizar preguntas sobre cada alter
• Pedir a ego que evalúe las relaciones entre los alteri
• Escrito en Java
• Un programa permite diseñar una investigación (administrador)
• Otro programa permite recoger los datos de la investigación (cliente)
Ejemplo de un fichero obtenido con Egonet
11118.40.29319M7
19262.70.584.265F6
14121.50.722.322F5
12143.20.343.541M4
23224.80.524.124F3
7145.30.653.456F2
13334.60.232.635M1
CliquesComponentsAverage alter age
Proportion of females
Average tie strength
AgeSexID
11118.40.29319M7
19262.70.584.265F6
14121.50.722.322F5
12143.20.343.541M4
23224.80.524.124F3
7145.30.653.456F2
13334.60.232.635M1
CliquesComponentsAverage alter age
Proportion of females
Average tie strength
AgeSexID
Análisis de redes personales típico
• Análisis de la composición de la red
• Análisis de la estructura de la red
Composición de la red personal
• La mayor parte de los análisis egocéntricos se centran en la composición
• Esto requiere información sobre los alteri y su relación con ego
• Las medidas utilizadas incluyen promedio de la intensidad de la relación, edad promedio de los alteri o el porcentaje de familiares en la red
Estructura de la red personal• Existen muy pocos ejemplos de análisis de la
estructura de la red personal
• La mayor parte se centran en la densidad de una pequeña muestra de la red personal
• Esas pequeñas muestras de alteri son normalmente de íntimos y presentan muy poca variabilidad estructural
• Mi interés reside en las propiedad estructurales de una amplia muestra (n>30) de redes personales
Ejemplo de una matriz de adjancencia
Katherine_Lamb Cathy_Eastin Joshua_Lamb Rod_Eastin Rebecca_Eastin Donna_Lamb Rebecca_Lamb David_Lamb Phil_Lamb Jennifer_Paigan Michael_Paigan Jonathan_Paigan Arriana_Paigan Evelyn_Hamilton Chester_Hamilton Byron_Hamilton Amy__Hamilton Christa_HamiltonCathy_Eastin 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1Joshua_Lamb 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0Rod_Eastin 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1Rebecca_Eastin 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Donna_Lamb 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0Rebecca_Lamb 1 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0David_Lamb 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0Phil_Lamb 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0Jennifer_Paigan 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0Michael_Paigan 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0Jonathan_Paigan 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0Arriana_Paigan 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0Evelyn_Hamilton 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1Chester_Hamilton 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1Byron_Hamilton 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1Amy__Hamilton 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1Christa_Hamilton 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0Micah_Hamilton 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Charlie_Davis 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Jan_Davis 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1Emily_Davis 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Christina_Davis 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Ian_Davis 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Marian_Duntley 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Jim_Duntley 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Fran_Guyett 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Scott_Guyett 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Remy_Guyett 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1Francis_Lamb 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0Dot_Wilson 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0Francis_Rupprecht 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Doug_Rupprecht 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Judy_Rivera 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Kelly_Anderson 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Craig_Anderson 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Allison_Veal 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Gene_Veal 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Savannah_Veal 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Lauren_Veal 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Sophie_Veal 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Amelia_Veal 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Claudio_Galarsa 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Crystal_Galarsa 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Crystal_Ewell 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Rachel_Criss 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Obtención de datos de redes personales
• La persona encuestada evalúa la relación entre pares de personas
• Número de evaluaciones = n(n-1)/2
• 10 alteri = 45 evaluaciones
• 20 alteri = 190 evaluaciones
• 30 alteri = 435 evaluaciones
Fatiga del encuestado según el número de alteri
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49
Alteri
Eva
luac
ión
de
la r
elac
ión
en
tre
par
es d
e al
teri
Solución
• Hacer atractivo el proceso de evaluación de la relación alter-alter utilizando una visualización dinámica de la red
• Reducir el número de evaluciones de pares alter-alter
EgoWeb
• Utiliza la representación dinámica de la red para mantener al respondiente interesado e implicado
• Dispone de una interfase visual para realizar evaluaciones de las relaciones de pares alter-alter
• Disponde un modelo de identificación modificado para maximizar el grado de intermediación (betweenness) y las propiedades estructurales de las redes personales
Ego está visualizado en la pantallaÉsta es la primera pantalla que ve la personal encuestada después de introducir su nombre
Ego escoge el primer alterSe pide que se escoja un alter intentando evitar las personas más cercanas en esta etapa (mejor
personas que conecten con otros)
Ego escoge un segundo alter que hable con el primero
Este par representa un grupo en la red
Ego escoge un tercer alter que NO hable con los dos primeros alteri
Ego escoge cuatro alteri que hablen con el tercero pero no con
le primero o segundoHay ahora dos pares potencialmente
representativos de dos grupos de la red personal
Ego añade un tercer par que hablen entre sí pero no con el resto
Ego añade un cuarto par
Ego añade un quinto par. Todos los pares hablan entre sí
Éste es el esquema de la red del respondiente
Grupo de la familia
Grupo de compañeros de footing (ocio-deporte)
Grupo del trabajo principal
Otro grupo social/trabajo
Grupo social
Ego no puede pensar en más pares y ahora empieza a añadir
personas íntimas, una cada vez. Éste es el 11º alter
El respondiente añade ahora alteri íntimos, en este caso su hijo
Ego crea visualmente una relación entre el 11º alter y otro alter de la
pantallaÉste y sucesivos alteri pueden unir pares/grupos
Ego continúa enlazando el 11º alter con otras personas con las que
tiene relación
Ego añade una tercera relación
Ego añade una cuarta …
Ego añade una quinta …
Ego añade una sexta …
Una vez ego ha acabado de añadir los lazos del 11º alter la visualización
se recalculaObsérvese que el 11º alter ha unido 4 de los 5
grupos
Ego añade el 12º alter
Ego has relacionado al alter 12º con cinco otros alteri
La visualización de la red se recalcula
Ego ha añadido el alter 13º con sus respectivas relaciones
Ego ha añadido 18 alteri con sus respectivas relaciones
Ego ha añadido 27 alteri con sus respectivas relaciones
Ego ha añadido 45 alteri con sus respectivas relaciones. El proceso
se ha completado
A veces los informantes tienen problemas con las direcciones de
las relacionesEste respondiente siguió añadiendo pares incluso cuando los alteri de un par conocían a los alteri de
otro par
Comparación de métodos
• EgoNet precisa que los informantes proporcionen una lista de alteri y después evalúen todas las relaciones posibles entre pares (990 pares para una red de 45 alteri)
• EgoWeb identifica dinámicamente alteri y relaciones simultáneamente.
• Comparamos los resultados de 50 informantes que propocionaron una red de 45 alteri con ambos métodos.
Comparación de las medidas estructurales entre EgoNet y EgoWeb obtenidas de 50 encuestados
Variable Media EgoNet
Media EgoWeb
Diferencia media (EgoNet-EgoWeb)
Coeficiente de variación de la diferencia media
Diferencia de probabilidad > 0
“Mean point degree centrality”
10.9 7.5 3.41 1.00 0.0001
“Mean degree centralization”
36.2 31.2 4.99 3.25 0.03
“Mean point closeness centrality”
30.5 21.2 9.32 2.28 0.003
“Mean closeness centralization”
20.2 12.5 7.69 4.07 0.09
“Mean point betweenness centrality”
19.6 21.6 -1.97 -7.28 0.34
“Mean betweenness centralization”
22.4 23.8 -1.43 -15.11 0.64
Número de componentes
1.5 1.9 -0.44 -3.37 0.04
Número de aislados 1.5 0.7 0.76 2.95 0.02
Número de cliques 46.9 32.2 14.62 2.53 0.008
Feedback de los encuestados
• 70 % prefirieron EgoWeb
• 19 % prefirieron EgoNet
• 11 % valoraron positivamente aspectos de ambos
Feedback sobre EgoWeb. Pros y contras
• PROS– Puede ver inmediatamente cómo la red va tomando
forma.– La visualizacion de la red anima a pensar cómo se
conocen a los alteri– Es más fácil apuntar y clicar
• CONTRAS– Es más difícil identificar qué personas poner– Es difícil ver las relaciones y nombres en los grupos
densamente conectados– Es difícil pensar en personas que no hablen con el
resto
Feedback – EgoNet. Pros y Contras
• PROS– Mucha gente cree que reproduce una visión
más ajustada de la red
• CONTRAS– Demasiado redundante (evaluar cada par)
¿EgoWeb reduce la fatiga del informante?
• Con Egonet el promedio de tiempo invertido por los informantes con una red de 45 alteri fue de unos 30 minutos (990 evaluaciones de pares de alteri).
• Los mismos respondientes invirtieron 15 minutos para la misma red con Egoweb.
• EgoWeb reduce a la mitad el tiempo de respuesta
Ventajas de Egoweb
• Provee de una interfase que mantiene al informante implicado
• El método produce medidas similares (Grado y cercanía) a la evaluación sistemática de todos los pares de alteri
• Puede maximizar la estrcutura y pued eincrementar el grado de intermediación (betweenness)
• Redude la fatiga del informante
Desventajas de EgoWeb
• Algunos informantes tienen problemas para decidir sobre la dirección de las relaciones.
• Los informantes no motivados pueden decidir dejar de proporcionar relaciones entre pares.
• Con EgoNet todos los informantes soportan la misma fatiga al tener que evaluar el conjunto de pares de alteri