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Analizando Redes Sociales (V)

Tras enlazar pieza a pieza las principales claves para el análisis a partir de las contribuciones de matemáticos, físicos, químicos, biólogos y economistas, tenemos por fin una base teórica suficiente para proponer un modelo empírico de análisis de redes sociales.

Es un viejo tópico reaccionario el de la “sobreabundancia” de información en Internet. Sobreabundancia que quedaría demostrada por la inabarcabilidad del conjunto de la info expuesta públicamente en ella y especialmente en la World Wide Web. En realidad el tópico no hace sino dejar al descubierto un viejo afán de tintes totalitarios característico de los modelos del siglo pasado y al menos desde la segunda mitad de aquel siglo podría aplicarse a casi cualquier base de conocimiento, desde la Física hasta las Matemáticas, pasando por la más modesta Economía. Sin embargo a la hora de la verdad, como veremos en la práctica, lo que encontramos en la red no es necesariamente sino un rastro, una huella, de la actividad social del individuo. Apenas una pista desde la que trazar su red social.

Dados los niveles de información de los que normalmente disponemos, trazar grafos que representen los cauces de la influencia en las redes sociales es sencillamente imposible. Tan sólo podemos aproximar una representación y siempre hemos de tener claro este doble carácter de representación y de tentativa.

Ni siquiera con sistemas como Orkut en la que los indivíduos declaran sus propias relaciones o FOAF, donde además pueden calificarlas, la información obtenida nos permitiría trazar directamente un grafo que pudiéramos sinceramente equiparar a una representación de la capacidad de influencia de unos individuos sobre otros. Por eso, toda información pública es poca para el análisis y todo análisis tiene una parte “artística”, un elemento de interpretación en el que la intuición del analista sobre cómo valorar e interpretar los datos sigue siendo fundamental.

Como los economistas o los psicólogos sociales, el analista debe, partiendo de los datos formular una hipótesis de comportamiento y motivación de los agentes y de la red en su conjunto. Para eso lo primero es obtener toda la información disponible sobre los nodos. Esta información no es homogénea, así que el primer paso es su separación en distintas categorías y periodos temporales.

Por ejemplo, si buscásemos trazar la red social de un grupo como Ciberpunk y sólo a través de Google, obtendríamos datos de distintas categorías:

  • los enlaces que los nodos hacen desde sus páginas web. Como sus páginas son en su mayoría bitácoras, podríamos además clasificar por épocas a quién han enlazado más o menos además de -via archivos- a quienes han enlazado de forma permanente en cada época.
  • las colaboraciones en medios, libros u otras webs
  • si publican libros qué autores han publicado en esas mismas editoriales en distintos años, quienes seleccionaron los contenidos, etc.
  • las conferencias en las que cada uno de los miembros ha participado como ponente en cada uno de esos periodos, con quienes ha coincidido en las mesas y quienes las organizaban y/o patrocinaban.
  • los órganos institucionales a los que han pertenecido (desde directivas de asociaciones a órganos de administraciones o empresas) y por supuesto con quienes han coincidido y con qué frecuencia en cada una de ellas
  • las empresas que participan y junto a quién en cada momento
  • los proyectos colectivos en los que han tomado parte (voluntariado, jurados de concursos, etc.) y junto a quienes
  • Etc

Y al mismo tiempo podríamos obtener un listado de: las referencias a sus parejas, familiares, compañeros de colegio, promoción e incluso vecindario con vista a establecer relaciones de largo recorrido. Y todo esto deberíamos hacerlo también y al menos para cada uno de los contactos que están a uno o dos grados de separación de los nodos estudiados.

Los resultados deberían representarse como un conjunto de series temporales de grafos que son el primer estadio de información para el análisis.

Primera aproximación: Estructura de la red

De una primera comparación entre series podemos obtener ya cierta información importante. ¿Es esta red social una “free scale network”, una red de libre agregación? ¿Lo ha sido? ¿Se está transformando en una? El resultado es importante para saber su permeabilidad así como la facilidad de acceso a sus conectores principales.

La red social en su conjunto funciona para muchos propósitos como tal. Pero no lo es en su totalidad ni en el conjunto de la trayectoria vital de las personas. Durante nuestra infancia y adolescencia somos agregados pasivamente como nodos a una serie de clusters preexistentes o creados ad-hoc por otros (la familia, el colegio, el instituto…). No existe “agregación preferente”, no nos ligamos al mundo a través de conectores de nuestra elección (normalmente ni siquiera les conocemos todavía). Los conectores de nuestro mundo son institucionales (padres, profesores…). Al entrar en la adolescencia, los lazos formados durante este periodo, especialmente en entornos físico-sociales pequeños, cuajan en un tipo especial de cluster marcado por esta “no elección” de los iguales: la cuadrilla.

Sin embargo en las grandes ciudades, en los entornos donde la movilidad social y geográfica son amplias (o las relaciones virtuales se han extendido y fundido con la construcción de nuestro entorno), a partir de cierto momento biográfico, que suele coincidir con la Universidad y la integración laboral, empezamos a conocer gente nueva por motivos de afinidad y a reorganizar nuestro entorno de relaciones de forma pareja. Poco a poco, en nuestro cluster empiezan a funcionar las leyes potenciales y aparecer grandes conectores de entornos.

La diferencia entre red y cuadrilla es capital desde el punto de la permeabilidad de los nodos y del tipo de mensajes que corren por la red. Mientras la cuadrilla es ideológicamente heterogénea y tiende a aislar las creencias del individuo en un campo “íntimo” y terriblemente sensible a los medios de comunicación de masas, una red identitaria las fortalece, siendo más sensible a las corrientes de pensamiento dentro de la red que a los mensajes emitidos desde los centros de poder.

También desde el punto de vista de la identificación de las estrategias de transformación, la diferencia es importante. No debemos confundir un nodo que está tratando de ganar influencia para transmitir un mensaje determinado con el mayor alcance posible con otro que está “tejiendo su red”. En este segundo caso la transmisión es menos importante que la recepción, incluso aunque desde el punto de vista estructural los nodos a los que se una sean los mismos.

Estrategias de transformación

Para describir la estrategia de transformación de los agentes, y dentro de cada serie de grafos, deberemos listar los nodos con los que cada uno de los agentes ha dejado de relacionarse o ha abierto nuevos vínculos en cada periodo respecto al anterior. El resultado es susceptible de ser calculado y expresado matricialmente (lo que desde el punto de vista del desarrollo de aplicaciones para el análisis siempre es muy útil, como veremos en las prácticas).

De nuevo el analista debe tener “arte” a la hora de interpretar: ¿quiénes son los sujetos activos y pasivos en el establecimiento de un vínculo? ¿cuantos agentes intervienen en el proceso? Pero sobre todo debe tener “honradez analítica”: explicitar las hipótesis previamente a la explicación de las estrategias para desde ahí poder enumerar qué nuevos lazos de cada grafo tienen sentido desde el punto de vista de la hipótesis global de comportamiento que asoció al agente.

Estrategias de propagación

Pero sabemos por los trabajos de Juan Urrutia que cuando un individuo tiene una estrategia de propagación es porque previamente subyace una estrategia de propagación no compartida por el entorno (del sujeto o de su cluster). Los nodos modifican la red porque o bien quieren aumentar el alcance de la información (y los nodos a su alrededor no “pasan” la info) o porque las posiciones que expresa no son admitidas por su entorno cercano (del nodo o del cluster). La info transmitida puede ser de todo tipo, desde un mensaje político, a la idea de que él mismo u otro al que estima debería ser promocionado a un determinado cargo. En cualquier caso se trata, a nuestros efectos de información que busca influir, contagiar y sumarse a las creencias de un nodo o grupo de nodos distinto del que rodea al actor.

Caracterizar estrategias de propagación es por tanto, partiendo de la estrategia de transformación realmente ejecutada por el nodo y en contraste con las de su cluster, asignar con qué información quiere el nodo influir y a quién.

Identificando agentes y vínculos

Víctor SergeEn 1919 un anarquista francés fue encargado por el gobierno bolchevique de estudiar los archivos de la policía política zarista. Se llamaba Victor Serge (en la foto) y en 1926 escribiría con lo aprendido un libro que es todo un clásico para los amantes de la Historia de la teoría de redes: Todo lo que cualquiera debe saber sobre la represión.

Evidentemente, la policía zarista no desperdiciaba ocasión para leer la correspondencia ajena y parece que la oposición a la autocracia tampoco era muy fuerte en criptografía. Sin embargo ese no era el centro de su trabajo. Serge nos cuenta de grandes paneles de grafos, de cuidadosas anotaciones fruto de días, semanas y años de seguimiento… sólo para saber quién se carteaba con quién, quién visitaba a quién, quién influía en quien. Los investigadores de la policía política zarista no buscaban una detención fácil. El objetivo era trazar los mapas de las redes personales. A través de ellos sabían dónde buscar cuando lo necesitaban, a quién presionar para que delatara o acusara en falso, como generar disputas y forzar divisiones. Los represores rusos sabían el verdadero valor de las variables flujo en la comunicación y la potencia de los lazos débiles en situaciones que el nodo piensa excepcionales. Estos lazos aparecerán como determinantes en los momentos de máxima actividad transformadora del nodo o en los tipping points globales.

Por eso, en la penúltima fase de análisis debemos caracterizar, en función de como interactúan estrategias de transformación y propagación, los lazos de cada nodo como abiertos o cerrados, estableciendo la base del grafo final con el que aproximaremos la red social estudiada.

Aproximando la red

Juan UrrutiaDel modelo teórico general hemos tomado la idea de Juan Urrutia de que los nodos transforman la red estratégicamente para transformar vínculos débiles en vínculos abiertos a aquello que quieren transmitir. Y en el modelo analítico hemos caracterizado la red social de los nodos estudiados como un conjunto de nodos -cada uno con sendas estrategias asociadas de propagación y transformación- unidos por vínculos dinámicos que pueden ser abiertos o cerrados. El resultado se representará por tanto como una serie de grafos (o matrices)… y tanto las hipótesis de comportamiento como las conclusiones lanzadas a partir de ellas serán falsables.

Pero antes de pasar a jugar con el modelo en casos prácticos, caracterizaremos algunas situaciones de conjunto a las que el analista de redes se ve profesionalmente confrontado.

«Analizando Redes Sociales (V)» recibió 0 desde que se publicó el martes 18 de enero de 2005 . Si te ha gustado este post quizá te gusten otros posts escritos por David de Ugarte.

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