wasserman y faust capitulo i traduccion
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El Análisis de Redes Sociales en las Ciencias Sociales
y de la Conducta.
Wasserman, N. y Faust, K. Cambridge University Press, NY. 1994
Traducción de la cátedra: Diego Díaz1
Capítulo 1
La noción de red social y los métodos de análisis de las redes sociales han atraído un
considerable interés y curiosidad por parte de la comunidad de investigadores de las
ciencias sociales y de la conducta en las últimas décadas. Mucho de ese interés
puede ser atribuido al foco por parte del análisis de redes sociales en las relaciones
entre las entidades sociales, y en los patrones e implicancias de esas relaciones.
Muchos investigadores se han percatado que la perspectiva de las redes permite
alcanzar nuevos niveles en la respuesta a las preguntas clásicas de la investigación
de las ciencias sociales y de la conducta brindando definiciones formales precisas en
aspectos del entorno político, económico o de la estructura social. Desde el punto de
vista del análisis de redes sociales, el entorno social puede ser expresado como
patrones o regularidades en las relaciones entre las unidades interactuantes.
Nosotros nos referiremos a la presencia de patrones regulares en las relaciones como
la estructura. A través de este libro nos referiremos a las cantidades que mensuran
la estructura como las variables estructurales. El lector observará de los diversos
ejemplos que se discuten, que las relaciones pueden ser de muchas clases:
económicas, políticas, interaccionales o afectivas, por mencionar algunas. El foco en
las relaciones y los patrones de estas relaciones requieren de un conjunto de
métodos y de conceptos analíticos que son diferentes de los métodos tradicionales
estadísticos y de análisis de datos. Los conceptos, métodos y aplicaciones del análisis
de redes sociales son el tópico de este libro.
El foco de este libro está puesto sobre los métodos y modelos para el análisis de
datos de redes sociales. Hasta un nivel probablemente inigualado en la mayoría de
las otras disciplinas de las ciencias sociales, los métodos de redes sociales se han
desarrollado durante los últimos 50 años como una parte integral de los avances en
teoría social, investigación empírica y matemáticas formales y estadística. Muchas de
las claves de las medidas estructurales y de las nociones del análisis de redes
sociales surgieron de la aguda reflexión de investigadores que buscaban describir
fenómenos empíricos y estaban motivados por los conceptos centrales de la teoría
social. En suma, los métodos han sido desarrollados para testear hipótesis
1 La presente traducción es para uso interno como material de consulta.
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específicas sobre las propiedades estructurales de las redes que aparecen durante el
transcurso de la investigación substantiva y del testeo de modelos. El resultado de
esta relación simbiótica entre la teoría y el método es una base fuerte de las técnicas
analíticas de las redes tanto en aplicaciones concretas como en la teoría. En las
siguientes secciones se revisará la historia y la teoría del análisis de redes sociales
desde la perspectiva del desarrollo de esta metodología.
Como el objetivo de este libro es proveer un compendio de los métodos y las
aplicaciones tanto para analistas de redes sociales veteranos como para gente sin
conocimiento previo pero curiosos de las diversas tradiciones de la investigación,
vale la pena tomarse algún tiempo desde el comienzo para poner los fundamentos de
la perspectiva de las redes sociales.
1.1 La perspectiva de las redes sociales
En esta sección presentamos al análisis de redes sociales como una perspectiva de
investigación diferente dentro de las ciencias sociales y de la conducta; diferente
porque el análisis de redes sociales está basado en el supuesto de la importancia de
las relaciones entre las unidades interactuantes. La perspectiva de las redes sociales
abarca teorías, modelos, y aplicaciones que son expresadas en términos de
conceptos o procesos relacionales.. Esto es, las relaciones definidas por los lazos
entre las unidades son un componente fundamental de la teoría de redes. Junto al
interés creciente y al uso incremental del análisis de redes ha aparecido un consenso
sobre los principios centrales que subyacen en la perspectiva de las redes. Estos
principios distinguen el análisis de las redes sociales de otras aproximaciones en la
investigación (ver Wellman, 1988ª, por ejemplo). Además del uso de los conceptos
relacionales, remarcamos lo siguiente como importante:
→ Los actores y sus actos son vistos como interdependientes más que como
unidades independientes o autónomas
→ Los vínculos relacionales (lazos) entre los actores son canales por donde se
transfieren o fluyen recursos (tanto materiales como inmateriales)
→ Los modelos de las redes se focalizan en visiones individuales del entorno de la
estructura de la red como una proveedora de oportunidades o restricciones en la
acción individual
→ Los modelos de las redes conceptualizan la estructura (social, económica, política
y así sucesivamente) como los patrones duraderos de las relaciones entre los
actores
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En esta sección discutiremos estos principios en detalle e ilustraremos cómo la
perspectiva de las redes sociales difiere de las perspectivas alternativas en la
práctica. De importancia crítica para el desarrollo de los métodos para el análisis de
redes sociales es el hecho que la unidad de análisis en el análisis de las redes no es
el individuo sino la entidad consistente en la colección de individuos y en los lazos
entre ellos. Los métodos de redes focalizan sobre las díadas (dos actores y sus
vínculos), tríadas (tres actores y sus vínculos), o sobre sistemas más grandes
(subgrupos de individuos, o redes enteras). Por lo tanto son necesarios métodos
especiales.
Descripciones Formales. El análisis de redes se introduce en el proceso de
desarrollar, especificar y testear modelos en un número de formas: para expresar
relacionalmente los conceptos teóricos proveyendo definiciones formales, medidas y
descripciones; para evaluar modelos y teorías en los cuales los conceptos y las
proposiciones clave son expresadas como procesos relacionales o valores
estructurales; o para proveer análisis estadísticos de sistemas multirelacionales. En
el primero, el contexto descriptivo, el análisis de redes provee un vocabulario y un
conjunto de definiciones formales para expresar conceptos teóricos y propiedades.
Ejemplos de conceptos teóricos (propiedades) para los cuales el análisis de redes
provee definiciones explícitas, serán discutidos en breve.
Testeo y evaluación de modelos y teorías. Alternativamente, los modelos de
redes pueden ser usados para testear teorías sobre procesos relacionales o
estructuras. Tales teorías proponen valores estructurales específicos, los cuales
pueden ser evaluados contra los datos observados en la red. Por ejemplo,
supongamos que se propone que las tendencias hacia la reciprocidad en el
mantenimiento o intercambio de materiales entre las familias en una comunidad
surgen con frecuencia. Tal suposición puede ser contrastada adoptando un modelo
estadístico y estudiando cual es la frecuencia de tales tendencias que surgen
empíricamente.
El hecho clave de las teorías o proposiciones de las redes sociales es que ellas
requieren conceptos, definiciones y procesos en el cual las unidades sociales son
vinculadas unas con otras en diferentes relaciones. La utilización tanto estadística
como descriptiva del análisis de las redes es distinta de los análisis mas
estandarizados de las ciencias sociales y requiere de conceptos y procedimientos
analíticos que son diferentes de las estadísticas tradicionales y del análisis de datos.
Algunos antecedentes y ejemplos. La perspectiva de las redes ha sido fructífera
en un amplio rango de disciplinas de las ciencias sociales y de la conducta. Muchos
temas que tradicionalmente han interesado a los científicos sociales pueden ser
pensados en términos relacionales o del análisis de redes sociales. Algunos de estos
temas que han sido estudiados por los analistas de redes son:
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→ Movilidad ocupacional (Nreiger 1981c, 1990a)
→ El impacto de la urbanización sobre el bienestar individual (Fischer 1982)
→ El sistema económico y político mundial (Snyder y Kick 1979; Nemeth y Smith
1985)
→ Toma de decisiones de la elite de la comunidad (Laumann, Mardsen y
Galaskiewicz 1977; Laumann y Pappi 1973)
→ Apoyo social (Gott;ieb 1981; lin, Woelfel y Light 1986; Kadushin 1966; Wellman,
Carrington y Hall 1988; Wellman y Wortley 1990)
→ Comunidad (Wellman 1979)
→ Resolución de problemas de grupo (Bavelas 1950; Bavelas y Barrett 1951;
Leavitt 1951)
→ Difusión y adopción de innovaciones (Coleman, Katz y Menzel 1957, 1966;
Rogers 1979)
→ Entrelazamientos corporativos (Levine 1972; Mintz y Schwartz 1981a, 1981b;
Mizruchi y Schwartz 1987, y referencias)
→ Sistemas de creencias (Erickson 1988)
→ Cognición o percepción social (Krackhardt 1987a; Freeman, Romney, y Freeman
1987)
→ Mercados (Berkowitz 1988; Burt 1988b; White 1981, 1988; Leifer y White 1987)
→ Sociología de la ciencia (Mullins 1973; Mullins, Hargens, Hecht y Kick 1977;
Crane 1972; Burt 1978/79a; Michaelson 1990, 1991; Doreian y Fararo 1985)
→ Intercambio y poder (Cook y Emerson 1978; Cook, Emerson, Gillmore y
Yamagishi 1983; Cook 1987; Markocsky, Willer y Patton 1988)
→ Consenso e influencia social (Friedkin 1986; Friedkin y Cook 1990; Doreian 1981;
Mardsen 1990a)
→ Formación de coaliciones (Kapferer 1969; Thurman 1980; Zachary 1977)
La diferencia fundamental entre las explicaciones de redes sociales y las
explicaciones sin redes de un proceso es la inclusión de conceptos e información
sobre las relaciones entre las unidades en un estudio. Los conceptos teóricos son
relacionales, los datos pertinentes son relacionales y las contrastaciones críticas
utilizan distribuciones de propiedades relacionales. Sea que el modelo empleado
busca entender la acción individual en el contexto de relaciones estructuradas o
estudia las estructuras directamente, el análisis de redes operacionaliza estructuras
en términos de las redes de vínculos entre las unidades. Las regularidades o
patrones en al interacción dan surgimiento a las estructuras. La perspectiva de la
ciencia social “estándar” usualmente ignora la información relacional.
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Exploremos un par de ejemplos. Supongamos que estamos interesados en la
conducta corporativa en un área metropolitana grande, por ejemplo el nivel y los
tipos de apoyo monetario dado a las organizaciones de caridad y sin fines de lucro
locales (ver, por ejemplo, Galaskiewicz 1985). Las aproximaciones de la ciencia
económica y social estándar definirían en primer lugar una población de unidades
relevantes (corporaciones), tomaría un muestreo al azar de ellas (si la población es
lo suficientemente grande) y luego mediría una diversidad de características (tales
como tamaño, industria, rentabilidad, nivel de apoyo a las organizaciones de caridad
y sin fines de lucro locales, y así sucesivamente).
El supuesto clave aquí es que la conducta de una unidad específica no influencia a
ninguna otra unidad. Sin embargo, los teóricos de las redes hacen una excepción con
este supuesto. No requiere demasiada reflexión darse cuenta que hay muchos modos
en que las corporaciones deciden las cosas que hacen (tales como apoyar
organizaciones sin fines de lucro con donaciones). Las corporaciones (y otros
actores) tienden a mirar a la conducta de otros actores y a imitarse unos a otros.
Para obtener una descripción completa de esta conducta, debemos mirar a las
relaciones de cada corporación con otra corporación, tales como la pertenencia de los
directores en los otros directorios, el conocimiento que tienen unos de otros los
oficiales de la corporación, las uniones entre las corporaciones en los negocios y
otras variables relacionales. En breve, uno necesita una perspectiva de red para
comprender y modelar plenamente este fenómeno.
Como otro ejemplo, consideremos a un psicólogo social estudiando cómo los grupos
toman sus decisiones y alcanzan el consenso (Hastie, Penrod y Pennington 1983;
Friedkin y Cook 1990; Davis 1973). El grupo puede ser un jurado intentando
alcanzar un veredicto, o un comité tratando de colocar fondos. Focalizando
únicamente en el valor de esta decisión, como muchos investigadores hacen, es muy
limitante. Uno debería mirar cuantos miembros influencian a los demás a la hora de
tomar una decisión o fallar a la hora de alcanzar consenso. Una aproximación de
redes a este estudio buscaría las interacciones entre los miembros del grupo para
entender mejor el proceso de toma de decisiones. La influencia que un miembro del
grupo tiene en sus compañeros es muy importante para el proceso. Ignorar estas
influencias nos da una visión incompleta.
La perspectiva de red difiere en modos fundamentales con la investigación y los
métodos estándares de las ciencias sociales y de la conducta. En vez de focalizar en
los atributos de unidades individuales autónomas, la asociaciones entre esos
atributos, o la utilización de uno o más atributos para predecir el nivel de otro
atributo, la perspectiva de las redes sociales ve las características de las unidades
sociales como surgiendo de la estructura o de los procesos relacionales o focalizando
en las propiedades del sistema relacional en sí mismo. La tarea es entender las
propiedades de la estructura del medio ambiente social (económico o político) y
cómo estas propiedades estructurales influencian las características observadas y la
asociación entre esas características. Como Collins (1988) argumentó en su revisión
de la teoría de redes:
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La vida social es relacional; es únicamente porque blancos y negros ocupan clases
particulares de patrones en las relaciones entre unos y otros en una red que la “raza”
se torna una variable importante (p. 413)
En el análisis de las redes sociales los atributos observados de los actores sociales
(tales como la raza o la etnicidad de la gente, o la medida o productividad de los
cuerpos colectivos tales como corporaciones o naciones estado) son entendidos en
términos de patrones o estructuras de vínculos entre las unidades. Los vínculos
relacionales entre los actores son primarios y los atributos de los actores son
secundarios.
Empleando una perspectiva de red, uno puede también estudiar estructuras de
patrones relacionales directamente sin referencia a los atributos de los individuos
involucrados. Por ejemplo, uno puede estudiar los patrones de comercio entre las
naciones para ver si el sistema económico mundial exhibe una estructura de centro-
periferia. O uno puede estudiar la amistad entre estudiantes de un secundario para
ver si los patrones de amistad pueden ser descriptos como un sistema de relativos
cliqués exclusivos. Tales análisis focalizan en las características de la red como un
todo y deben ser estudiadas utilizando los conceptos de las redes sociales.
En el marco de trabajo analítico de las redes, los vínculos pueden ser cualquier
relación que exista entre unidades; por ejemplo, parentesco, transacciones
materiales, flujo de recursos o ayuda, interacción conductual, pertenencia a grupos,
o la evaluación afectiva de una persona por otra. Claramente algunos tipos de
vínculos serán relevantes o medibles para algunas clases de unidades sociales pero
no para otras. La relación entre un par de unidades es una propiedad del par y no
una característica inherente de la unidad individual. Por ejemplo, el número (o valor
dólar) de los automóviles japoneses exportados hacia Estados Unidos es una parte
de la relación de comercio entre Japón y los Estados Unidos, y no una característica
intrínseca de alguno de los dos países. En resumen, la unidad básica sobre la que
esta variable relacional es medida es el par de actores y no los actores individuales.
Es importante para los métodos descriptos en este libro que se asuma que se pueden
medir las interacciones entre todos los pares posibles de unidades (por ejemplo, el
comercio entre todos los pares de naciones).
Es importante contrastar los abordajes en los cuales las redes y las propiedades
estructurales son centrales con los abordajes que emplean las ideas de redes pero
medidas basadas en análisis estándar individuales. Una utilización común de las
ideas de red es el empleo de medidas de red o de estadísticos calculados de esas
medidas de red como variables medidas al nivel del actor individual. Estas variables
derivadas son luego incorporadas a un análisis más estándar de “casos por
variables”. Por ejemplo, el rango de apoyo social de una persona en una red puede
ser utilizado como una variable del nivel del actor para la predicción del bienestar
mental individual (ver Kadushin, 1982), o el estatus de los logros ocupacionales (Lin
y Dumin, 1986; Lin, Ensel y Vaughn 1981; Lin, Vaughn y Ensel 1981). Nosotros
vemos a estos análisis como estudios auxiliares de redes. Las teorías de redes y sus
medidas se vuelven factores o variables explicativas en el entendimiento de la
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conducta individual. Notamos que tales estudios utilizan a los actores individuales
como la unidad de modelado básico. Tales análisis no focalizan directamente en la
estructura de la red o en los procesos de redes.
El abordaje en este libro es que las medidas de la red son centrales. No discutimos
cómo utilizar las medidas de las redes, las estadísticas o la estimación de los
parámetros del modelo, y así sucesivamente, en los esfuerzos del modelado. Estas
preocupaciones usuales del análisis de los datos son tratados en los textos sobre
métodos y estadísticas estándar.
La perspectiva. Dada una colección de actores, el análisis de redes sociales puede
ser utilizado para estudiar las variables estructurales medidas sobre los actores en el
conjunto. La estructura relacional de un grupo o de un sistema social más grande
consiste en los patrones de relaciones entre la colección de actores. El concepto de
una red enfatiza el hecho de que cada individuo tiene lazos con otros individuos,
cada uno de los cuales en turnos, es vinculado con pocos, algunos o muchos otros y
así sucesivamente. La frase “redes sociales” refiere al conjunto de actores y a los
lazos entre ellos. El analista de redes buscará modelizar estas relaciones para
desentrañar la estructura del grupo. Uno podría entonces estudiar el impacto de esta
estructura sobre el funcionamiento del grupo y/o la influencia de esta estructura
sobre los individuos dentro del grupo.
En el ejemplo del intercambio comercial entre naciones, la información sobre
importaciones y exportaciones entre naciones en el mundo refleja el sistema
económico mundial. Aquí el sistema económico mundial es evidenciado en las
transacciones observables (por ejemplo, comercio, préstamos, inversión extranjera,
o tal vez, intercambios diplomáticos) entre las naciones. El analista de redes sociales
podría intentar describir las regularidades o los patrones en el sistema económico
mundial y entender los hechos económicos de las naciones individuales (tal como la
tasa de desarrollo económico) en términos de la ubicación de la nación dentro del
sistema económico mundial.
El análisis de redes puede también ser utilizado para estudiar el proceso de cambio
de un grupo a través del tiempo. Así, la perspectiva de las redes puede extenderse
longitudinalmente. Por ejemplo, las transacciones económicas entre las naciones
podrían ciertamente ser medidas en diferentes puntos del tiempo, permitiendo de
este modo al investigador utilizar la perspectiva de las redes para estudiar los
cambios en el sistema económico mundial.
La perspectiva de las redes sociales tiene así una orientación distintiva en la cual las
estructuras, su impacto y su evolución se tornan el foco principal. Como las
estructuras pueden ser conductuales, sociales, políticas o económicas, el análisis de
las redes sociales permite un conjunto flexible de conceptos y métodos con una
aproximación interdisciplinaria muy amplia.
1.2 Fundamentos teóricos e históricos
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El análisis de redes sociales es un esfuerzo inherentemente interdisciplinario. Los
conceptos del análisis de las redes sociales se desarrollaron como un encuentro
provechoso entre la teoría social y su aplicación, con las matemáticas formales, la
estadística y los métodos de computación. Como documentaron Freeman (1984) y
Marsden y Laumann (1984), tanto las ciencias sociales como las matemáticas y las
estadísticas se han vuelto más ricas a partir de los esfuerzos de colaboración entre
los investigadores trabajando a través de las disciplinas.
Más importante aún el concepto central de relación, red, y estructura surgió
independientemente en diferentes disciplinas de las ciencias sociales y de la
conducta. Los pioneros del análisis de redes sociales provienen de la sociología y la
psicología social (por ejemplo Moreno, Cartwright, Newcomb, Bavelas) y de la
antropología (Barnes, Mitchell). De hecho mucha gente atribuye el primer uso del
término “red social” a Barnes (1954). La noción de una red de relaciones vinculando
entidades sociales o lazos entre unidades sociales que surgen de las sociedades ha
encontrado una amplia expresión a través de las ciencias sociales. Más aún, muchos
de los principios estructurales del análisis de redes, desarrollados por los
investigadores, trataron de resolver problemas de índole empírica o teórico. El hecho
de que muchos investigadores de diferentes disciplinas, casi simultáneamente
descubrieron la perspectiva de redes no debe sorprender. Su utilidad es muy grande
y los problemas que pueden ser resueltos son numerosos alcanzando un gran
número de disciplinas.
En esta sección brevemente comentaremos las bases teóricas, empíricas e históricas
de la metodología de las redes sociales. Algunos autores han visto el análisis de
redes como una colección de procedimientos analíticos que están de algún modo
divorciados de las principales preocupaciones teóricas y empíricas de la investigación
social. Tal vez un método particular de redes puede aparecer como con una falta de
foco teórico debido a que puede ser aplicado a una gran variedad de problemas
sustantivos en diferentes contextos. En contraste, argumentamos que mucha de la
metodología de las redes surgió a medida que los científicos sociales de un rango de
disciplinas luchaban por dar sentido a los datos empíricos lidiando con material
teórico. Así, el análisis de redes, en vez de ser una colección no relacionada de
métodos es versado en importantes fenómenos sociales y conceptos teóricos.
El análisis de redes sociales también provee de significados conceptuales formales
para la reflexión del mundo social. Como Freeman (1984) argumentó
convincentemente, los métodos del análisis de redes sociales provee explicitaciones
formales sobre los procesos y las propiedades sociales. Más aún, estos conceptos
deben ser definidos de modo preciso y consistente. Una vez que estos conceptos han
sido definidos en forma precisa, se puede razonar lógicamente sobre el mundo
social. Freeman cita dos ideas centrales grupo y rol social, que hasta que no puedan
ser definidas formalmente en términos de redes, sólo pueden servir como “conceptos
sensibles”. La ganancia de las definiciones matemáticas de los conceptos sociales es
el desarrollo de modelos de procesos testeables y de teorías explicativas. Estamos
agradecidos con la declaración de Leinhardt de que “no es posible construir teorías
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explicativas efectivas utilizando metáforas” (Leinhardt 1977, p. XIV). En la siguiente
sección nos explayamos en este argumento.
1.2.1 Motivaciones empíricas
Es extraño que una técnica metodológica sea referida como una “invención” pero así
es como Moreno describió su temprana invención el sociograma (Moreno 1953). Esta
innovación, desarrollada por Moreno junto con Jennings, marcó el comienzo de la
sociometría (el precursor del análisis de redes sociales y de mucha de la psicología
social). Comenzando en este punto del tiempo, este libro resume casi medio siglo del
análisis de redes. Existe un amplio acuerdo entre los científicos sociales en que
Moreno fue el fundador del campo de la sociometría – las medidas de relaciones
interpersonales en grupos pequeños – y la inspiración para las dos primeras décadas
de investigación en las estructuras de pequeños grupos. Guiados por un interés en el
entendimiento de la conducta humana social y psicológica, específicamente la
dinámica de grupos, Moreno inventó una forma de indagar en la estructura
interpersonal de los grupos: el sociograma. Un sociograma es una figura en la cual la
gente (o más generalmente cualquier unidad social) es representada como puntos en
un espacio bidimensional y en donde las relaciones entre los pares de personas son
representadas como líneas conectando los puntos correspondientes. Moreno decía
que “antes del advenimiento de la sociometría ninguno sabía como se veía “con
precisión” la estructura interpersonal de un grupo (1953, p 1VI).
Esta invención fue revelada al público en abril de 1933 en una convención de
estudiantes de medicina y fue encontrada tan intrigante que la historia fue
inmediatamente levantada por The New York Times (abril 3, 1933, p. 17), y
duplicada en otros periódicos a través de los Estados Unidos. El interés de Moreno
fue más allá de la mera declaración. Fue esta necesidad de modelar importantes
fenómenos sociales la que llevó a los dos pilares del análisis de redes sociales: una
gráfica de la estructura de grupo y un modelo probabilístico de los valores
estructurales.
La gráfica que incluye sociogramas y representaciones en dos o más dimensiones
continúa siendo ampliamente utilizada por los analistas de redes (ver Kolovdahl
1986; Woelfel, Fink, Serota, Barnett, Holmes, Cody, Saltliel, Marlier y Gillham 1977).
Las representaciones espaciales de dos o a veces más dimensiones (utilizando una
escala multidimensional) probaron ser muy útiles para la presentación de las
estructuras de las influencias entre elites en una comunidad (Laumann y Pappi 1976;
Laumann y Knoke 1987), los entrelazamientos entre las corporaciones (Levine
1972), la estructura de los roles en un grupo (Breiger, Boorman y Arabie 1975; Burt
1976, 1982) y los patrones de interacción en grupos pequeños (Romney y Faust
1982; Freeman, Freeman y Michaelson 1989).
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El reconocimiento que los sociogramas pueden ser utilizados para estudiar la
estructura social, llevó a la rápida introducción de las técnicas analíticas. La historia
de este desarrollo está muy bien contada por Harary, Norman y Cartwright (1965)
quienes fueron los pioneros en estos desarrollos. Al mismo tiempo, los especialistas
en metodología descubrieron que las matrices pueden ser utilizadas para representar
datos de redes sociales. Estos reconocimientos y descubrimientos trajeron el poder
de las matemáticas al estudio de los sistemas sociales. Forsyth y Katz (1946), Katz
(1947), Luce y Perry (1949), Bock y Husain (1950, 1952) y Harary y Norman (1953)
fueron los primeros en utilizar matrices en los nuevos métodos para el estudio de las
redes sociales.
Otros investigadores encontraron inspiración para las ideas reticulares en el curso de
sus investigaciones empíricas. Hacia la mitad de la década del ’50 antropólogos
estudiando procesos de urbanización (específicamente antropólogos británicos tales
como Mitchell y Barnes) encontraron que los abordajes tradicionales para la
descripción de la organización social en términos de instituciones (económicas,
religiosas, políticas, de parentesco, etc.) no eran suficientes para la comprensión de
la conducta de los individuos en sociedades complejas (Barnes 1954; Bott 1957;
Mitchell 1969; Boissevain 1968; Kapferer 1969). Más aún, a medida que los
antropólogos volvían su atención hacia las sociedades “complejas”, encontraron que
los nuevos conceptos eran necesarios en orden de entender las fluidas interacciones
sociales que observaban en el curso del trabajo etnográfico (por ejemplo, ver Barnes
1954, 1969a; Boissevain 1968; también Mitchell 1969; y Boissevain y Mitchell 1973,
y otros artículos). Barnes (1972), Ehitten y Wolfe (1973), Mitchell (1974), Wolfe
(1978), Foster (1978/79) y otros proveyeron excelentes revisiones de las historia de
las ideas sobre las redes sociales en antropología. Muchos de los actuales conceptos
formales en el análisis de redes sociales, por ejemplo densidad (Bott 1957), lapso
[span] (Thurman 1980), conectividad, agrupamiento, multiplexity2 (Kapferer 1969)
fueron introducidos en los ’50 y los ’60 como modos de describir propiedades de la
estructura social y de los medio ambientes sociales de los individuos. El análisis de
redes proveyó un punto de partida de una perspectiva teórica y una forma de hablar
de los fenómenos sociales que no era fácilmente definidos utilizando la terminología
corriente.
Muchos psicólogos sociales de los ’40 y de los ’50 encontraron estructuras
experimentales útiles para el estudio de los procesos de grupo (Leavitt 1949, 1951;
Bavelas 1948, 1950; Smith 1950: y muchos otros; ver Freeman, Roeder y
Mulholland 1980 para una revisión). Las estructuras de comunicación diseñadas y
experimentalmente empleadas por estos investigadores los llevaron naturalmente a
las representaciones gráficas utilizando puntos que describían actores y líneas que
2 NT: multiplexor es aquel dispositivo que puede recibir varias entradas y transmitirlas por un medio de
transmisión compartido. . Para ello lo que hace es dividir el medio de transmisión en múltiples canales,
para que varios nodos puedan comunicarse al mismo tiempo. En UCINET multiplexador es la combinación
de lazos que unen a dos actores.
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representaban canales de comunicación. La reflexión clave de estos programas de
investigación indicó que eran las dos propiedades importantes de la estructura de los
grupos y de las propiedades de las posiciones individuales dentro de esas
estructuras. La teoría del impacto del arreglo estructural en la resolución de
problemas de grupo y en la acción individual requería de explicitaciones formales de
las propiedades estructurales de estos arreglos experimentales. Las propiedades
estructurales encontradas por estos investigadores incluyen la noción de centralidad
del actor y de centralidad del grupo.
Claramente, las tendencias empíricas importantes llevaron a nuevos métodos de
redes. Hallazgos muy importantes de las tendencias hacia la reciprocidad o la
mutualidad del afecto positivo, balance estructural y transitividad descubiertas
tempranamente en el análisis de redes, han tenido un impacto profundo en el
estudio de la estructura social. Bronfenbenner (1943) y Moreno y Jennings (1945)
fueron los primeros en estudiar estas tendencias cuantitativamente.
1.2.2 Motivaciones teoréticas
Las nociones teoréticas han impulsado el desarrollo de los métodos de redes. Aquí,
exploramos algunos de los conceptos teoréticos que motivaron el desarrollo de
métodos de análisis de redes específicos. Entre los ejemplos más importantes están:
grupo social, aislamiento, popularidad, ligazón, prestigio, balance, transitividad,
cliqué, subgrupo, cohesión social, posición social, rol social, reciprocidad,
mutualidad, intercambio, influencia, dominancia, conformidad. Brevemente
introduciremos algunas de estas ideas debajo y las discutiremos en mayor detalle a
medida que surjan en los capítulos siguientes.
Las concepciones de los grupos sociales han llevado a desarrollar diversas líneas
relacionadas metodológicamente. Los sociólogos han utilizado la frase “grupo social”
en numerosas e imprecisas formas. Los investigadores de redes sociales han tomado
aspectos específicos de la idea teorética de grupo social para desarrollar definiciones
más precisas. Entre los grupos de ideas de redes que más influenciaron están: la
entidad teorética gráfica de cliqué y sus generalizaciones (Luce y Perry 1949; Alba
1973; Seidman y Foster 1978a; Mokken 1979; y Freeman 1988); la noción de una
comunidad interactuante (ver Sailer y Gaulin 1984); los círculos sociales y las
estructuras de afiliación (Kadushin 1966; Feld 1981; Breiger 1974; Levine 1972;
NcPherson 1982). El rango y número de definiciones matemáticas de “grupo” ilumina
la utilidad de usufructuar los conceptos de red para especificar exactamente las
propiedades de los conceptos teoréticos.
Otro concepto teórico importante es el de balance estructural, postulado por Heider
durante la década del ’40 (Heider 1946), y luego por Newcomb (1953). Las
relaciones balanceadas fueron muy comunes en el trabajo empírico;
consecuentemente, los teóricos velozmente postularon teorías acerca de por qué
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tales cosas ocurrían tan frecuentemente. Este concepto llevó a un período muy
activo de cerca de 30 años en investigación empírica, teórica y cuantitativa sobre
tríos de individuos.
La teoría del balance fue cuantificada por matemáticos utilizando conceptos de la
teoría de grafos (Harary 1953, 1955b). La teoría del balance también influenció el
desarrollo de un gran número de teorías estructurales, incluyendo transitividad, otra
teoría postulada al nivel de los tríos de individuos.
Las nociones relacionadas de rol social, estatus social, y posición social se han
esparcido a un amplio rango de métodos de análisis de redes. Lorrain y White
estuvieron entre los primeros analistas de redes sociales que expresaron la noción de
rol social (Lorrain y White 1971). Su trabajo fundacional sobre la propiedad
matemática de equivalencia estructural (individuos que tienen lazos idénticos desde
y hacia todos los demás en una red) expresaron el concepto de rol social en un
procedimiento matemático y formal. Mucho del trabajo subsiguiente en este tópico
fue centrado en las conceptualizaciones apropiadas de las nociones de posición (Burt
1976; Faust 1988; Borgatti y Everett 1992a) o rol (White y Reitz 1983, 1989;
Winship y Mandel 1983; Breiger y Pattison 1986) en términos de redes sociales.
1.2.3 Motivaciones matemáticas
Tempranamente en el desarrollo teorético del análisis de redes sociales, los
investigadores encontraron un uso para los modelos matemáticos. Comenzando en la
década del ’40 con intentos para cuantificar las tendencias hacia la reciprocidad, los
analistas de redes sociales han sido frecuentemente usuarios y han propuesto
abordajes analíticos cuantitativos. Los tres mayores fundamentos matemáticos de los
métodos de redes son la teoría de grafos, la teoría estadística y de la probabilidad y
los modelos algebraicos. Tempranamente los sociómetras descubrieron la teoría de
grafos y las distribuciones de grafos aleatorios (por ejemplo el trabajo de Moreno,
Jennings, Criswell, Harary y Catwright). Los matemáticos han estado largo tiempo
interesados en los grafos y las distribuciones de esos grafos (ver Erdos y Renyi 1960
y referencias allí) y los analistas de redes sociales rápidamente tomaron los modelos
y los métodos de los matemáticos. La teoría de grafos proveyó una representación
apropiada de una red social y un conjunto de conceptos que pueden ser utilizados
para estudiar las propiedades formales de las redes sociales.
La teoría estadística se volvió importante a medida que la gente comenzó a estudiar
la reciprocidad, la mutualidad, el balance y la transitividad. Otros investigadores,
particularmente Katz y Powell (1955) propusieron índices para medir las tendencias
hacia la reciprocidad.
El interés en la reciprocidad y en los pares de individuos interactuantes, llevaron a
focalizar en las tríadas. El trabajo empírico y teórico de la teoría del balance y de la
transitividad motivó a una variedad de matemáticos y estadísticos a formular
13
modelos matemáticos para la conducta de las tríadas de actores. Cartwright y Harary
(1956) fueron los primeros en cuantificar las proposiciones del balance estructural y
junto con Davis (1967) discutieron qué tipos de tríadas (tríos de actores y de todas
las relaciones observadas entre ellos) deberían o no surgir en las investigaciones
empíricas. Davis, Holland y Leinhardt en una serie de artículos escritos en los ’70,
introdujeron una amplia variedad de distribuciones de grafos direccionados al azar en
el análisis de redes sociales para poder testear hipótesis sobre diversas tendencias
estructurales.
Durante los ’80, la investigación en modelos estadísticos para redes sociales se
incrementó. Hoy día existen modelos para analizar una amplia variedad de datos de
redes sociales. Los modelos simples “Log linear” de interacciones diádicas son
utilizados comúnmente hoy día en la práctica. Estos modelos están a veces basados
en a distribución de probabilidad para datos relacionales p1 de Holland y Leinhardt
(1981). Este modelo puede ser extendido a interacciones diádicas que son medidas
sobre una escala nominal u ordinal. Generalizaciones adicionales permiten modelizar
simultáneamente redes relacionales multivariadas. Las interacciones de una red
sobre diferentes relaciones pueden ser asociadas y las interacciones de una relación
con otras permiten estudiar cuán asociadas están las variables relacionadas. En
mitad de los ’70 había mucho interés en modelos para el estudio de las redes a
través del tiempo. Modelos matemáticos, tanto deterministas como estocásticos son
hoy día abundantes para tales tipos de estudio.
Los modelos estadísticos son utilizados para testear proposiciones teóricas sobre las
redes. Estos modelos permiten que el proceso (que genera los datos) muestre si hay
algún error, una falta de ajuste de las teorías estructurales propuestas. Uno puede
entonces comparar los datos con las predicciones generadas por esas teorías para
determinar si las teorías deben ser o no rechazadas.
Los modelos algebraicos han sido ampliamente utilizados para estudiar las redes
multirelacionales. Estos modelos utilizan operaciones algebraicas para estudiar las
combinaciones de las relaciones (por ejemplo “es amigo de”, “va por un consejo”, y
“es una migo de un amigo”) y han sido utilizados para estudiar sistemas de
parentesco (White 1963; Boyd 1969) y estructuras de rol en redes (Boorman y White
1976; Breiger y Pattison 1986; Boyd 1990; y Pattison 1993).
El análisis de redes sociales intenta resolver problemas analíticos que no son
convencionales. Los datos analizados por los métodos de redes son bien diferentes
de los datos típicamente encontrados en las ciencias sociales y de la conducta. En el
marco tradicional de análisis de datos se asume que se tiene un conjunto de medidas
tomadas de un conjunto independiente de casos o unidades; y así da pie al vector de
“casos x variable”. El supuesto de la independencia de las observaciones de la
muestra en las unidades individuales permite la aplicación de la considerable
parafernalia del análisis estadístico a un rango de preguntas de investigación. Sin
embargo, el análisis de redes sociales está explícitamente interesado en la
interrelación de las unidades sociales. La dependencia entre las unidades es medida
14
con variables estructurales. Las teorías que incorporan las ideas de red son
distinguidas por proposiciones sobre las relaciones entre las unidades sociales. Tales
teorías argumentan que las unidades no están actuando independientemente unas
de otras, sino siendo influenciadas mutuamente. La focalización en tales variables
estructurales abre un rango diferente de posibilidades para y de restricciones sobre
el análisis de los datos y la construcción de modelos.
1.2.4 En resumen
El examen histórico de los desarrollos empíricos, teóricos y matemáticos en la
investigación en redes debería convencer al lector que el análisis de redes sociales es
por lejos más que un vocabulario intuitivo novedoso, una metáfora o un conjunto de
imágenes para discutir las relaciones sociales, conductuales, políticas o económicas.
El análisis de redes sociales provee un modo preciso de definir importantes
conceptos sociales, una alternativa teórica a los supuestos de actores sociales
independientes y un marco de trabajo para el testeo de teorías sobre relaciones
sociales estructuradas.
Los métodos del análisis de redes proveen declaraciones formales explícitas y
medidas de las propiedades sociales estructurales que de otro modo sólo pueden
definirse en términos metafóricos. Frases como redes de relaciones, tejidos
relacionados de redes, rol social, posición social, grupo, cliqué, popularidad,
asilamiento, prestigio, prominencia, etc. poseen ahora definiciones matemáticas
desde el análisis de redes sociales. Explicitaciones matemáticas de propiedades
estructurales, basadas en definiciones formales consensuadas, forzaron a los
investigadores a proveer definiciones claras de los conceptos sociales y facilitaron el
desarrollo de modelos contrastables. Más aún, el análisis de redes permite medidas
de estructuras y sistemas que hubiera sido prácticamente imposible describir sin
conceptos relacionales y provee tests para hipótesis sobre estas propiedades
estructurales.
1.3 Conceptos fundamentales en el análisis de redes
Hay una serie de conceptos clave que se encuentran en el corazón del análisis de
redes que son fundamentales en la discusión sobre redes sociales. Estos conceptos
son: actor, vínculo relacional, díada, tríada, subgrupo, grupo, relación y red. En esta
sección definimos algunos de estos conceptos clave y discutimos los diferentes
niveles de análisis en las redes sociales.
Actor. Como se ha postulado, el análisis de redes sociales está preocupado por la
comprensión de los vínculos entre las entidades sociales y en las implicancias de
esos vínculos. Las entidades sociales son referidas como actores. Los actores son
15
individuos discretos, corporativos o unidades sociales colectivas. Ejemplos de actores
son personas en un grupo, departamentos dentro de una corporación, agencias de
servicio público en una ciudad, o estados nación en el sistema mundial. Nuestro uso
del término actor no implica necesariamente que estas entidades tengan voluntad o
habilidad para “actuar”. Incluso, la mayoría de las aplicaciones de redes sociales
focalizan en las colecciones de actores que son todas del mismo tipo (por ejemplo,
gente en un grupo de trabajo). Llamamos a esas colecciones redes de un modo. Sin
embargo, algunos métodos permiten mirar a los actores a niveles o tipos
conceptuales diferentes de actores o a diferentes conjuntos. Por ejemplo
Galaskiewicz (1985) y Gaaskiewicz y Wasserman (1989) analizaron las donaciones
monetarias hechas por las corporaciones a agencias sin fines de lucro en el área de
Minneapolis/St. Paul. Doreian y Woodard (1990) y Woodard y Doreian (1990)
estudiaron los contactos entre miembros de una comunidad con las agencias de
servicios públicos.
Vínculo relacional. Los actores están vinculados uno a otros mediante lazos
sociales. Como veremos en los ejemplos discutidos a lo largo del libro, el rango y
tipo de lazos puede ser muy amplio. La característica definitoria de un lazo es que
establece un vínculo entre un par de actores. Algunos de los ejemplos más comunes
de lazos utilizados en el análisis de redes son:
→ Evaluación de una persona por otra (por ejemplo expresando amistad, simpatía o
respeto)
→ Transferencia de recursos materiales (por ejemplo transacciones comerciales,
préstamos de cosas)
→ Asociación o afiliación (por ejemplo atención conjunta de un evento social o la
pertenencia al mismo club social)
→ Interacción conductual (charlas, envío de mensajes)
→ Movimiento entre lugares o estatus (migración, movilidad física o social)
→ Conexiones físicas (un camino, un río o un puente conectando dos puntos)
→ Relaciones formales (por ejemplo autoridad)
→ Relaciones biológicas (parentesco o descendencia)
Expandiremos estas aplicaciones y proveeremos ejemplos concretos de los diferentes
tipos de vínculos en la discusión sobre las aplicaciones de redes y sus datos en el
Capítulo 2.
Díada. Al nivel más básico, un vínculo o relación establece un lazo entre dos actores.
El lazo es una propiedad inherente de un par, por lo tanto no puede ser pensado
como si simplemente perteneciera a un actor individual. Muchas clases de análisis de
redes conciernen a la comprensión de lazos entre pares. Todos estos abordajes
16
toman a la díada como la unidad de análisis. Una díada consiste de un par de actores
y de los (posibles) lazo(s) entre ellos. El análisis diádico focaliza en las propiedades
del par de relaciones, tales como cuando los lazos son recíprocos o no, o cuando los
tipos específicos de relaciones múltiples tienden a ocurrir conjuntamente. Las díadas
son discutidas en detalle en el Capítulo 13, mientras que los modelos estadísticos
diádicos son discutidos en los Capítulos 15 y 16. Como veremos, la díada es
frecuentemente la unidad básica para el análisis estadístico de las redes sociales.
Tríadas. Las relaciones entre grandes subconjuntos de actores pueden ser también
estudiadas. Muchos métodos importantes de redes sociales focalizan en las tríadas;
un subconjunto de tres actores y los (posibles) lazo(s) entre ellos. El cambio analítico
de pares de individuos a tríadas (que consiste en tres pares potenciales) era crucial
para el teórico Simmel, quien escribió en 1908 que:
...el hecho de que dos elementos [en una tríada] no estén conectados únicamente por
una línea recta – la más corta – sino también por una línea quebrada, como lo fue, es
un avance desde un punto de vista sociológico formal (p. 135)
La teoría del balance ha informado y motivado muchos análisis triádicos. De
particular interés es si la tríada es transitiva (si el actor i le agrada al actor j, y el
actor j en turno le agrada el actor k, entonces el actor i también le agradará al actor
k), y cuando la tríada es balanceada (si los actores i y j se agradan, entonces i y j
deben ser similares en su evaluación de un tercer actor k, y si i y j se desagradan
entonces deberían diferir en su evaluación de un tercer actor k).
Subgrupo. Las díadas son pares de actores y sus lazos asociados, las tríadas son
tríos de actores y sus lazos asociados. Se sigue así que se puede definir a un
subgrupo de actores como cualquier subconjunto de actores y a todos sus vínculos.
La localización y el estudio de los subgrupos utilizando criterios específicos ha sido
una preocupación importante en el análisis de redes sociales.
Grupos. El análisis de redes no se encuentra restringido únicamente a las
colecciones de díadas, tríadas o subgrupos. En gran medida, el poder del análisis de
redes yace en la habilidad para modelizar las relaciones entre los sistemas de
actores. Un sistema consistente en lazos entre miembros de algún grupo (más o
menos limitado). La noción de grupo ha sido definida en un amplio rango por los
científicos sociales. Para nuestros propósitos, un grupo es una colección de todos los
actores en el cual los lazos pueden ser medidos. Se debe estar habilitado para
argumentar teórica, conceptual y empíricamente que los actores en el grupo
pertenecen todos juntos al mismo conjunto más o menos limitado. De hecho, una
vez que se decide recolectar la información de un grupo, se necesita un significado
más concreto del término. Un grupo, entonces, consiste en un conjunto finito de
actores para quienes existen razones teóricas, conceptuales o empíricas para que
sean tratados como un conjunto finito de individuos en los cuales las medidas de la
red puedan ser tomadas.
La restricción a un conjunto finito de actores es un requerimiento analítico. Si bien se
puede concebir extender los lazos entre los actores en un grupo prácticamente
17
infinito de actores, existe una gran dificultad en el análisis de los datos de esa clase
de red. La modelización de grupos finitos presenta algunos de los más complicados
asuntos en análisis de redes, incluyendo la especificación de los límites de la red, el
muestreo y la definición del grupo. El muestreo de la red y la especificación de los
límites son asuntos muy importantes.
Los primeros investigadores de redes reconocieron claramente lazos extensos entre
los individuos (de Sola Pool y Kochen 1978;) ver Kochen 1989 para un trabajo
reciente en este tópico). De hecho algunas investigaciones tempranas en redes
sociales buscaron en el fenómeno de “mundo pequeño”: redes y cadenas de
conexiones fluyendo desde y hacia el individuo, extendiéndose a través de una
sociedad mayor (Milgram 1967; Killworth y Bernard 1978).
Sin embargo, en las investigaciones usualmente nos vemos forzados a mirar en
colecciones finitas de actores y de lazos entre ellos. Esto exige el dibujo de los
límites para la inclusión. La mayoría de las aplicaciones de red están limitadas a un
grupo solo (más o menos limitado); sin embargo, se pueden estudiar dos o más
grupos.
A lo largo del libro nos referiremos a la colección entera de actores sobre los cuales
tomaremos las medidas como el conjunto de actores. Una red puede contener
muchos grupos de actores, pero solamente uno si se trata de una red de un solo
modo.
Relación. La colección de lazos de una clase específica entre los miembros de un
grupo es denominada relación. Por ejemplo, el conjunto de amigos entre pares de
chicos en una clase, o el conjunto de lazos diplomáticos formales mantenidos por
pares de naciones en el mundo, son lazos que definen una relación. Para cualquier
grupo de actores, se pueden medir muchas relaciones diferentes (por ejemplo
además de los lazos diplomáticos formales entre naciones, podemos registrar la
cantidad en dólares de comercio durante un año). Es importante notar que una
relación se refiere a la colección de lazos de una categoría dada sobre los pares de
actores de un conjunto de actores especificado. El lazo por sí mismo sólo existe entre
el par específico de actores.
Red social. Habiendo definido al actor, al grupo y a la relación podemos ahora dar
una definición explícita más formal de una red social. Una red social consiste en un
conjunto finito o conjuntos de actores y de las relaciones definidas para ellos. La
presencia de información relacional es una característica crítica y definitoria de una
red social. Una definición mucho más matemática de una red social, pero consistente
con la noción simple dada aquí, puede ser encontrada al final del Capítulo 3.
En resumen. Estos términos proveen un núcleo de vocabulario de trabajo para la
discusión sobre las redes sociales y sobre los datos de las redes sociales. Podemos
ver que también trata de entidades conceptuales y de problemáticas de la
investigación que son sumamente difíciles de perseguir utilizando un marco de
trabajo más tradicional de estadísticas y análisis de datos.
18
1.4 Características distintivas de la teoría de redes y sus medidas
Es importante notar qué características clave distinguen la teoría de redes y en
consecuencia las medidas de las redes, del marco de trabajo más usual de análisis
de los datos comunes en las ciencias sociales y de la conducta. Tales características
proveen la motivación necesaria para los tópicos discutidos en este libro.
La característica más básica de las medidas de las redes, distinta de otras
perspectivas, es el uso de información relacional o estructural para estudiar o testear
las teorías. Muchos métodos de análisis de redes proveen definiciones formales y
descripciones de las propiedades estructurales de los actores, subgrupos de actores
o grupos. Estos métodos traducen conceptos nucleares en las teorías sociales y de la
conducta en definiciones formales expresadas en términos relacionales. Todos estos
conceptos son cuantificables considerando las medidas de las relaciones entre los
actores en una red.
Debido a que las medidas de las redes hacen surgir datos que son diferentes a los
datos de las ciencias sociales y de la conducta, un cuerpo entero de métodos ha sido
desarrollados para su análisis. Los datos de las redes sociales requieren medidas
sobre los lazos entre las unidades sociales (o actores); sin embargo, los atributos de
los actores pueden ser también recolectados. Tales conjuntos de datos necesitan de
métodos de redes sociales para su análisis. No se puede simplemente utilizar
regresiones, tests T, correlaciones canónicas, modelos de ecuaciones estructurales y
así sucesivamente, para estudiar los datos de las redes sociales o para contrastar
teorías de redes. Este libro existe para organizar, presentar, criticar y demostrar la
gran cantidad de métodos de análisis para las redes sociales.
El análisis de redes sociales puede ser visto como una generalización de las técnicas
estándar de análisis de los datos y de las estadísticas aplicadas las cuales
usualmente focalizan en las unidades observacionales y sus características. El
análisis de redes sociales debe considerar los datos de los lazos entre las unidades.
Sin embargo, los atributos de los actores pueden ser incluidos.
Las medidas de los actores serán denominadas como la composición de la red. Los
conjuntos complejos de datos de red contienen información sobre las características
de los actores (tales como el género de la gente en un grupo, o el PBI de las
naciones en el mundo), así como variables estructurales. Así, la clase de datos que
generalmente es la más analizada en las ciencias sociales y de la conducta (casos y
variables) puede ser incorporada dentro de los modelos de red. Pero el hecho de que
no se posea únicamente variables estructurales sino composicionales puede llevar a
conjuntos de datos muy complicados que sólo pueden ser aprovechados utilizando
métodos sofisticados de la teoría de grafos, del álgebra y/o de la estadística.
Las teorías de redes sociales requieren especificaciones en términos de patrones de
relaciones, caracterizando a un grupo o sistema social como un todo. Dadas las
medidas apropiadas de las redes, estas teorías pueden ser vistas como proposiciones
19
sobre la estructura relacional de los grupos. El análisis de redes provee una colección
de procedimientos descriptivos para determinar cómo se comporta el sistema, y los
métodos estadísticos para testear la plausibilidad de las proposiciones. En contraste,
el abordaje que no incluye las medidas de las redes está inhabilitado para estudiar
y/o contrastar tales teorías acerca de las propiedades estructurales.
Las teorías de redes pueden pertenecer a unidades en diferentes niveles de
agregación: actores individuales, díadas, tríadas, subgrupos y grupos. El análisis de
las redes provee métodos para estudiar las propiedades estructurales y contrastar
teorías dispuestas en todos esos niveles. La perspectiva de redes, las teorías y las
medidas que engendran son así de amplio rango. Esto es único en las ciencias
sociales y de la conducta. Extrañamente una teoría estándar puede lidiar con
declaraciones teóricas y medidas en más de un nivel.
1.5 Organización del libro y cómo leerlo
La cuestión ahora es como hacer que las 700 páginas que se encuentran frente a
usted, tengan sentido. Primero, escoja una silla confortable con una buena luz para
leer (ahuyente al gato, al perro y a los niños si fuera necesario). Luego asegúrese
que su taza de café (o vaso de scotch, dependiendo del momento del día) está
cercana a su mano, coloque un buen disco de jazz en su estéreo y tenga un lápiz o
un resaltador a mano (hay muchos puntos interesantes a lo largo del libro y estamos
seguros que querrá tomar nota de ello).
Este libro está organizado en diferentes temas principales en el análisis de las redes
y para que sea accesible a los lectores con intereses diferentes y sofisticación en el
análisis de redes sociales. Hemos mencionado estos temas a lo largo de este capítulo
y ahora describiremos esos temas para ayudar a organizar los métodos discutidos en
este libro. Estos temas son:
→ La complejidad de los métodos
→ Los métodos descriptivos versus los métodos estadísticos
→ Las motivaciones teóricas para los métodos
→ El desarrollo cronológico de los métodos
→ Los niveles de análisis para los cuales los métodos son apropiados
Como el análisis de redes sociales es un campo amplio, diverso, y teóricamente
variado, con una larga y rica historia, es imposible reflejar toda esta posible
organización temática en forma simultánea. Sin embargo en lo relativo a lo práctico
y útil, hemos tratado de usar estos temas en la organización del libro.
20
1.5.1 Complejidad
En primer lugar el material progresa de lo simple a lo complejo. El resto de la Parte I
revisa las aplicaciones del análisis de redes, da una breve presentación de los
métodos de análisis de redes en una forma general y luego presenta la notación que
será utilizada a lo largo del libro. La Parte II presenta la teoría de grafos, desarrolla
el vocabulario y los conceptos que son ampliamente utilizados en el análisis de redes
y abunda en ejemplos. También discute las propiedades del actor simple y del grupo.
Las Partes II, III y IV requiere de familiaridad con el álgebra y de voluntad para
aprender algo de la teoría de grafos (presentada en el Capítulo 4). Las Partes V y VI
requieren de algún conocimiento de teoría estadística. Los modelos “Log linear” para
probabilidades diádicas proveen la base para muchas de las técnicas presentadas en
estos capítulos.
1.5.2 Métodos estadísticos y descriptivos
Los métodos de redes pueden ser dicotomizados en aquellos que son descriptivos
versus aquellos que están basados en supuestos probabilísticos. Esta dicotomía es
una categorización importante de la organización de los métodos que se discutirán.
Las Partes II, III y IV del libro están basados en los primeros. Los métodos
presentados en estas tres partes del libro asumen modelos descriptivos específicos
para la estructura de una red y presentan primariamente técnicas descriptivas para
el análisis de redes que traducen conceptos tradicionales en medidas formales.
Las Partes V y VI conciernen primariamente con los métodos para el testeo de
teorías de redes y con modelos estadísticos de las propiedades estructurales. En
contraste con la aproximación descriptiva, podemos también comenzar con
supuestos estocásticos acerca de la conducta de los actores. Tales modelos asumen
que existen siempre mecanismos probabilísticos (aún tan simples como el
lanzamiento de una moneda) que subyacen en los datos de red observados. Por
ejemplo, se puede focalizar en las interacciones diádicas y testear si la red
observada tiene una cantidad específica de reciprocidad en los lazos entre los
actores. Tales tests utilizan teoría estadística estándar y así se puede proponer
formalmente una hipótesis nula que pueda ser rechazada o no. Mucho del Capítulo
13 está dedicado a la descripción de estos mecanismos, los cuales son luego
utilizados en los Capítulos 14, 15 y 16.
1.5.3 Métodos guiados por la teoría
21
Como se ha discutido aquí, muchos métodos de redes sociales fueron desarrollados
por investigadores en el curso de investigación empírica y del desarrollo de teorías.
Esta categorización es una de las más importantes del libro.
La Parte III cubre los abordajes a los grupos y los subgrupos, cliqués notables y sus
generalizaciones. Las tendencias sociológicas tales como cohesión e influencia, las
cuales pueden causar que los actores se agrupen en subgrupos están entre los
tópicos de los Capítulos 7 y 8. La Parte IV discute abordajes relacionados con las
nociones sociológicas de rol, estatus y posición social y las propiedades matemáticas
de la equivalencia estructural y sus generalizaciones. Las últimas secciones del libro
presentan los métodos estadísticos para el análisis de redes sociales, muchos de los
cuales son motivados por las preocupaciones teóricas. La Parte V cubre modelos para
las estructuras diádicas y triádicas, la temprana sociometría y la psicología social de
las relaciones afectivas (análisis diádicos del Capítulo 13) y del balance estructural y
de la transitividad (análisis triádicos de los Capítulos 6 y 14).
1.5.3 Cronología
Los capítulos de este libro están aproximadamente organizados en forma
cronológica. Las investigaciones empíricas importantes de las redes sociales
comenzaron hace 60 años, empezando con la sociometría de Moreno. Esta
investigación llevó a la introducción de la teoría de grafos (Capítulo 4) para estudiar
las propiedades estructurales en los ’40 y ’50 y los métodos para los subgrupos y
cliqués (Capítulo 7) así como el balance estructural y la transitividad (Capítulos 6 y
14). Más recientemente H. White y sus colaboradores, utilizando ideas sociológicas
del análisis formal del rol (Nadel y Lorrain), introdujeron la equivalencia estructural
(Capítulo 9) y un surtido de métodos relacionados, en los ’70, los que en los ’80
llevaron a la colección de métodos de redes algebraicos (Capítulos 11 y 12).
Como podemos ver de nuestra tabla de contenidos, hemos seguido, mayormente, el
orden cronológico. Comenzamos con la teoría de grafos en el Capítulo 4 y discutimos
los métodos descriptivos en las Partes III y IV antes de movernos a los desarrollos
estadísticos más recientes cubiertos en las Partes V y VI. Sin embargo, debido a
nuestro interés en agrupar los métodos con preocupaciones similares tanto
sustantivas como teóricas, algunos tópicos quedan fuera de la secuencia histórica
(balance estructural y tríadas en los Capítulos 6 y 14 por ejemplo). Así, la Parte V
(métodos diádicos y triádicos) siguen a la Parte IV (roles y posiciones). Esta reversa
fue hecha para poner los métodos diádicos y triádicos próximos a los otros métodos
estadísticos discutidos en el libro (Parte VI), ya que los métodos para estudiar díadas
y tríadas estuvieron entre los primeros métodos estadísticos para redes.
1.5.4 Niveles de análisis
22
Los métodos de redes son usualmente apropiados para conceptos en ciertos niveles
de análisis. Por ejemplo, existen propiedades y métodos asociados que pertenecen a
los actores en sí mismos, como ser lo que incluyen cuán “prominente” es un actor
dentro de su grupo, como medidas cuantificadas tales como centralidad y prestigio
(Capítulo 5), los parámetros de ampliación y popularidad del nivel del actor
incorporados en los modelos estocásticos (Capítulos 15 y 16), y medidas para los
roles individuales, tales como aislamiento, ligazones, puentes y así sucesivamente
(Capítulo 12). Luego existen métodos aplicables a pares de actores y a los lazos
entre ellos, tales como aquellos de la teoría de grafos que miden las distancias entre
los actores y el alcance (Capítulo 4), equivalencia estructural y otras nociones
(Capítulos 9 y 12), análisis diádicos que postulan modelos estadísticos para los
diferentes estados de una díada (Capítulo 13) y las tendencias estocásticas hacia la
reciprocidad (Capítulo 15). Los métodos triádicos están casi siempre basados en
declaraciones teóricas sobre el balance y la transitividad (Capítulo 6) y postulan
ciertas conductas para los tríos de actores y de los lazos entre ellos (Capítulo 14).
Muchos métodos le permiten al investigador encontrar y estudiar subconjuntos de
actores que son homogéneos con respecto a alguna de las propiedades de la red.
Ejemplos de tales aplicaciones incluyen: cliques y otros subgrupos cohesivos que
contienen actores que están cercanos unos con otros (Capítulo 7), posiciones de
actores que surgen vía análisis posicional (Capítulo 9 y 10), y subgrupos de actores
que son asumidos como con un comportamiento similar con respecto a ciertos
parámetros del modelo que surgen de los modelos estocásticos (Capítulo 16). Por
último hay medidas y métodos que focalizan en grupos enteros y en todos sus
vínculos. Las medidas teóricas de los grafos tales como conexiones y diámetro
(Capítulo 4), medidas de nivel de grupo de centralización, densidad y prestigio
(Capítulo 5), así como modelos de bloque y álgebras de rol (Capítulos 9, 10 y 11)
son ejemplos de métodos de nivel de grupo.
1.5.5 Prerrequisitos del capítulo
Finalmente, es importante notar que algunos capítulos son un prerrequisito de otros,
mientras que un número de capítulos pueden ser leídos sin leer todos los capítulos
intervinientes. Este orden de capítulos es presentado en la figura 1.1. Una línea en
esta figura conecta dos capítulos si el capítulo anterior contiene material que es
necesario en orden para leer el capítulo siguiente. Los Capítulos 1, 2, 3 y 4 contienen
material introductorio y deberían ser leídos antes que el resto de los capítulos. Estos
capítulos discuten los datos de redes sociales, la notación y la teoría de grafos.
Desde el Capítulo 4 hay 5 posibles caminos: Capítulo 5 (centralidad); Capítulo 6
(balance, agrupamiento y transitividad); Capítulo 7 (subgrupos cohesivos); Capítulo
9 (equivalencia estructural); o Capítulo 13 (díadas). Capítulo 8 (redes de afiliación)
23
sigue al Capítulo 7; Capítulo 10 (modelos de bloques), 11 (álgebra relacional), y 12
(roles en redes y posición) siguen, en orden, de el Capítulo 9; Capítulo 15 (análisis
estadístico) sigue al Capítulo 13. Capítulo 14 requiere tanto del Capítulo 13 como del
6. Capítulo 16 (modelos de bloques estocásticos y bondad del ajuste) requiere tanto
de los Capítulos 15 y 10. Por último el Capítulo 17 concluye el libro (y es un epílogo
de todos los caminos).
Una buena presentación del análisis de redes sociales (con un énfasis en las
aproximaciones descriptivas incluyendo teoría de grafos, centralidad, balance y
agrupamiento, subgrupos cohesivos, equivalencia estructural y modelos diádicos)
podrían incluir a los Capítulos 1 a 10 más el Capítulo 13. Este material puede ser
cubierto en un curso de grado semestral. Alternativamente uno podría omitir el
Capítulo 8 e incluir los Capítulos 15 y 16, para un mayor énfasis en el abordaje
estadístico.
Un comentario adicional – a lo largo del libro encontrará dos símbolos utilizados para
etiquetar las secciones: 0 y 0/ .El símbolo 0 implica que el texto que sigue es
tangencial al resto del capítulo y puede ser omitido (excepto por el curioso). El
símbolo 0/ implica que el texto que sigue requiere mayor reflexión y probablemente
un mayor conocimiento estadístico y/o matemático que las otras partes del capítulo
y debería ser omitido (excepto por el valiente).
1.6 Resumen
Hemos descrito la historia y las motivaciones del análisis de redes sociales. Las
teorías de redes y los hallazgos empíricos han sido las razones primarias para el
desarrollo de mucha de la metodología descripta en este libro.
Una lectura completa de este libro, comenzando aquí y continuando en la discusión
de los datos de redes del Capítulo 2, luego la notación en el Capítulo 3 y así
sucesivamente, debería proveer al lector con un conocimiento de los métodos de las
redes, de sus teorías y de su historia. Así que sin más que decir, comencemos...