Calcular con Ucinet

El programa central, llamado Ucinet, es el que permite el cálculo de indicadores propiamente tal. Existen diferentes tipos de indicadores de red que permiten medir:

Propiedades generales de la red. Propiedades de los actores en forma individual, en relación a su entorno. Propiedades de sub estructuras específicas resultantes de una configuración.

En este apartado nos limitaremos, para facilitar la comprensión y manejo del programa, a los indicadores principales del análisis de redes sociales:

Densidad la red. Matriz de distancias geodésicas. Grado de Centralidad. Grado de intermediación. Poder de Bonacich.

4.1 Densidad de una red.

La densidad de una red (de actores dada una relación) es la cantidad de relaciones observadas por la cantidad total de relaciones posibles, expresada en tasa, para obtener el porcentaje se debe multiplicar por 100. Para calcular la densidad, se debe ir al menú “Network” y luego “Density…”.

Cuadro 9: Calcular densidad.

Aparece un cuadro de solicitud de datos para el cálculo. Como lo indica el cuadro 10, se deben buscar los datos (capturados previamente en Spreadsheet) y seleccionarlos, luego presionar “Open” (abrir) y finalmente “ok”.

Cuadro 10: Buscar matriz de datos reticulares para el cálculo.

 

Nota importante: Para el caso de una matriz de datos ponderados, la desidad calcula la suma total de los valores de la matriz, dividido por la cantidad máxima de relaciones posibles (sin ponderación). Es decir, es este caso se mide la ponderación media de la matriz (considerando también el 0 como un ponderación posible).

El resultado de la operación se devuelve en una nueva ventana Ucinet, en formato de archivo de texto, como lo indica el cuadro 11. La densidad es, para esta red, de 44,4%, con una desviación estándar – dispersión – de 0,5. Esto significa que dado un grupo de actores observados a través de una relación, de todas la reaciones posibles, es decir el número total de relaciones que completarían cada par de actores, se dieron el 44,4% de todas ellas. La desviación estandar, tal como en estadísticas, mide la dispersión de esas relaciones dadas.

Cuadro 11: Resultado obtenido para la Densidad de una Red.

La densidad es, para esta red, de 44,4%, con una desviación estándar – dispersión – de 0,5.

4.2 Distancia Geodésica

Como sabemos, una red está constituida por un conjunto de actores y un dato relacional que indica si tuvo lugar dicha vinculación, o no, entre cada par de actores. Gráficamente, esto se visualiza como un conjunto de esferas, que representan a los actores, y lazos que los unen y entre los cuales tuvo lugar dicha relación. Ahora bien, un camino entre dos actores A y B, es la cantidad de personas que los intermedian (+1 por integridad matemática, se dice que la distacia entre un actor y el mismo es 0, luego entre dos actores adyacentes la distancia es 1, a pesar de que ningún otro actor los intermedia). En el cuadro 12 vemos dos caminos posibles, el rojo, donde se observa que A esta indirectamente relacionado con B, a través de dos actores intermediarios. Esto significa que A se encuentra a un camino de longitud 3 de B. Sin embargo, también existe otro camino, el verde, que es de longitud 2. Estos dos caminos, son los únicos que existen entre estos los actores A y B. Por otra parte de dice que la distancia geodésica entre dos actores es el camino de longitud mínima (la más corta) entre dos actores. Para A y B en el caso del cuadro 12 es el camino verde. Cuando dos actores no tienen ninguna conexión, se dice que la distancia entre ellos es infinita (¥). Para calcular la distancia geodésica entre cada par de actores de la red, se debe ir a "Network", "Cohesion" y luego "Distance…" Como lo indica el cuadro 14.

Cuadro 12: Distancia Geodésica

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Cuadro 14: Calcular la Distancia Geodésica.

En seguida aparecerá, al igual que el caso anterior, un cuadro de solicitud de datos. Si es segunda vez que se procede a hacer un cálculo, el programa sugerirá los datos usados la última vez, como en este caso. En el cuadro 15 figura esta situación. Solo se debe presionar "Ok".

Cuadro 15

El resultado se presenta bajo la forma de una matriz, donde en cada cruce entre dos actores (cruce fila columna) figura un número que representa la distancia geodésica entre ellos dos, como lo indica el cuadro 16. Ejemplo si vemos el cruce entre la fila Catherine y la columna J (Jaime) observamos “2”, esto significa que Catherine y Jaime están indirectamente relacionados por un solo intermediario, lo que genera dos lazos.

Cuadro 16: Resultado matriz de distancias geodésica entre cada par de actores.

4.3 Grado de Centralidad.

En el caso simétrico, es decir relaciones recíprocas o bidireccionadas, para cada actor, representado por un nodo, el número de relaciones que posee cada actor con su entorno representa su grado de centralidad. Adicionalmente, su grado de centralidad “normalizado, es su grado de centralidad observado, dividido por la cantidad máxima de relaciones que podría haber desarrollado y luego se multiplica por 100 para llevarlo a porcentaje (nótese que es un porcentaje individual por lo que la suma de todos los actores no tiene porque ser 100%).

Para el cálculo, como en los otros casos, para la centralidad se procede de la misma manera. En el menú “network” se debe ir a “Centrality” y luego cliquear “Degree…”

Cuadro 17: Calcular el grado de centralidad de los actores de una red dada.

El resultado se presenta como lo indica el cuadro 18.

Cuadro 18: Grado de centralidad y grado de centralidad normalizado.

En el caso no simétrico, para cada actor, representado por un nodo, el grado de centralidad tiene dos componentes, el grado de centralidad de entrada y el de salida (respectivamente in-degree y out-degree). El grado de centralidad de entrada para un actor A es el número de lazos relacionales recibidos por A y el de salida el número de lazos relacionales emitidos por A. Adicionalmente, para ambos componentes de su grado de centralidad, el “normalizado“ es su grado de centralidad observado, dividido por la cantidad máxima de relaciones que podría haber recibido - emitido y luego se multiplica por 100 para llevarlo a porcentaje.

Nota importante: El grado de centralidad normalizado solo se aplica a datos reticulares binarios. Para el caso de datos ponderados, el máximo de relaciones posibles no está definido, por lo que no sirve, a pesar de que el programa arroja un valor (probablemente una negligencia del programa).

4.4 Grado de intermediación.

Partamos de dos actores A y C de una red. Supongamos que entre estos dos actores existen varios caminos. De todos estos caminos que van desde A hasta C y que pasan por B observemos el más corto (ver 4.2 Distancias Geodésicas). Es importante comprender que puede suceder que el camino más corto no sea único. Pueden haber varios caminos que cumplan con esa propiedad. Llamemos N1 el número de esos caminos. De estos últimos, focalicémonos ahora sólo en aquellos que pasan por el nodo B y llamemos N2 al número de esos caminos. Se dice entonces que la intermediación de B entre A y C es de N2 / N1.

Generalicemos. Para todos los nodos de la red a la cual pertenecen A, B y C. El grado de intermediación de B, es la suma de sus intermediaciones relativas a cada par de nodos de esa red.

Formulación matemática:

El grado de intermediación de un nodo “k” es bk (b como betweenness, es decir intermediación). gij es el número de caminos geodésicos entre los nodos “i” y “j”. Gikj es el número de caminos geodésicos entre los nodos “i” y “j” pero que pasan por el nodo “k”.

bk=Suma (gikj/gij) para cada par de “i,j” de la red.

gij es el número de distancias geodésicas desde el nodo i hasta el nodo j. gikj el número de aquellos de los contados por gij que pasan por k.{necesariamente gij es siempre mas grande que gikj}

Para calcular el grado de intermediación, se debe ir a “network”, “Centrality” y luego “Betweennes” y “Nodes”, como lo indica el cuadroCuadro 19: Calcular el grado de intermediación de los actores de una red.

El resultado del grado de intermediación de los actores de la red que hemos viendo, se presenta como lo indica el cuadro 20.

Cuadro 20: Cuadro de resultados de la intermediación.

Al igual que en el grado de centralidad, el grado de intermediación normalizado (nBetweennes) de un actor es su grado de intermediación obtenido en la configuración de la red, dividido por el máximo grado de intermediación que podría obtener en esta red, expresado en porcentaje.

4.5 Poder de Bonacich

Dada una configuración de red de actores relacionados, el poder de centralidad de Bonacich determina la centralidad de uno de los actores, en relación a la centralidad de los actores a los cuales está conectado. Existen dos maneras de calcular interpretar el Poder de Bonacich, según el parámetro ?. La vía ? positiva, que otorga poder a un nodo, en la medida en que los nodos a los cuales está conectado tengan mayor centralidad, y la vía ? negativa que otorga poder en la medida en que ese entorno tenga menor centralidad.

El parámetro beta es seleccionado por el usuario. Deben seleccionarse valores negativos si el poder individual se ve incrementado por estar conectado a nodos con bajo poder y valores positivos en caso contrario. Para calcular el poder de Bonacich se debe ir a “Network”, “Centrality”, “Power…”, tal como lo indica el cuadro 21.

Cuadro 21: Para calcular el Poder de Bonacich.

Cuadro 22: Ingresar el valor de Beta.

Cuadro 23: Cuadro de Resultados para ß=0.

Cuadro 24: Resultado de nuestro ejercicio para ß =-0,5.

Cuadro 25: Resultado de nuestro ejercicio para ß =0,5.

 

NetDraw

El programa NetDraw, dentro del Ucinet integrado asume la función de graficar las redes sociales. Las etapas del análisis de redes sociales a través de estas herramientas informáticas se puede resumir en estas etapas:

Recolección de datos, por ejemplo, a través de encuestas o datos ya existentes. Tranformación de esos datos en datos que relacionan a los actores que van a componer la

red. Generación de la matriz de adyacencia a partir de los datos relacionales. Se pueden

generar adicionalmente matrices de atributos para complementar el estudio. Captura de las matrices en Spreadsheet.

Luego de estas etapas se procede en forma separada o paralela, o el orden que se acomode mejor a los objetivos del usuario, a utilizar dichos datos para dos tipos de análisis:

El análisis numérico (cuantitativo), a través del programa Ucinet (ver punto Nº4). El análisis gráfico, a partir del programa NetDraw que veremos a continuación.

5.1 Abrir NetDraw

El cuadro 25 indica dos maneras, mediante cliqueo simple, de acceder al programa NetDraw.

Cuadro 25: Abrir NetDraw. La flechas indican dos posibilidades de acceso.

Netdraw presenta una interfaz análoga a todos los programas en ambiente window. Barra de menus y barras de herramientas de acceso directo. Adicionalmente, en el costado derecho, presenta ventanas de control de ciertas funciones gráficas que veremos a continuación.

Cuadro 26: NetDraw. Pantalla de inicio.

5.2 Importar datos

La primera etapa en el uso del NetDraw es la importación de datos relacionales. Es decir importar una matriz de datos relacionales capturados en Spreadsheet, para graficar la red. Lo usual es empezar con una matriz en modo 1, caso al que nos limitaremos en nuestro estudio para facilitar la comprensión general.

Cuadro 27: Para abrir una matriz de datos relacionales.

Luego se debe examinar en el disco duro, en la ubicación donde se guardaron los datos capturados en Spreadsheet, luego “seleccionar”, “abrir” y finalmente cliquear “Ok”.

Cuadro 28: Importar matriz de datos

Con nuestro ejemplo anterior, una vez cliquedo “Ok”, obtenemos el primer gráfico siguiente:

Cuadro 29: Primer gráfico de red con NetDraw.

En este gráfico por defecto vienen los nodos de mismo color rojo, de mismo tamaño y los lazos (que representan la relaciones entre los nodos) viene con flechas, que aquí podemos ver presentes siempre en ambas direcciones, puesto que las relaciones son recíprocas (simétricas).

El gráfico anterior proviene de esta matriz de adyacencia. Se indica en verde los cruces fila columna correspondientes al lazo señalado en el gráfico anterior.

5.3 Modificar características gráficas de nodos y lazos.

Con el mismo puntero del ratón, podemos cliquear un nodo y arrastrarlo para llevarlo a una posición deseada. Cabe destacar que el programa construye el gráfico basándose en criterios matemáticos relativos a la centralidad de los actores dentro de la red.

En caso de querer restaurar los criterios del programa o ver otras propuestas del ordenador en relación a esa distribución gráfica, se pueden usar las herramientas:

Para funciones adicionales de distribución de los nodos, se puede ir a “Layout” e investigar las diversas posibilidades que ofrece el programa.

Además, las herramientas del programa permiten cambiar los colores, tamaños y formas de los nodos y lazos.

Las herramientas permiten cambiar los colores de todos los nodos en general, o bien, si se cliquea en un solo nodo o más mediante la tecla CRTL, haciendo clic en el botón derecho se pueden cambiar de color y tamaño solo los nodo seleccionados.

Para hacer figurar los nombres de los nodos, se debe presionar la herramienta “L”. Para activar o desactivar las cabezas de las flechas, la tecla “->”. En caso de querer activar ek valor de la relación entre los nodos, representada por los lazos, se debe presionar “1.4”.

De forma más general, si se quiere hacer modificaciones a los lazos, las cabezas de la flechas y a los nodos mismos, se puede ir al menú de herramientas “Properties”, como lo indica el cuadro 30.

Cuadro 30: Acceso a las propiedades de los lazos y nodos.

En el cuadro 31 se pueden ver los siguientes cambios generales: Tamaño y color de los nodos (“nodes”), color de las etiquetas de nombres (“labels”), tamaño y color de loas lazos (“lines”).

Cuadro 31: Modificaciones gráficas de nodos, lazos y nombres

En este gráfico se aplicaron cambios, en forma general, al tamaño y color de los nodos, al color y grosor de los lazos y al color y tamaño de las etiquetas (nombres).

5.4 Configuración gráfica a partir de matrices de atributos.

En el menú “properties” antes mencionado, “General” y “attribute based” se refieren a cambiar las propiedades de los nodos o lazos en forma general, o basándose en características atributivas. Ahora veremos «atributed based». En nuestro ejemplo, la matriz de atributos que capturamos es la siguiente.

Por lo tanto, para gráficar en base a atributos, el usuario debe aportar la matriz de datos respectiva, como lo indica el cuadro 31.

Cuadro 31: Para abrir una matriz de atributos

Luego, como lo hemos visto hasta ahora, se debe buscar en las carpetas de nuestros documentos donde se creo y guardó la matriz que estamos buscando. Una vez seleccionada se acepta, luego se presiona ok. Aparentemente no sucedio nada, porque no hay ningún cambio aparente en el gráfico. Sin embargo, luego de haber capturado la matriz de atributos (que habíamos creado en el ejemplo del uso de Spreadsheet) si se va a “properties”, “nodes”, “color” y luego “attribute based”, y obtenemos el cuadro 32 (Se puede repetir esta operación con tamaño de los nodos o los lazos, etc.)

Cuadro 32: Color de los nodos por sector.

Nota importante: Si los nombres de los actores en la matriz de atributos, no coinciden con los de la matriz de adyacencia, ya sea por diferencia o por error de sintaxis, el ordenador no podrá asociar correctamente los atributos a cada actor.

Después de haber elegido el color de los nodos por sector, el programa asigna por defecto colores en función del sector asignado a cada nodo por los atributos, como lo muestra el cuadro 33 (cliqueando en el color se puede modificar el designado por defecto). Finalmente, se puede cambiar la forma de los nodos, en función del género, desde “properties”, “nodes”, “shape”, “attribute based” y da por defecto círculo y cuadrado como lo muestra el cuadro 34 (que son igualmente modificables).

 

Cuadro 33: Modificar color de los nodos a partir de atributos. “Sector” en este caso.

Cuadro 34: Modificar forma de los nodos en función del atributo “género”.

Cuadro 35: Resultado de la modificación de los nodos en función de atributos.