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Diferencia entre revisiones de «Red social»

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Las redes sociales también se han utilizado para examinar cómo las organizaciones interactúan unas con otras, caracterizando las múltiples conexiones informales que vinculan a los ejecutivos entre si, así como las asociaciones y conexiones entre los empleados de diferentes organizaciones. Por ejemplo, el poder dentro de las organizaciones, a menudo proviene más del grado en que un individuo dentro de una red se encuentra en el centro de muchas relaciones, que de su puesto de trabajo real. Las redes sociales también juegan un papel clave en la contratación, en el éxito comercial y en el desempeño laboral. Las redes son formas en las cuales las empresas recopilan información, desalientan la competencia, y [[colusión|connivencia]] en la fijación de precios o políticas.<ref>Wasserman, Stanley, and Faust, Katherine. 1994. ''Social Network Analysis: Methods and Applications.'' Cambridge: Cambridge University Press.</ref>
Las redes sociales también se han utilizado para examinar cómo las organizaciones interactúan unas con otras, caracterizando las múltiples conexiones informales que vinculan a los ejecutivos entre si, así como las asociaciones y conexiones entre los empleados de diferentes organizaciones. Por ejemplo, el poder dentro de las organizaciones, a menudo proviene más del grado en que un individuo dentro de una red se encuentra en el centro de muchas relaciones, que de su puesto de trabajo real. Las redes sociales también juegan un papel clave en la contratación, en el éxito comercial y en el desempeño laboral. Las redes son formas en las cuales las empresas recopilan información, desalientan la competencia, y [[colusión|connivencia]] en la fijación de precios o políticas.<ref>Wasserman, Stanley, and Faust, Katherine. 1994. ''Social Network Analysis: Methods and Applications.'' Cambridge: Cambridge University Press.</ref>
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== Historia del análisis de redes sociales ==
== Historia del análisis de redes sociales ==

Revisión del 18:58 23 sep 2010

Este artículo es sobre redes sociales como campo de investigación, no sobre los servicios de red social inspirados en los trabajos de Milgram sobre un Mundo pequeño, como Facebook , MySpace ,msn , hi5,

Una red social es una estructura social compuesta de personas , las cuales están conectadas por uno o varios tipos de relaciones, tales como amistad, parentesco, intereses comunes, intercambios económicos, relaciones sexuales, o que comparten creencias, conocimiento o prestigio.

El análisis de redes sociales estudia esta estructura social aplicando la Teoría de Grafos e identificando las entidades como "nodos" o "vértices" y las relaciones como "enlaces" o "aristas". La estructura del grafo resultante es a menudo muy compleja. Como se ha dicho, puede haber muchos tipos de lazos entre los nodos. La investigación multidisciplinar ha mostrado que las redes sociales operan en muchos niveles, desde las relaciones de parentesco hasta las relaciones de organizaciones a nivel estatal (se habla en este caso de Redes políticas), desempeñando un papel crítico en la determinación de la agenda política y el grado en el cual los individuos o las organizaciones alcanzan sus objetivos o reciben influencias.

En su forma más simple, una red social es un mapa de todos los lazos relevantes entre todos los nodos estudiados. Se habla en este caso de redes "sociocéntricas" o "completas". Otra opción es identificar la red que envuelve a una persona (en los diferentes contextos sociales en los que interactúa); en este caso se habla de "red personal".

La red social también puede ser utilizada para medir el capital social (es decir, el valor que un individuo obtiene de los recursos accesibles a través de su red social). Estos conceptos se muestran, a menudo, en un diagrama donde los nodos son puntos y los lazos, líneas.

Análisis de redes sociales

Ejemplo de un diagrama de una red social. El nodo con la más alta intermediación centralidad está marcado en amarillo.

El Análisis de redes sociales (relacionado con la teoría de redes) ha emergido como una metodología clave en las modernas Ciencias Sociales, entre las que se incluyen la sociología, la antropología, la psicología social, la economía, la geografía, las Ciencias políticas, la cienciometría, los estudios de comunicación, estudios organizacionales y la sociolingüística. También ha ganado un apoyo significativo en la física y la biología entre otras.

En el lenguaje cotidiano se ha utilizado libremente la idea de "red social" durante más de un siglo para denotar conjuntos complejos de relaciones entre miembros de los sistemas sociales en todas las dimensiones, desde el ámbito interpersonal hasta el internacional. En 1954, el antropólogo de la Escuela de Manchester J. A. Barnes comenzó a utilizar sistemáticamente el término para mostrar patrones de lazos, abarcando los conceptos tradicionalmente utilizados por los científicos sociales: grupos delimitados (p.e., tribus, familias) y categorías sociales (p.e., género, etnia). Académicos como S.D. Berkowitz, Stephen Borgatti, Burt Ronald Burt, Carley Kathleen Carley, Martin Everett, Katherine Faust, Linton Freeman, Granovetter Mark Granovetter, David Knoke, Krackhardt David Krackhardt, Peter Marsden, Nicholas Mullins, Rapoport Anatol Rapoport, Stanley Wasserman, Wellman Barry Wellman, R. White Douglas R. White, y White Harrison White expandieron el uso del análisis de redes sociales sistemático.[1]​

El Análisis de redes sociales ha pasado de ser una metáfora sugerente para constituirse en un enfoque analítico y un paradigma, con sus principios teóricos, métodos network analysis software software para análisis de redes sociales y líneas de investigación propios. Los analistas estudian la influencia del todo en las partes y viceversa, el efecto producido por la acción selectiva de los individuos en la red; desde la estructura hasta la relación y el individuo, desde el comportamiento hasta la actitud. Como se ha dicho estos análisis se realizan bien en redes completas, donde los lazos son las relaciones específicas en un población definida, o bien en redes personales (también conocidas como redes egocéntricas, aunque no son exactamente equiparables), donde se estudian "comunidades personales".[2]​ La distinción entre redes totales/completas y redes personales/egocéntricas depende mucho más de la capacidad del analista para recopilar los datos y la información. Es decir, para grupos tales como empresas, escuelas o sociedades con membrecía, el analista espera tener información completa sobre quien está en la red, siendo todos los participantes egos y alteri potenciales. Los estudios personales/egocéntricos son conducidos generalmente cuando las identidades o egos se conocen, pero no sus alteri. Estos estudios permiten a los egos aportar información sobre la identidad de sus alteri y no hay la expectativa de que los distintos egos o conjuntos de alteri estén vinculados con cada uno de los otros.


Una red construida a partir de una bola de nieve se refiere a la idea de que los alteri son identificados en una encuesta por un conjunto de Egos iniciales (oleada cero) y estos mismos alteri se convierten en egos en la oleada 1 y nombran a otros alteri adicionales y así sucesivamente hasta que el porcentaje de alteri nuevos empieza a disminuir. Aunque hay varios límites logísticos en la conducción de estudios de bola de nieve, hay desarrollo recientes para examinar redes híbridas, según el cual egos en redes completas pueden nombrar a alteri que de otro modo no estarían identificados, posibilitando que éstos sean visibles para todos los egos de la red. [3]​ La red híbrida, puede ser valiosa para examinar redes totales/completas sobre las que hay la expectativa de incluir actores importantes más allá de los identificados formalmente. Por ejemplo, los empleados de una compañía a menudo trabajan con consultores externos que son parte de una red que no pueden definir totalmente antes de la recolección de datos.

En el análisis de redes sociales, se distinguen varias tendencias analíticas:[4]​

No se parte de la hipótesis de que los grupos son los bloques en la sociedad: el enfoque está abierto a estudiar sistemas sociales menos definidos, desde comunidades no locales, hasta enlaces a través de websites.
En lugar de tratar a los individuos (personas, organizaciones, estados) como unidades discretas de análisis, se centra en cómo la estructura de las relaciones afecta a los individuos y sus relaciones.
En contraste con los análisis que asumen que la socialización de las normas determina el comportamiento, el análisis de redes se utiliza para observar el grado en que la estructura y composición de las relaciones entre los individuos afectan a las normas.

La forma de una red social ayuda a determinar la utilidad de la red para sus individuos. Las redes más pequeñas y más estrictas, pueden ser menos útiles para sus miembros que las redes con una gran cantidad de conexiones sueltas (vínculo débil) con personas fuera de la red principal. Las redes más abiertas, con muchos vínculos y relaciones sociales débiles, tienen más probabilidades de presentar nuevas ideas y oportunidades a sus miembros que las redes cerradas con muchos lazos redundantes. En otras palabras, un grupo de amigos que sólo hacen cosas unos con otros ya comparten los mismos conocimientos y oportunidades. Un grupo de individuos con conexiones a otros mundos sociales es probable que tengan acceso a una gama más amplia de información. Es mejor para el éxito individual tener conexiones con una variedad de redes en lugar de muchas conexiones en una sola red. Del mismo modo, los individuos pueden ejercer influencia o actuar como intermediadores en sus redes sociales, de puente entre dos redes que no están directamente relacionadas (conocido como llenar huecos estructurales).[5]​

El poder de análisis de redes sociales estriba en su diferencia de los estudios tradicionales en las Ciencias Sociales, que asumen que los atributos de cada uno de los actores -ya sean amistosos o poco amistosos, inteligentes o tontos, etc- es lo que importa. El análisis de redes sociales produce una visión a la vez alternativa y complementaria, en la cual los atributos de los individuos son menos importantes que sus relaciones y sus vínculos con otros actores dentro de la red. Este enfoque ha resultado ser útil para explicar muchos fenómenos del mundo real, pero deja menos espacio para la acción individual y la capacidad de las personas para influir en su éxito, ya que gran parte se basa en la estructura de su red.

Las redes sociales también se han utilizado para examinar cómo las organizaciones interactúan unas con otras, caracterizando las múltiples conexiones informales que vinculan a los ejecutivos entre si, así como las asociaciones y conexiones entre los empleados de diferentes organizaciones. Por ejemplo, el poder dentro de las organizaciones, a menudo proviene más del grado en que un individuo dentro de una red se encuentra en el centro de muchas relaciones, que de su puesto de trabajo real. Las redes sociales también juegan un papel clave en la contratación, en el éxito comercial y en el desempeño laboral. Las redes son formas en las cuales las empresas recopilan información, desalientan la competencia, y connivencia en la fijación de precios o políticas.[6]​ Cuando tienes chcichi es mejor ir al baño para sentirte mejor

Historia del análisis de redes sociales

Linton Freeman ha escrito la historia del progreso de las redes sociales y del análisis de redes sociales.[7]​

Los precursores de las redes sociales, a finales del siglo XVIII incluyen a Émile Durkheim y a Ferdinand Tönnies. Tönnies argumentó que los grupos sociales pueden existir bien como lazos sociales personales y directos que vinculan a los individuos con aquellos con quienes comparte valores y creencias (gemeinschaft), o bien como vínculos sociales formales e instrumentales (gesellschaft). Durkheim aportó una explicación no individualista al hecho social, argumentando que los fenómenos sociales surgen cuando los individuos que interactúan constituyen una realidad que ya no puede explicarse en términos de los atributos de los actores individuales. Hizo distinción entre una sociedad tradicional -con "solidaridad mecánica"- que prevalece si se minimizan las diferencias individuales; y una sociedad moderna -con "solidaridad orgánica"- que desarrolla cooperación entre individuos diferenciados con roles independientes.

Por su parte, Georg Simmel a comienzos del siglo XX, fue el primer estudioso que pensó directamente en términos de red social. Sus ensayos apuntan a la naturaleza del tamaño de la red sobre la interacción y a la probabilidad de interacción en redes ramificadas, de punto flojo, en lugar de en grupos. (Simmel, 1908/1971).

Después de una pausa en las primeras décadas del siglo XX, surgieron tres tradiciones principales en las redes sociales. En la década de 1930, L. Moreno J.L. Moreno fue pionero en el registro sistemático y en el análisis de la interacción social de pequeños grupos, en especial las aulas y grupos de trabajo (sociometría), mientras que un grupo de Harvard liderado por Lloyd Warner W. Lloyd Warner y Mayo Elton Mayo exploró las relaciones interpersonales en el trabajo. En 1940, en su discurso a los antropólogos británicos, A.R. Radcliffe-Brown instó al estudio sistemático de las redes.[8]​ Sin embargo, tomó unos 15 años antes de esta convocatoria fuera seguida de forma sistemática.

El Análisis de redes sociales se desarrolló con los estudios de parentesco de Elizabeth Bott en Inglaterra entre los años 1950, y con los estudios de urbanización del grupo de antropólogos de la Universidad de Manchester (acompañando a Max Gluckman y después a Clyde Mitchell J. Clyde Mitchell) entre los años 1950 y 1960, investigando redes comunitarias en el sur de África, India y el Reino Unido. Al mismo tiempo, el antropólogo británico Frederick Nadel SF Nadel codificó una teoría de la estructura social que influyó posteriormente en el análisis de redes.[9]​

Entre los años 1960 y 1970, un número creciente de académicos trabajaron en la combinación de diferentes temas y tradiciones. Un grupo fue el de White Harrison White y sus estudiantes en el Departamento de Relaciones Sociales de la Universidad de Harvard: Ivan Chase, Bonnie Erickson, Harriet Friedmann, Granovetter Mark Granovetter, Nancy Howell, Joel Levine, Nicholas Mullins, John Padgett, Schwartz (sociologist) Michael Schwartz y Wellman Barry Wellman. Otras personas importantes en este grupo inicial fueron Charles Tilly, quien se enfocó en redes en sociología política y movimientos sociales, y Stanley Milgram, quien desarrolló la tesis de los "seis grados de separación".[10]​ Mark Granovetter y Barry Wellman están entre los antiguos estudiantes de White que han elaborado y popularizado el análisis de redes sociales.[11]​

Pero el grupo de White no fue el único. En otros lugares, distintos académicos desarrollaron un trabajo independiente significativo: científicos sociales interesados en aplicaciones matemáticas de la Universidad de California Irvine en torno a Linton Freeman, incluyendo a John Boyd, Susan Freeman, Kathryn Faust, Kimball Romney A. Kimball Romney y White Douglas White; analistas cuantitativos de la Universidad de Chicago, incluyendo a Joseph Galaskiewicz, Wendy Griswold, Edward Laumann, Peter Marsden, Martina Morris, y John Padgett; y académicos de la comunicación en la Universidad de Michigan, incluyendo a Lin Nan Lin y Rogers Everett Rogers. En los 70s, se ćonstituyó un grupo de sociología sustantiva orientada de la Universidad de Toronto, en torno a antiguos estudiantes de Harrison White: S.D. Berkowitz, Harriet Friedmann, Nancy Leslie Howard, Nancy Howell, Lorne Tepperman y Wellman Barry Wellman, y también los acompañó el señalado modelista y teorético de los juegos Rapoport Anatol Rapoport. En términos de la teoría, criticó el individualismo metodológico y los análisis basados en grupos, argumentando que ver el mundo desde la óptica de las redes sociales ofrece un apalancamiento más analítico.[12]​

En el mundo Iberoamericano existen la Revista REDES y el web REDES, albergado en REDIRis, creados a partir de la Conferencia Internacional de redes sociales celebrada en Sitges, Barcelona, en 1998.

Investigación

El análisis de redes sociales se ha utilizado en epidemiología para ayudar a entender cómo los patrones de contacto humano favorecen o impiden la propagación de enfermedades como el VIH en una población. La evolución de las redes sociales a veces puede ser simulada por el uso de modelos basados en agentes, proporcionando información sobre la interacción entre las normas de comunicación, propagación de rumores y la estructura social.

El análisis de redes sociales también puede ser una herramienta eficaz para la vigilancia masiva - por ejemplo, el Information Awareness Total Information Awareness realizó una investigación a fondo sobre las estrategias para analizar las redes sociales para determinar si los ciudadanos de EE.UU. eran o no amenazas políticas.

La teoría de Difusión de innovaciones explora las redes sociales y su rol en la influencia de la difusión de nuevas ideas y prácticas. El cambio en los agentes y en la opinion del líder a menudo tienen un papel más importante en el estímulo a la adopción de innovaciones, a pesar de que también intervienen factores inherentes a las innovaciones.

Por su parte, Dunbar Robin Dunbar sugirió que la medída típica en una red egocéntrica está limitado a unos 150 miembros, debido a los posibles límites de la capacidad del canal de la comunicación humana. Esta norma surge de los estudios transculturales de la sociología y especialmente de la antropología sobre la medida máxima de una aldea (en el lenguaje moderno mejor entendido como una ecoaldea). Esto está teorizado en la psicología evolutiva, cuando afirma que el number número puede ser una suerte de límite o promedio de la habilidad humana para reconocer miembros y seguir hechos emocionales con todos los miembros de un grupo. Sin embargo, este puede deberse a la intervención de la economía y la necesidad de seguir a los "polizones", lo que hace que sea más fácil en grandes grupos sacar ventaja de los beneficios de vivir en una comunidad sin contribuir con esos beneficios.

Granovetter Mark Granovetter encontró en un estudio que un número grande de lazos débiles puede ser importante para la búsqueda de información y la innovación. Los Cliques tienen una tendencia a tener opiniones más homogéneas, así como a compartir muchos rasgos comunes. Esta tendencia homofílica es la razón por la cual los miembros de las camarillas se atraen en primer término. Sin embargo, de forma parecida, cada miembro del clique también sabe más o menos lo que saben los demás. Para encontrar nueva información o ideas, los miembros del clique tendrán que mirar más allá de este a sus otros amigos y conocidos. Esto es lo que Granovetter llamó "la fuerza de los lazos débiles".

Hay otras aplicaciones del término red social. Por ejemplo, el Guanxi es un concepto central en la sociedad china (y otras culturas de Asia oriental), que puede resumirse como el uso de la influencia personal. El Guanxi puede ser estudiado desde un enfoque de red social.[13]​

El fenómeno del Mundo pequeño es la hipótesis sobre que la cadena de conocidos sociales necesaria para conectar a una persona arbitraria con otra persona arbitraria en cualquier parte del mundo, es generalmente corta. El concepto dio lugar a la famosa frase de seis grados de separación a partir de los resultados del "experimento de un mundo pequeño" hecho en 1967 por el psicólogo Stanley Milgram. En el experimento de Milgram, a una muestra de individuos EE.UU. se le pidió que hiciera llegar un mensaje a una persona objetivo en particular, pasándolo a lo largo de una cadena de conocidos. La duración media de las cadenas exitosas resultó ser de unos cinco intermediarios, o seis pasos de separación (la mayoría de las cadenas en este estudio ya no están completas). Los métodos (y la ética también) del experimento de Milgram fueron cuestionados más tarde por un estudioso norteamericano, y algunas otras investigaciones para replicar los hallazgos de Milgram habrían encontrado que los grados de conexión necesarios podrían ser mayores.[14]​ Investigadores académicos continúan exploranto este fenómeno dado que la tecnología de comunicación basada en Internet ha completado la del teléfono y los sistemas postales disponibles en los tiempos de Milgram. Un reciente experimento electrónico del mundo pequeño en la Universidad de Columbia, arrojó que cerca de cinco a siete grados de separación son suficientes para conectar cualesquiera dos personas a través de e-mail.[15]​

Los gráficos de colaboración pueden ser utilizados para ilustrar buenas y malas relaciones entre los seres humanos. Un vínculo positivo entre dos nodos denota una relación positiva (amistad, alianza, citas) y un vínculo negativo entre dos nodos denota una relación negativa (odio, ira). Estos gráficos de redes sociales pueden ser utilizados para predecir la evolución futura de la gráfica. En ellos, existe el concepto de ciclos "equilibrados" y "desequilibrados". Un ciclo de equilibrio se define como aquél donde el producto de todos los signos son positivos. Los gráficos balanceados representan un grupo de personas con muy poca probabilidad de cambio en sus opiniones sobre las otras personas en el grupo. Los gráficos desequilibrados representan un grupo de individuo que es muy probable que cambie sus opiniones sobre los otros en su grupo. Por ejemplo, en un grupo de 3 personas (A, B y C) donde A y B tienen una relación positiva, B y C tienen una relación positiva, pero C y A tienen una relación negativa, es un ciclo de desequilibrio. Este grupo es muy probable que se transforme en un ciclo equilibrado, tal que la B sólo tiene una buena relación con A, y tanto A como B tienen una relación negativa con C. Al utilizar el concepto de ciclos balanceados y desbalanceados, puede predecirse la evolución de la evolución de un grafo de red social.

Un estudio ha descubierto que la felicidad tiende a correlacionarse en redes sociales. Cuando una persona es feliz, los amigos cercanos tienen una probabilidad un 25 por ciento mayor de ser también felices. Además, las personas en el centro de una red social tienden a ser más feliz en el futuro que aquellos situados en la periferia. En las redes estudiadas se observaron tanto a grupos de personas felices como a grupos de personas infelices, con un alcance de tres grados de separación: se asoció felicidad de una persona con el nivel de felicidad de los amigos de los amigos de sus amigos.[16]​

Algunos investigadores han sugerido que las redes sociales humanas pueden tener una base genética.[17]​ Utilizando una muestra de mellizos del Longitudinal Study of Adolescent Health National Longitudinal Study of Adolescent Health, han encontrado que el in-degree (número de veces que una persona es nombrada como amigo o amiga), la transitividad (la probabilidad de que dos amigos sean amigos de un tercero), y la intermediación y centralidad (el número de lazos en la red que pasan a través de una persona dada) son significativamente hereditarios. Los modelos existentes de formación de redes no pueden dar cuenta de esta variación intrínseca, por lo que los investigadores proponen un modelo alternativo "Atraer y Presentar", que pueda explicar ese caracter hereditario y muchas otras características de las redes sociales humanas.[18]​

Métricas (Medidas) en análisis de redes sociales

Intermediación
La medida en que un nodo se encuentra entre los demás nodos en una red. Esta medida toma en cuenta la conectividad de los vecinos del nodo, dando un mayor valor a los nodos que conectan a grupos. La medida refleja el número de personas que una persona conecta indirectamente a través de sus vínculos directos.[19]​
Conector
Un lazo puede ser llamado conector si su eliminación causa que los puntos que conecta se transformen en componentes distintos de un grafo.
Centralidad
Esta medida da una idea aproximada del poder social de un nodo basándose en lo bien que se "conecte" éste a la red. "Intermediación", "Cercanía", y "Grado" son todas medidas de centralidad.
Centralización
La diferencia entre el número de enlaces para cada nodo, dividido entre la cantidad máxima posible de diferencias. Una red centralizada tendrá muchos de sus vínculos dispersos alrededor de uno o unos cuantos puntos nodales, mientras que una red descentralizada es aquella en la que hay poca variación entre el número de enlaces de cada nodo posee.
Cercanía
El grado en que un persona está cerca de todas las demás en una red (directa o indirectamente). Refleja la capacidad de acceder a la información a través de la "red de chismes" de los miembros de la red. Así, la cercanía es la inversa de la suma de las distancias más cortas entre cada individuo y cada una de las otras personas en la red. (Véase también: Proxemics). El camino más corto también es conocido como la "distancia geodésica".
Coeficiente de agrupamiento
Una medida de la probabilidad de que dos personas vinculadas a un nodo se asocien a sí mismos. Un coeficiente de agrupación más alto indica un mayor «exclusivismo».
Cohesión
El grado en que los actores se conectan directamente entre sí por vínculos cohesivos. Los grupos se identifican como ‘cliques’ si cada individuo está vinculado directamente con con cada uno de los otros, ‘círculos sociales’ si hay menos rigor en el contacto directo y este es inmpreciso, o bloques de cohesión estructural si se requiere la precisión.[20]​
Grado
El recuento del número de vínculos con otros actores en la red. Véase también grado (teoría de grafos).
(Nivel individual) Densidad
El grado de relaciones de un demandado de conocerse unos a otros / proporción de lazos entre las mencione de un individuo. La densidad de la red, o densidad global, es la proporción de vínculos en una red en relación con el total de vínculos posibles (redes escasas versus densas)
Flujo de centralidad de intermediación
El grado en que un nodo contribuye a la suma del flujo máximo entre todos los pares de noso (excluyendo ese nodo).
Centradidad de Eigenvector (Autovector)
Una medida de la importancia de un nodo en una red. Asigna puntuaciones relativas a todos los nodos de la red basadas en el principio de que las conexiones a los nodos que tienen una puntuación más alta, contribuyen más a la puntuación del nodo en cuestión.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Linton Freeman, The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press, 2006.
  2. ↑ Wellman, Barry and S.D. Berkowitz, eds., 1988. Social Structures: A Network Approach. Cambridge: Cambridge University Press.
  3. ↑ Hansen, William B. and Reese, Eric L. 2009. Network Genie User Manual. Greensboro, NC: Tanglewood Research.
  4. ↑ Freeman, Linton. 2006. The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Pres, 2006; Wellman, Barry and S.D. Berkowitz, eds., 1988. Social Structures: A Network Approach. Cambridge: Cambridge University Press.
  5. ↑ Scott, John. 1991. Social Network Analysis. London: Sage.
  6. ↑ Wasserman, Stanley, and Faust, Katherine. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
  7. ↑ The Development of Social Network Analysis Vancouver: Empirical Press.
  8. ↑ A.R. Radcliffe-Brown, "On Social Structure," Journal of the Royal Anthropological Institute: 70 (1940): 1-12.
  9. ↑ [Nadel, SF. 1957. The Theory of Social Structure. London: Cohen and West.
  10. ↑ The Networked Individual: A Profile of Barry Wellman. [1]
  11. ↑ Mark Granovetter, "Introduction for the French Reader," Sociologica 2 (2007): 1-8; Wellman, Barry. 1988. "Structural Analysis: From Method and Metaphor to Theory and Substance." Pp. 19-61 in Social Structures: A Network Approach, edited by Barry Wellman and S.D. Berkowitz. Cambridge: Cambridge University Press.
  12. ↑ Mark Granovetter, "Introduction for the French Reader," Sociologica 2 (2007): 1-8; Wellman, Barry. 1988. "Structural Analysis: From Method and Metaphor to Theory and Substance." Pp. 19-61 in Social Structures: A Network Approach, edited by Barry Wellman and S.D. Berkowitz. Cambridge: Cambridge University Press. (see also Scott, 2000 and Freeman, 2004).
  13. ↑ Barry Wellman, Wenhong Chen and Dong Weizhen. “Networking Guanxi." Pp. 221-41 in Social Connections in China: Institutions, Culture and the Changing Nature of Guanxi, edited by Thomas Gold, Douglas Guthrie and David Wank. Cambridge University Press, 2002.
  14. ↑ Could It Be A Big World After All?: Judith Kleinfeld article.
  15. ↑ Six Degrees: The Science of a Connected Age, Duncan Watts.
  16. ↑ James H. Fowler and Nicholas A. Christakis. 2008. "Dynamic spread of happiness in a large social network: longitudinal analysis over 20 years in the Framingham Heart Study." British Medical Journal. December 4, 2008: doi:10.1136/bmj.a2338. Para aquellos que no puedan ver el original: Happiness: It Really is Contagious Retrieved December 5, 2008.
  17. ↑ «Genes and the Friends You Make». Wall Street Journal. January 27, 2009. 
  18. ↑ Fowler, J. H. (10 February 2009). «Model of Genetic Variation in Human Social Networks» (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences 106 (6): 1720-1724. doi:10.1073/pnas.0806746106. 
  19. ↑ La referencia más completa es: Wasserman, Stanley, & Faust, Katherine. (1994). Social Networks Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press. Un resumen, breve y claro puede encontrarse en Krebs, Valdis. (2000). "The Social Life of Routers." Internet Protocol Journal, 3 (December): 14-25.
  20. ↑ Cohesive.blocking R es el programa para calcular la cohesión estructural según el algoritmo de Moody-White (2003). Ese wiki provee numerosos ejemplos y un tutorial para utilizar R.

Lecturas adicionales

  • Barnes, J. A. "Class and Committees in a Norwegian Island Parish", Human Relations 7:39-58
  • Berkowitz, Stephen D. 1982. An Introduction to Structural Analysis: The Network Approach to Social Research. Toronto: Butterworth. ISBN 0-409-81362-1
  • Brandes, Ulrik, and Thomas Erlebach (Eds.). 2005. Network Analysis: Methodological Foundations Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag.
  • Breiger, Ronald L. 2004. "The Analysis of Social Networks." Pp. 505–526 in Handbook of Data Analysis, edited by Melissa Hardy and Alan Bryman. London: Sage Publications. ISBN 0-7619-6652-8 Excerpts in pdf format
  • Burt, Ronald S. (1992). Structural Holes: The Structure of Competition. Cambridge, MA: Harvard University Press. ISBN 0-674-84372-X
  • (en italiano) Casaleggio, Davide (2008). TU SEI RETE. La Rivoluzione del business, del marketing e della politica attraverso le reti sociali. ISBN 88-901826-5-2
  • Carrington, Peter J., John Scott and Stanley Wasserman (Eds.). 2005. Models and Methods in Social Network Analysis. New York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-80959-7
  • Christakis, Nicholas and James H. Fowler "The Spread of Obesity in a Large Social Network Over 32 Years," New England Journal of Medicine 357 (4): 370-379 (26 July 2007)
  • Coz Fernandez, Jose Ramón and Fojón Chamorro, Enrique (2010). "Modulo de Madurez para la Privacidad de una Red Social Virtual". ISBN: 978-1-4457-2017-3
  • Doreian, Patrick, Vladimir Batagelj, and Anuska Ferligoj. (2005). Generalized Blockmodeling. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 0-521-84085-6
  • Freeman, Linton C. (2004) The Development of Social Network Analysis: A Study in the Sociology of Science. Vancouver: Empirical Press. ISBN 1-59457-714-5
  • Hill, R. and Dunbar, R. 2002. "Social Network Size in Humans." Human Nature, Vol. 14, No. 1, pp. 53–72.
  • Jackson, Matthew O. (2003). «A Strategic Model of Social and Economic Networks». Journal of Economic Theory 71: 44-74. doi:10.1006/jeth.1996.0108.  pdf
  • Huisman, M. and Van Duijn, M. A. J. (2005). Software for Social Network Analysis. In P J. Carrington, J. Scott, & S. Wasserman (Editors), Models and Methods in Social Network Analysis (pp. 270–316). New York: Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-80959-7
  • Krebs, Valdis (2006) Social Network Analysis, A Brief Introduction. (Includes a list of recent SNA applications Web Reference.)
  • Ligon, Ethan; Schechter, Laura, "The Value of Social Networks in rural Paraguay", University of California, Berkeley, Seminar, March 25, 2009 , Department of Agricultural & Resource Economics, College of Natural Resources, University of California, Berkeley
  • Lin, Nan, Ronald S. Burt and Karen Cook, eds. (2001). Social Capital: Theory and Research. New York: Aldine de Gruyter. ISBN 0-202-30643-7
  • Mullins, Nicholas. 1973. Theories and Theory Groups in Contemporary American Sociology. New York: Harper and Row. ISBN 0-06-044649-8
  • Müller-Prothmann, Tobias (2006): Leveraging Knowledge Communication for Innovation. Framework, Methods and Applications of Social Network Analysis in Research and Development, Frankfurt a. M. et al.: Peter Lang, ISBN 0-8204-9889-0.
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  • Nohria, Nitin and Robert Eccles (1992). Networks in Organizations. second ed. Boston: Harvard Business Press. ISBN 0-87584-324-7
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