Isidro Maya Jariego: Redes Sociales - LRPC (Laboratorio de Redes Personales. y Comunidades)

El Diario AS publicó el 10 de octubre una encuesta sobre los sentimientos de simpatía y rechazo entre las aficiones de los equipos de la Primera División de Fútbol en España.

La encuesta realizada por Ikerfel consistió en 1400 entrevistas personales a 70 seguidores de cada uno de los 20 equipos de Primera División. Los entrevistados señalaban sus tres equipos preferidos (después del propio) y los tres equipos que les generaban más antipatía. Los datos fueron ponderados en función del aforo medio de cada estadio, contando con un nivel de confianza del 95.5% y un error del 2.67%.

Los datos parecen mostrar un cambio de tendencia en la opinión de los aficionados.

• Un 44% menciona al Barcelona entre sus preferencias, frente a un 37% que menciona al Madrid. Entre los equipos que reciben la simpatía de los aficionados de otros clubes también destacan el Atlético, el Valencia, el Athletic y el Betis.
• Madrid y Barcelona son igualmente los que generan más rechazo entre los encuestados. El Sevilla es el tercero más antipático en términos de porcentajes, mientras que ocupa la primera posición en el diferencial de afectos y desafectos.

Los datos pueden examinarse como una red de atracción y rechazo entre los clubes de Primera División. A partir de la información sobre las elecciones y rechazos bilaterales proporcionados por AS, generamos sendas matrices valoradas. De esa forma se pueden reconocer algunos patrones de relación entre las aficiones:

• La red de rechazo está más definida, y en diferentes puntos de corte genera un tejido de relaciones más denso.
• Ambas redes están fuertemente polarizadas en torno a dos actores principales: el Real Madrid y el Fútbol Club Barcelona. En unos pocos casos los seguidores reparten sus simpatías entre ambos polos (v. gr. Betis, Granada, Mallorca, Málaga y Sporting), pero hay una clara tendencia a decantarse en un sentido o en otro.
• También existe un patrón territorial definido. En la red de simpatías, el Real Madrid es elegido por seguidores de otros equipos de Madrid y de Andalucía, mientras que el Fútbol Club Barcelona es designado por aficionados de Navarra y el País Vasco.
• Aplicando el algoritmo de Newman-Girvan, el subconjunto de equipos vascos y navarros conforman una comunidad diferenciada. Además de ciertas simpatías mutuas, comparten su predilección por el Fútbol Club Barcelona y un activo rechazo del Real Madrid.
• Las relaciones recíprocas más intensas –con más de un 50% de elecciones mutuas- se producen entre Athletic-Barcelona, Madrid-Rayo y Madrid-Getafe.
• Los rechazos bilaterales más fuertes se dan en los derbis Madrid-Barcelona, Sevilla-Betis y Madrid-Atlético de Madrid. Este tipo de enfrentamientos tiene un papel importante en la conformación de la red.
• Las alternativas condicionan el tipo de lazos que se desarrollan. No hemos examinado formalmente “la lógica del enemigo común”, pero los derbis parecen generar dinámicas en las que resulta difícil establecer puentes entre enemigos declarados.

Consulta los gráficos para observar los patrones más definidos de rechazo (en azul, primero) y simpatía (en verde, a continuación).

Para mencionar estos datos utilice la referencia:

Maya Jariego, I. & Bohórquez, R. (2011). Alternativas a la estadística tradicional en deportes de equipo. Indicadores de trabajo colectivo. XIII Congreso Andaluz de Psicología de la Actividad Física y el Deporte, 17 a 19 de noviembre, Sevilla.

• Descarga la matriz con los datos en formato Excel [Simpatías][Antipatías]

Technorati Tags: Athletic, Athletico de Madrid, Betis, Diario AS, FC Barcelona, Pattern recognition, Real Madrid, Sevilla FC, Soccer, social network analysis, Visualization

By Hellvetica @ohmgee

Las herramientas de visualización de grafos capturan a la perfección la tupida red de seguidores entre los usuarios de Twitter. Diversas aplicaciones permiten navegar por la red de contactos, trazar un mapa de las menciones recibidas por un término (o por un usuario), y representar la conexión entre conversaciones en Twitter. Mi preferido es twinkler, que produce un grafo animado de los contactos de un usuario, sirve para identificar grupos de manera eficiente y recomienda nuevos contactos.

La participación prolongada genera una dinámica de acumulación de contactos. Sin embargo, la investigación sobre Twitter parece otorgarle un papel clave al posicionamiento en las redes de comunicación (por encima de la lista de seguidores). Se trata de un núcleo de usuarios que despliega el eje de intercambio de mensajes entre los participantes. Estos son algunos de los datos más destacados:

• Sólo una pequeña fracción de los usuarios de Twitter son participantes activos, actualizando con cierta frecuencia su estado. La mitad de los usuarios escribe menos de una vez cada 74 días. Algunas cuentas apenas se utilizan después de haber sido dadas de alta, y es más frecuente observar que generar contenidos. De hecho, la mediana de tweets por usuario desde el momento de la suscripción es de sólo 1; mientras que el 10 por ciento de los usuarios genera el 90 por ciento de los contenidos.

• Los usuarios más populares en Twitter no son siempre los más influyentes. Los individuos mejor conectados, con alta centralidad de grado (indegree), no son necesariamente los que consiguen que sus contenidos sean mencionados por otros (retweets) o que su nombre de usuario sea citado. Tener muchos seguidores (followers), pese a ser un dato revelador, no es un indicador fiable de impacto e influencia.

• Como ocurre con otros sitios de networking, los participantes se comunican con un número comparativamente pequeño de seguidores. En torno al 25 por ciento de los mensajes se dirigen a otros usuarios, mostrando formas de comunicación directa. Curiosamente, el número de usuarios con los que se produce interacción predice mejor el grado de actividad de un usuario de Twitter que el número de seguidores de los que dispone.

Estos datos muestran claramente una distribución desigual de la actividad en Twitter. Tanto entre usuarios como por tipo de interacción. La producción de mensajes se concentra en un núcleo de participantes activos. Conectar y seguir a otros es más habitual que el intercambio de mensajes.

El resultado es que a veces los árboles no nos dejan ver el bosque. Las conexiones de followers conforman efectivamente una red densa de relaciones entre los usuarios. Sin embargo, esta red oculta el patrón de interacción más significativo: las pautas de conversación entre usuarios tienen una estructura bastante más dispersa y menos cohesiva.

Los usuarios que reciben más atención suelen ser más productivos en Twitter. La cantidad de mensajes que escribe un usuario se relaciona con el número de seguidores, pero depende de forma más clara del número de usuarios con los que intercambia mensajes. Como no podía ser de otro modo, la comunicación y la reciprocidad son más relevantes que el mero establecimiento de contactos.

El verdadero motor no es el contacto sino la interacción: se entiende que los usuarios más activos afirmen que Twitter “sólo se comprende cuando lo has probado”.

Technorati Tags: social network analysis, Social Networking Sites, Social Networks, Twitter, Visualization

Mending Networks by Know Hope

Las redes sociales ya no son lo que eran. Mariángela Petrizzo comentaba en la lista REDES que el término “red social” en la Wikipedia en español reduce su contenido a los sitios de networking en Internet. Han desaparecido casi todas las referencias al análisis de redes sociales, que sí están presentes sin embargo en la versión en inglés del mismo término. Las entradas de la Wikipedia están en permanente construcción y los cambios son reversibles. Pero es todo un síntoma:

El término “redes sociales” se utiliza en ciencias sociales desde la década de 1950 para referirse a patrones de interacción social y conjuntos de relaciones sociales. Desde entonces el análisis de redes sociales se ha ido consolidando como una disciplina centrada en el estudio de las estructuras y las dinámicas de interacción social, a la que contribuyen la antropología, la sociología, la psicología social, la economía o la física estadística, entre muchas otras. No obstante, los precursores de este enfoque nos remiten a Émile Durkheim, Ferdinand Tönnies o George Simmel.

Sin embargo, actualmente el término “redes sociales” se utiliza mayoritariamente para referirse a las plataformas o aplicaciones de networking online. Son “redes sociales” Facebook, Friendster, Linkedin, Orkut, Xing, Twitter, etcétera. Guy Hagen, presidente de Innovation Insight, mostraba con una secuencia del primer semestre de junio de 2008 generada con blogpulse que el término “redes sociales” se utiliza profusamente para referirse a dichas plataformas. Sin embargo, el uso del término “networking social” está incluso por debajo de las referencias (generalmente más especializadas) al análisis de redes sociales. Merece la pena echarle un vistazo al gráfico porque es muy ilustrativo de la tendencia.

El público en general entiende que una “red social” es una plataforma de networking online, no una estructura de relaciones sociales (sea cual sea el medio o el contexto en el que se produce). Las consecuencias para el análisis de redes sociales han sido suscitar un interés público y de los medios de comunicación inusitado para la disciplina. Pese a que ha ocurrido, dicho sea de paso, en el momento de mayor crecimiento e impacto científico en la historia del análisis de redes sociales. Por otro lado, se produce un acercamiento poco informado, que trivializa el conocimiento que se ha ido generando en este ámbito de investigación.

Como resultado, muchos de los que hacen análisis de redes sociales miran con cierto recelo el boom reciente de las plataformas de networking online. También cuestionan en ocasiones la base científica de las propuestas. Sin embargo, se trata de bases de datos electrónicas con un gran potencial para su explotación científica. De hecho, algunas investigaciones aplican de forma creativa el análisis de redes a los sitios de networking. Por otro lado, la interacción online revela nuevas pautas de sociabilidad y formas de organización emergentes de interés por sí mismas.

Las redes sociales online y el análisis de redes sociales están condenados a entenderse. Quizás una definición más amplia en la Wikipedia sea un buen comienzo.

Technorati Tags: Relations, social network analysis, Social Networking Sites, Social Networks, Social Software

Desde septiembre de 2009, con el inicio del curso académico, está funcionando la nueva Web de la Facultad de Psicología. En colaboración con Mecus Consultores pusimos en marcha una dinámica de participación y detección de necesidades que culminó con el lanzamiento de la Web. La comunidad de usuarios –a través de grupos de trabajo con profesores, personal de administración y servicios, estudiantes y representantes de Departamentos- contribuyó a definir la estructura de contenidos de la página y eligió por votación el diseño gráfico definitivo.

El resultado es una Web desarrollada con Wordpress que permite la actualización continua de contenidos y la participación de usuarios con diferentes perfiles. Además, la Facultad de Psicología ha sido pionera en la incorporación de herramientas de la Web 2.0. Veamos cada característica por separado:

• Actualización de contenidos. La página de entrada recoge los contenidos más recientes en las secciones de noticias destacadas, agenda de actividades y otras noticias. De esa forma es una página de renovación constante. Desde su lanzamiento se han publicado más de 160 noticias. Las actividades del centro se ven reflejadas en las secciones de agenda y avisos. Además, las novedades pueden seguirse de forma automatizada a través de un sistema RSS de suscripciones.

• Participación de la comunidad de usuarios. La Web está diseñada para facilitar la interacción entre los usuarios de la misma. El foro de estudiantes, el sistema de quejas y sugerencias, y el formulario de contacto permiten la participación directa. Por su parte, las cuentas de la facultad en Twitter y Facebook están contribuyendo a la constitución de una comunidad de usuarios y generan aproximadamente el 4 por ciento del flujo de visitas de la página.

• Organización de la página por tipo de usuario. Los perfiles de usuario distribuyen la generación de contenidos en los diferentes apartados de la Web. Hay secciones para cada Departamento, para Practicum, Estudiantes, Innovación Docente, Secretaría, etcétera. En cada sección hay una parte estable y un apartado de noticias. También cada profesor dispone de un minisitio en la Web en el que además de la información personal y de contacto puede subir noticias propias.

La Web se completa con herramientas de localización geográfica y reserva de espacios, buscadores y archivos de noticias, entre otros recursos. En la siguiente fase actualizaremos el sistema de minisites del profesorado:

• Manual para la utilización de los minisites de profesores [pdf].

Technorati Tags: Blog, Faculty of Psychology, Graphic Design, Online Communities, University, Web, Web Design

Luciano Rossoni & Alexandre Graeml

El volumen 16 de la Revista REDES es un monográfico sobre la sustancia de las relaciones. Cuenta con artículos de Harrison White, Alain Degenne, Michel Grossetti y Claire Bidart, entre otros. Creo que es muy sugerente desde el punto de vista teórico.

El volumen especial parte de dos supuestos:

1. El análisis de redes se ocupa de los patrones de interacción y de las relaciones entre individuos (u otras entidades sociales). Sin embargo, ha prestado relativamente poca atención a la naturaleza de las relaciones. El énfasis en la estructura ha ensombrecido el contenido y las modalidades de relación que se producen entre los actores.
2. Al mismo tiempo, el interés por las redes de relaciones ha dejado de lado “otros tipos de componentes de las estructuras sociales”, conllevando en la opinión de Grossetti cierto “reduccionismo relacional”.

En ese contexto, los artículos del monográfico hacen diversas aportaciones para explorar la naturaleza de las relaciones y poner las redes sociales en el contexto de las diferentes formas de vida social. Concretamente se destacan cuatro elementos que pueden ayudar a pensar las relaciones:

• El primero es el proceso de desacoplamiento. Una relación va emergiendo a medida que se vuelve independiente de los contextos en los que se ha originado la interacción entre actores. Se va generando una historia compartida. Los intercambios ganan autonomía respecto a los contextos y las oportunidades de interacción. Aumenta la multiplicidad de la interacción.
• Los miembros de un colectivo pueden coordinarse a través de recursos de mediación (ocasionalmente institucionales), que no necesariamente remiten a relaciones personales.
• De ese modo, el origen de las relaciones es una fuente de diversidad entre las mismas, condicionando el desarrollo de los intercambios. Las relaciones pueden nacer en contextos institucionales (ya sean marcos sociales o lugares). También pueden surgir a partir de otras relaciones o de los intereses comunes entre actores.
• Finalmente, también cabe hablar de tipos de relaciones. Alain Degenne distingue cuatro tipos de regulación de la interacción entre individuos. La interacción puede darse entre roles complementarios (como es el caso de la relación profesor/alumno); estar controlada por el contexto institucional; desarrollarse en términos de negociación; o, finalmente, tratarse de una relación autónoma que se corresponde con la historia de interacciones entre los actores.

Technorati Tags: Personal Networks, Relations, social network analysis, Social Networks