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Red social

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Para otros usos de este t�rmino, v�ase Red social (desambiguaci�n).
Para las redes sociales en l�nea, v�ase servicio de red social.
Estructura de una red social representada como grafo.

Una red social (en plural, redes sociales, abreviado como RR. SS.)[1]​ es una estructura social compuesta por un conjunto de actores y uno o m�s lazos o relaciones definidos entre ellos. Su estudio se remonta a los a�os 1930, con la creaci�n de los sociogramas por parte de Jacob Levy Moreno y Helen Hall Jennings, que dieron origen a la sociometr�a, precursora del an�lisis de redes sociales y buena parte de la psicolog�a social.[2]​ Desde finales de los a�os 1940, se han estudiado adem�s en profundidad mediante la teor�a de grafos.[3]​ El an�lisis de redes sociales es un estudio interdisciplinario en el que confluyen las ciencias sociales y del comportamiento, as� como matem�ticas y estad�sticas.[2]​

Actualmente, las redes sociales representan uno de los mayores paradigmas de la sociolog�a contempor�nea y del comportamiento organizacional. La creaci�n de redes sociales en l�nea ha derivado en redes complejas, que son el objeto de estudio de la ciencia de redes. Debido a los grandes vol�menes de datos de este tipo de redes, para su estudio se suelen utilizar adem�s herramientas y t�cnicas de las ciencias de la computaci�n.

Definiciones b�sicas

Varios investigadores atribuyen la acu�aci�n del t�rmino �red social� al antrop�logo social John Arundel Barnes,[2]​ quien lo comenz� a utilizar sistem�ticamente a partir de un art�culo publicado en 1954,[4]​ para aunar conceptos tradicionales de las ciencias sociales, como son los grupos sociales delimitados (por ejemplo, tribus o familias) y las categor�as sociales (por ejemplo, el g�nero o etnia).[5]​

Las principales componentes de una red social son un conjunto (normalmente finito) de actores, que pueden ser individuos u organizaciones, y un conjunto de relaciones (lazos o v�nculos) entre pares de actores.[3]​ A una relaci�n de un actor consigo mismo tambi�n se le conoce como lazo reflexivo.[6]​ Una relaci�n puede ser dirigida (asim�trica) o no dirigida (sim�trica), y dicot�mica (e.g., la relaci�n de amistad, �es amigo de�) o valorada (e.g., la relaci�n �grado de parentesco�). A las propiedades de cada actor (e.g., su nombre, g�nero, ubicaci�n, etc.) se les conoce como atributos.[7]​

La manera en c�mo los actores est�n relacionados corresponde a la estructura de la red.[2]​ Un sistema social relacional es la colecci�n de datos de una red social formada por el conjunto de actores, sus relaciones y sus atributos.[3]​ Los actores deben entenderse como unidades interdependientes dentro de la red, mientras que los lazos, como propiedades relacionales, canales de transferencia o flujo de recursos entre actores. Un grupo es un subconjunto de actores de la red que permiten construir una subred a partir de dichos actores junto con todas las relaciones existentes entre ellos. Una d�ada es un par de actores y las relaciones existentes entre ellos (que podr�an ser m�s de una), mientras que una tr�ada es un grupo de tres actores y las relaciones entre ellos. Los grupos de m�s de tres actores, junto con sus relaciones, se conocen como sistemas mayores.[2]​

A partir del concepto de grupo social proveniente desde la sociolog�a, en una red social se definen tambi�n los cliques o camarillas, las comunidades interaccionales, los c�rculos sociales y las estructuras de afiliaci�n.[2]​

Notaci�n matem�tica

Las principales formas de representaci�n de redes sociales son la notaci�n de grafos, que proviene de la teor�a de grafos, la notaci�n de sociomatrices o matrices de adyacencia, que proviene de la sociometr�a, y la notaci�n algebraica.[3]​

Notaci�n de grafos

En esta notaci�n, una red social de representa como un grafo, de modo que los actores de la red son los v�rtices o nodos del grafo, y las relaciones o lazos, las aristas entre pares de nodos. Dependiendo de si las relaciones son sim�tricas o no, el grafo resultante ser� no dirigido o dirigido, respectivamente.[3]​ Los lazos reflexivos se representan como bucles.[6]​ Una red con relaciones m�ltiples, esto es, con m�s de un tipo de relaciones, se puede representar como un multigrafo (visualmente, las aristas de cada relaci�n se pueden distinguir por un color o forma de l�nea diferente).[2]​ Para relaciones valoradas, se pueden usar grafos con signos[6]​ o grafos ponderados.[3]​ Adem�s, en esta notaci�n las d�adas, tr�adas y grupos corresponden a subconjuntos de v�rtices que forman subgrafos inducidos.[3]​[6]​

Red social de cuatro actores y relaciones asimétricas como grafo dirigido.
Red social con relaciones valoradas como grafo ponderado.
Red social con tres tipos de relaciones diferentes como multigrafo.

Notación de sociomatrices

Las sociomatrices son las matrices de adyacencia de los grafos de la notación anterior. Para redes unimodales, corresponden a matrices cuadradas con los mismos actores en las filas y columnas, de modo que una posición es no nula siempre y cuando los actores respectivos estén relacionados. Para redes bimodales, la matriz será rectangular, con el conjunto de nodos emisores en las filas, y el conjunto de nodos receptores en las columnas. Además una red con relaciones múltiples se puede representar como una super-sociomatriz, esto es, una matriz tridimensional, cuya tercera componente refiere a cuál relación se está considerando.[3]​ Estas matrices tridimensionales también pueden servir para representar redes temporales, donde la tercera matriz representa el tiempo o las capas temporales de la red.

Matrices de adyacencia respectivas para los grafos de las figuras anteriores.

Notación algebraica

Esta notación se basa en el concepto de relación matemática.[6]​ Es especialmente útil para el estudio de relaciones múltiples y dicotómicas (es decir, no valoradas) en redes sociales unimodales. Facilita además la manipulación de relaciones compuestas. Bajo esta notación, dados dos actores y pertenecientes a un conjunto de actores , significa que está relacionado con a través de la relación ,[3]​ donde es un subconjunto del producto cartesiano del conjunto consigo mismo, es decir, , y por tanto . Tanto esta notaci�n como las sociomatrices son las m�s �tiles para estudiar las propiedades de reflexividad, simetr�a, antisimetr�a y transitividad en redes sociales.[6]​

Tipos de redes sociales

Las redes sociales se pueden clasificar de acuerdo a su �modo�:[7]​

  • Redes unimodales, en las que todos sus actores son del mismo tipo. Por ejemplo, una red de trabajadores de una empresa.
  • Redes bimodales, en las que hay dos tipos de actores, en ocasiones llamados emisores y receptores.[3]​ Por ejemplo, una red de empresas privadas y organizaciones sin fines de lucro sobre las que las primeras realizan donaciones.
    • Redes di�dicas, redes bimodales en que los actores de un tipo se relacionan solo con los del otro tipo. Por ejemplo, una red de donaciones de empresas privadas a organizaciones sin fines de lucro. En estos casos la red se puede representar como un grafo bipartito.
      • Redes di�dicas especiales, redes di�dicas donde, conceptualmente, no todos los actores de un tipo se pueden relacionar con los del otro tipo. Por ejemplo, una red de parentesco entre madres e hijos. En estos casos la red se puede representar como un grafo bipartito disconexo.
    • Redes de afiliaci�n o de pertenencia, redes bimodales no necesariamente di�dicas, en que uno de los tipos de actores representan �acontecimientos� asociados a subconjuntos de actores del otro tipo. Por ejemplo, una red conformada por personas y por clubes, de modo que las personas se relacionan con los clubes a los que pertenecen. En caso que los actores del primer tipo solo se relacionan con los �acontecimientos�, y viceversa, la red se puede representar como un grafo bipartito, pero tambi�n como un hipergrafo.
  • Redes multimodales, en las que hay varios tipos de actores. Para las redes bimodales y en general multimodales, se distingue entre los actores homog�neos (aquellos que pertenecen a un mismo tipo) y los actores heterog�neos (aquellos que pertenecen a un tipo distinto).[3]​

Adem�s existen otros tipos de redes sociales, que tambi�n pueden pertenecer a algunos de los tipos anteriores:[7]​

  • Redes egoc�ntricas, personales o locales, que tienen un actor focal, llamado ego, y el resto de actores perif�ricos, denominados alteri, que se relacionan con el ego y se pueden o no relacionar entre s�. Por ejemplo, las redes formadas a partir de un informante (el ego), que entrega informaci�n sobre aquellos a quien conoce (los alteri) en un cierto contexto o bajo ciertas caracter�sticas o razones. Son muy usadas para estudiar entornos sociales o familiares de individuos, as� como redes de apoyo.
  • Redes temporales: redes que evolucionan en el tiempo.[2]​

An�lisis de redes sociales

Se ha sugerido que este art�culo o secci�n sea fusionado en �An�lisis de redes sociales�.
Motivo: los argumentos est�n expuestos en la p�gina de discusi�n.
Una vez que hayas realizado la fusi�n de contenidos, pide la fusi�n de historiales aqu�.
Este aviso fue puesto el 31 de diciembre de 2020.
En este art�culo sobre ciencia y sociedad se detectaron varios problemas. Por favor, ed�talo y/o discute los problemas en la discusi�n para mejorarlo:
Este aviso fue puesto el 15 de marzo de 2018.

La forma de una red social ayuda a determinar la utilidad de la red para sus individuos. Las redes m�s peque�as y m�s estrictas, pueden ser menos �tiles para sus miembros que las redes con una gran cantidad de conexiones sueltas (v�nculo d�bil) con personas fuera de la red principal. Las redes m�s abiertas, con muchos v�nculos y relaciones sociales d�biles, tienen m�s 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 s�lo 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 m�s amplia de informaci�n. Es mejor para el �xito 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 est�n directamente relacionadas (conocido como llenar huecos estructurales).[8]​

Historia del an�lisis de redes sociales

Linton Freeman ha escrito la historia del progreso de las redes sociales y del an�lisis de redes sociales.[5]​

Los precursores de las redes sociales, a finales del siglo XIX, incluyen a �mile Durkheim y a Ferdinand T�nnies. T�nnies argument� 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 v�nculos sociales formales e instrumentales (gesellschaft). Durkheim aport� una explicaci�n no individualista al hecho social, argumentando que los fen�menos sociales surgen cuando los individuos que interact�an constituyen una realidad que ya no puede explicarse en t�rminos de los atributos de los actores individuales. Hizo distinci�n entre una sociedad tradicional -con "solidaridad mec�nica"- que prevalece si se minimizan las diferencias individuales; y una sociedad moderna -con "solidaridad org�nica"- que desarrolla cooperaci�n entre individuos diferenciados con roles independientes.

Por su parte, Georg Simmel a comienzos del siglo XX, fue el primer estudioso que pens� directamente en t�rminos de red social. Sus ensayos apuntan a la naturaleza del tama�o de la red sobre la interacci�n, y a la probabilidad de interacci�n en redes ramificadas, de punto flojo, en lugar de en grupos.

Despu�s de una pausa en las primeras d�cadas del siglo XX, surgieron tres tradiciones principales en las redes sociales. En la d�cada de 1930, Jacob L. Moreno fue pionero en el registro sistem�tico y en el an�lisis de la interacci�n social de peque�os grupos, en especial las aulas y grupos de trabajo (sociometr�a), mientras que un grupo de Harvard liderado por W. Lloyd Warner y Elton Mayo explor� las relaciones interpersonales en el trabajo. En 1940, en su discurso a los antrop�logos brit�nicos, A.R. Radcliffe-Brown inst� al estudio sistem�tico de las redes.[9]​ Sin embargo, tom� unos 15 a�os antes de esta convocatoria fuera seguida de forma sistem�tica.

El an�lisis de redes sociales se desarroll� con los estudios de parentesco de Elizabeth Bott en Inglaterra entre los a�os 1950, y con los estudios de urbanizaci�n del grupo de antrop�logos de la Universidad de M�nchester (acompa�ando a Max Gluckman y despu�s a J. Clyde Mitchell) entre los a�os 1950 y 1960, investigando redes comunitarias en el sur de �frica, India y el Reino Unido. Al mismo tiempo, el antrop�logo brit�nico Nadel SF Nadel codific� una teor�a de la estructura social que influy� posteriormente en el an�lisis de redes.[10]​

Entre los a�os 1960 y 1970, un n�mero creciente de acad�micos trabajaron en la combinaci�n de diferentes temas y tradiciones. Un grupo fue el de Harrison White y sus estudiantes en el Departamento de Relaciones Sociales de la Universidad de Harvard: Ivan Chase, Bonnie Erickson, Harriet Friedmann, Mark Granovetter, Nancy Howell, Joel Levine, Nicholas Mullins, John Padgett, Michael Schwartz y Barry Wellman. Otras personas importantes en este grupo inicial fueron Charles Tilly, quien se enfoc� en redes en sociolog�a pol�tica y movimientos sociales, y Stanley Milgram, quien desarroll� la tesis de los "seis grados de separaci�n".[11]​ Mark Granovetter y Barry Wellman est�n entre los antiguos estudiantes de White que han elaborado y popularizado el an�lisis de redes sociales.[12]​

Pero el grupo de White no fue el �nico. En otros lugares, distintos acad�micos desarrollaron un trabajo independiente significativo: cient�ficos sociales interesados en aplicaciones matem�ticas de la Universidad de California Irvine en torno a Linton Freeman, incluyendo a John Boyd, Susan Freeman, Kathryn Faust, A. Kimball Romney y 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 acad�micos de la comunicaci�n en la Universidad de M�chigan, incluyendo a Nan Lin y Everett Rogers. En la d�cada de 1970, se constituy� un grupo de sociolog�a 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 Barry Wellman, y tambi�n los acompa�� el se�alado modelista y teor�tico de los juegos Anatol Rapoport. En t�rminos de la teor�a, critic� el individualismo metodol�gico y los an�lisis basados en grupos, argumentando que ver el mundo desde la �ptica de las redes sociales ofrece un apalancamiento m�s anal�tico.[13]​

Investigaci�n sobre redes sociales

El an�lisis de redes sociales se ha utilizado en epidemiolog�a para ayudar a entender c�mo los patrones de contacto humano favorecen o impiden la propagaci�n de enfermedades como el VIH en una poblaci�n. La evoluci�n de las redes sociales a veces puede ser simulada por el uso de modelos basados en agentes, proporcionando informaci�n sobre la interacci�n entre las normas de comunicaci�n, propagaci�n de rumores y la estructura social.

El an�lisis de redes sociales tambi�n puede ser una herramienta eficaz para la vigilancia masiva - por ejemplo, el Total Information Awareness realiz� una investigaci�n a fondo sobre las estrategias para analizar las redes sociales para determinar si los ciudadanos de EE.UU. eran o no amenazas pol�ticas.

La teor�a de difusi�n de innovaciones explora las redes sociales y su rol en la influencia de la difusi�n de nuevas ideas y pr�cticas. El cambio en los agentes y en la opini�n del l�der a menudo tienen un papel m�s importante en el est�mulo a la adopci�n de innovaciones, a pesar de que tambi�n intervienen factores inherentes a las innovaciones.

Por su parte, Robin Dunbar sugiri� que la medida t�pica en una red egoc�ntrica est� limitado a unos 150 miembros, debido a los posibles l�mites de la capacidad del canal de la comunicaci�n humana. Esta norma surge de los estudios transculturales de la sociolog�a y especialmente de la antropolog�a sobre la medida m�xima de una aldea (en el lenguaje moderno mejor entendido como una ecoaldea). Esto est� teorizado en la psicolog�a evolutiva, cuando afirma que el n�mero puede ser una suerte de l�mite 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 intervenci�n de la econom�a y la necesidad de seguir a los �polizones�, lo que hace que sea m�s f�cil en grandes grupos sacar ventaja de los beneficios de vivir en una comunidad sin contribuir con esos beneficios.

Mark Granovetter encontr� en un estudio que un n�mero grande de lazos d�biles puede ser importante para la b�squeda de informaci�n y la innovaci�n. Los cliques tienen una tendencia a tener opiniones m�s homog�neas, as� como a compartir muchos rasgos comunes. Esta tendencia homof�lica es la raz�n por la cual los miembros de las camarillas se atraen en primer t�rmino. Sin embargo, de forma parecida, cada miembro del clique tambi�n sabe m�s o menos lo que saben los dem�s. Para encontrar nueva informaci�n o ideas, los miembros del clique tendr�n que mirar m�s all� de este a sus otros amigos y conocidos. Esto es lo que Granovetter llam� �la fuerza de los lazos d�biles�.

Hay otras aplicaciones del t�rmino 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.[14]​

El fen�meno del mundo peque�o es la hip�tesis 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 separaci�n a partir de los resultados del �experimento de un mundo peque�o� hecho en 1967 por el psic�logo Stanley Milgram. En el experimento de Milgram, a una muestra de individuos EE.UU. se le pidi� que hiciera llegar un mensaje a una persona objetivo en particular, pas�ndolo a lo largo de una cadena de conocidos. La duraci�n media de las cadenas exitosas result� ser de unos cinco intermediarios, o seis pasos de separaci�n (la mayor�a de las cadenas en este estudio ya no est�n completas). Los m�todos (y la �tica tambi�n) del experimento de Milgram fueron cuestionados m�s tarde por un estudioso norteamericano, y algunas otras investigaciones para replicar los hallazgos de Milgram habr�an encontrado que los grados de conexi�n necesarios podr�an ser mayores.[15]​ Investigadores acad�micos contin�an explorando este fen�meno dado que la tecnolog�a de comunicaci�n basada en Internet ha completado la del tel�fono y los sistemas postales disponibles en los tiempos de Milgram. Un reciente experimento electr�nico del mundo peque�o en la Universidad de Columbia, arroj� que cerca de cinco a siete grados de separaci�n son suficientes para conectar cualesquiera dos personas a trav�s de e-mail.[16]​

Los grafos de colaboraci�n pueden ser utilizados para ilustrar buenas y malas relaciones entre los seres humanos. Un v�nculo positivo entre dos nodos denota una relaci�n positiva (amistad, alianza, citas) y un v�nculo negativo entre dos nodos denota una relaci�n negativa (odio, ira). Estos gr�ficos de redes sociales pueden ser utilizados para predecir la evoluci�n futura de la gr�fica. En ellos, existe el concepto de ciclos �equilibrados� y �desequilibrados�. Un ciclo de equilibrio se define como aquel donde el producto de todos los signos son positivos. Los gr�ficos balanceados representan un grupo de personas con muy poca probabilidad de cambio en sus opiniones sobre las otras personas en el grupo. Los gr�ficos 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 relaci�n positiva, B y C tienen una relaci�n positiva, pero C y A tienen una relaci�n negativa, es un ciclo de desequilibrio. Este grupo es muy probable que se transforme en un ciclo equilibrado, tal que la B solo tiene una buena relaci�n con A, y tanto A como B tienen una relaci�n negativa con C. Al utilizar el concepto de ciclos balanceados y desbalanceados, puede predecirse la evoluci�n de la evoluci�n 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 tambi�n felices. Adem�s, las personas en el centro de una red social tienden a ser m�s 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 separaci�n: se asoci� felicidad de una persona con el nivel de felicidad de los amigos de los amigos de sus amigos.[17]​

Algunos investigadores han sugerido que las redes sociales humanas pueden tener una base gen�tica.[18]​ Utilizando una muestra de mellizos del National Longitudinal Study of Adolescent Health, han encontrado que el in-degree (n�mero 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 intermediaci�n y centralidad (el n�mero de lazos en la red que pasan a trav�s de una persona dada) son significativamente hereditarios. Los modelos existentes de formaci�n de redes no pueden dar cuenta de esta variaci�n intr�nseca, por lo que los investigadores proponen un modelo alternativo �Atraer y Presentar�, que pueda explicar ese car�cter hereditario y muchas otras caracter�sticas de las redes sociales humanas.[19]​

M�tricas o medidas en el an�lisis de redes sociales

  • Conector: Un lazo puede ser llamado conector o arista de corte si su eliminaci�n causa que los puntos que conecta se transformen en componentes distintos de un grafo.
  • Centralidad: Medidas de la importancia de un nodo dentro de una red, dependiendo de la ubicaci�n dentro de esta. Ejemplos de medidas de centralidad son la centralidad de grado, la cercan�a, la intermediaci�n y la centralidad de vector propio.
  • Centralizaci�n: La diferencia entre el n�mero de enlaces para cada nodo, dividido entre la cantidad m�xima posible de diferencias. Una red centralizada tendr� muchos de sus v�nculos dispersos alrededor de uno o unos cuantos puntos nodales, mientras que una red descentralizada es aquella en la que hay poca variaci�n entre el n�mero de enlaces de cada nodo posee.[20]​
  • Coeficiente de agrupamiento: Una medida de la probabilidad de que dos personas vinculadas a un nodo se asocien a s� mismos. Un coeficiente de agrupaci�n m�s alto indica un mayor �exclusivismo�.
  • Cohesi�n: El grado en que los actores se conectan directamente entre s� por v�nculos cohesivos. Los grupos se identifican como �cliques� si cada individuo est� vinculado directamente con cada uno de los otros, �c�rculos sociales� si hay menos rigor en el contacto directo y este es inmpreciso, o bloques de �cohesi�n estructural� si se requiere la precisi�n.[21]​
  • Flujo de centralidad de intermediaci�n: El grado en que un nodo contribuye a la suma del flujo m�ximo entre todos los pares de nodos (excluyendo ese nodo).

V�ase tambi�n

Referencias

  1. ↑ «¿Cuál es la abreviatura adecuada de «redes sociales»?». Real Academia Española (RAE). Consultado el 12 de marzo de 2021. 
  2. ↑ a b c d e f g h Wasserman y Faust, 2013, «El análisis de redes sociales en las ciencias sociales y del comportamiento», pp. 35-58.
  3. ↑ a b c d e f g h i j k Wasserman y Faust, 2013, «Notaciones para los datos de redes sociales», pp. 99-120.
  4. ↑ Barnes, J. A. (1954). «Class and Committees in a Norwegian Island Parish». Human Relations 7: 39-58. 
  5. ↑ a b Freeman, Linton: The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press, 2006.
  6. ↑ a b c d e f Wasserman y Faust, 2013, «Grafos y matrices» (por Dawn Iacobucci), pp. 121-188.
  7. ↑ a b c Wasserman y Faust, 2013, «Datos de redes sociales: recogida y aplicaciones», pp. 59-96.
  8. ↑ Scott, John. 1991. Social Network Analysis. London: Sage.
  9. ↑ A.R. Radcliffe-Brown, "On Social Structure," Journal of the Royal Anthropological Institute: 70 (1940): 1-12.
  10. ↑ [Nadel, SF. 1957. The Theory of Social Structure. London: Cohen and West.
  11. ↑ The Networked Individual: A Profile of Barry Wellman. [1]
  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.
  13. ↑ 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).
  14. ↑ 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.
  15. ↑ Could It Be A Big World After All?: Judith Kleinfeld article.
  16. ↑ Six Degrees: The Science of a Connected Age, Duncan Watts.
  17. ↑ 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.
  18. ↑ «Genes and the Friends You Make». Wall Street Journal. 27 de enero de 2009. 
  19. ↑ Fowler, J. H. (10 de febrero de 2009). «Model of Genetic Variation in Human Social Networks» (PDF). Proceedings of the National Academy of Sciences 106 (6): 1720-1724. ISSN 0027-8424. doi:10.1073/pnas.0806746106. Archivado desde el original el 8 de agosto de 2017. Consultado el 1 de mayo de 2010. 
  20. ↑ Carlos Merlo, Experience Marketing 2011 [2]
  21. ↑ Cohesive.blocking Archivado el 18 de octubre de 2017 en Wayback Machine. 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.

Bibliografía

  • Wasserman, Stanley; Faust, Katherine (2013) [1994]. Análisis de redes sociales: Métodos y aplicaciones. Madrid: Centro de Investigaciones Sociológicas. ISBN 978-84-7476-631-8. OCLC 871814053. 

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