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Red social

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Una red social es una estructura social compuesta por un conjunto de actores y una o más relaciones definidas entre ellos.[1]​ Su estudio se remonta a los años 1930, con la creación de los sociogramas por parte de Jacob Levy Moreno y Helen Hall Jennings, que dieron origen a la sociometría, precursora del análisis de redes sociales y buena parte de la psicología social.[2]

El análisis de redes sociales es un estudio interdisciplinario en el que confluyen las ciencias sociales y del comportamiento, así como matemáticas y estadísticas.[3]​ Desde el punto de vista de la teoría de grafos, una red social puede representarse como un grafo, donde los actores (individuos y organizaciones) se representan como vértices o nodos, y las relaciones, como aristas entre pares de nodos.[4]

Actualmente, las redes sociales representan uno de los mayores paradigmas de la sociología contemporánea y del comportamiento organizacional. La creación de redes sociales en línea ha derivado en redes complejas, que son el objeto de estudio de la ciencia de redes. Debido a los grandes volúmenes de datos de este tipo de redes, para su estudio se suelen utilizar además herramientas y técnicas de las ciencias de la computación.

Análisis de redes sociales

intermediación centralidad

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, los estudios organizacionales y la sociolingüística. También ha ganado un apoyo significativo en la física y la biología, entre otras.[cita requerida]

En el lenguaje cotidiano, se ha utilizado especialmente y 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 Mánchester 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. ej., tribus, familias) y categorías sociales (p. ej., género, etnia). Académicos como S. D. Berkowitz, Stephen Borgatti, Ronald Burt, Kathleen Carley, Martin Everett, Katherine Faust, Linton Freeman, Mark Granovetter, David Knoke, David Krackhardt, Peter Marsden, Nicholas Mullins, Anatol Rapoport, Stanley Wasserman, Barry Wellman, Douglas R. White y Harrison White expandieron el uso del análisis de redes sociales sistemático.[5]

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 de 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 una población definida, o bien en redes personales (también conocidas como redes egocéntricas, aunque no son exactamente equiparables), donde se estudian "comunidades personales".[6]​ 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 membresía, el analista espera tener información completa sobre quién 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.

Otra representación esquemática de una red social.

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 estos sean visibles para todos los egos de la red.[7]​ 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:[8]

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).[9]

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 sí, 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.[10]

Historia del análisis de redes sociales

Red social

Linton Freeman ha escrito la historia del progreso de las redes sociales y del análisis de redes sociales.[11]

Los precursores de las redes sociales, a finales del siglo XIX, 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.

Después de una pausa en las primeras décadas del siglo XX, surgieron tres tradiciones principales en las redes sociales. En la década de 1930, Jacob 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 W. Lloyd Warner y 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.[12]​ 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 Mánchester (acompañando a Max Gluckman y después a 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 Nadel SF Nadel codificó una teoría de la estructura social que influyó posteriormente en el análisis de redes.[13]

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 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 enfocó en redes en sociología política y movimientos sociales, y Stanley Milgram, quien desarrolló la tesis de los "seis grados de separación".[14]​ Mark Granovetter y Barry Wellman están entre los antiguos estudiantes de White que han elaborado y popularizado el análisis de redes sociales.[15]

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, 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 académicos de la comunicación en la Universidad de Míchigan, incluyendo a Nan Lin y Everett Rogers. En la década de 1970, se constituyó 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 Barry Wellman, y también los acompañó el señalado modelista y teorético de los juegos 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.[16]

Investigación sobre redes sociales

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 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 opinión 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, Robin Dunbar sugirió que la medida 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 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.

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.[17]

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.[18]​ Investigadores académicos continúan explorando 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.[19]

Los grafos 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 aquel 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 solo 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.[20]

Algunos investigadores han sugerido que las redes sociales humanas pueden tener una base genética.[21]​ Utilizando una muestra de mellizos del 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 carácter hereditario y muchas otras características de las redes sociales humanas.[22]

Métricas o medidas en el análisis de redes sociales

  • 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: Medidas de la importancia de un nodo dentro de una red, dependiendo de la ubicación dentro de esta. Ejemplos de medidas de centralidad son la centralidad de grado, la cercanía, la intermediación y la centralidad de vector propio.
  • 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.[23]
  • 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 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.[24]
  • (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 nodos (excluyendo ese nodo).

Redes sociales en línea

El origen de las redes sociales se remonta, al menos, a 1995, cuando Randy Conrads crea el sitio web classmates.com. Con esta red social se pretende que la gente pueda recuperar o mantener el contacto con antiguos compañeros del colegio, instituto, universidad, etcétera.[25]​ El término red social es acuñado principalmente por los antropólogos ingleses John Barnes y Elizabeth Bott, ya que, para ellos resultaba imprescindible considerar lazos externos a los famliares, residenciales o de pertenencia a algún grupo social.[26]

La idea germinal de las redes sociales parte de la teoría de los seis grados de separación, según la cual toda la gente del planeta está conectada a través de no más de seis personas. Esta teoría fue inicialmente propuesta en 1929 por el escritor húngaro Frigyes Karinthy en una corta historia llamada Chains. El concepto está basado en la idea que el número de conocidos crece exponencialmente con el número de enlaces en la cadena, y sólo un pequeño número de enlaces son necesarios para que el conjunto de conocidos se convierta en la población humana entera. La teoría también es desarrollada por el sociólogo Duncan Watts, en Six Degrees: The Science of a Connected Age. En Estados Unidos existe una patente conocida como six degrees patent por la que ya han pagado Tribe y LinkedIn. Hay otras muchas patentes que protegen la tecnología para automatizar la creación de redes y las aplicaciones relacionadas con estas.

En 1967, el psicólogo estadounidense Stanley Milgram ideó una nueva manera de probar la Teoría, que él llamó "el problema del pequeño mundo". El experimento del mundo pequeño de Milgram consistió en la selección al azar de varias personas del medio oeste estadounidense para que enviaran tarjetas postales a un extraño situado en Massachusetts, a varios miles de millas de distancia. Los remitentes conocían el nombre del destinatario, su ocupación y la localización aproximada. Se les indicó que enviaran el paquete a una persona que ellos conocieran directamente y que pensaran que fuera la que más probabilidades tendría, de todos sus amigos, de conocer directamente al destinatario. Esta persona tendría que hacer lo mismo y así sucesivamente hasta que el paquete fuera entregado personalmente a su destinatario final. Aunque los participantes esperaban que la cadena incluyera al menos cientos de intermediarios, la entrega de cada paquete solamente llevó, como promedio, entre cinco y siete intermediarios. Los descubrimientos de Milgram fueron publicados en "Psychology Today" e inspiraron la frase seis grados de separación.[27]

En 2002, comenzaron a aparecer sitios web promocionando las redes de círculos de amigos en línea cuando el término se empleaba para describir las relaciones en las comunidades virtuales, y se hizo popular en 2003 con la llegada de sitios tales como MySpace o Xing. Hay más de 200 sitios de redes sociales, aunque Friendster ha sido uno de los que mejor ha sabido emplear la técnica del círculo de amigos.[cita requerida] La popularidad de estos sitios creció rápidamente y grandes compañías han entrado en el espacio de las redes sociales en Internet. Por ejemplo, Google lanzó Orkut el 22 de enero de 2004. Otros buscadores como KaZaZZ! y Yahoo crearon redes sociales en 2005.

Tipología de redes sociales en Internet

[28]​No hay unanimidad entre los autores a la hora de proponer una tipología concreta. En algunos sitios se aplica la misma tipología que en su día se utilizó para los portales, dividirlos en horizontales y verticales:

  • Horizontales: buscan proveer herramientas para la interrelación en general: Facebook, Google+, Hi5, ello o Bebo.
  • Verticales:
    • Por tipo de usuario; dirigidos a un público específico. Profesionales (Linkedin), gente que comparte la misma afición, interesados en un tipo de productos o de servicios, etc.
    • Por tipo de actividad; los que promueven una actividad particular.Microbloggin Twitter, opiniones sobre productos o servicios, etcétera.
    • Profesionales: Consisten en redes sociales especializadas en establecer relaciones laborales. En ellas se puede compartir información, experiencias, documentos... Algunos ejemplos son: LinkedIn, Pinterest, blogs temáticos...
    • De ocio: Se trata de conectar a personas con unos gustos similares en alguna área como puede ser en la música, el deporte, los animales... Algunos ejemplos son Dogster, Wipley...
    • Mixtas: Consiste en unificar los subgrupos anteriores (profesional y de ocio). Un ejemplo es Unience o Pinterest.
  • Redes sociales humanas: Promueven las interacciones entre diferentes personas atendiendo a diferentes criterios como pueden ser lugar de procedencia, gustos, actividades... Algún ejemplo puede ser Dopplr.
  • Redes sociales de contenido: En estas redes las relaciones se establecen dependiendo del contenido que se publica en la red. Un ejemplo de estas redes es Flickr.
  • Redes sociales sedentarias: Son las redes que modifican dependiendo de los eventos, las relaciones que se establecen, los contenidos publicados... Algunas son: Blogger y Plurk.
  • Redes sociales nómadas: Depende de la zona geográfica del usuario. Es decir, van cambiando dependiendo de los lugares visitados, de la cercanía de otros usuarios... Por ejemplo tenemos Latitud, Tinder...

Véase también

Referencias

  1. Wasserman y Faust, 1994, p. 20.
  2. Wasserman y Faust, 1994, p. 11.
  3. Wasserman y Faust, 1994, p. 3.
  4. Wasserman y Faust, 1994, p. 71.
  5. Freeman, Linton: The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press, 2006.
  6. Wellman, Barry y S. D. Berkowitz, cordinadores, 1988. Social Structures: A Network Approach. Cambridge: Cambridge University Press.
  7. Hansen, William B. y Reese, Eric L. 2009. Network Genie User Manual Archivado el 14 de julio de 2011 en la Wayback Machine.. Greensboro, NC: Tanglewood Research.
  8. Freeman, Linton. 2006. The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Pres, 2006; Wellman, Barry y S.D. Berkowitz, eds., 1988. Social Structures: A Network Approach. Cambridge: Cambridge University Press.
  9. Scott, John. 1991. Social Network Analysis. London: Sage.
  10. Wasserman, Stanley y Faust, Katherine. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge: Cambridge University Press.
  11. The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press.
  12. A.R. Radcliffe-Brown, "On Social Structure," Journal of the Royal Anthropological Institute: 70 (1940): 1-12.
  13. [Nadel, SF. 1957. The Theory of Social Structure. London: Cohen and West.
  14. The Networked Individual: A Profile of Barry Wellman. [1]
  15. 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.
  16. 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).
  17. 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.
  18. Could It Be A Big World After All?: Judith Kleinfeld article.
  19. Six Degrees: The Science of a Connected Age, Duncan Watts.
  20. 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.
  21. «Genes and the Friends You Make». Wall Street Journal. 27 de enero de 2009. 
  22. 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. doi:10.1073/pnas.0806746106. 
  23. Carlos Merlo, Experience Marketing 2011 [2]
  24. Cohesive.blocking Archivado el 18 de octubre de 2017 en la 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.
  25. «Find High School Alumni, Yearbooks, & Reunions - Classmates.com». classmates.com. Consultado el 23 de noviembre de 2016. 
  26. Medios de comunicación y solidaridad: reflexiones en torno a la (des)articulicación social, Ed. Universitat Jaume I, España, 2006
  27. «Six Degrees of Separation: Two new studies test 'Six Degrees of Separation' hypothesis». 
  28. «Tipos de redes sociales». www.tiposde.org. Consultado el 6 de noviembre de 2016. 

Bibliografía

  • Wasserman, Stanley; Faust, Katherine (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press. 

Enlaces externos

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