ARS se debe adaptar al Big Data

Adaptación del análisis de redes sociales a la era de los grandes datos

Michael Todd | Methodspace

Song Yang

"Las redes sociales", reza un pasaje del nuevo libro, Social Network Analysis: Methods and Examples, "han sido un rasgo definitorio de la sociedad desde los albores de la humanidad: la gente siempre ha interactuado entre sí o ha hecho amigos de enemigos. "Pero el uso generalizado del término" red social "es una criatura de Internet, incluso si el análisis académico de las redes sociales -pensamos en Simmel y Durkheim- es anterior a su llegada a la lengua vernácula. La primera edición del "pequeño libro verde" de SAGE sobre análisis de redes sociales, por ejemplo, surgió en 1982.

Independientemente de sus raíces, el análisis de estas redes sociales -como estas conexiones humanas afectan las percepciones, creencias y comportamientos de individuos, grupos y organizaciones- ha encontrado una amplia aplicabilidad a través de una gama de esfuerzos, tanto en las ciencias sociales como en las no académicas Como la seguridad nacional, las finanzas y la gestión.

Song Yang, el autor principal de ese nuevo libro sobre análisis de redes sociales, aquí responde a algunas preguntas sobre el análisis de redes sociales, sus aplicaciones y cómo enseñar su uso. Yang es profesor de sociología en el Department of Sociology and Criminal Justice de la Universidad de Arkansas. Sus intereses de investigación han incluido durante mucho tiempo un enfoque en el análisis de redes sociales, y en 2007 él y David Knoke co-autor de una segunda edición de ese "pequeño libro verde" - el nombre coloquial para los trabajos cortos en las aplicaciones cuantitativas en las Ciencias Sociales serie - en análisis de redes sociales. Yang, también titular de la profesión de Qianren en la Escuela de Sociología y Ciencias Políticas de la Universidad de Shanghai, respondió a nuestras preguntas durante el período sabático en China.

¿Cuáles son los puntos fuertes del análisis de redes sociales? ¿Cuáles son sus debilidades?

Fortaleza: La gente toma decisiones, encuentra las mejores ofertas, conduce negocios diarios e incluso mantiene la salud mental usando sus contactos de redes sociales. Los modelos tradicionales de las ciencias sociales no explican el contexto de la red social para explicar los comportamientos de las personas, perdiendo un importante marco explicativo. El análisis de redes sociales (ARS) ofrece argumentos convincentes para arrojar luz sobre las opciones y acciones de las personas. El desarrollo del ARS es impulsado por crecimientos explosivos en la metodología, lo cual se debe principalmente a 1) colaboraciones interdisciplinarias, 2) computadoras de gran alcance y baratas, y 3) desarrollos de redes sociales soportados por computadora.

Debilidad: El ARS se utiliza indistintamente de referencias metafóricas al modelado matemático formal. Para el público en general, puede ser confuso, ya que muchos asumen que las redes sociales son los mismos que los contactos de Facebook, mientras que otros lo relacionan con personas con las que cenan. El uso mixto del ARS por los académicos, al tiempo que fortalece el desarrollo académico del ARS, no ayuda a presentar una versión aclarada del ARS al público en general.

Otra cuestión que enfrentan los académicos del ARS es la causalidad de la ambigüedad - ¿uno tiene amigos que fuman primero, luego forman redes con sus amigos fumadores (el comportamiento provoca la formación de redes)? ¿O se tiene una red social de amigos que son fumadores, entonces él / ella se convierte en un fumador (la red causa comportamiento)? En la medida en que la ambigüedad de la causalidad es un problema para la investigación en ciencias sociales en general, es un tema particularmente desafiante al que se enfrentan los especialistas en redes sociales. Yo llamaría esto no sólo desafío, sino también una oportunidad para desarrollar soluciones, mejorando así el marco de ARS.

Las redes sociales, e incluso el estudio académico de ellas, existieron mucho antes del surgimiento de lo que el público podría considerar como redes sociales, es decir, Facebook o Twitter. Pero, ¿cómo afectaron esas entidades al análisis de las redes sociales? ¿Cómo afectan los grandes datos el ARS?

Llamamos a esas redes como Facebook y Twitter 'red social soportada por computadora' (RSSC) o 'red de medios sociales' (RMS). El desarrollo del RSSC / RMS ayudó al ARS, ya que el público en general comenzó a prestar mucha atención al ARS. Sin embargo, tan pronto como miran el SCN, se dan cuenta de que no es lo que esperaban que el ARS fuera. Ciertamente, la situación cambia, ya que muchos académicos del ARS intentan analizar los datos de RSSC o RMS, donde encuentran desafíos de recolección de datos, minería de datos, almacenamiento de datos y análisis de datos. Aquí se necesita un esfuerzo interdisciplinario que involucra a científicos sociales y científicos duros (informática / EE) para facilitar las capacidades de minería de datos y análisis de datos.

Lo mismo puede decirse de los grandes datos, un concepto que comenzó en su mayoría en informática. Su crecimiento se superpone con el ARS, ya que RSSC y RMS genera comúnmente miles de millones de mensajes que conectan a miles de millones de usuarios. Los grandes datos son a la vez un reto y una oportunidad para colaboraciones interdisciplinarias para ahondar en; Pienso que ofrece una trayectoria brillante para que el ARS continúe creciendo y para estar en el centro del paradigma de la ciencia social.

Su nuevo libro con Franziska Keller y Lu Zheng incluye la palabra 'ejemplos' en el título. ¿Podría dar un ejemplo que demuestre la utilidad y el poder del análisis de redes sociales?

Estoy fascinado con el concepto de liderazgo. Por supuesto, ser un líder da un poder autoritario para ordenar a sus subordinados a hacer su trabajo. La lógica subyacente es la amenaza - si el subordinado se niega, puede ser despedido. Pero ¿con qué frecuencia los líderes invocan tal lógica para ejercer el liderazgo? De hecho, cuando los líderes invocan amenazas para asegurarse de que sus mandamientos están siendo obedecidos, el liderazgo se acerca a su fin.

Aquí, el análisis de redes sociales ofrece una explicación alternativa convincente al ejercicio del liderazgo. Por ejemplo, otra forma de influir en las conductas de las personas es a través de las relaciones de consulta, en contraposición a las amenazas autorizadas. Un líder necesita conectarse con los subordinados, no con las relaciones autoritativas (verticales), sino con los lazos de asesoramiento entre pares. Mucha gente respondería muy positivamente cuando percibiera que el líder les está ofreciendo el mejor consejo en sus situaciones, y reaccionarán bastante negativamente cuando piensan que el líder los está comandando con barras autoritativas.

Hay varios libros sobre análisis de redes sociales, incluyendo su propio "pequeño libro verde" sobre el tema desde 2007. ¿Qué ofrece el análisis de redes sociales: métodos y ejemplos que extiende o mejora la beca existente?

El "pequeño libro verde" de nuestro libro del ARS ofrece una breve descripción sucinta sobre el ARS. Llega a los puntos muy rápidamente, pero muchos temas se mencionan sin mucha elaboración. Para los académicos del ARS, nuestro pequeño libro verde de ARS es suficiente para el diseño, la implementación y el análisis de las redes sociales. Sin embargo, para muchos entrantes, es posible que desee ver algo que cubre ARS mucho más completo en cada uno de los temas mencionados. Nuestro libro, Social Network Analysis: Methods and Examples, debería alcanzar un rango más amplio de público en general que el pequeño libro verde.

Además, una característica única de nuestro Social Network Analysis: Methods and Examples de ARS es que ofrece cuatro capítulos sustantivos que ilustran cómo los académicos de diversos campos (administración, justicia penal, salud pública y ciencia política) pueden aplicar con éxito el ARS para extender sus respectivos Análisis. Hasta donde yo sé, este es el primer libro que discute las extensas aplicaciones del ARS en diversas áreas académicas.

En cuanto a la metodología del ARS, ¿hay algo con lo que los estudiantes a menudo luchan? ¿Cómo aborda eso?

Dos cosas que los estudiantes luchan mucho: 1) análisis de datos, y 2) conectar los puntos.

1. El análisis de datos ha sido un tema difícil para los estudiantes de ciencias sociales en general, y por supuesto el SCN no es una excepción. Mientras que los métodos descriptivos del SCN (densidad, centralidad, etc.) todavía plantean algunos retos a los estudiantes, uno nuevo como el modelado exponencial del gráfico aleatorio (ERGM) requiere la formación avanzada en la estadística y la informática, presentando grandes desafíos a estudiantes y profesores por igual. Parece que la disociación entre el avance de la metodología en la investigación del SCN y la enseñanza en el aula persiste - o incluso se expande - presentando grandes desafíos a las metodologías de enseñanza.
2. En el segundo punto, muchos de mis estudiantes están aturdidos cuando paso del uso metafórico de la red social al diseño concreto, recopilación y análisis de datos de redes sociales. Luego la clase salta a la aplicación de ARS en diversas áreas de investigación. Aunque en el diseño curricular, éstos son ingredientes integrales del tema del ARS, en la enseñanza en el aula, los estudiantes pueden tener dificultades para ver las conexiones entre esos elementos. Es muy importante que los profesores presenten el "panorama general" a los estudiantes todo el tiempo.

Su propia educación incluye una maestría en ingeniería informática. ¿Cuánta capacidad técnica necesito para participar en análisis de redes sociales? ¿Qué herramientas necesito?

Ciencias de la computación tiene un capítulo sobre "teoría de grafos", que se ocupa de la optimización de la red (en sus campos, las computadoras son nodos, las redes son los vínculos que conectan las computadoras). Sin embargo, la idea básica es algo similar entre los dos campos. En términos de preparación técnica para participar en los estudios del ARS, requiere más aclaración conceptual que la preparación técnica. Sin duda necesita material técnico, pero saber qué hacer en cada paso del proceso ARS es clave para verlo a través. Actualmente, el software que facilita el ARS son UCINET y SIENA, etc., lo que hace cada vez más importante la clarificación conceptual.

Muchas disciplinas y profesionales utilizan análisis de redes sociales, tanto en ciencias sociales como en el gobierno y la industria. ¿Difiere el ARS de la manera en que un sociólogo la usa en comparación con cómo una figura de seguridad nacional (u otro no académico) podría usarla?

No sé mucho acerca de ARS en el gobierno o el uso de la industria. Una diferencia clave entre el académico y el gobierno en el ARS es que mientras los académicos alientan el foro público de intercambios libres de ideas y discusiones abiertas de varios métodos, el gobierno a menudo lleva a cabo operaciones encubiertas usando el ARS. Supongo que es porque tienen diferentes misiones - académicos enfatizan la función educativa, el gobierno quiere su utilidad.

¿Qué predecir para el futuro del ARS?

Datos grandes (Big Data).

Sé que se ha convertido en una palabra de moda que todo el mundo está hablando. Sin embargo, los datos grandes tienen coincidencia significativa con SNA, especialmente en los dominios de RSSC o RMS. Las personas pasan cada vez más tiempo en sus computadoras o teléfonos inteligentes para diversas funciones, las redes sociales son una parte significativa de este uso de la tecnología por parte de la población en general. Es un agujero demasiado grande para ser pasado por alto por los científicos sociales. Pero nuevamente, la minería de datos, el almacenamiento y el análisis presentan un gran desafío y oportunidades para los científicos sociales que trabajarán con científicos de ingeniería de computadoras / electricidad para explorar esta enorme área.