Patrones en las redes de comercio internacional

Estructura y formación de las principales redes en el comercio internacional, 2001-2010

Min Zhoua, Gang Wub y Helian Xuc
Social Networks Volume 44, January 2016, Pages 9-21
https://doi.org/10.1016/j.socnet.2015.07.006

Resaltados

• Este es el primer estudio que usa las relaciones comerciales más importantes para construir la red.
• La red de comercio superior muestra una estructura jerárquica claramente similar a un árbol.
• Nuestro modelo usa el comportamiento del país en tríadas locales para explicar dicha estructura de red.
• Nuestro modelo teórico es consistente con el comercio internacional en la práctica.

Resumen
Proponemos la construcción de una red comercial internacional basada en las relaciones comerciales más importantes (es decir, el país i está vinculado al país j si j es el principal socio comercial de i). La red construida captura las relaciones más importantes en el comercio internacional. La red general muestra una estructura jerárquica similar a un árbol. Está organizado en torno a los países centrales del mundo (especialmente los EE. UU., China y Alemania) bajo los cuales hay más niveles de centros locales. Desarrollamos un modelo que usa el comportamiento del país en el entorno triádico local para tener en cuenta la formación de dicha estructura de red. El censo de tríadas confirma la aplicabilidad de este modelo.

Usamos el comercio internacional en 2010 para ilustrar la construcción de tales redes comerciales principales. La Fig. 1 visualiza estas redes. Comenzamos con la red internacional completa sin tener en cuenta la clasificación. Cuando solo mantenemos la principal relación comercial importadora de cada país (el vínculo entrante más fuerte) en la red, la red resultante se denomina la red de importación top 1. También podemos relajar este estándar y mantener las dos principales relaciones comerciales importadoras de cada país (las más fuertes y las segundas más fuertes). La red resultante se llama la red de importación top 2. Podemos aflojar aún más el estándar y bajar al ranking de las relaciones comerciales. Una característica clave de la red de importación superior es que todos los nodos tienen un grado en el estándar seleccionado, pero el grado de salida varía según los nodos. Por ejemplo, en la red de importación top 1, todos los países tienen un grado en 1, pero su grado de grado saliente y puede ser mayor que 1. Un país solo puede tener un país como su principal fuente de importación, pero puede ser el mayor fuente de importación para muchos otros países. El grado saliente también puede ser 0 cuando el país no es la principal fuente de importación para ningún país. Por el contrario, en la red de exportación superior, todos los países tienen un grado superior al estándar seleccionado, pero su grado varía según los países.





Examinamos la estructura de las principales redes comerciales, tanto en la red como en los niveles nodales. Usamos el software UCINET para visualizar las principales 1 redes de importación y exportación en 2010 (ver Fig. 3). Ambas redes están divididas en dos grandes clusters: el clúster EE. UU.-China y el clúster Alemania-Francia. El primer clúster es una gran red conectada centrada en los EE. UU. y China. China y los EE. UU. lideran cada uno un subgrupo grande, y estos dos clusters están conectados a través del comercio entre China y EE. UU. China es la principal fuente de importación de los EE. UU. y EE. UU. es el mercado de exportación más grande de China. El segundo grupo es una red relativamente más pequeña centrada en Alemania y Francia. En general, las redes muestran una estructura jerárquica típica similar a un árbol, con los Estados Unidos, China, Alemania y Francia ocupando los centros en la parte superior. Debajo de estos centros globales, también hay algunos centros locales.

La red de comercio top 1: probando el modelo

Para examinar si la formación de las principales redes de comercio internacional en realidad sigue nuestro modelo, a continuación realizamos el censo de las tríadas. Para las redes dirigidas, cuando consideramos tanto la presencia / ausencia como la direccionalidad de las relaciones, existen 64 tipos posibles de tríadas. Si combinamos esas tríadas con la misma estructura, los 64 tipos se pueden clasificar en 16 configuraciones de tríada, como se muestra en la Fig. 6.




Usamos el esquema de etiquetado estándar M-A-N para denotar las 16 tríadas (Holland y Leinhardt, 1970, 1972; Prell, 2012: 141-43). Esta notación utiliza un número de 3 dígitos, a veces más una letra adicional. El primer dígito indica el número de vínculos mutuos (M) en la tríada; el segundo dígito representa la cantidad de vínculos asimétricos (A); y el tercer dígito representa el número de enlaces nulos (N). A veces necesitamos una letra más (C, D, T o U) al final para distinguir más a las tríadas. D significa "hacia abajo", U "hacia arriba", T "transitivo" y C "cíclico". Por ejemplo, "030C" representa una tríada que tiene 0 enlaces bidireccionales, 3 enlaces unidireccionales y 0 enlaces ausentes y la tríada es cíclica.
Utilizo el censo de la tríada para probar la aplicabilidad de nuestro modelo a las principales redes de comercio en la realidad. Un censo de la tríada consiste en contar las frecuencias de los 16 tipos de tríadas en todas las posibles tríadas en una red determinada (Wasserman y Faust, 1994). Por lo tanto, un censo tríada clasifica toda la información sobre una red en 16 recuentos.

(1) La red de importación top 1
Usamos el esquema de etiquetado M-A-N para codificar las triadas que aparecen en el modelo sobre la formación de la red de importación de top 1 (ver Fig. 4). Solo hay seis posibles tipos de tríadas, según el modelo. Están ubicados en diferentes etapas del proceso de formación.
(1) Tríada 003: el tipo de tríada en la primera etapa, o figura 4a.
(2) Tríada 012: el tipo de tríada en la segunda etapa, o figura 4b.
(3) Tríada 021D: el tipo de tríada en la tercera etapa, o figura 4c1.
(4) Tríada 021C: el tipo de tríada en la tercera etapa, o la figura 4c2 y c4. Tenga en cuenta que la Fig. 4c2 y c4 son esencialmente el mismo tipo de tríada.
(5) Tríada 102: el tipo de tríada en la tercera etapa, o figura 4c3.
(6) Tríada 111U: el tipo de tríada en la etapa final, o la figura 4d1, d2 y d3. Tenga en cuenta que el proceso finalmente conduce a un solo tipo de tríada posible. La figura 4d1, d2 y d3 son esencialmente el mismo tipo de tríada.
Para comprobar si nuestro modelo funciona para la red de comercio internacional en realidad, aplicamos el censo de la tríada a los datos de la red de importación top 1 de 2001 a 2010. El resultado del censo de la tríada en cualquiera de los 10 años es completamente coherente con predicción del modelo (ver Tabla 4).
En primer lugar, según lo predicho por el modelo, la red consta de solo triadas 003, 012, 102, 021D, 021C y 111U. No hay triadas cerradas en la red de importación top 1. Siete tipos de tríadas cerradas, a saber, 030T, 030C, 120D, 120U, 120C, 210 y 300, todas tienen 0 frecuencias. Además, dado que todos los nodos de la red de importación de top 1 tienen un grado de 1, por lo que 021U, 111D y 201 no existen en la red de importación de top 1.
Segundo, la distribución de frecuencias de los seis tipos de tríadas también es consistente con las cuatro etapas del proceso de formación descrito en el modelo. La tríada 003 (la tríada en la primera etapa) tiene la frecuencia más grande, seguida por la tríada 012 (la segunda etapa), y luego por las tríadas 021D, 102 y 021C (la tercera etapa), y finalmente por la tríada 111U (la etapa final). La frecuencia disminuye gradualmente en las etapas, a medida que menos tríadas alcanzan la siguiente etapa y la menor cantidad de tríadas evoluciona hacia la forma "madura", la tríada 111U.
Vale la pena señalar que la tríada 111U fue en general (aunque lentamente) en aumento desde 2001 hasta 2008, pero experimentó una caída después de la crisis del año 2008. Su frecuencia alcanzó el pico (99) en el año 2007, pero disminuyó a 61 en 2009 y 65 en 2010. Esta disminución se produjo junto con la contracción general en la red de importación internacional durante la crisis financiera.
(2) La red de exportación top 1
Cuando utilizamos el esquema de etiquetado M-A-N para recodificar el modelo sobre la formación de la red de exportación superior (ver Fig. 5), solo las siguientes 6 configuraciones de tríada son posibles en la red.
(1) Tríada 003: el tipo de tríada en la primera etapa, o figura 5a.
(2) Tríada 012: el tipo de tríada en la segunda etapa, o figura 5b.
(3) Tríada 021U: el tipo de tríada en la tercera etapa, o figura 5c1.
(4) Tríada 021C: el tipo de tríada en la tercera etapa, o la figura 5c2 y c4. Tenga en cuenta que la Fig. 5c2 y c4 son esencialmente el mismo tipo de tríada.
(5) Tríada 102: el tipo de tríada en la tercera etapa, o figura 5c3.
(6) Tríada 111D: el tipo de tríada en la etapa final, o la figura 5d1, d2 y d3. Tenga en cuenta que el proceso finalmente conduce a un solo tipo de tríada posible. La Fig. 5d1, d2 y d3 son esencialmente el mismo tipo de tríada.

Aplicamos el censo de la tríada a la red de exportación top 1 actual entre 2001 y 2010 para ver si cumple con nuestro modelo. El resultado del censo de la tríada para los 10 años se muestra en la Tabla 5. Una vez más, el resultado es completamente coherente con nuestro modelo.
En primer lugar, como lo predice el modelo, solo hay seis tipos de tríadas en la red, incluidas las triadas 003, 012, 102, 021U, 021C y 111D. En particular, no se observan tríadas cerradas en la red de exportación superior 1, como lo sugiere el modelo.



El modelo es 100% exitoso al explicar la estructura de las principales redes comerciales. Sin embargo, a medida que incluimos más relaciones comerciales de menor importancia, aunque los seis tipos de tríadas aún dominan en números, comienzan a aparecer otros tipos de tríadas. Cuanto más bajamos el nivel de importancia, más tipos de tríadas emergen y cuanto más disminuye el dominio de los seis tipos de tríada. Este patrón sugiere una disminución del efecto de cascada de información marginal y la disminución del poder explicativo de nuestro modelo con la inclusión de relaciones comerciales adicionales menos importantes.



Específicamente, como se muestra en la Fig. 7, para las principales redes de importación: (1) en la red superior 1, todas las tríadas son de los seis tipos (003, 012, 102, 021D, 021C y 111U) identificados en nuestro modelo (es decir, 1,750,540 del total de 1,750,540 triadas), por lo que nuestro modelo tiene un 100% de poder explicativo; (2) en la red de los 2 principales, 1,750,325 (de un total de 1,750,540) tríadas son de los seis tipos identificados en nuestro modelo, por lo que nuestro modelo tiene un 99,99% de poder explicativo; (3) en la red de los 3 principales, 1,749,902 (de un total de 1,750,540) tríadas son de los seis tipos, lo que sugiere que nuestro modelo ahora tiene un 99,96% de poder explicativo; (4) en la red de los 4 principales, 1,749,267 (de un total de 1,750,540) tríadas son de los seis tipos, por lo que nuestro modelo tiene 99,93% de poder explicativo. También analizamos las redes top 5, top 6, etc. La tendencia es similar: a medida que bajamos un nivel de importancia, el poder explicativo de nuestro modelo disminuye en aproximadamente 0.03%.




El mismo patrón también se observa en las principales redes de exportación mostradas en la Fig. 8. (1) En la red superior 1, todas las tríadas son de los seis tipos (003, 012, 102, 021U, 021C, 111D) identificados en nuestro modelo (es decir, 1,750,540 del total de 1,750,540 tríadas), por lo que nuestro modelo tiene un 100% de poder explicativo; (2) en la red superior 2, 1,750,325 (de un total de 1,750,540) tríadas son de los seis tipos, por lo que el poder explicativo de nuestro modelo disminuye al 99,99%; (3) en la red de los 3 principales, 1,749,906 (de un total de 1,750,540) tríadas son de los seis tipos, por lo que nuestro modelo ahora tiene un 99,96% de poder explicativo; (4) en la red de los 4 principales, 1,749,278 (de un total de 1,750,540) tríadas son de los seis tipos, por lo que el poder explicativo de nuestro modelo disminuye aún más a 99,93%. También analizamos las redes top 5, top 6, etc. De nuevo, a medida que bajamos un nivel de importancia, el poder explicativo disminuye en aproximadamente 0.03%.
En general, el patrón general es que nuestro modelo teórico funciona mejor para las principales redes comerciales y un poco menos bien a medida que aumenta el número de socios comerciales (es decir, cuando bajamos el nivel de importancia de las relaciones comerciales). Sin embargo, el modelo sigue siendo muy efectivo ya que su poder explicativo permanece muy por encima del 99% para las redes top 2, top 3, top 4 (o incluso 5, 6, etc.). Puede explicar una mayoría predominante de tríadas en estas redes principales.

Análisis de hashtags brasileños de política en 2016

El escenario político

Algunos análisis rápidos
Publicado en Marzo 17, 2016

R, Python y Redes


El escenario político brasileño parece estar dentro de una licuadora con las últimas noticias publicadas ayer (16 de marzo de 2016) sobre el nombramiento de Lula como Ministro de la Casa Civil y de su conversación con la presidenta Dilma divulgada en una red nacional.

Usando los paquetes twitteR y tm, hice una búsqueda en Twitter por la palabra clave Lula para monitorear la percepción de las personas en esos medios sociales bien en el "calor del momento". En breve, publicar un post comentando el código utilizado para el análisis con un breve tutorial.

La búsqueda volvió 2000 tweets. En el caso de que se produzca un error en el sistema,



También generé otro wordcloud haciendo una búsqueda por #ocupabrasilia. Este término está en segundo lugar en las tendencias de Twitter en este momento.

 #ocupabrasilia


Después de eso, hice una agrupación jerárquica de los términos más presentes agrupándolos en 7 grandes grupos.



Después de exportar la matriz de términos a un archivo .csv, usé el software Ucinet para generar redes de palabras. La primera red fue generada a partir de los overlaps de los términos. El tamaño de los vértices representa la centralidad de grado de cada palabra.



Para generar la segunda red, he utilizado las correlaciones entre los términos. El tamaño sigue siendo la centralidad de grado.



He intentado, con esos análisis rápidos e incipientes, captar la opinión general de los usuarios de Twitter sobre ese momento político histórico que vive Brasil. Espero que los grafos sean útiles.

ARS: Desarrollos, avances y perspectivas

Análisis de redes sociales: desarrollos, avances y perspectivas
John Scott -  Socian Networks Analysis and Mining

Resumen Este trabajo revisa el desarrollo del análisis de redes sociales y examina sus principales áreas de aplicación en sociología. Se examinan los acontecimientos actuales, incluidos los de fuera de las ciencias sociales, y se examinan sus perspectivas de progreso en el conocimiento sustantivo. En una sección final se examinan las implicaciones de las técnicas de extracción de datos y se destaca la necesidad de una cooperación interdisciplinaria si se quiere lograr un trabajo significativo.

Scott, J. SOCNET (2011) 1: 21. doi:10.1007/s13278-010-0012-6

1. El desarrollo del análisis de redes sociales

Los orígenes de un enfoque de la estructura social explícitamente utilizando las ideas de una "red social" son difíciles de discernir. El pensamiento estructural tiene raíces profundas en la tradición sociológica, pero en realidad sólo en los años treinta se expresó específicamente el pensamiento en red como un enfoque distinto de la estructura social.
Los teóricos sociales alemanes influenciados por Georg Simmel tomaron su énfasis en las propiedades formales de la interacción social para construir una "sociología formal", en la cual los sociólogos fueron obligados a investigar las configuraciones de relaciones sociales producidas por el entretejido de encuentros sociales. Alfred Vierkandt y Leopold von Wiese fueron los principales defensores de esta idea y adoptaron explícitamente una terminología de puntos, líneas y conexiones para describir las relaciones sociales. Sus ideas influyeron en un número de trabajadores en psicología social y psicoterapia que estaban interesados ​​en las formas en que las estructuras de grupos pequeños influenciaron las percepciones individuales y las opciones de acción. Lewin (1936) y Moreno (1934) fueron los principales contribuyentes a las investigaciones sobre el "campo" o "espacio" de las relaciones sociales y sus características de red (véase Bott1928). Fue Moreno quien dio a su enfoque el nombre de sociometría e introdujo la idea de representar las estructuras sociales como diagramas de red -sociogramas- de puntos y líneas. La sociometría se convirtió en un importante campo de investigación en la educación y la psicología social (Jennings, 1948), donde dio lugar al enfoque denominado "dinámica de grupo" (Cartwright y Zander, 1953; Harary y Norman 1953), fuertemente desarrollado en la Universidad de Michigan y en El Instituto Tavistock.
Este trabajo tuvo cierto impacto en la corriente principal de la sociología americana, gracias al trabajo de Lundberg (1936, Lundberg y Steele 1938), pero un desarrollo más fuerte del pensamiento de red comenzó cuando Lloyd Warner y Elton Mayo colaboraron en un estudio de la empresa de servicios eléctricos de Hawthorne en Chicago y fueron a investigar la estructura de la comunidad en ciudades y pueblos americanos. Basándose en las ideas que Radcliffe-Brown había tomado de la sociología de Durkheim, centraron su atención en la estructura de las relaciones de grupo y comenzaron a diseñar diagramas de red para representar esto. Pueden haber sido influenciados por las ideas sociométricas emergentes, pero el estímulo particular a esta forma de pensar puede haber sido los diagramas de cableado eléctrico que encontraron en la fábrica estudiada y que sirvió como una metáfora para las relaciones de grupo. Cualesquiera que sean sus orígenes, la idea de ver a los grupos sociales como redes de relaciones se estableció firmemente cuando su principal informe de investigación apareció una década después del comienzo de la investigación (Roethlisberger y Dickson, 1969). En un estudio de Newburyport, realizado entre 1930 y 1935, Warner desarrolló técnicas para representar las relaciones comunitarias a gran escala en forma de matriz como una representación de Lo que él llamó la "estructura de la camarilla" de la ciudad (Warner y Lunt, 1941). George Homans desarrolló estos métodos matriciales en su reanálisis de la pequeña camarilla (clique) de mujeres del sur estudiada por Warner en Natchez (Homans 1950). Estas dos tradiciones de investigación comenzaron a unirse en el trabajo antropológico llevado a cabo en la década de 1950 por investigadores de la Universidad de Manchester. Al intentar romper con las suposiciones de consenso de la sociología americana dominante y reconocer el conflicto y las divisiones dentro de la estructura de la comunidad, consideraron que el análisis de redes proporcionaba los medios para este fin. Fue Barnes (1954) quien propuso tomar la idea de una red de relaciones en serio, y sus argumentos fueron reforzados por el trabajo de Elizabeth Bott en Londres sobre redes de parentesco (Bott 1955, 1956). Al presentar sus ideas a los investigadores de Manchester inspiraron una declaración sistemática de Nadel (1957) y un programa de investigación sobre las comunidades africanas (Mitchell 1969b). El comentario de Mitchell sobre este trabajo (Mitchell 1969a) cuenta como uno de los primeros resúmenes sistemáticos de una metodología de red social formal. En el momento en que apareció el trabajo de Mitchell, sin embargo, varios investigadores estadounidenses también habían comenzado a desarrollar
Una metodología formal para el análisis de redes sociales. Harrison White había comenzado a explorar los usos del álgebra para representar las estructuras de parentesco (White1963), mientras que Edward Laumann (Laumann 1966) había comenzado a emplear métodos de escalamiento multidimensionales como una extensión del enfoque de Lewin al campo social. White se trasladó a la Universidad de Harvard y reunió a un grupo grande y dinámico de asociados para explorar los métodos de red (véase la discusión en Mullins 1973). Lee (1969) y Granovetter (1973, 1974) utilizaron métodos sociométricos extendidos para investigar, respectivamente, el aborto y el empleo, mientras que White y sus colegas desarrollaron métodos de análisis matricial para estudiar las relaciones sociales (White et al., 1976, Boorman y White, 1976). Fue de este grupo que una nueva generación de investigadores de redes sociales tomó este estilo de investigación en todo el mundo e influyó en el trabajo realizado en muchos países.
Lo más notable de los desarrollos en análisis de redes sociales fuera de Norteamérica fue el trabajo de Barry Wellman sobre la estructura de la comunidad en Canadá (Wellman y Berkowitz 1988), el trabajo de Frans Stokman y sus colegas sobre los patrones holandeses e internacionales de control corporativo (Helmers et al., 1975; Stokman et al., 1985), y mi propio trabajo sobre la propiedad y el control corporativos (Scott, 1979; Scott y Griff, 1984). Desde finales de los años setenta la cantidad de trabajo en la metodología del análisis de redes sociales ha aumentado masivamente, y la gama de aplicaciones impide cualquier resumen fácil. Los principales hitos metodológicos en el desarrollo del análisis de redes sociales son los principales estudios de Burt (1982), Freeman et al. (1989), y por Wasserman y Faust (1994), un volumen editado por Wasserman y Galaskiewicz (1994), un texto introductorio de Scott (2000, publicado originalmente en 1991) y una reciente colección editada por Carrington et al. (2005). Los desarrollos recientes y los avances se publicarán en el próximo Manual de análisis de redes sociales (Scott y Carrington2011).

2 Ideas centrales y aplicaciones de análisis de redes sociales

El enfoque predominante en el análisis de redes sociales hasta hace relativamente poco tiempo ha sido el enfoque matemático llamado teoría de los grafos. Esto todavía, discutible, proporciona el núcleo del análisis formal de la red social. La teoría de los grafos se originó en las investigaciones matemáticas emprendidas por Euler y proporciona un método para estudiar las redes ("grafos") de todo tipo. En el análisis de las redes sociales, los individuos y los grupos están representados por puntos y sus relaciones sociales están representadas por líneas, como en los sociogramas clásicos. La teoría de los grafos proporciona teoremas para analizar las propiedades formales de los sociogramas resultantes. Cuando los datos de la red se registran en forma de matriz, la teoría de los grafos puede operar directamente sobre las matrices sin necesidad de construir una representación visual real de los datos: una gran ventaja al manejar conjuntos de datos a gran escala. A las líneas de un grafo se les puede asignar una "dirección" para representar el flujo de influencia o recursos en una red social y se les puede asignar un "valor" para representar la fuerza de la relación.
Los teoremas de la teoría de grafos usan datos no dirigidos, dirigidos y valorados para construir medidas de la "densidad" global de una red y la "centralidad" relativa de varios puntos dentro de la red. Las medidas de centralidad se han utilizado típicamente como proxies para el poder y la influencia y han permitido la investigación de relaciones de arbitraje (Burt 2005). Un área importante de trabajo dentro de este enfoque ha sido la investigación de cliques y clusters, donde una variedad de medidas alternativas se han ideado para representar las divisiones estructurales dentro de una red social.

Junto a este trabajo ha sido un enfoque basado en la matriz que se origina en las ideas de Harrison White y Doug White, que se centra no en las propiedades de individuos y grupos sino en las características de las posiciones sociales, roles y categorías. Estos enfoques de posición -a veces denominados «modelos de bloques» - son métodos rigurosos de agrupamiento matricial que organizan las redes en posiciones jerárquicas del tipo que Nadel (1957) considera centrales para las preocupaciones teóricas de la sociología. Se han desarrollado varias medidas alternativas de la "equivalencia estructural" y la "sustituibilidad" de los individuos dentro de las posiciones sociales como formas de avanzar en este aspecto del análisis de redes sociales.

Estas ideas se han desarrollado en una serie de piezas generales y específicas de software. El más extendido en uso común ha sido UCINET, desarrollado inicialmente como una implementación de enfoques teóricos de grafos por Lin Freeman, Martin Everett, y otros en la Universidad de California, Irvine. Se ha ampliado en un programa general que maneja medidas posicionales y enfoques gráficos y ofrece una manera intuitiva y eficiente de realizar análisis de red. Más recientemente, PAJEK ha sido desarrollado por Vladimir Batagelj en la Universidad de Ljubljana como forma de manejar conjuntos de datos a gran escala y, en particular, utilizando métodos visuales de representación (véase De Nooy et al., 2005). También es capaz de realizar análisis generales de la estructura de la red y ahora se incluye como un subprograma dentro de UCINET.
Quizás el área principal, y también una de las áreas más tempranas, en las cuales se han aplicado técnicas de redes sociales, es el estudio de las relaciones de poder intercorporadas a través de la investigación de directorios entrelazados. Una de las principales áreas en las que se ha aplicado el análisis de redes sociales La investigación del poder corporativo y los directivos entrelazados. Varios estudios iniciales de escritores como Sweezy (1939) habían adoptado técnicas ad hoc para dibujar diagramas de red de conexiones a nivel de tablero y habían adoptado provisionalmente el lenguaje de redes y redes, especialmente en relación con la formación de camarillas. Durante las décadas de 1960 y 1970 estas sugerencias fueron promovidas en una serie de estudios realizados por analistas de redes en los Estados Unidos y luego en Europa, Australia y Japón. Bearden et al. (1975) elaboró ​​un documento que desarrolló la idea de la centralidad en las redes sociales como una forma de explorar el poder y la influencia de los bancos en el mundo empresarial estadounidense, mientras que Levine (1972) examinó el mapeo de los clusters asociados con Bancos y sus directores en el espacio social, utilizando técnicas de escalamiento multidimensional.
Las medidas clave desarrolladas en los Países Bajos (Helmers et al., 1975) se convirtieron en la base para una investigación de patrones transnacionales (Fennema 1982) y una investigación comparativa internacional (Stokman et al., 1985). Esto se amplió en una investigación comparativa de las redes intercomunales de accionistas (Scott1986) y dio lugar a numerosos estudios en diversas sociedades (véase la revisión en Scott 1997).
Una segunda gran tabla de análisis de redes sociales ha sido la investigación de la estructura de la comunidad. Esta área tiene una larga historia en las investigaciones llevadas a cabo por Lloyd Warner en pequeñas camarillas de ciudades y redes de negocios (Warner y Lunt, 1941) y en estudios antropológicos de comunidades tribales. En la década de 1960, un grupo de antropólogos asociados con los desarrollos en análisis de redes en la Universidad de Manchester comenzó una serie de estudios formales (Mitchell 1969b), pero fue Fisher (1977) y Wellman (1979) quienes generaron el trabajo que movió este campo En una dirección sistemática. Wellman emprendió una serie de investigaciones sobre la estructura cambiante de las relaciones comunales en una ciudad canadiense y examinó el papel de la amistad en la integración social. Se interesó particularmente en cambiar los medios de mantener el contacto y ha elaborado recientemente los medios electrónicos de comunicación como bases para las redes interpersonales (Wellman y Hogan, 2006). Este trabajo ha convergido recientemente con ideas sobre capital social que se desarrollaron a partir del trabajo de Putnam (2000). Las contribuciones más importantes a este trabajo han sido las reflexiones de Lin (2001) y Burt (2005, véase también Lin et al., 2001).
Numerosas otras aplicaciones, demasiado numerosas para citar aquí, han ampliado el análisis de redes sociales en redes políticas y de políticos, movimientos sociales, criminalidad y terrorismo, redes religiosas y en otros lugares. Muchas de estas áreas son revisadas en el próximo Manual Sage de Análisis de Redes Sociales (Carrington y Scott 2011)

3 Entran los físicos

Quizás el desarrollo más llamativo en el análisis de la red ha sido el crecimiento del interés aparente entre los físicos al aplicar las ideas de la red a los fenómenos sociales. En 1998, Duncan Watts y Steven Strogatz publicaron un artículo (Watts y Strogatz1998) que revisaba algunas de las ideas sobre redes aleatorias que habían surgido de la obra de Stanley Milgram sobre "mundos pequeños" (Milgram, 1969, Travers y Milgram, 1969). Tomando estas sugerencias y trabajos previos sobre redes aleatorias, teóricos como Barabasi (2002) y Watts (1999, 2003) propusieron lo que consideran nuevas áreas de aplicación al mundo social. Por desgracia, estos físicos han ignorado o han ignorado la gran cantidad de trabajo previo en las redes sociales y han propuesto investigaciones en, por ejemplo, redes de directorios sobre la base de que ninguno hasta ahora ha sido emprendido! La conciencia pública de las implicaciones del análisis de redes para investigar el mundo social ha sido fuertemente influenciada por las actividades de proselitismo de los físicos, y su trabajo es elogiado a menudo como nuevo e innovador por aquellos que son igualmente inconscientes del trabajo de los sociólogos (véase, Por ejemplo, Buchanan 2002).
Una revisión de estudios publicados por Freeman (2004) ha demostrado que el trabajo de los físicos rara vez ha citado el trabajo de los analistas de redes sociales y los analistas de redes sociales han sido reacios a comprometerse con el trabajo de los físicos. De hecho, un análisis de la red de patrones de citas muestra claramente una separación casi completa de los dos grupos.
Hay indicios de que esta división se está desmoronando, al menos en lo que respecta a los sociólogos. Watts se ha convertido a la sociología, pero Barabasi y otros influenciados por él persisten en ignorar el trabajo de los anteriores. Sin embargo, el trabajo de los físicos ha esbozado áreas de investigación que fueron subestimadas en análisis previos de redes sociales y un acercamiento será fructífero para ambas partes.
Un área clave destacada en el trabajo de los físicos ha sido la dinámica de redes y el cambio con el tiempo y sin duda ha sido un área que ha sido desarrollada sólo débilmente, si es que, por sociólogos que trabajan en análisis de redes sociales. Mucho trabajo sociológico ha sido estático o se ha ocupado simplemente de una secuencia de secciones estáticas de las redes, pero los métodos de los físicos prometen maneras de avanzar hacia los estudios adecuadamente dinámicos de la transformación de la red y la explicación de los procesos de red.

4 Áreas de avance

En el trabajo actual, se pueden identificar cuatro grandes áreas de avance. Estos son el uso de pruebas de significación estadística, el desarrollo de modelos de cambio longitudinal, la exploración de nuevos métodos de visualización y exploraciones en el contexto cultural de los modelos de redes sociales. Aunque ha habido algunos intentos de utilizar medidas estadísticas básicas de probabilidad y significación para probar hipótesis sobre la estructura de la red, sólo recientemente se han hecho avances significativos en esta área. Los procedimientos estadísticos estándar como las pruebas de significación, la regresión y el análisis de la varianza asumen la independencia de las observaciones, y esta suposición no concuerda con los datos típicos de la red. Por esta razón, se han requerido nuevas técnicas estadísticas, siendo el trabajo más importante el trabajo de Stanley Wasserman y sus colegas (Wasserman y Pattison, 1996, Pattison y Wasserman 1999, Robins et al.1999) para generalizar los grafos de Markov a una familia más grande de Modelos. Sus modelos de grafos aleatorios exponenciales -a veces denominados p* modelos- definen una distribución de probabilidad en el conjunto de todas las redes que se pueden construir en un conjunto dado de puntos usando vectores paramétricos específicos. Los grafos generados al azar varían a lo largo de todo el rango de completamente no conectados a completamente conectados, y log odds ratios de las probabilidades se utilizan para producir estimaciones de Monte Carlo que hacen posible una comparación de una red real con el conjunto de lógicamente posibles grafos con el fin de evaluar la probabilidad de su ocurrencia por casualidad.
Además de su enfoque descriptivo, gran parte del análisis de redes sociales también se ha concentrado en las características estáticas de las redes sociales. Esto también ha comenzado a cambiar en los últimos años, ya que se ha prestado más atención a los procesos dinámicos que intervienen en los cambios en el tiempo. Un avance clave en esta dirección ha sido el uso de modelos que ilustran las formas en que el comportamiento de los agentes individuales da lugar a transformaciones globales de la estructura de la red.
En los denominados modelos computacionales basados ​​en agentes, los agentes (ya sean individuos o grupos) son vistos como entidades que siguen las reglas, cuyas decisiones de actuar de una manera u otra son consecuentes para la red global en virtud de su concatenación con las consecuencias de la acción de otros . Por lo tanto, el conocimiento de las reglas bajo las cuales actúan los agentes puede ser utilizado para predecir patrones generales de cambio en la estructura de la red.
La búsqueda de explicaciones de cambio en el tiempo ha sido promovida por el desarrollo de una serie de métodos longitudinales que se han basado en modelos computacionales basados ​​en agentes (ver Monge y Contractor 2003). Tom Snijders (Snijders y van Duijn 1997, Snijders 2001, 2005) ha desarrollado un enfoque que ve el ajuste incremental de la acción individual a la estructura cambiante de la red, resultando en un proceso continuo pero a menudo no lineal de desarrollo de la red. Los agentes actúan «miopically», con sólo la concepción parcial de las consecuencias más amplias de sus opciones y los cambios que han resultado de sus acciones. Las redes evolucionan a través de la iteración continua de acciones y pequeños cambios incrementales pueden acumularse hasta un punto de inflexión en el que puede producirse una transformación no lineal en la estructura de la red. El trabajo actual en esta área está haciendo conexiones importantes con el trabajo temprano de Wasserman (Wasserman1980) y sus modelos exponenciales del grafos aleatorios. El enfoque general se ha implementado en el programa SIENA de Snijders para facilitar su uso.
La visualización de las redes sociales ha sido durante mucho tiempo una meta del análisis de redes sociales, originado en los primeros sociogramas. Sin embargo, una vez que las redes alcanzaron un tamaño mayor que un puñado de puntos, se hizo difícil dibujar sociogramas precisos y legibles. El deseo de recapturar el simple impacto visual del sociograma ha motivado el intento de investigar formas de dibujar diagramas de red que retengan los patrones espaciales inherentes a los datos relacionales. El escalamiento multidimensional emergió como uno de los primeros intentos de superar el revoltijo de líneas entrecruzadas y mostrar puntos según su distancia relativa en el espacio social. Las implementaciones de este enfoque ya están disponibles en los principales paquetes de software, y también están empezando a estar disponibles técnicas como el análisis de correspondencia múltiple. Freeman y otros, sin embargo, han estado explorando bases alternativas para la visualización, incluyendo aquellas que son capaces de prevenir imágenes en movimiento de cambio de red.
El trabajo teórico ha sido durante mucho tiempo subdesarrollado en análisis de redes sociales. Si bien los métodos en sí no requieren ni implican ninguna teoría sociológica en particular, requieren una contextualización teórica en debates más amplios. Los argumentos teóricos recientes más importantes han sido los que han retomado el trabajo de White (1992) en temas de cultura, identidad y agencia.

Ann Mische (Mische2003, véase también Mische 2007) ha desarrollado algunos argumentos interesantes que se basan en el trabajo realizado con Mustafa Emirbayer (Emirbayer y Mische1998). El mismo Emirbayer ha contribuido a un importante trabajo sobre el marco de la "sociología relacional" que él ve como el fundamento del análisis de redes sociales (Emirbayer y Goodwin, 1994).

5. Conclusión

El potencial de las técnicas de minería de datos para el análisis de las fuentes de datos disponibles está comenzando a ser reconocido a través de las ciencias sociales (ver Savage y Burrows 2007), y la formación de esta revista y de Avances en Análisis de Redes Sociales y Minería (ASONAM) es una marca De su potencial para el campo del análisis de redes sociales. Las nuevas técnicas de análisis de redes son las más apropiadas para conjuntos de datos a gran escala del tipo que generalmente no han sido posible investigar utilizando técnicas de análisis de redes sociales convencionales. Las técnicas de minería de datos permiten que tales conjuntos de datos sean examinados de manera que prometan nuevos avances en metodología y conocimiento sustantivo. Sin embargo, es importante que el uso de estas técnicas no conduzca a una reversión al trabajo puramente descriptivo. En los primeros tiempos de las técnicas computarizadas de análisis de redes sociales, la tendencia entre los investigadores era generar datos y "hallazgos" con poca o ninguna consideración de su importancia para cuestiones teóricas sustantivas.
Esto llevó a muchos observadores de las estadísticas y sociogramas producidos a responder "¿y qué?" Análisis de redes sociales luchó para madurar hasta el punto en que las preguntas analíticas se convirtió en el centro de las investigaciones y los datos se utilizó para probar y objetivos explicativos adicionales.
Sería un desastre si el uso de las nuevas técnicas de minería de datos nos devolviera a esa situación anterior, en la que los investigadores estaban más interesados ​​en patrones que en la interpretación sustantiva de esos patrones. Esto no debería ser un tiempo para los especialistas en metodología por sí solo para explorar determinados conjuntos de datos. Se debe aprovechar la oportunidad para la cooperación interdisciplinaria en la que aquellos con un conocimiento sustantivo de un campo particular pueden cooperar productivamente con especialistas técnicos para producir esos poderosos estudios analíticos y explicativos que pueden promover la agenda del análisis de redes sociales en los muchos campos sustantivos de Ciencias Sociales.

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ARS aplicado: Parentesco y comercio en Molinos

 Análisis de Redes sociales y actividades económicas en las comunidades de Molinos

Laura Teves – Universidad Nacional de La Plata[1]

Publicado en REDES- Revista hispana para el análisis de redes sociales - Vol. 9,#2, Diciembre 2005 Link al original

Resumen

Una de las características principales de las sociedades andinas es la existencia de complejas redes socio-políticas y económicas, las cuales hasta la actualidad se han estructurado mediante claras reglas de parentesco, tanto ficticio como real. Éstas tomaron la función de poder ordenador de un sistema, el cual y a primera vista, parece no tener límites. En la actualidad, en medio de la fuerte tendencia a la mundialización, las relaciones en estudio se encuentran, por un lado, todavía bajo el régimen de los lazos de parentesco, mientras que por otro lado, se observa el desarrollo de nuevos vínculos económicos y en consecuencia nuevas configuraciones que intervienen en el sistema tradicional. Según nuestra opinión, el análisis de redes sociales (ARS) es una de las metodologías más importantes para describir las relaciones socio-económicas en su actual fase de transformación, al tiempo que nos permiten efectuar un análisis crítico sobre las sociedades andinas. De este modo, no sólo queremos mostrar qué personas están envueltas en estas redes, sino también cómo los efectos provocados por la misma red.

Palabras clave: sociedades andinas; relaciones económicas actuales, análisis de redes sociales, dinámicas locales.

Abstract

The central feature of rural Andean societies is their extensive socio-economic network which is connecting different local units to regional clusters. Until recently it was structured by clearly defined rules of real and fictitious kinship and it played a decisive role in the organization of power on the local and regional level. At first view, the norms seem to define strict limits but contemplated precisely, they reveal inherent flexibilities and potentialities of frontier crossing. Various factors that are forced by the influence of both the world system and the local dynamics, like migration and the import of money based economy, instigated a process of profound alteration. The relationships based on kin and alliance began to shift into sectors controlled by economic parameters which are generated and defined on transnational level. As a consequence, the new configurations began to transform the traditional systems. According to our opinion, the method of Social Network Analysis (SNA) is one of the most important tools to be applied in Social Anthropology for the description of current socio-economic relationships of a given local or regional group. It also is valid to detect tendencies, attitudes and behavior involved in the dynamics of social processes. In this context, we will make a critical review of the transformation processes actually taking place in local societies, in this case Andean groups, which allows registering their most pending problems.

Key words: Andean societies; current economic relationships, Social Network Analysis, local dynamics.

Introducción

El interés etnográfico por las estrategias de subsistencia de grupos humanos que registran una larga permanencia y continuidad en determinadas regiones del globo es creciente a lo largo de la literatura antropológica. Esto refleja el interés más general en el estudio de modos de vida fundados en una experiencia milenaria de adaptación humana por su valor potencial en relación a la explotación racional y sostenible (Leff, 1993) de recursos en diferentes ecosistemas.

La investigación acerca de la utilización diferencial del medio ambiente -estrategias de delimitación y uso del espacio, complementariedad entre regiones ecológicamente diferentes- (Murra, 1992) y los circuitos de intercambio y comercialización de materias primas y productos, requiere de información de base acerca de actividades de interés económico en esas poblaciones.

En tal sentido, la factibilidad de abordar el estudio etnográfico de actividades (Howard, 1963) que se realizan -parcial o totalmente- en el ámbito doméstico e involucran el uso de recursos naturales y tecnologías de tipo tradicional, fundamenta la propuesta de exploración sistemática -desde una perspectiva microanalítica- de la actividades de subsistencia en la región de los Valles Calchaquíes en la Provincia de Salta, Argentina.

La problemática propuesta en esta investigación se circunscribe al dominio de las actividades domésticas. En ese ámbito es posible acceder a las configuraciones complejas en que saberes y prácticas que integran las actividades cotidianas se articulan y adquieren significación (Lave, 1995). La metodología de trabajo etnográfico posee un valor heurístico -cuya exploración constituye el eje de nuestra investigación- en tanto amplía el universo de los hechos a considerar y por consiguiente conduce a la reformulación de los marcos conceptuales previos -tanto de naturaleza teórica como metateórica.

En el marco de las transformaciones actuales y de las nuevas modalidades que adoptan los procesos productivos a fin de siglo (Arizpe, 1993) se plantea la necesidad de realizar estudios a microescala de las estrategias de subsistencia, de propiciar la valoración y preservación de conocimientos y prácticas. Al mismo tiempo que la consideración del alcance y complejidad de las actividades que se desarrollan en el ámbito de la unidad doméstica nos conduce al reconocimiento de una trama de interacciones que la trascienden (Crivos, 2004). Los vínculos entre actores interpenetran diferentes dominios y niveles de la vida grupal –económico, social, ideológico, político- introduciendo un enfoque diferente del modo de vida de las comunidades en estudio. De este modo, la perspectiva de redes sociales resulta adecuada para la identificación de los actores individuales y caracteriza sus vínculos con otros actores y la visualización de los patrones de organización. La localización particular de los actores en las redes emergentes conlleva razones y ocasiones para la acción y en este sentido informa acerca de las decisiones individuales (Adler Lomnitz, 1994; Borgatti & Pacey, 2004).

Redes sociales y actividades económicas en las comunidades del Departamento de Molinos

Esta investigación se desarrolla en las comunidades emplazadas en el valle calchaquíes –entre los 2800 y 6100 metros sobre el nivel del mar- en el área del Departamento de Molinos provincia de Salta, región del noroeste de Argentina (NOA). La textilería tradicional junto a la cría de ganado ovino, caprino y de camélidos y la agricultura del pimiento, vid, cebolla y forraje con riego por acequias, son actividades que identifican a estos grupos campesinos andinos.

El área de estudio ha sido intensamente estudiada desde la perspectiva histórica y arqueológica. El interés por la investigación de procesos sociales y culturales que afectan a la región se ha volcado en numerosos estudios que remiten a períodos prehistóricos de ocupación territorial por parte de poblaciones indígenas diaguitas -cacanes y calchaquíes-, a las crónicas de los viajeros y a documentación sobre las haciendas españolas durante el período colonial, así como la investigación etnográfica iniciada en el año 1976 (Crivos, 1978; Martínez, María Rosa y Crivos, 1989).

Los grupos de campesinos de la zona de Molinos se caracterizan por formar parte de las familias cuyos apellidos pueden rastrearse en los archivos parroquiales del pueblo, y en los registros civiles y las fuentes documentales que datan del siglo XVIII. Los núcleos familiares están integrados por la pareja, ambos de la misma zona, con varios hijos entre 5 y 6, nietos y tíos o abuelos muy ancianos. Otros grupos familiares están conformados sólo por adultos y sus nietos o niños que les han sido dejados para su crianza. Esto hace que las relaciones entre las familias “molinistas” sean muy estrechas, la gran frecuencia de lazos parentales reales se ven reforzados por las relaciones de parentesco ficticio como el compadrazgo.

La mayoría de la población ha recibido instrucción escolar básica, a excepción de los más ancianos que son analfabetos. Los adultos se perciben como personas que trabajan intensamente, ocupados durante las horas de día y en muchos casos, de la noche, y a lo largo de todo el ciclo anual. Las rutinas de trabajo en el ámbito doméstico y en el servicio a las fincas, son actividades que se reconocen inseparables de la trayectoria de vida y en las que están integradas desde la niñez.

Sus historias de trabajo y familiares muestran el desplazamiento permanentemente entre la zona de los valles calchaquíes y las zonas aledañas al resto de las provincias, así como los frecuentes viajes a la capital salteña.

Periódicamente, los molinistos recorren diferentes unidades domésticas emplazadas en los cerros y el valle, sus constantes visitas motivadas por la actividad textil señalan y refuerzan los vínculos de amistad, parentesco y comerciales. Es posible reconocer así circuitos de la actividad que mantienen relacionadas sus unidades domésticas por largo tiempo e integradas territorialmente aún cuando están en sitios muy distantes.

En un contexto más amplio, sus trayectorias de trabajo los vinculan a la producción agrícola, ganadera y artesanal dentro de las grandes fincas del Valle Calchaquí, en su doble condición de puesteros en el cerro y su mano de obra al servicio de los finqueros. En los últimos 30 años, los cambios en la economía regional y las condiciones de trabajo modificaron sus actividades de subsistencia. Algunos de ellos continúan en los puestos del cerro como arrenderos, otros adquirieron la propiedad de las parcelas que trabajan, mientras que el resto se ha establecido en el pueblo de Molinos y sus alrededores ocupados en la administración y servicios municipales, escolares y hospitalarios.

Desde la década de los 80 y hasta la actualidad, algunas familias se unieron a emprendimientos de tipo productivo para la cría de ganado -vicuñas y otros camélidos de altura, la producción de hilos de fibra y la elaboración de textiles-, ubicándose junto con otros grupos de la región, en el marco de la demanda y la comercialización en los mercados internacionales.

Formulación de hipótesis de trabajo

El enfoque y la información etnográfica presentada precedentemente condujeron a la delimitación y planteo de tres hipótesis que en adelante, guiarán la investigación en el sentido del ARS. Quedan de este modo enunciadas:

1. Las prácticas cotidianas en las unidades domésticas remiten a entornos sociales y espaciales más amplios que pueden delimitarse a través de la red social de un Ego.

2. La toma de decisiones individual es relativa a la racionalidad de los patrones de organización intragrupal.

3. Las prácticas cotidianas manifiestan una persistencia de la complementariedad ecológica entre los microambientes andinos.

El planteo de estos supuestos permite establecer una correspondencia con los objetivos de la investigación, con los datos relacionales utilizados para el análisis y las redes descriptas, así como derivar los resultados de sus propiedades y las consecuencias de estos resultados en las explicaciones de los fenómenos abordados.

Objetivos	Corpus de datos	Descripción red	Resultados
Delimitación de la red social involucrada en las actividades económicas	Relaciones personales de ego	Transacciones para la subsistencia	Correlación de los atributos relacionales en las redes personales
Caracterización del patrón organizativo implicado en las actividades	Relaciones entre expertos	Especialidades y subtareas en la textilería	Composición de los grupos de práctica
Reconstrucción del circuito de producción y comercialización en la región (tradicional y actual)	Relaciones entre localidades y actividades de intercambio	Circulación de recursos, información y trabajo	Topología de la red de transacciones

Tabla 1. Articulación de las diferentes etapas de la investigación y su adecuación con un encuadre relacional.

Datos para un análisis de redes sociales

Inicialmente, tomamos el material de entrevistas semiestructuras realizadas a 15 informantes. Estas personas fueron elegidas por su reconocida y destacada condición de “experto” en la realización de los característicos textiles del valle calchaquí salteño. Este material nos aportó información cualitativa acerca de los actores involucrados y sobre las actividades económicas como una secuencia de operaciones en la cadena productiva. Posteriormente, tomamos el mismo corpus de referencia para mostrar cómo las mismas actividades pueden ser abordadas desde las relaciones entre los actores involucrados.

El tratamiento de los datos discursivos y observacionales resultó, en la primera etapa de la investigación, en la delimitación del dominio de la actividad textil, la definición de categorías para su descripción y ordenamiento del campo conceptual implicado. A partir de las particularidades del relato de cada uno de los informantes elegidos se elaboró un modelo que caracteriza el proceso completo de obtención de productos basado en el dominio conceptual de la actividad (Teves, 2002).

En una segunda instancia de la investigación, identificamos y extraemos del corpus inicial, la información sobre los aspectos relativos a la interacción entre los individuos en el ámbito doméstico y en  diversos espacios significativos para la prosecusión de la actividad. En este momento del desarrollo de la investigación, los “vínculos reales” concentran nuestro especial interés y se abandonan las relaciones cognitivas establecidas entre las categorías de la actividad en el análisis del corpus discursivo ya estudiado. Ahora nos concentraremos en el carácter ontológico relacional de estos datos como una alternativa extraída del mismo corpus e inspirada en las hipótesis provenientes de la perspectiva del ARS.

Los datos relacionales nos permitirán describir las “actividades” como expresión de cada uno de los episodios que acontecen al establecerse una relación de intercambio de recursos o de realización de tareas comunes en lo que ya hemos descripto como dominio de la actividad. Para lograr este propósito introduciremos la noción de red social, de modo que en adelante, intentaremos una caracterización de la actividad textil desde la perspectiva de una serie de actores que mantienen vínculos o lazos en ese contexto socio-cultural de una región de los Valles Calchaquíes. La consideración de los actores y el contenido de las relaciones, expresadas en forma de redes, presentan una clara alternativa metodológica con implicancias en la descripción e interpretación de la actividad.

Contextos	Nodos	Atributos de los nodos	Tipos de relaciones	Red y su visualización	Alcance de la red
Actividades cotidianas en la unidad doméstica	Informante “experto”	Sexo, edad, división del trabajo	Lazos parentales y lazos no parentales	Red de ego	Local
Actividades en las Comunidades Fincas Mercados Asociación[2]	Tejedores, troperos, criadores, asociados y otros.	Tipo de especialidad y tareas	Lazos no parentales: de intercambio y laborales	Red total de especialización	Regional
Actividades en zonas ecológicas	Pueblos y parajes	Tipos de ambientes	Relaciones de complementariedad entre zonas	Red geográfica	Trasregional

Tabla 2.Actividades de subsistencia en términos de los datos para el ARS

1. Las relaciones personales en las actividades domésticas

El ego-informante seleccionado en esta instancia de análisis es una mujer de 45 años que vive con su familia en una unidad doméstica del valle, próxima a las orillas del río Calchaquí, en la localidad de Tomuco. La informante menciona 34 personas -hombres, mujeres y niños-, con las que se relaciona a través de varias actividades, entre ellas la textilería, la agricultura, la recolección, la cría de ganado y el trabajo asalariado. La red de las actividades mencionadas generan entre ella y los alters mencionados, intercambios diádicos de bienes y de trabajo que resultan en 52 transacciones.

La residencia de las personas vinculadas remite a sitios distribuidos a lo largo del valle o localizados a diferentes alturas en los cerros. Las personas señaladas son en su mayoría parientes, otras identificadas como vecinos, amigos o sólo conocidos. Las relaciones que se entablan pueden agruparse según varias formas de intercambio económico local: “al partir”, “multiplico”, compra-venta, “dar obra” y “sociedad”.

Cada par de nodos y su correspondiente lazo, cuyo contenido refiere a un objeto, transacción o servicio, encuentra un lugar en la matriz de adyacencia. Los lazos dirigidos que indican la orientación de un vínculo entre Ego y sus Alters, permite seguir la dirección de las interacciones. Pero, en algunos casos se observa la falta de reciprocidad en las interacciones entre el informante y los alters mencionados. En nuestro caso, la situación de corte sincrónico que supone este tipo de investigación pone esta restricción a los datos revelados.

En la tabla 3 se observa la disposición de los datos codificados que han sido utilizados para construir la red personal de un informante y establecer las correlaciones según las variables relacionales de transacciones, parentesco y espacio de las actividades de valor económico.

Informante (I) I-SCHG[3]	Alter (II)	Tipos de transacciones Cantidad de transacciones	Parientes[4] No parientes	Lugares[5]
	II-AG	Intercambio Cooperación Cooperación 3	NP: Amigas 0	Tomuco 1
	II-CH	Compra-venta 1	NP: Conocidos 0	Pueblo de Molinos 0
	II-SC	Intercambio “sociedad” 2	Pariente (primo) 1	Las Ramadas Humanao 0
	II-S1	Intercambio: “al partir” “multiplico” “vende al gancho” Cooperación 2	Pariente (prima) 1	Colomé 0

Tabla 3. Ordenamiento de las relaciones económicas, sociales y espaciales de un ego y sus alteri para la construcción de su red personal

2. Los grupos y subgrupos en las redes de actividad

Las relaciones que se entablan entre los actores son tomadas o construidas por la descripción que surge de los propios informantes al referir a los actores que intervienen y desempeñan funciones específicas en la actividad textil. Los vínculos entre los actores quedan señalados mediante líneas que unen los puntos de cada grafo. Pero esas relaciones no son equiparables, es decir, cada miembro de la red conforma un grupo, cuyos miembros se caracterizan por un tipo de atributos y se asocian a través de las distintas tareas que desarrollan.

Observamos que los informantes identifican al menos tres tipos de integrantes en su propia red: (1) los especialistas en la elaboración de las piezas de tejido: tejedores, hilanderas, componedoras, (2) agentes en la compra-venta: Coordinador de la Asociación, empresarios, promotores culturales, funcionarios municipales, finqueros, contratistas que “dan obra” y (3) abastecedores de materia prima: “caravaneros”, “ambulantes”, transportistas, criadores.

Los datos sistematizados y utilizados para comparar las Ego-redes se presentan en la tabla 4 donde se ordenan en base a las tareas específicas que desempeñan los actores y los vínculos en la red de la actividad textil.

Código	Nombre	Código de la actividad	Actividad
1	TG	1	Tejedor
5	AG	1	Hilandera – Tejedora
9	Ach	3	Carpintero
15	Afa	1	Tejedora pulloveres de la APASPNM
16	Aro	1	Modista de la APASPNM
22	Boli	2	Vendedor tintura
26	Cata	2	Intermediario lanas y cueros
29	Yapu	1	Componedora
30	Comprador1-LCCH	2	Comprador de hilo
33	Comprador1-SR	2	Vendedor de lanas
36	Comprador2-SR	2	Trocador de plantas medicinales
38	Comprador3-SR	2	Comprador de lana
40	Criador1-SR	2	Vendedor de lana de llama y oveja
41	Criadores1-JG	2	Productor de lana llama
45	DiFaLo	2	Hilandera – Componedora
47	EG	1	Tejedor
48	Guay	1	Tejedor- Agricultor
52	Finquero-RV	2	Finquera
57	Choco	3	Carpintero
67	GeGó	1	Tejedor
69	GraBa	2	Promotor de eventos culturales
70	GTR	1-3	Tejedora- Criadora de ovejas
78	Ha.Gu	3	Tropero de caravanas
79	Herrero-MF	3	Herrero
81	Ha.LCCH	3	Tinturas industriales
84	JuQui	3	Agricultor- Criador
88	MeBull	2	Organizadora Feria del Sol
94	Meló	2	Coordinador de la AAPSPNM
99	ResponsableMercadoArtesanal	2	Funcionario provincial
103	BertoFa	2	Intendente
109	SR	3	Tropero de caravanas
111	Sr. Fa	3	Criador y productor de lana
115	Sr. Ló	1-3	Criadores- Tejedor
123	Sr. Torteros-SCHG	3	Ceramista (torteros)
134	Sr.darobra1-EG	2	Empleador
137	Sra. Gó	3	Tinturas industriales
147	Sra. Ló	1-3	Criadora. Hilandera
151	Sr2-SR	3	Trocador de mercaderías
156	VL	2	Intermediario
158	Yuyero1-JG	3	Trocador de vegetales para teñir

Tabla 4. Codificación y ordenamiento de los actores y los vínculos en la red de la actividad textil

3. Las relaciones sociales en el espacio

Los 15 informantes entrevistados proveyeron un listado de personas con las que participan juntos en la actividad textil. Mediante las respuestas obtenidas se localizó a estas personas en diferentes puntos geográficamente referenciados en los valles interserranos, zonas próximas a las localidades y parajes en otras provincias limítrofes y en puntos más distantes de la región del NOA.

La lista sin repeticiones alcanza a 175 personas, las que entran en relación con los informantes a partir de las transacciones llevadas a cabo en el marco de la obtención de recursos naturales, la disponibilidad de tecnología, la contratación de mano de obra y la comercialización de productos en el mercado.

La red de relaciones encuentra un correlato geográfico en el territorio delimitado por el Departamento de Molinos y otras localidades de la región. A partir de 38 localidades que remiten a 68 pares de tramos en 3 trayectos que atraviesan de norte a sur y de este a oeste -a lo largo de valles, abras y cerros-, todos los espacios del Departamento de Molinos y se proyectan desde la región hacia las ciudades de Antofagasta y Santa María de la provincia de Catamarca, así como a las provincias de Córdoba y Buenos Aires. Al norte la circulación llega hasta Salta capital y más allá de las fronteras con Bolivia.

La tabla 5 y 6 muestran la disposición de los datos utilizados para establecer y medir el grado de conexión entre las redes personales, la obtención de recursos provenientes de los microambientes ecológicos y la circulación de productos por las rutas a escala de la región.

Código Lugar	Nombre de la localidad	Materias primas Tecnología Textiles	Actividades relacionadas
L1	Tomuco-Molinos	Hilados Tejidos	Cultivos Cría de animales Agricultura Abono
L2	Molinos-Pueblo	Hilos Tejidos Utensilios	Turismo Provisiones Comercialización
L3	Santa María-Catamarca	Hilos	Cueros
L5	Tacuil-Molinos	Nogal para teñir Utensilios Sogas	Cría de animales Semillas de maíz
L7	Salta-Capital	Tinturas industriales	Artesanías Comercialización
L8	Compuel-Salta	Vellón de lana Hilos de llama y oveja	Plantas Medicinales
L9	Colomé-Salta	Hilados	Cultivos Cría de animales
L10	Humanao-Molinos	Tejidos	Agricultura
L11	Entre Ríos-Molinos	Hilos Peines Tejidos	Agricultura Cría de Vicuñas en semicautividad Comercialización
L12	Santa Rosa_Molinos	Tejidos	-
L13	Barranca-Molinos	Lanas	Cría de animales
L14	Hualfin-Molinos	Utensilios Lanas	Cría de animales
L15	Luracatao-Molinos	Lanas Hilos	Cría de animales
L23	Buenos Aires-Capital	Tinturas Telares	Comercialización
L24	Mayuco- Tacuil	Lanas	Cría de animales
L26	La Esquina-Molinos	Tejidos	-
L27	Antofagasta de la Sierra- Catamarca	Lanas	Cría de animales
L29	Cafayate-Salta	Utensilios	Comercialización
L31	Córdoba	Tejidos	Comercialización
L33	Huerta Grande_Salta	Tejidos	Agricultura
L34	Cabrería- Luracatao	Lanas	Cría de animales
L35	Alumbre- Luracatao	Lanas	Cría de animales
L36	Compuel_Salta	Lanas, hilos de llama y oveja Peleros	Cría de ovejas, llamas cabras Recolección de plantas medicionales

Tabla 5. Disposición de los datos sobre recursos y lugares en la red de actividades económicas

1.      Alumbre/Luracatao- Entre Ríos	2.      Luracatao- Tomuco
3.      Amaicha- Tacuil	4.      Molinos- Amaicha
5.      Banda Grande – Entre Ríos	6.      Molinos- Banda Grande
7.      Banda Grande – Salta	8.      Molinos- Buenos Aires
9.      Banda Grande- Molinos	10.  Molinos- Córdoba
11.  Barranca/Tacuil- Molinos	12.  Molinos- El Colte
13.  Bolivia- Molinos	14.  Molinos- Huerta Grande
15.  Bolivia- Tomuco	16.  Molinos- Humanao
17.  Brealito- Tomuco	18.  Molinos- Luracatao
19.  Buenos Aires- Entre Ríos	20.  Molinos- Salta
21.  Cabrería- Entre Ríos	22.  Molinos- Santa Rosa
23.  Cachi Adentro-Tomuco	24.  Molinos- Tomuco
25.  Cafayate- Molinos	26.  Patos- Molinos
27.  Cafayate- Tomuco	28.  Patos- Tomuco
29.  Catamarca- Molinos	30.  Salta – Tomuco
31.  Colomé- Molinos	32.  Salta- Entre Ríos
33.  Colomé- Tomuco	34.  Salta- Luracatao
35.  Compuel- Tomuco	36.  Salta- Molinos
37.  El Puente- Banda Grande	38.  Santa María/Catamarca- Entre Ríos
39.  El Puente- El Churcal	40.  Santa Rosa- Entre Ríos
41.  El Puente- Entre Ríos	42.  SantaMaría/Catamarca- Tomuco
43.  El Refugio/Luracatao- Entre Ríos	44.  Seclantás Adentro- Tomuco
45.  Entre Ríos – Molinos	46.  Tacuil- Entre Ríos
47.  Entre Ríos- Buenos Aires	48.  Tacuil- Molinos
49.  Entre Ríos- Cachi	50.  Tacuil- Tomuco
51.  Entre Ríos- Luracatao	52.  Tacuil-Patos
53.  Entre Ríos- Salta	54.  Tomuco- Amaicha
55.  Entre Ríos- Tomuco	56.  Tomuco- Entre Ríos
57.  Hualfín – Tomuco	58.  Tomuco- La Esquina
59.  Hualfin- Molinos	60.  Tomuco- Luracatao
61.  La Puerta/Luracatao – Entre Ríos	62.  Tomuco- Molinos
63.  Luracatao- Entre Ríos	64.  Tomuco- Salta
65.  Luracatao- Molinos	66.  Tomuco- Santa Rosa
67.  Luracatao- Seclantás	68.  Tomuco- Tiopampa

Tabla 6. Listado de pares de localidades referentes a los trayectos en las rutas de circulación de materias primas,

mano de obra y comercialización de textiles

Estrategias analíticas para las redes sociales

La elección de los modelos de ARS se adecua a los objetivos propuestos para este estudio, por esto, hemos optado por establecer tres instancias analíticas acordes a las hipótesis planteadas y que al mismo tiempo proveen un dominio conceptual formalizado y operativo, así como procedimientos para convalidar los supuestos de partida.

Conceptos operativos	Modelos de ARS	Algoritmos en UCINET6
Ego-red, variables, multiplicidad de lazos. Correlación estadística: red observada, red estructura.	Modelo estadístico de Correlación de Matrices	TOOLS > STATISTICS > MATRIX (QAP) > QAP-CORRELATION
Densidad: tamaño, lazos, pares, componentes, pasos.	Modelos de Densidad	NETWORK > EGO NETWORKS > DENSITY
Conectividad: caminos, punto de corte, distancia, alcance.	Modelos de Cohesión	NETWORK > COHESION > DISTANCE NETWORK > COHESION > REACHABILITY

Tabla 7. Selección de los cálculos para la resolución de los problemas planteados

La hipótesis 1, enunciada del siguiente modo,

Las prácticas cotidianas en las unidades domésticas remiten a entornos sociales y espaciales más amplios que pueden delimitarse a través de la red social de un Ego

será testeada a través del análisis de correlación o QAPCorrelation. Este procedimiento estadístico permite comparar redes y expresar el grado de asociación entre ellas. De este modo, una de las redes se constituye en una red observada mientras que la otra es la red modelo o estándar.

Los datos relacionales obtenidos de las entrevistas a un informante permitieron obtener 3 redes personales. Las redes están construidas sobre la base de relaciones de: intercambio, -representando la variable dependiente- y sobre relaciones de parentesco y localización -como variables independientes.

El cálculo en UCINET6 procede a partir de 3 matrices originadas de los pares ordenados seleccionados de acuerdo a las variables. Dos de las matrices –denominadas modelo-  permitirán crear redes que servirán para correlacionar con una sola matriz que tomaremos como la observada. Entonces corre el algoritmo denominado QAP, de Correlación de Matrices o Procedimiento de Asignación Cuadrática. Este mecanismo consiste en el cálculo del índice de Pearson cuyo valor es significativo si es < 0.05 y no hay correlación entre la redes si el valor es mayor.

En nuestro caso, los valores obtenidos como resultados de la correlación indican que entre la matriz observada “transacción” y la matriz “lugar”, la correlación de Pearson es 0.534, es decir, mucho mayor que 0.05: En el caso de la correlación entre la matriz observada “transacción” y la matriz estructura “parentesco” el índice de Pearson es 0.511. Por lo tanto, concluimos que no existe asociación entre la red de transacción de un ego y sus redes parentales y espaciales.

Transacciones totales de un Ego en la muestra de Informantes: circulación de objetos y trabajo en la actividad textil y otras actividades cotidianas	Frecuencia de intercambio en las actividades económicas cotidianas de Ego

Transacciones entre parientes y no parientes de Ego	Transacciones que relacionan personas mediante parámetros de localidad de residencia de Ego y otras localidades de la región

REFERENCIAS

EGO (en verde)

Personas vinculadas sólo por la actividad agrícola, la ganadería y servicios (azul)

Personas vinculadas sólo por la actividad textil (rosado)

Personas vinculadas por la actividad textil, agricultura, recolección y ganadería (amarillo)

Grosor de los lazos: indica mayor frecuencia de interacción.

Relaciones recíprocas entre los Alteri Parientes (azul)

Alteri No parientes  (rosado)

Alteri que viven en la Localidad de EGO (azul)

Alteri en diferentes localidades del Valle (rosado)

Figura I. Visualización de la Egored en base a las variables medidas

La hipótesis 2, enuncia que

La toma de decisiones individual es relativa a la racionalidad de los patrones de organización intragrupal.

Sostendremos este supuesto sobre la base del análisis de densidad o density, el cual introduce una rutina que construye la red de ego para cualquier actor dentro de la red total y computa una colección de medición para la egored. Considera juntos o separados, los datos dirigidos dentro y fuera de las redes y calcula 14 medidas propias de las egoredes.

Con los datos de los 15 casos que conforman la muestra total de informantes y sus mencionados se construyó una matriz de actor x actor, *15 x*157. La matriz contiene las relaciones que establecen los 15 informantes a lo largo de la secuencia de etapas para la actividad textil la cual introduce 157 alteri con 202 relaciones entre ellos. De esta manera se obtiene un digrafo o grafo con vínculos orientados y dicotómicos.

La exploración mediante el cálculo de densidad en egonetworks en UCINET6 nos permite explorar las configuraciones de tales relaciones considerando díadas y triadas, actores y la red total. A partir de allí, es posible elaborar conjeturas acerca de las características de cada configuración y sus modos de articulación con otras. De este modo, calculamos el tamaño de nodos en la red y la cantidad de lazos potenciales y efectivamente posibles, vinculados directamente a ego o no, y a la vez, podemos distinguir las relaciones personales en la red total de las actividades para esa muestra de actores. En cuanto a la medida de densidad, expresa una proporción de las relaciones efectivas dentro de una red personal con respecto a las relaciones posibles en la red total.

Tipos de miembros		Entre grupo de informantes			Entre miembros de la red total
Ego	Alteri	Tamaño	Lazos	Pares	Tamaño	Lazos	Pares
LCCH	31	8	30	56	26	324	650
JG	28	7	32	42	63	1058	3906
ML	20	10	54	90	41	894	1640
SCHG	18	6	20	30	3	6	6
VL	18	5	12	20	55	1324	2970
SR	17	6	22	30	35	528	1190
MF	15	5	14	20	46	1114	2070
RV	13	9	42	72	30	870	870
LZ	10	6	22	30	32	876	992
GTR	9	9	40	72	8	56	56
MCI	6	6	26	30	17	272	272
FV	6	8	40	56	77	2012	5852
AG	4	3	6	6	40	596	1560
MAR	4	0	0	0	9	72	72
ETG	3	0	0	0	9	72	72

Muestra: 15 informates, 202 alteri, 157 alteri sin repeticiones, 30 repetidos.

Tamaño: El número de actores (alteri) a los que ego está directamente conectado.

Lazos: El número total de lazos en la red de ego (no contiene lazos que involucren a ego)

Pares: El número total de pares de alteri en la red de ego ---i.e., lazos potenciales.

Tabla 8. Medidas de densidad para la red de cada Ego

Se observa que el informante FV tiene una red personal de tamaño 6, es decir, menciona seis alteri formando parte de su red personal. FV, es el informante con menor cantidad de relaciones aportadas y reconocidas por él mismo. Pero en el conjunto de los informantes considerados en esta investigación, su red alcanza a 8 personas y un total de 40 vínculos entre esos actores. Cuando se observa el nodo de FV en la muestra completa, su red personal presenta un tamaño de 77 individuos, con 5852 pares de alteri en su propia red. Es decir, que FV es una persona reconocida por la mayoría de los involucrados en la actividad textil.

En cuanto a la propiedad de densidad de las redes personales, la mayoría alcanza entre el 50% y el 100% de lazos esperados sobre los lazos posibles en la red total. Con respecto a los actores, se observa que en la conformación interna de cada ego-red una distribución uniforme de las relaciones entre los especialistas en la elaboración de las piezas de tejido, los agentes en la compra-venta y los abastecedores de recursos naturales. Al mismo tiempo, los vínculos no son redundantes, sino casi exclusivos de la red de cada informante. Es decir, la actividad textil se desarrolla en pequeños grupos con miembros que pertenecen solamente a un grupo y se eligen para conformarlo.

Para el testeo de esta hipótesis 3,

Las prácticas cotidianas manifiestan una persistencia de la complementariedad ecológica entre los microambientes andinos

partiremos del análisis de conectividad o connectedness de una red, es decir, tomaremos un conjunto de nodos y de lazos que conectan pares de nodos, de los cuales se dice que son adyacentes. Un camino en la red es una secuencia de nodos adyancentes, en la que cada uno aparece una sola vez, junto con los lazos definidos por los pares de nodos adyacentes en la secuencia. Una red tiene conectividad k si entre cada par de nodos hay por lo menos k caminos independientes. El concepto de conectividad refleja aspectos importantes de la organización social en cuanto da cuenta de estructuras parecidas a un árbol, donde la supresión de algunos nodos o lazos puede desconectar la estructura de la red. La conectividad es expresión que proporciona una medida de la cohesión social.

En nuestro caso, los nodos que en la red total eran tomados como equivalentes a las personas, aquí los hemos reemplazados por nodos que representan a las localidades y al mismo tiempo a los espacios donde se concentran los recursos. Mientras que las relaciones entre los nodos refieren a las rutas o caminos entre los puntos por donde circulan los productos y mercancías.

Los cálculos en UCINET6 se realizaron tomando como base de datos una matriz de adyacencia (Tabla 9), sobre la que se construye una matriz de distancia o distancia generalizada entre todos los pares de nodos de un grafo. El recorrido o la extensión de un “camino” marca el número de líneas que este contiene. El cálculo mide el tamaño del camino más corto entre dos nodos (Borgatti, 2004 UCINET6). De este modo, para cada par de nodos, el algoritmo encuentra las líneas-edges buscando el camino más corto entre ellos. Se observa en las celdas de la matriz un número que indica el valor de ese camino entre los nodos (Tabla 10). Finalmente, se obtiene el valor de cohesión basado en la distancia, que en nuestro caso, es de 0.313 -en un rango de 0 a 1 y sabiendo que el valor más alto indica mayor cohesividad-.

Sobre la base de la primera matriz de adyacencia, se puede establecer el cálculo de alcance, utilizando el algoritmo reachability en UCINET6. De este modo, se construye una matriz de alcance o dirección que evalúa cada par de nodos y para cada uno, establece el valor de un camino óptimo. Entonces el algoritmo encuentra si existe un camino de cualquier tamaño que los conecte.

	Alu	Ama	Ca	ER	LP	Lur	Mol	Pat	Ref	Sal	Sec	Tac
Alu						1
Ama												1
Ca									1
ER	1		1		1	1	1		1	1
LP			1
Lur				1	1						1
Mol
Pat
Ref				1
Sal						1
Sec
Tac								1
Tom		1				1	1

Tabla 9.Matriz Adyacente

	Alu	Ama	Ca	ER	LP	Lur	Mol	Pat	Ref	Sal	Sec	Tac	Tom
Alu	0	4	3	2	2	1	3	6	3	3	2	5	3
Ama		0					2	2				1
Ca	3	4	0	2	3	3	3	6	1	3	4	5	3
ER	1	2	1	0	1	1	1	4	1	1	2	3	1
LP	4	5	1	3	0	4	4	7	2	4	5	6	4
Lur	2	3	2	1	1	0	2	5	2	2	1	4	2
Mol							0
Pat								0
Ref	2	3	2	1	2	2	2	5	0	2	3	4	2
Sal	3	4	3	2	2	1	3	6	3	0	2	5	3
Sec								0			0
Tac								1				0
Tom	3	1	3	2	2	1	1	3	3	3	2	2	0

Tabla 10. Matriz de Distancias

De este modo resulta que los circuitos en la porción del valle calchaquí en el Departamento de Molinos se pueden diferenciar mediante el recorrido de las siguientes rutas:

1. “La Ruta del Cerro”, trayectos seguidos a través de las huellas por donde los troperos o caravaneros transportan la materia prima y otros objetos de intercambio y venta. Los dos recorridos más habituales son el camino al Luracatao y el camino a Tacuil a Compuel. Extensos trayectos que atravesando los picos de hasta 6000 m.s.n.m. establecen conexión entre 12 localidades a través de cientos de kilómetros. Los puntos más importantes de estos recorridos son identificados en el análisis como aquellos sitios que removidos de la red, logran desconectarla (puntos en azul en la Figura II). Estos lugares coinciden con los espacios que concentran mayor cantidad de recursos naturales.

Figura II. Visualización de la red de caminos o “La Ruta del Cerro” con puntos de corte (cutpoints)

2.  “Ruta del Valle” o la circulación de las productos, recursos y trabajo entre el pueblo de Molinos y otros 13 parajes localizados a lo largo del valle. Coincide con la contratación de mano de obra para la confección de los textiles entre los expertos en la actividad textil.

3.  “La ruta del Mercado”, señalada por los caminos de salida del valle y del cerro hacia 10 de las grandes ciudades de provincia donde se comercializan los productos de todas las localidades. Esta red integra a las demás rutas en un circuito regional cuyo alcance llega a las demás provincias del área del noroeste argentino y con alcance transnacional a localidades de Chile y Bolivia.

Figura III. Visualización de la red total de localidades y rutas de circulación de materias primas, mano de obra y comercialización de textiles.

Conclusiones

En base a los resultados obtenidos podemos arribar a algunas conclusiones, las que serán planteadas de acuerdo a su alcance en el marco de esta investigación.

Con respecto a la primera hipótesis, decimos que las interacciones a propósito del intercambio de un informante-experto en la esfera de subsistencia, muestran que las relaciones sociales observadas en el contexto de las actividades cotidianas y en el ámbito de la unidad doméstica, involucran a las relaciones de parentesco y no parentesco, siendo estas últimas más numerosas y más frecuentes. Y aún cuando tradicionalmente estas comunidades han fundado los vínculos de subsistencia en el parentesco y situado el intercambio en la unidad doméstica, notamos en la ego-red de transacciones, la amplitud y diversidad de lugares o localizaciones que conectan al individuo y su unidad doméstica para tales intercambios.

En cuanto a las consecuencias teórico-metodológicas de esa misma hipótesis, vemos que las nociones de experto y de unidad doméstica deben ser redefinidas como unidades analíticas para el estudio etnográfico de las actividades de subsistencia. Estos resultados conducen inevitablemente a una discusión de la adecuación de las nociones básicas de la etnografía –cultura, grupo étnico- para dar cuenta de estas configuraciones. El alcance de las relaciones trasciende esos mundos autocontenidos y autónomos de los abordajes funcionalistas clásicos, hacia una noción de las redes sociales que desafía tales configuraciones, dando cuenta de las relaciones de valor económico entre esos individuos en las actuales comunidades en estudio.

Desde la perspectiva de transferencia de los resultados sobre el análisis de las redes egocentradas y su incidencia a nivel de las comunidades andinas del NOA, creemos que la identificación del experto coincide con la visualización de personas con capacidad para la organización de emprendimientos de valor económico, creando y sosteniendo relaciones que a priori, no encuentran limitaciones étnicas, territoriales, sociales o institucionales. Las prácticas vinculadas a las actividades domésticas son la clave para la observación y descripción de las interacciones sociales individuales y grupales. A la vez que constituyen contextos privilegiados para el abordaje de los aspectos constitutivos,  motivacionales y normativos de sus relaciones, permitiendo la adecuada aplicación de la información etnográfica a la resolución problemas vinculados al manejo de recursos, la producción y la comercialización.

Con respecto a la segunda hipótesis, concluimos que en el plano empírico, los atributos y los lazos de los actores están dados por las propiedades de la red en el caso de cada actividad considerada. Los vínculos dirigidos en el contexto de la red total destacan a los individuos más relevantes. De este modo, los actores más relevantes no son aquellos que las teorías sociológicas prevén en relación a la conducta esperada de los actores por su carácter de campesinos de la etnia Coya. La combinación de la etnografía y el ARS da la posibilidad de descubrir el alcance y modos de organización que resultan de las interacciones en diferentes contextos.

Por otra parte, los estudios antropológicos que se ocupan del tema de las actividades utilizan modelos centrados en la caracterización de la actividad como secuencia de etapas, sin que la dinámica de las acciones en la toma de decisiones personales está condicionada por una elección de personas especializadas, en un espectro de alternativas y por una combinación de relaciones que son, en su mayoría, ocasionales.

Los resultados de nuestro análisis a partir del referente empírico considerado nos acerca a la verdadera trama de relaciones sociales en las comunidades andinas de Molinos, señalando a los individuos que operan desde las prácticas cotidianas en entornos étnicos-rurales en su complejidad de asociaciones o en la pertenencia a unidades institucionales –unidad doméstica, fincas, Asociación de productores y artesanos- integradas a su modo de vida. También hemos dado cuenta de la variabilidad de las estrategias individuales acordes a este modo de vida, en oposición a la visión de homogeneidad que avala los proyectos gubernamentales o no gubernamentales y ejecuta sus correspondientes planificaciones con el voluntarioso objetivo de promover el “desarrollo sostenible” de estas comunidades.

Por último y en referencia a los aportes derivados de la tercera hipótesis sostenida en esta investigación, decimos que es posible reconocer y destacar tres rutas principales de circulación de recursos. Las actividades se desarrollan a escala local y regional, y la condición para la conexión de la red está dada por la vinculación e integración de nodos que remiten a los típicos ambientes de valle y puna.

De este modo, es claro que el enfoque teórico-metodológico basado en los datos relacionales de las actividades conduce a la necesidad de considerar a los fenómenos más allá de los contextos etnográficos iniciales anclados en la observación a micro-escala del ámbito doméstico. En este sentido, se introduce el carácter topológico propio del análisis de redes sociales en su proyección ontológica espacial.

Finalmente, la red de las actividades de subsistencia funciona sólo cuando las relaciones sociales alcanzan a todos los espacios ecológicos andinos. Es de notar asimismo que a través de estos espacios se articulan al menos tres modalidades de intercambio, que van desde las más tradicionales -documentadas por los estudios etnohistóricos y arqueológicos- como el trueque con las caravanas trashumantes de burros, el servicio en las fincas, junto con la comercialización en los mercados nacionales e internacionales. Mediante la red de rutas que hemos presentado no cabe dudas que los caminos de circulación de las mercancías muestran una relación de complementariedad entre las zonas de altura o puna y las zonas de los fondos de valles, conectando un territorio de cientos de kilómetros cuadrados. Pero no sólo esto es evidente desde la visualización de las redes al superponerse sobre los mapas geológicos y geográfico-políticos, sino que el análisis de ARS indica los puntos centrales de conectividad en las rutas de intercambio, cuya remoción de la red de circulación implicaría la desarticulación de las relaciones entabladas entre los espacios ecológicos de abastecimiento de los recursos naturales, de producción de mercancías y de transacción. De este modo el ARS constituye un instrumento para el diagnóstico del grado de cohesión ecológico-social en el área.

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Teves, Laura (2004). “Red de actores que intervienen en al secuencia terapéutica de casos de gripe y susto en una población del Departamento de Molinos, Salta (Argentina)”. Anexo 26. En: Crivos, Marta, 2004. “Contribución al estudio antropológico de la medicina tradicional de los Valles Calchaquíes (Provincia de Salta)”. Tesis de Doctorado. FCNyM. UNLP.

Teves, Laura; Crivos Marta; Lamarche Ana (2005). "Vida Doméstica y Redes Sociales". Actas del Iº Congreso Latinoamericano de Antropología. Universidad Nacional de Rosario, Argentina.

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[1] Enviar correspondencia a lteves@fcnym.unlp.edu.ar

[2] Asociación Productores y Artesanos San Pedro Nolazco de los Molinos (APASPNM).

[3] Código que identifica al Ego-informante sobre el que se construye la red.

[4] En la Tabla, P indica relaciones entre Ego y un pariente y en la matriz se carga como el valor (1); mientras que NP, indica la relaciones entre Ego y sus conocidos no parientes; y vale (0).

[5] Se indicará con (1) el lugar de residencia del informante y con (0) otros lugares donde se sitúan las relaciones de Ego con sus alteri.