Cuánta gente podemos conocer según Dunbar

Solo puedes mantener tantas amistades cercanas

El psicólogo evolucionista Robin Dunbar explica los límites de la cantidad de conexiones que los humanos pueden mantener y las compensaciones involucradas cuando inviertes en una nueva relación.
Por Sheon Han || The Atlantic




Un fondo verde pálido salpicado de cuadrados que contienen caras y superpuesto con círculos concéntricos rojos.
Fotos de The Atlantic / Elliott Erwitt / Magnum


El psicólogo evolucionista de Oxford Robin Dunbar es mejor conocido por su homónimo "número de Dunbar", que define como el número de relaciones estables que las personas pueden mantener cognitivamente a la vez. (El número propuesto es 150). Pero después de pasar su carrera de décadas estudiando las complejidades de la amistad, ha descubierto muchos más números que dan forma a nuestras relaciones cercanas. Por ejemplo, el número de Dunbar resulta ser menos un umbral numérico absoluto que una serie de círculos concéntricos, cada uno de los cuales representa tipos de relaciones cualitativamente diferentes. También ha estudiado los siete factores que la gente usa para evaluar si alguien tiene el potencial de convertirse en un amigo, y la cantidad promedio de horas que le toma a un conocido convertirse en un amigo cercano. Todos estos números (y muchas ideas no numéricas sobre la amistad) aparecen en su nuevo libro, Friends: Understanding the Power of Our Most Important Relationships. (El libro está disponible en el Reino Unido y se lanzará en los Estados Unidos en enero).

El libro es una llegada oportuna, ya que los lanzamientos de vacunas y la reducción de las restricciones de distanciamiento social estimulan a las personas a reavivar, o reevaluar, sus amistades. Recientemente hablé con Dunbar sobre lo que podemos aprender sobre nuestras propias amistades a partir de todos estos números, cómo evolucionan las amistades a lo largo de los años y sus predicciones para la vida social pospandémica. Nuestra conversación ha sido editada y condensada para mayor extensión y claridad.

Sheon Han: ¿Podrías explicar cuál es el número de Dunbar?

Robin Dunbar: El número de Dunbar es el número de relaciones significativas y estables que puede tener en cualquier momento. Eso incluye tanto a la familia extendida como a los amigos. De hecho, las personas que provienen de familias numerosas y extensas tienen menos amigos porque dan prioridad a los miembros de la familia. El número 150 es un promedio, pero hay mucha variación. El rango de variación está entre 100 y 250.

Han: Un concepto intrigante de tu libro son los "círculos de amistad", que veo como una forma más granular de clasificar las amistades que el número de Dunbar. ¿Podrías describir qué son esos círculos?

Dunbar: El número de Dunbar realmente no es un solo número. Debe ser una serie de números. Al recopilar datos sobre amistades personales, les pedimos a todos que enumeraran a todos en sus círculos de amistades, cuándo los vieron por última vez y qué tan cercanos se sentían emocionalmente con ellos en una escala numérica simple. Las relaciones resultaron estar muy estructuradas en el sentido de que las personas no veían ni contactaban a todos en su red social por igual. La red estaba muy desordenada.



Diagrama de círculos concéntricos con "Ego" en el centro. Los círculos dicen, en orden de más interno a más externo: 1.5 (Íntimos); 5 (amigos cercanos); 15 (mejores amigos); 50 (buenos amigos); 150 (amigos); 500 (conocidos); 1500 (nombres conocidos); 5000 (caras conocidas)
Los círculos de la amistad (Cortesía de Little, Brown)

La distribución de los datos formó una serie de capas, y cada capa externa incluía a todos en la capa interna. Cada capa es tres veces el tamaño de la capa que la precede directamente: 5; 15; 50; 150; 500; 1.500; 5,000.

La capa más interna de 1.5 es [la más íntima]; claramente eso tiene que ver con tus relaciones románticas. La siguiente capa de cinco son tus amistades de hombros para llorar. Ellos son los que dejarán todo para apoyarnos cuando nuestro mundo se derrumbe. La capa 15 incluye las cinco anteriores y sus principales interlocutores sociales. Son nuestros principales compañeros sociales, por lo que brindan el contexto para pasar momentos divertidos. También proporcionan el círculo principal para el intercambio de cuidado infantil. Confiamos en ellos lo suficiente como para dejar a nuestros hijos con ellos. La siguiente capa, a los 50, es la gente de la gran barbacoa de fin de semana. Y la capa 150 es su grupo de bodas y funerales que vendría a su evento único en la vida.

Las capas surgen principalmente porque el tiempo que tenemos para la interacción social no es infinito. Tienes que decidir cómo invertir ese tiempo, teniendo en cuenta que la fuerza

Círculos de amigos y elecciones

Lo que nuestros amigos pueden decirnos sobre las elecciones

Preguntarle a la gente sobre sus amigos mejora las predicciones electorales.

En una reciente noche de chicas, rompimos una regla cardinal de conversación educada: discutimos sobre política.


Mirta Galesic Ph.D. | Psychology Today



Los "amigos de una misma pluma" (homofilia) tienden a estar de acuerdo en la mayoría de las cosas. Esa noche, la mayoría estuvo de acuerdo en que el país necesita cambios, y para avanzar hacia este cambio es esencial ir a votar en noviembre. Pero no todos se pusieron de acuerdo. Una novia dijo que no votaría si su partido favorito no presenta un candidato progresivo. Esta actitud fue una sorpresa para mí. Viniendo de un país balcánico con una historia turbulenta, experimenté de primera mano cuán rápidamente pueden fallar los sistemas políticos. Omita una elección y puede encontrar que todo el sistema ha cambiado irrevocablemente. O no es más.

Sin embargo, disfruté esta información porque me ayudó a actualizar mis propias predicciones de elección. Si este amigo querido y respetado piensa de esta manera, podría haber muchos otros como ella en el país. Decidí que debía cancelar mi anticipación de la "ola azul" que todos esperaban.

Discusiones similares están sucediendo en cenas en todo el país. La reticencia habitual a hablar de política en una sociedad educada parece desaparecer junto con la diversidad en los círculos sociales de las personas. Después de todo, cualquier persona con acceso a las plataformas de redes sociales puede obtener mucha información sobre las actitudes de sus amigos, incluso sin pedirlo. Si uno así lo desea, uno puede preseleccionar a sus amigos para evitar la discordia.

Sabemos mejor que nunca cómo se sienten nuestros amigos sobre cuestiones políticas. ¿Se puede aprovechar este conocimiento? Resulta que la respuesta es sí, cuando se trata de predecir las elecciones. En un estudio publicado recientemente, mis colegas y yo incluimos una pregunta sobre los círculos sociales en las encuestas anteriores a los EE.UU. 2016 y las elecciones presidenciales francesas de 2017. En ambos casos, preguntarle a las personas cómo pensaban que votarían sus amigos mejoró las predicciones de los resultados electorales, en comparación con solo confiar en lo que dijeron acerca de ellos mismos [1].



Los cambios en las intenciones de voto individual y el comportamiento (a) se anuncian con semanas de antelación por turnos en los círculos sociales (b). [1]
Fuente: Mirta Galesic

En los EE. UU. tuvimos la oportunidad de incluir estas preguntas sobre el círculo social en un estudio longitudinal realizado durante varios meses previos a las elecciones. Notamos que las preguntas del círculo social mejoraron no solo las predicciones del resultado general de las elecciones, sino también las predicciones de las intenciones de voto y el comportamiento de las personas (ver figura).

Hay varias razones por las que preguntar sobre los círculos sociales mejora las predicciones electorales. Primero, la gente sabe bastante sobre las características de sus amigos, incluida su orientación política [2]. Este "conocimiento interno" puede ayudar a los encuestadores a superar los límites de sus muestras, e incluir información sobre personas que de otra manera nunca participarían en las encuestas en primer lugar.

La segunda razón es que podría ser más fácil para las personas decir que los amigos votarán por un candidato "vergonzoso" que el que ellos mismos lo harán [3]. Si bien este podría haber sido el caso en las elecciones estadounidenses de 2016, parece que las personas no tenían ningún problema en admitir que votarían por un candidato de extrema derecha en las elecciones francesas de 2017. Tampoco parece que quede mucha vergüenza cuando se trata de expresar las preferencias de voto en los Estados Unidos de 2018.

La tercera y tal vez la razón más interesante es que los amigos nos influyen con el tiempo. Entonces, aunque no estemos de acuerdo con nuestros amigos ahora, podríamos ver el mundo como lo hacen en uno o dos meses. En cierto modo, informar sobre nuestros amigos es como mirar hacia nuestro propio futuro.

Por supuesto, también podemos optar por desconectarnos de los amigos en desacuerdo. Afortunadamente, al menos en lo que respecta a las amistades cercanas, los desacuerdos políticos no tienen por qué ser fatales para una relación. En mi caso, ciertamente seguiré gustando y respetando a mi amigo. Quién sabe, tal vez dentro de unos meses llegue a ver las cosas de la forma en que lo hace.

Referencias

[1] Galesic, M., Bruine de Bruin, W., Dumas, M., Kapteyn, A., Darling, J., & Meijer, E. (2018). Asking about social circles improves election predictions. Nature Human Behaviour, 2, 187-193.

[2] Galesic, M., Olsson, H., & Rieskamp, J. (2018). A sampling model of social judgment. Psychological Review, 125, 363-390.

[3] Barton, A. J. (1958). Asking the embarrassing question. Public Opinion Quarterly, 22, 67-68.

Círculos sociales a través de grandes datos

Circulos sociales

El estudio del MIT detalla el grado en que el movimiento urbano está vinculado a la actividad social.

Peter Dizikes | MIT News



Si vives en una ciudad, sabes que una buena cantidad de tu movimiento por la ciudad es de naturaleza social. ¿Pero cuánto, exactamente? Un nuevo estudio en coautoría de investigadores del MIT utiliza un método novedoso para inferir que alrededor de una quinta parte del movimiento urbano es estrictamente social, un hallazgo que se mantiene sistemáticamente en múltiples ciudades.

El estudio utilizó datos telefónicos anónimos que, a diferencia de la mayoría de los datos en el campo, proporcionan información que se puede utilizar para reconstruir las ubicaciones de las personas y sus redes sociales. Al vincular esta información en conjunto, los investigadores pudieron construir una imagen que indica qué redes eran principalmente sociales, en lugar de orientadas al trabajo, y luego deducir cuánto movimiento de la ciudad se debía a la actividad social.

"Agregar dos fuentes de datos, una en el lado social y otra en el lado de la movilidad, y superponerlas una a la otra te da algo que es un poco mayor", dice Jameson Toole, estudiante de doctorado en la División de Sistemas de Ingeniería del MIT. y uno de los autores de un documento recientemente publicado que describe los resultados del estudio.

"Es una forma de ver los datos que no se había hecho antes", dice Marta González, profesora asistente en el Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental del MIT, y otra coautora del estudio.

Al desarrollar una nueva forma de cuantificar cuánto se basan los viajes urbanos en la actividad social, los investigadores creen que han comenzado a crear una nueva herramienta analítica que podría ser útil para los planificadores y los responsables de la formulación de políticas.

"Hay mucha gente que necesita estimar cómo se mueve la gente en las ciudades: planificadores de transporte y otros planificadores urbanos", dice Toole. "Pero muchos modelos basados ​​en datos no tienen en cuenta el comportamiento social. Lo que descubrimos es que ... si intentas estimar el movimiento en una ciudad y no incluyes el componente social, tus estimaciones se reducirán en un 20% ".

Yendo móvil

El documento, “Coupling human mobility and social ties”, aparecerá esta semana en Interface, una revista revisada por pares publicada por la Royal Society. Los coautores son Toole, que es el autor principal; Carlos Herrer-Yaque, de la Universidad Politécnica de Madrid; González, quien es el investigador principal del estudio; y Christian Schneider, un investigador postdoctoral del MIT durante el curso del estudio.

Los datos del teléfono móvil anónimos del estudio provienen de tres ciudades importantes de Europa y América del Sur. Al examinar las ubicaciones de las llamadas, las redes de llamadas realizadas y los tiempos de contacto, los investigadores descubrieron que la mayoría de las personas tienen esencialmente tres tipos de redes sociales en las ciudades: compañeros sociales (que están mucho por las noches y los fines de semana) ), compañeros de trabajo (con quienes tienden a contactar durante los días de la semana) y conocidos más distantes con quienes las personas tienen un contacto más esporádico.

Después de distinguir estas redes entre sí, los investigadores pudieron cuantificar hasta qué punto la actividad social era la causa principal de un viaje urbano; su conclusión cae dentro de los límites de las estimaciones previas y más amplias, que han atribuido del 15 al 30 por ciento del movimiento urbano a la actividad social.

"Es bastante raro que estos patrones aparezcan por sí mismos en múltiples ciudades", dice Toole. "Da credibilidad a la universalidad de este [patrón]".

En el documento, los investigadores también construyen un modelo de movimiento social urbano, que denominan el modelo "GeoSim"; amplía los modelos previos de movilidad urbana al agregar una capa relacionada con las elecciones de la actividad social. El modelo se ajusta mejor a los datos en este estudio, y también podría ser probado contra conjuntos de datos futuros.

"Los grandes datos son increíbles", dice Toole, "pero esto agrega el contexto nuevamente a las redes sociales y los movimientos".

Los académicos dicen que el documento aporta una nueva visión de los estudios de movilidad urbana. La "novedad del estudio reside en el método utilizado para estudiar la relación entre la movilidad de diferentes usuarios y su relación social", explica Esteban Moro, profesor de matemáticas en la Universidad Carlos III de Madrid, en España. "Utilizando diferentes métricas de movilidad, los autores pueden conocer la naturaleza de la relación entre dos personas. ... Esto permite una comprensión cuantitativa de cómo las personas administran su tiempo, tareas, [e] interacciones en un contexto geográfico como las ciudades ".

Moro agrega que el actual proyecto de investigación abre el camino para estudios más detallados del tema, señalando que "sería interesante ver si el estado socioeconómico de las personas, su edad y / o género tienen un papel en los resultados encontrados".

La investigación fue financiada en parte por la Alianza Accenture-MIT en Business Analytics, el Centro de Sistemas de Ingeniería Complejos en el MIT y la National Science Foundation.

Software para análisis multinivel

Un ejemplo de análisis multinivel con NetworkX

Dos grafos aleatorias de tamaño medio y 3 capas: En la topología triangular (arriba) y la topología de 2 senderos (debajo) (hechos con NetworkX y matplotlib)

Centralidad como conector de escenarios sociales

Es la intermediación que importa, no sus autovalores: la materia oscura de la Influencia
Me explico, antes de pensar que he estado haciendo gárgaras con sopa de letras.



Investigaciones recientes sugieren que las personas más importantes en las redes sociales, en relación con las ideas en verdad transmiten, virus, o estados de ánimo, podría no ser la gente con la mayor cantidad de seguidores, sino aquellas personas que están conectadas a un gran número de personas a través de caminos más cortos respecto a lo que otros tienen.

- ARVIX blog, Best Connected Individuals Are Not the Most Influential Spreaders in Social Networks

El estudio de las redes sociales ha arrojado más de una sorpresa en los últimos años. Es fácil imaginar que, a medida que los vínculos se forman entre diversos individuos en una sociedad que no se rigen por las normas generales, ello debiera tener una estructura aleatoria. Así que el descubrimiento en la década de 1980 que las redes sociales son muy diferentes llegó como una sorpresa. En una red social, la mayoría de los nodos no están vinculados entre sí, pero se puede llegar fácilmente por un pequeño número de pasos. Esta es la denominada red de pequeños mundos.

Hoy en día, hay otra sorpresa para los conocedores de la red cortesía de Maksim Kitsak en la Universidad de Boston y varios amigos. Una de las observaciones importantes de estas redes es que ciertos individuos están conectados mucho mejor que otros. Estos llamados concentradores deben desempeñar un papel correspondientemente mayor en la información de forma y virus que se propagan a través de la sociedad.

De hecho, no pocos esfuerzos se centraron en la identificación de estas personas y la explotación de que se haya publicado información difusión más eficaz y evitar que se propague la enfermedad.

La importancia de los centros puede haber sido exagerada, dicen Kitsak y amigos. " A diferencia de la creencia común, los esparcidores más influyentes en una red social no se corresponden con las mejores personas conectadas o para las personas más centrales ", dicen.

A primera vista esto parece algo contrario a la intuición, pero en la reflexión que tiene mucho sentido. Punto Kitsak y co que hay varios escenarios en los que los centros bien conectados tienen poca influencia en la difusión de la información. " Por ejemplo, si existe un eje en el extremo de una rama en la periferia de una red, que tendrá un impacto mínimo en el proceso de difusión a través del núcleo de la red. "

Por el contrario, " una persona menos conectado que se coloca estratégicamente en el núcleo de la red tendrá un efecto significativo que contribuye a la difusión a través de una gran fracción de la población. "

La pregunta entonces es cómo encontrar a estas personas influyentes. Kitsak y sus colegas dicen que la manera de hacerlo es estudiar una cantidad llamada" descomposición k- shell" de la red. Suena complicado pero no lo es : a k -shell es simplemente una red podado hasta los nodos con más de k vecinos. Los individuos en los más altos k conchas son los esparcidores más influyentes.

(via @ karllong )

En teoría de redes, estos dos casos son tanto ejemplo de centralidad: formas de asignación de valores a los nodos individuales en una red sobre la base de cómo cada nodo se refiere a los otros.

Las personas más conectadas en una red social - los que tienen el mayor número de conexiones entrantes y salientes - tienen altos valores propios. Estos valores propios pueden ser calculadas - como el algoritmo PageRank de Google - ponderando el valor de cada conexión basada en el valor propio del emisor.

No es a quién conoces, es donde los conoces.

Sin embargo, esta investigación sugiere que una forma diferente de medir la importancia podría ser más útil para determinar la cantidad de tiro peso de una persona en realidad tiene. Intermediación es una medida de qué tan corto son las cadenas que se conecta a una persona a la totalidad de la red. Como PageRank, intermediación es recursivo: la gente con mayor intermediación suelen estar conectados con otras personas con alta intermediación.

Esto significa que las personas que son influyentes, ya que están conectados a muchas personas influyentes. Pero la influencia no parece directamente relacionada con el número de personas a las que está conectado. Es una función de estar conectado con otras personas que tienen cadenas cortas a muchas otras personas con alta intermediación. O, miraba de otra manera, la intermediación es una medida de cuántos círculos sociales, o escenas sociales, una persona está conectada.

Por lo tanto, no es a quien usted conoce sino es donde usted lo conoce. Es el lugar donde usted está situado en la red, y no sólo en el sentido limitado de cuántos contactos inmediatos que uno tiene.

El sutil misterio de la materia oscura de las redes sociales es que la influencia es oblicua y no determinan fácilmente el tipo de herramientas que tenemos hoy en día.

No es la cantidad de seguidores, o que te siguen, per se. Pero, en cambio, ¿tiene usted los caminos más cortos hacia otros escenarios sociales, tanto entrantes como salientes? Esa es la estructura profunda de estar verdaderamente conectados: para pasar por diferentes escenarios sociales, actuando como un conducto, un vector, un filtro y un amplificador de ideas buenas y malas, las mejores ideas y virus mortales.

Stowed Boyd

Clase 2. Redes personales y círculos sociales (Larrosa)

Clase 2. Análisis de redes sociales