Las antiguas redes comerciales que enmarcan las actuales

De los elefantes de guerra a la electrónica barata: la globalización moderna tiene sus raíces en antiguas redes comerciales

Anna M. Kotarba-Morley
Profesor de Arqueología, Universidad de Flinders
The Conversation


Muchos piensan en la globalización como un fenómeno moderno y corporativo, y se ha relacionado fácilmente con la propagación del coronavirus.

Pero la globalización no es nueva. La investigación arqueológica muestra que comenzó en la antigüedad.

Una economía global, con consumismo de lujo e interconectividad global, unió Europa, África y Asia hace al menos 5.000 años y se generalizó hace 2.000 años.

Durante la última década, las excavaciones arqueológicas de los antiguos puertos comerciales han revelado redes prósperas de comercio marítimo y terrestre que florecieron en el mundo antiguo.

Los descubrimientos recientes desafían nuestra comprensión de las economías globales y la conectividad internacional a través de estudios de arquitectura, bienes comerciales excavados y “ecofactos”: evidencia orgánica (como semillas, polen o varios sedimentos) asociados con la actividad humana.

Los puertos y centros comerciales vinculaban la civilización del valle del Indo en el sur de Asia con los de la antigua Dilmun (actual Bahrein), una puerta sur de Mesopotamia, hace unos 4.500 años.

Los imperios romano y Han, y todos los demás, estaban conectados directamente a través de puestos de avanzada en el Océano Índico hace unos 2.000 años, presagiando nuestro mundo globalizado.

Bienes comunes y lujos exóticos

Berenike, una pequeña ciudad romana de unos 2.000 habitantes en la costa sur del Mar Rojo de Egipto, fue uno de los principales centros comerciales internacionales. El sitio estuvo operativo durante más de 800 años desde su fundación por el faraón Ptolomeo II para traer elefantes de guerra africanos a Egipto.

La ciudad fue uno de los puntos de partida del Periplus Maris Erythraei (Circunnavegación del Mar Rojo), una antigua guía comercial escrita en el siglo I d. C. Ubicada estratégicamente en el extremo norte de los vientos monzónicos, Berenike recibió mercancías del otro lado del Océano Índico para ser empacadas en caravanas de camellos y transportadas a lo largo de las rutas del desierto hacia el Nilo. En el puerto de Coptos en el Nilo, las mercancías se volvieron a cargar en los barcos fluviales que viajaban a Alejandría y luego a través del Mediterráneo.




Un mapa de 1597 que representa las ubicaciones del Periplus del Mar Eritreo. Wikimedia Commons

Las excavaciones en Berenike han arrojado restos orgánicos, bienes comerciales comunes y lujos exóticos. Estos atestiguan contactos tan al norte y oeste como España y Gran Bretaña y tan al sur y al este como el sur de Arabia, África subsahariana y Sri Lanka. Indirectamente, estos puertos proporcionaron contacto con Vietnam, Tailandia y el este de Java.

Se cree que Berenike cayó en desuso alrededor del siglo VI d. C. debido a la peste de Justiniano.


Una excavación en Berenike. Anna M. Kotarba-Morley, autor proporcionado

Un mundo interconectado

Los humanos han estado involucrados en la navegación desde la Edad de Piedra. Con el tiempo, las tecnologías de construcción naval y navegación mejoraron. Hace más de 2.000 años, la gente de mar india, árabe y romana dominaba las rutas del monzón.

Al comprender los patrones de viento del Mar Rojo y los monzones del Océano Índico, el viaje al sur de Asia podría hacerse sin depender de los saltos costeros que requieren mucho tiempo.


La comprensión de los vientos y las corrientes en el Mar Rojo, Asia y Europa se mejoró mucho en la época romana. Anna M. Kotarba-Morley, autor proporcionado

A finales del siglo XV y principios del XVI, exploradores como Cristóbal Colón, Vasco de Gama y Fernando de Magallanes emprendieron viajes con un propósito casi resuelto: adquirir especias exóticas. Esta "Era de la Exploración" se produjo mucho después de que el comercio a distancia cubriera continentes.

En julio de 1497, de Gama salió de Lisboa y llegó al puerto keniano de Malindi en abril. Allí, contrató a un matemático árabe, Ahmed Ibn Magid, que navegó sin problemas por la ruta del monzón hasta el puerto indio de Kozhikode.

Después de circunnavegar África y 23 días de viaje en mar abierto, da Gama e Ibn Magid llegaron a la costa de Malabar en un viaje de menos de un año.

Viajes similares también habrían tomado poco menos de un año en la época romana: por mar desde Roma a Alejandría, por río desde Alejandría a Coptos, por caravana de Coptos a un puerto del Mar Rojo y a través del mar hasta la India. Dependiendo de los vientos monzónicos, los comerciantes romanos podían emprender este viaje solo una vez al año en cada dirección.

En los siglos XVIII y principios del XIX, las mejoras en la construcción naval y la apertura del Canal de Suez redujeron el viaje de Inglaterra a la India a entre cuatro y seis meses, durante todo el año en ambas direcciones. Hoy en día, el Canal de Suez registra más de 20,000 pasajes al año.

Hoy en día, los potentes buques de carga modernos tardan 20 días en la misma ruta. Puedes volar de Londres a Mumbai en nueve horas.

La rápida propagación sin precedentes de COVID-19 es solo uno de los muchos legados del mundo antiguo globalizado.

Viejo mundo internacionalizado

Dado que las fronteras se cierran y las restricciones de viaje siguen siendo generalizadas, muchos cuestionan la globalización "moderna", pero las redes de intercambio y comercio a larga distancia han interconectado al mundo desde la Edad del Bronce (3300-1200 a. C.).


Un fresco de barcos y un pueblo costero, fechado entre 1650 y 1500 a. Wikimedia Commons

Las investigaciones arqueológicas en curso ayudan a dar forma a narrativas importantes relacionadas con la movilidad humana, colocando debates modernos sobre el intercambio intercultural, las narrativas de migrantes contra expatriados, las religiones globales y locales, la migración forzada y voluntaria, así como los patrones de adaptación y asimilación dentro de un marco histórico más amplio .

En el mundo de la creciente división política, es importante recordar que el mundo antiguo, con todas sus deficiencias, era abierto, tolerante y multirracial. No era tan sorprendentemente diferente al mundo de hoy.

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.

Las redes de producción global como partículas

Econofísica: O por qué, cuando se trata de economía, todos se comportan como partículas
Este artículo se publica en colaboración con VoxEU.

World Economic Forum

Una escalera mirando como un caracol se representa en 'Haus der Wirtschaft Bayrischen' un edificio de Munich el 14 de febrero de 2012. 
Un nuevo estudio aplica las teorías de los movimientos de partículas colectivas a los datos sobre el comercio mundial.


Escrito por
Tsutomu Watanabe
Profesor de Economía, Facultad de Economía, Universidad de Tokio
Sakamoto Yohei
Doctor en Filosofía. candidato en Física Teórica, Facultad de Ciencias, Universidad de Kyoto
Takaaki Ohnishi
Profesor Asociado de la Facultad de Ciencias de la Información y Tecnología de la Universidad de Tokio
Takayuki Mizuno
Profesor Asociado de Informática, Instituto Nacional de la Informática y SOKENDAI
Hiroshi Iyetomi
Profesor de Matemáticas, Universidad de Niigata
Yuichi Ikeda
Profesor de Física, Facultad de Estudios Integrados Avanzados en Supervivencia Humana, Universidad de Kyoto
Hideaki Aoyama

Introducción del editor: Desde su creación hace más de dos siglos, la economía ha logrado avances sustanciales mediante la incorporación de conocimientos y métodos de otras disciplinas científicas. Una emergente campo interdisciplinario que ha ganado fuerza en las últimas dos décadas es econofísica, que se aplica teorías y métodos de la física a los problemas que tradicionalmente económicos y los datos. Esta columna presenta una de las últimas contribuciones en el campo, la aplicación de las teorías de los movimientos de partículas colectivas a los datos sobre el comercio mundial.

estudios teóricos recientes que utilizan oscilador de ciclo límite junto modelos1 sugieren que los términos de interacción, debido al comercio internacional pueden ser vistos como el origen de la sincronización (Pikovsky et al., 2001, Ikeda et al. 2013, 2014). Hemos observado varios tipos de Propuestas2 colectivo para la dinámica económica, como la sincronización de los ciclos económicos en la compleja red económica gigante. Los vínculos entre las economías nacionales desempeñan un papel importante en las crisis económicas, así como en los estados económicos normales. Una vez que se produce una crisis económica en un determinado país, la influencia se propaga instantáneamente hacia el resto del mundo. Un ejemplo destacado es la crisis mundial provocada por el impago de los préstamos hipotecarios de alto riesgo en 2007 y la posterior quiebra de un importante banco de inversión afectados por la devaluación de valores respaldados por hipotecas y obligaciones de deuda garantizadas en 2008. La compleja red económica global podría mostrar colectiva característicos incluso movimientos de las crisis económicas más pequeñas.

La sincronización de los ciclos económicos internacionales

La base de datos de entrada-salida Mundial ha sido desarrollado para analizar los efectos de la globalización en los patrones de comercio en un amplio conjunto de países (Timmer 2012). Esta base de datos incluye datos de comercio internacional de sectores específicos de la industria anual en 41 países y 35 sectores de la industria desde 1995 hasta el 2011, con 1.435 nodos de la red de comercio internacional. La figura 1 muestra el cambio temporal de la amplitud para el parámetro de orden, 3R (t), obtenida a partir del análisis de la base de datos de entrada-salida Mundial para 1996-2011. coherencia de fase disminuye gradualmente a finales de 1990, pero aumentó considerablemente en 2001 y 2002. El cambio en 2009 fue causado por la crisis financiera, tras el accidente burbuja inmobiliaria en los EE.UU.. parameters4 fin se calcula la tasa de crecimiento de las series temporales valor añadido mezcladas al azar, pero autocorrelación de retención (Iyetomi et al. 2011a, Iyetomi et al. 2011b) y un promedio de más de 1000. El tiempo barajado serie se representa por la curva plana en negro la parte inferior de la figura. La comparación muestra que el parámetro de orden medio es evidentemente mayor que el error sistemático del método de análisis. Por lo tanto, la sincronización observada para cada una de las comunidades vinculadas es estadísticamente significativa.


Figura 1. Variación temporal de la amplitud de parámetro de orden

 cambio temporal en la amplitud de parámetro de orden de archivo: VoX UE

Notas: El cambio temporal en la amplitud para el parámetro de orden, r (t), obtenido a partir del análisis de la base de datos de entrada-salida Mundial, se muestra 1996-2011. coherencia de fase disminuye gradualmente a finales de 1990, pero aumentó considerablemente en 2001 y 2002. A partir de 2002, las amplitudes para el parámetro de orden se mantuvo alta, excepto en 2005 y 2009.

La propagación de las crisis económicas en la red mundial de producción

Identificamos la estructura de comunidad [5] para cada segmento de tiempo de la red mundial de producción construida a partir del G7 Global de Datos de Producción. La Figura 2 muestra ejemplos de estructuras comunitarias obtenidos para (a) de 2004, (b) 2007, (c) 2010, y (d) de 2013. El valor medio de la modularidad es QS6 0,302 en 2001 y 2013. Los Qs máximo y mínimo son modularidad 0,410 y 0,153, respectivamente. Esto indica que la estructura de la comunidad se identifica claramente a la red de producción global. El número de las principales comunidades varía entre dos y cuatro. Había dos comunidades principales de la crisis económica mundial en 2007 y 2010. El número de grandes comunidades en periodos económicos normales (2004 y 2013) es más grande que los períodos con las crisis económicas (2007 y 2010). Esto se puede interpretar como la producción de todos los sectores de la industria en los países del G7 comportamiento similar durante las crisis económicas. El riesgo económico se propaga instantáneamente a todos los sectores de la industria en los países del G-7, y todas las industrias, busque una nueva demanda. En consecuencia, los nuevos enlaces (relaciones comerciales) palmo más allá de las comunidades observadas en periodos económicos normales.

La evolución temporal de las comunidades se caracteriza por rel entre las comunidades de años adyacentes. La similitud de las comunidades ci y cj en años adyacentes se midió utilizando el índice de Jaccard, J (ci; cj). Hay un cambio temporal en la comunidad structure7 - es decir, la dinámica de la comunidad son considerados como un ejemplo de movimiento colectivo. Se obtuvieron tres communities8 vinculados antes de la crisis. comunidades vinculadas 1 a 3 corresponden a Europa, los EE.UU. y Canadá, respectivamente. Japón distribuye a las tres comunidades. Luego dos comunidades vinculadas (comunidades vinculadas 4 y 5) se obtuvieron durante el periodo de la crisis. comunidades ligadas 4 y 5 representan sectores. Por ejemplo, la comunidad vinculada 4 se compone de productos de los sectores del acero, equipos de transporte, productos químicos, productos de pulpa y papel, productos informáticos y electrónicos, y otros. comunidad unida 5 se compone de productos metálicos, maquinaria de precisión, productos textiles, y otros. Se obtuvieron cuatro comunidades ligadas después de la crisis. comunidades vinculadas 6 a 9 representan Canadá, los EE.UU., Japón y Europa. Algunos países europeos distribuidos a las comunidades vinculadas 6 y 7.

Figura 2. Ejemplos de estructuras comunitarias para 2004, 2007, 2010, y 2013

 Ejemplos de estructuras comunitarias para 2004, 2007, 2010 y 2013 Image: VoX UE

Notas: las estructuras comunitarias obtenidos para (a) de 2004, (b) 2007, (c) 2010, y (d) de 2013. El valor promedio de Qs de modularidad es 0,302 durante 2001 y 2013. El máximo y mínimo de la modularidad son 0,410 y 0,153 , respectivamente. Esto indica que la estructura de la comunidad se identifica claramente a la red de producción global.

Capacidad de control de la red mundial de producción

Aplicamos la teoría de la controlabilidad [9] estructural a las redes complejas (Liu et al 2011). Los nodos conductores [10] se identifican por el juego máximo en la representación bipartita de la red (Moore y Mertens 2011). Se identificó el número de nodos controladores de la red de producción global. El cambio temporal del número de nodos de controlador se muestra en la Figura 3. Tenga en cuenta que el número de nodos de controlador aumentó durante la crisis económica entre 2008 y 2010. Durante las crisis económicas dentro de la muestra, la parte de los nodos del controlador nD alcanza alrededor del 80% de todos los nodos, mientras que nD es de aproximadamente 60% durante los periodos normales.

El aumento observado en el número de nodos de controlador durante la crisis económica puede explicarse cualitativamente por la heterogeneidad en términos de grado distribution.11 Esto significa que no podemos esperar para el control de la economía real mundial mediante la estimulación de un número relativamente pequeño de nodos. Por otra parte, se hace más difícil introducir una medida para controlar el estado de la economía mundial durante las crisis económicas que durante los períodos económicos normales.

Figura 3. Número de nodos de controlador a través del tiempo

 Número de nodos controladores en el tiempo de archivo: VoX UE

Notas: El número de nodos de controlador aumentó durante la crisis económica entre 2008 y 2010. Durante las crisis económicas, la parte de los nodos del controlador nD alcanza aproximadamente el 80% de todos los nodos, mientras que nD es de un 60% durante los períodos normales.

Conclusión

A través de nuestro análisis, hemos observado varios tipos de movimientos colectivos en la economía global bajo la liberalización del comercio:

La sincronización de los ciclos económicos internacionales; la propagación inmediata de riesgo económico; y, una dificultad estructural de capacidad de control durante las crisis económicas.

Aunque muchos japoneses pequeñas y medianas empresas podrían lograr un mayor crecimiento económico a través del libre comercio, también hay que prestar atención al hecho de que las crisis económicas, una vez negativos se producen en una economía regional, que se propagan al resto del mundo de forma instantánea, sin fuertes medida de control durante las crisis económicas.

Nota del editor: La investigación principal sobre el que se basa esta columna apareció como un documento de debate del Instituto de Investigación de Economía, Comercio e Industria (Rieti) de Japón.

Referencias

Ikeda, Y et al (2013) “Synchronization and the coupled oscillator model in international business cycles", RIETI Discussion Paper No. 13-E-089.

Ikeda, Y et al (2016) “Econophysics point of view of trade liberalization: Community dynamics, synchronization, and controllability as example of collective motions”, RIETI Discussion Paper No. 16-E-026.

Ikeda, Y, H Iyetomi, T Mizuno, T Ohnishi and T Watanabe (2014) "Community structure and dynamics of the industry sector-specific international-trade-network", in Signal-Image Technology and Internet-Based Systems (SITIS): 456-461.

Iyetomi, H, Y Nakayama, H Aoyama, Y Fujiwara, Y Ikeda and W Souma (2011) “Fluctuation-dissipation theory of input-output interindustrial relations", Phys. Rev., E 83, 016103.

Iyetomi, H, Y Nakayama, H Yoshikawa, H Aoyama, Y Fujiwara, Y Ikeda and W Souma (2011) “What causes business cycles? Analysis of Japanese industrial production data", J. Japanese Int. Economics, 25: 246-272.

Liu, Y-Y et al (2011) “Controllability of complex networks", Nature, 473: 167-173.

Moore, C and S Mertens (2011) The nature of computation, p409, Oxford University Press: New York.

Pikovsky, A, M Rosenblum and J Kurths (2001) Synchronization: A universal concept in nonlinear sciences, Cambridge University Press.

Timmer, M P (ed) (2012) “The World Input-Output Database (WIOD): Contents, sources and methods", WIOD Working Paper Number: 10.

Notas finales

[1] El movimiento cuasi-periódica de una trayectoria de la partícula en el espacio de fase se llama un oscilador de ciclo límite. Un modelo de oscilador de ciclo límite acoplada, describe la interacción entre estas partículas por ecuaciones diferenciales simultáneas.

[2] Cuando los elementos constituyentes interactúan fuertemente entre sí.

[3] El parámetro de orden es un número complejo con la amplitud y la fase. La amplitud se interpreta para representar grado de sincronización.

[4] parámetros de orden Primero se calculó para el valor añadido de series de tiempo (la serie de tiempo original) para los nodos (sector industrial de un país) en cada comunidad. A continuación, se calculó un parámetro para que la serie temporal en orden aleatorio obtenido por revolver la serie de tiempo original. A continuación, se compararon los parámetros de orden y afirmó que el mencionado para la serie de tiempo original es mucho más grande que el parámetro para el barajado.

[5] Una comunidad es una parte densamente conectadas por una red compleja. Dentro de una comunidad, los enlaces entre nodos son densas en comparación con una red aleatoria con el mismo grado de distribución.

[6] La modularidad es una medida de la singularidad de la estructura de la comunidad. Una modularidad grande indica una estructura de la comunidad bien identificada. Típicamente, una magnitud de 0,3 se considera que es lo suficientemente grande.

[7] Esto se refiere a la tendencia de la estructura de la red para mostrar la no uniformidad espacial.

[8] Se realizó un análisis comunitario para cada intervalo de tiempo de la red. Como tal, no sabemos qué comunidad en el año t corresponde a la que la comunidad en el año t + 1. Identificamos la correspondencia de las comunidades en el año contigua utilizando el índice de Jaccard. Communties enlaces de esta manera se denominan comunidades vinculadas.

[9] Esta teoría se describe la posibilidad de controlar el sistema basado únicamente en la información estructural de la red.

[10] Nodo al que se le es dado entradas para controlar todo el sistema.

[11] Reconocemos que la heterogeneidad es pequeño si el grado de distribución es una distribución de Gauss o distribución log-normal. Por otro lado, reconocemos la heterogeneidad es grande si el grado de distribución es una distribución de potencia de retardo, y a menudo una función exponencial.

Redes de comercio marítimo (densas y animadas)

Esta es una visualización increíble de las rutas marítimas del mundo
por Brad Plumer | Vox

Cerca de 11 millones de toneladas de material deja llevar por todo el mundo cada año por buques de gran tamaño. Ropa, TV de pantalla plana, grano, automóviles, petróleo - el transporte de estas mercancías de puerto a puerto es lo que hace que la economía mundial va 'redondo.

Y ahora hay una gran manera de visualizar todo este proceso, a través de este mapa interactivo impresionante desde el Instituto de Energía de la UCL:

Created by London-based data visualisation studio Kiln and the UCL Energy Institute

Puede utilizar las palancas en la parte superior del mapa para derribar las naves por tipo - portacontenedores (amarillo), graneleros secos (azul), los petroleros y combustibles (rojo), gaseros (verde), y barcos que transportan vehículos (púrpura) - o hacer zoom en las diferentes regiones.

Los investigadores reunieron datos de los miles de barcos comerciales que se movían a través del océano en 2012. Luego trabajaron con el estudio de visualización de datos del horno para que el mapa. Aquí están algunos puntos destacados aseado de jugar con la cosa:

1) Se puede trazar los contornos de los continentes exclusivamente al ver las rutas de envío

(Shipmap.org)

Puede alternar el mapa de modo que sólo muestra las principales rutas de navegación y nada más. Incluso en este caso, se puede ver claramente los continentes, con excepción de la región por encima del círculo polar ártico, donde viajan pocos barcos. (Aunque esto puede cambiar a medida que el hielo marino de verano mantiene en retroceso.)

También puede ver algunas de las principales vías fluviales en las que los grandes barcos pueden navegar - al igual que el río Amazonas, en el norte de Brasil, o el río San Lorenzo que permite a los barcos para viajar desde el Atlántico hasta los Grandes Lagos, o el complejo de Volga-Báltico navegable en Rusia.

También es fácil de detectar algunos centros de la economía mundial con este mapa. Las líneas rojas encima de los barcos que llevan trazas de combustibles líquidos - petróleo crudo o de gasolina. Como se puede ver, tanto en Louisiana y Texas son los principales centros de hidrocarburos. También hay gruesas líneas rojas que salían de la terminal de Valdez en Alaska, que está en el extremo sur de la tubería de Alaska, con lo que el petróleo de los campos en el norte.

2) Hay un importante cuello de botella del envío alrededor de Malasia y Singapur

(Shipmap.org)

Una de las rutas marítimas más importantes del planeta es el estrecho de Malaca, la ruta más corta entre el Pacífico y el Índico, que se puede ver aquí como una línea congestionada de barcos que viajan más allá de Singapur, Malasia e Indonesia. Alrededor del 40 por ciento del comercio mundial pasa a través de este estrecho cada año, incluyendo gran parte del crudo que va desde el Oriente Medio a China.

Pero el angosto estrecho también es vulnerable a la interrupción - y en los últimos años, ha habido un repunte de los ataques de piratas en estos estrechos. Técnicamente, los tres estados limítrofes - Singapur, Malasia e Indonesia - son responsables de la seguridad en esta región, defendiéndola contra la piratería, sino porque es tan crucial, los EE.UU., China, India y Japón han prestado asistencia en la obtención de la región .

Desafortunadamente, no hay forma fácil de solucionar. Los buques que no caben por el estrecho (su profundidad mínima es de aproximadamente 82 pies) tienen que tomar un desvío de miles de millas más al sur.

3) En el año 2012, la mayoría de los barcos mantuvo alejado de Somalia

(Shipmap.org)

A partir de alrededor de 2005, los piratas armados de Somalia comenzaron la intensificación de las incursiones de los buques que viajan alrededor del Cuerno de África. Algunos analistas argumentaron que la pesca ilegal de barcos extranjeros en la región había conducido inicialmente muchos pescadores somalíes para formar milicias armadas para defender sus aguas. Pero aquellos grupos más tarde se volvieron a apoderarse de los buques de carga y la celebración de los equipos de rescate.

Para el año 2012, los piratas estaban costando barcos comerciales entre $ 900 millones y $ 3.3 mil millones por año. Y, como se puede ver en los mapas anteriores, muchos barcos se mantuvieran alejados de la costa de Somalia después de salir del estrecho de Mandeb entre Yemen y Yibuti, que conduce hasta el canal de Suez.

Pero eso fue también la piratería somalí pico. En los años siguientes, las incursiones parecen haber disminuido drásticamente. Las compañías navieras aumentaron su seguridad en el barco mientras que varios militares desplegados buques armados para patrullar la región. Según la mayoría de las cuentas, parece haber funcionado.

4) Los buques tienen que moverse en rutas ordenadas en espacios reducidos, como el Canal Inglés

(Shipmap.org)

Los investigadores han señalado que "mientras que los buques pueden moverse libremente a través del océano abierto, las rutas están predeterminados más cerca de la tierra." Esto es evidente en el Canal Inglés, donde los barcos necesitan moverse en Niza, carriles aseado - como si se tratara de una carretera de dos carriles.

5) Se puede ver barcos esperando su turno en el Canal de Panamá

(Shipmap.org)

Cada año, cerca de 15.000 barcos pasan por el Canal de Panamá que conecta los océanos Pacífico y Atlántico. Sólo unos pocos barcos pueden pasar por las esclusas estrechos en un momento en que suben y bajan usando el agua del lago por encima lentamente. Así barcos anclan fuera del canal, a veces durante semanas, mientras esperan su turno asignado. (En total, alrededor de 30 a 40 barcos grandes pasan por el canal cada día.)

Para hacer frente a la próxima generación de grandes buques portacontenedores, el Canal de Panamá se encuentra en expansión, con un juego adicional de esclusas en el Atlántico y el Pacífico. Incluso esta expansión, sin embargo, no será capaz de manejar el mayor conjunto de buques portacontenedores - que puede ser tan grande como cuatro campos de fútbol de extremo a extremo establecidos.

Por lo tanto, ¿qué hacen esos gigantes? Nicaragua ha pensado en la construcción de su propio canal, grande para dar cabida a estos barcos, pero que nunca se puede conseguir construido (y es un fracaso para toda una serie de razones). Así que, por ahora, los grandes barcos todavía tienen que recorrer todo el camino alrededor de América del Sur.

6) Los buques del mundo son una fuente importante de emisiones de dióxido de carbono

(Shipmap.org)

Hay un enorme costo de todo este envío. Los barcos tienen que quemar una gran cantidad de combustible líquido, y en 2012, acabaron emitiendo alrededor de 796 millones de toneladas de dióxido de carbono. Los investigadores señalan que eso es más que "el conjunto del Reino Unido, Canadá o Brasil emiten en un año." O, dicho de otra manera, el envío es responsable de alrededor de un 3 a 4 por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero de origen humano.

Ahora, esto sigue siendo mucho más eficiente que el envío de todas esas cosas por tierra o por aire. Aún así, los investigadores han estado buscando formas de reducir el tamaño de la huella de carbono del sector del transporte marítimo. Nate Berg corrió a través de algunas de las mejores ideas aquí: "A partir de las mejoras tecnológicas, tales como timones y hélices readaptadas a mejorado de enrutamiento tiempo, las compañías navieras están viendo muchas maneras de mejorar su eficiencia."

Redes, guerra y comercio internacional

Guerra y paz ... y Comercio Internacional
Redes comerciales densas que se formaron en los años posteriores a la Segunda Guerra Mundial pueden explicar un descenso alarmante en la guerra en el mismo período.
Nathan Collins - Pacific Standard




Trate de imaginar a las naciones de Europa en guerra. Es casi impensable hoy en día, sin embargo, hace 75 años, en la víspera de la Segunda Guerra Mundial, el conflicto militar era prácticamente de rigor. Entonces, ¿qué pasó con los buenos viejos tiempos de guerra? Según una investigación publicada hoy en Proceedings de la Academia Nacional de Ciencias, el comercio internacional, eso es lo que pasó.

En realidad, la idea de que la guerra y el comercio están conectados de alguna manera no es tan nueva. "Ciertamente hay una literatura que analiza el comercio y la guerra", dice Matthew Jackson, profesor de economía en la Universidad de Stanford y co-autor del nuevo papel. Pero, Jackson dice, ese cuerpo de investigación ha arrojado resultados contradictorios y, más importante, no se ha examinado la conexión de la guerra comercial con mucho detalle.

Los países con más socios comerciales tienen menos probabilidades de ir a la guerra.

Por ejemplo, los investigadores han señalado una correlación inversa entre las exportaciones mundiales y la frecuencia de la guerra, es decir, el aumento del comercio ha habido, menos guerra. Un vistazo más de cerca, sin embargo, revela las variables siguen bastante diferentes patrones. La frecuencia de la guerra cayó en picado después de 1950, y se mantuvo baja desde entonces. Comercio, específicamente, las exportaciones como una fracción del mundo interno bruto producto alcanzó su punto máximo en 1913 al 12 por ciento, pero se redujo a siete por ciento en 1950, alcanzando sólo el 12 por ciento de nuevo en 1973. En otras palabras, las guerras no hacen un seguimiento de la cantidad total de comercio mundial muy bien.

Jackson y Stanford economía estudiante graduado Stephen Nei cuenta de que había otra característica del comercio que parecía ser más importante. En 1870, el país promedio tenía cerca de tres socios comerciales, pero ese número subió de manera constante a entre 17 y 34 socios, en función de cómo se defina una asociación comercial. ¿Qué pasa si la prevención de la guerra no dependía de la cantidad de países negocian entre sí, Jackson y Nei preguntaban, sino más bien el número de países que negocian con?

Para investigarlo, Jackson y Nei desarrollaron primero modelos matemáticos de alianzas y conflictos militares, con y sin comercio. Estos modelos predijeron que, en ausencia de comercio, alianzas cambiarían constantemente como estados lucharon entre sí por la tierra y los recursos naturales. Comercio tiene el efecto contrario. En primer lugar, Jackson dice, "no hay más que perder cuando el comercio está ahí" -dinero, eso es. En segundo lugar, las alianzas comerciales dan otros estados más de un incentivo para defender aliados que se encuentren bajo ataque.

Esa línea de pensamiento parece jugar en los datos. A medida que los modelos predicen, los países tienen menos probabilidades de estar en guerra con sus socios comerciales, y los países con más socios comerciales tienen menos probabilidades de ir a la guerra en primer lugar.

"Realmente parece ser difícil ... para explicar el período pacífica [después de 1950] sin introducir en el comercio", dice Jackson.

Sin embargo, estos son sólo los primeros pasos hacia respondiendo preguntas-por ejemplo más importantes, si se quiere evitar que las guerras en África, "no necesita más el comercio dentro de África o entre África y el resto del mundo?" Jackson dice. No puede responder a esa pregunta, sin embargo, dice, pero espera que, mediante la construcción de mejores modelos de comercio y el conflicto, podría ser algún día capaz de hacerlo.

Relaciones entre los miembros del G-20

El descubrimiento de la relación de los miembros del G-20 el uso de minería de datos
Publicado por Leandro Guerra - Data Science Central


Se necesita sólo una pequeña charla conmigo para saber que soy un fan de los mercados financieros y muchos temas relacionados con la economía. Hoy quiero mostrar una aplicación que implica noticias en la web, Python, MongoDB y el Gephi, un software para la visualización y manipulación de las redes sociales.
Nuestro objetivo es verificar que la cantidad de apariciones conjuntas de los países del G-20 (en concreto Brasil) publicados en las noticias relacionadas con el mercado financiero puede reflejar los datos del Ministerio de Fomento, Industria y Comercio Exterior de Brasil. Para aquellos que no están familiarizados con el término, el G-20 (20 principales economías) es un grupo formado por los ministros de economía y presidentes de bancos centrales de 19 economías principales, además de la Unión Europea. El grupo fue establecido en 1999 como consecuencia de distintas crisis económicas de la década de 1990, y es una especie de foro de cooperación y consultas sobre cuestiones financieras internacionales. Los países miembros son (en orden alfabético):
Argentina, Australia, Brasil, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Indonesia, Italia, Japón, República de Corea, México, Rusia, Arabia Saudita, Sudáfrica, Turquía, el Reino Unido, los Estados Unidos y la Unión Europea.
En la tabla de abajo tenemos los 30 principales destinos de las exportaciones brasileñas en base a datos del Ministerio de Fomento, Industria y Comercio Exterior de Brasil, refiriéndose a febrero de 2014.



Vamos a ir a los datos. Con un lector RSS desarrollado en Python y MongoDB, analicé el contenido de 1.000 noticias (número arbitrario) para encontrar si alguno de los países del G-20 tenían sus nombres mencionados juntos en la misma noticia. Hay un excelente vídeo publicado en TED - "¿Quién controla el mundo" - Que muestra en un buen nivel de detalle la definición de lo que es una red compleja. Por lo tanto, insertamos los datos recogidos en Gephi para crear nuestra red de relaciones entre los países. Como resultado, tuvimos la siguiente red asignada que muestra la relación (y su intensidad, según el grosor de los bordes) de los países del G-20 en nuestro contexto.



Los nombres de los países están en portugués porque la noticia era demasiado. Como nuestro objetivo era tener a Brasil en el centro de atención y las fuentes de noticias estaban todos brasileña, tenemos el país como el nodo principal de nuestra red. Podemos comprobar, por el grosor de los bordes, que Brasil está fuertemente relacionado con China, EE.UU., Japón y Alemania. Si nos fijamos en la tabla de destino de exportación más, vemos que estos países son, respectivamente, el primero, segundo, quinto y sexto destinos de nuestras exportaciones.
Un análisis más cuidadoso muestra que Brasil, en las noticias de nuestra base de datos, se relaciona con casi todos los países, a excepción de Arabia Saudita e Inglaterra (pero que de alguna manera tiene una relación representada por el Reino Unido). Es decir, de los 30 mejores destinos de nuestras exportaciones, solamente Arabia Saudita no estaba relacionado. Se demuestra que la conclusión en la siguiente gráfica, destacando las relaciones de Brasil (Inglaterra y Arabia Saudita están más distantes y con un color suavizado).



A pesar de tener las noticias nacionales como fuente primaria de datos, podemos ver la influencia de los Estados Unidos, la economía más grande del mundo, en su relación con los demás países (excepto Arabia Saudita, pero tal vez por la cantidad de nuestros datos).
Teniendo en cuenta todos estos datos, llegamos a la conclusión de que las actuales relaciones en noticias económicas en realidad reflejan los datos de nuestras relaciones comerciales. Tal vez no fue diferente, pero es una manera de mostrar cómo todo está conectado y, de hecho, dado que los mercados son eficientes (hay mucha discusión aquí y tiendo a estar en desacuerdo con la teoría), tenemos que las relaciones comerciales se reflejarán de alguna manera en el comportamiento de los agentes del mercado y, en consecuencia, se verá reflejado en los precios de los activos financieros.

Elegante grafo de comercio internacional

Cómo más de la mitad de las exportaciones del mundo entran en un grafo elegante
Por Lily Kuo - QZ



Líneas en los enlaces del círculo (directamente bajo el nombre del país) indican las importaciones y exportaciones totales de ese país (en millones de dólares EE.UU.) en 2013. El gráfico representa el 60% del total de las exportaciones mundiales.

Cuarzo ha analizado la importancia de la proximidad geográfica es para determinar los mejores socios comerciales, la mayoría de los países de un país comercian más con sus vecinos. Pero un nuevo gráfico de la firma de investigación Euromonitor que ilustra las importaciones y exportaciones de una selección de los países exportadores más grandes del mundo pone de relieve algunas excepciones interesantes. (Nota: el gráfico sólo incluye la parte superior del 60% de los países exportadores, en valor, por lo que hay muchos países que no están representados.)

Por ejemplo, el principal socio comercial del año pasado de la India no era ni de China o Pakistán, sus vecinos más grandes, pero los Emiratos Árabes Unidos. El comercio bilateral indio-EAU era de $ 75 mil millones entre 2012 y 2013. La Embajada de la India en los EAU cita 2.000.000 expatriados que viven en los Emiratos Árabes Unidos, la comunidad de expatriados más grande, como una de las razones. Académicos también han argumentado que-la ida y vuelta, o la re-importación de perlas y piedras preciosas enviados a los Emiratos Árabes Unidos con el fin de tomar ventaja de las excepciones de la India a las importaciones de servicio de la joyería se inició en 2007, ha inflado artificialmente el comercio.

Por otra parte, las zonas de libre comercio establecidas en los barrios geográficas no siempre proporcionan un impulso del comercio. Comercio dentro del "Mercosur" comercio de la zona-Argentina, Brasil, Paraguay y Uruguay inventada sólo el 13% de las exportaciones totales de los países miembros del grupo. China, Estados Unidos y la Unión Europea representaron el resto. Brasil envía 2,5 veces más las exportaciones a China y los EE.UU. que lo hace para el Mercosur, notas de Euromonitor.

Esto se debe a unos pocos países, como China, los EE.UU., Francia y Alemania tienen una influencia particularmente fuerte en el comercio global. Como hemos señalado, 35 países nombrar a China como su principal socio comercial, y aproximadamente la mitad de los que no son países vecinos.

Emails que dan señales de la satisfacción del cliente global

La lectura de señales de clientes globales
Investigación - MIT Sloan Review
Peter A. Gloor y Gianni Giacomelli

Al adoptar un enfoque de muchos datos (big data) para colaboraciones que analizan con grandes clientes, las empresas globales altamente distribuidas pueden obtener información valiosa y oportuna en la satisfacción del cliente.



Los autores analizaron los patrones de comunicación de correo electrónico entre los empleados y clientes de un proveedor de servicios globales.

Controlar la salud de los lazos con los clientes es una actividad importante para cualquier compañía con la esperanza de promover la estabilidad y el crecimiento. Saber cómo los clientes se sienten acerca de sus productos y servicios es especialmente vital para las organizaciones que se especializan en servicios" empresa extendida ", tales como las operaciones de back office, apoyo a la decisión, y la ingeniería, la tecnología y el apoyo activo de las operaciones de gran tamaño. En los últimos 20 años, la popularidad de este tipo de los llamados "centros de servicios compartidos", los compartidos, ya sea interna o externamente a través de la externalización, ha crecido de manera exponencial. Centros de servicios compartidos ahora emplean a cientos de miles de personas en todo el mundo y constituyen la columna vertebral en todas partes a través de las más grandes y complejas empresas. Aunque este modelo de organización ha creado importantes beneficios económicos y es una piedra angular de la escalabilidad de la organización y la rentabilidad, también presenta desafíos de gobernabilidad importantes : La gran escala, la naturaleza global de la prestación de servicios y el complejo, las organizaciones clientes a menudo reparte estas empresas sirven a hacer más difícil detectar la insatisfacción del cliente.

Muchas compañías monitorean la satisfacción del cliente a través de encuestas de satisfacción del cliente como el Net Promoter Score iniciado por el consultor de gestión Bain & Co. Una puntuación NPS se obtiene por (1) pedir a los clientes para responder a una sola pregunta ("¿Qué probabilidad hay de que usted recomiende nuestro compañía a un amigo o compañero de trabajo") en una escala de 0 a 10 (donde es 10 "muy probable" y 0 es "nada probable"), y (2) se resta el porcentaje de"detractores" (puntuaciones 0 - 6) a partir del porcentaje de "promotores" (puntuaciones 9-10) [1] sin embargo, estos métodos no son necesariamente oportunos (porque están basados ​​en una encuesta) y, a menudo no permiten a las empresas profundizar en detalle (debido al tamaño de la muestra). Por lo tanto, no son suficientes para la medición continua de la satisfacción del cliente o para informar las acciones correctivas oportunas y focalizadas.

Como resultado, hay dos retos específicos para el análisis del comportamiento en las organizaciones mundiales, como los centros de servicios compartidos. La naturaleza impersonal, a distancia de muchos de los intercambios y el alto volumen de interacciones hacen que sea extremadamente difícil para la alta dirección para documentar y analizar los medios tradicionales.

Interacciones impersonales

La forma en que las personas interactúan entre sí y lo que dicen entre sí ofrecen una ventana importante en la forma en que sienten el uno por el otro. Sin embargo, el contenido de lo que se dice a menudo es menos importante que cómo se dice y el lenguaje corporal que acompaña. Aunque las reuniones cara a cara entre los proveedores y los clientes pueden ofrecer la forma más clara y más completa para los administradores para obtener "señales honestas" [2] para medir la satisfacción del cliente, la información específica para las personas generalmente no está disponible en grandes volúmenes, colaboraciones globalizados. Tampoco es esta limitación fundamental probable que cambie, dado el crecimiento de la prestación del servicio global.

Volumen de Interacciones

Las grandes organizaciones globales tienden a operar a través de amplias redes que involucran interacciones remotas que son en su mayoría de teléfono y correo electrónico basado en. Sin embargo, estas interacciones contienen información importante acerca de cómo los miembros del equipo y llevarse bien con los demás, la satisfacción del empleado y la satisfacción del cliente. Para hacerse una idea de este tipo de interacciones, hemos desarrollado un método de evaluación para analizar los patrones de comunicación de correo electrónico entre clientes y proveedores de los entornos distribuidos geográficamente, donde las reuniones cara a cara son impracticables o imposibles. Nuestro enfoque conecta los resultados obtenidos de la medición de señales honestas en cara a cara interacciones [3] a los datos extraídos de correos electrónicos entre los clientes y los proveedores. (Para proteger la privacidad de los individuos, en nuestro análisis de correo electrónico se analizan sólo [1] la estructura de red social, ya que está representado por los patrones de comunicación de correo electrónico y [2] los sentimientos expresados ​​en las líneas de asunto de los correos electrónicos enviados - no el contenido de las principales texto de los mensajes de correo electrónico.)

En este artículo se describe cómo analizamos emails para entender lo que los clientes piensan acerca de sus proveedores de servicios. Para llevar a cabo la investigación, se analizaron las interacciones de correo electrónico de 32 organizaciones de prestación de servicios, todos son parte de Genpact, un proveedor de servicios globales. Las organizaciones de prestación estaban prestando servicios de contratación, contabilidad y recursos humanos a diferentes clientes. Después de notificar a las diferentes partes implicadas y la obtención de permisos, se recuperaron las comunicaciones por correo electrónico entre los administradores de cuentas del proveedor de servicios y sus clientes y construimos la red social desde el archivo de correo electrónico. La red consiste en todas las direcciones de correo electrónico de los empleados de la organización y los clientes con los que trabajaban, con enlaces entre dos personas si habían intercambiado al menos un mensaje de correo electrónico. La red consta de más de 200.000 personas, que abarca 1,3 millones de mensajes de correo electrónico. En total, se recogieron los datos de decenas de grupos y miles de personas. (Consulte "Acerca de la Investigación".)

Acerca de la Investigación

Nuestro trabajo aprovecha los 10 años de investigación en el Centro MIT para la Inteligencia Colectiva comparar archivos de interacción de organización tales como el correo electrónico con las variables de resultado. (Para obtener más información acerca de la investigación anterior, consulte www.ickn.org.) En el proyecto que se describe en este artículo, se analizaron 32 grandes cuentas de clientes de Genpact, un proveedor global de servicios con más de 60.000 empleados que trabajan en 24 países, en el antiguo parte de general Electric. Estos grupos independientes de trabajadores participan directamente en la prestación de servicios a clientes globales. A medida que la primera parte del estudio, se recogieron los buzones de correo electrónico entre dos y tres ejecutivos de cuenta por cliente. Por último, comparamos la estructura de la red de comunicaciones contenidas en estas casillas de correo electrónico con Net Promoter Score del cliente.

Genpact había utilizado el Net Promoter Score durante varios años como su principal indicador para medir la satisfacción del cliente y se basó en él como una medida clave en la conformación de su relación con los clientes mundiales en los asuntos relacionados con los incentivos y para dirigir las intervenciones de optimización de Lean / Six - Sigma, que fueron capaces de correlacionar los hallazgos con las métricas de fuentes de energía nuclear de Genpact. Cálculo de las propiedades estructurales tales como la densidad de las redes de correo electrónico y con éxito su correlación con indicadores externos proporciona una indicación útil de la eficacia de las colaboraciones y proporciona sugerencias para mejorar el desempeño organizacional. El proceso consta de cuatro pasos básicos: (1) los datos de correo electrónico de filtrado para identificar a las personas más relevantes, (2) la carga de datos de redes sociales en un conjunto de datos, (3) la realización de un análisis de redes sociales para determinar las relaciones, y (4) generar Los resultados basados ​​en la red que indica el rendimiento.

Nuestro análisis identificó cinco indicadores estructurales que se relacionan con las redes sociales y estadísticamente predijo la satisfacción de los clientes de la organización sobre la base de correos electrónicos intercambiados entre los clientes y los empleados de la organización: (1) la centralidad del liderazgo de equipos, (2) la coherencia liderazgo de equipos, (3) el patrón de la contribución, (4) el tiempo de respuesta, y (5) el contenido emocional del lenguaje utilizado en los correos electrónicos. Debido a que los contextos y las indicaciones serán diferentes en diferentes organizaciones, las variables específicas pueden tener que ser recalibrado. En este caso, cada una de las métricas fue ideado para capturar un aspecto diferente de la relación entre el proveedor de servicios y el cliente. (Ver "Las métricas de redes sociales para la satisfacción del cliente.") La métrica para la satisfacción del cliente utilizado fue NPS, ya que era la Genpact métrica utilizada para ese fin, en otras situaciones, puede ser apropiado utilizar otra métrica. Por ejemplo, en un proyecto anterior, se utilizó una encuesta de satisfacción que hemos desarrollado, 4 y en otros proyectos por correo electrónico estructura de red social se comparó con utilization5 consultor o revenue.6 facturable

PARÁMETROS DE LA RED SOCIAL DE LA SATISFACCIÓN DEL CLIENTE

Ver Anexo

Métricas de Red Social para la satisfacción del cliente


Esta tabla resume el rendimiento de la red social de la organización que estudiamos. En este contexto, "los líderes" se refiere a ejecutivos de cuentas designados y otros líderes de equipo que podrían ser identificados a través de análisis de redes sociales.

1. Centralidad de Líderes

Esta métrica mide el grado en que hay personas que mantienen un alto grado de influencia social en sus equipos durante períodos de tiempo prolongados. En nuestro análisis de registros de correo electrónico, se estudiaron las conexiones entre las personas, una conexión entre un par de nodos indica que dos personas han intercambiado al menos un correo electrónico. Cuanto más corta sea la línea de conexión, los mensajes de correo electrónico más las dos personas intercambian. Cuando la dirección de la red social es altamente centralizada, los líderes son claramente reconocibles. En la práctica, estos líderes tienden a dominar la red de interacción social. Están menos organizadas las redes sociales sin tales líderes. (Ver " La influencia de los líderes. ")

LA INFLUENCIA DE LOS LÍDERES

Cuando se centraliza la dirección de la red social, los líderes tienden a dominar la red de interacción social. En el contexto de que el proveedor de servicios compartidos que estudiamos, encontramos que la dirección centralizada correlacionada con la satisfacción del cliente. Los jefes de equipo centroamericanos tienden a ser tanto los ejecutivos senior de cuentas o líderes funcionales autoproclamados.

Ver Anexo

En el contexto de los proveedores de servicios compartidos, encontramos que la dirección centralizada correlacionada con la satisfacción del cliente. Líderes centroamericanos tienden a ser tanto los ejecutivos senior de cuentas o líderes funcionales autoproclamados. Esto se corresponde con la opinión de que, jefes de equipo consistentes fuertes aumentarán la calidad del trabajo producido por el equipo. Los líderes son los principales "puntos de contacto " para los clientes, lo que proporciona una manera confiable para los clientes para acceder a los diferentes equipos, departamentos y unidades funcionales dentro de la empresa de servicios. Tener líderes centrales garantiza que las solicitudes de cliente se enrutan rápidamente y claramente al proveedor, y que las respuestas y las acciones correctivas se comunican de vuelta y aplicarse de forma inequívoca y en escala. Debido a que los líderes son íntimamente conscientes de los indicadores clave de rendimiento de la organización (y, a menudo contractuales), son también la clave para asegurar que la producción se ajusta a las prestaciones deseadas. Ejecutivos Finalmente, los dirigentes centrales son típicamente experimentados que entienden la necesidad de la adherencia a los procedimientos operativos estándar y son capaces de navegar por la red para asegurar que el trabajo se gestiona de una manera consistente y predecible. Estos elementos son los conductores bien entendidos de la satisfacción de las colaboraciones de las organizaciones mundiales de tareas impulsadas.

2. La consistencia de Liderazgo

Esta medida refleja los cambios en la dirección de la red social a través del tiempo. En la organización que estudiamos, el liderazgo constante que no ha cambiado mucho parecía contribuir a la satisfacción del cliente. Este hallazgo contrasta con investigaciones anteriores sobre la creatividad entre programmers7 de código abierto y los empleados de marketing de una bank8 alemán ; que la investigación reveló que, en esos contextos, un alto grado de liderazgo rotativo correlacionada con el éxito. Para la gestión de cuenta en grandes proveedores de servicios, lo contrario era deseable. Para el trabajo que es relativamente habitual (en comparación con el trabajo creativo), un comportamiento coherente y disciplinada, entrega predecibles pueden ser más importantes para los clientes de diferentes puntos de vista y contribuciones, lo que se ha verificado en otros entornos en los que la conducta consistente se valora sobre la creatividad, como con las enfermeras en un hospital. En general, un comportamiento coherente, replicable de líderes juega un papel crucial para crear trust.9 organizacional Por las mismas razones expuestas en el apartado anterior en cuanto a la centralidad de los líderes, algunos clientes pueden valorar el trabajo con equipos que tienen a líderes coherentes y fiables y " sin sorpresas ".

3. Modelo de Contribución

Esta medida refleja el grado en que los individuos de la red envían más correos electrónicos que reciben, o reciben más correos electrónicos que envían. Un individuo que sólo envía mensajes de correo electrónico tendría un índice de contribución de 1 ; un individuo que sólo recibe correos electrónicos tendrían un índice de contribución de -1,10 El índice de contribución refleja lo mucho que el patrón de la contribución varía en toda la red social ya través de diferentes categorías de personas. Por ejemplo, las personas que actúan como facilitadores de o comunicadores envían más correos electrónicos que reciben, mientras que las personas que sirven como expertos en la materia reciben más correos electrónicos que envían. Los altos directivos tienden a ser equilibrados en el número de correos electrónicos que se envían y reciben, mientras que las personas que actúan como cuellos de botella por lo general reciben muchos correos electrónicos, pero mandan pocos y responden con poca frecuencia. (Ver " Patrones de Comunicación Vary. ")

PATRONES DE COMUNICACIÓN VARÍAN

La métrica de índice de contribución captura el grado en que los individuos en una red social envían más correos electrónicos que reciben, o recibir más correos electrónicos que envían. Un individuo que sólo envía mensajes de correo electrónico tendría un índice de contribución de 1; un individuo que sólo recibe correos electrónicos tendría un índice de contribución de -1. Por lo general, los comunicadores y los conectores envían más correos electrónicos que reciben , mientras que los expertos en la materia reciben más correos electrónicos que envían.

Ver Anexo

Una variación significativa en los índices de cotización entre las diferentes personas de la organización se puede correlacionar con la alta satisfacción del cliente. Esto se corresponde con las preferencias de los clientes en relación con intuitivos comunicaciones por correo electrónico. En las redes sociales con una alta variación en las contribuciones, algunas personas tienden a dominar la discusión, con un subconjunto de personas que envían correos electrónicos mucho más de lo que reciben, mientras que otro subgrupo recibirá muchos más correos electrónicos que envían. Si los clientes son las personas que reciben mucho más de lo que envían mensajes de correo electrónico, la red satisfará sus preferencias para recibir menos correos electrónicos y recibir estos mensajes de correo electrónico desde un par de contactos designados (en lugar de de muchas fuentes dentro de la organización del proveedor). En las grandes organizaciones globales, orientados a las tareas, los roles siguen procedimientos normalizados de trabajo formales, y por lo tanto el patrón de la contribución de muchos jugadores está bien definido y es improbable que cambie en situaciones normales. Cuando ocurren estas fluctuaciones, que puede muy bien indicar alteraciones repentinas de los modelos de trabajo estándar - de ahí que indica un problema potencial. El descubrimiento también indica que los proveedores de servicios deben ser conscientes de los cuales se comunican con el interior de la organización del cliente y deben ser disciplinados por el encaminamiento de sus comunicaciones a través de los canales apropiados.

4. Tiempo de Respuesta

Esta métrica mide el tiempo medio que se necesita para que los individuos responden a los mensajes de correo electrónico entrantes. El trabajo previo estudio de satisfacción de los empleados en dos empresas de consultoría y medianas empresas en Europa encontró que baja el tiempo medio de respuesta a los correos electrónicos se correlaciona con happiness11 empleado y de alta calidad trabajo.12 Se encontró un patrón similar con los clientes, en los bajos tiempos medios de respuesta de los clientes o el servicio los empleados del proveedor se correlacionan positivamente con la satisfacción del cliente. Observaciones previas han señalado que las personas tienden a responder más rápidamente a los correos electrónicos de gente que les gusta. Por lo tanto, un tiempo de respuesta promedio bajo para los clientes que respondieron a su equipo de servicio puede indicar que el cliente esté contento con su equipo. Un equipo con un tiempo medio de respuesta inferior también es capaz de comunicarse más rápido y responder a un cliente más rápido. La investigación anterior también ha encontrado que a menudo es más productivo para enviar un gran número de correos electrónicos cortos rápidamente que componer con cuidado emails.13 largas y complicadas envío de correos electrónicos cortos más rápidamente normalmente acelera el tiempo de respuesta.

Hemos encontrado que simplemente alertar a la gente a esta expectativa puede desencadenar cambios dramáticos en la velocidad de respuesta. Por otro lado, si el tiempo de respuesta de los encuestados previamente rápidos comienza a retrasarse, algo puede estar mal y justificar una mayor investigación. En global, las grandes organizaciones de servicios orientados a la tarea, la velocidad de respuesta también podrían indicar que la respuesta es parte de una serie bien documentada de procedimientos, siempre que no requiere de múltiples iteraciones injustificadas. Tiempos de respuesta largos pueden indicar que una de las partes está luchando para encontrar una respuesta, lo que podría indicar lo que se llama una "excepción" o un defecto potencial. Estos son a menudo las circunstancias óptimas que las organizaciones tratan de minimizar, y su aparición puede quedar efectivamente correlacionados con la insatisfacción del cliente.

5. El contenido emocional del lenguaje

Se midió el contenido emocional de la lengua de los encabezados de correo electrónico ' utilizando una lista de palabras clave específicas para cada contexto de palabras positivas (como " grande" o " maravillosa ") y palabras negativas (como " mala" o " terrible ") generados usando la máquina - algoritmos de aprendizaje. Debido a la preocupación por la privacidad, no examinamos el cuerpo de los mensajes de correo electrónico - sólo las líneas de asunto.

Un bajo grado de emotividad en el idioma en los encabezados de asunto del correo electrónico se correlacionaron con la satisfacción del cliente. Cuanto menos emoción en los correos electrónicos (en otras palabras, las menos palabras emocionales utilizados), los clientes más satisfechos eran. La recomendación para los proveedores de servicios es sencilla : Abstenerse de utilizar superlativos y palabras excesivamente positivos o negativos, y se adhieren a los hechos cuando se involucran en la comunicación por correo electrónico directo con los clientes. Una vez más, en organizaciones globales a gran escala orientados a tareas, la naturaleza de la interacción es a menudo de hecho y estable; cambios en este patrón bien pueden señalar las cuestiones subyacentes que comienzan la quema en el idioma en los encabezados de correos electrónicos.

Poniendo la Metodología a Trabajar

En comparación con otros enfoques para la medición de la relación del cliente y el rendimiento del equipo, creemos que nuestro método tiene cinco ventajas: (1) la recopilación de datos es rápido y fácil, (2) que permite - en tiempo casi real y evaluaciones detalladas de rendimiento y el estado ; (3) puede ser perseguido sin acceder a los detalles de las comunicaciones privadas, (4) que tiene menos prejuicios culturales, y (5) que está basado en métricas duras en lugar de las percepciones.

Colección rápida y fácil de datos

La recolección de datos no requiere ejecutivos de los clientes para responder a los cuestionarios, y se basa en información que ya existe y está disponible. Esto es especialmente importante teniendo en cuenta los retos de la recogida de datos de la encuesta. Cuando los clientes son reacios a completar las encuestas, las tasas de retorno sufren, lo que puede dar lugar a sesgos de selección, ya que más positivamente inclinado clientes podrían ser más propensos a responder a la encuesta. Nuestro enfoque evita este problema, ya que no requiere acción adicional por parte de los clientes.

Evaluaciones casi en tiempo real y granulares

El método permite evaluar rápidamente el rendimiento y la satisfacción del cliente. Sin eso, la gestión de sólo obtener información " después del hecho " - por ejemplo, cuando un cliente se niega a renovar el contrato. La velocidad de cualquier método está limitada por la recopilación de datos requerida : Ninguna evaluación se puede hacer hasta que se recogen los datos requeridos. Métodos como NPS requieren distribuir encuestas a los clientes y la recogida de los resultados.

El uso de comunicaciones por correo electrónico como fuente de datos elimina la demora. El correo electrónico puede ser recogida de forma continua y se analiza en tiempo real, lo que permite la gestión para obtener información actualizada sobre el estado de las relaciones con los clientes. Además, el análisis de redes sociales permite a la administración identificar grupos específicos o individuos que pueden experimentar problemas - o que puedan conocer de asuntos que no han surgido todavía. En organizaciones muy grandes, esta capacidad es fundamental, ya que permite el análisis y la resolución de problemas que pueden ser corregidos si se abordan con prontitud.

Protege Privada Email contenido

Los métodos de evaluación que requieren un amplio análisis del contenido de las comunicaciones pueden ser problemáticas. Por ejemplo, los empleados pueden estar preocupados de que sus empleadores están espiando en sus correos electrónicos. Con el método que aquí se presenta, la línea de asunto de la comunicación es suficiente para analizar el sentimiento ; ver el contenido de los mensajes es innecesario. Y si no conseguimos la línea de asunto, hemos encontrado que el examen de la estructura de la red (por ejemplo, la consistencia de liderazgo, tiempo de respuesta, etc) proporciona un sistema de alerta temprana de problemas en la salud de una relación con el cliente.

Limitar el sesgo de sujeto

El método descrito aquí es menos sesgada que los métodos tradicionales. En los métodos de evaluación que se basan en encuestas a los clientes, la recopilación de datos requiere un comportamiento consciente y tenaz por separado por parte de los individuos, sino que debe tomar el tiempo para llenar y devolver sus encuestas. Como resultado, los individuos pueden introducir un sesgo. Por ejemplo, en la cultura japonesa, dando respuestas negativas se considera grosero. Por lo tanto, los resultados de las encuestas llenadas por los clientes japoneses pueden estar sesgados hacia una respuesta más positiva.

Nuestro método se basa en datos reales de los correos electrónicos, sin intervención adicional es necesaria de las personas, lo que limita la posibilidad de que los sujetos de introducir sesgo cultural. (A pesar de que el uso de correo electrónico aún puede diferir entre las distintas empresas y regiones, volver a calibrar el sistema puede aliviar sesgo.) Es cierto que siempre habrá sesgo cultural a nivel individual y local, pero nuestro enfoque para el análisis de la estructura de correo electrónico ha mostrado una considerable solidez a través diferentes países y empresas.

En base a métricas sólidas

En contraste con las medidas producidos por métodos tradicionales derivados de dirigidos, preguntas estructuradas, las medidas concretas que desarrollamos se basan en los datos duros de registros de comunicación y estadísticas de análisis de redes sociales.

Aunque nos hemos centrado en las relaciones entre los proveedores o prestadores de servicios y sus clientes, los métodos de evaluación similares se pueden aplicar en una amplia variedad de contextos, incluidos los consultores de alta tecnología que trabajan con grandes clientes, 14 equipos de investigación en desarrollo de nuevas soluciones de alta tecnología o aplicaciones médicas, empleados bancarios y 15 que sirve customers.16 mientras los archivos de comunicación de los miembros del personal y otros participantes de la cadena de suministro están fácilmente disponibles, el enfoque es muy adecuado para medir y mejorar la eficacia de los trabajadores del conocimiento.

Sin embargo, dado que el método se basa correo electrónico - específicamente, es poco adecuada a los contextos en los que no es ampliamente empleada de correo electrónico, tales como tiendas al por menor, los suelos del hospital con enfermeras el cuidado de los pacientes o los restaurantes donde los cocineros y los camareros se comunican directamente. En el futuro, sin embargo, podría ser posible adaptar el enfoque para rastrear las comunicaciones a través de otros medios electrónicos, tales como los servicios de mensajería instantánea y telefonía de voz sobre IP. Por supuesto, las variables específicas tendrían que ser recalibrado para los entornos específicos. Por ejemplo, con los equipos de investigación médica creativas, encontramos que el liderazgo rotativo, no firme liderazgo, era un indicador de altos performance.17 general, sin embargo, creemos que el enfoque tiene el potencial de revolucionar la ciencia de la administración al proporcionar una forma automatizada para evaluar un las comunicaciones y de la organización lo comparan con el desempeño de la organización.

REFERENCIAS (21)

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11. Merten and Gloor, “Too Much E-Mail Decreases Job Satisfaction.”
12. Aral and Van Alstyne, “Network Structure & Information Advantage.”
13. Ibid.
14. Hybbeneth et al. “Increasing Knowledge Worker Efficiency.”
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16. Gloor et al., “Studying Microscopic Peer-to-Peer Communication Patterns.”
17. Zhang et al., “Measuring Creative Performance of Teams.”

i. D. Brunnberg, P.A. Gloor and G. Giacomelli, “Predicting Client Satisfaction Through (E-Mail) Network Analysis: The Communication Score Card” (paper presented at the Fourth International Conference on Collaborative Innovation Networks COINs13, Santiago, Chile, August 11-13, 2013).

ii. Merten and Gloor, “Too Much E-Mail Decreases Job Satisfaction.”

iii. Hybbeneth et al., “Increasing Knowledge Worker Efficiency.”

iv. Aral and Van Alstyne, “Network Structure & Information Advantage.”