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domingo, 12 de marzo de 2023

Surgimiento y muerte de familias en Buenos Aires, 1810-1850



Formación y disolución de familias, muestra de Buenos Aires, 1800-1850. Los nodos rojos son mujeres y los azules son varones. Los nodos aparecen cuando se casa y conforman un a familia y "mueren" 50 años después por imputación. 5,600 nodos y 10 mil enlaces. Primera vez que uso Gephi conjuntamente con CloudApp. El tamaño de los nodos es acorde a su centralidad de intermediación (betweenness)

jueves, 4 de agosto de 2022

Historia de la investigación de redes históricas (1/2)

Una (no tan) breve historia de la investigación de redes históricas – parte 1

Laboratorio de Humanidades Digitales

Leibniz-Institut für Europäische Geschichte

 

por

¡Prepárate para sumergirte en la historia de la investigación de redes históricas! En esta publicación (serie de tres partes), relataré la historia del pensamiento computacional en la investigación histórica, discutiré las redes para la historia y resaltaré algunas de las piedras angulares de las metodologías de redes en los estudios históricos. 1 Prepárese para la parte 1 sobre el pensamiento computacional en los estudios históricos.

Antes de comenzar esta rápida inmersión profunda (recuerde, la cantidad de aire necesaria aumenta a medida que aumenta la presión en 1 bar por cada 10 m de descenso. Por lo tanto, a 20 m de profundidad, necesitamos tres veces la cantidad de aire y podemos permanecer solo 1/3 del tiempo ¡como a nivel de superficie!), tenemos que revisar nuestro equipo.

Así que estoy prologando esto con un par de comentarios:

    1. Podemos definir la investigación histórica de redes como metodologías y enfoques del campo interdisciplinario de la investigación de redes (que a su vez combina aportes de sociología, antropología, estudios políticos, matemáticas e informática) para estudiar modelos de redes del pasado. Cuando estos están integrados en un contexto más amplio de investigación histórica, el análisis de redes históricas puede ayudar a generar una mayor comprensión y nuevos conocimientos sobre los objetos históricos de investigación.
    2. El análisis histórico de redes (HNA) y la investigación de redes sociales (SNA) utilizan el mismo conjunto de métodos y conceptos; esto también lo ha señalado mi colega Demival Vasques Filho en su reciente “Introducción al análisis histórico de redes (sociales)”. Pero HNA y SNA difieren en las fuentes utilizadas: para HNA, generalmente son fuentes históricas en la investigación histórica, mientras que las fuentes más contemporáneas de SNA se utilizan en los estudios sociales (como datos de redes sociales o datos generados solo con ese propósito, como a través de entrevistas o entrevistas). encuestas). La base de fuentes diferentes da como resultado (a veces) diferentes limitaciones de aplicaciones similares de redes dentro de los campos respectivos, como la fragmentación de fuentes.
    3. Las redes son gráficos anotados semánticamente con un conjunto de vínculos entre un conjunto de entidades “con la propiedad adicional de que las características de estos vínculos en su conjunto pueden utilizarse para interpretar el comportamiento social de las personas involucradas”, como en la definición comúnmente utilizada por Mitchell (1969, pág. 2). La investigación de redes se centra en la interdependencia de las entidades (Wasserman y Faust 1994, p. 4), que dan forma a su ámbito de acción: como tales ,la posición de una entidad en una red social es importante, ya sea por el poder, el rendimiento o el 'capital' del intercambio social potencial. Freeman (2004, p. 3) caracterizó la investigación de redes (sociales) como (a) el análisis (intuitivo) de las relaciones sociales de los actores, (b) el análisis sistemático basado en datos empíricos, (c) su representación gráfica, y ( d) modelo formal matemático asistido por computadora para analizar dichos datos. El requisito de un análisis formalizado dentro de la investigación de redes proporciona un punto clave en la evaluación de la investigación histórica de redes: un uso metafórico de la terminología de redes carece de tal sistematización. Pero más sobre esto más adelante.
    4. Quiero enfatizar aquí que las redes son inherentemente modelos . Como modelos, las redes ofrecen una aproximación a y de la realidad a través de la selección subjetiva (en el fondo siempre) de los factores o parámetros supuestamente importantes o representativos y su ponderación y evaluación subjetiva, siguiendo la clásica definición de modelos de Stachowiak (1973). Por lo tanto, el modelado es una herramienta epistémica fundamental: "Modelamos para comprender", parafraseó Le Moigne (2004) la toma de Stachowiak (1973, p. 56) de que todos los conocimientos son conocimientos en modelos o a través de modelos ( compárese tambiéna Piotrowski 2020, pág. 10). Sin embargo, como aproximaciones a la realidad, cualquier modelo está sesgado subjetivamente. En consecuencia, cualquier modelo puede considerarse solo una instancia de un "número infinito de otros modelos potenciales" (Rehbein 2020, p. 265), y como tal, ofrece más una 'muleta' pero nunca la 'verdad' sobre el objeto. de investigación Drucker (2011). Esta dicotomía de los modelos de red como una 'muleta' para aproximarse a la realidad (histórica) y el análisis formalizado de dichos modelos permiten una gama heterogénea de aplicaciones de la terminología y metodología de redes en la investigación histórica.

La historia de la investigación histórica en redes, en mi opinión, no puede caracterizarse como una genealogía: por lo general, los estudios históricos que emplean una metodología de redes no se construyeron progresivamente unos sobre otros (a menos que se hicieran dentro de grupos de investigación o asociaciones), sino que hacen referencia a los estudios metodológicos inaugurales de la investigación general de redes (sociales). Por lo tanto, contextualizaré la historia de HNR por sus dos influyentes corrientes de origen: por un lado, la larga historia del pensamiento computacional y los métodos basados ​​en la computación en los estudios históricos (una historia mucho más larga de lo que a muchos les gustaría creer, y en parte 1 de esta serie de publicaciones de blog); y por dos, los desarrollos en el campo de la investigación de redes sociales (parte 2); antes abordaré las redes en la investigación histórica (parte 3).


Fig. 1. Clio, la musa de la historia, de Pierre Mignard, 1689, PD

El pensamiento computacional en la investigación histórica

Desde principios del siglo XX, la escuela francesa de los Annales proclamó que la entonces nueva historia social utilizaba tipos de fuentes previamente ignoradas (como los registros del censo) para comprender y cuantificar la experiencia de la gente 'ordinaria', en contraste con el estudio de las élites, conocido coloquialmente como la historia de los 'grandes hombres' (compárese, por ejemplo, con Reynolds 1998, pp. 141-2; Aydelotte 1966, Boonstra et al. [2004] 2006, p. 25; Anderson 2007; Crymble 2021, página 22). Esto evolucionaría, a raíz de la informatización, hacia el nuevo campo de la historia cuantitativa, también llamado 'cliometría' o 'econometría'.

Sin embargo, también hay ejemplos de estudios protocomputacionales de los siglos XVII y XVIII antes de la profesionalización de los estudios históricos (compárese, por ejemplo, con Gordon (1991) 2003; Novick 1988; Crymble 2021, pp. 20–7 ; Thaler 2017). La litografía de entrada de esta publicación es un ejemplo temprano de la visualización de datos de Charles Minard, y describe las pérdidas del ejército francés en su viaje a Rusia en 1812-13 en ubicaciones geográficas específicas y eventos temporales, lo que muestra la disminución de la fuerza del ejército en su camino hacia Moscú. (en rojo) y de regreso (en negro). Coincidentemente, también puede considerarse una visualización de red.

En la década de 1960, los enfoques computacionales basados ​​en máquinas (que implicaban enfoques cuantitativos y análisis estadístico) se hicieron populares en las humanidades, luego bajo el nombre de 'computación de humanidades' o 'computación en humanidades'. Presagiando desarrollos futuros aquí ya: ¡Solo a principios de la década de 2000, la 'computación de humanidades' crecería hasta convertirse en 'Humanidades digitales' en el inicio de la digitalización masiva y el nacimiento de Internet!


Fig. 2. 'Harvard Computers' de Edward Charles Pickering, Archivos de la Universidad de Harvard,
manifiesto IIIF

Esta expansión de la experimentación computacional en las humanidades fue el resultado de los avances tecnológicos en computación y la disponibilidad cada vez mayor de computadoras (humanas y no humanas) y software estadístico, que permitieron buscar patrones y generar nuevos conocimientos a través de la cuantificación utilizando máquinas (Hockey 2004, pág. 5;Crymble 2021, pág. 24). Las primeras computadoras eran estadísticas humanas, por lo general mujeres (ver, por ejemplo, la fotografía de las computadoras del astrónomo Edward Charles Pickering, a menudo astrónomos consumados); La investigación militar trajo avances en protocomputadoras de última generación en la década de 1940, como las máquinas lectoras de tarjetas perforadas, que nuevamente eran operadas en gran parte por trabajadoras.


Fig. 3. Betty Jennings (izquierda) y Frances Bilas (derecha), dos de las seis mujeres elegidas para trabajar como programadoras principales de ENIAC, organizando la configuración del programa en el programador maestro, 1947, Hagley Museum and Library, Wilmington.

Pronto, estos dieron paso a las computadoras centrales que llenaban la habitación, cuyo tamaño se redujo continuamente desde finales de la década de 1950, culminando en el desarrollo de la computadora personal portátil en la década de 1980 (compárese, por ejemplo, con Anderson 2007; Crymble 2021, pp. 21— 2; Petz 2022, pp. 17—8).). De la 'computación de humanidades' pronto surgieron subdisciplinas: por ejemplo, 'lingüística informática' (que posteriormente dio el salto a un campo de investigación independiente), o subcampos especializados como 'historia e informática' y 'ciencias de la información histórica'. (Boonstra et al. [2004] 2006).

Junto con los avances de la destreza computacional, e independientemente de los desarrollos en la 'computación de las humanidades', especialmente una generación más joven de historiadores recurrió a la historia cuantitativa ('cliometría') en su apogeo durante la década de 1960 hasta finales de la de 1970, como Whales (1991, p. . 296) ha demostrado. Esto fue facilitado por el mayor acceso a soporte técnico adecuado (Aydelotte 1966; Reynolds 1998, pp. 141-2; Boonstra et al. [2004] 2006; Anderson 2007), así como por el creciente interés en la historia social y económica en la profesión histórica general.

Aunque las metodologías cuantitativas se usaron en proyectos de investigación histórica y se discutieron en revistas tradicionales y conferencias especializadas, y se integraron en los planes de estudio universitarios (Anderson (2007) señaló que los métodos estadísticos han sido parte del 40% de los planes de estudio estadounidenses), también experimentaron resistencia y reacción contra su positivismo percibido por los estudios históricos más "ortodoxos", lo que finalmente llevó a su distanciamiento a mediados de la década de 1980, siguiendo de cerca las implicaciones del giro cultural postestructuralista y el cambio de enfoque hacia la naturaleza social de los textos del giro lingüista (Graham et al. al. 2016, p. 23; Petz 2022, p. 19). “Los textos reemplazaron a las tablas”, resumió este desarrollo Edward L. Ayers (1999), cuando la popular historia cuantitativa comenzó a reducirse a un nicho.

A partir de la década de 1980, las computadoras finalmente "penetraron en todos los campos imaginables de las humanidades", afirmaron Boonstra et al. ([2004] 2006, p. 13): la computadora personal y el correo electrónico se integraron lentamente en la vida del investigador en humanidades, y trabajar con computadoras se hizo en general más fácil y rápido debido a los avances en el procesamiento de archivos más rápido (Hockey 2004, pp. 9 –10). El advenimiento de Internet anunció una nueva era, seguida con el comienzo de la digitalización masiva a mediados de la década de 1990. Pero el hecho de que las computadoras estuvieran disponibles y fueran capaces de usarse para el análisis basado en computación y el procesamiento de texto no significaba (y todavía no significa) que muchos las usaran de esta manera.

En la próxima parte 2 de esta serie, desarrollaré el desarrollo y los supuestos subyacentes de la investigación general de redes (sociales), con el fin de unir esto para la investigación histórica de redes en la tercera entrega de esta serie.

Referencias

  • Anderson, Margo. 2007. “Quantitative History.” In The SAGE Handbook of Social Science Methodology, edited by William Outhwaite and Stephen P. Turner, 248–264. London: Sage. doi:10.4135/ 9781848607958.n14.
  • Aydelotte, William O. 1966. “Quantification in History.” The American Historical Review 71 (3): 803–825.
  • Ayers, Edward L. 1999. “The Pasts and Futures of Digital History.” VCDH Virginia Center for Digital History (website). http://www.vcdh.virginia.edu/PastsFutures.html.
  • Boonstra, Onno, Breure, Leen, and Doorn, Peter. [2004] 2006. “Past, Present and Future of His- torical Information Science.” (Amsterdam).
  • Crymble, Adam. 2021. Technology and the Historian. Transformation in the Digital Age. Urbana, Chicago, Springfield: University of Illinois Press.
  • Drucker, Johanna. 2011. “Humanities Approaches to Graphical Display.” Digital Humanities Quarterly 5 (1). http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/5/1/000091/000091.html.
  • Freeman, Linton C. 2004. The development of social network analysis: a study in the sociology of science. Vancouver, BC: Empirical Press.
  • Gordon, Scott. (1991) 2003. The history and philosophy of social science. Taylor & Francis e-Library.
  • Graham, Shawn, Milligan, Ian, and Weingart, Scott. 2016. Exploring Big Historical Data. The Historian’s Macroscope. London: Imperial College Press.
  • Hockey, Susan. 2004. “The History of Humanities Computing.” In A Companion to Digital Humanities, edited by Susan Schreibman, Ray Siemens, and John Unsworth. Oxford: Blackwell. http://digitalhumanities.org:3030/companion/view?docId=blackwell/9781405103213/9781405103213.xml&chunk.id=ss1-2-1
  • Le Moigne, Jean-Louis. 2004. Le Constructivisme. Tome III. Mod ́eliser pour comprendre. Collection Ingénium. L’Harmattan.
  • Mitchell, J. Clyde. 1969. “The Concept and Use of Social Networks.” In Social Networks in Urban Situations: Analyses edited by J. Clyde Mitchell, 1–50. Oxford: Published for the Institute for Social Research University of Zambia by Manchester University Press.
  • Novick, Peter. 1988. That Noble Dream. The `Objectivity Question’ and the American Historical Profession. Cambridge University Press.
  • Petz, Cindarella. 2022. “On Combining Network Research and Computational Methods on Historical Research Questions and its Implications for the Digital Humanities.” Dissertation at the TUM School of Social Sciences and Technology, Technical University Munich. http://mediatum.ub.tum.de/node?id=1624881.
  • Piotrowski, Michael. 2020. “Ain’t No Way Around It: Why We Need to Be Clear About What We Mean by ”Digital Humanities”.” Preprint submitted for the Pproceedings of the Symposium “Wozu Digitale Geiteswissenschaft? Innovationen, Revisionen, Binnenkonflikte,” held at Leuphana University Lüneburg, Nov. 20 – 22, 2019. doi:10.31235/osf.io/d2kb6.
  • Rehbein, Malte. 2020. “Historical Network Research, Digital History, and Digital Humanities.” In The Power of Networks. Prospects of Historical Network Research, edited by Marten Du ̈ring, Florian Kerschbaumer, Linda von Keyserlingk-Rehbein, and Martin Stark, 253–279. London New York: Routledge.
  • Reynolds, John F. 1998. “Do Historians Count Anymore? The Status of Quantitative Methods in History, 1975–1995.” Historical Methods: A Journal of Quantitative and Interdisciplinary History 31 (4): 141–148.
  • Stachowiak, Herbert. 1973. Allgemeine Modelltheorie. Wien, New York: Springer Verlag. https://archive.org/details/Stachowiak1973AllgemeineModelltheorie.
  • Thaller, Manfred. 2017. “Geschichte der Digital Humanities.” In Digital Humanities: Eine Einführung, edited by Fotis Jannidis, Hubertus Kohle, and Malte Rehbein, 3–12. Stuttgart: J. B. Metzler.
  • Wasserman, Stanley and Faust, Katherine. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. 1st ed. Structural Analysis in the Social Sciences, 8. New York: Cambridge University Press.
  • Whales, Robert. 1991. “A Quantitative History of the Journal of Economic History and the Cliometric Revolution.” The Journal of Economic History 51 (2): 289–301.
Citar este artículo como: Cindarella Petz, "Una (no tan) breve historia de la investigación de redes históricas: parte 1", en Digital Humanities Lab , 07/01/2022, https://dhlab.hypotheses.org/3126 .

Créditos de la imagen: Imagen destacada: Charles-Joseph Minard: Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la Campagne de Russie 1812-1813. Régnier y Dourdet 1869. https://gallica.bnf.fr/ark:/12148/btv1b52504201x/f1.item.zoom# .

Fig. 3: Betty Jennings (izquierda) y Frances Bilas (derecha), dos de las seis mujeres elegidas para trabajar como programadoras principales de ENIAC, organizando la configuración del programa en el programador maestro, 1947. Información de archivo: 1985231_001_001_005, Cuadro 1, Carpeta 1, Sperry Corporation, fotografías y materiales audiovisuales de la División UNIVAC (Accesión 1985.261), Departamento de Iniciativas Digitales y Colecciones Audiovisuales, Museo y Biblioteca Hagley, Wilmington, DE 19807. https://digital.hagley.org/1985231_001_001_005 . Incluido como dominio público a través de Wikimedia Commons .

miércoles, 2 de febrero de 2022

viernes, 8 de mayo de 2020

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.

jueves, 28 de febrero de 2019

La red social de Sócrates (vía NodeXL)

La red social de Sócrates [1]

Publicado por Diane Harris Cline


Identificador persistente con cita: Harris Cline, Diane. "La red social de Sócrates". CHS Research Bulletin 7 (2019). http://nrs.harvard.edu/urn-3:hlnc.essay:ClineD.The_Social_Network_of_Socrates.2018

Para ampliar una figura, haga clic directamente en la imagen.

La hoja de cálculo mencionada a continuación está disponible para descargar.

En los últimos años, el análisis de redes sociales se ha convertido en una herramienta para analizar una amplia gama de redes sociales, no solo dentro de las redes sociales (Facebook, Twitter) sino en todos los entornos imaginables. [2] Hay varias razones para que los historiadores antiguos estudien las redes sociales. Nos interesan los patrones generativos que comienzan una red a partir del primer par de relaciones, nos interesa comprender mejor por qué algunas ideas se difunden a través de las redes y otras no se entienden. Nos interesa la estructura de la red y sus subcomunidades, y para la historia, queremos entender mejor las relaciones sociales del período de tiempo de nuestra especialidad. A nivel macro, tenemos curiosidad acerca de cómo las nuevas ideas y cambios se filtran y, en última instancia, transforman una sociedad lo suficiente como para dar a una era o período de tiempo un nuevo nombre.

Cómo construir una red social para la biografía histórica.


Una cosa que el análisis de redes sociales hace muy bien es identificar grupos dentro de un grupo más grande. Utilizo el análisis de redes sociales para comprender las diversas comunidades en la mitad de la quincena de Atenas y ver a quién conocía Sócrates y encontrar a quienes tenía vínculos más cercanos. Suspenda por el momento las cuestiones de si los diálogos de Platón son ficticios o fácticos, y si realmente todas estas personas existieron. Este puede ser un estudio de la red social de la construcción imaginaria de Sócrates de Platón en lugar de la Sócrates de mediados del siglo V real. Este es un experimento para ver si el mundo pintado por Platón se mantiene unido. El mundo social de Sócrates, según lo informado por Platón, tiene cohesión.

El análisis de redes sociales mapea y mide el tejido de la sociedad, revela los subconjuntos dentro del conjunto y nos permite identificar quién tiene el mayor prestigio, o quiénes sirvieron como centros, corredores, puentes o conectores entre los grupos dentro de la red. El primer paso en el método es reunir las fuentes a partir de las cuales construir la base de datos. Para la red social de Sócrates, decidí usar todos los diálogos y cartas de Platón. Para empezar, busqué menciones de individuos que tenían relaciones sociales con Sócrates y entre ellos.


Figura 1. Construyendo la base de datos

En una hoja de cálculo, registré estas relaciones, anotando quiénes eran las parejas, la cita, de qué ciudad o aldea eran y cuál era su papel en la vida de Sócrates en el momento del diálogo: si eran conocidos, estudiantes o compañeros Filósofos, o padres de alumnos, y así sucesivamente. El mínimo que se necesita para registrar es simplemente los dos nombres en la relación, pero la documentación es importante para justificar y volver a investigar esas relaciones más adelante. Recolecté esta información yendo página por página a través de los diálogos de Platón, recolectando pares de nombres de personas vinculadas entre sí socialmente y grabándolas en una hoja de cálculo con dos columnas. Luego busqué a cada persona en Debra Nails, The People of Plato [3] para asegurarme de que había desambiguado a quienes compartían el mismo nombre. La hoja de cálculo con estos pares de nombres que tienen algún tipo de relación se denomina "lista de enlace" en el Análisis de redes sociales y es la columna vertebral del análisis (fig. 1). [4]

Para demostrar el método para recopilar los pares de nombres, veamos un breve texto, el Simposio de Xenophon.

Una tarde, hace unos 2450 años (421/420 aC), Sócrates caminaba por una calle de Atenas con algunos amigos, incluidos los estudiantes y sus familiares. Al acercarse a ellos había otro grupo de personas que Sócrates conocía, incluyendo a Calias, uno de los hombres más ricos de Atenas, que había invitado a un filósofo de otra ciudad para que diera algunas conferencias y se reuniera con sus hijos y sus compañeros de estudios. Cuando se acercan, Calias se detiene e invita a Sócrates a unirse a él para cenar y asistir a un simposio. Al principio, de mala gana, Sócrates y sus compañeros finalmente se unen al grupo de Callias y todos se dirigen juntos. ¿El resultado? El Simposio de Jenofonte lo registra. Cuando miremos los primeros párrafos, le pido que imagine en su mente la lista de enlaces que tendría que hacer para registrar estas relaciones.
La ocasión fue una carrera de caballos en el gran festival panatenaico. Callias, el hijo de Hipóntero, que era amigo y amante del niño Autolycus, había traído al muchacho, él mismo ganador de la pankration, para ver el espectáculo. Tan pronto como la carrera de caballos terminó, Callias procedió a acompañar a Autolycus y su padre, Lycon, a su casa en el Pireo, a la que también asistió Niceratus. Pero al ver a Sócrates junto con algunos otros (Critobulus, Hermogenes, Antisthenes y Charmides), le ordenó a un asistente que dirigiera la fiesta con Autolycus, mientras él mismo se acercaba al grupo, exclamando: "Una oportunidad feliz me lleva por su camino, simplemente cuando estoy a punto de entretener a Autolycus y su padre en una fiesta. El esplendor del entretenimiento será mucho mayor, no necesito decirle, si mi salón debe alegrarse con dignidad como ustedes, que han alcanzado la pureza de alma, en lugar de los generales y los comandantes de caballería y una multitud de cazadores de lugares. . "Whereat Socrates:" ¿Cuándo habrás terminado con tus burlas, Calias? ¿Por qué? Porque te has gastado sumas de dinero en Protágoras, Gorgias y Prodicus, y muchos otros, para aprender sabiduría, debes desprecialarnos a los pobres, que somos pensadores autodidactas en filosofía comparados contigo. ? ”“ Hasta ahora, sin duda ”(replicó Calias),“ aunque tenía muchas cosas sabias que decir, me he guardado mi sabiduría; pero si solo me honra con su compañía hoy, prometo presentarme de otra manera; verás que soy una persona de poca importancia después de todo ”. Sócrates y los demás, al tiempo que agradecían cortésmente a Callias por la invitación, al principio no estaban dispuestos a unirse a la cena; pero la molestia del otro para que se desanimara fue tan evidente que al final se convenció al grupo para que acompañara a su anfitrión. Después de un intervalo dedicado al ejercicio gimnástico (y posterior unción de las extremidades) por parte de algunos, mientras que otros tomaron un baño, los invitados fueron presentados al maestro de la casa. Jenofonte, Simposio 1.1-8 [5]


Figura 2. Extracto de la recopilación de datos para el Simposio de Xenophon

A partir de estos pasajes podemos desarrollar un buen comienzo en la lista de enlaces. La Figura 2 muestra el comienzo de la lista de enlaces para los primeros tres párrafos de lo que acabamos de leer.


Figura 3. Métricas generales para el Simposio de Xenophon

Una vez que se completa la lista de enlaces, cortamos y pegamos los pares de nombres (dos columnas) en el programa ARS. En este caso, utilizando NodeXL, podemos ver las métricas generales de la red (Figura 3). Para todo el Simposio de Xenophon, tenemos 36 actores, 53 aristas, en un componente conectado. Esto último significa que todos están conectados de alguna manera dentro de la red, sin díadas o tríadas por sí mismos. Las métricas de la red también nos dicen que la red tiene una distancia geodésica máxima de 7 y un diámetro promedio de 3.13. Esto significa que la mayoría de los nodos periféricos están a una distancia de siete saltos entre sí, pero en promedio solo se necesitan tres saltos (3.13) para que las personas se encuentren entre sí o para que la información se difunda a través de la red.

Figura 4. La red social del Simposio de Jenofonte.

Este extracto del Simposio de Xenophon ilustra varias características del análisis de redes sociales. Los dos grupos que se reúnen en la calle son grupos, y cuando se fusionan en la casa de Callias, se unen en un componente conectado. En la Figura 4 anterior, tenemos la red compuesta para todo el Simposio de Xenophon. El tamaño de los nodos es proporcional al número de vínculos (o "medida de centralidad de grado") de cada actor. Los colores significan a qué grupo de actores individuales pertenecen. Comenzando desde el centro del cuadro, tenemos el gran grupo azul oscuro alrededor de Sócrates, delimitado por Antistenes en la parte inferior, Zeuxippus a la izquierda y Critobulus a la derecha. El segundo grupo en verde se enfoca en Calias, ubicado directamente a la izquierda de Sócrates, y cuyo grupo incluye los cinco nodos debajo de él. Un tercer grupo tiene un punto focal en Niceratus I, uno de los invitados, situado en la parte superior izquierda de Calias en verde oscuro. Niceratus I es el centro de una estrella de seis puntos, dos de los cuales son Callias y Lycon. Ambos tienen vínculos directos con Sócrates, pero Niceratus no, por lo que se encuentra a dos grados de separación, dependiendo de un camino que pase por Lycon o por Calias. Los animadores de la noche forman su propio grupo en el extremo derecho del sociograma en azul claro, con Critobulus y Philip the Jester actuando como puentes. Ese grupo tiene ocho miembros, pero el hombre de Syracusan y Philip el bufón desempeñan los roles más importantes en la red, conectando a tres actores cada uno.

Ahora es el momento de discutir los límites de nuestras redes y cómo discernir si una persona pertenece al conjunto de datos o no. Todos los lazos no son iguales. Algunos solo se reunieron en la fiesta, otros son miembros de la familia, pero otros son estudiantes de Sócrates. Debido a la variedad de vínculos, llamaríamos a esto una red multiplex. Si bien Sócrates, Calias y sus amigos se encuentran con los artistas, es probable que no mantengan una relación duradera con ellos. Hay que tomar decisiones difíciles. Esta es una red de ego con el propósito de descubrir la red social de Sócrates. ¿Las relaciones con los artistas de la noche (contratados por Calias y presentes en su casa) son realmente parte de la red social de Sócrates? ¿Son relaciones significativas o son simplemente interacciones fugaces? Tales juicios deben basarse en el propósito del estudio: si el propósito del Análisis de redes sociales es mapear a todos los que aparecen en el Simposio de Xenophon's, deberíamos incluirlos, pero si estamos utilizando este texto como una de las muchas fuentes para el Con el fin de buscar a aquellos que estaban más cerca de Sócrates o que son al menos parte de su red personal de ego, podríamos elegir excluirlos.

Este es el método para construir la lista de enlaces. [6]

Resultados

Para toda la red que construí utilizando todo Plato, obtenemos una lista de enlaces que tiene 481 filas o relaciones entre 186 personas. Sócrates está en el centro, y donde vemos líneas rojas tenemos una relación de primer salto o de primer grado entre él y su conocido. A continuación, tenemos algunas de las personas más conocidas y sus vínculos destacados en .gif. Observe el agrupamiento a medida que avanzamos por la red. Los filósofos, sofistas y personas que aparecen en los diálogos como interlocutores tienden a estar en el lado izquierdo y en la parte superior. Los socráticos están situados más a la derecha y debajo de Sócrates.


Figura 5. La red social de Sócrates.


Figura 6. La red social de Sócrates se muestra para mostrar el núcleo y la periferia

Aquí, en las Figuras 5 y 6, observamos la red mediante un algoritmo de diseño que nos permite explorar el núcleo y la periferia de la red. Los enlaces de las relaciones de primer grado de Sócrates están en rojo (fig. 6), y tiene 120 relaciones directas. Hay unos pocos nodos que forman un tercer grado fuera de Sócrates, visibles al mirar un nodo de primer grado en rojo, y luego trazar los lazos a un nodo azul que debe ser de un segundo grado por lo menos. Un ejemplo es Heroscamander en el extremo izquierdo, conectado a Sócrates a través de Laches y Nicias de Tebas.


Figura 7. La red social de Sócrates, mostrada como una onda sinusoidal.

En la Figura 7, tenemos una vista de la red utilizando un diseño de onda sinusoidal, nuevamente con Sócrates iluminado en rojo. Esto nos permite tener una idea de la densidad y la cohesión de los lazos. Buscando los nodos que no tienen enlaces rojos, descubrimos a las personas de segundo grado, que aparecen en los diálogos como un amigo de un amigo desde la perspectiva de Sócrates.


Figura 8. Pantalla usando color para mostrar hombres (azul oscuro) y mujeres (rojo)

Las mujeres no son comunes en la red de Sócrates, de hecho, solo hay siete (aunque una de ellas es "mujeres sin nombre en el hogar de Sócrates"). Podemos demostrar esto mediante el uso de colores. En la Figura 7, el azul se usa para hombres y el rojo para mujeres, para que podamos identificar rápidamente sus posiciones en la red. Cuando como grupo se encienden, los vemos extendidos a través de la red, conectados entre sí (con la excepción de Perictione). Este podría ser un buen lugar para mencionar que incluí a Diotima, y ​​probablemente a otras personas que pueden no ser personas reales, pero parece estar aislada y su presencia no está distorsionando nuestros resultados de manera significativa.

Métricas


Además de las visualizaciones, en NodeXL y en todos los programas de análisis de redes sociales, obtenemos algunas mediciones para la red en su conjunto y para cada individuo dentro de ella. Aprendemos, por ejemplo, que la distancia geodésica promedio de la red es seis, lo que significa que, como máximo, toma seis saltos desde el origen hasta otro nodo en la periferia. Otra forma de decirlo es que a lo sumo hay seis grados de separación. El promedio está por debajo de tres saltos, sin embargo, calculado en 2.6. Este es un grupo muy cercano, también llamado "un mundo pequeño".

Podemos ver los puntajes de cada individuo en la red. El programa calcula la posición de cada nodo y la utilidad estructural relativa en términos de su grado, centralidad de Intermedio y centralidad del vector propio, además de otras medidas. Ahora veremos cada uno de estos para ver qué significan.


Figura 9. Visualización de NodeXL resaltando las estadísticas de Sócrates, ordenadas por puntajes de centralidad de grado

NodeXL presenta dos paneles simultáneamente, los datos y la visualización. La figura 9 tiene a cada persona en una fila con sus puntuaciones. La primera columna sombreada más oscura en la ventana izquierda proporciona el puntaje de Grado de una persona (número de vecinos), y si miramos la fila con las estadísticas solo para Sócrates (fila 3), nos dice cuántos vínculos tiene Sócrates, 121. Recuerde Que en toda la red tenemos 481 aristas, por lo que sus conocidos también se conocen. La siguiente columna nos muestra sus puntuaciones en Betweeness Centrality, 14,784. A lo largo de los múltiples caminos para llegar de una persona a otra a través de la red, Sócrates se encuentra en el camino en gran medida, proporcionando un atajo a través de la red. [7] Pero como podemos ver en la Figura 10, donde se seleccionan los veinte mejores puntajes, muchas personas desempeñan esta función de puente o agente para conectar a las personas en toda la red. El uso de SNA implica principalmente la búsqueda de patrones. En la Figura 10 hay más rojo en la parte superior de la red de lo que vimos en Grado Centralidad (Fig. 9) que estaba principalmente en la parte inferior.


Figura 10. Visualización de NodeXL resaltando las estadísticas de Sócrates, ordenadas por las puntuaciones de centralidad de intermediación.

A continuación nos fijamos en la columna Centralidad del autovector. Este puntaje no solo cuenta el número de vínculos, sino que los pondera, de modo que entendamos hasta qué punto cualquier actor está vinculado a otras personas con puntajes altos. A menudo se usa como una forma aproximada de juzgar el prestigio de alguien, o la proximidad al poder. Sócrates obtiene la puntuación más alta de todos, 0.061. En la Figura 11 vemos a los diez mejores anotadores en la centralidad de Eigenvector, y notamos qué tan cerca están abrazando a Sócrates (su nodo no fue seleccionado para que pudiéramos ver a los otros más claramente). En su mayoría están en la parte inferior hacia la izquierda en el sociograma. Al comparar los tres cuadros en las Figuras 9, 10 y 11, vemos a diferentes personas que desempeñan diferentes roles dentro de la red, cada uno de los cuales podría estudiarse más a fondo. Las estadísticas pueden conducir a vías para el descubrimiento.



Ahora, de todas estas medidas, me pareció que si pudiéramos encontrar a las personas que obtuvieron el puntaje más alto en la centralidad del vector propio de los 186 vértices con vínculos de primer grado, esos serían los asociados más íntimos de Sócrates. Antes de conocer los resultados de NodeXL, veamos algunas pruebas textuales.

Este primer pasaje que nombra a los asociados más cercanos de Sócrates es de Memorabilia de Jenofonte, 1.2.48: [8]

Pero Criton era un verdadero asociado de Sócrates, como lo fueron Chaerophon, Chaerecrates, Hermogenes, Simmias, Cebes, Phaedondas y otros que lo acompañaron no para que pudieran brillar en las cortes o la asamblea, sino para convertirse en caballeros y ser capaces de cumplir con su deber por casa y familia, y por parientes y amigos, y por ciudad y ciudadanos. De estos, ni uno, en su juventud o vejez, hizo mal o incurrió en censura.

Lo más frustrante es la frase "y otros" que deja la lista incompleta.

Una segunda cita proviene de la Apología 33b-34a de Platón, que se pone en la boca de Sócrates mientras está en juicio por su vida.

[33b] Pero, ¿por qué entonces a algunas personas les encanta pasar mucho tiempo conmigo? Habéis oído la razón, hombres de Atenas; porque te dije toda la verdad; es porque les gusta escuchar cuando se examina a los que piensan que son sabios y no lo son; porque es divertido ... [33d] Y hay muchos de ellos presentes, a quienes veo; Primero Crito aquí, que es de mi edad y mi propio deme y padre de Critobulus, que también está presente; luego está Lysanias el Sphettian, padre de Aeschines, que está aquí; y también Antiphon de Cephisus, padre de Epigenes. Luego están otros cuyos hermanos se unieron a mis conversaciones, Nicostratus, hijo de Theozotides y hermano de Theodotus (ahora Theodotus está muerto, por lo que no pudo detenerlo por ruegos), y Paralus, hijo de Demodocus; Theages era su hermano; y [34a] Adeimanto, hijo de Aristo, cuyo hermano es Platón aquí; y Aeantodorus, cuyo hermano Apollodorus está presente. Y te puedo mencionar muchos otros ... [9]

El tercer pasaje relevante proviene de la Vida de los Eminentes Filósofos de Diogenes Laertius 2.5.47.

De los que le sucedieron y se llamaron Socráticos, los principales fueron Platón, Jenofonte, Antistenes y, de los diez nombres en la lista tradicional, los más distinguidos son Aeschines, Faedo, Euclides, Aristipo. Primero debo hablar de Jenofonte; Antisthenes vendrá después entre los cínicos; después de Jenofonte, tomaré a los socráticos propiamente dichos, y así pasaré a Platón. Con Platón comienzan las diez escuelas: él mismo fue el fundador de la Primera Academia.

Ojalá supiéramos los "diez en la lista tradicional", pero esos están perdidos. Este pasaje se enfoca en los filósofos que estaban más cerca de Sócrates y continuaron su trabajo, no necesariamente el más íntimo con él socialmente durante su vida.

Podemos comparar estas listas de nombres lado a lado en una hoja de cálculo (Figura 12), y luego agregar una columna con la lista de personas con los puntajes más altos de Eigenvector generados por el análisis de la red social. De los trece mejores con las puntuaciones más altas de centralidad del autovector, todos los nombres, excepto tres, también aparecen en una de las otras listas. Los tres que son exclusivos de la lista de Eigenvector son casos muy interesantes. Ctesippus, por ejemplo, está presente en tres de los diálogos de Platón, y Debra Nails s.v. Ctesipo señala que es probable que él sea alguien que Platón conocía y estaba en el círculo íntimo de Sócrates. [10] Menexenus es el interlocutor en el diálogo del mismo nombre. Y se sabía que Alcibíades (así como Critobulus) estaban enamorados o intimando con Sócrates. [11]


Figura 12. Cuatro relatos diferentes de quiénes eran los hombres más cercanos a Sócrates.


Figura 13. Los diez mejores hombres con las puntuaciones más altas de centralidad del autovector en la red de Sócrates

En la Figura 13 tenemos a las personas con las puntuaciones más altas de vectores propios, y resulta que también se conocen entre sí, formando una camarilla muy grande. Son el núcleo del grupo llamado Socratics, formado por estudiantes actuales y antiguos y amigos cercanos. Muchos de ellos aparecen en los diálogos de Platón, y estuvieron presentes junto a la cama de Sócrates a su muerte. Ctesipo es la anomalía aquí, anotando la más alta de todas (Figura 11); Nails notó que sabemos poco sobre él, ni siquiera su patronímico. También observó que él conecta dos grupos de personas en dos diálogos, Lysis y Euthydemus. En términos de SNA, esto lo convierte en un puente dentro de la red que conecta dos grupos y eleva su puntaje de vector propio porque conoce a más personas con puntajes altos.

Las otras relaciones de Sócrates

Hemos identificado a aquellos cuyos puntajes sugieren que son los más íntimos con Sócrates, pero quizás es más importante ver cómo se mezcló y cruzó a todo tipo de comunidades. En público, Sócrates era famoso por ir al centro de la ciudad, el Ágora y hablar con la gente, con un grupo de jóvenes observando, escuchando y, a veces, riendo. Esta es una de las razones por las que fue acusado de corromper al joven y juzgado en el tribunal en 399 a. Tome este ejemplo de un pasaje en Memorabilia de Jenofonte: [12]

Además, Sócrates vivió a la intemperie; para la madrugada fue a los paseos públicos y campos de entrenamiento; en la mañana fue visto en el mercado; y el resto del día pasó justo donde se reunía la mayoría de la gente: generalmente estaba hablando, y cualquiera podía escuchar. Xen Mem. 1.10

Los ajustes que se acaban de describir son lugares donde Sócrates tenía un interlocutor principal, un zapatero como Simon [13], por ejemplo, pero donde otros podían observar, escuchar y aprender indirectamente. La figura 14 muestra cuánta gente asociada con Sócrates que no fue intelectual o filósofo, y el gran círculo de la izquierda son personas que se encuentran en esa categoría.


Figura 14. Grupos por atributo con Sócrates y sus lazos de un grado.


Figura 15. Grupos en la red de Sócrates y sus vínculos. Sócrates no se muestra.

En la tabla de la Figura 14 vemos a Sócrates en el centro inferior en un círculo entre sus amigos y seguidores, los Sócratas. Cada círculo aquí no se basa en un análisis de clúster sino en mi lista de atributos, que representa diferentes roles. La figura 15 excluye los vínculos de Sócrates, ya que reduce la capacidad de estudiar las relaciones de todos los demás. Desde la esquina inferior derecha, en amarillo, hay algunos estudiantes (de profesores distintos de Sócrates), luego un círculo justo encima de ellos en el extremo derecho en rojo está formado por filósofos extranjeros, y sobre ellos en verde están los sofistas, y luego los socráticos en la oscuridad. Aparecen verdes en el centro inferior. En el círculo superior derecho, en azul claro, hay intelectuales, personas como Calias, el rico anfitrión del simposio que conocimos al principio, o personas que eran hombres de estado como Pericles u hombres que enseñaban materias distintas al oratorio o la filosofía. En el círculo más grande de la izquierda en azul están las personas con las que Sócrates se asoció, que no eran ninguna de esas cosas, y para nuestra sorpresa, constituyen el componente más grande. Se podría decir que son personas de la vida cotidiana. Cuando Sócrates presentó a las personas entre sí, estaba generando vías para el flujo de información. Se desempeñó como el conector, facilitador y tejedor de redes de la comunidad, o puente y agente en términos de Análisis de redes sociales, ayudando a la red a alcanzar su estado de máxima eficiencia.
Conclusión

Con el análisis de redes sociales, es emocionante poder visualizar lo invisible, mirar más allá de lo familiar y hacer preguntas que no se pudieron responder antes. El análisis de redes sociales es una herramienta que recién se está introduciendo en las humanidades digitales, pero ya está claro que nos ofrece oportunidades para pensar de manera diferente sobre el mundo antiguo.

Sócrates introdujo el elenchus, o el arte del diálogo, a la filosofía y la educación a mediados del siglo quinto antes de Cristo. Hay algo sobre el diálogo que es muy social, que requiere dos interlocutores que crean un enlace al participar en este tipo de conversación especial. Platón en Meno 80d hace que Sócrates diga: "Quiero examinar y buscar junto con ustedes lo que podría ser". La investigación filosófica es un acto inherentemente social para Sócrates. No podía filosofar solo.



Bibliografía


Borgatti, S. P., Everett, M. G. and Johnson, J. C. 2013. Analyzing Social Networks. London.

Cherven, K. 2013. Network Graph Analysis and Visualization with Gephi. Birmingham.

Cline, D. H . 2012. “Six Degrees of Alexander: Social Network Analysis as a Tool for Ancient History.” Ancient History Bulletin 26.1-2: 59-70.

Dakyns, H. G. 1897. The Works of Xenophon. London.

Hamilton, E., and Cairns, H. 1961, 1980. The Collected Dialogues of Plato, Including the Letters. Princeton.

Hansen, D. Shneiderman, B. and Smith, M. A. 2011. Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from a Connected World. Burlington, MA.

Nails, D. 2002. The People of Plato: A Prosopography of Plato and Other Socratics. Indianapolis.

Nails, D. 2017. The People of Plato: A Prosopography of Plato and Other Socratic: Errata and Addenda, January 2017 downloaded from https://msu.edu/~nails/pop.pdf on December 28, 2018.

Newman, M. 2010. Networks: An Introduction. Oxford.

Wasserman, S. and Faust, K. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge.

Xenophon. 1923. Trans. E. C. Marchant. Cambridge, MA. 1923, downloaded from https://ebooks.adelaide.edu.au/x/xenophon/x5sy/chapter1 on December 15, 2018.

domingo, 6 de enero de 2019

Investigaciones de redes: Mensaje a los interesados

Puente hacia los lectores e investigadores del blog


Hola a los lectores del blog.

Me gustaría compartir en esta entrada del blog las áreas de investigación en redes en las cuales estoy abocado. La idea es, si a los lectores les parece, iniciar un intercambio entre todos quienes se hallen iniciando o ya estén abocados a una investigación en análisis de redes sociales o ciencia de redes para que podamos compartir experiencias.

Creo fervientemente que es una buena idea posibilitar un intercambio entre quienes les interese esta temática para, precisamente, crear enlaces y mantenerlos de manera que esta área del conocimiento se sigan nutriendo de nuestros aportes, dudas, intereses y motivaciones.

En ese sentido, también invito a quiénes estén investigando que publiquen en el blog los avances, las propuestas de investigación, las dudas respecto al qué, cómo, cuando, por qué de su investigación de modo que podamos crear una comunidad de intercambio. Creo que es un momento interesante para implementar lo que se lee en el blog, discutirlo y comenzar entre los interesados a crear redes de investigación de redes, por más que suene recursivo.

Primero una breve historia personal. Básicamente, todas mis tesis han sido sobre redes. Mi primera tesis de master en administración fue sobre un trabajo de campo que lamentablemente no se pudo realizar por falta de financiamiento pero que derivó en un survey de literatura que se publicó en 2006 en la tan amada revista Redes. El tema de investigación era el uso de capital humano y capital social en la efectividad de la profesión de abogado. En paralelo perseguía mi tesis doctoral en economía, la cual se abocó a la implementación de teoría de juegos a la formación de redes, desde un punto de vista muy teórico (ergo, ecuaciones y deducciones sobre teoría de grafos y equilibrios de Nash... algo muy poco atrayente para el público aunque sumamente interesante). Finalmente, implementé estos modelos teóricos en una tesis de master en computación científica unos cinco años más tarde utilizando un algoritmo evolutivo para que "jugara" con los equilibrios teóricos deducidos en mi tesis doctoral.

Redes de páginas de Facebook de discos de Bahía Blanca, 2015

Para todo estos trabajos no utilicé mucho el análisis de redes sociales (ARS) tradicional en sí mismo. El material de la tesis doctoral y de la tesis de master en computación no era uno que atrayera a estudiantes de posgrado por su complejidad y dificultad así que empecé a armar un curso de posgrado en ARS en el departamento de Economía de la Universidad Nacional del Sur. Es un curso tradicional inspirado en su composición de temas en un curso que dictaba el gran Jose Luis Molina en la Autónoma de Barcelona, junto con material de otro curso de redes en economía de Mark Mobius de Harvard y el también genial curso que dictó Lada Adamic en Coursera, con una introducción magnífica que propone el libro de los franceses Degenne y Forsé. Ese fue siempre el marco del curso que dicté en la UNS el cual espero ponerlo online durante 2019.

Los trabajos de investigación míos en redes actualmente son todos aplicados con datos de Argentina. Debo retomar en algún momento los modelos teóricos pero será al final de este año.
  • Actualmente nos hallamos abocados con la doctora Laura del Valle (UNS) a la investigación de las redes sociales de las familias capitulares del Cabildo de Buenos Aires durante el período del Virreinato del Río de la Plata (1776-1810). Las familias capitulares comprenden los grupos familiares (con actores consanguíneos y rituales) de miembros integrantes del Cabildo (de allí el adjetivo capitular). Actualmente contamos con 3 publicaciones indexadas de nuestras investigaciones y hemos ampliado la base de datos de 550 miembros a 1990 miembros por lo que esperamos en 2019 ampliar los resultados obtenidos hasta ahora. Investigamos que rol ha desempeñado la posición al red de cada individuo y de cada grupo familiar en la posibilidad de incluir un miembro dentro la composición del Cabildo, los cuales eran cargos "electivos". Encontramos que los individuos con mayor grado y menor autovector y las familias con mayor grado alcanzaron las posiciones más altas del Cabildo aunque desempeñando menos períodos en el cargo. Ello se enmarca en una institución que valoraba mucho el status social de sus miembros (muchos enlaces) y donde la experiencia en el trabajo era menos meritoria (menor tiempo en el cargo). Nuestro sendero de investigación comprende este año:
    • Evaluar el rol de las mujeres de la red en términos de determinar la posibilidad de elección de un miembro en el concejo
    • Evaluar el rol de la posición en la red en la posibilidad de aprobar o no ciertas regulaciones específicas sujetas a votación del Cabildo.
    • Corroborar si el uso de centralidades combinadas ayuda a detectar actores más influyentes en diversos políticos específicos del Cabildo.


  •  La segunda vía de investigación comprende el análisis de una gran base de datos de páginas de Facebook capturadas a lo largo de todo un año en la ciudad de Bahía Blanca. La misma comprende 325 páginas-redes, con más de 90 mil nodos y 4 millones de enlaces. Este trabajo lo estamos iniciando con Emiliano Gutiérrez como parte de su tesis doctoral. Esperamos obtener métricas estructurales, métricas individuales y la detección de actores principales, en primer lugar.  Una vez avanzado en este paso, esperamos realizar un análisis de sentimiento y lingüistico según género y sector económico e institucional de la página. Una tercera vía es una vez pasadas las fases anteriores, comprende detectar específicamente por geografía urbana los actores y sectores más vulnerables socioeconómicamente de la red y enfocarnos en un análisis diferencial de esta categoría de actores respecto al resto (¿de qué hablan? ¿cómo se expresan? ¿qué buscan en la red?, entre otras)
  • Una tercera vía han sido redes de coautoría y temáticas. Una maneran natural ha sido para mi descargar la información del principal congreso de economía de Argentina del sitio de la Asociación Argentina de Economía Política (AAEP). Actualmente ya hay una publicación del mismo y representa una forma muy natural de crear redes a través de eventos (redes bipartitas).
  • Finalmente por ahora, tengo en agenda modelos teóricos de juegos de formación de redes y modelos macroeconómicos con redes así como el uso de redes de correlación como herramienta de trabajo para reducir la dimensionalidad de bases de datos con muchas variables. Estos trabajos están en fase de inicio de working paper. Asimismo trabajo en procesos de difusión en redes sociales en línea aplicadas al marketing (una publicación indexada).
Bien hasta aquí lo mío. Me gustaría a los que les interese compartir en qué están trabajando, qué dudas tienen, qué temas les gustaría investigar, cómo llegaron al enfoque de redes en su vida académica, que compartan el material, que compartan sus experiencias académicas y sus dudas.
  • Les propongo contactarse conmigo vía email: jlarrosa@uns.edu.ar
  • A los interesados en presentar sus proyectos de investigación puedo habilitarlos como coautores del blog para que suban y armen sus propias entradas, en colaboración conmigo sobre todo en el tema de subir los gráficos y tablas y el etiquetado de los trabajos.
  • Proponer otras formas de conectarnos y discutir tópicos de redes... La redes sociales en línea facilitan mucho estos desafíos.

Bien, por ahora un gusto contactarme directamente con ustedes y que sea para bien de todos y, sobre todo, para mejorar nuestro entendimiento de cómo las redes modelan nuestras vidas.
 

Juan MC Larrosa

jueves, 29 de noviembre de 2018

Redes imperiales de los Habsburgo en Constantinopla

Redes imperiales de la casa de los Habsburgo del siglo XVI en Constantinopla

Blog post por Milán Janosov

Department of Network and Data Science

Robyn Radway, profesora asistente en el Departamento de Historia de CEU, presentó su último proyecto de libro que combina la historia moderna temprana y la ciencia de la red, el 12 de noviembre como parte de la serie de seminarios de investigación DNDS. Su proyecto apunta a capturar procesos históricos aún desconocidos a través del análisis de datos mediante el estudio de los patrones de interacción entre miembros de familias nobles, burócratas y las personas que los apoyaron y sirvieron en la Europa central de Habsburgo en los siglos XVI-XVII. Lo hace usando su alba amicorum, que son colecciones de papel de tamaño de libros que se utilizan para reunir firmas de amigos y conocidos recopilados por un individuo.



Figura 1: Una ilustración del álbum de Stephan Haymb firmada por Wentzl Martin von Wiernitz en Constantinopla el 18 de noviembre de 1579, hoy celebrada en la Biblioteca Real de Copenhague.

El enfoque que presentó el profesor Radway muestra cómo la información digitalizada manualmente proporcionada por las firmas con sello de tiempo que contienen los álbumes se puede utilizar para reconstruir la red social moderna de los propietarios de los álbumes y los que firmaron. Este trabajo se centra en 50 álbumes de la casa del embajador residente de Habsburgo en Constantinopla desde la segunda mitad del siglo XVI. El conjunto de datos transcrito contiene cerca de mil firmas. Primero, se introdujo a la audiencia las dificultades para transcribir tales registros históricos, y también se mencionaron los desafíos de la limpieza de datos (como nombres propios confusos, sistemas de calendario irregular). A continuación, Radway presentó su enfoque de red. Construyó la red de interacción social de las personas que firman estos álbumes representándolos como los nodos de la red y definiendo los vínculos entre dos nodos como el número de veces que ambos firmaron los mismos álbumes dentro de un período de tiempo determinado (por ejemplo, 30 días) . El análisis, utilizando herramientas de redes sociales bien establecidas, conduce a una serie de hallazgos e ideas interesantes, tales como:


1. Sorprendentemente, no solo los nobles y los embajadores fueron fundamentales para la vida social de la casa, sino que uno de los personajes más importantes, capturado por la mayor división de su álbum, fue el cocinero maestro (Figura 2).



Figura 2: la red social histórica de miembros de familias nobles, burócratas y las personas que los apoyaron y sirvieron en la casa del embajador residente de Habsburgo en Constantinopla. La coloración del nodo codifica los diferentes álbumes, mientras que el tamaño de los nodos es proporcional a la centralidad de la interrelación de los individuos. La figura señala que el nodo más alto de intermediación es Ambrosius Schmeisser, quien resultó ser un escriba en la casa. El grupo en amarillo-verde en el centro es el álbum propiedad del maestro de cocina de la casa.

2. La distribución inesperada y el agrupamiento de firmas cuando se examinó mediante una proyección de 30 días de vínculos permitió a Radway identificar reuniones sociales. Aunque estas reuniones sociales no se describieron en las narrativas de viajes escritas por los residentes de la casa, Radway regresó a los archivos y pudo vincular estas explosiones de actividad social a la difusión de grupos de personas en diferentes direcciones: un grupo se fue a casa y el otro partiendo para una peregrinación a Tierra Santa.

3. La evolución espacio-temporal de estas redes tiene implicaciones aún más profundas al estudiar el papel de las fronteras geográficas y las interacciones de las personas desplazadas, podemos comprender mejor lo que realmente significa estar bajo la protección de la Cámara. de Habsburgo al vivir en el extranjero. ¿Cómo se relacionaban entre sí las personas del Sacro Imperio Romano y los territorios gobernados por los Habsburgo, desde Mecklemburgo hasta Bruselas, y desde el Tirol hasta Flandes? ¿Cómo cambió esto con el tiempo?

4. Ver los datos de los álbumes trazados en una pantalla sorprendió a Radway de una manera que le hizo repensar la estructura de su libro. Los patrones de recolección de firmas variaron en gran medida en función de los antecedentes y la ocupación del propietario. Los embajadores, por ejemplo, firmaron varios álbumes pero nunca recogieron sus propios libros. Los humanistas entrenados clásicamente recolectaron firmas principalmente de sus contrapartes griegas en lugar de sus compañeros de casa. Esto llevó a Radway a reestructurar los capítulos para reflejar mejor estos matices ocupacionales.

La parte científica de la red del proyecto comenzó con la ayuda de la Iniciativa de Humanidades Digitales de CEU, que puso al Prof. Robyn Radway del Departamento de Historia en contacto con Ph.D. Candidato Milán Janosov del Departamento de Redes y Ciencia de Datos. La colaboración continuará con el Profesor Asistente, Gerardo Iñiguez, que se unirá al equipo para investigar las redes sociales históricas a través de tales álbumes.