Enlace: La distancia y la fortaleza de la amistad

¿Quieres amistades más cercanas? Aléjate de tus amigos.

Resulta que la distancia no es la barrera para las relaciones profundas que algunos pueden pensar.

Por Maggie Mertens || The Atlantic


El viaje del amigo es una respuesta natural a nuestros avances tecnológicos. ( Alex Cochran )



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Las amistades adultas pueden ser difíciles de mantener. Las personas se alejan de su ciudad universitaria cuando termina la educación, comienzan las carreras y monopolizan nuestro tiempo, socializar en las horas felices puede comenzar a perder su atractivo a medida que envejecemos. Y durante la pandemia, cientos de miles de estadounidenses se mudaron de ciudades llenas de amigos a áreas menos pobladas. En consecuencia, las amistades cercanas que hemos cultivado desde la adultez temprana pueden parecer más propensas a terminar a medida que perdemos formas convenientes de mantenernos en contacto, como vivir en el mismo lugar. Pero los Millennials y Gen Zers se están casando y teniendo hijos más tarde que las generaciones anteriores (o evitando estos hitos por completo), además de redefinir su relación con el trabajo ., haciendo que las amistades sean más importantes. Resulta que la distancia ya no es la barrera que solía ser, gracias en parte a una forma en que algunos de nosotros mantenemos vivas estas relaciones: las vacaciones de amigos.

Un viaje para reunirse con amigos lejanos suele nacer del deseo de simplemente divertirse y tal vez revivir viejos recuerdos. Para Kathryn Stephenson, una reclutadora de ejecutivos de 31 años de Atlanta, eso solía ser cierto. Mientras vivía en Los Ángeles en 2017, Stephenson conoció a sus hermanas de la hermandad de mujeres de la Universidad de Oregón para pasar un fin de semana de vacaciones en Las Vegas. “Fue un fin de semana muy tonto, totalmente ridículo”, me dijo por teléfono. Pero el viaje fue más que vivir el libertinaje estereotípico de Las Vegas: descubrieron que viajar juntos era una manera de mantenerse auténticamente conectados.

Desde entonces, el trío se ha vuelto más deliberado acerca de nutrir su relación a larga distancia. Se conocieron en Minneapolis y en Bend, Oregón, y están pensando en otro viaje pronto. “En 10 años hemos tenido muchos cambios en la vida, desde la universidad hasta los 30, y nuestras interacciones se han vuelto más profundas”, dijo Stephenson. Y aferrarse a esas relaciones la ayuda a conocerse mejor. “Hay cierta superficialidad en la forma en que pensamos sobre la amistad en estos días; el mundo de Instagram o Facebook nos da esa sensación de necesitar más amigos, más de todo. Pero poder viajar para ver a buenos amigos demuestra que no necesitas una gran red; necesitas uno intencional”.

El viaje de amigos es una respuesta natural a nuestros avances tecnológicos, me dijo William Chopik, un psicólogo de personalidad social que dirige el Laboratorio de Relaciones Cercanas en la Universidad Estatal de Michigan. Gracias a las redes sociales y los teléfonos inteligentes que nos permiten enviar mensajes de texto, correos electrónicos y videollamadas a cualquier persona que deseemos, “las personas son más accesibles que nunca, pero no necesariamente más cercanas entre sí”, dijo. La cercanía real, según muestra la investigación de Chopik, a menudo proviene de oportunidades para la divulgación mutua; en otras palabras, compartir y escuchar profundamente. “Si va de viaje una o dos veces al año, tendrá muchas oportunidades de divulgación para actualizar a las personas sobre las cosas más importantes de su vida”.

Entonces, si bien puede ver a un amigo que vive cerca con más frecuencia, es posible que se quede sin cosas de las que hablar con ellos, según Chopik. Pero cuando rara vez ves a un amigo, y luego invertiste energía y dinero para pasar el rato, es probable que tengas una conexión más intensa durante ese tiempo: "Ese tipo de intención de escuchar a menudo ocurre en persona", dijo. . Stephenson está de acuerdo: “Soy terrible enviando mensajes de texto”, me dijo, y ella y sus amigos de larga distancia “no están en comunicación constante. Pero estos viajes son una especie de antídoto para tener que hacer eso”. 

Los viajes intencionales con amigos, donde la gente se pone al día con los momentos más profundos de la vida, también pueden fomentar el tipo de conexiones profundas que muchos de nosotros pensamos que están reservadas para las reuniones familiares. Logan Rockmore, un ingeniero de software de 35 años de Brooklyn, reservó por primera vez un alquiler vacacional con un grupo de compañeros de trabajo/amigos cuando todos vivían en San Francisco en 2014. El grupo fue al río Russian River para el 4 de julio. y la pasaron tan bien que se fueron de vacaciones dos veces más ese mismo año. Hoy, Rockmore invita a más de 30 personas, que ahora viven en todo el país, a dos viajes al año, muchos de ellos en un lugar nuevo. Solo uno de los asistentes todavía trabaja en la empresa donde se reunió el grupo original. “A lo largo de los años, los amigos comenzaron a salir con nuevas personas y las trajeron al redil, y otros han traído nuevos amigos que han sido bienvenidos”, me dijo Rockmore por correo electrónico. Si bien el grupo grande incluye algunos de los amigos de Rockmore (y ahora su esposa) y algunas personas que, como él, actualmente viven en Nueva York, también hay personas a las que ve solo en estos viajes. “Pero incluso me siento muy cerca de [ellos] ya que tenemos una buena oportunidad de ponernos al día y hablar sobre cosas 'reales' mientras estamos allí... lo que creo que ayuda a contribuir a las vibraciones de Family Reunion y nos mantiene a todos muy unidos. ”

Muchas amistades a larga distancia también tienen la ventaja de parecer compromisos de alto riesgo. Al programar tiempo con un amigo cercano, por ejemplo, la cancelación puede no parecer un gran problema. Pero coordinar el tiempo de vacaciones y reservar una casa de alquiler con alguien es más difícil cuando las tensiones de la vida diaria se interponen en el camino. Ese es el caso de Catherine Hovell y su mejor amiga, Heather Ahearn, que nunca han vivido juntas en la misma ciudad. Hovell, una ingeniera estructural civil de 39 años de Seattle, se ha mudado a varias ciudades a lo largo de los años debido a su trabajo, lo que ha dificultado mantener amistades locales. Ella y Ahearn se conocieron en un viaje de 2006 donde ambos jugaron en un torneo de hockey, que luego se convirtió en un acontecimiento anual para ellos. Aún así, su amistad tomó tiempo para crecer. Cuando Hovell volvió a mudarse de ciudad a Montreal en 2015, hizo planes para ver con más frecuencia a Ahearn, que vivía a cinco horas en auto en Salem, Massachusetts. Desde entonces, han estado en viajes de fin de semana en Nueva Inglaterra y en vacaciones más largas y que requieren más tiempo: Islandia durante 10 días, Phoenix durante seis días y el Caribe dos veces. Hovell me dijo que la voluntad de Ahearn de aprovechar diversas oportunidades de viaje y vivir nuevas experiencias juntos ha ayudado a fomentar una relación profunda entre los dos. Tanto es así que Ahearn se ha convertido en la persona a la que Hovell llama cuando tiene que tomar una gran decisión en la vida: "Es básicamente mi esposo, mi familia y ella". Islandia durante 10 días, Phoenix durante seis días y el Caribe dos veces. Hovell me dijo que la voluntad de Ahearn de aprovechar diversas oportunidades de viaje y vivir nuevas experiencias juntos ha ayudado a fomentar una relación profunda entre los dos. Tanto es así que Ahearn se ha convertido en la persona a la que Hovell llama cuando tiene que tomar una gran decisión en la vida: "Es básicamente mi esposo, mi familia y ella". Islandia durante 10 días, Phoenix durante seis días y el Caribe dos veces. Hovell me dijo que la voluntad de Ahearn de aprovechar diversas oportunidades de viaje y vivir nuevas experiencias juntos ha ayudado a fomentar una relación profunda entre los dos. Tanto es así que Ahearn se ha convertido en la persona a la que Hovell llama cuando tiene que tomar una gran decisión en la vida: "Es básicamente mi esposo, mi familia y ella".

Sin embargo, en última instancia, el simple hecho de planificar un viaje con un amigo no los convertirá mágicamente en mejores amigos. Chopik dice que hay un predictor importante de si una amistad será satisfactoria: "La conveniencia de tener un amigo a unas cuadras de distancia, o si un amigo es alguien a quien conoces desde hace 20 años, nada de eso es tan importante como si te gusta pasar tiempo con ellos”. Como dijo Hovell, no importa si ella y Ahearn están en una playa haciendo crucigramas o haciendo turismo en el extranjero. Está dispuesta a viajar a donde sea para ver a Ahearn, porque la parte importante es "simplemente la persona". Chopik señaló la evidencia de su laboratorio de investigación que muestra que más personas dicen que priorizarán a los amigos en lugar de encontrar un compañero de vida. Y aunque una escapada de amistad a veces puede parecer una indulgencia personal frívola,

El cambio de escala en el ARS cuando arribó la digitalización

Ciencias sociales computacionales: haciendo los enlaces.

Desde los correos electrónicos hasta las redes sociales, los rastros digitales que deja la vida en el mundo moderno están transformando las ciencias sociales.

Jim Giles  | Nature
Nature 488, 448–450 (23 August 2012)
doi:10.1038/488448a




El trabajo inicial de Jon Kleinberg no fue para los matemáticamente débiles de corazón. Su primera publicación[1], en 1992, fue un artículo de informática con contenidos tan densos como su título: 'En diagramas dinámicos de Voronoi y la distancia mínima de Hausdorff para conjuntos de puntos bajo movimiento euclidiano en el plano'.

Eso fue antes de que la World Wide Web explotara en todo el planeta, impulsada por millones de usuarios individuales que toman decisiones independientes sobre a quién y con qué vincularse. Y fue antes de que Kleinberg comenzara a estudiar la amplia gama de subproductos digitales generados por la vida en el mundo moderno, desde correos electrónicos, llamadas desde teléfonos móviles y compras con tarjeta de crédito hasta búsquedas en Internet y redes sociales. Hoy en día, como científico informático en la Universidad de Cornell en Ithaca, Nueva York, Kleinberg usa estos datos para escribir artículos como "¿Qué tan malo está formando tu propia opinión?" [2] y "Me tuviste a mi lado: cómo el fraseo afecta la memorización" [3] Títulos que estarían en casa en una revista de ciencias sociales.

"Me di cuenta de que la informática no se trata solo de tecnología", explica. "También es un tema humano".

Kleinberg no está solo. El campo emergente de la ciencia social computacional está atrayendo a científicos inclinados matemáticamente en números cada vez mayores. Esto, a su vez, está estimulando la creación de departamentos académicos e impulsando a compañías como el gigante de la red social Facebook, con sede en Menlo Park, California, a establecer equipos de investigación para comprender la estructura de sus redes y cómo se propaga la información a través de ellos.

"Ha sido realmente transformador", dice Michael Macy, científico social de Cornell y uno de los 15 coautores de un manifiesto de 2009 que busca elevar el perfil de la nueva disciplina. "Antes estábamos limitados a las encuestas, que son retrospectivas, y los experimentos de laboratorio, que casi siempre se realizan en pequeñas cantidades de estudiantes de segundo año universitarios". Ahora, dice, las corrientes de datos digitales prometen un retrato del comportamiento individual y grupal a escalas sin precedentes. y niveles de detalle. También ofrecen muchos desafíos, especialmente los problemas de privacidad, y el problema de que los conjuntos de datos pueden no reflejar realmente a la población en general.

No obstante, dice Macy, "comparo las oportunidades con los cambios en la física provocados por el acelerador de partículas, y en la neurociencia por imágenes de resonancia magnética funcional".

Llamadas sociales

Un ejemplo temprano de datos digitales a gran escala utilizados en un tema de ciencias sociales fue un estudio realizado en 2002 por Kleinberg y David Liben-Nowell, un científico informático del Carleton College en Northfield, Minnesota. Observaron un mecanismo que los científicos sociales creían que ayudaba a impulsar la formación de relaciones personales: las personas tienden a hacerse amigos de los amigos de sus amigos. Aunque bien establecida, la idea nunca se había probado en redes de más de unas pocas decenas o cientos de personas.

Kleinberg y Liben-Nowell estudiaron las relaciones formadas en las colaboraciones científicas. Observaron a los miles de físicos que cargaron documentos en el servidor de preimpresión arXiv durante 1994–96. Al escribir un software para extraer automáticamente los nombres de los documentos, el par creó una red digital de varios órdenes de magnitud más grande que cualquiera que se haya examinado anteriormente, y cada enlace representa a dos investigadores que habían colaborado. Al observar cómo la red cambió con el tiempo, los investigadores identificaron varias medidas de cercanía entre los investigadores que podrían usarse para pronosticar futuras colaboraciones[5].





Como se esperaba, los resultados mostraron que las nuevas colaboraciones tendían a surgir de investigadores cuyas esferas de colaboradores existentes se superponían: el análogo de la investigación de "amigos de amigos". Pero la sofisticación matemática de las predicciones ha permitido que se utilicen en redes aún más grandes. El antiguo estudiante de doctorado de Kleinberg, Lars Backstrom, también trabajó en el problema de la predicción de la conexión, experiencia que ha aprovechado ahora que trabaja en Facebook, donde diseñó el actual sistema de recomendaciones de amigos de la red social.

Otra idea de larga data de la ciencia social afirmada por los investigadores computacionales es la importancia de los "vínculos débiles", las relaciones con conocidos lejanos que se encuentran relativamente raramente. En 1973, Mark Granovetter, un científico social ahora en la Universidad de Stanford en Stanford, California, argumentó que los vínculos débiles forman puentes entre camarillas sociales y, por lo tanto, son importantes para la difusión de información y la movilidad económica6. En la era pre-digital era casi imposible verificar sus ideas a escala. Pero en 2007, un equipo dirigido por Jukka-Pekka Onnela, un científico de la red que actualmente trabaja en la Universidad de Harvard en Cambridge, Massachusetts, utilizó datos de 4 millones de usuarios de teléfonos móviles para confirmar que los lazos débiles actúan como puentes sociales[7] (ver 'El poder de lazos débiles ').

En 2010, un segundo grupo, que incluía a Macy, mostró que Granovetter también tenía razón sobre la conexión entre la movilidad económica y los lazos débiles. Utilizando datos de 65 millones de teléfonos fijos y teléfonos móviles en el Reino Unido, junto con datos del censo nacional, revelaron una poderosa correlación entre la diversidad de las relaciones de las personas y el desarrollo económico: cuanto más ricas y variadas son sus conexiones, más ricas son sus comunidades[8] (ver 'El vínculo económico'). "En la década de 1970 no imaginábamos que podríamos trabajar con datos de esta escala", dice Granovetter.

Ideas infecciosas

En algunos casos, los grandes datos han demostrado que las ideas antiguas son erróneas. Este año, Kleinberg y sus colegas utilizaron datos de los aproximadamente 900 millones de usuarios de Facebook para estudiar el contagio en las redes sociales, un proceso que describe la difusión de ideas como modas, opiniones políticas, nuevas tecnologías y decisiones financieras. Casi todas las teorías habían asumido que el proceso refleja un contagio viral: la posibilidad de que una persona adopte una nueva idea aumenta con el número de creyentes a los que está expuesta.



El estudiante de Kleinberg, Johan Ugander, descubrió que hay más que eso: la decisión de la gente de unirse a Facebook no varía con el número total de amigos que ya están usando el sitio, sino con el número de grupos sociales distintos que ocupan esos amigos[9]. En otras palabras, descubrir que Facebook está siendo utilizado por personas de, digamos, su trabajo, su club deportivo y sus amigos cercanos da más impresión que encontrar que los amigos de un solo grupo lo usan. La conclusión de que la difusión de ideas depende de la variedad de personas que las sostienen puede ser importante para las campañas de marketing y de salud pública.

A medida que han proliferado los estudios computacionales de ciencias sociales, también lo han hecho las ideas sobre aplicaciones prácticas. En el Instituto de Tecnología de Massachusetts en Cambridge, el grupo del científico informático Alex Pentland utiliza aplicaciones de teléfonos inteligentes y dispositivos de grabación portátiles para recopilar datos detallados sobre los movimientos y las comunicaciones diarias de los sujetos. Al combinar los datos con encuestas de salud emocional y física, el equipo ha aprendido a detectar la aparición de problemas de salud como la depresión[10]. "Vemos grupos que nunca gritan", dice Pentland. "Poder ver el aislamiento es realmente importante cuando se trata de llegar a las personas que necesitan ser contactadas". Ginger.io, una compañía derivada en Cambridge, Massachusetts, dirigida por el ex alumno de Pentland, Anmol Madan, está desarrollando una aplicación para teléfonos inteligentes que notifica a los proveedores de atención médica cuando detecta un patrón en los datos que puede indicar un problema de salud.

Otras compañías están explotando los más de 400 millones de mensajes que se envían todos los días en Twitter. Varios grupos de investigación han desarrollado un software para analizar los sentimientos expresados ​​en tweets para predecir resultados del mundo real, como los ingresos de taquilla para películas o resultados de elecciones[11]. Aunque la precisión de tales predicciones aún es un tema de debate[12], Twitter comenzó en agosto a publicar un índice político diario para la elección presidencial de los Estados Unidos basada en estos métodos (election.twitter.com). Mientras tanto, en la Universidad de Indiana en Bloomington, Johan Bollen y sus colegas utilizaron un software similar para buscar correlaciones entre el estado de ánimo público, como se expresa en Twitter, y las fluctuaciones del mercado de valores[13]. Sus resultados han sido lo suficientemente poderosos para que Derwent Capital, una firma de inversiones con sede en Londres, pueda licenciar las técnicas de Bollen.

Cuando esas encuestas basadas en Twitter comenzaron a aparecer hace unos dos años, los críticos se preguntaban si la relativa popularidad del servicio entre grupos demográficos específicos, como los jóvenes, alteraría los resultados. Un debate similar gira en torno a todos los nuevos conjuntos de datos. Facebook, por ejemplo, ahora tiene cerca de mil millones de usuarios, sin embargo, los jóvenes todavía están excesivamente representados entre ellos. También hay diferencias entre la comunicación en línea y en el mundo real, y no está claro si los resultados de una esfera se aplicarán en la otra. "Con frecuencia, extrapolamos cómo un solo grupo utiliza una tecnología a cómo interactúan los humanos en general", señala Samuel Arbesman, científico de la red de la Universidad de Harvard. Pero eso, dice, "podría no ser necesariamente razonable".

Los defensores argumentan que estos no son problemas nuevos. Casi todos los datos de la encuesta contienen una cierta cantidad de sesgo demográfico, y los científicos sociales han desarrollado una variedad de métodos de ponderación para corregir el equilibrio. Si se entiende el sesgo en un conjunto de datos en particular, como un exceso de un grupo u otro en Facebook, los resultados se pueden ajustar para tenerlo en cuenta.

"En la década de 1970 no imaginábamos que podríamos trabajar con datos de esta escala".

Los servicios como Facebook y Twitter también se están utilizando cada vez más, reduciendo el sesgo. E incluso si el sesgo se mantiene, podría decirse que es menos severo que en otros conjuntos de datos como el de la psicología y el comportamiento humano, donde la mayoría del trabajo se realiza en estudiantes universitarios de sociedades occidentales, educadas, industrializadas, ricas y democráticas (a menudo denominadas WEIRD ).
Granovetter tiene una reserva más filosófica sobre la afluencia de big data en su campo. Él dice que está "muy interesado" en los nuevos métodos, pero teme que el enfoque en los datos reste valor a la necesidad de obtener una mejor comprensión teórica de los sistemas sociales. "Incluso lo mejor de estos artículos computacionales se centra en gran medida en las teorías existentes", dice. "Eso es valioso, pero es solo una parte de lo que debe hacerse". El artículo6 de Granovetter sobre los vínculos débiles, por ejemplo, sigue siendo altamente citado casi 40 años después. Sin embargo, fue "más o menos libre de datos", dice. "No fue el resultado de los análisis de datos, fue el resultado de pensar en otros estudios. Esa es una actividad separada y necesitamos que haya gente haciendo eso ".

La nueva generación de científicos sociales también está luchando con el tema del acceso a los datos. "Muchos de los 'big data' emergentes provienen de fuentes privadas que son inaccesibles para otros investigadores", escribió Bernardo Huberman, científico informático de los laboratorios HP en Palo Alto, en febrero de 2014. "La fuente de datos puede estar oculta, lo que agrava los problemas de verificación, así como las preocupaciones sobre la generalidad de los resultados".

Un buen ejemplo es el equipo de investigación interno de Facebook, que utiliza de manera rutinaria datos sobre las interacciones entre los 900 millones de usuarios de la red para sus propios estudios, incluida una reevaluación de la famosa afirmación de que dos personas en la Tierra solo tienen seis presentaciones aparte. (Pone la cifra en cinco[15]). Pero el grupo solo publica las conclusiones, no los datos sin procesar, en parte debido a preocupaciones de privacidad. En julio, Facebook anunció que estaba explorando un plan que daría a los investigadores externos la oportunidad de verificar las conclusiones publicadas del grupo interno contra datos agregados y anónimos, pero solo por un tiempo limitado, y solo si los de fuera viajaban a la sede de Facebook[16].

A corto plazo, los científicos sociales de la computación están más preocupados por los problemas culturales en su disciplina. Varias instituciones, entre ellas Harvard, han creado programas en el nuevo campo, pero el poder de los límites académicos es tal que a menudo hay poco tráfico entre los diferentes departamentos. En la Universidad de Columbia en Nueva York, el científico social y teórico de redes Duncan Watts recuerda un reciente error de programación que lo obligó a combinar reuniones con estudiantes graduados en ciencias de la computación y sociología. "Quedó bastante claro que estos dos grupos realmente podrían usarse entre sí: los estudiantes de ciencias de la computación tenían mejores habilidades metodológicas que sus homólogos de la sociología, pero los sociólogos tenían preguntas mucho más interesantes", dice. "Y sin embargo, nunca se habían escuchado el uno del otro, ni se les había ocurrido a ninguno de ellos caminar hasta el departamento del otro".

Muchos investigadores desconocen el poder de los nuevos datos, está de acuerdo David Lazer, científico social de la Northeastern University en Boston, Massachusetts, y autor principal del manifiesto de 2009. El escaso trabajo basado en datos se está convirtiendo en las principales revistas de ciencias sociales. Y las conferencias de informática que se centran en temas sociales, como la Conferencia sobre weblogs y redes sociales, celebrada en Dublín en junio, atraen a pocos científicos sociales.

No obstante, dice Lazer, con artículos destacados que aparecen en revistas líderes y conjuntos de datos sobre comportamientos de toda la sociedad disponibles por primera vez, esas barreras se están rompiendo constantemente. "Los cambios están más delante de nosotros que detrás de nosotros", dice.

Ciertamente esa es la percepción de Kleinberg. "Me considero un científico informático interesado en cuestiones sociales", dice. "Pero estos límites se están volviendo difíciles de discernir".

Referencias

1. Huttenlocher, D. P., Kedem, K. & Kleinberg, J. M. Proc. 8th Annu. Symp. on Computational Geometry 110–119 (1992).
   
2. Bindel, D., Kleinberg, J. & Oren, S. Proc. IEEE 52nd Annu. Symp. Foundations of Computer Science 57–66 (2011).
   
   • Article
3. Danescu-Niculescu-Mizil, C., Cheng, J., Kleinberg, J. & Lee, L. Proc. 50th Annu. Meeting Assoc. Computational Linguistics (in the press); Preprint at http://arxiv.org/abs/1203.6360.
   
4. Lazer, D. et al. Science 323, 721–723 (2009).
   
   • Article
   • PubMed
5. Liben-Nowell, D. & Kleinberg, J. J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 58, 1019–1031 (2007).
   
   • Article
   • ISI
6. Granovetter, M. S. Am. J. Sociol. 78, 1360–1380 (1973).
   
   • Article
7. Onnela, J.-P. et al. Proc. Natl Acad. Sci. USA 104, 7332–7336 (2007).
   
   • Article
   • PubMed
   • ChemPort
8. Eagle, N., Macy, M. & Claxton, R. Science 328, 1029–1031 (2010).
   
   • Article
   • PubMed
   • ISI
   • ChemPort
9. Ugander, J., Backstrom, L., Marlow, C. & Kleinberg, J. Proc. Natl Acad. Sci. USA 109, 5962–5966 (2012).
   
   • Article
   • PubMed
   • ChemPort
10. Madan, A., Cebrian, M., Moturu, S., Farrahi, K. & Pentland, S. IEEE Pervasive Computing http://dx.doi.org/10.1109/MPRV.2011.79 (2011).
    
11. Asur, S. & Huberman, B. A. Proc. 2010 IEEE/WIC/ACM Int. Conf. Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Vol. 1, 492–499 (2010).
    
    • Article
12. Gayo-Avello, D., Metaxas, P. T. & Mustafaraj, E. Proc. Fifth Int. AAAI Conf. on Weblogs and Social Media 490–493 (2011).
    
13. Bollen, J. & Mao, H. IEEE Computer 44(10), 91–94 (2011).
    
    • Article
14. Huberman, B. A. Nature 482, 308 (2012).
    
    • Article
    • PubMed
    • ISI
    • ChemPort
15. Backstrom, L., Boldi, P., Rosa, M., Ugander, J. & Vigna S. Preprint at http://arxiv.org/abs/1111.4570 (2011).
    
    • Article
    • PubMed
16. Corbyn, Z. Nature http://dx.doi.org/10.1038/nature.2012.11064 (2012).

Los lazos sociales de las comunidades de inmigrantes en USA

Los lazos sociales de las comunidades inmigrantes en los Estados Unidos

WEBSCI
Por: Amaç Herdağdelen, Estado Bogdan, Lada Adamic, Winter Mason
Facebook Research




Cuando las personas se mudan a un nuevo país, un aspecto importante de su integración en el nuevo entorno son los contactos y las amistades que hacen allí. En este trabajo, estudiamos la composición de las redes sociales de Facebook de personas que se han trasladado de un país a otro. Un inmigrante puede formar amistades con nativos en su nuevo país, con compatriotas de su país de origen que también han emigrado, o con inmigrantes de otros países. A través de la estructura de los vínculos de amistad, comparamos la integración de las poblaciones inmigrantes con los locales en su país actual, con la afinidad entre los grupos de inmigrantes y con la densidad espacial de las comunidades de inmigrantes. Encontramos que las poblaciones culturalmente similares tienden a tener una mayor afinidad de co-inmigrantes cuando residen en un tercer país, y que esto a su vez se correlaciona con la facilidad con la que los inmigrantes de un país se integran socialmente en el otro.

The Social Ties Of Immigrant Communities In The United States

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¿Lazos fuertes o débiles (en Facebook) nos ayudan a encontrar trabajo?

Cómo los lazos fuertes y débiles lo ayudan a uno a encontrar un trabajo

Por: Moira Burke, Jason J. Jones, Laura K. Gee
Facebook Research


El trabajo en red es importante para encontrar un trabajo. ¿Pero quién es más útil: un amigo muy cercano o un conocido? El trabajo académico anterior arroja resultados mixtos [1-5]: los lazos más débiles pueden aportar información novedosa, pero los lazos fuertes pueden hacer un mayor esfuerzo para ayudarlo. Con tanta gente buscando trabajo, es importante entender cómo diferentes tipos de conexiones son útiles.

En un nuevo documento que aparece en el Journal of Labor Economics, al utilizar datos estadounidenses sin identificar y basados ​​en las fechas de inicio de empleo que las personas eligen enumerar en sus perfiles de Facebook, encontramos un conjunto de resultados aparentemente contradictorios:

1. La mayoría de las personas encuentran un trabajo a través de uno de sus numerosos lazos más débiles
2. Es más probable que un enlace individual más fuerte ayude que un enlace individual más débil

¿Cómo es esto posible? Bueno, los lazos débiles son importantes colectivamente debido a su cantidad, pero los lazos fuertes son importantes individualmente debido a su calidad.

Medición "ayuda" para encontrar un trabajo

¿Cómo sabemos si un amigo ayudó a otro amigo a conseguir un trabajo? Usamos un proxy aproximado: si una persona finalmente termina trabajando en el mismo lugar que un amigo de Facebook preexistente. Es una sobreestimación con mucho ruido (las personas que viven en la misma área a menudo se hacen amigas y también trabajan para el mismo empleador), pero usamos algunos umbrales temporales estrictos para reducir el ruido. La figura a continuación muestra el proceso. Consideremos dos personas (llamadas "ego" y "alter"). Mediante nuestra medida de "ayuda laboral", si ego y alter eran amigos de Facebook, y luego se unen a la firma A, y más de un año después, el ego se une a la empresa A, hay una posibilidad razonable de que alter ayudara al ego a encontrar su trabajo. El alter puede haber sabido sobre una apertura de trabajo, un ego referido, ayudó al ego a practicar su entrevista, o simplemente le hizo saber al ego que la Firma A era un buen lugar para trabajar.



Figura 1. Decimos que un amigo ("alter") pudo haber ayudado a alguien ("ego") a encontrar un trabajo si ego y alter eran amigos, luego alter comienza un trabajo en la empresa A, y luego, más de un año después, el ego comienza un trabajo en la empresa A. Medimos la fuerza de la unión para el año anterior a que el ego comience en la empresa A.

Medición de la fuerza del lazo

Hay muchas maneras de medir qué tan cerca se sienten dos personas, lo que se conoce como "fuerza de vínculo" para los científicos sociales. Elegimos algunas medidas diferentes durante el año anterior a que el ego comenzara su trabajo en la Firma A: con qué frecuencia etiquetaron ego alter en fotos, cuántos posts escribió ego en la pared de alter, y cuántos amigos mutuos tenían. Los resultados fueron similares para las tres medidas de fuerza de unión.

¿Quién proporciona más ayuda laboral?

Luego, probamos si la mayoría de los trabajos provienen colectivamente de lazos más débiles al contar el porcentaje de empleos que provienen de lazos más débiles o más fuertes. El lado izquierdo de la Figura 2 a continuación muestra que más del 90% de los amigos que ayudan en el trabajo son vínculos débiles. Sin embargo, como muestra el lado derecho de la Figura 2, la mayoría de los amigos son débiles según nuestra métrica (etiquetado de fotografías).

Entonces, aunque los lazos débiles son colectivamente muy útiles en la búsqueda de trabajo, eso se debe a que tenemos muchos lazos débiles. Piensa en tu propia red social, ¿cuántos amigos cercanos tienes? ¿Cuántos conocidos?


Figura 2. La mayoría de los amigos de ayuda laboral eran lazos débiles, pero esto se debe a que los lazos débiles constituyen la mayoría de la red de una persona.

Los lazos débiles son colectivamente útiles, pero ¿son individualmente más útiles también? Para probar eso, estimamos la probabilidad de que cada tipo de vínculo sea útil. Imagine asignarle una probabilidad a cada uno de sus amigos sobre la probabilidad de que lo ayuden a encontrar un trabajo. Encontramos esas probabilidades individuales usando una regresión. Y descubrimos que los lazos más fuertes tenían mayores probabilidades de ayudar a una persona a encontrar un trabajo como se ilustra en la Figura 3. Eso significa que un lazo más fuerte era más útil que un lazo individual más débil por nuestra métrica de fuerza de lazo (etiquetado de fotos) )

Ya sabemos que la creación de redes es importante para encontrar un trabajo. Nuestro estudio muestra que los lazos más débiles son útiles porque son numerosos, pero que un solo vínculo más fuerte es más útil que un lazo más débil.


Figura 3. Lazos fuertes individuales son más propensos a ayudar que los lazos débiles.

Existen algunos desafíos importantes para estudiar cómo las redes se relacionan con la búsqueda de empleo:

1. Es fácil decir que el aumento de la fuerza del vínculo se asocia con una mayor ayuda en el trabajo, pero es difícil decir que la mayor fuerza de unión lo ocasione. Tenemos datos sobre las relaciones sociales que ya existen. Es probable que los lazos más fuertes que ya tienes sean las personas con las que ya es más probable que trabajes. Sus lazos fuertes son probablemente fuertes porque disfruta de las mismas cosas, tiene una ética de trabajo similar y tiene antecedentes similares. Los investigadores no pueden medir todas esas similitudes ocultas, pero podrían estar impulsando nuestros resultados. Pudimos controlar muchas similitudes como estar cerca de la edad, ir a las mismas escuelas y ser ambos del mismo sexo. También realizamos una prueba de placebo en la que simulamos que alter consiguió su trabajo del ego (y no al revés). Todavía encontramos que los lazos fuertes son importantes individualmente. Pero nunca podemos dar cuenta de todas esas similitudes ocultas entre fuertes lazos.
2. No tenemos datos sobre todas las personas en los EE. UU. Y todos sus amigos. Por lo tanto, es posible que estos resultados no se apliquen al trabajador estadounidense promedio. Sin embargo, en los EE. UU., Más del 54% de los adultos tienen una cuenta de Facebook y el 40% de los usuarios de las redes sociales se han comprometido con sus amigos más cercanos [6].
3. No todas las interacciones tienen lugar en Facebook, por lo que nuestras medidas de fuerza de enlace pueden no reflejar qué tan cerca están dos personas en realidad. Sin embargo, esto no es un problema, porque el trabajo académico anterior encuentra que las interacciones de Facebook son un buen predictor de las amistades del mundo real [7-8].
   Hicimos nuestro mejor esfuerzo para superar estos desafíos. Y después de muchas pruebas cuidadosas, todavía encontramos que una persona tiene más probabilidades de trabajar con un lazo más débil porque los lazos más débiles forman colectivamente la mayor parte de la red social de una persona. Pero, fortalecer un vínculo existente debería aumentar la probabilidad de que trabajes con ese amigo específico.

Cómo actuar sobre estos resultados

Si actualmente está desempleado y está buscando un empleo, o su trabajo actual está por vencer, podría considerar transmitir su estado de búsqueda de empleo a sus lazos débiles. Considere escribir una actualización de estado para que las personas de su red sepan que está buscando un nuevo trabajo. Especifique de forma específica las solicitudes específicas de ayuda laboral para sus amigos cercanos, como enviar un mensaje preguntándole sobre sus lugares de trabajo. Nuestros hallazgos sugieren que la comunicación costosa y que requiere mucho tiempo debe dirigirse a lazos fuertes, pero informar los lazos débiles sobre su búsqueda de trabajo también es una buena inversión, siempre y cuando pueda alcanzar muchos lazos débiles rápidamente.

Los lazos débiles son importantes colectivamente para la búsqueda de trabajo, pero los lazos individualmente fuertes son más útiles.

Referencias

[1] Granovetter, Mark S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology 78(6), pp. 1360-1380.
[2] Granovetter, Mark S. (1983). The strength of weak ties: A network theory revisited.’ Sociological theory 1(1), 201-233.
[3] Kramarz, Francis, and Oskar Nordstrom Skans (2014). When strong ties are strong: Networks and youth labour market entry. The Review of Economic Studies
[4] Burke, M., & Kraut, R. (2013). Using Facebook after losing a job: Differential benefits of strong and weak ties. Proc.2013 conference on computer-supported cooperative work (CSCW). p. 1419-1430).
[5] Aral, S. and Van Alstyne, M. (2011) The Diversity-Bandwidth Trade-off. American Journal of Sociology 117(1), 90–171.
[6] Hampton, Keith, Lauren Sessions Goulet, Lee Rainie, and Kristen Purcell (2011). Social networking sites and our lives.’ Pew Internet and American Life Project
[7] Jones, Jason J., Jaime E. Settle, Robert M. Bond, Christopher J. Fariss, Cameron Marlow, and James H. Fowler (2012). Inferring tie strength from online directed behavior. PLOS ONE
[8] Gilbert, Eric, and Karrie Karahalios (2009) `Predicting tie strength with social media.’ CHI ’09 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems

La corbata de moño que nos une a todos

¿Qué tan cerca estás?

Un diagrama de su red social revela la fortaleza de sus relaciones individuales, dicen los científicos de la red.

por Emerging Technology del arXiv

La red de enlaces entre individuos -su red social- ha fascinado a los científicos sociales por mucho tiempo. Estas redes no son aleatorias ni completamente ordenadas. En cambio, ocupan un término medio en el que las personas están estrechamente vinculadas con unas pocas personas que conocen bien, con vínculos más débiles con un grupo más grande de amigos y compañeros de trabajo, además de vínculos extremadamente débiles con una amplia gama de conocidos casuales.

Los científicos sociales miden la fuerza de estos enlaces utilizando una variedad de indicadores, como la frecuencia con que una persona llama a otra, si esa llamada es recíproca, el tiempo que las dos personas pasan hablando, y así sucesivamente. Pero estos indicadores a menudo son difíciles de medir y toman mucho tiempo.

Entonces, a los teóricos de la red les encantaría tener alguna manera de medir la fuerza de los vínculos desde la estructura de la red misma.


La estructura de pajarita en una red social revela la fuerza de las amistades.

Hoy, obtienen su deseo gracias al trabajo de Heather Mattie en la Universidad de Harvard en Massachusetts y algunos amigos, que dicen haber encontrado un patrón especial en los vínculos entre las personas que revela la fuerza de los lazos entre ellos. El patrón forma una estructura topológica que se asemeja a una pajarita.

El método del equipo es directo. Mattie y su equipo estudian la fuerza de los enlaces en dos redes sociales desde entornos muy diferentes.

El primero es la red de enlaces entre casi 70,000 personas en 75 aldeas rurales en India. Los científicos sociales reconstruyeron la red mediante encuestas diseñadas para recopilar información social relevante. Esta encuesta preguntó qué amigos y parientes visitan la casa del demandado, de qué personas tomaría prestado el demandado o recibiría consejo médico o iría al templo, y así sucesivamente.

Esto permitió a los investigadores reconstruir una red social que consta de 37,000 bordes entre 17,000 personas para quienes tenían información completa. Luego usaron el número de enlaces sociales de las encuestas como una medida de fortaleza para los lazos sociales entre las personas. Entonces, si dos personas eran parientes que se visitaban en casa, iban juntos al templo y se prestaban dinero, cada uno de estos factores contribuiría al vínculo entre ellos.

Mattie y compañía también construyeron la red social entre usuarios de teléfonos móviles de un país europeo sin nombre. Debido al tamaño de la red, el equipo eligió a 500,000 personas al azar y luego construyó la red social usando el número y la duración de las llamadas entre ellos. Supusieron que el vínculo era más fuerte si las llamadas eran recíprocas y si la cantidad total de tiempo dedicado a hablar era alta.

Luego, el equipo examinó la estructura de ambas redes. Para cada par de individuos, construyeron la red de amigos que tenían en común y la red de amigos que no tenían en común. Es esta estructura que se parece a una pajarita o corbata de moño (ver diagrama). Luego analizaron estas redes de pajarita.

Los resultados hacen una lectura interesante. El equipo descubrió que el número de amigos que los pares de individuos tienen en común está fuertemente correlacionado con la fuerza del vínculo entre ellos, medido de otras maneras. Eso es independientemente de si las personas están vinculadas por registros de teléfonos móviles o por las relaciones sociales en aldeas rurales de la India.

Este resultado captura los hallazgos de dos de los primeros investigadores que trabajaron en las redes sociales. El primero proviene de Elizabeth Bott, una influyente antropóloga que publicó un libro en 1957 llamado Family and Social Networks.

En este libro, formuló la hipótesis de que el grado de agrupamiento en la red de un individuo podría alejar a la persona de un vínculo con otra persona. En otras palabras, si formas parte de un grupo de amigos o parientes cercanos, eres menos capaz de establecer vínculos fuertes fuera de este grupo.

El segundo proviene de Mark Granovetter, un sociólogo estadounidense que en 1969 escribió un artículo de gran influencia llamado "La fuerza de los lazos débiles". En este documento, sugirió que cuanto más fuerte era el vínculo entre dos personas, mayor era la proporción de amigos que tenían. tener en común.

El marco de bow tie (corbata de moño) de lazos captura ambas ideas. "Ambos conjuntos de datos proporcionan evidencia para apoyar la hipótesis de los vínculos débiles y la hipótesis de Bott", dicen Mattie y compañía.

El nuevo hallazgo tiene implicaciones interesantes. Sugiere que debería ser sencillo medir la fuerza de los enlaces entre individuos, simplemente observando la estructura de su red social. "Esta estructura local permite análisis que son computacionalmente factibles para redes de cualquier tamaño", dicen Mattie y compañía.

Y debería permitir una prueba adecuada de la hipótesis original de Bott, que ella aplicó a las parejas y familias casadas. "Esto permitiría probar la versión original de la hipótesis de Bott, en lugar de una forma generalizada como la presentamos aquí", dicen Mattie y compañía.

El trabajo también muestra cómo las redes sociales pueden revelar más sobre las personas de lo que de otro modo podrían querer hacer público. El trabajo de Mattie implica que la forma de su red social revela no solo con quién es amigo sino qué tan fuertemente está vinculado a ellos. No todos estarán felices con eso.


Ref: arxiv.org/abs/1710.04177 : The Social Bow Tie

1710 04177

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Lazos débiles explican menos ahora la probabilidad de encontrar un trabajo

"Un amigo de un amigo" ya no es la mejor manera de encontrar un trabajo
Ilana Gershon  |  Harvard Business Review





¿Cómo consigues un trabajo estos días? La respuesta a menudo implica el establecimiento de una red - no es lo que usted sabe, es quién, nos dicen. Pero ¿qué significa eso? Después de todo, estamos conectados con muchas personas, de innumerables maneras. Entonces, ¿quién puede ayudar? ¿Qué tipo de relaciones debemos tratar de usar cuando estamos buscando un trabajo?

Si usted va a los talleres de búsqueda de empleo - y fui a más de 50 en el curso de estudiar el paisaje de contratación contemporánea en 2013 y 2014 - se le dirá los lazos débiles son la clave. Los lazos débiles son las personas que conoces, pero no muy bien: el maestro de tu hijo o el amigo de un amigo que encontraste en una fiesta. Este consejo se originó en un estudio innovador del sociólogo Mark Granovetter a principios de los años setenta. Entrevistó a 100 trabajadores de cuello blanco que habían cambiado de trabajo en los últimos cinco años y descubrió que los lazos débiles ayudaron a muchos de ellos a enterarse de su próximo trabajo.

Los lazos débiles eran importantes por una sencilla razón: tus fuertes lazos (colegas, familiares y amigos) probablemente sabían de los mismos trabajos que hiciste. Granovetter descubrió que era más probable que usted oyera sobre las posibilidades de trabajo desconocidas de la segunda prima que se encontró en una boda, o desde el antiguo vecino que vio en el estacionamiento del supermercado. De las personas en el estudio de Granovetter que se enteró de un trabajo de apertura de boca en boca, el 83,4% dijo que se enteró a través de un lazo débil. A principios de los años setenta, quedó claro que la manera más efectiva de encontrar un trabajo a través de la creación de redes era estar en contacto con tantas lazos débiles como fuera posible.

Me propuse averiguar si eso seguía siendo así. Después de todo, el estudio de Granovetter se hizo hace décadas, mucho antes de que todos comenzáramos a usar Internet. Si las tecnologías que nos ayudan a buscar un trabajo han cambiado de maneras significativas, razoné, es probable que las maneras de obtener información sobre puestos de trabajo también han cambiado. Tuve que encontrar una forma de replicar el estudio de Granovetter de alguna forma para ver qué relación de redes importa en la ecología de los medios de hoy.

Localizé una gran fuente: una reunión semanal organizada por una organización para los solicitantes de empleo de cuello blanco en el área de la bahía, una porción de la cual estaba dedicada a los solicitantes de empleo exitosos que cuentan sus historias - en la película. Aunque no es una duplicación del estudio de Granovetter, ver 380 historias de éxito recopiladas de 2012 a 2014 me permitió llevar a cabo un estudio bastante comparable.

Por lo tanto, los lazos débiles sigue siendo la clave? No. De las 141 personas que dijeron que pensaban que las redes les habían ayudado, sólo el 17% informó que un lazo débil hacía el truco. Los lazos en el lugar de trabajo, sin embargo, resultaron ser más útiles. Más del 60% de los narradores informaron que alguien con quien habían trabajado en el pasado les ayudó a encontrar su próximo trabajo. Éstos no eran siempre compañeros de trabajo - los jefes anteriores y los clientes anteriores ayudaron, también. Pero lo que los solicitantes de empleo encontraron más útil fueron las personas que podían hablar con conocimiento y convincentemente sobre lo que el solicitante era como un trabajador y colega.

Ese es un cambio dramático desde la década de 1970, y el conductor más obvio es nuestra ecología de medios salvajemente alterada. Cuando Granovetter llevó a cabo su estudio, el mayor desafío para encontrar un nuevo empleo era aprender que el trabajo existía en primer lugar. En la década de 1970 la gente se enteró de los puestos de trabajo a través de anuncios en los periódicos, "ayuda quería" señales, o la palabra de la boca. Hoy en día, ésa es la parte fácil: La gente aprende sobre los trabajos porque encuentran los anuncios del trabajo en línea, los listados de la búsqueda en los sitios corporativos, o son entrados en contacto con por los reclutadores. Eso ha llevado a un nuevo problema: Demasiadas personas están solicitando los mismos trabajos. La parte más difícil ahora, como la mayoría de la gente sabe, es destacarse de la manada - tener su currículo notado en una pila grande, o encontrar algún camino alrededor de un sistema de rastreo de solicitantes deslucidos. Gerentes de contratación enfrentan el mismo problema, tener que ordenar a través de cientos de solicitantes con las limitadas herramientas de software de aplicación, currículos y cartas de presentación. En estos momentos, lo que más valor de la contratación es una recomendación fuerte de alguien que realmente conoce al solicitante como un trabajador y puede asegurarles que la persona será un buen empleado.

Si bien estas conexiones son importantes, es importante tener en cuenta que no pueden cambiar uno de los resultados más problemáticos de la creación de redes: lugares de trabajo relativamente homogéneos. Granovetter mismo se dio cuenta de que incluso si la gente estaba recibiendo puestos de trabajo a través de lazos débiles, la creación de redes no estaba cambiando la composición de las empresas. Después de todo, si nadie de color o de un fondo de la clase trabajadora fue contratado en una oficina, había menos gente para difundir la noticia de que el trabajo existía en primer lugar. Hoy en día, el problema es más un sesgo implícito en cómo funcionan las recomendaciones - la gente tiende a recomendar a sus ex compañeros de trabajo a quienes les gustaba trabajar. Confiar en los vínculos laborales no resuelve el problema de cómo la creación de redes crea barreras para crear un lugar de trabajo más diverso; Simplemente cambia el lugar del problema.

Prácticamente, ya que recomendar a alguien para un trabajo es una parte tan importante de la contratación - y una forma en que personas con diferentes antecedentes y perspectivas pueden ser excluidos de los lugares de trabajo - se ha convertido en una decisión ética importante. Todos los involucrados en las decisiones de contratación deben pensar cuidadosamente acerca de quién está siendo recomendado y por qué. Y para el buscador de trabajo que está en red, no renunciar a los lazos débiles por completo - el 17% de ellos todavía tienen buenas probabilidades. En última instancia, sin embargo, los lazos en el lugar de trabajo pueden tener más peso. Los tipos de redes que su lugar de trabajo le permite nutrir materia no sólo a sus actuales condiciones de trabajo, sino también a qué puestos de trabajo se puede obtener en el futuro. La mejor manera de aumentar la probabilidad de conseguir el trabajo que desea más adelante puede ser tratar a sus colegas bien en el que tiene ahora.


Ilana Gershon es profesora asociada de antropología en la Universidad de Indiana, que estudia cómo las personas usan los nuevos medios para realizar tareas sociales complicadas, como encontrar un trabajo y romper. Su nuevo libro es Down and Out in the New Economy: How People Find (or Don’t Find) Work Today..

Estructura de difusión de información ideológica por Facebook

La exposición a diversa información en Facebook
por Eytan Bakshy, Solomon Messing, Lada Adamic
Research Facebook




Como la gente cada vez más a las redes sociales para las noticias y la información ciudadana, se han planteado interrogantes acerca de si esta práctica lleva a la creación de las "cámaras de eco", en el que las personas están expuestas únicamente a la información de personas con ideas afines [2]. Otra especulación se ha centrado en si los algoritmos utilizados para clasificar los resultados de búsqueda y mensajes de redes sociales podrían crear "burbujas de filtro", en el que se salió a la superficie sólo el contenido ideológicamente atractivo [3].

La investigación que hemos llevado a cabo hasta la fecha, sin embargo, va en contra de esta imagen. Un trabajo de investigación anterior 2012 llegó a la conclusión de que mucha de la información que estamos expuestos y compartir proviene de lazos débiles: a los amigos con los que interactuamos con menos frecuencia y tienen más probabilidades de ser diferente para nosotros que nuestros amigos cercanos [4]. Otra investigación sugiere que los individuos son más propensos a involucrarse con contenido contrario a sus propios puntos de vista cuando se presenta junto con la información social [5].

Nuestra última investigación, publicada hoy en la revista Science, cuantifica, por primera vez, exactamente la cantidad de personas podrían ser y son expuestos a noticias e información ideológicamente diversa en los medios sociales [1].

Hemos encontrado que las personas tienen amigos que reclaman una ideología política contraria, y que el contenido del News Feed de la gente reflejan puntos de vista diversos. Mientras que las News Feed [Noticias RSS] emerge contenido que está un poco más en consonancia con la ideología propia de una persona (en base a las acciones de esa persona en Facebook), de quiénes es amigo y qué contenido que hagan clic en son más consecuencias que la clasificación de las noticias RSS en términos de la cantidad de contenido diverso que encuentro.

Específicamente, encontramos que entre los que sí informan una afiliación liberal o conservador,

• En promedio, 23 por ciento de los amigos de las personas reclamar una ideología política contraria.
• Por el contenido de las noticias duras que los amigos de las personas comparten, el 29,5 por ciento de los que corta a través de líneas ideológicas.
• Cuando se trata de lo que la gente ve en el News Feed, el 28,5 por ciento de las noticias dura encontró cortes a través de líneas ideológicas, en promedio.
• 24,9 por ciento del contenido de las noticias duras que la gente realmente hace clic en fue transversal.

Compartiendo noticias en Facebook

Durante los seis meses entre julio de 2014 y enero de 2015, más de 7 millones de enlaces web distintos (URL) eran compartidos por la gente en Facebook en Estados Unidos. Estábamos interesados ​​en aprender cómo mucha gente se expusieron a "noticias duras" - historias sobre la política, los asuntos mundiales y la economía, en lugar de "noticias blandas" - historias de entretenimiento, celebridades, y el deporte - y si esta información se alineó principalmente con audiencias liberales o conservadores. Para ello, hemos entrenado una máquina clasificadora de vectores soporte que utiliza las primeras palabras de artículos vinculados para cada URL compartida en Facebook. Esto nos permitió identificar más de 226.000 artículos de noticias duras únicas que habían sido compartidos por lo menos 100 veces.

A continuación, hemos caracterizado el contenido, ya sea conservador o liberal. Nueve por ciento de los usuarios de Facebook en el auto-reporte de su afiliación política de Estados Unidos en sus perfiles. Hemos trazado las afiliaciones más comunes a una escala de cinco puntos que van desde -2 (muy liberal) a 2 (muy conservador). Al promediar las afiliaciones de los que compartieron cada artículo, podríamos medir la "alineación" ideológica de cada historia. Para que quede claro, esta partitura es una medida de la * alineamiento ideológico de la audiencia * * que comparte un artículo *, y no es una medida de sesgo político o inclinación del artículo. Este cálculo se describe en la siguiente ilustración.


Ilustración de la alineación de la forma ideológica de contenido se mide. Para cada elemento compartido, promediamos la afiliación política de los individuos que comparten. Por ejemplo, en el ejemplo más arriba a la izquierda, el artículo fue compartida por cinco personas, tres quienes se identificaron como liberales, uno como un moderado, y uno como conservador, produciendo un promedio de -2/5.
Cuando promediamos esta medida para cada historia de un dominio determinado sitio web, podemos ver diferencias clave en fuentes de medios ideológicamente alineados conocidos: FoxNews.com está alineado con los conservadores (As = +.80), mientras HuffingtonPost.com está alineado con los liberales (As = -.65). Hubo polarización sustancial entre las noticias duras compartido en Facebook, con la relación más frecuentemente compartida claramente alineados con poblaciones mayormente liberales o conservadores, como se muestra a continuación.

Esta figura muestra que la mayoría de los enlaces a determinados artículos "noticias duras" son compartidos ya sea principalmente por los liberales (puntuación de alineamiento cercano a -1) o por los conservadores (alineación de puntuación cerca de 1), pero rara vez por ambos por igual.
El uso de los métodos descritos anteriormente, nos volvimos a medir el grado en que las personas podían ser, y estamos expuestos a la información ideológicamente diversa en Facebook.

Estructura de red e ideología

Homofilia, la tendencia de los individuos similares a que se asocien entre sí ("pájaros del mismo plumaje vuelan juntos") es un fenómeno social robusto. Los amigos son más propensos a ser similares en edad, nivel educativo, ocupación y geografía. No es sorprendente encontrar que el mismo es válido para la afiliación política en Facebook. Podemos ver cómo los liberales y los conservadores tienden a conectar a las personas con afiliaciones políticas similares basadas en la muestra del ego-redes representadas en las visualizaciones de abajo.

Ejemplo de Redes sociales para un liberal, un moderado, y un conservador. Los puntos son amigos de los individuos, y las líneas designan amistades entre ellos.
Sin embargo, entre los que informan su ideología, en promedio, alrededor del 23 por ciento de sus amigos reportan una afiliación en el lado opuesto del espectro ideológico. A partir de la figura de abajo, podemos ver que hay una amplia gama de diversidad de red. La mitad de los usuarios tienen entre entre 9 y 33 por ciento de los amigos de las ideologías opuestas, mientras que el 25 por ciento tiene menos de 9 por ciento y el 25 por ciento restante tienen más de 33 por ciento.

Porcentaje de los amigos de las ideologías entre liberales y conservadores opuestos.

El flujo de información en Facebook

La diversidad de la gente encontrar contenido no sólo depende de quiénes son sus amigos, sino también qué información los amigos compartir y la interacción entre las personas y de noticias de Facebook. Noticias RSS que muestra todo el contenido compartido por sus amigos, pero el contenido más relevante se muestra primero. Exactamente lo historias gente haga clic en depende de la frecuencia con que utilizan Facebook, qué tan bajo que se desplazan en el News Feed, y las decisiones que toman sobre qué leer.


Ilustración de cómo el proceso de exposición consta de tres fases: (1) la noticia de que su cuota de amigos (Potencial de red), (2) Puntuación y el tiempo que las personas toman para desplazarse gobierna lo que ven en sus Noticias Externas (Expuestas), ( 3) accediendo al artículo real (seleccionada).

Cómo la gente mucho contenido transversales encuentran depende de quiénes son sus amigos y qué información comparten esos amigos. Si la gente fuera de adquirir información de otras personas al azar, aproximadamente el 45 por ciento de los liberales contenido estaría expuesto a que sería de corte transversal, en comparación con el 40 por ciento para los conservadores. Por supuesto, las personas no encuentran información al azar en entornos fuera de línea ni en Internet.

¿Qué parte del contenido transversal que comparten tus amigos aparece en el News Feed? Las personas son elegibles para ver todo el contenido compartido por sus amigos en News Feed, pero como la gente no tiene suficiente tiempo en el día para ver todo, que ordenar el contenido a mostrar a la gente lo que es más relevante para ellos. Se encontró que el 23 por ciento de las noticias compartida por amigos liberales es transversal, mientras que lo que se ve en el News Feed es un 22 por ciento. Esto corresponde a una razón de riesgo de un 8 por ciento, lo que significa que la gente era un 8 por ciento menos propensos a ver los artículos compensatorios que han sido compartidos por los amigos, en comparación con la probabilidad de ver artículos ideológicamente consistentes que han sido compartidos por los amigos. Por otra parte, 34 por ciento del contenido compartido por los conservadores es ideológicamente transversal, frente a 33 por ciento en realidad se ve en el News Feed, correspondiente a una relación riesgo de 5 por ciento.

¿Cuánto transversal contenido que aparece en Noticias RSS qué la gente realmente haga clic en? Mientras que el 22 por ciento del contenido visto por los liberales fue transversal, se encontró que 20 por ciento del contenido que realmente hace clic en era transversal (intencionadas son un 6 por ciento menos propensos a hacer clic en los artículos que aparecieron en su News Feed compensatorios, en comparación con la probabilidad de que al hacer clic en los artículos ideológicamente coherentes que aparecieron en su News Feed). Los conservadores vieron 33 por ciento de contenido transversal en News Feed, pero en realidad han hecho clic en un 29 por ciento (correspondiente a una razón de riesgo de 17 por ciento).

La diversidad de contenidos (1) compartida por otros aleatorios (al azar), (2) compartido por amigos (potenciales de la red), (3) en realidad aparece en Noticias Externas de la gente (expuestos), (4) hace clic en (seleccionado).
Cuando miramos a la gente "en el margen" de encontrarse con noticias duras en Facebook, vemos más evidencia del importante papel juega la elección individual. Tome las personas cuyos amigos comparten al menos una constante y una historia transversal --- 99 por ciento de ellos fueron expuestos a por lo menos un artículo ideológicamente alineados, y el 96 por ciento encontrado al menos un elemento ideológicamente transversal en News Feed. Cuando nos fijamos en que se hace clic a través de contenido de noticias duras, se encontró que el 54 por ciento más de la mitad --- --- clic sobre contenido ideológicamente transversal, aunque menos que el 87 por ciento que hace clic en el contenido ideológicamente alineados.

Proporción de personas con al menos una transversal y la historia alineados (1) compartido por amigos (potenciales), (2) en realidad aparece en Noticias Externas de la gente (expuestos) (3) hace clic en (seleccionado). *

Discusión

Al mostrar que las personas están expuestas a una cantidad sustancial de los contenidos de los amigos con los puntos de vista opuestos, nuestros hallazgos contrastan las preocupaciones de que la gente pueda "lista y hablan sólo a la de ideas afines" mientras está en línea [2]. La composición de nuestras redes sociales es el factor más importante que afecta a la mezcla de contenido encontrado en las redes sociales con la elección individual también juega un papel importante. Clasificación News Feed tiene un menor impacto en la diversidad de la información que vemos desde el otro lado.

Creemos que este trabajo es sólo el comienzo de una larga línea de investigación sobre cómo las personas están expuestas a y consumen medios en línea. Para obtener más información, consulte nuestro documento, que está disponible en acceso abierto en ScienceExpress:

Exposure to Ideologically Diverse News and Opinion. E. Bakshy, S. Messing, L. Adamic. Science.

Referencias

[1] Exposure to Ideologically Diverse News and Opinion. E. Bakshy, S. Messing, L. Adamic. Science, 2015.
[2] C. R. Sunstein, Republic.com 2.0 (Princeton University Press, 2007).
[3] E. Pariser, The Filter Bubble: What the Internet Is Hiding from You (Penguin Press, London, 2011).
[4] E. Bakshy, I. Rosenn, C. Marlow, L. Adamic, The Role of Social Networks in Information Diffusion, Proceedings of the 21st international conference on World Wide Web Pages. (2012).
[5] S. Messing, S. J. Westwood, Selective Exposure in the Age of Social Media: Endorsements Trump Partisan Source Affiliation when Selecting News Online, Communication Research (2012).

La fortaleza de los lazos latentes

Las personas más poderosas de la red que usted no está eligiendo
Por Graham Winfrey - Inc.
El profesor Adam Grant  de la escuela de negocios de Wharton explica la mejor estrategia para conseguir el máximo rendimiento de su red. 




Probablemente usted está familiarizado con los términos de redes "lazos débiles" y "fuertes lazos", pero es probable que usted no haya oído hablar de "lazos latentes."

De acuerdo con el profesor de negocios Wharton Adam Grant, esta tercera categoría de contactos no se debe pasar por alto. Los lazos latentes se refieren a las personas que usted conocía pero que desde un tiempo ha perdido contacto con ellos.

Durante una conversación con el presidente y editor en jefe de Inc., Eric Schurenberg , Grant explicó por qué los lazos latentes pueden ser mejores para la creación de redes de vínculos débiles o incluso fuertes.

"La investigación demuestra que cuando se necesita asesoramiento en un proyecto, se obtiene mejor información cuando se accede a alguien que usted conocía que a alguien que usted ya conoce en la actualidad", dice.

La idea es que los vínculos fuertes tienden a darle conocimiento redundante, ya que son propensos a conocer a las mismas personas y los mismos cosas que haces, pero los lazos latentes tener una red mucho más diversa.

"Ellos han estado reuniendo diferentes personas y aprendiendo cosas diferentes en los últimos años, para que puedan abrir mundos enteros que no sabía que existía", dice Grant.

Si bien los lazos débiles también pueden tener un mayor número de contactos, desarrollar un lazo fuerte con los lazos débiles puede ser difícil.

"A diferencia de los lazos débiles, es realmente cómodo llegar a los [contactos] latentes porque tienes esa experiencia compartida, esa historia común. Es mucho más fácil volver a conectar que a iniciar una conexión desde el principio."

La medición de redes sociales y un experimento escolar

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Onnela et al. (2007): Estructura y fortaleza de lazos en una red de comunicación móvil

Onnela_Structure and tie strengths in mobile communication networks

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ARS 101: Conversando con Mark Granovetter

Conversando con Mark Granovetter

Utilizando algunas de las sugerencias del último post, Pilar Opazo entrevista a Mark Granovetter en NYC.

Introducción: Mark Granovetter es un líder en la investigación y la teoría en Sociología Económica y Redes Sociales. Él es quizás mejor conocido por sus artículos de gran influencia, "The Strength of Weak Ties [La fuerza de los lazos débiles]" y "Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedness. [Acción Económica y Estructura Social:. El problema del arraigo]". Los conceptos de arraigo y la fuerza de los lazos débiles han sido ampliamente adoptados, creando nuevas áreas de investigación. En este momento el profesor Granovetter es un miembro del cuerpo docente en el Departamento de Sociología de la Universidad de Stanford.

1. La fortaleza de los lazos débiles

En su contribución de 1973 la definición de "la fuerza de un lazo" es la siguiente: "la fuerza de un lazo es una combinación (probablemente lineal) de la cantidad de tiempo, la intensidad emocional, la intimidad (confianza mutua), y el servicios recíprocos que caracterizan al enlace. Queríamos preguntarle, ¿hizo esta definición deliberadamente ambigua para permitir el surgimiento de diferentes medidas que se podrían probar, validar y desafiar a su teoría? ¿Usted sabe sobre estudios empíricos que las hayan explorado? ¿Puede su noción de "fuerza de los lazos" abrazar niveles de diferencia de análisis (individuos, grupos sociales, organizaciones, industrias, etc)?

2. Inserción o Embeddedness

-       Durante la década de 1980, la "nueva sociología económica" surgió en oposición a la disciplina de la economía y como un nuevo subcampo de estudio que tenía que justificarse a sí misma . Durante su visita, Viviana Zelizer reafirmó esta visión señalando que el foco inicial de la sociología económica en modelos cuantitativos, los mercados y las empresas, seguido o derivado de un intento de criticar e incluso convencer a los economistas de la inexactitud de sus teorías y suposiciones. Su trabajo en "arraigo" [embeddedness] en 1985 sugiere que la actividad económica no sólo comprenden los individuos aislados , sino también las interconexiones entre esos individuos... Hoy en día, la situación parece ser diferente, la sociología económica ya se ha ganado la consolidación como un subcampo y existe amplia evidencia no sólo desde la sociología, sino también de la antropología, la historia y las ciencias sociales en general, que apoya la importancia de las relaciones sociales en la comprensión de la actividad económica. En esta línea, ¿cree que sigue siendo importante para la economía de dirección? ¿Diría usted que un espacio fructífero de la colaboración y el diálogo que se ha generado con los economistas?
-          Al situarse en oposición a la economía, el subcampo de la sociología económica parece haber perdido la conexión con las teorías sociológicas clásicas que intentaron entender los procesos sociales más amplios, como la racionalización, diferenciación, integración/orden, etc. En su lugar, la "nueva sociología económica" está centrada en revelar los mecanismos sociales que son realmente en juego en la economía, junto con el examen de las formas específicas de coordinación, como los mercados o las empresas. En primer lugar, ¿comparte este punto de vista? Y en segundo lugar, de qué manera cree usted que la "nueva sociología económica" tiene el potencial de arrojar luz en cuestiones sociológicas más generales?

3. Últimos trabajos y nuevas redes

En su trabajo más tarde usted se ha involucrado con el tema de la innovación y las nuevas empresas de Silicon Valley. Al mismo tiempo, las nuevas nociones de redes habían tenido influencia en la teoría sociológica, como la teoría del actor-red de Callon y Latour y "Nueva Ciencia de las Redes" de Duncan Watt. ¿Cómo son estos nuevos enfoques informando a su trabajo posterior?

4. Enseñando sociología económica

En su opinión, ¿cuáles son el conjunto de teorías, conceptos y técnicas con las que cada estudiante de sociología económica debe estar equipado?



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