ISA Forum 2020 en Porto Alegre: The Role of Social Capital in Occupational Mobility

The Role of Social Capital in Occupational Mobility

RC28 Social Stratification (host committee)

Language: Spanish and English
Session Type: Oral
ISA Forum


How much does the social capital of individuals contribute to their occupational mobility? The social capital perspective on social mobility challenged the alleged association between education and upward mobility by considering opportunities and constraints from social interaction. We expect that, after controlling for individual qualifications, the structure of individuals social relations shows a strong association with their mobility outcomes. This topic has seldom been studied in Latin America where recent studies have focused on patterns of occupational mobility. Contributions on the following topics will be welcome:
-Studies on access and mobilization of social capital. Under what conditions individuals mobilize the resources available through social contacts.
-Direction of effects and causality in the use of social capital. Is it attainment or mobility a consequence or a condition for the quality of social capital?
-Intersectionality issues in the access and use of social capital; gender, race, ethnic origin, religion, geography.
-Measurement of social capital using the position generator and validation of composite measures.
-Statistical models for access and/or mobilization of social capital.

Session Organizers:

Vicente ESPINOZA, USACH, Chile, vicente.espinoza@usach.cl
Emmanuelle BAROZET, Universidad de Chile, Chile, ebarozet@uchile.cl


 

ARS: Desarrollos, avances y perspectivas

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

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

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

1. El desarrollo del análisis de redes sociales

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

2 Ideas centrales y aplicaciones de análisis de redes sociales

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

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

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

3 Entran los físicos

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

4 Áreas de avance

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

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

5. Conclusión

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

Referencias

• Bearden J et al (1975) The nature and extent of bank centrality in corporate networks. In: Scott J (ed) Social networks, vol 3. Sage, London
• Barabási A-L (2002) Linked: the new science of networks. Perseus, Cambridge
• Barnes JA (1954) Class and Committee in a Norwegian Island Parish. Hum Relat 7:39–58
• Boorman SA, White HC (1976) Social structure from multiple networks: II Am J Sociol 81:1384–1446
• Bott H (1928) Observation of play activities in a nursery school. Genet Psychol Monogr 4:44–48
• Bott E (1955) Urban families: conjugal roles and social networks. Hum Relat 8:345–384
• Bott E (1956) Urban families: the norms of conjugal roles. Hum Relat 9:325–341
• Buchanan M (2002) Small world: uncovering nature’s hidden networks. Weidenfeld and Nicolson, London
• Burt RS (1982) Towards a structural theory of action. Academic Press, New York
• Burt RS (2005) Brokerage and closure: an introduction to social capital. Oxford University Press, New York
• Carrington PJ, Scott J (eds) (2011) Sage handbook of social network analysis. Sage, London
• Carrington PJ, Scott J, Wasserman S et al (eds) (2005) Models and methods in social network analysis. Cambridge University Press, Cambridge
• Cartwright D, Zander A (eds) (1953) Group dynamics. Tavistock, London
• Clyde MJ (1969a) The concept and use of social networks. In: Mitchell JC (ed) Social networks in urban situations. Manchester University Press, Manchester
• Clyde MJ (ed) (1969b) Social networks in urban situations. Manchester University Press, Manchester
• De Nooy W, Mrvar A, Batagelj V (eds) (2005) Exploratory social network analysis with Pajek. Cambridge University Press, New York
• Emirbayer M (1997) Manifesto for a relational sociology 103(2):281–317
• Emirbayer M, Goodwin J (1994) Network analysis, culture, and the problem of agency 99:1411–1454
• Emirbayer M, Mische A (1998) What is agency? Am J Sociol 103(4):962–1023
• Fennema M (1982) International networks of banks and industry. Martinus Nijhof, Hague
• Fischer CS (1977) Networks and places: social relations in the urban setting. Free Press, New York
• Freeman LC (2004) The development of social network analysis: a study in the sociology of science. Empirical Press, Vancouver
• Freeman LC, White DR, Romney AK (eds) (1989) Research methods in social network analysis. Transaction Books, New Brunswick
• Granovetter M (1973) The strength of weak ties. Am J Sociol 78(6):1360–1380
• Granovetter M (1974) Getting a job. Harvard University Press, Cambridge
• Harary F, Norman RZ (1953) Graph theory as a mathematical model in social science. Institute for Social Research, Ann Arbor
• Helmers HM et al (1975) Graven Naar Macht. Van Gennep, Amsterdam
• Homans G (1950) The human group. Routledge and Kegan Paul, London
• Jennings HH (1948) Sociometry in group relations. American Council on Education, Washington, DC
• Laumann EO (1966) Prestige and association in an urban community. Bobbs-Merrill, Indianapolis
• Lee NH (1969) The search for an abortionist. Chicago University Press, Chicago
• Levine JH (1972) The sphere of influence. Am Sociol Rev 37:14–27
• Lewin K (1936) Principles of topological psychology. Harper and Row, New York
• Lin N (2001) Social capital: a theory of social structure and action. Cambridge University Press, New York
• Lin N, Cook KS, Burt RS (eds) (2001) Social capital: theory and research. Transaction Press, New Brunswicvk, NJ
• Lundberg G (1936) The sociography of some community relations. Am Sociol Rev 5(1):47–63
• Lundberg GA, Steele M (1938) Social attraction-patterns in a village Sociometry 1:375–419
• Milgram S (1967) The small world problem. Psychol Today 2:60–67
• Mische A (2003) Cross-talk in movements: rethinking the culturenetwork link. In: Diani M, McAdam D (eds) Social movements and networks: relational approaches to collective action. Oxford University Press, Oxford
• Mische A (2007) Partisan publics: communication and contention across Brazilian youth activist networks. Princeton University Press, Princeton, NJ
• Monge PR, Contractor NS (2003) Theories of communication networks. Oxford University Press, Oxford
• Moreno JL (1934) Who shall survive?. Beacon Press, New York
• Mullins NC (1973) Theories and |theory groups in american sociology. Harper and Row, New York
• Nadel SF (1957) The theory of social structure. Free Press, Glencoe
• Pattison P, Wasserman S (1999) Logit models and logistic regressions for social networks: II. Multivariate relations. Br J Math Stat Psychol 52:169–193
• Putnam RD (2000) Bowling alone: the collapse and revival of American community. Simon and Schuster, New York
• Robins GL, Pattison P, Wasserman S (1999) Logit models and logistic regressions for social networks. III. Valued relations. Psychometrika 64:371–394
• Roethlisberger FJ, Dickson WJ (1939) Management and the worker. Harvard University Press, Cambridge
• Savage M, Burrows R (2007) The coming crisis of empirical sociology. Sociology 41(5):885–899
• Scott J (1979) Corporations, classes and capitalism, 1st edn. Hutchinson, London
• Scott J (1986) Capitalist property and financial power. Wheatsheaf Books, Brighton
• Scott J (1997) Corporate business and capitalist classes. Oxford University Press, Oxford
• Scott J (2000) Social network analysis, 2nd edn. Sage, London (Originally 1991)
• Scott J, Carrington PC (eds) (2011) Handbook of social network analysis. Sage, London
• Scott J, Griff C (1984) Directors of industry. Polity Press, Cambridge Snijders TAB (2001) The statistical evaluation of social network dynamics. In: Sobel ME, Becker MP (eds) Sociological methodology. Basil Blackwell, Oxford
• Snijders TAB (2005) Models for longitudinal network data. In: Carrington PJ, Scott J, Wasserman S (eds) Models and methods in social network analysis. Cambridge University Press, Cambridge
• Snijders TAB, van Duijn MAJ (1997) Simulation for statistical inference in dynamic network models. In: Conte R, Hegelmann R, Terna P (eds) Simulating social phenomena. Springer, Berlin
• Stokman F, Ziegler R, Scott J et al (eds) (1985) Networks of corporate power. Polity Press, Cambridge
• Sweezy PM (1939) Interest groups in the american economy. In: Sweezy PM (ed) The present as history. Monthly Review Press, New York
• Travers J, Milgram S (1969) An experimental study of the small world problem. Sociometry 32(4):425–443
• Warner WL, Lunt PS (1941) The social life of a modern community. Yale University Press, New Haven
• Wasserman S (1980) Analyzing social networks as stochastic processes. J Am Stat Assoc 75:280–294
• Wasserman S, Faust K (1994) Social network analysis: methods and applications. Cambridge University Press, New York
• Wasserman S, Galaskiewicz J (eds) (1994) Advances in social network analysis. Sage, Beverley Hills
• Wasserman S, Pattison P (1996) Logit models and logistic regressions for social networks: I. An introduction to Markov random graphs and p*. Psychometrika 60:401–426
• Watts D (1999) Small worlds: the dynamics of networks between order and randomness. Princeton University Press, Princeton
• Watts D (2003) Six degrees. The science of a connected age. W. W. Norton, New York
• Watts DJ, Strogatz SH (1998) Collective dynamics of ‘‘small-world’’ networks. Nature 393:440–442
• Wellman B (1979) The community question: the intimate networks of east yorkers. Am J Sociol 84:1201–1231
• Wellman B, Berkowitz S (eds) (1988) Social structures. Cambridge University Press, New York
• Wellman B, Hogan B (2006) Connected lives: the project. In: Purcell J (ed) Networked neighbourhoods. Springer, London
• White HC (1963) An anatomy of kinship. Prentice-Hall, Englewood Cliffs
• White H (1992) Identity and control. Princeton University Press, Princeton
• White HC, Boorman SA, Breiger RL (1976) Social structure from multiple networks. I. Am J Sociol 81:730–780

Marc Smith: "Hacia la estructura social de los medios sociales"

'La estructura es la próxima gran cosa en la analítica de los medios sociales'
Entrevista con Marc Smith, director de la Fundación de Investigación de Medios de Comunicación Social
Innovation Enterprise



Marc Smith es un sociólogo especializado en la organización social de las comunidades en línea y la interacción mediada por ordenador. Smith lidera el grupo de consultoría acción relacionada y vive y trabaja en Silicon Valley, California. Smith co-fundó la Social Media Research Foundation, una organización no lucrativa dedicada a abrir herramientas, datos, y la beca de investigación relacionadas con los medios de comunicación social. Mientras que en Microsoft Research, fundó el Community Technologies Group y llevó al desarrollo del motor de aplicaciones web y minería de datos "Netscan" que permitió a los investigadores que estudiar los grupos de noticias de Usenet y los registros relacionados de conversaciones roscadas para obtener informes sobre las tasas de publicación de anuncios, carteles, crossposting , longitud de la rosca y la distribución de frecuencias de la actividad.

Nos sentamos con él antes de su presentación en el Social Media and Web Analytics Innovation Summit, que tendrá lugar en Chicago en noviembre 29-30.
¿Qué ves como las tendencias clave que afectan al mundo de las mediciones de medios sociales y analítica web en el 2016?

Hay un número cada vez mayor de requisitos de negocio que se basa en los datos, y el acceso a los datos y presentación de informes será esencial. La extracción de los mejores y más rápidas penetraciones será un factor determinante, y los métodos para el análisis será fundamental para hacer esto. Más central de este cambio es la teoría analítica de la red.

¿Hay alguna desarrollos particulares que harán que sea más difícil para los vendedores y analistas para derivar información de los datos sociales / web?

El acceso a la API está siendo limitado por las plataformas para impulsar los vendedores y analistas con respecto a sus propias soluciones de análisis.

La sofisticación requisitos analíticos están aumentando. Una sólida formación en ciencias de datos se está convirtiendo en un requisito para la comercialización!

¿Cuáles son los desarrollos que harán que sea más fácil para derivar la penetración y mejorar el valor de negocio?

Los recursos informáticos son más baratos que nunca y siguen bajando de precio. Una clase de centros de datos del mundo con recursos de supercomputación también se pueden alquilar por un día a precios muy atractivos.

Mejores herramientas están llegando que simplifican el análisis, proceso de penetración de recogida de datos. De la misma manera que la autoedición transformó el papel de la 'impresora', herramientas analíticas que guían a los usuarios a través de procesos complejos aumentará los personas que carecen de los conocimientos técnicos profundos necesarios para hacerlo a mano.

¿Hay alguna ganadores o perdedores obvios como los medios sociales y analítica web y optimización de los mercados continúan madurando y evolucionando?

Las herramientas que van más allá del modelo de conteo y de búsqueda que domina ahora obtendrán grandes ventajas. La mayoría de las herramientas actualmente miran volúmenes de mensajes, carteles y palabras clave. Sin embargo, este enfoque ignora por completo la "estructura" de las conexiones que se forman como enlace de las personas y al igual que los otros.

La estructura es la próxima gran cosa en análisis de medios sociales: el mismo número de personas que pueden formar diferentes patrones de conexión entre sí.

Las colecciones de colecciones tienen patrones. Ser capaz de reconocer el tipo de red que se encuentre y de entender el tipo de red que se prefiere es el núcleo de un enfoque de próxima generación para análisis de medios sociales.

¿De qué va a hablar en su presentación?

Voy a hablar sobre el análisis de redes maneras puede abrir nuestra comprensión de las redes sociales. La charla es acerca de cómo 'Think Link'. Es un cambio en la manera en que vemos el mundo que se basa en cientos de años de estudio de las redes. Con los conceptos y métodos de las ciencias de red, podemos revelar las estructuras ocultas de los medios de comunicación sociales, organizaciones, mercados y culturas.

La charla se centra en la tarea práctica de la recolección, análisis, visualización y comunicación de información procesable en una colección de conexiones.

Vamos a identificar los factores de influencia, mapear las divisiones entre los sub-grupos y barrios de la corriente de la conversación, y poner de relieve los principales temas, direcciones URL, y hashtags utilizados en general y en cada sub-región de la red.

Se puede saber de Marc, junto con otros expertos en el análisis de datos, en el Social Media y Web Innovation Summit. Ver el programa completo aquí.

Formar redes dentro de organizaciones

Aprender a amar a crear redes
Tiziana Casciaro | Francesca Gino | Maryam Kouchaki
Harvard Business Review




"No me gusta la creación de redes (networking)." Escuchamos esto todo el tiempo de los ejecutivos, otros profesionales y estudiantes de MBA. Nos dicen que crear redes hace que se sientan incómodos y falsos, incluso sucios. A pesar de que algunas personas tienen una pasión natural para ello, a saber, las personas extrovertidas que aman y prosperan en la interacción social, es comprensible que muchos ven como panfletero, explotador, y no auténtico.

Pero en el mundo actual, la creación de redes es una necesidad. Una montaña de la investigación muestra que las redes profesionales llevan a más oportunidades de trabajo y de negocios, el conocimiento más amplio y profundo, una mejor capacidad de innovación, avance rápido y un mayor estatus y autoridad. La construcción y el establecimiento de relaciones profesionales también mejora la calidad del trabajo y aumenta la satisfacción en el trabajo.

Cuando estudiamos 165 abogados en un bufete grande de abogados de América del Norte, por ejemplo, encontramos que su éxito dependía de su capacidad de generar redes con eficacia tanto a nivel interno (para llegar a ser a sí mismos asignados a los clientes) y externamente (para traer negocio en la empresa). Los que considera estas actividades como de mal gusto y evitó ellos tenían un menor número de horas facturables que sus pares.

Afortunadamente, nuestra investigación muestra que una aversión a la creación de redes puede ser superado. Hemos identificado cuatro estrategias para ayudar a las personas a cambiar su forma de pensar.

1. Enfoque en el Aprendizaje

La mayoría de las personas tienen un enfoque dominado por la motivación lo que los psicólogos llaman ya sea una "promoción" o una mentalidad de "prevención". Los que están en la primera categoría piensan principalmente por el crecimiento, el progreso y logros que la creación de redes puede aportar ellos, mientras que en el segundo lo ven como algo que están obligados a participar en por motivos profesionales.

En experimentos de laboratorio se realizó en los Estados Unidos e Italia, con estudiantes universitarios y adultos que trabajan, y en una muestra adicional de 174 abogados de la firma que estudiamos, documentamos los efectos de ambos tipos de pensamiento. la gente centrada en la promoción se integraba a una red porque querían y se acercaron a la actividad con entusiasmo, curiosidad y una mente abierta sobre todas las posibilidades que podrían desarrollarse. las personas orientadas a la prevención veían a una red como un mal necesario y no auténtico sintieron en el ejercicio de ella, de modo que lo hicieron con menos frecuencia y, como resultado, un rendimiento inferior en los aspectos de su trabajo.

Afortunadamente, como la Universidad de Stanford, Carol Dweck ha documentado en su investigación, que es posible cambiar su forma de pensar desde la prevención hasta la promoción, por lo que se ve en red como una oportunidad para el descubrimiento y aprendizaje en lugar de una tarea.

Considere una función social relacionado con el trabajo se siente obligado a asistir. Puede decirse a sí mismo, "No me gusta este tipo de eventos. Voy a tener que poner en un espectáculo y pavonearme y fingir que te gusta. "O bien, puede decirse a sí mismo:" ¿Quién sabe-que podría ser interesante. A veces, cuando menos te lo esperas, que tiene una conversación que nos lleva a nuevas ideas y conduce a nuevas experiencias y oportunidades ".

Si usted es una persona introvertida, no se puede simplemente va a ti mismo para ser extrovertido, por supuesto. Pero cada uno puede elegir el enfoque de motivación para llevar a la creación de redes. Concentrarse en los aspectos positivos, la forma en que va a ayudar a aumentar el conocimiento y las habilidades que se necesitan en su trabajo y la actividad comenzará a parecer mucho más la pena.

2. Identificar los intereses comunes

El siguiente paso en la fabricación de redes más apetecible es pensar acerca de cómo sus intereses y objetivos se alinean con los de personas que se encuentran y cómo que pueden ayudar a forjar relaciones de trabajo significativas. lo que  Brian Uzzi de la Universidad Northwestern llama a este principio, las actividades compartidas. "Las redes potentes no se forjan a través de interacciones casuales sino a través de actividades relativamente de altas apuestas que le conectan con diversos otros", explica. (Ver "Cómo construir su red", HBR, diciembre de 2005) Numerosos estudios en psicología social han demostrado que las personas establecen las conexiones más colaborativas y de mayor duración cuando trabajan juntos en tareas que requieren una contribución de los demás. De hecho, la investigación que uno de nosotros (Tiziana) llevaron a cabo con el Miguel Sousa Lobo del INSEAD mostró que esta "interdependencia de tarea" puede ser una de las mayores fuentes de energía positiva en las relaciones profesionales.

Tenga en cuenta el enfoque adoptado por Claude Grunitzky, un emprendedor en serie en las industrias de medios, cuando se dispuso a cumplir con Jefferson Hack, fundador del estilo y la música subterránea de la revista británica Dazed & Confused. Como se describe en un estudio de casos de Harvard Business School por Julie Battilana, Lakshmi Ramarajan, y James Weber, a continuación, Grunitzky-22 y se prepara para encontrar su primer negocio, una revista de hip-hop urbano en todo lo aprendido en Londres, lo que pudo sobre Hack.

"Leí cada una de sus revistas, di cuenta de lo que estaba escribiendo acerca y qué tipo de bandas que se revise" Grunitzky recordó. "Hice lo que gran parte de esta sentí que casi podía entender su personalidad antes de conocernos." Armado con este conocimiento y convencido de que él y Hack tenía visiones del mundo y aspiraciones similares, Grunitzky sintió mucho más cómodo acercarse al anciano industria.

Cuando su red está impulsada por intereses sustantivos, compartidos que ha identificado a través de una investigación seria, se siente más auténtica y significativa, y es más probable que conduzca a relaciones que tienen esas cualidades también.

3. Piense de manera amplia sobre lo que puede dar

Incluso cuando usted no comparte un interés con alguien, es probable que pueda encontrar algo valioso que ofrecer yendo más allá de lo obvio. Por supuesto, esto no siempre es fácil. Hemos encontrado que las personas que se sienten impotentes, porque son menor en sus organizaciones, ya que pertenecen a una minoría, o por otras razones, a menudo creen que tienen muy poco que dar y, por tanto, son los menos propensos a participar en la creación de redes, incluso a pesar de que son los que probablemente va a obtener el mayor beneficio de ella.

Este problema se puso de relieve en dos estudios que llevamos a cabo en el bufete de abogados se ha mencionado anteriormente, que involucró a diferentes grupos de abogados en diferentes puntos en el tiempo. Se encontró que las personas mayores eran por lo general mucho más cómodo que las personas menores de redes eran debido a su mayor poder en la organización. Esto tiene sentido. Cuando las personas creen que tienen mucho que ofrecer a los demás, como un sabio consejo, orientación, acceso y recursos, redes siente más fácil y menos egoísta.

Un experimento controlado confirmó este hallazgo: Las personas en quienes nos inducida por sentimientos de poder que se encuentran la creación de redes menos repulsiva y estaban más dispuestos a hacerlo que las personas asignadas a una condición que les hizo sentir impotente.

Si la red hace que usted siente sucio, Usted no está solo
Muchas personas encuentran redes profesionales tan desagradable que hace que se sientan moralmente y físicamente sucios. En un experimento controlado, preguntamos a 306 adultos que trabajan en diversas organizaciones que escriban sobre los momentos en que participen, bien en redes para la promoción profesional o en las redes sociales para hacer amigos. A continuación, se les pidió que completar fragmentos de palabras, como W _ _ H, SH _ _ ER, y S _ _ P-una medida de las preferencias del subconsciente utilizados por primera vez por Chen-Bo Zhong, de la Rotman School of Management, y Katie Liljenquist , de la Escuela de Administración de Marriott.
Los participantes que habían retirados del mercado de redes profesionales escribieron "LAVADO", "ducha" y "jabón" -palabras asociado a la limpieza dos veces más frecuentemente que los que se habían retirado del mercado de redes sociales, que más a menudo escribió palabras neutras como "deseo", "SHAKER , "y" paso ". En otras palabras, si bien la mayoría de los participantes consideraron que la creación de redes para socializar y hacer amigos como positivos, vieron la creación de redes para mejorar sus carreras como claramente negativo. Su negatividad no era simplemente no les gusta o malestar. Era una sensación más profunda de la contaminación moral y falta de autenticidad.

Sin embargo, incluso los que tienen rango inferior y menos energía casi seguro que tienen más que ofrecer de lo que creen. En su libro Influencia sin autoridad, Allan Cohen y David Bradford en cuenta que la mayoría de la gente tiende a pensar demasiado estrecho sobre los recursos que tienen que otros puedan valorar. Se centran en las cosas tangibles, relacionados con tareas tales como el dinero, las relaciones sociales, el apoyo técnico y la información, sin tener en cuenta los activos menos obvios como la gratitud, el reconocimiento y la reputación mejorada. Por ejemplo, aunque los mentores típicamente como ayudar a los demás, tienden a disfrutar aún más cuando se dieron las gracias por su asistencia.

Cuanto más sincera expresión de gratitud, mayor será su valor para el receptor. Una joven profesional que sabemos nos dijo que cuando ella cumplió 30 años, escribió a las 30 personas que se sentía había contribuido más a su crecimiento profesional, dándoles las gracias y la descripción de las formas específicas en cada uno la había ayudado. Los destinatarios sin duda apreciado la actualización y el reconocimiento personalizado.

Cuando la gratitud se expresa públicamente, sino que también puede mejorar la reputación de un asesor en el lugar de trabajo. Pensar en el efecto que tiene cuando se cantan alabanzas de su jefe a sus colegas y superiores, destacando todas las formas en que ha progresado bajo su tutela.

Cuando su red está impulsado por intereses comunes, se sentirá más auténtico.

La gente también aprecian los que entienden sus valores e identidades y hacer que se sientan incluidos. Juan, un ejecutivo argentino basado en la oficina de Toronto de una empresa de gestión de propiedad canadiense, nos habló de Hendrik, caja secundaria de Alemania que se reunieron todos en la oficina para unirse a una serie de partidos de fútbol que organiza por sí solo. Sus compañeros expatriados, y había muchos, debido a la fuerza laboral de la compañía a nivel internacional fue diversa, finalmente tuvo algo divertido que hacer con sus colegas, y el estado y las conexiones de Hendrik inmediatamente se disparó. A pesar de su posición de baja potencia, que había traído algo nuevo a la mesa.

También puede ser que tenga una visión única o conocimientos que puedan ser útiles a aquellos con los que está en red. Por ejemplo, las personas jóvenes son a menudo mejor informado que sus colegas de alto nivel sobre las tendencias generacionales y nuevos mercados y tecnologías. Grunitzky es un buen ejemplo. "Yo sabía que podía aportar algo a [Jefferson Hack], que fue la experiencia en el hip-hop", dijo. La relación terminó siendo una vía de doble sentido.


Cuando se piensa más en lo que puede dar a los demás de lo que se puede obtener a partir de ellas, la creación de redes parecerá menos auto-promocional y más desinteresado, y por lo tanto más digno de su tiempo.

4. Encontrar un propósito más elevado

Otro factor que afecta interés de la gente y la eficacia en la creación de redes es el principal objetivo que tienen en mente cuando lo hacen. En el bufete de abogados que estudiamos, encontramos que los abogados que se centraron en los beneficios colectivos de realizar las conexiones ( "apoyar mi firme" y "ayudar a mis clientes") en lugar de en las personales ( "soporte o ayuda a mi carrera") se sentían más auténtica y menos sucio mientras la creación de redes, eran más propensos a la red, y tenía más horas facturables como resultado.

Cualquier actividad de trabajo se vuelve más atractivo cuando está vinculado a un objetivo superior. Así encuadrar el trabajo en red en esos términos. Hemos visto este enfoque ayuda ejecutivos de las mujeres a superar su malestar por la búsqueda de relaciones con los periodistas y publicistas. Cuando les recordamos que las voces de las mujeres están insuficientemente representadas en los negocios y que la atención de los medios que resultaría de sus redes más fuertes edificio podría ayudar a sesgo de género contador, su reticencia profunda menudo se desploma.

Andrea Ladder, director general de eBay, tenía sólo un cambio de perspectiva. "Tenía que superar la sensación de que sería egocéntricos e impropio ponerme a mí mismo en los medios de comunicación," nos dijo. "Me di cuenta de que mi visibilidad es realmente bueno para mi empresa y para la imagen de las mujeres en el mundo de los negocios en general. Al ver mi presencia en los medios como una forma de apoyar a mis colegas y otras mujeres profesionales Me liberó para tomar medidas y abrazar las conexiones no lo anteriormente Cultivate ".

Muchos, si no la mayoría de nosotros son ambivalentes acerca de las redes. Sabemos que es fundamental para nuestro éxito profesional, sin embargo, nos encontramos con que la imposición y, a menudo de mal gusto. Estas estrategias pueden ayudar a superar su aversión. Al cambiar a un modo de pensar promoción, identificación y exploración de intereses comunes, ampliar su visión de lo que tiene que ofrecer, y motivarse a sí mismo con un propósito más elevado, se convertirá en más entusiasmados y eficaz en la construcción de relaciones que dan frutos para todos.

Una versión de este artículo apareció en la edición de mayo de 2016 (pp.104-107) de Harvard Business Review.

La brecha bibliográfica en sociología en redes de citas

Revelando la brecha cuantitativa-cualitativa en sociología con el uso de la visualización bibliométrica
Vicente Traag, Thomas Franssen

CWTS - Universidad de Leiden

La elección entre los enfoques cuantitativos y cualitativos es una división larga data en la sociología. Vicente Traag y Thomas Franssen, sociólogos afiliados a CWTS, utilizan el análisis bibliométrico para estudiar esta brecha y para ver lo que queda de ella hoy.

Desde los albores de la sociología ha sido un tema de división: cuantitativa frente cualitativa. La misma palabra sociología (de sociología francesa) fue sugerido por uno de los académicos fundadores, Auguste Comte, como alternativa a la física social (de nuevo desde sociale físico francés) un término apropiado por Adolphe Quetelet, que lo utilizó para describir su investigación estadística. Hasta la década de 1920, los objetos, se consideró que ya sea de un cuantitativa o carácter cualitativo. Esta dicotomía cambió después de la década de 1920 debido a un aumento constante de los métodos estadísticos en la sociología. En la sociología contemporánea, ambos enfoques se utilizan cada vez más para estudiar los mismos temas generales. Sin embargo, como se verá más adelante, la brecha no se calmó por completo. Por otra parte, nos encontramos con que los temas de investigación están íntimamente ligadas a sus métodos. El universo de la sociología cuantitativa consta de términos como "encuesta", "datos" y "escala" sino también de "clase social", "mujeres", "hombres" y "carrera". El universo de la sociología cualitativa consiste en términos tales como "discurso", "práctica" y "significado", sino también de la "identidad" de "energía" y "masculinidad".

En la cienciometría, la brecha entre los enfoques cualitativos y cuantitativos es igualmente evidente. Las citas se pueden contar (aunque no sin un esfuerzo considerable). Estos número de citas en la alimentación a su vez indicadores más complejos, por ejemplo, para corregir las diferencias de campo en cultivos de citas. La dinámica del número de citas se pueden analizar, ver el flujo y reflujo de atención académica. En resumen, la parte cuantitativa está bien representada. Pero lo que dicen las citas sobre la calidad científica, la calidad de la forma en que una presunción de parcialidad, y cómo el análisis de citas a su vez afecta a las prácticas académicas, no puede ser respondida por cifras por sí solas. Además, la interpretación de las estadísticas de citas sin conocer el contexto más amplio de fondo puede llevar a conclusiones distorsionadas. Lo que se analizan las publicaciones? ¿Cuál es su tema, y ​​cómo los diferentes temas se relacionan entre sí?

Curiosamente, esto se presta a un análisis que es una combinación de tanto cuantitativo como un enfoque cualitativo. En CWTS, una de las herramientas a nuestra disposición para tratar de dar sentido a las grandes series de publicaciones es un mapa plazo. La idea es que extraemos los términos más relevantes de los títulos y los resúmenes de las publicaciones que estamos estudiando. Esos términos surgen de los títulos y resúmenes a sí mismos, no cubierto por las técnicas de minería de texto sofisticados, y no son de ninguna manera predeterminada. Visualizamos y agrupar estos términos en una forma tal que con frecuencia términos concurrentes están colocados relativamente cerca unos de otros, y forman parte del mismo grupo. Estas técnicas se implementan en el VOSviewer de libre disposición, proporcionamos algunos detalles más (técnicas) de abajo. Aunque una visualización de este tipo se basa en la minería de textos de grandes cantidades de datos en un enfoque textual-los mapas resultantes requieren un conocimiento experto de dominio, sustantiva para entender e interpretar ellos, en lugar de un enfoque cuantitativo cualitativo.



Figura 1. Mapa de campos de la sociología 2010-2015. Los términos son de color de acuerdo a la agrupación. El mapa revela la brecha cuantitativa-cualitativa. Haga clic aquí para abrir un mapa interactivo en el VOSviewer.

Cuando aplicamos estas técnicas para todos los artículos publicados en revistas clasificadas como sociología en la Web of Science in 2010-2015, vemos aparecer un patrón interesante. Es de esperar que un campo de la ciencia que se subdivide en los temas: las palabras que a menudo co-ocurren al mismo tiempo tienden a referirse a algún tema común. En sociología, el mapa revela una división bastante diferente, es decir, entre los enfoques cuantitativos y cualitativos. Es bastante sorprendente ver este fenómeno dominan la división, en lugar de decir, temas como la desigualdad, movimientos u organizaciones sociales. Por supuesto, estos temas también están incluidos en el mapa, pero que parecen ser parte de la brecha más amplia entre cuantitativo y cualitativo. Por ejemplo, muchas publicaciones sobre movimientos sociales tienden a ser caso basado e implicar el análisis del discurso. Del mismo modo, las cuestiones de identidad tienden a ser estudiado usando métodos cualitativos, etnográficos. Por otra parte, los temas relacionados con el empleo, el ingreso y la educación (presumiblemente se trata de la desigualdad) emplean con mayor frecuencia una metodología cuantitativa. Podría ser interesante ver estos temas estudiados desde el otro método: la identidad desde un punto de vista cuantitativo y el empleo, el ingreso y la educación desde una perspectiva cualitativa.

Hay algunos cruces interesantes cuantitativo al cualitativo que muestran cómo el mismo tema general se aborda de manera diferente en los dos métodos. Las diferencias entre "macho" y "hembra" parecen ser estudiado más en un entorno cuantitativa. Pero el tema también se estudió cualitativamente, en torno a temas como la identidad y la sexualidad, donde vemos términos tales como "masculinidad" emergente. Los asuntos religiosos se estudian de manera similar desde ambas perspectivas. Por un lado, se trata de una variable de control típico en los estudios cuantitativos (ir a la iglesia, por ejemplo). Pero la religiosidad es, por supuesto, también está profundamente arraigado en cuestiones de identidad y significado. En temas de desarrollo, la globalización y el cambio climático, el enfoque cualitativo no está en la identidad y significado, pero en las comunidades y pueblos, especialmente en el mundo en desarrollo. El enfoque cuantitativo se centra más en la redistribución, el crecimiento económico y la comparación nacional de cruz. Por último, algunas otras metodologías como el análisis de redes sociales y la teoría de la elección racional también se sitúan en el límite cuantitativo-cualitativo. Para la teoría de la elección racional, esto parece contrario a la intuición, pero tal vez la teoría de la elección racional es tan frecuentemente criticado por los papeles cualitativos, ya que es empleado por los documentos cuantitativos. En términos más generales, mapas plazo proporcionan sólo una visión muy de un campo basado en la co-ocurrencia, y el contexto de co-ocurrencia no se considera. Si un término co-produce porque es criticado o empleado, por tanto, no está claro. por tanto, debemos evitar darle demasiada importancia a este tipo de mapas.

Tal vez podemos concluir de esta pequeña incursión en la brecha cuantitativa-cualitativa que determinados temas de investigación a menudo se limitan a un solo método. Un enfoque cualitativo se obtiene una descripción más grueso más rica, e incrusta un análisis en un contexto más amplio. Al mismo tiempo, puede desencadenar preguntas que requieren una respuesta más cuantitativa, que a su vez puede requerir de nuevo un análisis más cualitativo. Así, podemos cambiar continuamente entre los métodos cualitativos y cuantitativos. En lugar de tratar de integrar los dos, que está promovida por ejemplo, bajo la denominación de métodos mixtos, deberíamos quizá sobre todo seguir desafiando ambas vistas desde otro punto de vista. No debemos cerrar los ojos ante los desafíos planteados por la otra perspectiva, pero aceptar que la otra perspectiva puede completar y matizar nuestras conclusiones, en lugar de los invalida. Afortunadamente, cuando se mira en la distribución de publicaciones en revistas, algunas de las revistas más generales, tales como la American Sociological Review and American Journal of Sociology sí incluyen las publicaciones de ambas perspectivas (aunque parece más presente el punto de vista cuantitativo). revistas más especializadas, como la sociología de la cultura y de las fuerzas sociales, se centran principalmente en la investigación cualitativa y cuantitativa, respectivamente. Por lo menos, hay algunos foros común para la discusión, pero hay margen de mejora.



Figura 2. Mapa que muestra la frecuencia relativa de los términos en revistas. El azul representa pocas ocurrencias mientras que el rojo representa las apariciones más frecuentes. Haga clic aquí para abrir mapas interactivos en el VOSviewer.

Métodos y Referencias

Métodos

Recogimos todos los artículos publicados en revistas que pertenecen a la categoría de materias de Sociología en la Web of Science, publicada entre 2010-2015. En total, hay 14.613 artículos publicados en ese período, de 146 revistas diferentes. Nos entrada los títulos y los resúmenes en el VOSviewer, que identifican los términos del texto (técnicamente conocida como frases nominales) usando un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural. A continuación, excluir términos que se producen menos de 20 veces en este corpus, lo que resulta en 2450 términos. El uso de estos términos, el VOSviewer calcula una denominada puntuación de relevancia para excluir términos genéricos. Por ejemplo, un término como "conclusión" aparece con frecuencia, pero co-ocurre con casi cualquier otro término. Tales términos genéricos están excluidos de esta manera sobre la base de una puntuación baja relevancia. Seleccionamos los 60% términos más relevantes que quedan, lo que se traduce en términos 1470. Ver Van Eck et al. (2011) para más detalles técnicos sobre cómo estos términos se extraen y cómo los resultados de relevancia se calculan, y ver Van Eck y Waltman (2010) para una descripción general de la VOSviewer. La brecha cuantitativa-cualitativa en general parece bastante robusto con respecto a las diferentes opciones de parámetros ligeramente. Por ejemplo, utilizando un punto de corte de 15 apariciones y la selección de los 1500 términos más relevantes revela un mapa casi idénticos, y lo mismo ocurre con un punto de corte de 25 apariciones y la selección de las 1000 términos más relevantes.


Los términos se visualizaron utilizando un método que intenta posicionar con frecuencia términos cercanos unos de otros concurrentes. Para aquellos con un poco de formación técnica, la técnica se asemeja a una variante ponderada de escalamiento multidimensional. Más información se puede encontrar en Van Eck et al. (2010). Por último, los términos se agruparon utilizando el mismo marco matemático que se utiliza para la visualización, como se explica en Waltman, Van Eck y Noyons (2010). La técnica de agrupación se asemeja a la modularidad, un método bien conocido para la detección de las comunidades en las redes, pero hay algunas diferencias sutiles. En particular, los diferentes niveles de detalle de la agrupación se pueden encontrar, y tenemos que configurar algunos parámetros resolución. La configuración por defecto en el VOSviewer es 1, que sigue identifica algunos subtemas en el campo de la sociología, tales como las cuestiones de género. La división más grueso entre cuantitativa-cualitativa se revela a una resolución en algún lugar en el intervalo de aproximadamente 0,55 hasta 0,85. Por último, se normaliza la frecuencia de un término en un diario de manera que la media es igual a 1, para llegar a escalas comparables para los colores (visualizamos en una escala común de 0-2).

Referencias

Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523–538.

Van Eck, N.J., Waltman, L., Dekker, R., & Van den Berg, J. (2010). A comparison of two techniques for bibliometric mapping: Multidimensional scaling and VOS. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(12), 2405-2416.

Van Eck, N.J., & Waltman, L. (2011). Text mining and visualization using VOSviewer. ISSI Newsletter, 7(3), 50-54.

Waltman, L., van Eck, N. J., & Noyons, E. C. M. (2010). A unified approach to mapping and clustering of bibliometric networks. Journal of Informetrics, 4(4), 629–635.

Las redes personales de los principales sociólogos

Las redes personales de los principales sociólogos contemporáneos

Publicado el por Julian Cardenas - Network provide Happiness

¿Están conectados entre sí los grandes sociólogos contemporáneos?

Los principales sociólogos contemporáneos se hicieron populares por sus teorías y por sus innovaciones. Pero hoy no nos interesa qué dijeron, qué escribieron o quiénes son los mejores sociólogos, sino las redes sociales que tuvieron durante su carrera profesional. Seleccionamos a 17 de los sociólogos contemporáneos más famosos y reconocidos, y buscamos en sus biografías cuáles fueron sus redes personales:  1) personas con las que escribió algún artículo o libro, 2) colegas o profesores que tuvo, 3) universidades donde estudió, 4) universidades donde trabajó, 5) revistas donde fue editor o perteneció al comité editorial, 6) universidades donde es honoris causa, y 7) comités u organismos donde es asesor. ¿Qué descubrimos mediante el análisis de las redes personales de los principales sociólogos contemporáneos?

Análisis de redes de los principales sociólogos contemporáneos

Esta investigación se pregunta si los grandes sociólogos contemporáneos están conectados entre sí mediante las redes personales y organizacionales que tejieron durante su vida. Este interés nace por estudiar las formas de organización social de la elite de la Sociología. A partir de la consulta de quiénes son los autores de Sociología más citados y entrevistas con profesores, seleccionamos 17 sociólogos contemporáneos: Mark Granovetter, Pierre Bourdieu, Saskia Sassen, Ulrich Beck, Jurgen Habermas, Manuel Castells, Luc Boltanski,Walter Powell, Ralf Dahrendorf, Zygmunt Bauman, Robert Merton, Erving Goffman,James Coleman, Talcott Parsons, Wright Mills y Robert Putnam. Aunque algunos también han desarrollado carrera en otras disciplinas como Filosofía o Psicología, todos ellos han estudiado e impartido lecciones de Sociología. Posiblemente puede faltar alguno en su opinión, tampoco están todos mis favoritos, pero en términos generales están la mayoría de los autores de Sociología más leídos y citados. Buscamos información sobre sus redes personales y organizacionales: personas con las que escribió conjuntamente alguna obra, colegas o profesores que tuvo, universidades donde recibió clase, universidades donde impartió cátedra, revistas donde fue miembro del comité editorial, universidades donde es honoris causa y comités u organismos donde fue asesor. Primero construimos las redes egocéntricas de cada sociólogo, es decir, las conexiones directas de cada sociólogo, y posteriormente juntamos las 17 redes egocéntricas y construimos la red sociocéntrica que permite estudiar la conexión (o dispersión) de los grandes sociólogos e identificar cuáles son los actores conectores. Algunos ejemplos:

Red egocéntrica de Pierre Bourdieu

La red personal de Pierre Bourdieu tiene un tamaño de 14 actores. Escribió libros o artículos con cinco personas, uno de ellos con el que fue su estudiante, Luc Boltanski. Bourdieu fue alumno de Louis Althusser y colega de Raymond Aron. Estudió en École Normale Supérieure (ENS) y trabajo en diversas universidades: College de France, Faculté des Lettres d’Alger, Université de Paris, Université de Lille y École des Hautes Études en Sciences Sociales (EHESS). Además, Pierre Bourdieu fue fundador y miembro del comité editorial de la revista Actes de la Recherche en Sciences Sociales.

Red egocéntrica de Manuel Castells

La red personal de Manuel Castells tiene un tamaño de 99 actores entre personas conocidas, organizaciones de pertenencia y adscripciones institucionales. Realizó obras en coautoría con 16 personas, estudió en 4 universidades, entre las que se encuentran la EHESS, donde había sido profesor y director Pierre Bourdieu, y University of Wisconsin-Madison donde estudió Wright Mills. Manuel Castells ha impartido clases en 30 universidades diferentes, entre ellas la Université de Paris donde también trabajó Pierre Bourdieu, University of Cambridge donde trabajó Anthony Giddens, The New School University of New York donde fue profesor Jurgen Habermas, y Oxford University donde impartió lecciones Ralf Dahrendorf y fue honoris causa Robert Merton. El sociólogo español Manuel Castells es miembro del comité editorial de 22 revistas, entre ellas Urban Anthropology, donde también es editora Saskia Sassen. Además, Castells es doctor honoris causa de 18 universidades, y pertenece a 11 organismos asesores. La red personal de Manuel Castells es amplia, heterogénea y le permite conectarse con varios sociólogos de los contemporáneos reconocidos. Puede que no se vieran cara a cara con algunos, pero sí tuvieron similares espacios de formación y de difusión de ideas.

Red egocéntrica de Mark Granovetter

El sociólogo Mark Granovetter, que se hizo famoso por la teoría de la fortaleza de los vínculos débiles y la inserción en redes sociales, tiene una red personal que lo conecta con otros grandes sociólogos contemporáneos. Su red personal tiene un tamaño de 59 actores entre personas y organizaciones. Perteneció al comité editorial de la American Sociological Review, donde estuvieron previamente Wright Mills, Erving Goffman y Walter Powell. Aunque no coincidieron el mismo tiempo, sí fue un espacio de socialización de conocimiento en común. Mark Granovetter estudió en Harvard University donde fueron profesores los sociólogos Robert Merton, Talcott Parsons y Robert Putnam, y donde estudió también Saskia Sassen. Granovetter es profesor de Stanford University donde también lo es Walter Powell, y donde lo fue James Coleman.

Estos ejemplos ya apuntan que hay conexiones entre los principales sociólogos contemporáneos. Si juntamos las redes egocéntricas de cada uno de los 17 sociólogos muestreados, obtenemos la red sociocéntrica donde podemos averiguar si los grandes sociólogos contemporáneos están conectados entre sí.

Red sociocéntrica de los grandes sociólogos contemporáneos

Si quitamos de esta red todos aquellos actores que no son conectores, podemos apreciar con más detalle cuáles son los espacios de conexión entre la elite de la Sociología.

El análisis de redes revela que: 1) los sociólogos contemporáneos más importantes están todos conectados entre sí mediante sus redes personales, pero 2) de manera indirecta a través de algún actor conector, y 3) en la mayoría de las conexiones estos conectores son universidades: Harvard University (grado 6, es decir, 6 sociólogos asistieron como estudiantes o profesores), London School of Economics (grado 6) y University of Chicago (grado 5). También son espacios de interacción de la elite de la Sociología: British Journal of Sociology (grado 3), American Sociological Review (grado 4), American Sociological Association (grado 4) y la Academia Americana de las Artes y las Ciencias (grado 5).

Esta investigación nacía del interés en estudiar a la elite de la Sociología y sus redes personales, y el análisis nos sugiere algunas ideas:

• La élite académica de la Sociología está unida en una comunidad profesional. ¿Lo estamos el resto de sociólogos? Creo que no.
• Que las teorías se influyen y complementan no solo por leer libros, sino por las redes personales que tejieron. Se reconoce que la obra de Habermas está influenciada por las teorías de Parsons. Ambos pertenecieron a la Universidad de Heildelberg en Alemania. También Granovetter realizó su teoría de embeddedness (inserción en redes) replicando a Parsons. Granovetter estudió su doctorado en Harvard University, donde fue profesor Parsons. Piensa con quién te relacionas y reflexiona cómo piensas y ves el mundo.
• Los comités editoriales de las revistas científicas son lugares a los que pertenecen los grandes sociólogos contemporáneos y donde se condiciona el tipo de investigación que se considera aceptable y de calidad. ¿Analizamos quiénes son los miembros del comité editorial de una revista cuando enviamos un artículo? Quizás deberíamos.

Próximamente estará disponible este artículo completo. Espero que te haya gustado o servido para que surjan nuevas ideas. Si te gustó, por favor, compártelo por Facebook,  Twitter, Google+ o LinkedIn

La actividad en Twitter nos habla del desempleo en España

La "huella" de Twitter  revela patrones de desempleo
La minería de datos de Twitter revela sorprendentes detalles sobre los indicadores socioeconómicos, pero a una fracción del costo de los métodos de recopilación de datos tradicionales, dicen los sociólogos computacionales.

MIT Technology Review



El comportamiento humano está estrechamente ligada a la condición social y económica. Por ejemplo, la forma en que un individuo se desplaza alrededor de una ciudad se ve influenciada por su trabajo, sus ingresos y su estilo de vida.

Así que no debería ser una sorpresa que la situación económica también podría reflejarse en los patrones de comportamiento de los medios sociales. De hecho, eso es exactamente lo que, dice Alejandro Llorente en la Universidad Autónoma de Madrid en España y unos pocos amigos. Hoy en día, estos chicos demuestran que el amplio patrón de tweets a través de ciudades y condados en España revela detalles fascinantes acerca de las tasas de desempleo en estas áreas.

Estos chicos comenzaron con una base de datos de 19,6 millones de tweets geolocalizados en España publicados entre noviembre de 2012 y junio de 2013. Llorente y colegas querido correlacionar estos tuits con las regiones de la actividad económica, pero estos no son fáciles de determinar. Eso es debido a que no se corresponden bien a los límites administrativos en España, que reflejan las fronteras históricas y políticas, más que las económicas.

Así que el equipo analizó la velocidad a la que se intercambian mensajes entre regiones utilizando un algoritmo estándar de detección de la comunidad. Esto reveló 340 áreas independientes de la actividad económica, que coinciden en gran medida con otras medidas de la distribución geográfica y económica. "Este resultado muestra que la movilidad de los tweets geolocalizados detectado y las comunidades obtenidos son una buena descripción de las zonas económicas", dicen.

Por último, se analizaron los datos de desempleo en cada una de estas regiones y luego minado su base de datos para las correlaciones con Twitter actividad.

Los resultados muestran diferencias claras entre las regiones con desempleo alto y bajo. Por ejemplo, la tasa de twitteando entre las 9 am y el mediodía de lunes a viernes es significativamente mayor en las zonas de alto desempleo. Estos tuits tienen más probabilidades de contener palabras tales como trabajo o el desempleo. Y los mensajes son también más propensos a contener errores de ortografía, quizás reflejando un menor nivel de educación entre los desempleados.

"Demostramos que las características de comportamiento relacionados con el desempleo pueden ser recuperados de los gases de escape digitales dejado por la red de microblogging Twitter," decir Llorente y compañía.

Eso es importante porque este tipo de análisis es rápido y sencillo en comparación con los métodos tradicionales de recolección de datos, como las encuestas. Estos son caros, tanto es así que algunos países han considerado abandonar en tiempos de dificultades económicas para ahorrar dinero.

Por tanto, la posibilidad de que los datos de Twitter pueden proporcionar una visión general rápida y barata de desempleo es una alternativa interesante. Lo que es más, permite que los gobiernos y los responsables de las políticas para monitorear los cambios en la población, más o menos en tiempo real.

"La inmediatez de las redes sociales también puede permitir a los gobiernos a medir y comprender mejor el efecto de las políticas, los cambios sociales, los desastres naturales o hechos por el hombre en el estado económico de las ciudades en casi en tiempo real", dicen Llorente y coautores, y agregó que su técnicas deben estar en cualquier lugar aplicable en el mundo.

Trabaja como esto muestra cómo la naturaleza de la recopilación de datos económico está cambiando. Va a ser interesante ver lo rápido que los gobiernos y otras organizaciones a adaptarse.

Ref: arxiv.org/abs/1411.3140 Social Media Fingerprints Of Unemployment

1411 3140v2