ARS en la Historia: La caravana de Musters y Casimiro en la Patagonia y un aporte a la cuestión aoníkenk

Título: La caravana de Musters y Casimiro. La "cuestión tehuelche" revisitada por el análisis de redes. Punta Arenas-Carmen de Patagones, 1869-1870.", por Julio E. Vezub, Magallania (Chile), 2015. Vo.43(1): 15-35.

Conicet Digital Nro 19764

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ARS: Un análisis de redes sociales del cártel de Sinaloa

Un análisis en redes sociales de Genaro García Luna y sus supuestos vínculos con el Cártel de Sinaloa

Small Wars Journal


Un análisis en redes sociales de Genaro García Luna y sus supuestos vínculos con el Cártel de Sinaloa


Francisco Sollano Jr.

Este artículo es un estudio de investigación de métodos mixtos sobre Genaro García Luna, exjefe de la policía federal mexicana, y sus vínculos conel Cartel de Sinaloa y otros funcionarios mexicanos involucrados en la organización criminal de 2003 a 2008. Este estudio explora el papel y la influencia de funcionarios mexicanos corruptos que permitieron un tráfico ilegal seguro y eficiente de drogas dentro de México y hacia los Estados Unidos, así como . Para encontrar las conexiones y crear un análisis de redes sociales (ARS) en el programa analítico, UCINET,[1] se utilizaron varias fuentes de datos, como documentos judiciales. La información se obtuvo a través de documentos judiciales oficiales de EE. UU., como acusaciones, testimonios oficiales y transcripciones de audiencias. Los investigadores que deseen aplicar el ARS en un contexto criminológico puedentener confianza en los datos recopilados de diferentes tipos de registros judiciales, especialmente cuando el enfoque de la investigación se centra en las personas en términos de su posición dentro del grupo delictivo.[2]

Los hallazgos de la información y de la red mostraron que los actores con mayor centralidad de intermediación eran también los líderes de sus respectivas organizaciones. Los hallazgos también demostraron en un análisis de dos facciones que muchas personas que trabajaban para el gobierno mexicano estaban en la facción perteneciente al Cartel de Sinaloa y viceversa, lo que sugiere un alto nivel objetivo de interconectividad entre los funcionarios del gobierno y los narcotraficantes. Estos resultados sugieren que la participación y el papel de los funcionarios corruptos dentro del crimen organizado es crucial para facilitar los objetivos de las organizaciones criminales, contribuyendo así y apoyando la literatura existente sobre corrupción y crimen organizado. Cabe señalar que no se asume que todas las personas encontradas en este estudio son culpables o se ha probado que lo son mediante condena en un tribunal de justicia.La presunción de inocencia es un concepto importante que se aplica a los actores discutidos aquí.

Introducción

Genaro García Luna fue una vez un funcionario de alto rango del gobierno mexicano. Más específicamente fue Secretario de Seguridad Pública de México y antes de eso fue jefe de la Agencia Federal de Investigación (AFI). Establecida el 1 de noviembre de 2001, la AFI era la agencia federal de investigación de México y estaba a cargo de investigar delitos federales como el secuestro y el narcotráfico. Posteriormente, la AFI se disolvió y se le cambió el nombre a lo que alguna vez se conoció como la Policía Federal Ministerial ( PFM) y ahora la Guardia Nacional.[3] También formó parte del gabinete presidencial de 2006-2012 encabezado por el expresidente de México, Felipe Calderón Hinojosa. Según un conocido traficante, Edgar Valdez Villareal, también conocido como “La Barbie”, García Luna comenzó a recibir sobornos de organizaciones criminales. Esa fue la única evidencia conocida disponible para el público hasta 2018, cuando Jesús “El Rey” Zambada García testificó en los Estados Unidos contra Joaquín “El Chapo” Guzmán.Juicio de Loera. “El Rey” admitió que conoció y entregó más de tres millones de dólares a Genaro García Luna en dos ocasiones distintas. “El Rey” aseguró haber sobornado a la Secretaría de Seguridad Pública para la protección de los integrantes y operaciones ilegales del Cártel de Sinaloa. Según otro conocido traficante de nombre Sergio Villareal Barragán, también conocido como “El Grande”, García Luna y Luis Cárdenas Palomino colaboraron con el Cártel de Sinaloa y los Beltrán Leyvas.[4] Esto motivó una investigación por parte del gobierno de los EE. UU. sobre el Sr. García Luna y sus vínculos con organizaciones criminales, específicamente el Cartel de Sinaloa.

El Cártel de Sinaloa es una importante organización criminal involucrada en el tráfico de drogas, tráfico de armas, lavado de dinero, entre otros tipos de delitos, con sede en el estado mexicano de Sinaloa. Según Jones, “El Cártel de Sinaloa nació de la disolución del Cártel de Guadalajara tras el traspaso de Miguel Ángel  Félix Gallardo a una nueva prisión de máxima seguridad.”[5] Esta organización también trafica narcóticos a nivel internacional, principalmente a los Estados Unidos debido a su posición geográfica y proximidad a la frontera. Joaquín “El Chapo” Guzmán Loera fue considerado el líder, junto con su socio cercano, Ismael “El Mayo” Zambada García, del Cártel de Sinaloa desde fines de la década de 1990 hasta su extradición a Estados Unidos en 2017.[6] El Cartel de Sinaloa pudo crecer enormemente hasta el punto en que la organización podía sobornar e influir en los altos funcionarios del gobierno para proteger el cartel y sus objetivos. Esto permitió que el Cártel de Sinaloa y sus miembros siguieran operando ilegalmente. Con la ayuda de funcionarios mexicanos corruptos, como Genaro García Luna, la organización criminal liderada por “El Mayo” y “El Chapo” logró lucrar y ganar millones, si no miles de millones,de dólares en ingresos ilegales.

Revisión de literatura

El autor ha investigado otros estudios para comprender mejor cómo el SNA y la información disponible públicamente podrían usarse para describir una red criminal como la red Genaro García Luna. Investigaciones anteriores se han centrado en el uso de conversaciones de escuchas telefónicas que incluían un SNA de los contactos telefónicos en una organización de tráfico de heroína.[7] Otros estudios han centrado sus esfuerzos en analizar y comprender la relación entre los actores que se comunican a través de las plataformas de redes sociales.[8] Sin embargo, este análisis se basa en estudios previos en esta área que triangulan entre SCN cuantitativo y métodos cualitativos en forma de método mixto. Además, se basa en el análisis de redes criminales (CNA), un método de análisis importante y efectivo para conceptualizar macrofenómenos criminales complejos como la red de Genaro García Luna.[9] El uso de más de una fuente de datos no solo puede ayudar a definir una red con precisión, sino que también evita las limitaciones que conlleva el uso de una sola fuente de datos. Múltiples fuentes permiten una construcción más confiable de una red al tiempo que limitan la validez o los problemas de datos faltantes.[10]

Métodos

El autor buscó documentos judiciales oficiales de EE. UU., incluidas acusaciones, testimonios y transcripciones, obtenidos de PACER, que es el sistema de acceso electrónico de los tribunales federales. Entre los documentos más destacados se encuentran la Acusación de Superación de Joaquín Archivaldo “El Chapo” Guzmán Loera e Ismael “El Mayo” Zambada[11], la Acusación de Superación de Genaro García Luna, Luis Cárdenas Palomino y Ramón Pequeño García[12], la Acusación de Ángel Domínguez Ramírez Jr.,[13] entre otros. Una acusación de reemplazo es igual que cualquier otra acusación, pero puede incluir diferentes cargos, nuevos cargos o agregar nuevos acusados. Una vez que un gran jurado devuelve una acusación de reemplazo, reemplaza (reemplaza) la acusación original.[14] También se obtuvo información a través de comunicados de prensa de sitios web del gobierno de EE. UU., medios de comunicación de código abierto,y del libro “El Licenciado” de J. Jesús Lemus, periodista mexicano[15]. El autor utilizó UCINET y NetDraw para codificar, analizar y presentar los resultados de la información recopilada.[16] 

Este artículo se desarrollará en las siguientes secciones. Primero, brindará antecedentes históricos y una revisión de la literatura sobre el Cartel de Sinaloa y su relación con el gobierno mexicano. En segundo lugar, describirá el análisis de redes sociales (SNA) y los métodos utilizados en este estudio. Esta sección incluirá una discusión de los documentos judiciales clave encontrados y los métodos y software utilizados para codificar y crear las redes a partir del conjunto de datos cualitativos. Por ejemplo, es fundamental definir qué es un lazo/borde en el análisis de redes sociales. En tercer lugar, presentará los resultados del análisis de la red social y los analizará. En cuarto y último lugar, este artículo proporcionará evaluaciones finales y hará recomendaciones de política.

Limitaciones

Hay ciertas limitaciones con esta investigación que deben tenerse en cuenta y deben reconocerse al leer la literatura de este estudio. La información que se encuentra en la Acusación de Superación de los Estados Unidos contra Ángel Domínguez Ramírez Jr.acusa a quince personas involucradas en el tráfico ilegal de drogas. También hay más personas, además de las quince antes mencionadas, que fueron acusadas en la misma acusación pero cuyos nombres fueron redactados. Las redacciones se realizan para proteger la información crítica y confidencial. Por lo tanto, para esta investigación solo se mantuvo en los diagramas para el análisis de redes sociales al líder del Cártel Seguimiento 39, Ángel Domínguez Ramírez, Jr.[17]. No se especificó el papel de cada actor en la red Seguimiento 39, excepto Ramírez Jr. La acusación no aclara ni incluye detalles específicos que mencionen qué papel jugaron los actores dentro de la red, lo que resultó en una red artificialmente densa que el autor consideró poco confiable y, por lo tanto, excluyó.

Como se mencionó en la sección de investigación futura, Estados Unidos v. Genaro García Lunael juicio aún continúa. Hay evidencia que ha sido presentada por el gobierno de los Estados Unidos pero aún no está disponible para el público en general. Si la evidencia alguna vez se hace pública, los hallazgos pueden ayudar a este estudio a comprender mejor la red social en términos de centralidad, puntos de corte y facciones. Evidencia adicional podría revelar otros lazos cambiando así la topología de red existente. Es posible que se revelen actores clave adicionales con sus propias facciones. El juez federal de distrito, Brian Cogan, juez designado para el caso de Genaro García Luna, aún no ha emitido un veredicto sobre si el acusado es culpable o inocente. Aunque es importante señalar que el juez Cogan ha negado la solicitud del Sr. García Luna de ser liberado bajo fianza.

Macrocorrupción y cooptación institucional

Como se mencionó anteriormente, el autor considera que la red de Genaro García Luna es una estructura mucho más compleja. Las variadas conexiones, entre diferentes funcionarios gubernamentales de alto rango y actores clave de varias organizaciones criminales, desvían a la red de los conceptos tradicionales de corrupción hacia un concepto de “macrocorrupción”. El análisis de este tipo de redes se aleja de las metodologías tradicionales vigentes para comprender mejor cómo operan y funcionan estas redes a nivel macro.[18] Una macrored de corrupción consiste en la participación de poderosos agentes sociales en diversas escalas y territorios a través de procedimientos, acuerdos y mecanismos innovadores[19].

Esta red también tiene aspectos de cooptación institucional en su interior. Esto significa que la red Genaro García Luna cae en el escenario en el que agentes lícitos públicos y privados, como candidatos, funcionarios públicos y empresarios, establecen acuerdos y cooptan no sólo a agentes lícitos sino también a agentes ilícitos, como los narcotraficantes, y viceversa, lo que resulta en una coordinación de intereses mutuos.[20] Los hallazgos sobre esta red de macrocorrupción y cooptación respaldan la teoría de que las organizaciones criminales, como los cárteles, no pueden operar de manera eficiente o crear una cadena de suministro internacional sin la ayuda de personas internas, como funcionarios gubernamentales corruptos  .

Figura 1. Red Genaro García Luna: lazos y conexiones

(Diseño: MDS no métrico de distancias geográficas)

La figura 1 es el resultado de la codificación de conexiones en la red social Genaro García Luna. El diagrama consta de veintidós individuos diferentes. Diez de estos actores alguna vez estuvieron involucrados o alguna vez ocuparon cargos en el sistema militar, policial o de administración pública del gobierno mexicano. Once de estos actores son, o alguna vez fueron, miembros del Cártel de Sinaloa. Un actor era el líder del Cartel Seguimiento 39. La realización exitosa del SNA requiere datos que informen sobre vínculos o relaciones entre pares de individuos dentro del grupo.[21] La red de Genaro García Luna es una red de co-delincuentes construida sobre conexiones operativas como se describe en las acusaciones y otras fuentes, debido a que los diferentes grupos/organizaciones están involucradas en las mismas actividades ilegales.

Topología de la red

La topografía de la red es la estructura de la red e incluye diferentes métricas como el tamaño, el diámetro, la distancia promedio, la fragmentación, la densidad y la centralización (consulte la Tabla 1).[22]

Tabla 1. Medidas de toda la red

Este es un factor importante a tener en cuenta en el análisis de redes sociales, ya que puede informarnos sobre la ubicación de los actores, sus posiciones dentro de la red y lo que eso significa para la estructura general de la red. En el SNA de la Figura 2 de Genaro García Luna se hicieron varias observaciones. Primero, los actores del medio al lado derecho de la red están todos involucrados en posiciones dentro del gobierno mexicano, excepto Sergio Villareal Barragán y Edgar Valdez Villareal. Los actores del medio al lado izquierdo de la red están todos involucrados como miembros o líderes del Cártel de Sinaloa y el Cártel de Seguimiento 39 con la excepción de Iván Reyes Arzate y Armando Espinoza de Benito.El hallazgo significa que los funcionarios gubernamentales de alto rango asociados con los cárteles y sus miembros mantienen una gran distancia entre sí dentro de la red. En cambio, los funcionarios del gobierno envían a miembros de menor rango en los que confían para reunirse con los líderes o representantes de la organización criminal, aunque ese no siempre es el caso.

Según Everton, “…las redes eficaces no pueden ser ni demasiado densas ni demasiado dispersas, ni demasiado centralizadas ni demasiado descentralizadas. En su lugar, deben aterrizar en algún lugar de un continuo entre los dos conjuntos de extremos.”[23] García Luna es el actor más central analizado en la centralidad de intermediación, como se ve en la Figura 3. distancia considerable del resto de los miembros que forman parte del Cártel de Sinaloa. Un enfoque principal para capturar cómo los individuos están integrados en las redes es examinar la distancia. La distancia entre los actores es el número de pasos que toma una señal para ir desde la fuente hasta el receptor.[24] Los analistas generalmente usan una variedad de métricas (en lugar de solo una o dos) en sus intentos de obtener una comprensión general de una red.La visualización de redes es una herramienta útil que puede ayudarnos a visualizar patrones que pueden no ser evidentes con solo mirar tablas de métricas.[25]

Figura 2. Facciones en la Red: Cártel de Sinaloa y Gobierno Mexicano

(Diseño: MDS no métrico de distancias geográficas; Colores/Formas: Subgrupos: 2 facciones; Atributos)

En la Figura 2 los actores fueron separados en dos grupos o facciones. Según Everton, "una facción es una subred en la que cada actor está vinculado a todos los demás actores dentro de su propia subred, pero no tiene vínculos con los actores en otras subredes". [26] Se usaron dos facciones para separar a los actores que actualmente tienen o ocupó un cargo oficial en el gobierno mexicano de los actores que actualmente ocupan o ocuparon un cargo en una organización criminal transnacional como el Cártel de Sinaloa o el Cártel de Seguimiento 39. Cuando el número de subgrupos se elige con base en el conocimiento previo de la red, puede usarse para probar la confiabilidad del análisis de facciones y confirmar algunos aspectos de lo que ya se sabe sobre la red y los actores.[27]

La facción 1 (Figura 2) está representada por los nodos de color rojo. La Facción 1 incluye actores que alguna vez ocuparon un cargo oficial dentro del gobierno mexicano, incluido el expresidente de México, Felipe Calderón Hinojosa. Es importante señalar a tres actores que forman parte de la Facción 2 (Figura 2) pero que nunca ocuparon un cargo dentro del gobierno mexicano: Vicente Zambada Niebla, Pedro Flores y Margarito Flores. Los tres actores han servido como testigos para ayudar al gobierno de los Estados Unidos con pruebas para el juicio penal contra Joaquín “El Chapo” Guzmán Loera. 

La facción 2 está representada por los nodos de color azul. La Facción 2 incluye actores que son miembros o líderes del Seguimiento 39 y el Cartel de Sinaloa, con la excepción de los actores Luis Cárdenas Palomino, Armando Espinoza de Benito y Ramón Pequeño García. Estos tres actores forman una camarilla que permitiría uno o más pasajes de información de las redes criminales a Genaro García Luna, y viceversa .

Figura 3. Centralidad de intermediación dentro de la red

(centralidad intermedia)

La medida de centralidad de intermediación se analizó para la Figura 3 anterior. Hay tres actores notables cuyos nodos son más grandes que el resto de los nodos de la red basada en la centralidad de intermediación, que son: Genaro García Luna, Arturo Beltrán Leyva y Joaquín Guzmán Loera. Aunque la mayor parte de la información puede pasar por los actores centrales de la red, puede que no siempre sea así. La centralidad de intermediación tiene una desventaja y es que los actores menos centrales en la red pueden optar por enviar información a través de rutas más largas, en lugar de las rutas más cortas que tienen los actores centrales. Es importante señalar que Genaro García Luna se desempeñó en el cargo de 2006 a 2012, pero actualmente se encuentra en la cárcel enfrentando un juicio. Arturo Beltrán Leyva está muerto ya que fue asesinado por infantes de marina mexicanos en 2009.Joaquín Guzmán Loera ha sido declarado culpable en un tribunal federal y actualmente se encuentra en una prisión de máxima seguridad en los Estados Unidos.

Tabla 2. Centralidad de grado de actor

Una clave esencial de la Figura 3 y la Tabla 2 es señalar los cargos oficiales que los tres actores ocuparon en sus respectivas organizaciones. Guzmá _n Loera era el líder del Cártel de Sinaloa, Beltrán Leyva era un oficial de alto rango en el Cártel de Sinaloa (hasta una sangrienta disputa que separó a Leyva del cártel) y García Luna era el Secretario de Seguridad Pública del gobierno mexicano. Según Watabe, “Para controlar el flujo de información, un nodo debe estar entre otros nodos porque el nodo puede interrumpir el flujo de información entre ellos. Por lo tanto, la centralidad de intermediación es la medida más adecuada.”[28] La posición y las conexiones de estos tres actores dentro de la red les permite administrar y distribuir la mayor parte de la información dentro de la red. Esto demuestra cuán influyentes son los funcionarios mexicanos corruptos para una organización criminal como el Cartel de Sinaloa y viceversa. El autor consideró que asignar pesos a los lazos que conectan diferentes nodos no es adecuado con la evidencia disponible,por lo tanto excluyó el análisis de este estudio.

Otra observación clave de la Tabla 2 es el papel que juegan los actores menos centrales en la red. El bajo número de vínculos no significa que los actores no puedan ser influyentes dentro de la red. Los lazos débiles son importantes porque forman puentes cruciales para unir otros grupos de nodos que de otro modo no estarían conectados. Los vínculos débiles también brindan un mayor nivel de seguridad, ya que son más difíciles de detectar que los vínculos fuertes.[29]

La fuerza de los lazos, para este estudio, se define en base a la distancia, en número de saltos, entre nodos. Un lazo débil está más alejado de los actores clave, mientras que los lazos fuertes están mucho más cerca de los actores clave. Podemos examinar cómo los actores definen y crean estructuras por sus patrones de afiliación con ellos e intentar describir patrones de relaciones. Estos enfoques pueden ser particularmente útiles para buscar la "lógica oculta" o la "estructura latente" de dimensiones más abstractas que subyacen a las interacciones de muchos actores específicos a lo largo de muchos eventos específicos; también pueden ser útiles para identificar grupos de actores y eventos que “van juntos”.[30]

Los hermanos Flores

Pedro Flores y Margarito Flores son hermanos mellizos que estaban a cargo de una red de narcotráfico dentro de Estados Unidos, principalmente en Chicago. Los hermanos Flores tuvieron varias reuniones con miembros de alto rango del Cártel de Sinaloa, incluidos “El Chapo” y Vicente Zambada Niebla. Antes de las reuniones, los hermanos Flores ya traficaban ilegalmente para el Cártel de Sinaloa[31]. Es así como se vinculan con el Cártel de Sinaloa y forman parte de la red de Genaro García Luna. Margarito y Pedro estuvieron a cargo de transportar y vender la droga que suministraba el Cártel de Sinaloa durante la mayor parte de la década de 2000. La salida de ambos actores de la red no afectó directamente a Genaro García Luna.Aunque afectaron al Cártel de Sinaloa y principalmente a “El Chapo” debido a su cooperación con los funcionarios encargados de hacer cumplir la ley en los Estados Unidos.[32] Dentro de la red de Genaro García Luna, los actores no juegan un papel significativo, ni poseen muchas conexiones con otros actores de la red.

Figura 4. Redes del ego: Pedro Flores, Margarito Flores

Como se ve en la Figura 4, ambos hermanos solo poseen conexiones con otros tres actores (incluida la conexión entre ellos). Los hermanos Flores se encuentran actualmente libres bajo protección de testigos. Vicente Zambada Niebla fue capturado en 2009, extraditado a EE. UU. en 2010 y actualmente cumple una condena de 15 años en EE. UU.[33]

Figura 5. Ego Networks: Margarito Flores, Pedro Flores y Genaro García Luna

Sin embargo, su presencia dentro de la red demuestra hasta dónde llegó la influencia de García Luna en términos de distancia y ubicación. García Luna no estaba directamente relacionado con los hermanos Flores. Sin embargo,  como se muestra en la Figura 5, su posición central dentro de la red y su supuesta protección del Cártel de Sinaloa permitía a los hermanos Flores recibir cargamentos de droga provenientes de México y distribuir el producto dentro de los Estados Unidos. Sin García Luna, el Cártel de Sinaloa no hubiera podido desempeñarse tan eficientemente y los hermanos Flores se hubieran visto afectados por la escasez de suministro.

Figura 6. Red Ego: Ángel Domínguez Ramírez, Jr.

 

Cártel Seguimiento 39

El Cartel Seguimiento 39 es una red criminal dedicada al tráfico ilegal de drogas. Ángel Domínguez Ramírez Jr., ex marine de los Estados Unidos, era el líder de esta organización criminal. Como se muestra en la Figura 6, los vínculos directos que tiene Ramírez, Jr. con “El Chapo” Guzmán, “El Mayo” Zambada, Héctor Beltrán Leyvan y Arturo Beltrán demuestran que una de las cadenas de suministro de drogas ilícitas de Seguimiento 39 era el Cartel de Sinaloa. . El vínculo directo que tiene Ramírez Jr. con los apoyos de Iván Reyes Arzate amplía el nivel de corrupción que se encuentra dentro de la red de Genaro García Luna. Reyes Arzate era comandante de la Policía Federal de México.También fue comandante de la Unidad de Investigaciones Sensible (SIU) de la Policía Federal de México entre 2003 y 2016[34]. Reyes Arzate ayudó al Cartel Seguimiento 39 con el envío y transporte de drogas ilegales de México a los Estados Unidos. Esto lo hizo el comandante de la Policía Federal Mexicana a cambio de sobornos. Según el Departamento de Justicia, “los oficiales de la SIU en México trabajan de manera rutinaria con las fuerzas del orden de los EE. UU. para combatir el tráfico de narcóticos, el lavado de dinero y otras actividades delictivas”. (DEA). La asociación permitió a Arzate divulgar información clasificada de la DEA al cártel Seguimiento 39. Las filtraciones de información clasificada perteneciente a la DEA, o cualquier agencia federal de los EE.UU.,retrasa o pone en riesgo las metas del gobierno de los Estados Unidos.[36] Este hallazgo demuestra que los funcionarios gubernamentales corruptos no solo son un peligro para la seguridad nacional de su propio país, sino también para los países vecinos, como lo es Estados Unidos con México.

Figura 7. Ego Networks: Ángel Domínguez Ramírez Jr, Genaro García Luna

El líder del Cártel Seguimiento 39 tiene una situación similar, en cuanto a la red Genaro García Luna, a la subred de los hermanos Flores. Como se mencionó anteriormente, el cártel no está directamente vinculado a García Luna, pero tiene una estrecha asociación con los líderes y miembros del Cártel de Sinaloa, así como con Iván Reyes Arzate. Aunque no se puede ver directamente en la Figura 7, García Luna sí tiene influencia en las operaciones de Seguimiento 39. La influencia proviene de los vínculos de Luna con el Cartel de Sinaloa. La ayuda para proteger las operaciones del Cártel de Sinaloa, por parte del exsecretario de Seguridad Pública de México y sus corruptos colegas, se refleja en cadenas de suministro como el Seguimiento 39 y la organización de los hermanos Flores. La protección permite que el proveedor envíe el producto a su distribuidor sin ninguna interrupción por parte de las fuerzas del orden.

Figura 8. Puntos de bloqueo y corte

El análisis de puntos de bloqueo y corte en la Figura 8 demuestra qué actores, si se eliminan de la red, interrumpirían el flujo y el paso de la información en su conjunto. Genaro García Luna es el único punto de corte y la red depende de su presencia para mantener el flujo de información y recursos al interior de la organización criminal. El único actor que permanecería desconectado de la red con la destitución de Genaro García Luna sería Francisco Garza Palacios.

Figura 9. Centralidad de Ego Network & Betweenness: Genaro García Luna

La Figura 9 muestra la red del ego de Genaro García Luna. Hay varias observaciones a destacar sobre los vínculos directos que tiene García Luna y sobre la red en general. Primero, solo hay cuatro actores que son miembros de carteles de la droga con los que García Luna tiene vínculos directos: Arturo Beltrán Leyva, Edgar Valdez Villareal, Sergio Villareal Barragán y Vicente Zambada Niebla. Los ocho actores restantes, incluido el propio Luna, alguna vez ocuparon altos cargos en el gobierno mexicano.

En segundo lugar, hay tres actores, ubicados del lado derecho, que son colgantes en la red del ego: Vicente Zambada Niebla, Iván Reyes Arzate y Francisco Garza Palacios. Los colgantes se refieren a los nodos que están conectados en la red a través de un solo lazo. Estos actores también tienen el menor grado de centralidad; por lo tanto, poca información pasa por esta gente de García Luna. La falta de vínculos de Arzate puede deberse a su rango más bajo en el gobierno mexicano en comparación con los cómplices de mayor rango de García Luna. La falta de vínculos de Francisco Garza Palacios también puede deberse a su rango inferior, pero también puede deberse a su posición geográfica. Palacios representaba a la Policía Federal de México en Colombia en ese momento.

Tercero, los actores del lado izquierdo de la red tienen un mayor grado de centralidad con tres o más conexiones para cada actor. Los actores del lado izquierdo incluyen miembros que pertenecen tanto a los cárteles como al gobierno mexicano. Genaro García Luna cooperó directamente con miembros de alto rango del cártel.[37] Expandió una organización corrupta a través de sus colegas como Cárdenas Palomino, Exjefe de la División de Seguridad Regional de la Policía Federal, o Guillermo Galván, Exsecretario de la Defensa Nacional, o Mourino Terrazo, Exsecretario de Gobierno. Esto es importante ya que demuestra que la corrupción en el gobierno mexicano no se basó en un solo individuo, sino en la cooperación de varios individuos. Se puede ver cómo conexiones escasas, dentro de una red descentralizada,puede agregar una capa de protección y aislar a los actores corruptos clave.

Conclusión

La investigación de métodos mixtos del análisis de redes sociales de Genaro García Luna contribuye a la literatura y la comprensión de los roles de los funcionarios corruptos del gobierno dentro del Cartel de Sinaloa. Los hallazgos en el análisis de los diversos diagramas sugieren que los funcionarios gubernamentales de alto rango juegan un papel importante como puntos de corte y en términos de centralidad. Es probable que las estrategias de disrupción dirigidas a individuos con alta centralidad incluyan a los líderes y otros miembros visibles de la red de distribución de drogas, y esto debería conducir a un control del crimen más exitoso.[38] El autor encontró que el actor más central de la red era el único punto de corte en la red.Se puede proponer que las redes con un patrón similar (los puntos de corte y los actores centrales a menudo se correlacionan) pueden ser un indicador de vulnerabilidades que las agencias de aplicación de la ley pueden explotar para aislar una red ilícita de información y recursos. Si existen varios actores centrales y puntos de corte en una red, entonces puede ser más difícil para las fuerzas del orden desbaratar la red criminal.

La Figura 2 de dos facciones también señala un hallazgo importante. Algunos funcionarios del gobierno mexicano se agruparon en la facción perteneciente al Cartel de Sinaloa, mientras que algunos miembros del Cartel de Sinaloa se agruparon en la facción perteneciente a los funcionarios del gobierno mexicano. La superposición de miembros de diferentes organizaciones en relación con el análisis puede sugerir que los actores centrales de cada facción pueden confiar en “pececitos” para establecer una conexión de una facción a otra. Estos actores menos centrales pueden y podrían ser objeto de un enfoque de abajo hacia arriba para desbaratar una organización criminal.

También es importante comprender los hallazgos sobre actores con conexiones mínimas en la red. Algunos actores no tienen mucha relevancia, como Iván Reyes Arzate o los hermanos Flores, en la red social de Genaro García Luna. Aunque esto no significa que no posean un gran peligro para los países en los que delinquen. Reyes Arzate divulgó información sensible y los hermanos Flores mantuvieron una cadena de suministro para distribuir drogas en las principales ciudades de Estados Unidos. Es posible que su eliminación de la red no genere un impacto significativo en la red de García Luna, pero aun así puede producir una interrupción a corto plazo en el flujo de drogas y la inestabilidad de la red.

Investigación futura

Este estudio no debe ser considerado un panorama completo de todas las actividades delictivas y de corrupción de Genaro García Luna, sino más bien un análisis exploratorio de estudio de caso que permite oportunidades para ampliar o profundizar el conocimiento sobre el tema en cuestión. El juicio/caso de Genaro García Luna está actualmente en curso, lo que significa que no toda la información o evidencia ha sido divulgada al público en general. Una vez que se disponga de toda la evidencia, es posible que futuros estudios puedan ampliar la red social de Genaro García Luna. Así como definir explícitamente los roles de los actores que ya han sido incluidos en este estudio. Este estudio solo incluye puntos clave de los recursos actualmente disponibles. Se debe presumir que las personas son inocentes hasta que se pruebe su culpabilidad en un tribunal de justicia.

Los estudios futuros también pueden comparar y contrastar los hallazgos de este estudio con otras redes criminales que involucran corrupción gubernamental. Esto nos permitiría reconocer si existe o no un patrón o similitud de esta organización con otras organizaciones criminales en cuanto a facciones, puntos de corte, centralidad y la topografía general. Si existe un patrón, entonces sería beneficioso para los académicos y las fuerzas del orden entender esos patrones. Esto permitiría a los organismos encargados de hacer cumplir la ley centrarse en el patrón estructurado y analizar las organizaciones criminales existentes para explotar posibles vulnerabilidades.

El reclutamiento en redes ilícitas es otra observación que los próximos estudios podrían evaluar a medida que se publiquen más pruebas.[39] Esto es crucial ya que permitiría a los lectores comprender cómo los funcionarios del gobierno, que han jurado proteger a las personas de sus respectivos países, algunos incluso con un nivel de autorización de seguridad, logran crear una conexión con un criminal o varias organizaciones criminales. Hay muchos factores a tener en cuenta al buscar esta información, como vínculos comerciales, familiares, personales, obligatorios u otros. La causa o motivo de cada individuo para cometer traición a su propio país también es un factor importante a investigar.Comprender qué impulsa a cada individuo permitiría una implementación adicional de políticas o programas para disuadir a los miembros actuales que ocupan un puesto en el gobierno de volverse corruptos o de otorgar a los individuos un puesto de alto rango. Lo que es más importante, comprender cómo las organizaciones criminales reclutan y sobornan a funcionarios gubernamentales puede ayudar a las agencias de aplicación de la ley de todo el mundo en la lucha contra el crimen y la corrupción.

Notas finales

Descargo de responsabilidad: Cabe señalar que no se asume que todas las personas que se encuentran en este estudio son culpables o se ha demostrado que lo son mediante condena en un tribunal de justicia. La presunción de inocencia es un concepto importante que se aplica a los actores discutidos aquí.

[1] Stephen P. Borgatti, Martin G. Everett, and Linton C. Freeman, UCINET for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, Massachusetts: Analytic Technologies, 2002, https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home

[2] Giulia Berlusconi, “Do All the Pieces Matter? Assessing the Reliability of Law Enforcement Data Sources for the Network Analysis of Wire Taps.” Global Crime. Vol. 13, No. 1. 2014: p. 78, https://doi.org/10.1080/17440572.2012.746940

[3] Jorge Perezy and Maria De La Luz Gonzalez, “Surge la Policía Federal Ministerial.” El Universal. 30 May 2009, https://archivo.eluniversal.com.mx/nacion/168545.html

[4] Anabel Hernandez, “‘El Grande’ Acusa a García Luna y a Cárdenas Palomino de Trabajar Para El Cártel de Sinaloa y Los Beltrán Leyva.” Aristegui Noticias. 17 December 2019, https://aristeguinoticias.com/1712/mexico/el-grande-acusa-a-genaro-García -luna-y-a-luis-cardenas-palomino-de-trabajar-para-el-cartel-de-sinaloa-y-los-Beltrán-leyva/

[5] Nathan P. Jones, Mexico’s Illicit Drug Networks and the State Reaction. Washington, DC: Georgetown University Press. 2016, p. 97.

[6] Ibid. p. 98.

[7] Mangai Natarajan, “Understanding the Structure of a Large Heroin Distribution Network: A Quantitative Analysis of Qualitative Data.” Journal of Quantitative Criminology. Vol. 22, no. 2. 2006: p. 171, https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10940-006-9007-x

[8] Guadalupe Correa-Cabrera, Rajendra G. Kulkarni, Patrick R. Baxter, and Naoru Koizumi. “Messengers of a Drug War in the Cyberspace: The Case of Tamaulipas.” Small Wars Journal. 7 September 2021, https://smallwarsjournal.com/jrnl/art/messengers-drug-war-cyberspace-case-tamaulipas.

[9] Luis Jorge Garay-Salamanca, Eduardo Salcedo-Albarán, and Guillermo Macias, “Macro-Corruption and the Lava-Jato Case: A Criminal Networks Analysis.” Small Wars Journal. 3 June 2018, https://smallwarsjournal.com/jrnl/art/macro-corruption-and-lava-jato-case-criminal-networks-analysis.

[10] David Bright, Russell Brewer, and Carlo Morselli. “Using Social Network Analysis to Study Crime: Navigating the Challenges of Criminal Justice Records,” Social Networks. Vol. 66. 2021: p. 58, https://doi.org/10.1016/j.socnet.2021.01.006; Michael Kenney and Stephen Coulthart, “The Methodological Challenges of Extracting Dark Networks: Minimizing False Positives through Ethnography,” in Luke Gerdes, Ed., Illuminating Dark Networks: The Study of Clandestine Groups and Organizations, Cambridge: Cambridge University Press, 2015.

[11] United States District Court Eastern District of New York, Superseding Indictment: United States v. Joaquin Archivaldo Guzman Loera et. al. 11 May 2016, https://ecf.nyed.uscourts.gov/doc1/123111899544

[12] United States District Court Eastern District of New York, Superseding Indictment: United States v. Genaro García Luna et. al. 20 July 2020, https://www.justice.gov/usao-edny/press-release/file/1299686/download

[13] United States District Court Southern District of California, Superseding Indictment: United States v. Angel Dominguez Ramirez, Jr. et. al. 4 January 2018, https://ecf.casd.uscourts.gov/cgi-bin/show_temp.pl?file=12890454-0--13503.pdf&type=application/pdf

[14] Burnham &. Gorokhov, PLLC, “Federal Indictments: Answers to Frequently Asked Questions.” Accessed 29 Nov. 2021, https://www.burnhamgorokhov.com/criminal-defense-resources/federal-criminal-process/federal-indictments-faqs/

[15] Jesus J. Lemus, El Licenciado (Spanish Edition). New York: Harper Collins Español. 2020.

[16] Op. cit. Stephen P. Borgatti et al. at Note 1.

[17] Alberto Nájar, “Qué es el ‘Seguimiento 39’, el misterioso ‘cartel de carteles’ de México.” BBC News Mundo. 11 February 2020, https://www.bbc.com/mundo/noticias-america-latina-51350951

[18] Luis Jorge Garay-Salamanca, Eduardo Salcedo-Albarán, and Guillermo Macias, “Macro-Corruption and the Lava-Jato Case: A Criminal Networks Analysis.” Small Wars Journal. 3 June 2018, https://smallwarsjournal.com/jrnl/art/macro-corruption-and-lava-jato-case-criminal-networks-analysis.

[19] Luis Jorge Garay Salamanca, Eduardo Salcedo Albarán, and Guillermo Macias Fernandez, Macro-Corruption and Institutional Co-Optation: The “Lava Jato” Criminal Network. 2018. p. 30.

[20] Ibid. p. 28.

[21] David A. Bright, Caitlin E. Hughes, and Jenny Chalmers, “Illuminating Dark Networks: A Social Network Analysis of an Australian Drug Trafficking Syndicate.” Crime, Law and Social Change. Vol. 57, no. 2. 2012: pp. 151–176, https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10611-011-9336-z

[22] Sean F. Everton, Disrupting Dark Networks. New York: Cambridge University Press, 2012. p.166.

[23] Ibid. p. 167.

[24] Robert Hanneman, and Mark Riddle, Introduction to social network methods. Riverside, California: University of California, 2005.

[25] Mark Granovetter, “The Strength of Weak Ties: A Network Theory Revisited.” Sociological Theory. Vol. 1. 1983, p. 201, https://doi.org/10.2307/202051

[26] Op. cit. Sean F. Everton at Note 22, p. 400.

[27] Nathan P. Jones, Layne Dittmann, Jun Wu, and Tyler Reese, “A Mixed Methods Social Network Analysis of a Cross-Border Drug Network: The Fernando Sanchez Organization (FSO),” Trends in Organized Crime. Vol. 23, no. 2. 2020. p. 162, https://doi.org/10.1007/s12117-018-9352-9

[28] Motoki Watabe, “Exercise for Chapter 6: Centrality” for Per Hage and Frank Harary, Island Networks: Communication, Kinship, and Classification Structures in Oceania. Cambridge, England: Cambridge University Press: 1996, https://www.sscnet.ucla.edu/soc/faculty/mcfarland/soc112/cent-ans.htm

[29] Op. cit. Mark Granovetter at Note 25, p. 201.

[30] Op. cit. Robert Hanneman and Mark Riddle at note 24.

[31] Government’s Evidentiary Proffer Supporting the Admissibility of Co-Conspirator Statement. United States v. Jesus Vicente Zambada-Niebla. United States District Court Northern District of Illinois Eastern Division. 10 November 2011, https://www.wired.com/images_blogs/dangerroom/2011/11/show_temp-3.pl-1.pdf

[32] Government’s Sentencing Memorandum and Motion to Depart from the Applicable Guideline Range. United States v. Vicente Zambada-Niebla. United States District Court Northern District of Illinois Eastern Division. 20 May 2019, https://ecf.ilnd.uscourts.gov/cgi-bin/show_temp.pl.

[33] Elena Reina, “Vicentillo Zambada: A Collaborator to the US, a Traitor to Mexico’s Drug Gangs.” El País(English Edition) 15 May 2021, https://english.elpais.com/usa/2021-05-15/vicentillo-zambada-a-collaborator-to-the-us-a-traitor-to-mexicos-drug-gangs.html

[34] “Former Mexican Federal Police Commander Arrested for Drug-Trafficking Conspiracy.” Press Release. US Department of Justice. 24 January 2020, https://www.justice.gov/usao-edny/pr/former-mexican-federal-police-commander-arrested-drug-trafficking-conspiracy

[35] “Former Mexican Federal Police Commander Pleads Guilty to Drug-Trafficking Conspiracy.” Press Release. US Department of Justice. 19 October 2021, https://www.justice.gov/usao-edny/pr/former-mexican-federal-police-commander-pleads-guilty-drug-trafficking-conspiracy

[36] “Former Mexican Secretary of Public Security Genaro García Luna Charged with Engaging in a Continuing Criminal Enterprise.” Press Release. US Department of Justice. 30 July 2021, https://www.justice.gov/usao-edny/pr/former-mexican-secretary-public-security-genaro-garcia-luna-charged-engaging-continuing

[37] United States v. Luna. United States District Court Northern District of Texas (Dallas), Criminal Docket No.19-CR-576. 17 December 2019. p. 38-44, https://ecf.nyed.uscourts.gov/doc1/123116197216

[38] Gisela Bichler, Aili Malm, and Tristen Cooper, “Drug Supply Networks: A Systematic Review of the Organizational Structure of Illicit Drug Trade,” Crime Science. Vol. 6, no. 1. 2017: p. 2, https://crimesciencejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40163-017-0063-3

[39] Eduardo Salcedo-Albaran and Luis Jorge Garay-Salamanca, Macro-criminalidad: Complejidad y resiliencia de las redes criminales. Bloomington, Indiana: iUniverse, 2016.

Cuánta gente podemos conocer según Dunbar

Solo puedes mantener tantas amistades cercanas

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




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


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

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

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

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

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

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



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

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

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

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

Pérdidas de bienestar por usar plataformas de redes sociales en línea

¿Facebook y otras plataformas de redes sociales son malas para nuestro bienestar?

de Esteban Ortiz-Ospina
Our World in Data

• Varias encuestas muestran que los usuarios frecuentes de las redes sociales tienden a tener problemas de ansiedad, depresión y problemas para dormir. Los periódicos a menudo interpretan esta correlación de manera causal y pintan una imagen aterradora en la que las redes sociales son las culpables de los problemas de salud mental grandes y persistentes.
• Si profundiza, encontrará que las comparaciones entre personas con diferentes niveles de uso de las redes sociales pueden producir resultados contradictorios; dependiendo de cómo divida los datos, obtendrá una perspectiva diferente.
• Las encuestas que rastrean a las personas a lo largo del tiempo sugieren que la relación es recíproca (la depresión y el uso de las redes sociales van de la mano), y el uso de las redes sociales solo predice un pequeño cambio en el bienestar a lo largo del tiempo.
• Estudios experimentales grandes y creíbles han encontrado que dejar Facebook tiene un impacto causal positivo pero pequeño a corto plazo en el bienestar, detectable solo en algunas medidas de resultado específicas.
• En general, la evidencia no respalda los amplios titulares de los periódicos. Hay mucho que aprender sobre cómo hacer un mejor uso de estas complejas plataformas digitales, pero para ello necesitamos datos más granulares para desglosar los diferentes efectos que ciertos tipos de contenido tienen en grupos de población específicos.

Facebook, Youtube, Whatsapp, WeChat e Instagram son las cinco principales plataformas de redes sociales a nivel mundial, con más de mil millones de usuarios activos cada una. En la mayoría de los países ricos, la proporción de jóvenes que utilizan las redes sociales en línea supera el 90% y los adolescentes pasan en promedio más de 4 horas en línea todos los días.

En las noticias se nos dice repetidamente que las redes sociales son malas para nosotros. Las historias a menudo son alarmantes, lo que sugiere que las redes sociales y los teléfonos inteligentes son responsables de tendencias negativas radicales, desde el aumento de las tasas de suicidio en los EE. UU. hasta la pérdida generalizada de la memoria y la reducción de la capacidad de sueño y atención.

Estos titulares preocupantes a menudo van acompañados de recomendaciones implícitas o explícitas para limitar la cantidad de tiempo que pasamos en las redes sociales. De hecho, los teléfonos inteligentes de hoy vienen con aplicaciones integradas de "tiempo de pantalla" que nos permiten rastrear y limitar la cantidad de tiempo que pasamos en línea.

Al mismo tiempo, la mayoría de nosotros estaría de acuerdo en que las plataformas de redes sociales digitales pueden hacernos la vida más fácil de muchas maneras: abrir puertas a nueva información, conectarnos con personas que están lejos y ayudarnos a ser más flexibles en el trabajo.

¿Qué nos dice la investigación sobre el impacto causal del uso de las redes sociales en nuestro bienestar?

En pocas palabras: por mi lectura de la literatura científica, no creo que la evidencia disponible hoy apoye los titulares de los periódicos.

Sí, hay evidencia que sugiere un efecto negativo causal, pero el tamaño de estos efectos causales es heterogéneo y mucho, mucho menor de lo que sugieren los titulares de las noticias.

Todavía hay muchas buenas razones para reflexionar sobre el impacto de las redes sociales en la sociedad, y todos podemos aprender mucho para hacer un mejor uso de estas complejas plataformas digitales. Pero esto requiere ir más allá de las afirmaciones universales.

Echemos un vistazo a la evidencia.

Comparaciones entre individuos

La mayoría de las noticias que afirman que las redes sociales tienen un impacto negativo en el bienestar se basan en datos de encuestas que comparan a personas con diferentes niveles de uso de las redes sociales como evidencia. En el cuadro siguiente, muestro un ejemplo concreto de este tipo de análisis correlacional.



El gráfico muestra la cantidad promedio de tiempo que las personas pasan en las redes sociales cada día, entre las personas que están y no están contentas con la cantidad de tiempo que pasan en estas plataformas.

Los datos provienen de una aplicación llamada Moment, que rastrea la cantidad de tiempo que los usuarios pasan en las plataformas de redes sociales en sus teléfonos inteligentes. La aplicación también hace a las personas una pregunta de sí o no: "¿Estás contento con el tiempo que dedicas?"

Como podemos ver, hay bastante heterogeneidad entre las plataformas, pero el patrón es claro: las personas que dicen estar contentas con la cantidad de tiempo que pasan en las redes sociales pasan menos tiempo en estas plataformas. O dicho de otra manera, usar más las redes sociales se correlaciona con menos satisfacción.

Esto es ciertamente interesante, pero debemos tener cuidado de no sacar conclusiones precipitadas: la correlación en realidad plantea tantas preguntas como respuestas.1

¿Se mantiene este patrón si controlamos las características del usuario como la edad y el sexo? ¿Obtendríamos resultados similares si nos centramos en otras medidas de bienestar más allá de "estar contento con el tiempo invertido"?

La respuesta a ambas preguntas es no'. Dependiendo de las variables de resultado en las que se concentre y de las características demográficas que tenga en cuenta, obtendrá un resultado diferente. Por tanto, no es sorprendente que algunos estudios académicos empíricos hayan encontrado correlaciones negativas; mientras que otros en realidad informan correlaciones positivas.2

Amy Orben y Andrew Przybylski publicaron un artículo a principios de este año en la revista Nature donde ilustraron que dada la flexibilidad para analizar los datos (es decir, a pesar de la cantidad de opciones posibles que tienen los investigadores cuando se trata de procesar e interpretar la gran cantidad de datos de estas grandes encuestas), los científicos podrían haber escrito miles de artículos que describan asociaciones positivas, negativas y no significativas. Las diferentes formas de medir el bienestar y el uso de las redes sociales producirán resultados diferentes, incluso para la misma población.3

Incluso las respuestas a algunas de las preguntas más fundamentales no están claras: ¿sabemos realmente en qué dirección podría ir la relación? ¿El uso frecuente de las redes sociales se traduce en una menor felicidad, o es al revés? ¿Las personas ansiosas, estresadas o deprimidas son particularmente propensas a usar las redes sociales?

Esto nos lleva a otra rama de la literatura: estudios longitudinales que rastrean a las personas a lo largo del tiempo para medir los cambios en el uso y el bienestar de las redes sociales.
Tiempo dedicado a las aplicaciones de redes sociales: usuarios felices frente a usuarios infelices

Estudios sobre el uso y el bienestar de las redes sociales a lo largo del tiempo.

Un estudio longitudinal que ha recibido mucha atención sobre este tema fue publicado por Holly Shakya y Nicholas Christakis en el American Journal of Epidemiology en 2017. Utilizó datos de una encuesta que siguió a un grupo de 5,208 estadounidenses durante el período 2013-2015, y encontró un aumento en la actividad de Facebook se asoció con una disminución futura en la salud mental informada.4

Dos años más tarde, Amy Orben, Tobias Dienlin y Andrew Przybylski publicaron un artículo en Proceedings of the National Academy of Sciences utilizando una fuente de datos similar. Se basaron en una encuesta longitudinal del Reino Unido que abarcó a 12.672 adolescentes durante el período 2009-2016 y llegaron a una conclusión diferente. Descubrieron que había una relación pequeña y recíproca: el uso de las redes sociales predijo pequeñas disminuciones en la satisfacción con la vida; pero también sucedió que la disminución de la satisfacción con la vida predijo aumentos posteriores en el uso de las redes sociales.5

Al resumir su investigación en The Guardian, Amy Orben y Andrew Przybylski explicaron:
 

“Encontramos algunas tendencias pequeñas a lo largo del tiempo, en su mayoría agrupadas en datos proporcionados por adolescentes ... Pero, y esto es clave, no es una exageración decir que estas los efectos eran minúsculos para los estándares de la ciencia y triviales si se quiere informar las decisiones personales de los padres. Nuestros resultados indicaron que el 99,6% de la variabilidad en la satisfacción de las adolescentes con la vida no tenía nada que ver con cuánto usaban las redes sociales ".

En su artículo, Orben y sus coautores argumentan nuevamente que estos grandes conjuntos de datos permiten muchos tipos diferentes de pruebas empíricas; por lo que es natural esperar resultados contradictorios entre los estudios, especialmente si hay ruido en la medición y los verdaderos tamaños del efecto son pequeños.6

Orben y sus coautores probaron miles de pruebas empíricas y, de hecho, algunas de estas pruebas podrían haberse interpretado por sí solas como evidencia de un fuerte efecto negativo en las redes sociales, pero claramente la imagen más amplia es importante. Al observar los resultados de todas sus miles de pruebas, concluyeron que los efectos de las redes sociales eran matizados, pequeños en el mejor de los casos y recíprocos a lo largo del tiempo.7

Experimentos de Facebook

Es difícil establecer impactos causales a través de estudios observacionales que rastrean el bienestar de las personas a lo largo del tiempo.

Primero, hay problemas de medición. Las encuestas a largo plazo que realizan un seguimiento de las personas son costosas e imponen una gran carga a los participantes, por lo que no permiten la recopilación de datos en profundidad y de alta frecuencia y, en cambio, se centran en tendencias generales en una amplia gama de temas. Orben y sus coautores, por ejemplo, se basan en la encuesta Understanding Society Survey del Reino Unido, que cubre una amplia gama de temas como la vida familiar, la educación, el empleo, las finanzas, la salud y el bienestar. Específicamente sobre el uso de las redes sociales, esta encuesta solo pregunta cuántas horas los adolescentes recuerdan usar aplicaciones durante los días de semana normales, lo que por supuesto es una medida informativa pero ruidosa del uso real (un hecho que Orben y los coautores mencionan en su artículo).

En segundo lugar, existen limitaciones derivadas de las variables no observables. Es probable que los usuarios frecuentes de las redes sociales sean diferentes de los usuarios menos frecuentes en formas que son difíciles de medir; no importa cuántas preguntas incluya en una encuesta, siempre habrá factores relevantes que no puede tener en cuenta en el análisis.

Dadas estas limitaciones, una alternativa obvia es realizar un experimento: puede, por ejemplo, ofrecer a las personas dinero para que dejen de usar Facebook por un tiempo y luego verificar el efecto comparando estos "participantes tratados" con un grupo de control al que se le permite continuar. usar Facebook como de costumbre.8

Varios artículos recientes siguieron este enfoque. Aquí discutiré uno de ellos en particular, porque encuentro su enfoque particularmente convincente. El análisis se basa en una muestra mucho más grande que otros experimentos, y los investigadores registraron un plan de análisis previo para asegurarse contra las críticas de "flexibilidad analítica" discutidas anteriormente.9

Este experimento fue realizado por cuatro economistas: Hunt Allcott, Sarah Eichmeyer, Luca Braghieri y Matthew Gentzkow. Reclutaron a 2753 usuarios de Facebook en los EE. UU. y seleccionaron al azar a la mitad de ellos para que dejaran de usar Facebook durante cuatro semanas. Descubrieron que la desactivación de Facebook condujo a mejoras pequeñas pero estadísticamente significativas en algunas medidas de bienestar autoinformado.10

El gráfico a continuación muestra un resumen de los tamaños de efecto estimados. Como podemos ver, para todas las medidas los efectos son pequeños (ascienden a solo alrededor de una décima parte de la desviación estándar de la variable estudiada), y en la mayoría de los casos los efectos no son estadísticamente significativos (los 'bigotes' denotan intervalos de confianza del 95% suelen incluir un efecto de tamaño cero) .11

Allcott y los coautores también comparan los efectos del tratamiento con las correlaciones observacionales en su muestra y concluyen: “las magnitudes de nuestros efectos causales son mucho más pequeñas que las que hubiéramos estimado usando el enfoque correlacional de mucha literatura anterior” .12

Se ha replicado el efecto experimental relativamente pequeño del uso de las redes sociales sobre el bienestar subjetivo. Otro experimento realizado casi al mismo tiempo y con un enfoque muy similar, arrojó resultados similares13.

Mecanismos

En los EE. UU., donde se han realizado muchos de estos estudios, aproximadamente dos tercios de las personas obtienen noticias de las redes sociales, y estas plataformas ya se han convertido en una fuente de noticias de mayor acceso que los periódicos impresos.

Creo que este vínculo entre las redes sociales, el consumo de noticias y el bienestar es clave.

En su experimento, Allcott y sus coautores descubrieron que abandonar Facebook no llevó a las personas a utilizar fuentes de noticias alternativas en línea o fuera de línea; por lo que aquellos en el grupo de tratamiento informaron pasar menos tiempo consumiendo noticias en general. Esto nos dice que el efecto de las redes sociales en el bienestar no solo es relativamente pequeño, sino que probablemente también esté mediado por los tipos específicos de contenido e información a los que las personas están expuestas.14

El hecho de que el consumo de noticias a través de las redes sociales pueda ser un factor importante que afecta el bienestar no es sorprendente si consideramos que las noticias suelen estar sesgadas hacia el contenido negativo, y hay investigaciones empíricas que sugieren que las personas se activan, a nivel fisiológico, cuando se exponen a contenido de noticias negativo.15

Construir y reforzar una narrativa general aterradora sobre "los terribles efectos negativos de las redes sociales en el bienestar" no es útil porque no reconoce que las redes sociales son un ecosistema grande y en evolución donde miles de millones de personas interactúan y consumen información de muchas maneras diferentes.

¿Cuáles son las conclusiones clave?

La primera conclusión es que la asociación entre las redes sociales y el bienestar es compleja y recíproca, lo que significa que las correlaciones simples pueden ser engañosas. Un análisis cuidadoso de los datos de la encuesta revela que, sí, existe una correlación entre las redes sociales y el bienestar; pero la relación funciona en ambos sentidos. Esto queda claro a partir de los estudios longitudinales: un mayor uso de las redes sociales predice disminuciones en la satisfacción con la vida; y la disminución de la satisfacción con la vida también predice aumentos posteriores en el uso de las redes sociales.

La segunda conclusión es que el efecto causal de las redes sociales en el bienestar probablemente sea pequeño para la persona promedio. La mejor evidencia empírica sugiere que el impacto es mucho menor de lo que sugieren muchas noticias y la mayoría de la gente cree.

Hay mucho que aprender sobre cómo hacer un mejor uso de estas plataformas digitales, y hay una discusión importante sobre los costos de oportunidad de pasar una gran parte de nuestro tiempo en línea. Pero para esto tenemos que mirar más allá de los titulares de los periódicos.

Necesitamos investigación con datos más granulares para desempacar diversos patrones de uso, para comprender los diferentes efectos que ciertos tipos de contenido tienen en grupos de población específicos. El tiempo solo es una mala métrica para medir los efectos. Como dijo Andrew Przybylski: nadie diría que deberíamos estudiar las causas de la obesidad investigando el "tiempo de comer".

De cara al futuro, la conversación sobre políticas y las noticias deberían ser mucho más sobre estrategias para promover contenido e interacciones positivas, que sobre restricciones únicas en el "tiempo de pantalla" de las redes sociales.

Notas finales

1. Un ejemplo concreto de cómo se reporta esta evidencia correlacional en las noticias se puede encontrar en este artículo de The Economist, donde se presenta un cuadro muy similar bajo el título “Cómo el uso intensivo de las redes sociales está vinculado a las enfermedades mentales”.
2. A continuación, se muestran algunos ejemplos de estudios que informan una correlación positiva entre el uso de las redes sociales y el bienestar subjetivo: - Kim, J. y Lee, J. (2011). Los caminos de Facebook hacia la felicidad: efectos del número de amigos en Facebook y la autopresentación sobre el bienestar subjetivo. CyberPsychology, Behavior, and Social Networking, 14 (6): 359–364 - Gonzales, A. L. y Hancock, J. T. (2011). Espejo, espejo en mi muro de Facebook: Efectos de la exposición a Facebook sobre la autoestima. Ciberpsicología, comportamiento y redes sociales, 14 (1-2): 79–83. - Valenzuela, S., Park, N. y Kee, K. F. (2009). ¿Existe capital social en un sitio de red social ?: uso de Facebook y satisfacción con la vida, confianza y participación de los estudiantes universitarios. Journal of Computer-Mediated Communication, 14 (4): 875–901.
3. También es importante mencionar que las correlaciones entre el uso de las redes sociales y el bienestar no son generalmente comparables entre países y épocas. Por ejemplo, los comentaristas a menudo destacan que las tasas de depresión y suicidio entre los adolescentes en los EE. UU. Han aumentado desde el surgimiento de los teléfonos inteligentes, y que esto es una clara señal de alerta. Sin embargo, como explicó Andrew Przybylski en una entrevista reciente, esto simplemente no es una observación general: “No se ven cosas así en países más saturados de tecnología o en otros países industrializados. No se ve, dos o tres años por delante de Estados Unidos, los surcoreanos y los japoneses tienen tasas elevadas de autolesiones o depresión ”.
4. La referencia completa es: Shakya, H. B. y Christakis, N. A. (2017). Asociación del uso de Facebook con el bienestar comprometido: un estudio longitudinal. Revista estadounidense de epidemiología, 185 (3), 203-211. En línea aquí.
5.  La referencia completa es: Orben, A., Dienlin, T. y Przybylski, A. K. (2019). El efecto duradero de las redes sociales en la satisfacción con la vida de los adolescentes. Actas de la Academia Nacional de Ciencias, 116 (21), 10226-10228. En línea aquí.
6. Es más, si el límite para un hallazgo estadísticamente significativo es del 5% y prueba 100 hipótesis independientes de las cuales en realidad ninguna es cierta, todavía encontrará (con la expectativa) 5 asociaciones significativas en cualquier dirección simplemente por casualidad. Aquí hay un buen ejemplo y una discusión de cómo funciona esto: https://fivethirtyeight.com/features/science-isnt-broken/#part1.
7. Una evidencia más que confirma esta conclusión, proviene de un estudio más reciente a largo plazo que siguió a 500 adolescentes durante ocho años consecutivos, entre las edades de 13 y 20, y encontró que “el aumento del tiempo dedicado a las redes sociales no se asoció con aumento de los problemas de salud mental en todo el desarrollo ". La referencia completa es Coyne, S. M., Rogers, A. A., Zurcher, J. D., Stockdale, L. y Booth, M. (2019). ¿El tiempo dedicado al uso de las redes sociales afecta la salud mental ?: Un estudio longitudinal de ocho años. Computers in Human Behavior, 106160. Disponible en línea aquí.
8. Experimentos como este nos dirán el efecto a corto plazo entre los participantes del experimento. Por supuesto, esto no es una solución milagrosa; uno podría plantear inquietudes sobre cuán generalizables son las estimaciones (por ejemplo, ¿los participantes son representativos de la población general? ¿Los efectos permanecen en el tiempo?) Ningún método es perfecto, pero los experimentos abordan el tema de la causalidad, por lo que brindan evidencia crítica para comprender el vínculo entre las redes sociales y el bienestar.
9. La referencia completa es: Allcott, H., Braghieri, L., Eichmeyer, S. y Gentzkow, M. (2019). Los efectos de las redes sociales en el bienestar (núm. W25514). Oficina Nacional de Investigación Económica. Disponible en línea aquí.
10. Reclutan participantes dándoles tarjetas de regalo electrónicas. En términos generales, la idea era que a los participantes se les pagara por jugar a la lotería: todos recibían el incentivo monetario, pero solo aquellos que "perdían la lotería" tenían que desactivar su cuenta.
11. El documento proporciona la siguiente definición para las variables: La variable felicidad es la respuesta promedio a dos preguntas de la Escala de felicidad subjetiva (Lyubomirsky y Lepper 1999), que pregunta qué tan felices fueron los participantes durante las últimas cuatro semanas y qué tan felices fueron en comparación con sus compañeros. La satisfacción con la vida es la suma de las respuestas a tres preguntas de la Escala de satisfacción con la vida (Diener et al. 1985), como el nivel de acuerdo con la afirmación: "Durante las últimas 4 semanas, estuve satisfecho con mi vida". La soledad es la escala de soledad de tres elementos (Hughes et al. 2004). Finalmente, deprimido, ansioso, absorto y aburrido reflejan cuánto tiempo durante las últimas cuatro semanas los encuestados sintieron cada emoción, utilizando preguntas del módulo de bienestar de la Encuesta Social Europea (Huppert et al. 2009). Los mensajes de texto diarios nos permitieron medir los aspectos del bienestar subjetivo más importantes para registrar en el momento en lugar de retrospectivamente. Este enfoque se basa en el método de muestreo de experiencias de Csikszentmihalyi y Larson (2014) y Stone y Shiffman (1994). La variable felicidad por SMS es la respuesta a la pregunta: "En general, ¿qué tan feliz te sientes ahora en una escala de 1 (nada feliz) a 10 (completamente feliz)?" La variable emoción positiva de SMS es una variable indicadora de si el participante reporta una emoción positiva cuando se le pregunta: "¿Qué describe mejor cómo se sintió durante los últimos diez minutos?", Con posibles respuestas como "enojado", "preocupado", "cariñoso". / tierna ”, etc. Finalmente, SMS not lonely utiliza la respuesta a la pregunta:“ ¿Qué tan solo te sientes ahora mismo en una escala del 1 (para nada solo) al 10 (muy solo)? ”
12. Para tener una idea de las magnitudes de estos efectos, los autores discuten los tamaños del efecto en sus unidades originales, centrándose en las medidas con los efectos más grandes. La felicidad es la respuesta promedio a dos preguntas en una escala de 1 (una persona no muy feliz) a 7 (una persona muy feliz). El promedio de la línea final del grupo de control es 4.47 de un posible 7, y la desactivación provocó un aumento promedio de 0.12. Por supuesto, esto es muy, muy pequeño. De hecho, los autores explican que, dado lo pequeños que son estos tamaños de efecto, es poco probable que tuvieran el poder estadístico suficiente para detectar cualquier efecto si hubieran utilizado tamaños de muestra similares a los de experimentos anteriores en este campo, todos los cuales son muy importantes. menor.
13. En este otro experimento, dejar Facebook durante una semana condujo a una disminución pequeña pero estadísticamente significativa en los sentimientos de depresión autoinformados, sin embargo, no hubo un efecto significativo en otras medidas de satisfacción con la vida. La referencia completa es: Mosquera, R., Odunowo, M. M., McNamara, T., Guo, X. y Petrie, R. (2018). Los efectos económicos de Facebook.
14. Este efecto también se ha replicado: el otro experimento contemporáneo que siguió un enfoque similar (Mosquera et al. 2019), encontró que las personas que enfrentan una restricción de Facebook redujeron su consumo de noticias.
15. Un nuevo artículo publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences concluye que en todo el mundo, el ser humano promedio se activa más fisiológicamente por las noticias negativas que por las positivas. Los autores llegan a esta conclusión a través de un experimento: los participantes vieron 7 historias de BBC World News ordenadas al azar en una computadora portátil mientras usaban audífonos con cancelación de ruido y sensores en sus dedos para capturar la conductancia de la piel y el pulso del volumen sanguíneo. El experimento se realizó con 1.156 participantes en 17 países: Brasil, Canadá, Chile, China, Dinamarca, Francia, Ghana, India, Israel, Italia, Japón, Nueva Zelanda, Rusia, Senegal, Suecia, Reino Unido y Estados Unidos. . La referencia completa es Soroka, S., Fournier P., & Nir L., (2019) Evidencia transnacional de un sesgo de negatividad en las reacciones psicofisiológicas a las noticias. Procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias. DOI: 10.1073 / pnas.1908369116. Disponible en línea aquí.