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domingo, 12 de marzo de 2023

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



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

viernes, 15 de febrero de 2019

Agrupamientos en redes familiares con NodeXL

Agrupamiento de NodeXL para los partidos de los parientes de mi mamá

Genes and Roots

Publiqué los resultados del agrupamiento de NodeXL de mi padre hace unas semanas (aquí). Como lo prometí, ahora estoy publicando los resultados del agrupamiento NodeXL de mi madre, centrándome en solo algunos de los aspectos más intrigantes (¿desconcertantes?). (Puedes leer un paso a paso sobre cómo usar NodeXL para agrupar tus coincidencias de Ancestry aquí, en el blog de Shelley Crawford).

Las coincidencias de mamá para este ejercicio de agrupación se limitaron a aquellas con 15 cM o más compartidas; simplemente se desordena si incluyo a todos hasta 6 cM.

También en la foto de abajo, he apagado la pantalla para todos los grupos con menos de 4 personas. (Los algoritmos de NodeXL se agruparán en grupos de dos, mientras que otros algoritmos como la herramienta de agrupación compartida de Jonathan Brecher usan tres como mínimo).



Veamos primero el "Grupo 13", el grupo en la parte inferior en azul marino que se ve como 2 grupos separados para mí. (No entiendo completamente cómo funciona el algoritmo). A continuación se muestra el grupo 13, ampliado y con los enlaces intergrupos desactivados, para que pueda ver el grupo de manera más detallada. Claramente, solo una coincidencia enlaza a las dos mitades de este grupo. Por lo tanto, no están relacionados tan estrechamente como uno podría pensar.



Las fotos adicionales a continuación confirman esa teoría. A la izquierda, "Cousin X" está resaltado; Puedes ver que "X" comparte una coincidencia con solo 2 personas (además de mi madre). A la derecha, se resalta "Primo B". "Primo B" solo coincide con otros en un subgrupo, y nadie en el otro subgrupo.



Otro grupo que se ve intrigante es uno de la prima de mi madre, "Sally Sue" (alias), que está bastante relacionada con mamá. (Se puede decir que está más estrechamente relacionada con mi madre por el tamaño del cuadrado azul. Estos partidos se parecen a un centro y radios. "Sally Sue" está en el centro con el cuadrado más grande; los otros están más relacionados con mi madre. (Aparte de eso, la opción de ajustar el tamaño de los cuadrados o puntos por la cantidad de cM compartida está disponible en la herramienta NodeXL, pero no es automática).

El grupo "Sally Sue", que se muestra a continuación con los enlaces externos eliminados, es uno en el que coincide con todas las personas de su grupo, pero cada una de ellas solo coincide con ella (o, no se muestra, al menos una persona en un grupo diferente).



El último grupo que es interesante se muestra a continuación. Esta prima, llamémosla Jane, parece estar en el grupo "incorrecto". Si bien tiene coincidencias en su propio grupo, tiene muchas más coincidencias en un grupo diferente.



Una razón por la que esto podría suceder es que Jane y mamá podrían compartir el ADN en, por ejemplo, el cromosoma 1 (posiblemente con otros en su grupo); los primos en el otro grupo podrían compartir el ADN con mamá en, digamos, el cromosoma 9, y luego compartir el ADN con Jane en el cromosoma 4. No lo sabemos con seguridad, ya que no tenemos información de segmento.

Sin embargo, desde que agrupé las coincidencias de mi madre en NodeXL y comencé el borrador de esta publicación, usé la herramienta de agrupación compartida de Jonathan Brecher, que agrupa a "Jane" con la agrupación donde tiene la mayoría de sus coincidencias.

A primera vista, eso tiene más sentido. Sin embargo, ver a "Jane" en un grupo separado (como se muestra a continuación) podría ser útil para darse cuenta de que puede estar conectada en un ancestral diferente a mi madre que la mayor parte de sus coincidencias. Esto sugiere que debo tener cuidado al analizar el árbol de Jane y los apellidos ancestrales, en relación con las coincidencias en el otro grupo.

De hecho, estoy descubriendo que es útil agrupar tus coincidencias de ADN compartidas con más de una herramienta, ya que cada una usa diferentes algoritmos. (Más sobre otros métodos de agrupación en una publicación posterior).

domingo, 6 de enero de 2019

Investigaciones de redes: Mensaje a los interesados

Puente hacia los lectores e investigadores del blog


Hola a los lectores del blog.

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

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

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

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

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

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

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


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

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

Juan MC Larrosa

domingo, 22 de julio de 2018

Caída de fertilidad afecta la creación de confianza vía redes de parentesco

Fertilidad, parentesco y la evolución de las ideologías de masas



Tamas David-Barrett y Robin I.M.Dunbar


Journal of Theoretical Biology
Volume 417, 21 March 2017, Pages 20-27
https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2017.01.015


Resultados principales
  • Las redes de parentesco facilitan la acción colectiva a gran escala.
  • La caída de la fertilidad produce menos parentesco y una agrupación de parentesco local más fuerte.
  • El modelo de linajes de parentesco simula las redes de parentesco y la eficiencia de la coordinación.
  • La caída de la fertilidad crea una crisis ya que muy pocos parientes pueden unirse al proyecto comunitario.
  • La transición de la fertilidad desencadena el surgimiento de sistemas culturales que reemplazan a los parientes.

Resumen


Las sociedades humanas tradicionales se organizan en torno al parentesco y utilizan redes de parentesco para generar proyectos comunitarios a gran escala. Esto es posible gracias a una combinación de reconocimiento de parentesco lingüístico, un rasgo exclusivamente humano, que está mediado por la fiabilidad de los parientes como colaboradores. Cuando la fecundidad efectiva disminuye, esto resulta en dos efectos simultáneos en las redes sociales: hay menos parientes en los que se puede confiar, y el efecto limitante de la agrupación de parentesco local se vuelve más fuerte. Para capturar este fenómeno, utilizamos un modelo de linajes de parentesco para construir poblaciones con un rango de niveles de fertilidad combinados con un modelo de sincronía conductual para medir la eficiencia de la acción colectiva generada en redes de parentesco dentro de las poblaciones. Nuestros hallazgos sugieren que, siempre que la cooperación efectiva dependa del parentesco, la caída de la fertilidad crea una crisis cuando resulta en muy pocos parientes para unirse al proyecto comunitario. Concluimos que, cuando las sociedades cambien a pequeñas redes de parentesco efectivas, debido a la caída de la fertilidad, el aumento de la distancia relativa a los parientes debido a la urbanización o la alta mortalidad debida a guerras o epidemias, solo podrán permanecer cohesivas socialmente si reemplazan las redes de parentesco desaparecidos con alternativas cuasi-familiares basadas en la membresía de gremios o clubes.



La caída de la fertilidad crea brecha en la confianza: el cambio de la estructura de la red social en la transición demográfica.

Resumen ampliado

En los últimos 70 años, la fertilidad global ha disminuido. Con esta caída en la fertilidad, el número de familiares en la misma generación también ha disminuido. El Prof. Tamás Dávid-Barrett dio una conferencia sobre la brecha de confianza creada por las tasas más bajas de fertilidad y los cambios en la estructura de las redes sociales.

Las sociedades humanas tradicionales se basaron en dos soluciones biológicas para reducir la conducción libre y promover la acción colectiva: mecanismos de selección de parentesco y redes de parentesco sociales muy agrupadas. Como humanos, utilizamos las dos soluciones: interactuamos con otros mientras preferimos interactuar con aquellos con los que estamos relacionados.

Cuando disminuye la fertilidad, también disminuye el número de parientes en la misma generación, lo que significa que tenemos más amigos que hermanos. El cambio en los datos demográficos también tiene cambios en la estructura de las redes sociales: las reducciones de clusters locales, la distancia gráfica promedio disminuye, aumentando el conjunto del contacto social indirecto a dos pasos de distancia.


Ejemplos de grafos de parentesco, con reconocimiento de parentesco hasta primo hermano (θ = 2). Panel (a): caso de alta fertilidad (κ = 7), panel (b): caso de baja fertilidad (κ = 2.5). Fuente: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022519317300152#f0015

Los cambios en la estructura de las redes sociales también disminuyen la velocidad a la que se extiende la reputación en la red, debido a la disminución de la fertilidad y al aumento del tamaño del grupo social. Por lo tanto, la transición demográfica debilita las dos soluciones biológicas de la reducción del free-rider: hay menos familiares para coordinar la acción social a lo largo de las líneas de parentesco, y la reputación se extiende lentamente.



La proporción de descendientes dentro de toda la población (a) una generación hacia abajo y (b) cinco generaciones hacia abajo, como una función del rango percentil de riqueza en la generación base. Línea azul: κ = 2.5, línea roja: κ = 7.0. Promedio de 20,000 repeticiones de simulación; tamaño del grupo: 200 en la generación base. Tenga en cuenta que el extremo superior de la curva azul es de pendiente descendente: esto se debe a que los miembros del grupo con la clasificación más alta comparten un número mayor de ancestros comunes que los miembros del grupo de rango medio.

Los hallazgos de Dávid-Barrett sugieren que han surgido diferentes mecanismos para llenar la brecha de confianza cuando las sociedades hacen la transición a redes de parentesco pequeñas y efectivas. Para seguir siendo socialmente cohesivos, las sociedades reemplazan las redes de parentesco que desaparecen con un sistema alternativo que facilita la acción colectiva, y en algunos casos, la brecha se llena con la ley o la membresía de gremios o clubes.


Network Data Science

jueves, 28 de septiembre de 2017

¿Las familias influyen en la decisión de trabajo?

¿Las familias influencian la elección de trabajo?

Por: Lada Adamic, Ismail Onur Filiz | Facebook Research



¿Qué parte de nuestra elección de profesión depende de quiénes son nuestros padres? Los padres transmiten sus genes, dan un ejemplo, ofrecen oportunidades y dan consejos para apuntar o alejarse de sus propias líneas de trabajo. Al final, ¿sus hijos terminan en el mismo tipo de trabajo? ¿Los hermanos eligen la misma ocupación? ¿Y esto es más o menos cierto para las diferentes profesiones?

Para estudiar estas preguntas, analizamos en conjunto dos conjuntos relacionados de datos de Facebook identificados: una muestra de las elecciones de profesión de los hermanos y la otra de las elecciones entre padres e hijos. La muestra incluyó a aquellos pares de individuos en locaciones de habla inglesa que especificaron una relación de hermano o padre-hijo en Facebook, junto con el relleno de sus ocupaciones. Las ocupaciones se asignaron a las principales categorías de ocupación 1. La categoría de ocupación militar está sobrerrepresentada porque está cartografiada en función de la ocupación del empleador y de la ocupación declarada y del servicio militar anterior, mientras que otras categorías de puestos se asignaron basándose únicamente en la ocupación declarada. Dado que los datos excluyen aquellos que no especifican una ocupación en Facebook, puede que no sea representativo de la población en general, pero es interesante estudiar, no obstante.





¿Los niños comparten las ocupaciones de sus padres?


La visualización muestra que la probabilidad de que la ocupación de un niño caiga dentro de una categoría determinada varía según la ocupación. Utilizando una muestra de pares de padres e hijos de 5,6 millones de los lugares de habla inglesa que enumeran una ocupación, primero calculamos la probabilidad de que un niño tenga una ocupación, dada la ocupación de su padre, p. un abogado-padre con un doctor-hijo (5%). También calculamos entonces cuán elevada esta probabilidad es relativa a la proporción total de médicos entre los hijos. En este caso, un hijo de alguien en la profesión legal es 4,6 veces más probabilidades de practicar la medicina que los hijos en general.



En esta visualización de red, cada nodo representa un par de ocupación-género, p. mujeres científicas. Las etiquetas están abreviadas. Los enlaces indican cuánto más probable es que un hijo de un padre en una profesión escoja otra profesión contra alguien de la población general. Sólo se muestran enlaces con un multiplicador de al menos 2,5.

Otra forma de ver las conexiones entre las ocupaciones de padres e hijos es a través de una visualización de red, mostrada arriba. Por ejemplo, los padres en el ejército tienen más probabilidades que el promedio de tener un hijo en el servicio de protección, y se muestra una línea que muestra esa relación entre las ocupaciones de los padres y el niño. Mediante el establecimiento de la red de tales conexiones, utilizando un algoritmo de distribución de la red dirigida por la fuerza para situar las ocupaciones con inusualmente altos vínculos entre generaciones más cerca, vemos profesiones agrupando ligeramente en los que requieren un título secundario (superior y superior) o no.

Aunque relativamente hablando, un niño puede ser mucho más propenso a seguir los pasos de sus padres, el porcentaje absoluto puede ser todavía bastante bajo. Un hijo que tiene un padre en el ejército tiene 5 veces más probabilidades de entrar en el ejército, pero sólo uno de cada cuatro hijos de un militar lo hace. Para los padres en el conjunto de datos que trabajan en la agricultura, la pesca y la silvicultura, sólo el 3% de sus hijos permanecen en la profesión, pero esta probabilidad es 7,6 veces la tasa global. El 20% de las hijas de las madres que trabajan en la oficina y el apoyo administrativo eligen la misma carrera, pero ésta es solamente 2x la tarifa generalmente. Por otro lado el 8,5% de las hijas de madres en enfermería también elige una carrera en enfermería, y esto es 3,75 veces la tasa global. También vemos una "herencia" de ocupación sustancial de género cruzado, p. los padres de científicos tienen hijas científicas a 3.9 la tasa global, mientras que las madres que trabajan en la ley tienen hijos eligiendo una profesión legal a 6.6 veces la tasa general. Tenga en cuenta que una relación negativa, en la que el niño tiene menos probabilidades de ingresar a una profesión debido a su origen familiar, suele ser muy pequeña. Por ejemplo, para los abogados-padres, la probabilidad de que sus hijos entren en la construcción o mantenimiento o reparación es de alrededor del 85% de la probabilidad general.

A continuación vemos si los hermanos eligen la misma ocupación. Los hermanos no sólo comparten el mismo padre, sino que a veces, como en el caso de gemelos idénticos, comparten los mismos genes (los gemelos idénticos son genéticamente idénticos, los gemelos fraternales son genéticamente tan diferentes como los hermanos). Ya sean idénticos o fraternales 2, los gemelos también son más propensos a ser criados en un entorno similar - los estilos de crianza pueden diferir a medida que los padres agregan más hijos a su cría, pero los gemelos probablemente estarán expuestos a un estilo similar de crianza.

Para el análisis de ocupaciones de hermanos consideramos una muestra de 2.37 millones de hermanos del mismo-género en los EEUU que habían llenado sus ocupaciones en sus perfiles. Comparamos las tasas en las que los gemelos del mismo sexo compartían una ocupación con los hermanos del mismo sexo no más de dos años de diferencia, y luego dos personas del mismo sexo en nuestra muestra que no tenían más de dos años de diferencia en la edad.

El 15% de los hermanos comparten una ocupación, que es superior a la tasa del 8,6% para dos personas del mismo género de la misma edad de la población. La tendencia de los gemelos a elegir la misma ocupación, con un 24,7%, es aún más sorprendente.







Las gráficas anteriores muestran un desglose de este efecto por ocupación y género (púrpura para las mujeres y azul para los pares masculinos). Para cada triplete de barras, la barra más opaca es la base de referencia de ocupación superpuesta. La barra más ligera es la superposición observada entre hermanos no gemelos del mismo sexo. La barra más ligera es la superposición observada entre gemelos del mismo género. Por defecto, las ocupaciones se ordenan de arriba hacia abajo según la superposición gemela observada para cada sexo por separado.

Para concluir, vemos que las personas dentro de una familia son proporcionalmente más propensas a finalmente también elegir la misma ocupación, y esto es especialmente cierto de los gemelos. Sin embargo, en términos absolutos, la inmensa mayoría de los chicos huelga su propio camino y elegir una profesión diferente de la de sus padres o sus hermanos.


  1. Consulte http://www.bls.gov/soc/major_groups.htm para saber cómo se definen.
  2. Debido al aumento en el uso de tratamientos de fertilidad, lo que provoca la liberación y / o implantación de múltiples huevos, el número de gemelos fraternos nacidos ha aumentado de ser aproximadamente igual al número de nacimientos gemelos idénticos a superar en número a 2: 1.