Calcular Con Ucinet

March 21, 2018 | Author: David Nuñez | Category: Percentage, Matrix (Mathematics), Point And Click, Statistical Dispersion, Social Network


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Calcular con UcinetEl programa central, llamado Ucinet, es el que permite el cálculo de indicadores propiamente tal. Existen diferentes tipos de indicadores de red que permiten medir:    Propiedades generales de la red. Propiedades de los actores en forma individual, en relación a su entorno. Propiedades de sub estructuras específicas resultantes de una configuración. En este apartado nos limitaremos, para facilitar la comprensión y manejo del programa, a los indicadores principales del análisis de redes sociales:      Densidad la red. Matriz de distancias geodésicas. Grado de Centralidad. Grado de intermediación. Poder de Bonacich. 4.1 Densidad de una red. La densidad de una red (de actores dada una relación) es la cantidad de relaciones observadas por la cantidad total de relaciones posibles, expresada en tasa, para obtener el porcentaje se debe multiplicar por 100. Para calcular la densidad, se debe ir al menú “Network” y luego “Density…”. Cuadro 9: Calcular densidad. Aparece un cuadro de solicitud de datos para el cálculo. Como lo indica el cuadro 10, se deben buscar los datos (capturados previamente en Spreadsheet) y seleccionarlos, luego presionar “Open” (abrir) y finalmente “ok”. Cuadro 10: Buscar matriz de datos reticulares para el cálculo. Es decir. . es decir el número total de relaciones que completarían cada par de actores. la desidad calcula la suma total de los valores de la matriz.Nota importante: Para el caso de una matriz de datos ponderados. El resultado de la operación se devuelve en una nueva ventana Ucinet. es este caso se mide la ponderación media de la ma triz (considerando también el 0 como un ponderación posible). de todas la reaciones posibles. tal como en estadísticas.4% de todas ellas. Esto significa que dado un grupo de actores observados a través de una relación. para esta red. mide la dispersión de esas relaciones dadas. La densidad es. Cuadro 11: Resultado obtenido para la Densidad de una Red.4%. se dieron el 44. como lo indica el cuadro 11.5. en formato de archivo de texto. de 44. dividido por la cantidad máxima de relaciones posibles (sin ponderación). con una desviación estándar – dispersión – de 0. La desviación estandar. también existe otro camino. con una desviación estándar – dispersión – de 0. se dice que la distacia entre un actor y el mismo es 0. "Cohesion" y luego "Distance…" Como lo indica el cuadro 14. una red está constituida por un conjunto de actores y un dato relacional que indica si tuvo lugar dicha vinculación. Por otra parte de dice que la distancia geodésica entre dos actores es el camino de longitud mínima (la más corta) entre dos actores. donde se observa que A esta indirectamente relacionado con B. se dice que la distancia entre ellos es infinita (¥). Cuadro 12: Distancia Geodésica < .4%. Sin embargo.La densidad es. Estos dos caminos. un camino entre dos actores A y B. de 44. esto se visualiza como un conjunto de esferas. luego entre dos actores adyacentes la distancia es 1. es la cantidad de personas que los intermedian (+1 por integridad matemática. a través de dos actores intermediarios. 4. Para A y B en el caso del cuadro 12 es el camino verde. son los únicos que existen entre estos los actores A y B. En el cuadro 12 vemos dos caminos posibles.5. Cuando dos actores no tienen ninguna conexión. que representan a los actores. el rojo. el verde. que es de longitud 2. y lazos que los unen y entre los cuales tuvo lugar dicha relación. entre cada par de actores. Gráficamente. Para calcular la distancia geodésica entre cada par de actores de la red.2 Distancia Geodésica Como sabemos. o no. Ahora bien. Esto significa que A se encuentra a un camino de longitud 3 de B. se debe ir a "Network". para esta red. a pesar de que ningún otro actor los intermedia). el programa sugerirá los datos usados la última vez. como en este caso. En el cuadro 15 figura esta situación. Si es segunda vez que se procede a hacer un cálculo. esto significa que Catherine y Jaime están indirectamente relacionados por un solo intermediario. . como lo indica el cuadro 16. En seguida aparecerá. donde en cada cruce entre dos actores (cruce fila columna) figura un número que representa la distancia geodésica entre ellos dos. Cuadro 16: Resultado matriz de distancias geodésica entre cada par de actores. lo que genera dos lazos.Cuadro 14: Calcular la Distancia Geodésica. al igual que el caso anterior. Cuadro 15 El resultado se presenta bajo la forma de una matriz. Ejemplo si vemos el cruce entre la fila Catherine y la columna J (Jaime) observamos “2”. un cuadro de solicitud de datos. Solo se debe presionar "Ok". su grado de centralidad “normalizado. En el caso simétrico. Para el cálculo. Adicionalmente. para la centralidad se procede de la misma manera. el número de relaciones que posee cada actor con su entorno representa su grado de centralidad. representado por un nodo.3 Grado de Centralidad. es decir relaciones recíprocas o bidireccionadas.4. es su grado de centralidad observado. para cada actor. dividido por la cantidad máxima de relaciones que podría haber desarrollado y luego se multiplica por 100 para llevarlo a porcentaje (nótese que es un porcentaje individual por lo que la suma de todos los actores no tiene porque ser 100%). En el menú “network” se debe ir a “Centrality” y luego cliquear “Degree…” . como en los otros casos. el grado de centralidad de entrada y el de salida (respectivamente in-degree y out-degree). el grado de centralidad tiene dos componentes. dividido por la cantidad máxima de relaciones que podría haber recibido . para ambos componentes de su grado de centralidad. El grado de centralidad de entrada para un actor A es el número de lazos relacionales recibidos por A y el de salida el número de lazos relacionales emitidos por A.emitido y luego se multiplica por 100 para llevarlo a porcentaje. el máximo de relaciones posibles no está definido. El resultado se presenta como lo indica el cuadro 18.Cuadro 17: Calcular el grado de centralidad de los actores de una red dada. representado por un nodo. Nota importante: El grado de centralidad normalizado solo se aplica a datos reticulares binarios. por lo que no sirve. En el caso no simétrico. el “normalizado“ es su grado de centralidad observado. para cada actor. Para el caso de datos ponderados. Adicionalmente. a pesar de que el programa arroja un valor (probablemente una negligencia del . Cuadro 18: Grado de centralidad y grado de centralidad normalizado. {necesariamente gij es siempre mas grande que gikj} Para calcular el grado de intermediación. Partamos de dos actores A y C de una red. Supongamos que entre estos dos actores existen varios caminos. gikj el número de aquellos de los contados por gij que pasan por k. como lo indica el cuadro Cuadro 19: Calcular el grado de intermediación de los actores de una red. Pueden haber varios caminos que cumplan con esa propiedad. Para todos los nodos de la red a la cual pertenecen A. focalicémonos ahora sólo en aquellos que pasan por el nodo B y llamemos N2 al número de esos caminos. El grado de intermediación de B. De todos estos caminos que van desde A hasta C y que pasan por B observemos el más corto (ver 4. bk=Suma (gikj/gij) para cada par de “i. Es importante comprender que puede suceder que el camino más corto no sea único. se debe ir a “network”. gij es el número de distancias geodésicas desde el nodo i hasta el nodo j. “Centrality” y luego “Betweennes” y “Nodes”. .4 Grado de intermediación. Llamemos N1 el número de esos caminos. 4. Se dice entonces que la intermediación de B entre A y C es de N2 / N1. Generalicemos. B y C.2 Distancias Geodésicas). es la suma de sus intermediaciones relativas a cada par de nodos de esa red. De estos últimos. Gikj es el número de caminos geodésicos entre los nodos “i” y “j” pero que pasan por el nodo “k”. gij es el número de caminos geodésicos entre los nodos “i” y “j”.programa). es decir intermediación).j” de la red. Formulación matemática: El grado de intermediación de un nodo “k” es bk (b como betweenness. 4. Existen dos maneras de calcular interpretar el Poder de Bonacich. dividido por el máximo grado de intermediación que podría obtener en esta red.El resultado del grado de intermediación de los actores de la red que hemos viendo. el poder de centralidad de Bonacich determina la centralidad de uno de los actores. Al igual que en el grado de centralidad. en relación a la centralidad de los actores a los cuales está conectado. el grado de intermediación normalizado (nBetweennes) de un actor es su grado de intermediación obtenido en la configuración de la red. . Deben seleccionarse valores negativos si el poder individual se ve incrementado por estar conectado a nodos con bajo poder y valores positivos en caso contrario. tal como lo indica el cuadro 21. Para calcular el poder de Bonacich se debe ir a “Network”. La vía ? positiva. Cuadro 21: Para calcular el Poder de Bonacich. según el parámetro ?. expresado en porcentaje. se presenta como lo indica el cuadro 20. en la medida en que los nodos a los cuales está conectado tengan mayor centralidad. “Centrality”. “Power…”. que otorga poder a un nodo. Cuadro 20: Cuadro de resultados de la intermediación. y la vía ? negativa que otorga poder en la medida en que ese entorno tenga menor centralidad. El parámetro beta es seleccionado por el usuario.5 Poder de Bonacich Dada una configuración de red de actores relacionados. .5.Cuadro 22: Ingresar el valor de Beta. Cuadro 23: Cuadro de Resultados para ß=0. Cuadro 24: Resultado de nuestro ejercicio para ß =-0. .5.Cuadro 25: Resultado de nuestro ejercicio para ß =0. de acceder al programa NetDraw. Se pueden generar adicionalmente matrices de atributos para complementar el estudio. por ejemplo. Captura de las matrices en Spreadsheet. Cuadro 26: NetDraw. a utilizar dichos datos para dos tipos de análisis:   El análisis numérico (cuantitativo). La flechas indican dos posibilidades de acceso. a través del programa Ucinet (ver punto Nº4). Las etapas del análisis de redes sociales a través de estas herramientas informáticas se puede resumir en estas etapas:     Recolección de datos.1 Abrir NetDraw El cuadro 25 indica dos maneras. mediante cliqueo simple. o el orden que se acomode mejor a los objetivos del usuario. Barra de menus y barras de herramientas de acceso directo. presenta ventanas de control de ciertas funciones gráficas que veremos a continuación. dentro del Ucinet integrado asume la función de graficar las redes sociales. Pantalla de inicio. a través de encuestas o datos ya existentes. Netdraw presenta una interfaz análoga a todos los programas en ambiente window.NetDraw El programa NetDraw. en el costado derecho. Luego de estas etapas se procede en forma separada o paralela. Cuadro 25: Abrir NetDraw. Tranformación de esos datos en datos que relacionan a los actores que van a componer la red. a partir del programa NetDraw que veremos a continuación. . 5. Generación de la matriz de adyacencia a partir de los datos relacionales. El análisis gráfico. Adicionalmente. 5. Cuadro 28: Importar matriz de datos . Lo usual es empezar con una matriz en modo 1. “abrir” y finalmente cliquear “Ok”.2 Importar datos La primera etapa en el uso del NetDraw es la importación de datos relacionales. caso al que nos limitaremos en nuestro estudio para facilitar la comprensión general. Luego se debe examinar en el disco duro. luego “seleccionar”. Cuadro 27: Para abrir una matriz de datos relacionales. para graficar la red. en la ubicación donde se guardaron los datos capturados en Spreadsheet. Es decir importar una matriz de datos relacionales capturados en Spreadsheet. obtenemos el primer gráfico siguiente: Cuadro 29: Primer gráfico de red con NetDraw. que aquí podemos ver presentes siempre en ambas direcciones. una vez cliquedo “Ok”. de mismo tamaño y los lazos (que representan la relaciones entre los nodos) viene con flechas. En este gráfico por defecto vienen los nodos de mismo color rojo.Con nuestro ejemplo anterior. puesto que las relaciones son recíprocas (simétricas). El gráfico anterior proviene de esta matriz de adyacencia. . Se indica en verde los cruces fila columna correspondientes al lazo señalado en el gráfico anterior. Las herramientas permiten cambiar los colores de todos los nodos en general. Además. Con el mismo puntero del ratón.3 Modificar características gráficas de nodos y lazos. haciendo clic en el botón derecho se pueden cambiar de color y tamaño solo los nodo seleccionados. se puede ir a “Layout” e investigar las diversas posibilidades que ofrece el programa. Cabe destacar que el programa construye el gráfico basándose en criterios matemáticos relativos a la centralidad de los actores dentro de la red. En caso de querer restaurar los criterios del programa o ver otras propuestas del ordenador en relación a esa distribución gráfica. podemos cliquear un nodo y arrastrarlo para llevarlo a una posición deseada. tamaños y formas de los nodos y lazos. las herramientas del programa permiten cambiar los colores. . si se cliquea en un solo nodo o más mediante la tecla CRTL. se pueden usar las herramientas: Para funciones adicionales de distribución de los nodos. o bien.5. 4”. En el cuadro 31 se pueden ver los siguientes cambios generales: Tamaño y color de los nodos (“nodes”). Cuadro 31: Modificaciones gráficas de nodos. color de las etiquetas de nombres (“labels”). las cabezas de la flechas y a los nodos mismos. lazos y nombres . se debe presionar “1. como lo indica el cuadro 30. se debe presionar la herramienta “L”. si se quiere hacer modificaciones a los lazos. Para activar o desactivar las cabezas de las flechas.Para hacer figurar los nombres de los nodos. se puede ir al menú de herramientas “Properties”. representada por los lazos. De forma más general. tamaño y color de loas lazos (“lines”). Cuadro 30: Acceso a las propiedades de los lazos y nodos. En caso de querer activar ek valor de la relación entre los nodos. la tecla “ ->”. . o basándose en características atributivas.4 Configuración gráfica a partir de matrices de atributos.En este gráfico se aplicaron cambios. Ahora veremos «atributed based». “General” y “attribute based” se refieren a cambiar las propiedades de los nodos o lazos en forma general. al tamaño y color de los nodos. En nuestro ejemplo. En el menú “properties” antes mencionado. en forma general. 5. al color y grosor de los lazos y al color y tamaño de las etiquetas (nombres). la matriz de atributos que capturamos es la siguiente. en función del género. luego se presiona ok. como lo muestra el cuadro 33 (cliqueando en el color se puede modificar el designado por defecto). porque no hay ningún cambio aparente en el gráfico.) Cuadro 32: Color de los nodos por sector. luego de haber capturado la matriz de atributos (que habíamos creado en el ejemplo del uso de Spreadsheet) si se va a “properties”. “nodes”. para gráficar en base a atributos.Por lo tanto. como lo hemos visto hasta ahora. Sin embargo. “color” y luego “attribute based”. Nota importante: Si los nombres de los actores en la matriz de atributos. el programa asigna por defecto colores en función del sector asignado a cada nodo por los atributos. “shape”. Aparentemente no sucedio nada. el usuario debe aportar la matriz de datos respectiva. Después de haber elegido el color de los nodos por sector. desde “properties”. . Una vez seleccionada se acepta. etc. “nodes”. se debe buscar en las carpetas de nuestros documentos donde se creo y guardó la matriz que estamos buscando. Finalmente. ya sea por diferencia o por error de sintaxis. se puede cambiar la forma de los nodos. y obtenemos el cuadro 32 (Se puede repetir esta operación con tamaño de los nodos o los lazos. como lo indica el cuadro 31. no coinciden con los de la matriz de adyacencia. el ordenador no podrá asociar correctamente los atributos a cada actor. Cuadro 31: Para abrir una matriz de atributos Luego. “Sector” en este caso. Cuadro 34: Modificar forma de los nodos en función del atributo “género”. Cuadro 33: Modificar color de los nodos a partir de atributos.“attribute based” y da por defecto círculo y cuadrado como lo muestra el cuadro 34 (que son igualmente modificables). . .Cuadro 35: Resultado de la modificación de los nodos en función de atributos.
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