LAB CORE: Entrenamiento de análisis de redes sociales Identificando subgrupos cohesivos en reses sociales

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1 LAB CORE: Entrenamiento de análisis de redes sociales Identificando subgrupos cohesivos en reses sociales Un aspecto importante del análisis de redes sociales es la identificación de grupos densos de los actores, «entre los cuales hay lasos relativamente fuertes, directos, intensos, y / o positivos». 1 Analistas de redes sociales a menudo se refieren a estos grupos de actores como subgrupos cohesivos y, en general asumen que «la interacción social es la base de la solidaridad, normas compartidas, la identidad y el comportamiento colectivo, por lo que las personas que interactúan intensamente es probable que se consideran un grupo social». 2 Analistas de redes sociales utilizan varios métodos para la identificación de subgrupos cohesivos. Una forma es agrupar a los actores basados en los atributos (por ejemplo, raza, género, etc.) Otra es utilizar el patrón de las relaciones entre los actores. En un mundo ideal habría un método que podemos utilizar para identificar subgrupos cohesionados, pero esto no es un mundo ideal, por lo que los analistas de redes han desarrollado una variedad de algoritmos para identificar los grupos de actores. Identificando subgrupos en ORA File>Open Meta-Network Data Management>Attribute Partition Tool 1. Cargue el grupo de datos Noordin Combined Complete en ORA usando el comando File>Open Meta-Network. Primero, agruparemos actores basados en atributos. Específicamente, comenzaremos repartiendo (es decir extrayendo) a esos agentes cuya afiliación primaria sea Jemaah Islamiyah usando el comando Data Management> Attribute Partition Tool. Según se ha demostrado en el resumen de ORA, la primera caja de diálogo de la herramienta de la partición le pedirá que seleccione una meta-red y los criterios de la partición, incluyendo una clase del nodo, un atributo, y un valor específico. En este caso, escoja la red Noordin Combined Complete, la opción agent como la clase de nodo, la selección Primary Group Affiliation como el atributo, y la opción 3.0 como el valor del atributo, que corresponde con Jemaah Islamiyah (Figura 1). Finalmente, presione Partition. 1 Stanley Wasserman and Katherine Faust Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge, UK: Cambridge University Press: Wouter de Nooy, Andrej Mrvar, and Vladimir Batagelj Exploratory Social Network Analysis with Pajek. Cambridge, UK: Cambridge University Press: 61.

2 Figura 1: Atributo de partición (Jemaah Islamiyah) 2. Ahora deberá ver un nuevo metared en el Administrador de metared basada en la partición de atributos (Figura 2). Figura 2: Partición de Jemaah Islamiyah Analysis>Generate Reports>Characterize Groups and Networks >Locate SubGroups 3. A continuación, seleccione el comando Analysis> Generate Reports>Characterize Groups and Networks>Locate SubGroups (no mostrado). En la caja de diálogo resultante, indique la metared que desea analizar (en este caso, la partición creada recientemente) y seleccione la opción General mathematical transformations (en rojo). Presione Next.

3 LAB CORE: Entrenamiento de análisis de redes sociales Identificación de subgrupos cohesivos en redes sociales Figura 3: Localize la pantalla 1 del informe de los subgrupos 4. En el siguiente cuadro de diálogo (no mostrado) indique que desea dicotomizar la red y presione Next. Con esto se abre un nuevo cuadro de diálogo que le pedirá que seleccione la clase de nodo y las redes para incluir en su análisis (no se muestra). En este caso, asegúrese de que agent es la única clase nodo seleccionada y asegúrese de que todas las redes de agente por agente también estén seleccionadas. Presione Next. Una nueva pantalla aparecerá y le proporciona una serie de opciones para la localización de los subgrupos dentro de la red más grande (Figura 4). En este laboratorio vamos a utilizar las opciones de los componentes, CONCOR, Newman, y Cliques y explore cada uno de ellos en orden. 3

4 Figura 4: Localice subgrupos: Opciones de agrupación 5. Vamos a empezar mirando los componentes, que son probablemente la forma más simple de un subgrafo o subred. Los componentes son subgrafos que están conectados por dentro, pero desconectados entre subgrafos. En las redes dirigidas, es posible identificar dos tipos de componentes: fuertes y débiles. Los componentes fuertes toman en cuenta la dirección donde los lazos débiles no, lo que significa que en una red no dirigida, sólo puede identificar los componentes débiles. Por otra parte, en una red no dirigida, los componentes (es decir, componentes débiles) están aislados unos de otros. Por qué cree que es así? Esto sugiere que la identificación de los componentes no puede ser muy útil en una red no dirigida con buenas conexiones. 6. Desafortunadamente, actualmente ORA no proporciona la opción de examinar los componentes fuertes y débiles de una manera similar a otros programas de SNA. Por lo tanto, nos limitaremos a algunos análisis de los componentes básicos y pasaremos a los otros algoritmos. Dos de las características interesantes de ORA es que usted puede combinar todos los aislados en un único componente o quitar todas los aislados antes de la agrupación. En este caso, voy a quitar los aislamientos antes de agrupar (Figura 5).

5 LAB CORE: Entrenamiento de análisis de redes sociales Identificación de subgrupos cohesivos en redes sociales Figura 5: Localice subgrupos: Opciones de componentes 7. A continuación, vamos a establecer nuestros parámetros para el algoritmo CONCOR, que busca identificar estructuralmente equivalentes actores. Dos actores se consideran estructuralmente equivalentes si tienen lazos idénticos entre sí y todos los demás actores en la red. Debido a que dos actores rara la vez presentan el patrón exacto de las relaciones, se utiliza un umbral de similitud para identificar los actores a considerar estructuralmente equivalentes. Los que son, se asignan a la misma clase de equivalencia o block. Mientras que en la superficie esta técnica de agrupación puede parecer sencilla, existen numerosos modelos de bloques de algoritmos para la identificación de los actores estructuralmente equivalentes. CONCOR fue uno de los primeros métodos para la identificación de actores estructuralmente equivalentes. Se basa en la observación de que calculaciones repetidas de las correlaciones entre las filas de una matriz (o columnas) eventualmente los resultados de correlación en la matriz que consistan de sólo 's y -1,00's. 3 El algoritmo comienza estableciendo una correlación entre cada par de actores, y luego cada fila de la matriz resultante por el actor por actor de correlación de la matriz se extrae y se correlaciona con cada fila. Este proceso se repite una y otra vez hasta que todos los coeficientes se acerquen al o CONCOR luego divide los datos en dos conjuntos (es decir, el conjunto de 1.00 y 3 Los coeficientes de correlación se extienden a partir del a 1.00, donde indica una correlación negativa perfecta y 1.00 indica una correlación positiva perfecta. Si dos actores comparten un patrón idéntico de relaciones (es decir, que están vinculados a los mismos actores), su correlación será de 1.00, y si dos actores tienen vínculos exactamente opuestos a otros actores, su correlación será

6 el conjunto -1,00), y el proceso se repite hasta que se agote los actores para dividir o llega a la serie de dividir (splits), elegido por los analistas. Figura 6: Localice subgrupos: Opciones CONCOR 8. Afortunadamente, ORA hace toda esta correlación para usted ( menos mal!). Seleccione la casilla de CONCOR y luego indique cuántas veces quiere dividir el conjunto de datos (es decir, la cantidad de niveles). Una división le dará dos grupos, dos divisiones le dará cuatro grupos, etc. Como puede ver en la Figura 6, he seleccionado dos divisiones de los datos. Cómo puede aplicar el algoritmo CONCOR en el contexto de las redes de oscuridad? 9. A continuación, se considera uno de los algoritmos de detección de la comunidad de Newman. Una comunidad de Newman se compone de un subconjunto de los nodos (actores) dentro de la cual las conexiones de actor a actor son densas, mientras que los bordes hacia actores en otras comunidades son menos densos. El primer algoritmo de Newman comienza con la identificación de los bordes (no actores) que son los más entre las comunidades (es decir, la intermediación de borde no intermediación de actor, centralidad). Luego, el borde con la más alta intermediación se elimina y la centralidad de intermediación de todos los bordes afectados por la eliminación se vuelven a calcular. Estos dos pasos se repiten hasta que no quedan bordes. En cada paso, una puntuación de modularidad se calcula que cuantifica la calidad de la división de la red en módulos (una puntuación alta es buena). Formalmente se calcula la fracción de los bordes que se encuentran dentro de los

7 LAB CORE: Entrenamiento de análisis de redes sociales Identificación de subgrupos cohesivos en redes sociales grupos que recibieron menos de la fracción esperada como si los bordes de la red fueron distribuidos al azar en toda la red. Figura 7: Localice subgrupos: Grupos de Newman 10. El algoritmo de Newman que vamos a explorar aquí comienza con una medida de medida modular con cada actor siendo el único miembro de una comunidad de uno. En repetidas ocasiones une a las dos comunidades cuya combinación produce el mayor incremento en la modularidad y continúa hasta que todos los actores están unidos y hay una sola comunidad. La división de la red en las comunidades que obtiene el valor de la modularidad mayor es generalmente el preferido (pero siempre tiene que comprobarlo para estar seguro). Una vez más, ORA lo hace fácil para usted. Bajo la ficha Newman, indique que desea que ORA automáticamente calcule el número de grupos que obtienen el valor la más alto de modularidad (ver Figura 7). Cómo se puede aplicar este tipo de subgrupos al contexto de las redes oscuridad? 11. A continuación, consideramos camarillas. Una pandilla es un grupo de actores donde cada actor en la red tiene un lazo a cada otro actor. Por supuesto, este es un supuesto poco realista, pero identificando la mayor pandilla en una red es una manera de identificar en un subgrupo el núcleo de la red (Nota: no siempre funciona). Los actores también pueden pertenecer a más de una pandilla, y los actores que lo hacen, a menudo se consideran estar en una posición de poder. De hecho, se habrá dado cuenta al calcular las métricas de centralidad en sesiones anteriores del laboratorio, uno de las métricas era la cuenta (monto) de la pandilla (clique 7

8 count). Para identificar camarillas con ORA, seleccione la opción cliques e indique que el tamaño de pandilla mínimo debe ser el 3. Figura 8: Localice subgrupos: Opciones de la pandilla 12. En el siguiente cuadro de diálogo (no mostrado), seleccione la opción Create group membership network y la opción Add a new meta-network with located subgroups. Seleccione Next. En la pantalla final (no mostrada), seleccione HTML y Salida de texto (Text outputs), proporcione un nombre de archivo y presione Finish. El informe que genera ORA indica el grupo al que pertenece cada actor de acuerdo a los algoritmos de agrupamiento seleccionados. Recuerde que para los componentes no dirigidos, los actores pueden ser conectados entre sí por un vínculo directo o indirecto: Para el algoritmo de Newman dejamos que ORA elija el número ideal de grupos, para CONCOR indicamos que queríamos 4 grupos (es decir, dos niveles o divisiones ); y para el análisis de camarilla un actor puede ser miembro de más de un grupo. Por lo tanto, los algoritmos lo más probable es que te den resultados diferentes. Cuántos componentes y grupos de Newman existen? Cuales actores parecen ser estructuralmente equivalentes basados en nuestros parámetros? Cuántos actores constituyen a la mayor pandilla? Cuales actores pertenecen a la mayoría de las pandillas? 13. Ahora, visualice los subgrupos de la red. Seleccione las nuevas redes de subgrupos creadas (es decir, Noordin Combined Complete Primary Group Affiliation=3.0 Groups) en el Administrador de metared y en la leyenda,

9 LAB CORE: Entrenamiento de análisis de redes sociales Identificación de subgrupos cohesivos en redes sociales desactive todas las clases de nodos en subgrupos. La Figura 9 muestra la red antes de anular la selección de las clases de nodos de subgrupos. Figura 9: Subgrupos de Jemaah Islamiyah con classes de nodos de subgrupos en el visualizador Display>Node Appearance >Node Color>Color Nodes by Component Display>Node Appearance >Node Color>Color Nodes by CONCOR Grouping Display>Node Appearance >Node Color>Color Nodes by Newman Grouping 14. Siguiente, coloree los nodos por el componente que pertenecen seleccionando el comando Display>Node Appearance>Node Color>Color by Component, a continuación, repita el procedimiento para CONCOR (tendrá que indicar cuántas veces desea dividir los datos ) y Newman (ORA ofrece una valor de modularidad). Cómo se comparan estos resultados con los que se obtuvieron usando el informe de los subgrupos para localizar en ORA? Tenga en cuenta que los colores que usa ORA suelen ser bastante similares, por lo que puede parecer que ORA ha asignado dos nodos a un mismo grupo, cuando en realidad no lo ha hecho. Puede determinar qué grupo de un nodo ha sido asignado seleccionando el (los) nodo (s) o seleccionando las clases de nodos (on and off) en la leyenda. Estas visualizaciones le han ofrecido algún resultado interesante? 9

10 Figura 10: Agrupacion de miembros de Newman con una afiliacion primaria de la JI 15. Por último, desarrolle su propio análisis exploratorio de los agregados de la red de Noordin utilizando las dos categorías de agrupación indicada anteriormente (es decir, la agrupación de atributos y patrones de las relaciones entre los actores). Una vez que haya terminado, este preparado para contestar las siguientes preguntas: Qué atributos utilizo para agrupar? Qué técnica(s) aplico para agrupar por lazos? Cuál fue su proceso general para la agrupación de la red? Sus técnicas de agrupamiento, produjeron algún resultado interesante?

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