Análisis de redes sociales. Posibilidades para la investigación en estrategia empresarial

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1 Workshop: Nuevas Tendencias en los Métodos de Investigación en Estrategia Empresarial. Salamanca, enero 2013 Análisis de redes sociales. Posibilidades para la investigación en estrategia empresarial F. Xavier Molina Morales Departament d'administració d'empreses i Marketing Universitat Jaume I de Castelló (Spain) AERT-(INGENIO-CSIC) IIDL-UJI

2 Análisis de redes sociales. Posibilidades para la investigación en estrategia empresarial 1.-El capital social o relacional 2.- Qué es el análisis de redes sociales. Aspectos básicos 3.- Un ejemplo ilustrativo 4.- Comentarios finales

3 1.-El capital social o relacional

4 El capital social Justificacion La existencia de un gran número de aglomeraciones territoriales de empresas en nuestro entorno cercano De la observación de la realidad a la revisión de las propuestas teóricas existentes en la literatura Nuestra adscripción a una disciplina académica específica requiere que el análisis sea hecho desde una Teoría de la Empresa Una perspectiva teórica que se base en la empresa / organización individual como unidad de análisis.

5 Social capital Concepts The sum of actual and potential resources embedded within, available through, and derived from the network of relationships possessed by an individual or social unit (Nahapiet and Ghoshal, 1984: 243). Advantages Firm s access to external information and knowledge sources. Main contribution to Theory The amount of social capital explains access to external knowledge sources and consequently the firm s value creation. Firms with superior network structures may be better able to exploit their internal capabilities to enhance their performance (Zaheer and Bell, 2005).

6 Dimensions of social capital Relational dimension. It can be distinguished between strong or weak ties or relations. Cognitive dimension. Degree of cohesion, the degree in which actors share the same language, norms, values or culture. Structural dimension. It can be distinguished between dense or disperse structure of the network.

7 Forms of social capital: bonded social capital Bonded capital refers to the connections between similar actors reinforcing homogeneity. A dense network, with well-defined boundaries, where actors know each others. This social network may generate shared values and norms, among others trust, solidarity, reciprocity and so on. The relationships are repetitive, frequent and long term. They favor particularly the tacit knowledge transmission Coleman, J.S. (1988): Social capital in the creation of human capital. American Journal of Sociology 94: Coleman,. J.S. (1990): Foundation of Social Theory. Harvard University Press. Cambridge, MA. Krackhardt, D. (1992): The strength of strong ties: the importance of philos. En N. Nohria y R. Eccles (Eds.). Networks and Organizations: Structures, Form and Action: Harvard Business Press. Boston. MA Uzzi, B. (1996): The sources and consequences of embeddeness for economic performance of organizations: the network effect. American Sociological Review 61: Uzzi, B. (1997): Social structure and competition in interfirm networks. The paradox of embeddeness. Administrative Science Quarterly 42:

8 Forms of social capital: bridging social capital Bridging Capital is generated in networks when an actor is connected with actors which are unconnected each other. They are disperse structure network weak ties. Under these conditions actors avoid useless repetitions and redundancies. Moreover, actors acting as brokers can access new and exclusive information and knowledge. Granovetter, M. (1973): The strength of weak ties. American Journal of Sociology 78: Burt, R.S. (1992): Structural Holes: The Social Structure of Competition. Harvard University Press, Cambridge, MA. Burt, R.S. (1997): Contingent value of the social capital. Administrative Science Quarterly 42: McEvily, B. and Zaheer, A.. (1999): Bridging ties: A source of firm heterogeneity in competitive capabilities. Strategic Management Journal 20, 12:

9 social network value creation framework Factors Relational perspective Value Physical and cognitive proximity Share values Non business relationships (friendship and family etc.) HHRR mobility Spin-off processes Common formation academic background Social interactions Bonded Capital Strong (frequent and intimate) ties Dense network Relations between similar actors, cognitive proximity Value creation through exploitation strategies Incremental innovation Trust and low costs of transaction Diffusion of the tacit knowledge Diffusion of high quality information Leader firms Technological gatekeepers Intermediary local institutions KIS Boundary Spanners Bridging Capital Weak (infrequent) ties Disperse network Relations between dissimilar, cognitive distance Value creation through exploration strategies Radical innovation New ideas, information or knowledge Certain degree of exclusivity in ideas, information or knowledge

10 2.- Qué es el análisis de redes sociales. Aspectos básicos

11 Razones para el uso de la técnica de análisis de redes Permite la visualización de la estructura de red y el posicionamiento del actor Dificultad de obtener la indicadores relacionales objetivos, cuantitativos y fiables con otras técnicas Existencia de un gran número de indicadores que permite más opciones, una mayor variedad de proposiciones teóricas Mejor aceptación de los trabajos por parte de los revisores en este campo

12 Qué es el análisis de redes sociales? El análisis de redes sociales es un metodología interdisciplinar La mayor atención se presta a las relaciones y no a los atributos. La información debe ser considerada como propiedades de los sistemas sociales Focalización en el sentido de la interdependencia y en los efectos emergentes. Es una metodología distintiva que utiliza determinadas técnicas de recogida de datos, análisis de datos, representación visual, etc.

13 Qué es el análisis de redes sociales? CONCEPTOS NIVELES DE ANÁLISIS Nodos Actor/Node/Point/Agent (social entities such as persons, organizations, cities, etc.) Vínculo Tie/Link/Edge/Line/Arc: represents relationships among actors. Relación bilateral, Diada Dyad: consists of a pair of actors and the (possible) tie(s) between them. Triada Triad: a subset of three actors and the (possible) tie(s) among them. Red social Social Network: finite set or sets of actors and the relation or relations defined on them. Persona: Individual Grupo: Team Unidad: Unit Organización: Organization Red interorganizativa: Social network Meso / Macro: Cluster, region, país

14 Qué es el análisis de redes sociales? TIPOS DE RELACIONES FUENTES DE DATOS Parentesco: Kinship: brother of, father of Posiciones sociales: Social Roles: boss of, teacher of, friend of Afectivas Affective: likes, respects, hates Cognitivas: Cognitive: knows, views as similar Acciones: Actions: talks to, has lunch with, attacks Transferencia de recursos: Transfer of resources: business transactions, lending, etc. Cuestionarios: Questionnaires Observación directa: Direct Observation Fuentes documentales: Written Records: archival or diary Experimentos: Experiments

15 Qué es el análisis de redes sociales? Indicadores de estructura, centralidad, betweeness, etc. UCINET Network Analysis program. Available through: Gráficos GEPHI https://gephi.org/ The Open Graph Viz Platform PAJEK Package for large network analysis. Análsis longitudinales, interaciones entre diversas redes. SIENA Simulation Investigation for Empirical Network Analysis. A new version that contains BLOCKS and SIENA can be downloaded.

16 Qué es el análisis de redes sociales? Referencias para empezar Molina, J. L. (2001). El Análisis de Redes Sociales. Barcelona: Ediciones Bellaterra Wasserman, S. and K. Faust, 1994, Social Network Analysis. Cambridge: Cambridge University Press. Borgatti, S., M. Everett, and L. Freeman (2002): Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis. Analytic Technologies, Harvard. Bonacich, P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal os sociology, 5, Burt, R. S. (1976). Positions in Networks. Social Forces, 55, Cook, K. S., Emerson, R. M., Gillmore, M. R., & Yamagishi, T. (1983). The distribution of power in exchange networks: Theory and experimental results. American Journal of Sociology, 89, Doreian, P. (1974). On the connectivity of social networks. Journal of Mathematical Sociology, 3, Freeman, L. C. (1979). Centrality in social networks: Conceptual clarification. [doi: DOI: / (78) ]. Social Networks, 1(3), Freeman, L. C., Borgatti, S. P., & White, D. R. (1991). Centrality in valued graphs: A measure of betweenness based on network flow. [doi: DOI: / (91)90017-N]. Social Networks, 13(2), Hanneman, R. A., & Riddle, M. (2001). Social Network Analysis. University of California, Riverside. Hanneman, R. A., & Riddle, M. (2005). Introduction to Social Network Methods. Riverside (CA): Department of Sociology, University of California. Mintz, B., & Schwartz, M. (1985). The power structure of American business. Chicago: University of Chicago Press. Mizruchi, M. S. (1982). The American corporate network, Beverly Hills, California: Sage Publications. Snijders, T.A.B. (2001) The statistical evaluation of social network dynamics, Sociological Methodology , 40: Snijders, T.A.B., Steglich, C.E.G. and Schweinberger, M. (2007) 'Modeling the co-evolution of networks and behavior', in Kees van Montfort, Han Oud and Albert Satorra (eds), Longitudinal Models in the Behavioral and Related Sciences. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum. pp

17 3.-Un ejemplo ilustrativo

18 Un ejemplo ilustrativo Roster recall method Red de Información de Negocio (Morrison, 2008; Morrison y Rabellotti, 2009): Cuál de los siguientes agentes le ha prestado información relacionada con el negocio en los últimos tres años? (Por ejemplo: uevas oportunidades de negocio, nuevos vendedores y proveedores, disponibilidad de inputs, reglamentos y legislación, subvenciones...). Red de Conocimiento Tecnológico (Giuliani y Bell, 2005; Giuliani, 2007; Morrison y Rabellotti, 2009; Ramírez-Pasillas, 2010): Si su empresa necesita resolver algún problema técnico o recibir ayuda en este área con cuál de los agentes del listado ha mantenido relaciones en los últimos tres años. El conocimiento técnico incluye aspectos como técnicas de producción, aditivos químicos, materias primas, características y prestaciones de la maquinaria y la tecnología, aplicaciones de esmaltes, nuevas tecnología etc. Muestra 167 empresas Cluster cerámico Castellón (diversas actividades: finales, esmaltes, maquinaria..) 21 Instituciones de apoyo internas 38 Instituciones de apoyo externas CLUSTER CERÁMICO DE CASTELLÓN

19 Gráficos realizados con UCINET 6 y Gephi Visualización de la red, gráficos Propiedades básicas de la estructura de red Medidas de centralidad de los actores de la red Indegree / Outdegree Centralidad (Closeness) Betweenness (Brokerage s roles)

20 Red de Información de Negocio (IN) Red de Conocimiento Tecnológico (KN) Gráficos realizados con Gephi

21 Red de Información de Negocio (IN) Red de Conocimiento Tecnológico (KN) Gráficos realizados con Gephi

22 Red de Información de Negocio (IN) Red de Conocimiento Tecnológico (KN) Castelló de la Plana Castelló de la Plana Fuente: Martinez-Chafer (2012) Gráficos realizados con Gephi

23 Propiedades básicas de la estructura de una red Este primer grupo de indicadores derivados del análisis de redes sociales está basado en las propiedades generales de las redes. Tamaño Densidad Distancia geodésica Diámetro Representa al número de lazos o vínculos posibles (potenciales) entre sus actores Nos da una idea del nivel de aprovechamiento de las posibilidades de conexión que tiene una red. Este indicador mide la relación que existe entre el número de lazos presentes en una red y el número de lazos lógicamente posibles. Es el número de relaciones en el camino más corto posible de un actor a otro. Cuando dos nodos son adyacentes, la distancia entre ellos es 1. Si el actor X contacta con Y, Y contacta con Z y X no contacta con Z, entonces la distancia que separa a X y Z es de 2 y así sucesivamente. Este indicador nos proporciona información sobre cuál es la mayor distancia geodésica

24 Tamaño Densidad Distancia geodésica Diámetro Gráficos realizados con UCINET Valoración de la red analizada, en términos de densidad y proximidad geodésica 2.- Comparación con redes del mismo tipo de relaciones en otra localización 3.- Comparación entre redes en la misma localización formadas con otro tipo de relaciones 4.- Analizar el impacto de la incorporación de otro grupo de actores

25 Tamaño Densidad Distancia geodésica Diámetro Propiedades básicas de la red analizada, impacto de las organizaciones de apoyo, valores medios de los indicadores Indicator Size Density Diameter Compactness Geodesic distance Business information Network (only firms) Technical knowledge network (Only firms) Business information Network (firms plus organizations) Technical knowledge network (Firms plus organizations) Variation In Business information Network Variation in the technical knowledge Network 27,930 27,930 50,400 50,400 22,470 22, % 6.31% 9.00% 7.90% 2.57% 1.39%

26 Medidas de centralidad Rango (degree) Cercanía (closeness) Grado de Intermediación (betweenness) Los vínculos directos de los actores de una red con el resto de miembros de la misma. Rango de entrada (indegree), el número de enlaces que llegan a un nodo, y del rango de salida (outdegree), el número de enlaces que salen de un nodo Tiene en cuenta tanto las distancias geodésicas directas como las indirectas Indica la frecuencia con la que un actor aparece en el camino más corto que conecta a otros dos nodos, dicho camino se denomina como camino geodésico. A través de este indicador podemos valorar la capacidad de un actor para ser un broker.

27 Rango (degree) ABSORBER: If I/O C.I is > 1: the firm is a net absorber of knowledge SOURCE: If I/O C.I: is < 1: the firm is a net source. of knowledge MUTUAL EXCHANGE - If I/O C.I is about 1, the firm engages in the mutual exchange of knowledge. ISOLATE Firms with In and Out centralities approximating to 0 ABSORBER SOURCE MUTUAL EXCHANGE ISOLATE

28 Rango (degree) Los vínculos directos de los actores de una red con el resto de miembros de la misma. Rango de entrada (indegree), el número de enlaces que llegan a un nodo, y del rango de salida (outdegree), el número de enlaces que salen de un nodo 1.- Cómo son las empresas que son ABSORBER o SOURCE? 2.- Implicaciones de ser ABSORBER o SOURCE. mejora la performance de la empresa, su creación de valor? 3.- Aprovechan mejor los vínculos las empresas con mejores recursos internos?

29 Rango (degree) 1.- Cómo son las empresas que son ABSORBER o SOURCE? External Openness Betweeness Indegree/Outdegree Centrality Index Productive activity Indegree/Outdegree Centrality Index Constant (.1.275)*** External Openness (.404) ** Betweeness.010 (.002)*** Productive activity 3.06 (.520)*** Size (.836) F 21.77*** R Adjusted R Regression analysis for the Indegree/Outdegree Centrality Index N = 167; p<.01 ***; p<.05**; p<.1* Non standard coefficients (errors in brackets)

30 Rango (degree) 2.- Implicaciones de ser ABSORBER o SOURCE. mejora la performance de la empresa, su creación de valor? Betweeness Absorber Source Performance (Resultados económicos) Mutual exchange

31 SOURCE ABSORBER MUTUAL EXCHANGE

32 SOURCE ABSORBER MUTUAL EXCHANGE

33 Rango (degree) Cercanía (closeness) Grado de Intermediación (betweenness) Importancia relativa de la actividad productiva / Impacto de la existencia de organizaciones de apoyo Business information network Technical knowledge network Degree Betweenness Closeness Degree Betweenness Closeness Firms End product firms Glaze and frits Machinery and equipment Special and decorative pieces Atomized clay Ceramic additives Supporting organizations Public Supporting organizations Private Supporting organizations Internal Supporting organizations External Supporting organizations Mean

34 Rango (degree) Closeness Cercanía (closeness) Grado de Intermediación (betweenness) Degree Betweenness

35 Grado de Intermediación (betweenness) Indica la frecuencia con la que un actor aparece en el camino más corto que conecta a otros dos nodos, dicho camino se denomina como camino geodésico. A través de este indicador podemos valorar la capacidad de un actor para ser un broker a a está en el camino de b y c b c 1.- Implicaciones de tener un mayor grado de intermediación. mejora la performance de la empresa, su creación de valor? 2.- Aprovechan mejor este poder las empresas con mejores recursos internos? 3.- Cómo son las empresas que con mayor poder?

36 Podemos considerar que la red está compuesta de varios grupos de actores homogéneos, en términos de: empresas de la misma actividad, de la misma localización, instituciones de la misma naturaleza ( públicas / privadas) Coordinator Itinerant broker Gatekeeper Representative Liaison Gould RV, Fernandez RM Structures of Mediation: A Formal Approach to Brokerage in Transaction Networks. Sociological Methodology 19:

37 Roles de Brokerage: Para obtener estas variables utilizaremos el paquete de software UCINET (Borgatti et al., 2002). A través de este programa informático podemos obtener las medidas que nos permiten evaluar el nivel que presenta cada actor con respecto a cada uno de los roles de intermediación estudiados. R&D EFFORT COORDINADOR GATEKEEPER REPRESENTANTE LIAISON INNOVATION

38 R&D EFFORT COORDINADOR GATEKEEPER REPRESENTANTE LIAISON INNOVATION Red de información de negocios Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Constante -0,046 (0,118) -0,044(0,153) -0,088 (0,132) -0,19 ( 0,137) Tamaño 0,244 (0,125)* 0,085(0,117) 0,241 (0,101)** 0,166 (0,111) Apertura Externa 0,177 (0,100)* 0,149 (0,090) 0,017 (0,081) 0,038 (0,092) Coordinador 0,277 (0,095)*** 0,181 (0,084)** 0,449 (0,207)** Gatekeeper 0,175 (0,106) 0,231 (0,091)** -0,375 (0,270) Representante -0,177 (0,098)** -0,126 (0,085) -0,265 (0,157)* Liaison 0,374 (0,190)** 0,159 (0,168) 0,803 (0,420)* Esfuerzo en I+D 0,446 (0,085)*** 0,400 (0,160)** Esfuerzo en I+D X Coordinador -0,394 (0,256) Esfuerzo en I+D X Gatekeeper 0,753 (0,322)** Esfuerzo en I+D X Representante 0,193 (0,201) Esfuerzo en I+D X Liaison -0,729 (0,453) F 7,382*** 7,193*** 12,132*** 8,496*** R 2 0,168 0,385 0,555 0,594 R 2 ajustada 0,145 0,331 0,51 0,524 Incremento de R 2 0,217*** 0,171*** 0,038

39 4.- Comentarios finales

40 Balance y comentarios finales Oportunidades Tiene una gran variedad de indicadores por explorar. Por lo tanto con un gran potencial. Permite complementarse con otras técnicas de análisis, como los análisis multivarientes, ecuaciones estructurales, etc. Permite la combinación de los aspectos relacionales con los internos a la empresa, recursos y capacidades internas. Permite realizar estudios longitudinales que capten las dinámicas de formación y evolución de las redes. Permite analizar las interacciones entre las redes de distinta naturaleza o de distintos tipo de relación. Puede utilizar distintas unidades de análisis (individual, unidad, organización e interorganizativa y se puede aplicar diversos líneas de interés de la estrategia empresarial (RRHH, Gobernanza, Alianzas estratégicas.) Metodología bien aceptada por las revistas de Management y Business, y permite acceder a otros grupos de revistas.

41 Balance y comentarios finales Amenazas Peligro de una excesiva socialización (over-socialized) de los fenómenos empresariales (Granovetter, 1983). EL marco teórico incluye conceptos umbrela, utilizado de manera indiscriminada Peligro de existencia de artificios estadísticos sin sentido ni aportación teórica. Problemas específicos de la metodología: necesidad de completar los datos del total de red, dificultad de responder por parte de la empresa, asimetría de la información, etc. Necesidad de un masa crítica mínima para que sea plenamente aceptada

42 Balance y comentarios finales En definitiva, el análisis de redes no constituye una metodología que pueda ser alternativa o sustitutiva de las metodologías existentes. Sin embargo es un instrumento útil y riguroso que permite analizar determinados fenómenos donde las relaciones priman más que los atributos. En todo caso, permite visualizar y analizar los mecanismos que permiten a las organizaciones acceder y explotar las fuentes de conocimiento.

43 Gracias por la atención

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