Anexo VI. Análisis relacional UCINET-VISONE

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1 Anexo VI. Análisis relacional UCINET-VISONE Lugar Essex, 2003 Konstanz, 2004 # Tilburg, 2005 UCINET VISONE Programas -Steve Borgatti (Social - Volker Schneider et al. Network Analysis -SNA) - Patrick Kenis et al. Autores -John Skvoretz (Advance SNA) Aproximación Planteamiento Ventajas Inconvenientes Social Network Analysis - Sociología; Teoría de grafos Visión Egocéntrica - 1 Profesor: Steve Borgatti/ John Skvoretz - 1 Ayudante: - Básicamente no hay discusión y las clases se fundamentan en el desarrollo de la Teoría de Grafos - Importar y exportar matrices en distintos formatos - Álgebra de matrices: sumar, multiplicar, transponer - Análisis de cliques - Escalamiento multidimensional - Visualización no es muy buena - Hay que simetrizar las matrices y se pierde info. - Prueba temporal gratuita: luego hay que comprarlo (patentado) Policy Networks (POLNET) - Ciencia Política; Sociología; Management; Informática Visión Colaborativa - Más de 5 profesores (distintas percepciones de lo qué es el SNA, POLNET y si hay o no hay teoría de redes) - Discusión y debate entre los propios profesores - Se habla mucho de diseño de las investigaciones, de la necesidad de tener teorías que sustenten los análisis de centralidad, etc. Que se realizarán después con los datos - Creación de la red de forma intuitiva (dibujando manualmente nodos y enlaces) - Excelentes visualizaciones - Visualización de relaciones no confirmadas para no tener que simetrizar relaciones perdiendo información - Se pueden exportar las redes creadas de forma intuitiva y convertirlas en matrices en UCINET (formato DL) - Software gratuito, basado en código abierto - Dependencia de UCINET para operar con las matrices -491-

2 Anexo VI. Análisis relacional UCINET-VISONE CÓMO CREAR GRAFOS? Con VISONE de manera intuitiva: Ir viendo documentos (Cuestionario, Comisión Nacional del Mercado de Valores, Prensa, Internet, etc) y con VISONE ir marcando las relaciones "TIENE POR ACCIONISTA A señalando incluso el porcentaje de capital del que es accionista. Con UCINET: Primero se elabora la matriz de datos dicotomizada 1 (hay relación) 0 (no hay relación) y después el programa dibuja la red. UCINET permite varios formatos para importar datos y crear redes

3 Qué es una medida de centralidad? There is certainly no unanimity on exactly what centrality is or on its conceptual foundations, and there is little agreement on the proper procedure for its measurement. FREEMAN, 1979 Explicación sobre la medida de status Adaptando el ejemplo puesto por BRANDES y ERLEBACH (2005:47), imaginemos dos actores a y b. Si a elige a b no basta solamente con contabilizar este voto directo para dar a b como elegido (o influyente, en nuestro caso). Es necesario contabilizar las demás nominaciones de los demás actores de la red. Si todos los demás votantes de la red eligen a x y a 1 y estos dos eligen de forma directa a a, entonces a será el actor más importante de la red. Aunque a haya votado a b y solamente haya obtenido dos nominaciones directas, todos los demás actores han votado por él de forma indirecta. Si dos expertos en una materia (1 o x) reciben muchas nominaciones de otros agentes y estos dos deciden votar a un desconocido (a) que tal vez haya sido clave en el desarrollo de un proyecto (desde la sombra), éste último desconocido tendrá mayor relevancia de forma indirecta. Figura AVI.1. Status de Leo KATZ (1953: 39-43) a partir de BRANDES y ERLEBACH, 2005:

4 Anexo VI. Análisis relacional UCINET-VISONE Figura AVI.2. Pioneros de Internet en España (VEÀ, 2002) A qué personajes destacaría en el desarrollo de Internet? Status calculada con VISONE* Eigenvector calculado con VISONE* *Relaciones directas e indirectas a los actores -494-

5 Medida de eigenvector obtenida con UCINET 49 Martinez Bonacich Eigenvector Centralities 1 2 Eigenvec neigenvec Abril Adell Aliagas Alvarez Amigot Aramberri Arnau Baran Barbera Barcelo Beertema BernersLee 13 Briz Campos Camprubi Carpintier 17 Castelo Cerf Clark Cornella Cortes Creus Crocker Domenech Espinosa Esteban FdezCalvo FdezHna Ferrer Friedl Garcia Gasulla GlezBarros Gonzalez Graners Guillen Hurtado JMas Kahn Khan Kleinrock Landweber Llamas Lopez Lozano Manas Marchan Marin Martos Medina Metcalfe Montanana Moreno Munoz Pardos Pareja Partal Postel Reales Riera Roberts Romero Roque Sainz Sanroma Sanz Serena Serra SerraMajem 71 Sola Taylor Vea Vives Descriptive Statistics 1 2 Eigenvec neigenvec Mean Std Dev Sum Variance 5 SSQ MCSSQ Euc Norm Minimum Maximum N of Obs Network centralization index=28.75% Centrality scores saved as dataset C:\Mis documentos\mentxu\ TESIS\ EigenvectorCentrality

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