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Análisis de redes sociales

Este artículo trata del concepto teórico. Para la aplicación cuantitativa a las redes sociales, véase análisis de redes sociales. Para los sitios de redes sociales, véase servicio de redes sociales. Para otros usos, véase Red social (desambiguación).

El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna. También ha ganado una gran popularidad en los siguientes campos: antropología, biología,[12] demografía, estudios de comunicación,[3][13] economía, geografía, historia, ciencias de la información, estudios organizativos,[6][8] ciencias políticas,[14] salud pública,[15][7] psicología social, estudios de desarrollo, sociolingüística e informática[16] y ahora está disponible de forma habitual como herramienta de consumo (véase la lista de software de SNA)[17][18][19][20].

Las ventajas del SCN son dobles. En primer lugar, puede procesar una gran cantidad de datos relacionales y describir la estructura global de la red relacional. tem y la selección de parámetros para confirmar los nodos influyentes de la red, como la centralidad de grado interno y externo. contexto del SNA y elegir qué parámetros definir el “centro” según las características de la red. Mediante el análisis de los nodos, los clusters y las relaciones, se puede describir claramente la estructura de comunicación y la posición de los individuos[21].

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Escrito por profesionales militares, industriales y empresariales, este libro introduce a los lectores en el análisis de redes sociales, el nuevo y emergente tema que recientemente se ha convertido en un uso significativo para la industria, la gestión, la aplicación de la ley y los profesionales militares para identificar tanto las vulnerabilidades como las oportunidades en las organizaciones de colaboración en red.

Centrándose en los modelos y métodos para el análisis del riesgo organizativo, Análisis de redes sociales con aplicaciones ofrece una cobertura fácilmente accesible, pero completa, de los fundamentos de las redes, las medidas de centralidad, la teoría de los vínculos sociales, el análisis de subgrupos, el álgebra relacional, las fuentes de datos y mucho más. También se incluyen ejemplos de cálculos matemáticos y fórmulas para las medidas de redes sociales.

Software de análisis de redes sociales

El análisis de redes sociales es el proceso de investigación de las estructuras sociales mediante el uso de redes y la teoría de grafos. Este artículo introduce a los científicos de datos en la teoría de las redes sociales, con una breve introducción a la teoría de los grafos y la difusión de la información. Se sumerge en código Python con NetworkX construyendo e implicando redes sociales a partir de conjuntos de datos reales.

Los nodos (A,B,C,D,E en el ejemplo) suelen representar entidades en la red, y pueden tener propiedades propias (como el peso, el tamaño, la posición y cualquier otro atributo) y propiedades basadas en la red (como el grado-número de vecinos o el clúster-un componente conectado al que pertenece el nodo, etc.).

Las aristas representan las conexiones entre los nodos, y también pueden contener propiedades (como el peso que representa la fuerza de la conexión, la dirección en caso de relación asimétrica o el tiempo, si procede).

Estos dos elementos básicos pueden describir múltiples fenómenos, como las conexiones sociales, la red de rutas virtuales, las redes eléctricas físicas, la red de carreteras, la red de relaciones biológicas y muchas otras relaciones.

Teoría de las redes sociales

Este artículo trata del concepto teórico. Para la aplicación cuantitativa a las redes sociales, véase social media analytics. Para los sitios de redes sociales, véase servicio de redes sociales. Para otros usos, véase Red social (desambiguación).

El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna. También ha ganado una gran popularidad en los siguientes campos: antropología, biología,[12] demografía, estudios de comunicación,[3][13] economía, geografía, historia, ciencias de la información, estudios organizativos,[6][8] ciencias políticas,[14] salud pública,[15][7] psicología social, estudios de desarrollo, sociolingüística e informática[16] y ahora está disponible de forma habitual como herramienta de consumo (véase la lista de software de SNA)[17][18][19][20].

Las ventajas del SCN son dobles. En primer lugar, puede procesar una gran cantidad de datos relacionales y describir la estructura global de la red relacional. tem y la selección de parámetros para confirmar los nodos influyentes de la red, como la centralidad de grado interno y externo. contexto del SNA y elegir qué parámetros definir el “centro” según las características de la red. Mediante el análisis de los nodos, los clusters y las relaciones, se puede describir claramente la estructura de comunicación y la posición de los individuos[21].

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