1 Taller de práctico de Ucinet Luis Rull Muñoz mecus.es – luisrull.es CURSOS DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA 2010 Universidad de León- Campus.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Conceptos básicos de redes: nodos, enlaces, puentes…
Advertisements

Tania Guzmán García Luis González Varela Alexandre González Rivas
Un proceso de enseñanza-aprendizaje eficiente y consciente requiere ser dirigido sobre la base de la determinación científica de los objetivos, elemento.
Unidad 5. Revisión de conceptos principales Las redes sociales son estructuras sociales compuestas de grupos de personas, las cuales están conectadas.
VARIABLES Las variables son los aspectos o características
GRAFOS Presentado por: Oscar Leonardo Ramírez John Freddy Sandoval
MARCO TEÓRICO III UNIDAD DE APRENDIZAJE
Teoría del Conocimiento
Teoría de Grafos I semestre 2009 UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA
Opepenheimer (citado por R. Corbacho, USB, 2005)
MATEMÁTICAS DISCRETAS.
“GRAFOS” Chacón Zamora José Christian González García Andrea
Taller Senderos de Impacto U A Chapingo, México, Marzo 12 al 14, 2007 EULACIAS.
VARIABLES Las variables son los aspectos o características
M A E S T R Í A E N G E S T I Ó N U R B A N A 1. OBJETIVO 2. POBLACIÓN OBJETIVO 3. LÍNEAS DE FORMACIÓN E INVESTIGACIÓN 4. METODOLOGÍA 5. PROGRAMA ACADÉMICO.
TEORIA DEL CONOCIMIENTO EL CONOCIMIENTO DE LA REALIDAD LA NECESIDAD DE CONOCER LA REALIDAD.
Ps. Rafael Cendales Reyes Universidad Nacional de Colombia
Analisis y Diseño de Algoritmos Tema: Grafos 3ra Parte
Matrices y Sociogramas: La recogida, grabación y visualización de datos de redes sociales Redes Sociales: Conceptos Básicos I.
Taller de práctico de Ucinet
Problemes de Viatjants
AED I. Estructuras de Datos.
Reconstruyendo la red de lazos personales. Metodología egocéntrica para investigación sociocéntrica Pablo De Grande -
Grafos. Un Grafo G es un par de conjuntos (V, E), donde V es un conjunto no vacío de elementos llamados vértices o nodos y E es un conjunto formado por.
Análisis de Redes Sociales
ANALISIS DE DATOS CON EXCEL
Procedimiento para la evaluación de Distancias Semánticas
I n s t i t u t o T e c n o l ó g i c o d e T e c n o l ó g i c o d e V i l l a h e r m o s a ING. EN SISTEMAS CATEDRATICO: I.I. Zinath Javier Gerónimo.
Blogs y demás cosas raras, elementos de promoción empresarial Innovatics II Cádiz, 15 diciembre2009.
Matemáticas Discretas
P ROGRAMA S EMINARIO S ENTANDO MÁS A CTORES A LA M ESA II. N UEVOS A CTORES PARA LA D ESCENTRALIZACIÓN Concertación Público – Privada y Redes de Política.

Algoritmos y Estructuras de Datos III (segunda parte) 1er cuatrimestre 2010 Min Chih Lin Irene Loiseau.
VI REUNIÓN DE ANTROPOLOGÍA DEL MERCOSUR Conocimiento situado y Capital social.
Introducción al análisis de redes sociales
1 Analizar Redes Sociales. Un curso práctico. Luis Rull Muñoz mecus.es – luisrull.es CURSOS DE EXPERTO UNIVERSITARIO Universidad Pablo de.
Matemáticas Discretas
Grafos Emmanuel Parada..
© Sean Everton Análisis de Redes Sociales: Introducción Parte I.
s t a c b d Grafos.
Legorreta García Gloria
Análisis de Redes Personales Javier Ávila Molero Universidad Autónoma de Barcelona Grupo investigación Egoredes
Una aproximación a la visión
Sesión 3: Teoría de Grafos
ANÁLISIS DE REDES SOCIALES Grupo 5 5 de octubre de 2010 Gonzalo César Gutiérrez Tobal, Sergio Aldea López, Luis Hernando Cárdaba, Miguel Ángel Jimenez.
UNIDAD 1.- EVALUACIÓN DE DATOS ANALITICOS
Titular: Agustín Salvia
Integrantes: Lobato Colín Sabina Juárez Romero Michelle Grupo:101 Equipo:21.
Cecilia Laborde González
Métodos Cuantitativos
PRESENTADO POR:  Aliaga Ordoñez, Rebeca  Barzola Fierro, Mariella  Verastegui Borja, Eduardo UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ FACULTAD DE EDUCACIÓN.
 1. La evolución de las redes sociales  Las redes sociales han provocado un cambio en el modo de relacionarnos y de comportarnos. Lo cierto es que un.
Redes Sociales Las redes sociales son estructuras sociales compuestas de grupos de personas, las cuales están conectadas por uno o varios tipos de relaciones,
GRAFOS.
Historia del concepto de red social. Alumna: Paola Mijares Retana Maestro: Genaro Burciaga Computación 1 G t.v.
Conjuntos de Personas. Redes Sociales Personas que no necesariamente se conocen entre sí. Una red se define como un colectivo de personas en la que cada.
APLICACIONES DE LAS MATRICES
Dr.Walther,CASIMIRO URCOS
M.C. Meliza Contreras González
GOBERNANZA: GOBIERNO EN RED
ALGORITMO FLOYD WARSHALL
Definición conceptual y operacional de variables
 Las redes sociales son estructuras sociales compuestas de grupos de personas, las cuales están conectadas por uno o varios tipos de relaciones, tales.
Dra. Myriam Castro Bases teóricas y nuevas tendencias de l a psicología industrial y organizacional.
Análisis de redes sociales como fuente de información relevante Correo electrónico: CONTACTO Instituto de.
Modelos de intervención en Trabajo Social
Gestión de la información y el conocimiento II Bibliometría Ángela Valderrama Muñoz Ingeniera de Sistemas (UdeA) Especialista en Alta Gerencia(UdeA) Magister.
Conclusiones: En este trabajo se ha demostrado que se pueden aplicar los algoritmos OCH al ajuste de los parámetros de un modelo borroso mediante la discretización.
Definiciones elementales: densidad, distancias. Centralidad. Cohesión
Transcripción de la presentación:

1 Taller de práctico de Ucinet Luis Rull Muñoz mecus.es – luisrull.es CURSOS DE EXTENSIÓN UNIVERSITARIA 2010 Universidad de León- Campus Ponferrada 1er Curso de Análisis de Redes Sociales con entrenamiento en UCINET. Nivel básico.

2 Luis Rull. Alias “el pesado” a.¿Quién soy? b.¿Qué he hecho? c.¿Qué hago? d.¿De qué va este taller? e.¿Hay algo original en esta presentación? –¡¡¡¡NO!!!! –Todo es copiado, plagiado… no hay ninguna idea original Creative Commons (Sin atribución)

3 Tres concepciones de la disciplina. a.Metafórica b.Aproximación estructural a los fenómenos sociales. c.Análisis formal de redes sociales (Social Networks Analysis)

4 Aspectos distintivos de la ARS. a.Fenómeno estudiado. b.Perspectiva teórica. c.Metodología. Tipo de datos –Datos atribucionales  Variaciones –Datos ideacionales  Tipologías –Datos relacionales  Redes

5 ¿Qué hace el ARS? Datos y realidad –Los datos reflejan una observación de la realidad. –Matrices –Grafos

6 Tipos de datos relacionales –Según naturaleza: Binarios Nominales Ordinales Intervalo –Según Medición Binarios (0/1) Orientados (+/-/0) Ponderados –Según Relación Recíproco Orientado

7 Tipos de redes I –Completas / Egocéntricas –Relación / Afiliación

8 Tipos de redes II CompletasEgocéntricas Relación (Modo 1)Relaciones entre todos los miembros de un grupo determinado (Población) Relaciones de los miembros de la población con un individuo específico (Ego) Afiliación (Modo 2)Relaciones entre los miembros de un grupo con los miembros de otros completamente distinto Relaciones de dos grupos distintos de entidades con un individuo específico

9 Conceptos básicos de teoría de grafos 1.El problema de los puentes de Königsberg)

10 Conceptos básicos de teoría de grafos 2.La solución de Euler

11 Conceptos básicos de teoría de grafos 2.La solución de Euler

12 Conceptos básicos de teoría de grafos ¿Qué es esto?

13 Conceptos básicos de teoría de grafos 1.La importancia de la naturaleza de la relación. 2.Lógica y empíria. Errores de medida. a.Orientación empírica b.Orientación lógica 3.Fuerza de la relación. a.Similitud b.Diferencia 4.Transformación de matrices. 5.Ejemplo de simetrización y dicotomización. (CITIES)

14 UCINET y sus programas asociados –Matriz entra  Matriz sale –Archivo entra  Archivo sale –Editor de redes (Matrix Spreadsheet Editor) –Programas de visualización Netdraw Keyplayer Pajek –Ejemplo: Amigas y fiestas (Davis)

15 Centralidad y centralización Centralidad y Centralización 1.¿Qué es se central? 1.Más relaciones (De grado/Degree) 2.Más cercanía (Closeness) 3.Más intermediación (Betweennes ) 4.Más relaciones con gente importante 2.¿Cómo medir si en una red la centralidad está muy disitribuida o es muy desigual?

16 Las mujeres del sur DAVIS SOUTHERN CLUB WOMEN DATASET DAVIS DESCRIPTION One 18x14 matrix, binary. BACKGROUND These data were collected by Davis et al in the 1930s. They represent observed attendance at 14 social events by 18 Southern women. The result is a person-by-event matrix: cell (i,j) is 1 if person i attended social event j, and 0 otherwise. REFERENCES Breiger R. (1974). The duality of persons and groups. Social Forces, 53, Davis, A et al. (1941). Deep South. Chicago: University of Chicago Press.

17 Transformaciones 1.Matrices de adyacencia y de distancia (I) I I W W W W W W W W W S S S I I W W W W W W W W W S S S

18 Transformaciones 2.Matrices de adyacencia y de distancia (II) Geodesic Distances I I W W W W W W W W W S S S I I3 0 3 W W W W W W W W W S S S

19 Densidades y métricas Densidad D= D=

20 Densidad red no dirigida 15.Ejemplo Densidad d=

21 Pero… ¿qué pasa si es dirigida? Grado (Nº de enlaces de un nodo) i.Grado entrada ii.Grado de salida

22 Densidad en redes dirigidas Grado (II) Densidad= 0.4

23 Información en movimiento Conceptos a.Camino (Path) (No se repiten los nodos) (A-F-D-B-C-E) b.Sendero (Trail) (No se repiten líneas) (E-C-A-D-F-A-B) c.Paseo (Walk) (Sin restricciones) (A-B-C-A-F-D-B) Medidas de flujo i.Longitud ii.Distancia

24 ¿Cómo de largos son los caminos? a.Diámetro b.Distancia Media c.Aplicaciones a.Intercambios (regalos, monetarios) (Un objeto no divisible ni copiable) (No ubicuidad. Repetición Permitida. Intercambio uno a uno) b.Chismorreo ( , referencias artículos, innovaciones informáticas nivel 2...)(Copiable, reproducible, intercambio uno a uno (con excepciones) Repetición permitida pero poco común) c.Infecciones (Sida,...) (Copiable, reproducible, inetrcambio uno a uno. Repetición no suele ser permitida)

25 ¿Qué medida usamos? Intercambios  Paseo Chismorreo  Sendero Infecciones  Caminos

26 Componentes-Conectividad –Conjunto máximo de nodos alcanzables por algún Camino –Grafos concetados  Un solo componente

27 Conectividad Conectividad de línea entre nodos a y b es el número mínimo de líneas que deben ser desconectados a y b. Conectividad de nodo entre a y b es el número mínimo de nodos para desconectar a y b

28 Puntos de Corte Nodo que, al ser eliminado aumenta el número de componentes

29 Puente Enlace que, al ser eliminado aumenta el número de componentes Puentes locales

30 Granovetter Los lazos débiles crean transitividad Enlaces que son parte de triples transitivos no pueden ser puentes. Sólo los lazos débiles pueden se puentes Consecuencias en innovación