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Análisis de redes sociales

Diagrama de red social que muestra los lazos de amistad entre un conjunto de usuarios de Facebook. El análisis de redes sociales ( ARS ) es el proceso de investigar estructuras ...

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Diagrama de red social que muestra los lazos de amistad entre un conjunto de usuarios de Facebook.

El análisis de redes sociales ( ARS ) es el proceso de investigar estructuras sociales mediante el uso de redes y teoría de grafos . [ 1 ] [ 2 ] Caracteriza las estructuras en red en términos de nodos (actores individuales, personas o cosas dentro de la red) y los lazos , aristas o enlaces (relaciones o interacciones) que los conectan. Ejemplos de estructuras sociales comúnmente visualizadas a través del análisis de redes sociales incluyen redes de redes sociales , [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] proliferación de memes , [ 6 ] circulación de información, [ 7 ] redes de amistad y conocidos , redes empresariales, redes de conocimiento, [ 1 ] [ 8 ] [ 9 ] relaciones laborales difíciles, [ 10 ] grafos de colaboración , parentesco , transmisión de enfermedades y relaciones sexuales . [ 11 ] [ 12 ] Estas redes a menudo se visualizan a través de sociogramas en los que los nodos se representan como puntos y los lazos como líneas. Estas visualizaciones proporcionan un medio para evaluar cualitativamente las redes al variar la representación visual de sus nodos y aristas para reflejar atributos de interés. [ 13 ]

El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna . También ha ganado una popularidad significativa en los siguientes campos: antropología , biología , [ 14 ] demografía , estudios de comunicación , [ 5 ] [ 15 ] economía , geografía , historia , ciencias de la información , estudios organizacionales , [ 8 ] [ 10 ] física , [ 16 ] ciencias políticas , [ 17 ] salud pública, [ 18 ] [ 9 ] psicología social , estudios del desarrollo , sociolingüística y ciencias de la computación , [ 19 ] investigación en educación y educación a distancia, [ 20 ] y ahora está comúnmente disponible como una herramienta de consumo (véase la lista de software de SNA ). [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]

Historia

El análisis de redes sociales tiene sus raíces teóricas en la obra de sociólogos pioneros como Georg Simmel y Émile Durkheim , quienes escribieron sobre la importancia de estudiar los patrones de relaciones que conectan a los actores sociales. Los científicos sociales han utilizado el concepto de " redes sociales " desde principios del siglo XX para referirse a conjuntos complejos de relaciones entre miembros de sistemas sociales en todas las escalas, desde interpersonales hasta internacionales. [ 24 ]

En 1934, Jacob Moreno y Helen Jennings introdujeron métodos analíticos básicos. [ 24 ] En 1954, John Arundel Barnes comenzó a usar el término sistemáticamente para denotar patrones de vínculos, abarcando conceptos tradicionalmente utilizados por el público y aquellos utilizados por los científicos sociales: grupos delimitados (por ejemplo, tribus, familias) y categorías sociales (por ejemplo, género, etnia).

A partir de la década de 1970, académicos como Ronald Burt , Kathleen Carley , Mark Granovetter , David Krackhardt , Edward Laumann , Anatol Rapoport , Barry Wellman , Douglas R. White y Harrison White ampliaron el uso del análisis sistemático de redes sociales. [ 25 ]

A partir de finales de la década de 1990, el análisis de redes sociales experimentó un nuevo resurgimiento gracias al trabajo de sociólogos, politólogos, economistas, informáticos y físicos como Duncan J. Watts , Albert-László Barabási , Peter Bearman , Nicholas A. Christakis , James H. Fowler , Mark Newman , Matthew Jackson , Jon Kleinberg y otros, quienes desarrollaron y aplicaron nuevos modelos y métodos, impulsados ​​en parte por la aparición de nuevos datos disponibles sobre redes sociales en línea, así como por las "huellas digitales" relativas a las redes cara a cara.

El análisis computacional de redes sociales se ha utilizado ampliamente en la investigación sobre la adquisición de una segunda lengua en el extranjero. [ 26 ] [ 27 ] Incluso en el estudio de la literatura, el análisis de redes ha sido aplicado por Anheier, Gerhards y Romo, [ 28 ] Wouter De Nooy, [ 29 ] y Burgert Senekal. [ 30 ] De hecho, el análisis de redes sociales ha encontrado aplicaciones en varias disciplinas académicas, así como en contextos prácticos como la lucha contra el blanqueo de dinero y el terrorismo .

Métrica

Las métricas que se encuentran en el análisis de redes sociales incluyen aquellas que miden el tamaño, la naturaleza de las conexiones entre los miembros que se analizan, la distribución y la segmentación, incluyendo subconjuntos como la multiplexidad, la proximidad, la densidad, la centralidad y la cohesión. [ 1 ]

Conexiones

Homofilia : Grado en que los individuos establecen vínculos con personas similares o diferentes. La similitud puede definirse por género, raza, edad, ocupación, nivel educativo, estatus, valores o cualquier otra característica relevante. La homofilia también se conoce como asortatividad .

Multiplexidad: Número de formas de contenido que abarca un vínculo. Por ejemplo, dos personas que son amigas y también trabajan juntas tendrían una multiplexidad de 2. La multiplexidad se ha asociado con la fuerza de la relación y también puede comprender la superposición de vínculos de red positivos y negativos.

Mutualidad/Reciprocidad: Grado en que dos actores corresponden a la amistad u otra interacción entre sí.

Cierre de red : Una medida de la completitud de las tríadas relacionales. La suposición de un individuo sobre el cierre de la red (es decir, que sus amigos también son amigos) se denomina transitividad. La transitividad es el resultado del rasgo individual o situacional de necesidad de cierre cognitivo .

Proximidad : La tendencia de los actores a tener más vínculos con personas geográficamente cercanas.

Distribuciones

Puente : Un individuo cuyos vínculos débiles llenan un vacío estructural , proporcionando el único enlace entre dos individuos o grupos. También incluye la ruta más corta cuando una más larga es inviable debido a un alto riesgo de distorsión del mensaje o fallo en la entrega. [ 31 ]

Centralidad : La centralidad se refiere a un grupo de métricas que buscan cuantificar la "importancia" o "influencia" (en diversos sentidos) de un nodo (o grupo) particular dentro de una red. [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] [ 35 ] Algunos ejemplos de métodos comunes para medir la "centralidad" incluyen la centralidad de intermediación , [ 36 ] la centralidad de cercanía , la centralidad de vector propio , la centralidad alfa y la centralidad de grado . [ 37 ]

Densidad : La proporción de vínculos directos en una red en relación con el número total posible. [ 38 ] [ 39 ]

Distancia: El número mínimo de vínculos necesarios para conectar a dos actores concretos, popularizado por el experimento del mundo pequeño de Stanley Milgram y la idea de los "seis grados de separación".

Huecos estructurales: La ausencia de vínculos entre dos partes de una red. Encontrar y explotar un hueco estructural puede otorgar a un emprendedor una ventaja competitiva. Este concepto fue desarrollado por el sociólogo Ronald Burt y a veces se le denomina una concepción alternativa del capital social.

Fuerza del vínculo: Definida por la combinación lineal de tiempo, intensidad emocional, intimidad y reciprocidad (es decir, mutualidad). [ 31 ] Los vínculos fuertes se asocian con la homofilia, la proximidad y la transitividad, mientras que los vínculos débiles se asocian con los puentes.

Segmentación

Los grupos se identifican como « camarillas » si cada individuo está directamente vinculado a todos los demás, como « círculos sociales » si el contacto directo es menos estricto e impreciso, o como bloques estructuralmente cohesionados si se busca precisión. [ 40 ]

Coeficiente de agrupamiento : Una medida de la probabilidad de que dos asociados de un nodo sean asociados. Un coeficiente de agrupamiento más alto indica una mayor tendencia a formar camarillas. [ 41 ]

Cohesión: Grado en que los actores están conectados directamente entre sí mediante vínculos cohesivos . La cohesión estructural se refiere al número mínimo de miembros que, si se eliminaran de un grupo, lo desconectan. [ 42 ] [ 43 ]

Justicia

La desigualdad de las redes sociales ha atraído durante mucho tiempo la atención de sociólogos y economistas [ 44 ] [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] , pero las consideraciones de equidad solo recientemente han ganado terreno en el diseño de métodos de análisis de redes sociales. Desde principios de la década de 2020, se han propuesto enfoques conscientes de la equidad para tareas seleccionadas de análisis de redes sociales, incluyendo predicción de enlaces [ 49 ] , maximización de influencia [ 50 ] y PageRank [ 51 ] . Sin embargo, la equidad sigue estando poco explorada y carece de definiciones claras en muchos otros problemas centrales, como el bloqueo de influencia, la detección de comunidades, la clasificación de centralidad, la detección de anomalías y la anonimización de redes. [ 52 ] .

Modelado y visualización de redes

Diferentes características de las redes sociales. A, B y C muestran la centralidad y densidad variables de las redes; el panel D muestra el cierre de la red, es decir, cuando dos actores, vinculados a un tercer actor común, tienden a formar también un vínculo directo entre ellos. El panel E representa a dos actores con diferentes atributos (por ejemplo, afiliación organizacional, creencias, género, educación) que tienden a formar vínculos. El panel F consta de dos tipos de vínculos: amistad (línea continua) y aversión (línea discontinua). En este caso, dos actores que son amigos a la vez aborrecen a un tercero común (o, de manera similar, dos actores que aborrecen a un tercero común tienden a ser amigos).

La representación visual de las redes sociales es importante para comprender los datos de la red y transmitir el resultado del análisis. [ 53 ] Se han presentado numerosos métodos de visualización para los datos producidos por el análisis de redes sociales. [ 54 ] [ 55 ] [ 56 ] [ 57 ] Muchos programas de análisis tienen módulos para la visualización de redes. Los datos se exploran mostrando nodos y vínculos en varios diseños y atribuyendo colores, tamaño y otras propiedades avanzadas a los nodos. Las representaciones visuales de redes pueden ser un método poderoso para transmitir información compleja. Sin embargo, se debe tener cuidado al interpretar las propiedades de los nodos y los grafos solo a partir de las representaciones visuales, ya que pueden tergiversar las propiedades estructurales que se capturan mejor mediante análisis cuantitativos. [ 58 ]

Los grafos con signos pueden usarse para ilustrar relaciones positivas y negativas entre personas. Una arista positiva entre dos nodos denota una relación positiva (amistad, alianza, noviazgo), y una arista negativa denota una relación negativa (odio, ira). Los grafos de redes sociales con signos pueden usarse para predecir la evolución futura del grafo. En las redes sociales con signos , existe el concepto de ciclos "equilibrados" y "desequilibrados". Un ciclo equilibrado se define como un ciclo donde el producto de todos los signos es positivo. Según la teoría del equilibrio , los grafos equilibrados representan un grupo de personas que es poco probable que cambien sus opiniones sobre las demás personas del grupo. Los grafos desequilibrados representan un grupo de personas que es muy probable que cambien sus opiniones sobre las personas de su grupo. Por ejemplo, un grupo de 3 personas (A, B y C) donde A y B tienen una relación positiva, B y C tienen una relación positiva, pero C y A tienen una relación negativa, es un ciclo desequilibrado. Es muy probable que este grupo evolucione hacia un ciclo equilibrado, como uno en el que B solo tenga una buena relación con A, y tanto A como B tengan una relación negativa con C. Mediante el uso de los conceptos de grafos equilibrados y desequilibrados, se puede predecir la evolución de un grafo de red social . [ 59 ]

Se han demostrado útiles diferentes enfoques para el mapeo participativo de redes, especialmente al utilizar el análisis de redes sociales como herramienta para facilitar el cambio. En este caso, los participantes/entrevistadores proporcionan datos de la red mapeándola (con lápiz y papel o digitalmente) durante la sesión de recolección de datos. Un ejemplo de un enfoque de mapeo de redes con lápiz y papel, que también incluye la recopilación de algunos atributos de los actores (influencia percibida y objetivos de los actores), es la herramienta *Net-map . Una ventaja de este enfoque es que permite a los investigadores recopilar datos cualitativos y formular preguntas aclaratorias mientras se recopilan los datos de la red. [ 60 ]

Potencial de redes sociales

El Potencial de Redes Sociales (SNP, por sus siglas en inglés) es un coeficiente numérico , derivado mediante algoritmos , [ 61 ] [ 62 ] que representa tanto el tamaño de la red social de un individuo como su capacidad para influir en ella. Los coeficientes SNP fueron definidos y utilizados por primera vez por Bob Gerstley en 2002. Un término estrechamente relacionado es Usuario Alfa , definido como una persona con un SNP alto.

Los coeficientes SNP tienen dos funciones principales:

  1. La clasificación de individuos en función de su potencial de redes sociales, y
  2. La ponderación de los encuestados en los estudios de investigación de mercado cuantitativos .

Al calcular el SNP de los encuestados y al dirigirse a los encuestados con un SNP alto, se mejora la solidez y la relevancia de la investigación de marketing cuantitativa utilizada para impulsar estrategias de marketing viral .

Las variables utilizadas para calcular el SNP de un individuo incluyen, entre otras: participación en actividades de redes sociales, pertenencia a grupos, roles de liderazgo, reconocimiento, publicación/edición/contribución a medios no electrónicos, publicación/edición/contribución a medios electrónicos (sitios web, blogs) y frecuencia de distribución previa de información dentro de su red. El acrónimo "SNP" y algunos de los primeros algoritmos desarrollados para cuantificar el potencial de redes sociales de un individuo se describieron en el informe técnico "La investigación publicitaria está cambiando" (Gerstley, 2003). Véase Marketing Viral . [ 63 ]

El primer libro [ 64 ] que analizó el uso comercial de los usuarios alfa entre las audiencias de telecomunicaciones móviles fue 3G Marketing de Ahonen, Kasper y Melkko en 2004. El primer libro que trató a los usuarios alfa de forma más general en el contexto de la inteligencia de marketing social fue Communities Dominate Brands de Ahonen y Moore en 2005. En 2012, Nicola Greco ( UCL ) presentó en TEDx el potencial de las redes sociales como un paralelismo con la energía potencial que generan los usuarios y que las empresas deberían utilizar, afirmando que "el potencial de las redes sociales es el nuevo activo que toda empresa debería aspirar a tener". [ 65 ]

Aplicaciones prácticas

El análisis de redes sociales se utiliza ampliamente en una amplia gama de aplicaciones y disciplinas. Algunas aplicaciones comunes del análisis de redes incluyen la agregación y minería de datos , el modelado de propagación de redes, el modelado y muestreo de redes, el análisis de atributos y comportamiento del usuario, el soporte de recursos mantenidos por la comunidad, el análisis de interacción basado en la ubicación, el intercambio y filtrado social , el desarrollo de sistemas de recomendación y la predicción de enlaces y resolución de entidades. [ 66 ] En el sector privado, las empresas utilizan el análisis de redes sociales para respaldar actividades como la interacción y el análisis del cliente, el análisis del desarrollo de sistemas de información , [ 67 ] el marketing y las necesidades de inteligencia empresarial (véase análisis de redes sociales ). Algunos usos en el sector público incluyen el desarrollo de estrategias de participación de líderes, el análisis de la participación individual y grupal y el uso de los medios , y la resolución de problemas basada en la comunidad .

Análisis de redes sociales longitudinal en las escuelas

Numerosos investigadores de todo el mundo examinan las redes sociales de niños y adolescentes. En cuestionarios, enumeran a todos los compañeros de clase, estudiantes del mismo grado o compañeros de escuela, preguntando: "¿Quiénes son tus mejores amigos?". A veces, los estudiantes pueden nombrar a tantos compañeros como deseen; otras veces, el número de nominaciones es limitado. Los investigadores de redes sociales han estudiado las similitudes en las redes de amistad. La similitud entre amigos se estableció ya en la antigüedad clásica. [ 68 ] El parecido es una base importante para la supervivencia de las amistades. La similitud en características, actitudes o comportamientos significa que los amigos se entienden más rápidamente, tienen intereses comunes de los que hablar, saben mejor cuál es su posición entre sí y tienen más confianza entre ellos. [ 69 ] Como resultado, dichas relaciones son más estables y valiosas. Además, parecerse más hace que los jóvenes tengan más confianza y los fortalece en el desarrollo de su identidad. [ 70 ] La similitud en el comportamiento puede resultar de dos procesos: selección e influencia. Estos dos procesos pueden distinguirse utilizando el análisis de redes sociales longitudinales en el paquete R SIENA (Simulation Investigation for Empirical Network Analyses), desarrollado por Tom Snijders y colegas. [ 71 ] El análisis de redes sociales longitudinales se popularizó tras la publicación de un número especial del Journal of Research on Adolescence en 2013, editado por René Veenstra y que contenía 15 artículos empíricos. [ 72 ] Además de estos estudios, se descubrió que la exposición a interlocutores más diversos durante la edad escolar ayudaba a los niños a ser más flexibles perceptualmente. [ 73 ]

Aplicaciones de seguridad

El análisis de redes sociales también se utiliza en actividades de inteligencia, contrainteligencia y aplicación de la ley . Esta técnica permite a los analistas mapear organizaciones encubiertas como una red de espionaje , una familia del crimen organizado o una pandilla callejera. La Agencia de Seguridad Nacional (NSA) utiliza sus programas de vigilancia electrónica para generar los datos necesarios para realizar este tipo de análisis sobre células terroristas y otras redes consideradas relevantes para la seguridad nacional. La NSA examina hasta tres nodos de profundidad durante este análisis de red. [ 74 ] Una vez completado el mapeo inicial de la red social, se realiza un análisis para determinar la estructura de la red y determinar, por ejemplo, los líderes dentro de la misma. [ 75 ] Esto permite a los recursos militares o policiales lanzar ataques de captura o eliminación contra los objetivos de alto valor en posiciones de liderazgo para interrumpir el funcionamiento de la red. La NSA ha estado realizando análisis de redes sociales en registros de detalles de llamadas (CDR), también conocidos como metadatos , desde poco después de los ataques del 11 de septiembre . [ 76 ] [ 77 ]

Aplicaciones de análisis textual

Los grandes corpus textuales pueden transformarse en redes y analizarse mediante análisis de redes sociales. En estas redes, los nodos son actores sociales y los enlaces son acciones. La extracción de estas redes puede automatizarse mediante analizadores sintácticos. Las redes resultantes, que pueden contener miles de nodos, se analizan con herramientas de la teoría de redes para identificar los actores clave, las comunidades o partes clave y propiedades generales como la robustez o la estabilidad estructural de la red global o la centralidad de ciertos nodos. [ 78 ] Esto automatiza el enfoque introducido por el Análisis Narrativo Cuantitativo, [ 79 ] en el que se identifican tripletas sujeto-verbo-objeto con pares de actores vinculados por una acción, o pares formados por actor-objeto. [ 80 ]

Red narrativa de las elecciones estadounidenses de 2012 [ 80 ]

En otros enfoques, el análisis textual se lleva a cabo considerando la red de palabras que coocurren en un texto. En estas redes, los nodos son palabras y los enlaces entre ellas se ponderan en función de su frecuencia de coocurrencia (dentro de un rango máximo específico).

aplicaciones de Internet

El análisis de redes sociales también se ha aplicado para comprender el comportamiento en línea de individuos, organizaciones y entre sitios web. [ 19 ] El análisis de hipervínculos se puede utilizar para analizar las conexiones entre sitios web o páginas web para examinar cómo fluye la información a medida que los individuos navegan por la web. [ 81 ] Las conexiones entre organizaciones se han analizado mediante el análisis de hipervínculos para examinar qué organizaciones dentro de una comunidad temática. [ 82 ]

Netocracia

Otro concepto que ha surgido de esta conexión entre la teoría de redes sociales e Internet es el concepto de netocracia , la correlación entre el uso extendido de redes sociales en línea y los cambios en la dinámica del poder social. [ 83 ]

aplicaciones de redes sociales

El análisis de redes sociales se ha aplicado a las redes sociales como una herramienta para comprender el comportamiento entre individuos u organizaciones a través de sus vínculos en sitios web de redes sociales como Twitter y Facebook . [ 3 ] [ 84 ]

En el aprendizaje colaborativo asistido por ordenador

Uno de los métodos más actuales de aplicación del SNA es el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por computadora (CSCL). Al aplicarse al CSCL, el SNA se utiliza para comprender cómo colaboran los estudiantes en términos de cantidad, frecuencia y duración, así como la calidad, el tema y las estrategias de comunicación. [ 85 ] Además, el SNA puede centrarse en aspectos específicos de la conexión de la red o en la red completa. Utiliza representaciones gráficas, escritas y de datos para examinar las conexiones dentro de una red CSCL. [ 85 ] Al aplicar el SNA a un entorno CSCL, las interacciones de los participantes se tratan como una red social. El análisis se centra en las "conexiones" que se establecen entre los participantes (cómo interactúan y se comunican) en lugar de en cómo se comporta cada participante individualmente.

Términos clave

Hay varios términos clave asociados con la investigación de análisis de redes sociales en el aprendizaje colaborativo asistido por computadora, tales como: densidad , centralidad , grado de entrada , grado de salida y sociograma .

  • La densidad se refiere a las "conexiones" entre los participantes. Se define como el número de conexiones que tiene un participante, dividido por el total de conexiones posibles. Por ejemplo, si participan 20 personas, cada una podría conectarse potencialmente con otras 19. Una densidad del 100 % (19/19) representa la mayor densidad del sistema. Una densidad del 5 % indica que solo existe 1 de las 19 conexiones posibles. [ 85 ]
  • La centralidad se centra en el comportamiento de los participantes individuales dentro de una red. Mide el grado en que un individuo interactúa con otros individuos en la red. Cuanto más se conecta un individuo con otros en una red, mayor es su centralidad en la red. [ 85 ] [ 15 ]

Las variables de grado de entrada y grado de salida están relacionadas con la centralidad.

  • La centralidad de grado de entrada se concentra en un individuo específico como punto focal; la centralidad de todos los demás individuos se basa en su relación con el punto focal del individuo de "grado de entrada". [ 85 ]
  • El grado de salida es una medida de centralidad que aún se centra en un solo individuo, pero el análisis se ocupa de las interacciones salientes del individuo; la medida de centralidad de grado de salida es cuántas veces el individuo del punto focal interactúa con otros. [ 85 ] [ 15 ]
  • Un sociograma es una visualización con límites definidos de las conexiones en la red. Por ejemplo, un sociograma que muestra los puntos de centralidad de grado de salida para el Participante A ilustraría todas las conexiones salientes que el Participante A realizó en la red estudiada. [ 85 ]

Capacidades únicas

Los investigadores emplean el análisis de redes sociales en el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por computadora, en parte debido a las capacidades únicas que ofrece. Este método permite estudiar los patrones de interacción dentro de una comunidad de aprendizaje en red y puede ayudar a ilustrar el alcance de las interacciones de los participantes con los demás miembros del grupo. [ 85 ] Los gráficos creados con herramientas de análisis de redes sociales (ARS) proporcionan visualizaciones de las conexiones entre los participantes y las estrategias utilizadas para comunicarse dentro del grupo. Algunos autores también sugieren que el ARS proporciona un método para analizar fácilmente los cambios en los patrones de participación de los miembros a lo largo del tiempo. [ 86 ]

Numerosos estudios de investigación han aplicado el análisis de redes sociales (ARS) al aprendizaje colaborativo asistido por ordenador (ACSA) en diversos contextos. Los hallazgos incluyen la correlación entre la densidad de una red y la presencia del profesor, [ 85 ] una mayor consideración por las recomendaciones de los participantes "centrales", [ 87 ] la infrecuencia de la interacción entre géneros en una red, [ 88 ] y el papel relativamente pequeño que desempeña un instructor en una red de aprendizaje asíncrono . [ 89 ]

Otros métodos utilizados junto con el análisis de redes sociales

Aunque muchos estudios han demostrado el valor del análisis de redes sociales en el campo del aprendizaje colaborativo asistido por computadora, [ 85 ] los investigadores han sugerido que el análisis de redes sociales por sí solo no es suficiente para lograr una comprensión completa del aprendizaje colaborativo asistido por computadora. La complejidad de los procesos de interacción y la multitud de fuentes de datos dificultan que el análisis de redes sociales proporcione un análisis en profundidad del aprendizaje colaborativo asistido por computadora. [ 90 ] Los investigadores indican que el análisis de redes sociales debe complementarse con otros métodos de análisis para formar una imagen más precisa de las experiencias de aprendizaje colaborativo. [ 91 ]

Diversos estudios de investigación han combinado otros tipos de análisis con el análisis de redes sociales (ARS) en el estudio del aprendizaje colaborativo asistido por ordenador (ACSO). Esto se conoce como un enfoque multimétodo o triangulación de datos , lo que conlleva un aumento de la fiabilidad de la evaluación en los estudios de ACSO.

  • Método cualitativo: Los principios de la investigación cualitativa de estudios de caso constituyen un marco sólido para la integración de los métodos SNA en el estudio de las experiencias CSCL. [ 92 ]
  • Método cuantitativo: incluye análisis estadísticos descriptivos sencillos sobre los sucesos para identificar actitudes particulares de los miembros del grupo que no han podido ser rastreados mediante el análisis de redes sociales (ARS), con el fin de detectar tendencias generales.

Véase también

Referencias

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  • Introducción a los modelos estocásticos basados ​​en actores para la dinámica de redes – Snijders et al.
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  • Programa de Gobernanza en Red , Universidad de Harvard
  • Dinámica histórica en tiempos de crisis: El Imperio Bizantino tardío, 1204-1453 (un análisis de redes sociales desde la perspectiva de los estudios históricos)
  • Análisis de redes sociales: un enfoque sistemático para la investigación
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  • Introducción a los métodos de redes sociales (2005) por R. Hanneman y M. Riddle
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