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4: Trabajar con Netdraw para Visualizar Gráficos

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    Gran parte del trabajo que hacemos con las redes sociales es principalmente descriptivo y/o exploratorio, más que pruebas de hipótesis confirmatorias. El uso de algunas de las herramientas descritas en este capítulo puede ser particularmente útil porque pueden permitirle ver patrones que de otra manera no habría visto. Las herramientas pueden ser utilizadas para explorar generalizaciones empíricas tentativas y proporcionar primeros exámenes crudos de hipótesis sobre patrones que pueden estar presentes en los datos. Algunas de las herramientas también son muy útiles para lidiar con la complejidad de los datos de las redes sociales, que pueden involucrar a muchos actores, muchos vínculos y varios tipos de vínculos. Ocultar, resaltar y localizar partes de los datos puede ser de gran ayuda para darle sentido a los datos. En algunos casos (como las redes de ego y la evolución de las redes a lo largo del tiempo) ocultar y revelar partes de los datos son fundamentales para comprender y describir la construcción y evolución de las estructuras sociales.

    • 4.1: Introducción - Una imagen vale la pena...
      Un gráfico que represente la información sobre las relaciones entre nodos puede ser una forma muy eficiente de describir una estructura social. Un buen dibujo de una gráfica puede sugerir inmediatamente algunas de las características más importantes de la estructura general de la red. ¿Todos los nodos están conectados? ¿Hay muchos o pocos vínculos entre los actores? ¿Hay subgrupos o “clusters” locales de actores vinculados entre sí, pero no con otros grupos? ¿Hay algunos actores con muchos lazos, y algunos con pocos?
    • 4.2: Atributos de nodo
      A menudo ocurre que la estructura de una red depende de los atributos de los actores incrustados en ella. Si estamos viendo la red de lazos de “cónyuge” entre Bob, Carol, Ted y Alice, uno notaría que existen lazos para las parejas macho-mujer, pero no (en nuestro ejemplo) para las parejas hembra-mujer o macho-macho. Ser capaz de visualizar las ubicaciones de diferentes tipos de actores en una gráfica puede ayudarnos a ver patrones, y a comprender la naturaleza de los procesos sociales que generaron la estructura de empate.
    • 4.3: Propiedades de relación
      Una gráfica, como comentamos en el último capítulo, está conformada tanto por los actores como por las relaciones entre los actores. Las relaciones entre los actores (los segmentos de línea en una gráfica simple o las flechas en una gráfica dirigida) también pueden tener “atributos”. A veces puede ser muy útil usar el color y el tamaño para indicar diferencia de tipo y cantidad entre las relaciones. Puedes ser creativo con esta idea para explorar y mostrar patrones en las conexiones entre los actores en una red.
    • 4.4: Ubicación, ubicación, ubicación
      La mayoría de las gráficas de redes se dibujan en un espacio bidimensional “eje X-Y” (Mage y algunos otros paquetes permiten renderizado y rotación tridimensional). Donde se dibuja un nodo o una relación en el espacio es esencialmente arbitrario — la información completa sobre la red está contenida en su lista de nodos y relaciones. Las cifras a continuación son exactamente la misma red (la red de flujo de dinero de Knoke) que se ha renderizado de varias maneras diferentes.
    • 4.5: Destacando partes de la red
      Las redes grandes (aquellas que contienen muchos actores, muchos tipos de relaciones, y/o altas densidades de lazos) pueden ser muy difíciles de visualizar de alguna manera útil —simplemente hay demasiada información. A menudo, necesitamos despejar parte del “desorden” para ver los patrones principales con mayor claridad. Una de las características más interesantes de las redes sociales —ya sean pequeñas o grandes— es la medida en que podemos ubicar “subestructuras locales”.
    • 4.6: Algunas sugerencias sobre el manejo de datos con NetDraw
      Hay varias formas de obtener datos en NetDraw.


    This page titled 4: Trabajar con Netdraw para Visualizar Gráficos is shared under a not declared license and was authored, remixed, and/or curated by Robert Hanneman & Mark Riddle.