8.3: Reciprocidad

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Con datos diádicos simétricos, dos actores están conectados, o no lo están. La densidad nos dice prácticamente todo lo que hay que saber.

Con datos dirigidos, hay cuatro posibles relaciones diádicas: A y B no están conectados, A envía a B, B envía a A, o A y B se envían entre sí. Un interés común en mirar las relaciones diádicas dirigidas es la medida en que los vínculos son recíprocos. Algunos teóricos decían que existe una tendencia de equilibrio hacia las relaciones diádicas a ser nulas o recíprocas, y que los lazos asimétricos pueden ser inestables. Una red que tenga predominio de lazos nulos o recíprocos sobre conexiones asimétricas puede ser una red más “igual” o “estable” que una con predominio de conexiones asimétricas (que podrían ser más jerárquicas).

Existen (al menos) dos enfoques diferentes para indexar el grado de reciprocidad en una población. Considera la red muy simple que se muestra en la Figura 8.3. Los actores A y B tienen vínculos recíprocos, los actores B y C tienen un vínculo no recíproco, y los actores A y C no tienen empate.

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Figura 8.3: Definiciones de reciprocidad

¿Cuál es la prevalencia de la reciprocidad en esta red? Un enfoque es enfocarse en las díadas, y preguntar ¿qué proporción de parejas tienen un empate recíproco entre ellas? Esto produciría uno de esos empate para tres pares posibles (AB, AC, BC), o una tasa de reciprocidad de 0.333. Más comúnmente, a los analistas les preocupa la relación entre el número de pares con un empate recíproco en relación con el número de pares con cualquier empate. En poblaciones grandes, generalmente la mayoría de los actores no tienen vínculos directos con la mayoría de los demás actores, y puede ser más sensato enfocarse en el grado de reciprocidad entre las parejas que tienen algún vínculo. En nuestro ejemplo sencillo, esto produciría un par recíproco dividido por dos pares empatados, o una tasa de reciprocidad de 0.500. El método que se acaba de describir se llama el método de la díada en Red>Cohesión>Reciprocidad.

En lugar de enfocarnos en actores, podríamos enfocarnos en las relaciones. Podríamos preguntar, ¿qué porcentaje de todos los vínculos posibles (o “arcos” de la gráfica directa) son partes de estructuras recíprocas? Aquí, dos de tales lazos (A a B y B a A) son una estructura recíproca entre los seis posibles lazos (AB, BA, AC, CA, BC, CB) o una reciprocidad de 0.333. Los analistas suelen enfocarse, en cambio, en el número de vínculos que están involucrados en las relaciones recíprocas en relación con el número total de vínculos reales (no posibles vínculos). Aquí, esta definición nos daría 2/3 o 0.667. Este enfoque se denomina método de arco en Redes>Cohesión>Reciprocidad. Aquí hay un diálogo típico para usar esta herramienta.

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Figura 8.4: Diálogo para Redes>Cohesión>Reciprocidad

Hemos especificado el método “híbrido” (el predeterminado) que es el mismo que el enfoque díada. Tenga en cuenta que es posible bloquear o dividir los datos por algún atributo predefinido (como en el ejemplo de densidad anteriormente) para examinar el grado de reciprocidad dentro y entre subpoblaciones. La Figura 8.5 muestra los resultados de la red de información Knoke.

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Figura 8.5: Reciprocidad en la red de información Knoke

Vemos que, de todas las parejas de actores que tengan alguna conexión,$53\%$ de las parejas tienen una conexión recíproca. Esto no es ni “alto” ni “bajo” en sí mismo, pero sí parece sugerir un grado considerable de conexión horizontal institucionalizada dentro de esta población organizacional.

El método alternativo de reciprocidad de “arco” (no mostrado aquí) produce un resultado de 0.6939. Es decir, de todas las relaciones en la gráfica,$69\%$ son partes de lazos recíprocos.

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