9.2: Datos de la Red del Ego

Los datos de la red del ego suelen surgir de dos maneras:

Las encuestas pueden ser utilizadas para recopilar información sobre redes de ego. Podemos pedirle a cada sujeto de investigación que identifique a todos los actores con los que tiene una conexión, y que nos informe (como informante) cuáles son los vínculos entre estos otros actores. Alternativamente, podríamos usar un método de bola de nieve de dos etapas; primero, pedirle al ego que identifique a otros con los que el ego tiene un empate, luego preguntar a cada uno de los identificados sobre sus vínculos con cada uno de los otros identificados.

Los datos recopilados de esta manera no pueden informarnos directamente sobre la incrustación general de las redes en una población, pero pueden darnos información sobre la prevalencia de diversos tipos de redes de ego incluso en poblaciones muy grandes. Cuando los datos se recopilan de esta manera, esencialmente tenemos una estructura de datos que se compone de una colección de redes. Como es probable que los actores de cada red sean personas diferentes, las redes necesitan ser tratadas como matrices separadas actor por actor almacenadas como diferentes conjuntos de datos (es decir, no es una buena idea “apilar” las múltiples redes en el mismo archivo de datos, porque las múltiples matrices no representan múltiples relaciones entre el mismo conjunto de actores).

Una modificación del método de levantamiento puede dar lugar a una estructura de datos multiplex (es decir, una “pila” de matrices actor por actor de igual dimensión). Si pedimos a cada ego que caracterice la relación con los ocupantes de roles sociales (o un ocupante particular de un rol), y que también informe sobre las relaciones entre los ocupantes de esos roles, podemos construir matrices “conformables” para cada ego. Por ejemplo, supongamos que le preguntamos a una serie de egos “¿Tienes un macho frito o amigos en tu salón de clases?” , “¿Tienes una amiga o amigas en tu salón de clases?” , y “¿Tus amigos varones son amigos de tus amigas?” , los datos resultantes para cada ego tendrían tres nodos (en el sentido de roles sociales, pero no individuos) que podrían tratarse como un tipo de datos multiplex que discutiremos más adelante.

La segunda forma principal en la que surgen los datos de la red del ego es “extrayéndolos” de los datos regulares de la red completa. El enfoque Data>Extract se puede utilizar para seleccionar un solo actor y sus lazos, pero no incluiría los lazos entre los “alteradores”. El enfoque Datos>Subgrafos de particiones podría ser utilizado si previamente habíamos identificado a los miembros de un vecindario ego en particular, y lo almacenamos como un vector de atributo.

Más comúnmente, sin embargo, querríamos extraer múltiples, o incluso todas las redes de ego de una red completa para ser almacenadas como archivos separados. Para esta tarea, la herramienta Data>Egonet es ideal. Aquí hay un ejemplo del diálogo para usar la herramienta:

Figura 9.1: Diálogo para Datos>Egonet

Aquí nos enfocamos en campañas de propuestas de boletas en California que están conectadas al tener donantes en común (es decir, CA_Props es una matriz valorada propuesta por propuesta). Hemos dicho que queremos extraer una red que incluya las 3\(^\text{rd}\), 11\(^\text{th}\)\(^\text{th}\), 17 y 19\(^\text{th}\) filas/columnas, y todos los nodos que están conectados a cualquiera de estos actores. Más comúnmente, podríamos seleccionar un solo “ego”. La lista de nodos focales se puede proporcionar ya sea como un archivo de atributos, escribiendo la lista de números de fila, o seleccionando las etiquetas de nodo de los actores deseados.

En la Figura 9.2 se muestra una imagen de parte de los datos resultantes, almacenados como un nuevo archivo llamado “Neighbor_example”.

Figura 9.2: Salida (parcial) de Datos>Egonet

Extraer subgráficos, basados en un actor focal o conjunto de actores (por ejemplo, “élites”) puede ser una manera muy útil de ver una parte de toda una red, o la condición de un actor individual. La herramienta Data>Egonet es útil para crear conjuntos de datos que son buenos para graficar y analizar por separado, particularmente cuando las redes en las que están incrustados los actor/actores focales son bastante grandes.

No es necesario, sin embargo, crear conjuntos de datos de redes de ego separados para que cada actor sea analizado. Los enfoques de análisis que revisaremos posteriormente generan resultados para la red de ego de primer orden de cada nodo en un conjunto de datos. Para conjuntos de datos pequeños, a menudo no hay necesidad de extraer redes de ego separadas.