13.1: Introducción a las medidas de similitud y equivalencia estructural

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En este capítulo bastante largo vamos a hacer tres cosas.

Primero, nos centraremos en cómo podemos medir la similitud de actores en una red a partir de sus relaciones con otros actores. Toda la idea de “equivalencia” que discutimos en el último capítulo es un esfuerzo por comprender el patrón de relaciones en una gráfica mediante la creación de clases, o grupos de actores que son “equivalentes” en un sentido u otro. Todos los métodos para identificar tales agrupaciones se basan en medir primero la similitud o disimilitud de actores, y luego buscar patrones y simplificaciones. Primero revisaremos los enfoques más comunes para indexar las similitudes de los actores a partir de sus relaciones con otros actores.

Segundo, veremos muy rápidamente dos herramientas que son muy utilizadas para visualizar los patrones de similitud y disimilaridad/distancia entre actores. El escalado multidimensional y el análisis jerárquico de clústeres son herramientas ampliamente utilizadas tanto para datos de red como no de red. Son particularmente útiles para visualizar la similitud o distancia entre casos, y para identificar clases de casos similares.

En tercer lugar, examinaremos los enfoques más utilizados para encontrar clases de equivalencia estructural. Es decir, métodos para identificar grupos de nodos que son similares en sus patrones de lazos a todos los demás nodos. Estos métodos (y los de otros tipos de “equivalencia” en los dos capítulos siguientes) utilizan como punto de partida las ideas de similaridad/distancia entre actores, y estos métodos suelen utilizar la agrupación y el escalado como una forma de visualizar resultados. Además, el “modelo de bloques” también se usa comúnmente para describir clases de similitud estructural.