16.S: Redes Multiplex (Resumen)

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Los actores en los tipos de redes que estudian los científicos sociales están muy frecuentemente conectados por más de un tipo de empate, simultáneamente. Es decir, la relación entre dos actores cualquiera puede ser múltiplex. En este capítulo, hemos introducido algunas de las herramientas que se utilizan comúnmente para ayudar a dar sentido a los complejos patrones de incrustación que pueden surgir cuando hay más de un tipo de empate operando simultáneamente.

Los datos multiplex generalmente se almacenan en una estructura de datos de matrices nodo por nodo que se “apilan” como “rebanadas” en un solo archivo. Por lo general, estas estructuras contienen rebanadas que miden diferentes relaciones (por ejemplo, dinero, información). Sin embargo, la misma estructura de datos se puede utilizar de manera efectiva para almacenar y trabajar con múltiples rebanadas que muestran el estado de la misma red en múltiples puntos en el tiempo, o la misma red percibida por diferentes observadores incrustados en ella (Estructuras sociales cognitivas, o CSS). Una forma compacta de almacenar información sobre múltiples tipos de relaciones entre actores en una sola matriz, la matriz multivalorada, utiliza un número para reflejar el tipo cualitativo de relación que existe entre dos actores (por ejemplo, ninguno, solo dinero, solo información, información y dinero; o “múltiples” mutuamente excluyentes choice” tipos como: parentesco, vecino, compañero de trabajo).

Con redes relativamente pequeñas, y números relativamente pequeños de relaciones, se pueden preparar gráficos que muestren las uniones y las intersecciones de múltiples tipos de relaciones, o “animan” el cambio a lo largo del tiempo en la estructura de la red.

Por lo general, la información sobre múltiples tipos de relaciones entre actores se indexa reduciendo los múltiples vínculos en un solo valor cuantitativo que representa un resumen a través de las relaciones separadas (por ejemplo, fuerza promedio de empate, máxima, mínima). Alternativamente, la información sobre diferentes tipos de vínculos puede combinarse en tipologías más complejas usando relaciones lógicas y “álgebra de roles”. También se discutió un conjunto especial de herramientas para tratar las características únicas de los datos CSS.

Muchos estudios de redes sociales evitan la complejidad de los datos multiplex al enfocarse en una sola relación, o al tratar múltiples relaciones por separado. Hay un buen poco de virtud en esto, ya que el análisis multiplex puede ser bastante exigente (al menos hay muchas formas plausibles de abordar cualquier problema multi-relacional). Aún así, en algunos casos, involucrar toda la complejidad de los datos multiplex tiene pares enormes retornos. Nuestra comprensión de las estructuras de parentesco y nuestra comprensión de las posiciones de los Estados-nación en el sistema mundial se han mejorado enormemente al indexar las posiciones relacionales de los actores basadas en vínculos múltiples y simultáneos.