17: Redes de dos modos

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Los datos de dos modos ofrecen algunas posibilidades analíticas muy interesantes para obtener una mayor comprensión de las relaciones “macro-micro”. En los datos de Davis, por ejemplo, podemos ver cómo las elecciones de las mujeres individuales “hacen” el significado de las fiestas eligiendo asistir o no. También podemos ver cómo los partidos, como macroestructuras, pueden afectar las elecciones de las mujeres individuales. Con un poco de creatividad, puedes comenzar a ver ejemplos de este tipo de estructuras sociales de dos modos, o macro-micro en todas partes. El mundo social es uno de “anidación” en el que los individuos (y las estructuras más grandes) están incrustados en estructuras más grandes (y las estructuras más grandes están incrustadas en otras aún más grandes). En efecto, el análisis de la tensión entre “estructura y agencia” o “macro y micro” es uno de los temas centrales en la teoría y el análisis sociológico. En este capítulo vamos a echar un vistazo a algunas de las herramientas que han sido aplicadas (y, en algunos casos, desarrolladas) por analistas de redes sociales para examinar datos de dos modos. Comenzamos con una discusión sobre las estructuras de datos, procedemos a la visualización, y luego volvemos nuestra atención a técnicas para identificar patrones cuantitativos y cualitativos en datos de dos modos.

17.1: Introducción a las redes de dos modos
17.2: Estructuras de Datos Bipartitas
17.3: Visualización de datos de dos modos
No hay nuevos problemas técnicos en el uso de gráficos para visualizar datos de 2 modos. Tanto los actores como los eventos son tratados como nodos, y las líneas se utilizan para mostrar las conexiones de los actores con los eventos (no habrá líneas de actores a actores directamente, o de eventos a eventos).
17.4: Análisis cuantitativo
Cuando estamos trabajando con un gran número de variables que describen aspectos de algún fenómeno, muchas veces enfocamos nuestra atención en lo que estas múltiples medidas tienen “en común”. Usando información sobre la covariación entre las múltiples medidas, podemos inferir una dimensión o factor subyacente; una vez que lo hayamos hecho, podemos ubicar nuestras observaciones a lo largo de esta dimensión.
17.5: Análisis Cualitativo
Muchas veces todo lo que sabemos de actores y eventos es simple copresencia. En casos como este, se pueden aplicar los métodos de escalado en la última sección, pero uno debe ser muy cauteloso sobre los resultados. Esto se debe a que los diversos métodos dimensionales operan sobre matrices de similaridad/distancia, y medidas como las correlaciones (como se usan en el análisis factorial de dos modos) pueden ser engañosas con datos binarios. Incluso el análisis de correspondencia, que es más amigable con los datos binarios, puede ser problemático cuando los datos son escasos.
17.S: Redes de dos modos (Resumen)
Los datos de dos modos (a menudo denominados “actor por evento” o “afiliación” en el análisis de redes sociales) ofrecen algunas posibilidades interesantes para obtener información sobre las relaciones macro-micro o agente-estructura. Con datos de dos modos, podemos examinar cómo las macroestructuras (eventos) modelan las interacciones entre los agentes (o no); también podemos examinar cómo los actores definen y crean macroestructuras por sus patrones de afiliación con ellos.