17.1: Introducción a las redes de dos modos

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Para un estudio clásico del sur americano (Deep South, University of Chicago Press, 1941), Davis y sus colegas recopilaron datos sobre cuál de 18 mujeres estuvieron presentes en cada uno de los 14 eventos de la “temporada social” en una comunidad. Al examinar los patrones de los cuales las mujeres están presentes (o ausentes) en qué eventos, es posible inferir un patrón subyacente de vínculos sociales, facciones y agrupaciones entre las mujeres. Al mismo tiempo, al examinar qué mujeres estuvieron presentes en los 14 eventos, es posible inferir patrones subyacentes en la similitud de los eventos.

El estudio de Davis es un ejemplo de lo que Rom Breiger (1974) llamó “La dualidad de personas y grupos”. Breiger está llamando la atención sobre el doble enfoque del análisis de redes sociales sobre cómo los individuos, por su agencia, crean estructuras sociales mientras, al mismo tiempo, las estructuras sociales desarrollan una realidad institucionalizada que constriñe y conforma el comportamiento de los individuos incrustados en ellas.

Los datos utilizados para el análisis de redes sociales, más comúnmente, miden las relaciones a nivel micro y utilizan técnicas de análisis para inferir la presencia de estructura social a nivel macro. Por ejemplo, examinamos los lazos de los individuos (micro) en busca de patrones que nos permitan inferir macroestructura (es decir, camarillas).

Los datos de Davis son un poco diferentes. Describe los vínculos entre dos conjuntos de nodos en dos niveles diferentes de análisis. Los lazos que Davis identifica son entre actores (las mujeres) y eventos (las fiestas de la temporada social). Datos como estos implican dos niveles de análisis (o dos “modos”). A menudo, dichos datos se denominan datos de “afiliación” porque describen qué actores están afiliados (presentes o miembros de) qué macroestructuras.

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 bimodales 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 bimodales. 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 bimodales.

Para la mayoría de los ejemplos de este capítulo usaremos un nuevo conjunto de datos de 2 modos a partir de un problema en el que estoy trabajando en paralelo con este capítulo. Los datos describen las contribuciones de un pequeño número de donantes grandes (aquellos que dieron un total de al menos $1,000,000) a campañas de apoyo y oposición a iniciativas electorales en California durante el periodo 2000 a 2004. Hemos incluido 44 de las iniciativas. El conjunto de datos tiene dos modos: donantes e iniciativas.

Utilizaremos dos formas diferentes de los datos: una valorada y otra binaria. Los datos valorados describen las relaciones entre donantes e iniciativas utilizando una escala ordinal simple. Un actor se codifica como -1 si dio una contribución oponiéndose a una iniciativa en particular, 0 si no aportó, y +1 si aportó en apoyo a la iniciativa. Los datos binarios describen si un donante contribuyó (+1) o no (0) en la campaña en cada iniciativa.