Este blog acompaña el curso Sociología Contemporánea - UAI - Prof. Jorge Fábrega. En él, los estudiantes escriben sobre temas de actualidad relacionados a tópicos vistos en clases.

mito que condiciona y afecta la composición de las redes, mujeres en el trabajo y su mejor desempeño a la hora de formar redes

Mito que condiciona y afecta la composición de las redes. Mujeres en el trabajo y su mejor desempeño a la hora de formar redes

La convención acerca de que las mujeres cada día mas tienen el derecho y la oportunidad de integrarse al mercado laboral o a emprender proyectos propios por sobre la importancia de la familia para ellas en alguna etapa de su vida, creo que esta impactando en la conformación social de las redes sociales de las mujeres. Algunos estudios indican que la composición social de las redes difiere para hombres y mujeres, basando en los lazos que estos últimos establecen en la sociedad.

Un primer resultado establece que los hombres tienen una mayor red de contactos basadas en lazos no familiares, por el contrario las mujeres establecen la mayoría de sus contactos a un nivel familiar, por lo que yo esperaría que fueran redes mucho mas cohesionadas y homogéneas, no así la de los hombres, los cuales a mi parecer evaluarían sus contactos basándose en la utilidad que estos puedan proporcionarles.  Según lo anterior el aspecto que moldea estas diferencias en las redes de hombres y mujeres, creo que es la visión predominante, del hombre como proveedor y la mujer como encargada de la familia lo que lleva a estos dos géneros  a establecer el tipo de red que les de una mayor probabilidad de éxito según sea su función ( proveer, mantener a la familia unida).

Sin embargo que pasaría si a las mujeres se les da una distinta función. Bueno eso es exactamente lo que esta pasando en donde la prioridad de las mujeres en muchos casos ya no es la familia, mas bien se centra en su éxito personal y laboral. Entonces es valido preguntarse que pasa con la estructura de las redes de este tipo de mujeres, y si diferirá con las anteriormente descritas. Hay estudios que enuncian que la red de una mujer al ocupar un puesto de trabajo de igual competencia comparada con el hombre, estas producen redes incluso mucho mayores y diversificadas que la de los hombres, incluso manteniendo la cohesión con su red de familiares anteriormente descrita. Por lo cual esto da a pensar que las mujeres son mas exitosas en la conformación de redes que los hombres, en donde estas pueden destacarse y crear redes no solo para una función determinada mas bien se pueden proponer múltiples objetivos y crear un red que les ayude a cumplir estos múltiples objetivos

Links relacionados:

http://ddd.uab.cat/pub/papers/02102862n45p33.pdf

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How people see society: “Estructura de red de la opinión pública”

junio 1, 2010 Deja un comentario

Es clara la utilidad de una encuesta de opinión pública, en particular para temas políticos o electorales, cuántas veces hemos visto como, por ejemplo, en Chile muchos candidatos adecuan sus discursos y propuestas a “lo que la gente quiere”, muchas veces representado sólo mediante encuestas, pero… ¿qué tan efectiva es una encuesta de opinión pública?

Durante los últimos 20 años un centro de investigación francesa, Agoramétrie, se ha dedicado a hacer estudios de opinión pública relacionada con conflictos sociales, en particular se ha especializado en la construcción de encuestas para que después puedan ser aplicadas, y entreguen resultados realmente útiles y veraces.

Para esto aplica una metodología única y completamente nueva que consiste básicamente en juntar una muestra representativa de la población francesa y con información entregada por diferentes medios franceses (relacionada con los conflictos sociales) se construye un cuestionario que se utilizará para recoger datos en diferentes grupos formados por esta muestra representativa.

Lo sorprendente de esta investigación es que pese al contexto que esté viviendo el país hay temas que son siempre recurrentes en el tiempo, estos son los llamados “troncales” del cual se desprenden los temas si pueden sufrir mayores variaciones con el tiempo, el contexto que los rodea y la ideología del encuestado. Con esto se van formando redes temáticas que cuentan con un troncal como nodo central.

Con esto lo primero que se logra es eliminar el factor del paso del tiempo por la encuesta al momento de comparar, es decir, con estos temas troncales se permite poder comparar datos en el tiempo, ya que tendrán un punto base en común dando más fiabilidad a los datos, permitiendo incluso que pueda haber cambios geográficos, o que las personas encuestadas no sean las mismas , en caso de no usar encuestas de panel. Esto porque, si bien el estudio se inicio en Francia también se ha llevado a cabo en Rusia, Gran Bretaña y Costa Rica, y los resultados fueron prácticamente los mismos en los cuatro casos, pese a tener contextos radicalmente opuestos los temas troncales son básicamente los mismos, sólo varían las ramas que se desprenden es éstos, como ya se mencionó anteriormente.

Parte importante e interesante de la investigación radica en el hecho de a fin de cuentas son los temas troncales quienes definen la estructura central de la red de temas que estarán presentes en la encuesta para conocer realmente la opinión pública en relación con temas sociales. Como es completamente esperable la estructura en torno a los troncales se divide en dos grandes grupos, uno que contiene todos los temas desde una perspectiva más conservadora, y el otro que contiene grupos desde el lado más liberal, lo que también se traduce en la postura frente a conflictos sociales (se pueden manejar y controlar o no), y por otra parte la reacción frente a problemas sociales (emotiva o racional).

Con esto vemos como cada individuo tiene una red de opiniones propias frente a diferentes conflictos sociales, opiniones que no siempre son completamente independientes unas de otras, sino que se relacionan unas con otras  de manera específica, cuyos vínculos se explican por cada individuo y que presentan una fuerte resistencia a la deformación por efectos del tiempo y/o contexto, es decir, son opiniones que, generalmente, se mantienen pese a la posible influencia de factores externos.

En conclusión podemos ver que las redes de opinión pública sobre conflictos sociales se puede armar con individuos, grupos o incluso por vínculos temáticos, éstos últimos son los que, si se plantean de manera correcta son los que presentan mayor resistencia a cambios de contexto, individuos, geográficos, e incluso son resistentes al paso del tiempo (recordar que el estudio duró veinte años y los troncales no cambiaron). Esto también da pie para poder “medir” exactamente la  resistencia de estos vínculos.

Para más información de los problemas de encuestas de opinión pública:

https://docs.google.com/viewer?url=http://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/13146/1/Mateo_Problemas_comparacion.pdf

https://docs.google.com/viewer?url=http://www.cerc.cl/Publicaciones/Kas-ciedla.pdf

Una nueva medida de vinculación entre dos sub-redes

junio 1, 2010 Deja un comentario

A New Measure of linkage Between two Sub-networks propone explicar el vínculo que une a dos grupos distintos en una red que eventualmente comparten un rasgo o no incluyendo todas las interacciones que existen entre ellas y al interior de cada grupo. ¿Cómo se podría lograr un mejor conocimiento de los distintos vínculos entre y al interior de grupos? mediante la creación de una nueva medida. Esta nueva medida de vinculación resulta particularmente atractiva, por ejemplo, cuando se quiere determinar el grado en que dos grupos están unidos por algún comportamiento.

La mayoría de la literatura sobre redes sociales se basa en lo que Wasserman y Faust desarrollaron como concepto uni-modal de redes, donde todos los actores son de la misma clase y todos pueden interactuar entre ellos, al menos en teoría. También el modelo de dos redes, donde los actores son de diferentes clases y el interés se centra en las interacciones entre las clases, pero no al interior de cada una. Sin embargo, los autores del presente paper desean ir mas allá de este tipo de vinculación tradicional incluyendo en sus análisis todos las interacciones con el énfasis en aquellos vínculos entre ambos grupos.

Por ejemplo, es posible que se desee modelar el riesgo de VIH entre usuarios de drogas inyectables (UDI) y no usuarios de drogas inyectables (non-UDI); un modelo de dos redes buscaría sólo en las conexiones entre UDI y non-UDI, mientras que el tradicional modo de una red de un grupo no haría distinciones entre los UDI y non-UDI, sino que trataría las conexiones por igual. Sin embargo, como los UDI pueden tener tasas de infección muy diferentes de los non-UDI, seria conveniente para el estudio de la propagación del VIH averiguar todas las conexiones, diferenciando a aquellas conexiones que involucran IDUs y non-IDUs de las que involucran solo un grupo. Aquí, un modelo de dos redes es inapropiado, porque el VIH puede propagarse dentro de los grupos de UDI y non-UDI, así como entre ellos. También porque las formas de vínculos riesgosos pueden variar entre los dos grupos.

Para describir mejor dichas redes, se introduce una nueva medida de “vinculación”, para describir el concepto de un único nodo enlazador de dos grupos en una única red conectada. En la Figura 1, se supone que A1, A2 y A3 tienen algún rasgo, mientras que B1, B2, y B3 no. Entonces L es un vínculo entre los dos grupos (independientemente de si L tiene el rasgo o no). La idea de la vinculación se relaciona con la de un puente entre los grupos. Los autores definen un puente como el vínculo entre grupos diferentes dentro de una red. Trotter, Rothenberg y Coyle ya en 1995 identificaron a los puentes como una de las áreas clave para la investigación futura de los métodos de red. Lamentablemente para nuestro mejor conocimiento, no están disponibles en la actualidad, medidas que permitan una estimación numérica de “bridgeness” o vinculación.

MEDIDAS EXISTENTES: su insuficiencia para el problema, y una propuesta de solución.

El concepto existente más cercano a la vinculación en este sentido es la centralidad. Hay varias medidas existentes de este concepto. En el paper se discuten varios de ellos, y el por qué no son adecuadas para la tarea en cuestión.

A continuación se describe la nueva medida.

En primer lugar, se señala que la medida deseada, es de por sí no direccional (medidas direccionales son medidas de prestigio).

En segundo lugar, los caminos se consideran no ponderados.

En tercer lugar, se aplica únicamente a las redes conectadas.

Las dos primeras consideraciones son las posibles áreas para la labor futura.

Centrality, la medida más simple de la centralidad de un nodo es simplemente su grado, conocida como el grado de centralidad del actor.

Closeness centrality, explica que tan cerca esta un nodo de todos los demás nodos de la red. Beauchamp (1965) señaló que los actores que son centrales en este sentido pueden comunicar información a otros agentes muy eficazmente.

Betweenness centrality, es una de las medidas existentes que combinan los aspectos de la intermediación y centralidad, quizás la medida existente más cercana a la deseada. La importancia de esta medida radica en que si un nodo que es alto en centralidad intermedia (betweenness centrality) es retirado de la red, entonces la velocidad y la certeza de la transmisión de un punto arbitrario a otro causa más daño en la trasmisión de información que si un nodo de baja betweenness centrality se quita.

PROBLEMAS CON LAS MEDIDAS ACTUALES

El principal problema de todas estas medidas para la medición de la vinculación entre dos grupos es que no distinguen entre nodos en diferentes grupos, o entre geodésicas que se mantienen en un grupo y las geodésicas que cruzan a los diferentes grupos. Estas no tienen en cuenta el hecho de que los nodos están en diferentes grupos, y por lo tanto no se puede medir qué nodos conectan los dos grupos, ni en qué medida lo hacen.

SOLUCIÓN PROPUESTA

Se da cuenta de la existencia de dos grupos de la siguiente manera: Suponga que tiene una red de n nodos. En primer lugar, se hace una lista con todos los nodos que tiene la característica (VIH) y otra con todos los nodos que no la tienen. Luego se excluye el nodo (X) para el que se estima la vinculación con el rasgo (VIH). Entonces si (X) no tiene el rasgo se estima la vinculación que éste tiene con el rasgo mediante un modelo matemático. Este modelo integra el número de geodésicas que conecta a los portadores del virus con los que no lo son, incluyendo a (X). Como resultado tendremos la proporción de vinculaciones geodésicas entre infectados y no infectados que contienen a (X), si y solo si, (X) no es extremo de la línea geodésica.

Como un ejemplo, en la figura 1, suponemos que L tiene el rasgo (VIH). El valor estimado para (L) indica que si eliminamos este nodo, la red se dividirá en dos componentes sin comunicación entre ellos pero conectados en su grupo respectivo, unos con el rasgo otros no.

DESEMPEÑO DE LAS MEDIDAS EN PEQUEÑAS REDES HIPÒTETICAS

Características deseadas

Aquí se enumeran algunos rasgos que la medida debieras tener, con el fin de compararla con otras. En la Figura 1, la medida debiera tener las siguientes características:

a. Nodo L debe ser notablemente mayor en la medida que cualquier otro nodo.

b. Todos los demás nodos deben ser iguales.

c. Nodo L debe ser 1, o un valor distinto de los otros, para indicar que la eliminación de éste separara la red en dos grupos.

En la Figura 2a es una pequeña red, diseñada para imitar el riesgo de enlaces VIH ( ya sea por compartir agujas o tener sexo) entre los UDI y non-UDI. El grupo A son los UDI, y el grupo B los que no son. Aquí la medida debiera tener las siguientes características:

a. Nodo A4 debe ser notablemente superior a cualquier otro nodo.

b. Nodos A3, B4, B5 y B6 deberían ser más bajo.

c. Nodo A4 debe ser 1, o un valor distintivo.

En la Figura 2b añade otro vínculo entre los dos grupos (la línea discontinua). Las características deseadas son:

a. Nodo A4 a ser más alto que cualquier otro nodo.

b. Nodos A3, B4, B5 y B6 menores.

En la comparación de las figuras 2a y 2b, se desearía que A4 y A6 disminuyan y aumentar B3 (aunque B6 está ahora más comunicado con el resto de la red de lo que era en la Figura 2a, sacándolo de la red no tendría efecto sobre la conexión del grupo A con el B, ya que no se encuentra en ninguna geodésica entre los dos grupos).

EXTENSIÓN PARA TODO TIPO DE REDES

Como Freeman (1977) observa, hay dos visiones contrapuestas de lo que la centralidad significa para todo componente:

En primer lugar podría significar la medida en que todos los puntos son centrales; en segundo lugar, la dominancia de un solo punto. Los autores del paper preferirán el uso de la segunda definición.

Entonces la centralidad de una red queda definida por el mayor valor intermediario central (betweenness centrality) asociado a cualquier punto en la red. Al parecer, todo indica que, para redes como para nodos, la nueva medida hace un mejor trabajo capturando lo que se quiere capturar.

CONSIDERACIONES DE CÁLCULO

En el paper, todos los números fueron calculados a mano. Los autores hasta ahora, no han sido capaces de desarrollar un algoritmo para calcular eficientemente la nueva medida para grupos grandes (aproximadamente mas de 10 nodos). Para grupos pequeños, el método utilizado es el siguiente: se hace una matriz con las columnas que contienen los nodos con la condición, y las filas que contienen los nodos sin la condición. En cada celda, se introdujo los nodos no terminales en cada geodésica entre la columna y la fila.

LIMITACIONES E INVESTIGACIONES FUTURAS

Una de las limitaciones es que la medida trabaja sólo con datos binarios, entonces es apropiado en algunas aplicaciones (por ejemplo, las personas tienen relaciones sexuales ya sea en grupo o no y si no, entonces no hay riesgo de transmitir la enfermedad). También es cierto que, en muchas aplicaciones, las personas pueden relacionarse en diferentes grados. Esto sugiere alguna medida combinando elementos de flujo de centralidad  y la medida propuesta en este trabajo. Una segunda limitación es que la medida se refiere sólo a dos grupos.

CONCLUSIONES

La preferencia por la medida elegida puede depender del rasgo y la relación (computabilidad relativa). Por ejemplo, si el rasgo es una enfermedad con múltiples cepas, donde cada una de ellas se protege contra los demás, entonces tal vez desee examinar los vínculos que involucran sólo una cruz, ya que una cruzada depende de la infección previa y contagio del último eslabón en el proceso. Por otra parte, si se trata de una enfermedad como la hepatitis C con múltiples cepas con pronósticos algo similar pero en el que: (a) la infección con una cepa no ofrece protección contra las otras, y (b) la infección por cepas múltiples ofrece pronósticos diferentes, es posible que quiera considerar todos los patrones de cruce como posibilidades. La importancia de la localización de un puente depende en gran medida del contexto. Un ejemplo sería el del seguimiento de la infección por VIH de consumidores de drogas intravenosas a la población general. Aquí el vínculo sería tener sexo sin protección, y los dos grupos serían las personas que se inyectan y las personas que no lo hacen. Si, en una muestra en particular, parece que ciertas características están correlacionadas con la vinculación, entonces esas personas con esas características podrían ser objeto de las intervenciones, con la esperanza de que estas intervenciones podrían tener grandes efectos sobre todo los individuos, así como también, grandes efectos en la destinación eficiente de recursos para financiar este tipo de programas y dar un gran paso en la minimización de, por ejemplo, enfermedades de transmisión sexual como el VIH.

Cascadas, Innovación Tecnológica y ‘Política’

Sobre el trabajo Politics of Technological Innovations: Network Approaches publicado por el profesor del departamento de Matemáticas de la Universidad de Pratas Moses A. Boudourides el año 2001 centrado principalmente en el concepto de Difusión de las Innovaciones.

Lo importante del trabajo del profesor Boudourides es que realiza una importante recapitulación de obras y teorías desarrolladas sobre este concepto haciendo hincapié en la incorporación de análisis de redes a un fenómeno que muchos tratan de explicar aisladamente como hitos ingenieriles o económicos. Aquí me centraré a rescatar algunas ideas que me parecieron interesantes.

Difusión de las Innovaciones

Primeramente tratado por Gabriel Tarde en 1890, el concepto de Difusión de la Innovación no fue popularizado si no hasta 1962 por el sociólogo Everett M. Rogers en su trabajo Diffusion of Innovations (con varias re-ediciones) bajo el cual se busca explicar el proceso que se desarrolla durante ‘las innovaciones tecnológicas’, con un enfoque de análisis de redes sociales (Rogers era sociólogo).

Rogers plantea que en el proceso de difusión de la innovación podemos observar 5 tipos de actores principales en términos de una categorización de los individuos basado esto en su sensibilidad a la innovación:

A su vez, también establece un proceso bajo el cual se desarrollan los eventos para que se establezcan en el conjunto social:

Antes de continuar cabe destacar la existencia de una interesante manera de abordar el tema: la Sociología de la Traducción (Actor-Network Theory, ANT), cual tiene la particularidad de incorporar a actores no-humanos (como por ejemplo el Estado), pudiendo ser éstos dos cosas a la vez (1) Conjuntos Sociales algunas veces y (2) Agentes individuales otras. Estructura que describe sistemas complejos subrayando la construcción, desarrollo y estabilización de las estructuras sociales; tecnológicas y naturales del mundo y sus combinaciones.

En cuanto a la construcción de Rogers, varios autores han desarrollado teorías que van más allá incluso postulando a la existencia de ciclos aislados en cada una de estas etapas como, por ejemplo, hablando de re-innovación (el mismo Rogers en la 3ra edición de su obra) y de fuentes de creación conceptual para la innovación (Hippel, 1986). Más importante aún (para efectos prácticos de este curso), destaca la clasificación de tipos de actores participantes de este proceso: (1) Público (ciudadanos y usuarios), (2) el Estado (administración Pública) y (3) el mercado (incluyendo productores industriales, desarrolladores, etc.).

Pero, ¿Por qué el Estado ha de intervenir si la innovación es propia del sector privado? Ante esto Catinat y Vedel (2000) nos responden (en cuanto al gobierno electrónico por ejemplo),

El mercado no siempre es el mejor mecanismo para asegurar los valores básicos asociados a la noción de democracia digital (tales como libertad de prensa e igual acceso a infraestructuras de información)

Para continuar con una justificación más general propuesta por  Liikanen (2000), donde la manera necesaria de intervención pública debiese responder a lo que el autor denomina

Responsabilidad, Sensibilidad y Transparencia (accountability) de una regulación justa

Ahora, ¿Por qué deberíamos considerar este fenómeno como un proceso social? Uno de los primeros trabajos realizados bajo este enfoque corresponde al de  Ryan y Gross (1943) donde explican que

es un proceso social donde, si todos los individuos actúan racionalmente, entonces la adopción de la innovación debiese ocurrir simultáneamente para todos; mientras que el tiempo transcurrido entre los primeros y los últimos aceptadores indican que la estructura social y los factores socio-psicológicos influyen en el proceso.

Dinámicas de la Innovación Tecnológica

La difusión de innovación como proceso, como mencioné anteriormente, muestra a dos tomadores de decisiones más, el público y el mercado; donde el autor arguye que la mutua interacción entre ambos (inclusive el Estado) a lo largo de un periodo de tiempo determina la forma en que se establece la innovación; siendo esta última (en cierto modo) un revelador de la cultura y estructuras sociales relativas al proceso de ‘maduración’ de la misma; i.e. la tecnología ya establecida corresponde a una fotografía del estado de la sociedad durante su implementación.

Así, las transformaciones del modelo ANT ocurren bajo dos procesos principales: (1) Descripción de los actores en cuanto a la interacción desarrollada entre sí mismos y (2) Inscripción: donde el analista (desarrollador de la innovación en este caso) se enfoca en la manera en que los artefactos tecnológicos (en todo sentido de la palabra) encarnan las relaciones entre elementos (recordemos que este modelo incorpora tanto a humanos como no-humanos). De manera más incisiva, los diseñadores Describen el sistema de forma tal de tratar de predecir de que forma evolucionará; y los innovadores Inscribirán esta visión (predicción) del mundo en el contenido técnico del nuevo objeto. Un intento de predeterminar las necesidades de los usuarios.

Lo interesante es que si observamos de manera detenida, lo descrito aquí sería en cierto sentido una imposición, un ‘entrenamiento’ de los usuarios sobre qué y cómo incorporar la innovación tecnológica en sus vidas; punto que toma verdadera importancia al momento de considerar la influencia de los actores en el sistema.

La Política de la Innovación Tecnológica

Finalmente el autor revela una parte clave de la metodología, incluir las diferencias en términos de influencia de los distintos sujetos partícipes del sistema; en donde los individuos menos organizados (generalmente la mayoría) se enfrentan a problemas de representación de ideas/necesidades en cuanto a la innovación tecnológica. Pues, en general, la agregación de intereses dispersos suele ser  conflictiva, si es que no contradictoria (Cambat, 1994). Concentrando el poder decisorio de la innovación en actores más clusterizados tales como pequeños grupos económicos, haciendo que la política Tecnológica se decida por unos pocos. En fin, muchos actores con distintas posiciones, donde los mejor posicionados ordenan el sistema en torno a sus jugadas estratégicas.

El nuevo ingeniero del metro de santiago será un protozoo.

junio 1, 2010 1 comentario

Buscando algo sobre lo que postear me cruce con esto, si bien está algo alejado de la materia del curso de igual forma involucra análisis de redes y además me pareció fascinante. No pude lograr acceso al documento original (1por lo que me remito a lo encontrado en otras paginas web (2, 3).

Lo que capto mi atención se trata del experimento Rules for Biologically Inspired Adaptative Network Design, realizado por el investigador Atsushi Tero, de la Universidad de Hokkaido en Japón. En el estudio se muestra como un organismo unicelular, en 26 horas, es capaz de replicar casi a la perfección el tramado ferroviario de Tokio, proyecto que tomo años para su optimización.

Se trata de la ameba Physarum polycephalum, entre cuyas características esta un odio a luz y un amor a la comida. Es así como se organizan en redes para poder protegerse de la luz y tener mejor acceso a los alimentos.  Tero describe a los Physarum como “ un organismo ameboide unicelular grande que busca fuentes de alimentos distribuidas de forma fragmentaria… Puede encontrar la ruta más corta a través de un laberinto o conectar diferentes conjuntos de fuentes de alimentación de forma eficiente con una longitud total reducida, pero con una distancia promedio mínima entre parejas de fuentes de alimentación, y con un elevado grado de tolerancia a desconexiones accidentales”.

El experimento consistió en poner una colonia de estos protozoos en un tablero con copos de avena representando a Tokio y sus sus ciudades satélites, mientras que la topografía fue imitada estableciendo zonas de luminosidad  y oscuridad, de forma de que la colonia utilizara los valles (menos iluminados) en lugar de los cerros (más luminosidad).

El resultado es lo que vemos en las foto. Se puede apreciar como en C, D y E la red esta en crecimiento, en búsqueda de nuevos montoncitos de nutrientes, generando nuevos vínculos, pero llega el momento en que no encuentra más comida y debe optimizar la red, eliminando aquellos vínculos redundantes (F).

Personalmente encontré impresionante lo que se puede aprender estudiando las redes de organismos tan simples y como estos conocimientos pueden ser utilizados para asuntos concretos.

Videos relacionados:  1, 2 y 3.

El Festival de la Canción de Eurovisión como una Red de Amistad

El Festival de Eurovisión se celebra anualmente desde 1956, organizado por la Unión Europea de Radiodifusión, y transmitido en vivo por televisión en toda Europa (con retraso en las transmisiones a nivel internacional), con el objetivo de encontrar la canción más popular de toda Europa. El funcionamiento del festival consiste en la presentación en vivo de las canciones populares de varios países europeos. Para obtener un vencedor cada persona, dentro de su país, vota por sus 10 canciones favoritas con una escala de puntuación de 1 a 12, con 12 para el tema favorito, 10 para el segundo mejor y 8, 7,6….hasta 1 para los demás en orden de preferencia. Estos votos se basan en encuestas telefónicas llevadas a cabo en cada país durante la emisión del programa.

La hipótesis que desarrolla el autor (Anthony Dekker) en este paper fue que interpretando y utilizando técnicas de análisis de redes sociales, el Concurso da resultados que en efecto, ofrecen una ventana en la política europea. Esta búsqueda nace a raíz de las múltiples acusaciones de influencia sobre los patrones de votación política que recaen en el concurso, especialmente por periodistas de la BBC, después de la escasa votación que obtuvo Gran Bretaña el año 2003 supuestamente por su participación en las fuerzas militares en Irak.

Una dificultad que tuvo el autor en el análisis de los datos del Festival de Eurovisión fue la enorme variación en el número de los participantes. La propia identidad de “Europa” ha cambiado enormemente en los últimos 50 años, y las reglas del concurso también se han alterado. Se tratan de evitar dichos errores utilizando técnicas que permiten extraer conclusiones para partir de los datos de un solo año, lo que presenta una “instantánea” de un cambio de Europa en un momento en el tiempo. Estos datos correspondieron a los efectuados el año 2005 que tuvo como ganador a Grecia y secundado por Malta. Esta tabla.1 muestra las votaciones finales de cada país el año 2005, en el formato que se encuentra en el sitio web de Eurovisión (www.eurovision.tv).

Tabla 1



La primera variable que puede ayudar al autor a comprobar su hipotesis es la la puntuación total que pueden tener los países. Para darle una medida a este factor calcula la votación promedio en el 2005 (expresado en la tabla 1) de un país X a otro Y, como una función de la puntuación total obtenida por el país Y (una indicación de la popularidad global de país de entrada de Y), y en la distancia entre los países X e Y (medido por el número de las fronteras que necesitan ser cruzadas para llegar de un país X al país Y, eliminando así el área geográfica como un factor). Al aplicar el modelo el autor puede demostrar que el mayor número de votos van generalmente a las canciones cuya popularidad es compartida (es decir, con elevadas puntuaciones en total), y canciones de países vecinos (es decir, con pequeñas distancias), posiblemente a causa de compartir factores lingüísticos y culturales. Con esta medida también se puede comparar las famosas “redes de amistad” que pueden generarse cuando una canción muy impopular obtiene una votación muy alta desde otro país.

Para poder medir esta segunda variable (“amistad”), Dekker aplica una función que consiste en medir la calidad (o al menos popularidad) del rendimiento de la canción del país Y, utilizando el total de su puntuación (Sy). Este total da una medida de cuán grande esa canción del país fue calificada por toda la audiencia  europea. Cuando graficamos Vxy (la votación de un país X a otro Y)  contra Sy (la puntuación total del país Y), obtenemos una relación lineal débil. La línea de mejor ajuste fue: Vxy ≈ 0,026 Sy.

La correlación que se observa con los datos es débil 0,44 (r2 = 20%), pero es estadísticamente muy significativa (p <10exp-44), es decir, los votos son de hecho parcialmente determinada por percepciones compartidas de la calidad de las canciones, como postula la tesis. Por lo tanto, se pueden ajustar las calificaciones de las canciones  restando la votación prevista en la votación real, dando una puntuación de amistad Fxy (también se suman 6,1 para garantizar que el resultado es positivo, en un rango de 0 a 17,4): Fxy = 6,1 + Vxy – 0,026 Sy,

Con la sustracción de la “calidad de los votos los Fxy nos indican el prejuicio que tiene el país X hacia el país Y. Estos números forman una red social con una estructura similar a la obtenida en un grupo de personas que le consultan cuanto se agradan entre ellos, y se refieren a ella como una red amistad. La figura 2 contiene varios clusters de amistad claramente visibles, integrado por
países vecinos que votan por ellos. Estos son:

• Este: la antigua URSS, Rumanía, Hungría, Polonia.
• Nórdicos: Noruega, Suecia, Dinamarca, Finlandia, Islandia.
• Los Balcanes: la antigua Yugoslavia, Albania.
• Mediterráneo del Este: Grecia, Chipre, Malta, Bulgaria, Turquía.
• Oeste: los otros países.

Figura 2


Los grupos Malta están fuertemente conectados con los países del bloque del Este porque su segunda votación más alta fue para Letonia, mientras que Malta recibió de Rusia el máximo de votos. Sin embargo, parece más apropiado definir el bloque del Este como los países del Pacto de Varsovia (con la excepción de Bulgaria, que dio su mayor número de votos a Grecia y Chipre, y  por lo tanto esta agrupados con ellos). También parece apropiado para separar los Balcanes y el Mediterráneo Oriental en bloques, que son visiblemente diferentes en la figura 2.

Otro variable a considerar son las amistades dentro de un bloque y las relaciones entre bloques. Los resultados fueron mayores al interior del bloque que entre los bloques (en promedio, el 8,1 frente al 5,6, significativa a p <10exp-20). La Tabla 2 muestra las puntuaciones de amistad medias entre y dentro de los bloques. Curiosamente, el bloque occidental era la menos solidaria: dentro de los bloque el puntajes más bajos fue para el bloque occidental. Otra observación digna de acotar es que individualmente los países occidentales como Austria y Suiza también pueden desempeñar un papel de “puente” con el bloque de los Balcanes hacia el resto de Europa. Esta condición resulta válida para afianzar las redes de amistad entre estos dos bloques.

La cuarta variable relevante que se considero en el estudio fue los inmigrantes. Por ejemplo los inmigrantes rumanos en España parecen haber dado los votos fuerte a su país de origen, al igual que Turquía con inmigrantes en los cinco países con la mayoría de los inmigrantes turcos: Bélgica, Francia, Alemania, Austria, y los Países Bajos (Manco, 2004). Este tipo de votación en general no se devuelve demostrando que la amistad no es reciproca.

Por último se midió el efecto que genera la distancia. Un buen antecedente de la puntuación de la amistad (Fxy) es la distancia entre los países (Dxy) que hemos hablado más arriba (medida por el número de fronteras que necesitan ser cruzadas para poder viajar de un país X el país Y). Esto es probablemente debido a factores culturales y lingüísticos compartidos entre los países vecinos. Factores económicos (medida por las diferencias entre los PIB del país) no parecen tener un efecto, ni el tamaño de la población. La línea de mejor ajuste para las puntuación de amistad en función de la distancia fue: Fxy ≈ 7,8 a 0,46 Dxy.

Conclusion del Estudio:

Claramente la hipótesis inicial del autor es aceptada ya que al ajustar los votos del Festival de Eurovisión para compensar la calidad de la canción, se ha obtenido una red de amistad, que de hecho puede “revelar la homología de la estructura de la política Europa”. La estructura del análisis revelado es muy diferente de la informada por otros analistas, que parcialmente compensaban la calidad de la canción como un promedio de votos durante varios años y así generaban un bloque occidental como dominante. Al contrario de los datos analizados en los antiguos estudios, la Europa de hoy es muy diferente, con los países occidentales menos centrales y menos coherentes, y una Europa Central haciéndose más importante.

En general, se aprecia que las puntuaciones de la amistad son más altos para los países más cercanos, generándose cinco bloques amistad: Occidental, Oriental, los países Nórdicos, los Balcanes y el Mediterráneo del Este. Los nuevos países de los Balcanes están más aislados, con los
Países del Mediterráneo del Este (Austria y Suiza) actuando como “puentes”. La dominancia pasada del bloque occidental se refleja en sus estrechos vínculos con los otros bloques (con exclusión de los Balcanes).

El alto valor de centralidad para la puntuación de Turquía en el análisis revela la importancia de los inmigrantes de unos países que viven en otro. El alto valor de puntuación de centralidad de Suiza sugiere que desempeña un papel de “Puente” dentro de la nueva Europa, aunque las razones de ello no están completamente limpias.

Así como las técnicas matemáticas que se postulan han iluminado desenmascarando la estructura de Europa, también se puede utilizar para generar redes de amistad de otros concursos  donde los participantes (o sus representantes) tengan que votar por cierto país. Por ejemplo, en el juzgamiento de los Juegos Olímpicos, donde un promedio para una actuación en particular, puede ser utilizado como un voto de un país amigo del juez a la atleta. A diferencia de anteriores técnicas para el estudio del Festival de la Canción de Eurovisión, el método que describen no requiere de muchos años de historia en sus datos, y por lo tanto puede ser utilizado para todo tipo de estudios de estructuras sociales que están en un estado de flujo. Las técnicas de análisis presentado en este documento también se pueden utilizar para analizar otras redes de amistad, así como las redes de confianza, que tienen una estructura similar. A la vez, este análisis nos puede ayudar a entender los balances  estructurales que se presentan en los bloques europeos o entender los distintos las conglomeraciones de opiniones políticas en el viejo continente. Ahí está la relevancia de este paper que nos aclara un panorama estructural político a través de un simple  Festival de la Canción.

Homophily and Assimilation Among Sport-Active Adolescent Substance Users

El paper escrito por Pearson, Steglich y Snijders pretende demostrar a través de la Teoría de Redes cómo actúan los principios de asimilación y homofilia en adolescentes que practican deporte respecto del consumo de marihuana, alcohol y tabaco. Se definirá la asimilación (también conocido como el principio de influencia o contagio), como el principio que exhiben los adolescentes que adaptan sus comportamientos en el consumo de alguna substancia para que coincida con las de sus amigos. Por su parte, el principio de homofilia es aquel que presentan los adolescentes que “prefieren” amigos con comportamientos en el uso de substancias similares a los propios.

El estudio se organiza en 5 etapas. La primera es la introducción en donde se presenta la problemática y se definen los principios antes citados. La etapa 2 plantea la preguntas claves que orientarán la investigación. Éstas se preguntan por el grado de incidencia que los dos principios poseerían a la hora de explicar la co-evolución entre comportamiento en uso de subtancias y lazos amistosos creados en los individuos; cómo difiere esa incidencia en las tres substancias (tabaco, alcohol y marihuana); cómo se relacionan los compotamientos en uso de substancias desde el punto de vista cuasal (por ejemplo, el uso de cannabis puede ser un buen predictor en el consumo de tabaco?); cómo cambian éstas respuestas intregando como nueva variable la actividad deportiva en los individuos.

La tercera parte se centra en el método utilizado. Los autores utilizan datos de Panel y Teoría de Grafos para captar los cambios o co-evolución de los comportamientos y generación de lazos amistosos.

La primera figura muestra una transición en la que se crea un lazo de preferencia (o amistoso) de un período al otro. La segunda figura muestra como se genera deun período a otro un lazo recíproco.

La figura 4 muestra cómo se produce el fenómeno de homofilia, a través de una transición en la red que muestra una preferencia por lazos con personas similares entre dos períodos.. La figura 5 muestra cómo se produce el fenómeno de asimilación de una período a otro.

Se encuestan entonces en tres períodos diferentes a un grupo de adolescentes. Primero a los 13 años, luego a los 14 años y finalmente a los 15 años. Las variables de comportamiento se codifican como:

Tabaco: 1= no consume, 2=consumo ocasional, 3=regularmente (más de una vez por semana)

Marihuana: 1=no consume, 2=ha probado sólo una vez, 3=una vez al mes, 4=una vez a la semana, 5=más de una vez a la semana

Alcohol: 1=no consume, 2=una o dos veces al año, 3=una vez al mes, 4= una vez a la semana, 5=más de una vez a la semana

Deporte: 1=no regularmente, 2=regularmente

Los resultados se presentan a continuación:

Luego, a través de una estimación SIENA la regresión arroja los sigueintes resultados.

Para el caso del caso consumo de tabaco se aprecia que en general los pupilos presentan una tendencia a no fumar. El género actúa como un determinante significante y sugiere que prefieren fumar más en comparación a los hombres. Además, el consumo de marihuana influye como causante del consumo de tabaco (los usuarios de marihuana fumman más que los no consumidores).

En el caso del consumo de marihuana vemos que la tendencia es débil, los pupilos tienden a no consumir. Sin embargo, cuando el consumo se produce se debe principalmente al principio de asimilación. El principio tambiñen actua de manera inversa. Usuarios de canbis con amigos que no consumen tienden también a adaptar su comportamiento para coincidir con el de ellos. El género, por su parte, influye de manera sugestiva pero no significativa. Los hombres tienden a consumir más marihuana que las mujeres.

El consumo de alcohol parece ser mayor que el consumo de marihuana y tabaco, y el comportamiento se explica principalmente por el principio de asimilación. El consumo de tabaco, el consumo de marihuana y el género no son determinantes significativas en el consumo de alcohol.

Al incluir la variable “deporte” se producen ciertos cambios en los resultados. Los pupilos prefieren amigos con comportamientos deportivos diferentes, y la similación no parece ser un determinantes en el hecho de que se practique deporte. Existe una relación causal entre el consumo de tabaco y la actividad deportiva y entre género y actividad deportiva: fumadores practican menos de porte y mujeres practican menos deporte. El cosumo de marihuana y alcohol no cambia significativamente considerando la actividad deportiva como otra variable.

Se concluye que ambos mecanismos (homofilia y asimilación) explican de manera significativa la co-evolución de los comportamientos. Existe un alto grado de asmilación y homofilia, o en otras palabras influencia y selección asociadas al consumo de las substancias. Por otra parte, la asimilación se da más en el caso del alcohol y de la marihuana, pero no en el consumo de tabaco.

Luego se ve que los consumidores de marihuana fuman más tabaco (acaso por que en muchos casos se consumen juntos) y consumen más alcohol,  y los consumidores de alcohol fuman más tabaco. El genero es menos significativo en el sentido causal, sin embargo se observa que las mujeres fuman más tabaco y menos marihuana que los hombres.

Finalmente, en el caso de la actividad deportiva como dijimos la asimilación y la homofilia no son significativas a la hora de explicar los cambios en este comportamiento. No obstante, hay una relación causal entre el consumo de tabaco y el deporte. Los fumadores hacen menos deporte. La actividad deportiva se ve reducida de manera menos significativa para los usuarios de marihuana. A pesar de que el resultado no es concluyente en si, se aprecia un leve aumento en el consumo de alcohol entre los que practican deporte. La actividad deportiva está altamente determinada por el género: la mujeres practican menos, lo que coincide con el mayor consumo de tabaco por parte de ellas (los fumadores en general practican menos deporte).