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Complete Network Analysis in Research of

Alejandra Real T.

Nicolas D. Hasanagas

Este artículo intenta básicamente presentar las ventajas y debilidades del análisis completo de redes en las  políticas publicas (policy).

Se presentan indicadores (actores y otros factores que influyen en una red) que han probado ser significativos en las distintas dimensiones del poder (confianza, incentivos, etc.)

 

Factores relacionados con el actor interesa para el estudio de la estructura y dinámica de la red, mientras que los factores relacionados con la red son útiles para analizar las políticas públicas. El concepto de poder es relevante para ambas áreas.

 

Las conclusiones del artículo se basan en una encuesta tomada el año 2002. El objetivo del estudio era encontrar a los actores – y las redes- relevantes que influyen en el status de poder.

Los autores argumentan que las ventajas o fortalezas de un análisis completo de las redes de políticas publicas son potenciales para encontrar estructuras latentes (como por ejemplo oligarquía), cómo opera el poder en el área de las políticas, el impacto de las políticas sobre actores subjetivos (actitudes como el radicalismo, confianza, importancia de la información, etc.) y el objetivo que “mantiene” unida a la red.

Metodología del estudio

La idea era captar todos los “nodos” de una determinada red a través de entrevistas hechas por teléfono. Se escogía un nombre de manera aleatoria dentro de un set de áreas y se la hacen un par de preguntas para conocer la red a la cuál pertenece. La primera pregunta que se le hacía al entrevistado era ¿Podría mencionar alguna materia relacionada con el medioambiente en los últimos 2 años en la que usted haya sido exitoso? Y la siguiente pregunta ¿Podría mencionar todos los actores que usted contactó respecto a este asunto? Se registraban los nombres dados y se entrevistaba a cada uno de ellos. Este procedimiento se hizo hasta que la red quedó completa, es decir, hasta que ningún nuevo nombre fue mencionado por los entrevistados. (Técnica de la bola de nieve)

A medida que se iban obteniendo los nombres de los actores que componían la red se iba especificando la relación que tenían unos con otros.

Supongamos que tenemos 2 individuos, uno i y el otro j. Si existe relación entre i y j entonces Zij=1. de lo contrario Zij=0 .

El total de participantes en la red se define con la letra N.

El estudio consideró 234 actores en 12 redes diferentes.

Variable dependiente: El poder

El poder (P) de cada actor se midió como la suma de la confianza que genera un determinado actor entre los otros participantes, los incentivos que ofrece a financiar y lo irremplazable que es el actor para los otros actores de la red.

Para medir el poder se diseñó una escala de 5 niveles, donde el P=1 significa que no da confianza, mientras que P=5 significa total confianza. Luego, se convirtió esta escala de poder en un porcentaje variable. (La fórmula fue obtenida de los estudio de Katz, 1953) Esta nueva escala de poder porcentual (T) se ingresó en el software para análisis de redes cuantitativas “visone”

El significado práctico de status puede definirse de la siguiente manera: Si el actor X tiene poder sobre el actor Y, y el actor Y tiene poder sobre el actor Z, y el actor Z sobre J, entonces el actor X tiene poder indirecto sobre los actores Z y J (además del poder que tiene sobre Y).

En este caso, el actor X presentaría una cierta tendencia a concentrar la confianza, incentivos de financiamiento o el poder de manera más general. En otras palabras, el status de poder que tenga cada individuo se expresa en la posición que tenga en la red como generador de intercambios y debido a este “alcance” en el poder.

Variables Independientes:

Se midieron por un lado, los factores relacionados con el actor, y por otro los relacionados con la red.

Factores relacionados con el actor:

Para éste ítem se consideraron los siguientes factores:

–          Importancia de : información general (a) e información científica (b)

–          Control sobre: Información general (a) e información científica (b)

La importancia de la información fue medida usando el concepto de “closeness centrality”, mientras que para el control se usó el concepto de “betweenness centrality”

Closeness centrality  (%) se calculó con CC(i) =[ ∑jd( j,i)−1 ], donde d(j,i) es la distancia (shortest path) desde el actor j hacia el actor i.

El objetivo de hacer estos cálculos es ver cuán directamente los otros quiere recibir información de algún determinado actor, es decir, recibir información directa sin intermediarios. Mientras más directa se quiera la información de un determinado actor, más importante es este actor.

El problema es que una actor poderoso puede hacer que su información sea la más importante, obviando la información que puedan tener otros.

Por otro lado, betweenness centrality (%) se midió de la siguiente manera:

CBi= ∑(Pi (ij)/ P(ij),

en donde P(ij) es el set de “caminos más cortos” (shortest paths) que pasan por el individuo i. Este procedimiento sirve para ver cuántas veces un cierto individuo hace de intermediario, y la pérdida que se genera en la red debido a la pérdida de este individuo.

Indicadores de comportamiento

– Radicalismo: Este índice se midió a través del “cross–assessment”, vale decir, cada actor caracteriza al resto y expresa en qué medida su organización usa el sistema legal o sigue prácticas extremas. Esta variable fluctúa de 1 a 3. El radicalismo ha sido catalogado como un comportamiento que afecta negativamente el poder en una asociación, ya que daña la relación y cooperación con el estado. Los actos subversivos afectan la confianza y lo irremplazable que puede ser una organización.

-Honradez: También medido a través de cross-assessment. La honradez es una impresión subjetiva de un actor sobre si cierta organización merece su confianza. El índice de honradez va de 1 a 3 y puede ser interpretado como la reputación de una organización. Relaciona la confianza con lo irremplazable de una organización.

– Indicador de coalición: Mide el poder entre los aliados (Partners) que tiene una organización en particular. Suele denominarse como coalición o apoyo político. Es status de confianza influye notablemente en este indicador.

Factores relacionados con la red:

– Indicadores estructurales: El número de actores. El status de confianza y cuán irremplazable sea una actor decae a medida que la red se hace mas densa, al haber más posibilidades de contacto (nadie tendría el “monopolio”). La confianza decae porque nadie puede sentirse “familiarizado” con tantos actores.

– Potencial de Lobby: mide el porcentaje de actores privados que se relacionan con actores del estado. Suele llamarse la segmentación de una red, es decir, cuantos contactos alternativos tiene un actor privado en el sector público. A más contactos más probabilidad de hacer lobby.

– Densidad: Se refiere a qué porcentaje de todos los posibles contactos dentro de la red ya han sido establecidos. Indica la complejidad de la red. Se conoce también como la “estructura” de la red. A nivel individual, la densidad afectaría negativamente a la confianza.

Oligarquía o poder no equitativo: Mide la concentración de poder en unos pocos actores y cómo este afecta a cada actor. Va desde cero a infinito.

Se mide como:  Oligarquia= (Max status- minimo status) / status promedio

 

Indicadores administrativos- instrumentales

–          Importancia relativa del Estado: ratio que mide la posibilidad de monopolio estatal a monopolio privado. Va de cero a infinito. Mientras más alto sea este indice, mas dificil será para las asociaciones privadas desarrollar confianza o llegar a ser irremplazable en una red.

–          Densidad relativa de los incentivos: expresa el ratio del intercambio de material de apoyo entre actores (i y j) en relación al total de relaciones existentes.

–          links de información científica: Mide los números de intercambios de información científica.

Aspectos metodológicos

Fortalezas y debilidades el análisis completo de redes:

Fortalezas:

Una de las mayores fortalezas es que se puede medir la posición relativa de cada actor dentro de la red a la cuál pertenece, así como la estructura que prevalece en la red. También permite medir el flujo de información y otras características como la confianza, radicalismo, etc.

Por otro lado, la técnica de la “bola de nieve” permite captar información cercana a la realidad (actores que componen la red y la relación entre ellos, por ejemplo)

Debilidades:

Las muestras que se pueden tomar son relativamente pequeñas. Las redes que se suelen ocupar tienen en por lo general entre 15 y 35 actores. Hacer el análisis sobre redes más grandes implicaría el uso de más recursos (humanos y tecnológicos)

El enfoque es útil para analizar las estructuras de los actores que influyen en las políticas, mas no permite inferir sobre los procesos y los contenidos de éstas.

Otra debilidad es que la técnica de la bola de nieve solo es posible cuando hay autoselección (y deja de ser muestra aleatoria). Además, solo se puede medir el poder de los actores que están en la red, y no de los que podrían estar en el futuro (actores potenciales futuros)

 Conclusiones y desafíos:

Mejorar las herramientas estadísticas de modo que la no aleatoriedad del proceso (autoselección) no cause tantos problemas. En este estudio se agregaron varias variables y se escogió al primer individuo de manera aleatoria de modo de contrarrestar este problema (estimadores sesgados).

Mejorar los recursos para aumentar la muestra de 234 a 2000, y aumentar las redes en estudio de 12 a 100.

Los autores proponen que un enfoque como el de Heckmann puede ser una posible solución. (Tratar el problema de autoselección como el problema de observación omitida)

Un último punto busca profundizar la investigación sobre el análisis cualitativo sobre el rol de la información, así como de otros factores organizacionales que influyen en los incentivos financieros, así como los factores que influyen en la corrupción.

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