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Hacia Análisis de Redes Cualitativo Asistido por Computadores.

Notas sobre el trabajo Towar Computer-Assited Qualitative Network Analysis (CAQN) publicado por Markku Lonkila y Timo Harmo (chequeen sus perfiles en Facebook y otros…).

El desenfrenado avance de las tecnologías no sólo ha beneficiado a la cultura pop (sorpresa!), no todo es FaceBook; Twitter y cloud computing, si no que (como motivación principal a mi entender) ha dado espacio a un desarrollo más robusto de las ciencias, permitiendo calcular cosas que nunca antes habrían podido calcular.

Generar regresiones por OLS ya no es tema de tesis (invocando al profesor Andrés Hernando @_ahg_), gracias a software estadístico especializado como R; SPSS o STATA, ahora los econometristas sólo tienen que dedicarse a hacer inferencia sobre sus modelos calculados, ya no con ábacos, si no que con poderosos algoritmos computados por super ordenadores que hacen que el trabajo de meses se reduzca a sólo un par de horas (si es que no menos).

Ahora, la discusión está tomando otro rumbo, sabiendo que es posible hacer casi cualquier cosa, los académicos comienzan a preguntarse cual sería la mejor forma de hacerlo, y es aquí cuando Markku Lonkila y Timo Harmo; a raíz de un trabajo de investigación de redes; plantean cuál debiese ser (a sus ojos) el camino que los software de análisis de redes sociales han de tomar.

De donde surge toda la problemática

Este trabajo surge a modo de conclusión sobre las necesidades y obstáculos observados durante el desarrollo de uno de sus proyectos de investigación, bajo la cual nace la necesidad de construir, manipular y analizar redes sociales basándose en información recolectada en “bitácoras de vida” de cerca de 80 docentes donde, además de incorporar sus encuentros e interacciones diarias, se encontraba registrada información cualitativa referente a ellos y los individuos citados en sus bitácoras (i.e.  familia, amigos, colegas y conocidos). El problema de administrar estas más de 3000 entradas de datos surge cuando la oferta de software de análisis de red sólo permite (de forma excluyente) o almacenar matrices numéricas de relaciones, o data cualitativa dentro de bases de datos relacionales, restringiéndose de forma casi exclusiva o al desarrollo de grafos (permitiendo calcular sus respectivas medidas de centralidad) o a esquemas cualitativos carentes de análisis sociométrico (recordando a Granovetter).

Esta dificultad nace a raíz de la clásica dicotomía planteada entre el enfoque cualitativo y cuantitativo, donde el primero se centra de manera especial en los procesos y significados que no pueden ser examinados en términos rigurosos (entiéndase medidos cuantitativamente) bases de la construcción social; mientras que el segundo, buscando “ser más preciso”, se centra en variables cuantitativas apartándose de juicios de valor (Conceptos citados por los autores directamente de NK Denzin, YS Lincoln – Handbook of qualitative research, 1994. Lamentablemente no encontré ningún link al texto completo)

RELNET: Un Prototipo  para Análisis Cualitativo de Redes Asistido por Computadoras (CAQNA por sus siglas en inglés)

A todos estos puntos, estos investigadores, con ayuda de un programador, desarrollan RELNET, un software de análisis cualitativo de redes que desarrolla de una manera humilde las necesidades planteadas, permitiéndoles desplegar grafos acompañado de información cualitativa referente a nodos de forma particular y colectiva. Lamentablemente, por falta de financiamiento, el proyecto sólo llega hasta prototipo. Aquí una descripción de su entorno gráfico.

  • Display gráfico: RELNET es capaz de generar redes gráficas cargando los datos en forma de matriz.
  • Cuadro inferior derecho muestra información relativa a la red bajo análisis (notas personales) e información sobre el personaje central bajo el cual harán el análisis, en este caso es denominada “h11”.
  • Columna derecha: Uno de los avances más significativos para los investigadores, muestra información relativa al nodo cual es seleccionado en la pantalla (está seleccionado el marido de “h11”).

A modo de síntesis, los autores realizan una enumeración de las variables a considerar frente a futuros desarrollos de estas aplicaciones con el objetivo de incorporar aunar de manera concreta el análisis cualitativo y cuantitativo dentro de un mismo marco de desarrollo investigativo. Sus propuestas son las siguientes:

  • Administrar y combinar diferentes tipos de datos alfanuméricos con guarismos propios de análisis de red.
  • Una interfaz que permita moverse dinámicamente entre los grafos y los orígenes de datos.
  • Definir libremente los links en cuanto a información cualitativa (nombres y etiquetas) y cuantitativa (asignando valores numéricos).
  • Permitir ejecutar constantes consultas sobre la base de datos de la red u otro tipo de datos disponibles sobre la naturaleza de los nodos.
  • Asistir de manera semi-inteligente en el re ordenamiento de la red.

Una pronta Respuesta: NetMiner

Publicado este artículo hace ya 11 años atrás, hoy existe una amplia oferta de software para análisis de redes sociales. Verificando si alguien había sido capaz de sintetizar las sugerencias de los autores en un único paquete me encontré con la sorpresa de que así había sido… NetMiner3. Un programa pagado (está disponible unaversión gratuita para estudiantes!) diseñado para Análisis de Redes Sociales que cuenta con absolutamente todas las sugerencias de los autores, esto es, un perfecto match entre análisis cuantitativo y cualitativo; permitiéndole al usuario desde calcular complejos algoritmos propios de las ciencias de Red, hasta generar consultas basadas en el lenguaje SQL (Lenguaje Estructurado de Consultas) tanto de data cualitativa como cuantitativa administrada por el sistema. La evidente ventaja de esto es que, además de entregar una herramienta de administración de data más eficiente, disminuye en gran medida los costos relacionados al uso de múltiples aplicaciones para análisis científico de redes sociales.

Sitio web de NetMiner

La oferta se sigue expandiendo, y el software de análisis cualitativo en general no es la excepción. Una clara señal de la cada vez mayor confluencia de disciplinas en las ciencias.

LINKS DE INTERÉS:

CAQDAS Project: http://caqdas.soc.surrey.ac.uk/

CAQDAS En Wikipedia: http://en.wikipedia.org/wiki/Compute….

INSNA Software: http://www.insna.org/software/index.html

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  1. mayo 27, 2010 en 5:20 am

    Una buena forma de dimensionar la magnitud de información que hoy se utiliza y lo importante que es saber manejar al menos un software estadístico es ver el ya clásico video de la historia de la información de David Spiegel donde promociona su mirada de la web semántica.

    Otros programas interesantes a considerar (y gratis)

    * Weka (datamining)
    * Grass (geo referenciación)
    * Gephi (visualización de redes)

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