«La ciencia y la sabiduría, lejos de ser una misma cosa, no tienen entre sí a menudo conexión alguna»

William Cowper (1731-1800)
Poeta británico

Quería incluir este breve capítulo para remontarnos un poco en la historia de este nuevo fenómeno y, de esta manera, honrar también a todos aquellos especialistas estudiosos de las redes sociales que han permanecido en el anonimato para la gran mayoría. Si me permitís la expresión, quizás no son tan «mediáticos» como otras figuras pero, sin duda, han aportado y aportan un gran conocimiento a este nuevo horizonte que se abre en nuestras pantallas de ordenador en nuestros empleos o en nuestros hogares a diario.

Con seguridad éste es el capítulo más técnico de todo el libro, que no pretende más que una simple pincelada, abriendo un mundo de nuevas opciones y alternativas que nos ayuden a conocer desde todos los ángulos posibles este fenómeno que aparece en los medios de comunicación, ahora ya prácticamente todas las semanas, desde la prensa escrita a la televisión y ahora en el cine con la película sobre Facebook.

También a modo de reflexión, ya que los estudios sobre plagas, enfermedades virales, epidemias, etc., se apoyan en este tipo de prácticas, de manera que controlan movimientos migratorios y comportamientos, por tanto, algo que por desconocimiento tomamos a la ligera, tiene una visión más amplia convirtiéndose en un punto de inflexión.

Debemos remarcar la importancia de los datos, tener el hábito de almacenar las pruebas y documentos, la información valiosa, para poder encontrar los indicadores que nos brindarán referencias provechosas de manera estructurada para evaluar con precisión permitiéndonos llegar a conclusiones.

Como veremos, la administración de todos estos datos se podrá gestionar gracias a software especializado en los análisis que, además, nos mostrará de forma gráfica los resultados. Dicho de paso que, sin estos programas y tecnología, sería imposible realizar todo este tipo de estudios en profundidad. Además, cabría añadir que estos gráficos son cada vez más espectaculares. Las transformaciones que estamos experimentando en las diferentes comunidades en la sociedad dan paso a interesantes investigaciones para proporcionar testimonios y aclaraciones que son y serán de gran ayuda en general.

Actualmente, hay estudios muy avanzados sobre ARS (análisis de las redes sociales) o en inglés ASN (Analysis of Social Networks), también llamado análisis de datos reticulares o estructurales.

Se ha convertido en una temática de estudio, analítica y especulación, parte fundamental para entender rápidamente todas las publicaciones y las preferencias de las redes. Son muchas variables que unidas nos dan respuestas y crean nuevos interrogantes para las tendencias en nuestra sociedad actual. Evaluando aquí los valores para saber qué tipo de red, o qué tipo de enlaces, si son débiles o fuertes. Esto dio paso al estudio de los grafos en matemáticas y la ciencia del procesamiento de datos, que nacen en 1736 con el primer escrito de Leonhard Euler, famoso matemático y físico de origen suizo; aunque son Kenneth Appel y Wolfgang Haken los que se consideran los padres de la teoría de grafos o teoría de las gráficas.

El análisis de las redes sociales se centra en descubrir los patrones de interacción entre las personas. Según el tipo de patrón que Roger Brown describió cuando escribió:

«La estructura social se hace visible en un hormiguero. Los movimientos y contactos que uno ve no son al azar, sino de forma modelada. También debe ser capaz de ver la estructura en la vida de una comunidad. Si tuviéramos un punto de vista suficientemente lejano, un punto desde el cual las personas parecieran puntos pequeños en movimiento, veríamos que estos puntos no se aproximan entre sí al azar, algunos por lo general siempre están juntos, algunos se reúnen a menudo, algunos nunca.»

Lin Freeman profesor del departamento de Sociología de California aporta:

«El análisis de redes se basa en la noción intuitiva de que estos patrones son características importantes de la vida de los individuos que los vean. Los analistas de redes creen que la forma en que vive un individuo depende en gran medida de cómo ese individuo está ligado a la red de conexiones sociales. Muchos creen, además, que el éxito o el fracaso de las sociedades y organizaciones a menudo dependen del patrón de su estructura interna. Ese tipo intuitivo es probable sea tan antiguo como la humanidad. A partir de la década de 1930 empezó a surgir, un enfoque sistemático de la teoría y la investigación basado en esa idea. En 1934, Jacob Levi Moreno introdujo las ideas y herramientas de la sociometría. Al final de la Segunda Guerra Mundial, Alex Bavelas psicólogo y sociólogo americano, fundó el Grupo de Redes de Laboratorio en el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts).

Desde el principio, el enfoque del estudio de las redes para el comportamiento ha involucrado dos compromisos. El primero, guiado por la teoría formal organizada en términos matemáticos y, el segundo, se basa en el análisis sistemático de los datos empíricos. No fue hasta la década de 1970 cuando una discreta combinatoria moderna, en particular la teoría de grafos, experimentó un rápido desarrollo y se convirtió en disponible gracias a ordenadores relativamente potentes. Fue entonces cuando el estudio de las redes sociales empezó a despegar como una especialidad interdisciplinaria. Desde entonces su crecimiento ha sido rápido. Se han encontrado importantes aplicaciones en el comportamiento organizacional, la propagación de enfermedades contagiosas, la salud mental y apoyo social. Hoy en día es internacional con sus propias organizaciones profesionales, libros de texto, revistas, centros de investigación y formación y programas de ordenador diseñados específicamente para facilitar el análisis de los datos estructurales.»

Terminología en ARS

Algunas palabras claves básicas de la terminología de ARS son: actores (nodos o vértices) y relaciones (vínculos o aristas). Típicamente, un grafo se representa mediante una serie de puntos que son los vértices, conectados por líneas llamadas aristas.

Softwares

Para estos estudios existen diversos programas, muchos de ellos con versiones gratuitas más simples o de prueba y demostración. Sin duda, sin estos avances tecnológicos muchos estudios no se hubieran podido completar. Para el análisis de las redes sociales podemos destacar:

• Egonet: http://sourceforge.net/projects/egonet Egonet (Personal Network Software) es un programa diseñado para la recolección de datos y análisis de redes egocéntricas, creado por Christopher McCarthy, Universidad de Florida (USA). Sus principales prestaciones son la generación de cuestionarios para la obtención de datos relacionales, el cálculo de mediciones generales pertinentes para el análisis de redes sociales y la producción de grafos. El programa está disponible en código abierto y, por tanto, su uso es gratuito.
• Ucinet: www.ucinet.com
• Netdraw: www.netdraw.com
• Visone: www.visone.info
• Dynet.
• NetMiner.
• Pajek.
• Siena.
• Visone.

Estos programas se utilizan principalmente para identificar, representar, analizar y similar en base a una serie de datos desde donde se crean las gráficas y matrices que nos darán la información de una manera visual. Estos programas te ayudan a visualizar tus propias redes y ejemplos, calculando de una forma rápida indicadores que pueden servir para averiguar y detectar algunas tendencias.

• Smartdraw: www.smartdraw.com
• Touch Graph: www.touchgraph.net Algunas aplicaciones como Touch Graph ubicadas en Facebook nos permiten visualizar la posición de nuestros contactos.
• Y Works: www.yworks.com Este software de origen alemán es muy intuitivo y hará las delicias para todos aquellos que quieran iniciarse en esta especialidad a nivel de usuario. Al mismo tiempo, nos servirá para nuestros propios organigramas, presentaciones y trabajos de empresa o personales de manera genial.

¿Qué es una red?

Imaginemos una malla de pescadores, una red, unida por puntos que llamaremos nodos o actores que, en el caso de una red social o de negocios, serían las personas que conforman esta red de contactos. Mediante los grafos creamos dicha red.

En función del tipo de relación de estos actores, se llaman:

1. Diádicas, sólo indican ausencia o existencia de la relación valoradas en que la cantidad de la relación pueda medirse en términos de orden o de peso, por ejemplo, número de encuentros sexuales entre dos personas.
2. Transitivas, la relación en realidad es una unión entre actores que siempre es recíproca. Ejemplo: leemos el mismo blog habitualmente o dirigidas, que el individuo A tenga relación con el individuo B no implica que B tenga esa misma relación con A, por ejemplo, prestar dinero.

El análisis de redes sociales ha irrumpido en muchas ciencias sociales en los últimos veinte años como una nueva herramienta de análisis de la realidad social. Al centrarse en las relaciones de los individuos o grupos de individuos y no en las características de los mismos (raza, edad, ingresos, educación,…) ha sido capaz de abordar algunos temas con un éxito sorprendente.

La difusión de información o el contagio de enfermedades son dos ejemplos de asuntos en los que la estructura de las relaciones puede llegar a ser más relevante que las características de los individuos o información clave para conocer los procesos. El uso de las ideas y herramientas de la rama de las matemáticas conocida como teoría de grafos ha ayudado a desarrollar una gran cantidad de herramientas y software de análisis. A diferencia de estas herramientas, muchas compañías han desarrollado software dirigido a promover relaciones entre internautas, ya sea con fines laborales, lúdicos o de cualquier tipo.

Tipos de red

Existen diferentes tipos de red: bus, estrella, mixta, anillo, doble anillo, árbol, malla, conexa. Las tres topologías básicas son:

• Red centralizada. Todos los nodos, menos uno, son periféricos y sólo pueden comunicarse a través del nodo central. La caída del nodo central priva del flujo a todos los demás nodos.
• Red descentralizada. Aparece por interconexión de los nodos centrales de varias redes centralizadas. Como resultado no existe un único nodo central sino un centro colectivo de conectores. La caída de uno de los nodos centralizadores conlleva la desconexión de uno o más nodos del conjunto de la red, mientras que la caída del clúster centralizador produciría necesariamente la ruptura o desaparición de la red.
• Red distribuida. Todos los nodos se conectan entre sí sin que tengan que pasar necesariamente por uno o varios centros. Desaparece la división centro/periferia y, por tanto, el poder de filtro sobre la información que fluye por ella. La red es robusta ante la caída de nodos: ningún nodo, al ser extraído, genera la desconexión de otro.

Número de Dunbar

Este número fue deducido por el antropólogo británico Robin Dunbar, quien teorizó que un individuo podía socializar con 150 individuos de promedio. Se calcula que ése es el promedio de personas que podemos gestionar correctamente en nuestra memoria y con las que podemos mantener una relación de modo estable. Por supuesto, con la tecnología disponible podemos gestionar muchos más. Comparando distintos estudios antropológicos, desde tribus neolíticas a comunidades campesinas u organizaciones militares de todos los tiempos, Dunbar encuentra, una y otra vez, resultados empíricos que aproximan este número con independencia de la época y el sustrato económico de cada comunidad. De hecho, una regla informal en la organización de empresas identifica el número de 150 como el límite crítico para la coordinación efectiva de tareas y flujo de información.

Antropología, sociología, arqueología, psicología, etc.

Los humanos tenemos, desde el origen de los tiempos, la necesidad de pertenecer, ya sea para colaborar en la caza como en el hecho de formar parte de una tribu, grupo o comunidad. Tenemos que ser conscientes de que esto engloba diferentes disciplinas. Existen estudios muy interesantes para comprender más sobre cómo nos relacionamos y de qué manera está afectando la coyuntura a nuestros hábitos y comportamiento.

El francés Émile Durkheim, junto a Max Weber y Karl Marx, creadores de la sociología moderna, y Durkheim, junto al alemán Ferdinand Tönnies, están considerados los precursores de las redes sociales.

Estructura y comportamiento de las redes

Según los datos, nos dice el profesor José Luis Molina, del Departamento de Antropología social y cultural de la UAB (Universidad Autónoma de Barcelona), una eminencia en el ARS a nivel mundial, y SOCNET, que es la lista oficial de INSNA (Asociación internacional para el análisis de redes sociales), el futuro y la evolución del ARS podrá ser el siguiente: