Análisis de Redes Sociales
Identificando Subgrupos:
Camarillas, Núcleos, Componentes,
Facciones y Grupos Newman
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
3.
4.
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6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Resumen
•
•
•
•
•
•
•
•
Grado de Centralidad
Centralidad de Cercanía
Centralidad de Intermediación
Centralidad Eigenvector
Centralidad Grado de Entrada
Entrada de Dominio
Entrada de Dominio Restringida
Prestigio de Proximidad
¿Cuál es la diferencia
entre la centralidad y la
centralización?
• ¿Y de la centralidad grado de salida, la salida de dominio, el
dominio de la producción restringida, etc.?
• ¿Podemos pensar en casos en los que arcos en dirección
opuesta a un actor pueden ser indicadores de prestigio?
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
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Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
3.
4.
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6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Paseos, Caminos y Senderos:
Gráficos Sencillos
• Un paseo es una secuencia
de actores y las relaciones que
comienzan y terminan con los
actores
– Un paseo cerrado es aquel donde
el inicio y el punto final de la
caminata son el mismo actor
– Un paseo puede implicar el
mismo actor o la misma relación
múltiple veces
– Un ciclo es un paseo cerrado de 3
o más actores, todos los cuales
son distintos, excepto el actor de
origen / destino
• Paseo de Actor A - Actor C
–
–
–
–
Paseos de longitud 2 (A,B,C).
Paseos de longitud 3 (A,B,D,C)
Paseos de longitud 4 (A,B,E,D,C) (A,B,D,B,C) (A,B,E,B,C)
Paseos de longitud 5 (A,B,E,D,B,C) (A,B,D,E,B,C)
Paseos, Caminos y Senderos:
Gráficos Sencillos
• Un camino es un paseo que
incluye una relación dada
entre actores no más de una
vez
– Los actores pueden ser utilizados
más de una vez
– Todos los senderos son paseos,
pero no todos los paseos son
caminatas
– Un camino cerrado es un camino
que comienza y termina con el
mismo actor
• Camino de Actor A - Actor C
–
–
–
–
Camino de longitud 2 (A,B,C).
Camino de longitud 3 (A,B,D,C)
Camino de longitud 4 (A,B,E,D,C) pero no (A,B,D,B,C) y (A,B,E,B,C)
Camino de longitud 5 (A,B,E,D,B,C) (A,B,D,E,B,C)
Paseos, Caminos y Senderos:
Gráficos Sencillos
• Un sendero es un camino en
el que cada actor y cada
relación entre actores en el
gráfico se utiliza una sola vez
– Excepción: Un sendero cerrado
es un camino que comienza y
acaba con el mismo actor
– Todos los senderos son caminos
y paseos, pero no todos los
paseos y caminos son
necesariamente senderos
• Sendero de Actor A - Actor C
–
–
–
–
Sendero de Longitud 2 (A,B,C).
Sendero de Longitud 3 (A,B,D,C)
Sendero de Longitud 4 (A,B,E,D,C)
No senderos de longitud 5
Paseos, Caminos y Senderos:
Gráficos Dirigidos
• Un paseo se define como
antes pero no se puede
cambiar la dirección
– Un paseo cerrado es uno donde
el principio y el fin del camino son
el mismo actor
– Un paseo puede incluir el mismo
actor o la misma relación múltiple
veces
– Un ciclo es un paseo cerrado de 3
o más actores, todos los cuales
son distintos, excepto el actor de
origen o destino
• Paseo de Actor A - Actor C
–
–
–
–
Paseo de longitud 2 (A,B,C).
Paseo de longitud 3 (A,B,D,C)
Paseo de longitud 4 (A,B,E,D,C) (A,B,D,B,C) pero no (A,B,E,B,C)
Paseo de longitud 5 (A,B,E,D,B,C) pero no (A,B,D,E,B,C)
Paseos, Caminos y Senderos:
Gráficos Dirigidos
• Un camino se define como
antes excepto que no se
puede cambiar de dirección
– Actores se pueden usar mas de
una vez pero no las relaciones
– Todos los caminos son paseos
pero no todos paseos son
caminatas
– Un camino cerrado es un camino
que comienza y acaba con el
mismo actor
• Caminos de Actor A - Actor C
–
–
–
–
Camino de longitud 2 (A,B,C)
Camino de longitud 3 (A,B,D,C)
Camino de longitud 4 (A,B,E,D,C) pero no (A,B,D,B,C) y (A,B,E,B,C)
Camino de longitud 5 (A,B,E,D,B,C) pero no (A,B,D,E,B,C)
Paseos, Caminos y Senderos:
Gráficos Dirigidos
• Un sendero se define igual
que antes con la excepción
que no se puede cambiar
dirección
– Excepción: Un sendero cerrado
es un sendero que comienza y
acaba con el mismo actor
– Todos los senderos son caminos
y paseos pero no todos los
paseos y caminos son senderos
• Sendero de Actor A - Actor C
–
–
–
–
Sendero de longitud 2 (A,B,C).
Sendero de longitud 3 (A,B,D,C)
Sendero de longitud 4 (A,B,E,D,C)
No senderos de longitud 5
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I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
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6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Componentes
v2
v3
v1
v4
v5
Componentes (Débiles)
• En una red simple, una subred es débilmente conectado
cuando todos los actores están conectados por un camino se puede caminar de cada actor a otro si dejamos de lado la
dirección de las relaciones (si es que existen)
• A veces se llama un "semi-sendero" para distinguirlo de los
gráficos en las redes dirigidas
• Un componente débil es una máxima subred débilmente
conectados
• Máxima significa que ningún otro actor de la red se pueden
añadir a la subred sin destruir su característica definitoria (en
este caso, la conexión)
Componentes (Débiles)
v2
v3
v1
v4
v5
Componentes (Fuerte)
• En una red dirigida, una subred está fuertemente conectado
si todos los actores están conectados por un camino - se
puede caminar de cada actor a otro, si guardamos la
dirección de las relaciones
• Un componente importante es una máxima subred
débilmente conectado
• Máxima significa que ningún otro actor de la red se pueden
añadir a la subred sin destruir su característica definitoria (en
este caso, la conexión)
Componentes (Fuerte)
v2
v3
v1
v4
v5
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
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Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Facciones (Producción de UCINET)
Facciones (en Netdraw)
E
G
H
F
D
A
B
C
Facciones (Producción de UCINET)
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I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
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6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
K-Núcleos
f9 3
f5 3
3
3
3
1
f4
f9 9
3
1
f4 9 3
f8
6
f6
3
3
1
f4 1
f1 8
f7 9
f8 7
f7 6 3
f3 3 3
3
f7 4
3
3
f9 3
f7 8 3
f8 1
3
3
3
f7 2
3
f7 5
3
f7 7
f4 7
f5 8
f4 3
3
3
f7 1
f9 0
f5 6
f6 3
3
3
3
f4 2
3
3
f7 3
3
3
3
f3 1 f4 4
f3 7
3
3
f6 8
f7 0
f2
f6 7
3
3
3
f8 3
3
f6 5 b
3
f3 6 3
3
f6 2
3
f8 8 3
3
3
3
f1 3
0
f4 8
3
f8 4
3
f9 2
3
f8 2
f6 5 a 3
f11
f4 5
3
3
f3 5
3
3
f9 1
f5 1 3
f7 3
f9 8
f5 2
f8 5
f4 6
2
f5 9
f6 1
K-Núcleos (Capas)
v5
v3
v8
v9
v2
v4
v1
v6
v7
v1 0
K-Núcleos
3 v3
3 v1
1 v5
3 v8
3
3
2
3
3
v2
v4
v6
v7
v9
3 v1 0
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
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6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Camarillas
m p le te tria d
e xa m p le
v1
v2
v4
v6
v5
v1
v3
v2
v4
v6
v5
v3
Camarillas
• Una camarilla es una subred máxima total que contiene tres o
más actores
• Es completo en el sentido de que cada actor de la subred es
directamente (no indirectamente) conectado a cada otro actor
en la subred
• Es máxima en el sentido de que no se puede añadir otro
actor de la red sin que sea incompleta
Camarillas
m p le te tria d
e xa m p le
v1
v2
v4
v6
v5
v1
v3
v2
v4
v6
v5
v3
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
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4.
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Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
• Camarilla es una definición muy estricta de un subgrupo. N-camarillas,
N-clanes y K-plexos relajan este requisito de diferentes maneras
• El planteamiento N-Camarilla permite que un actor sea miembro de una
N-Camarilla, con tal de que tienen vínculos con algún miembro en la
pandilla y no más lejos que el n-pasos de todos los miembros de la
pandilla
• El planteamiento N-Clanes comienza identificando N-camarillas pero
requiere que la distancia total de la ruta entre cualquier dos miembros
de una N-Camarilla también satisface una condición (a menudo una
distancia de la trayectoria de los dos)
• El planteamiento K-Plexo permite que los actores sean miembros de
una camarilla si tienen vínculos con todos menos "k" de otros miembros
- es decir, un actor es miembro de una camarilla de tamaño "g" si tiene
vínculos con g - k los miembros de esa camarilla
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
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Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
Girvan-Newman (UCINET)
• Una comunidad se compone de un subconjunto de nodos
(actores) en el que los lazos entre actor y actor sean lazos
densos, mientras que los vínculos con actores en otras
comunidades son menos densos
1. El algoritmo comienza con la identificación de los bordes (no actores)
que tienen el nivel de intermediación mas alto entre las comunidades
(es decir, la intermediación de borde, no la centralidad de
intermediación entre actores
2. El borde con el grado de intermediación mas alto es removido
3. La centralidad de intermediación de todos los bordes afectados por la
eliminación se vuelve a calcular
4. Los pasos 2 y 3 se repiten hasta que los bordes no quedan
– Una puntuación de modularidad cuantifica la calidad de la división de la
red en "módulos" (mientras mayor sea la puntuación, mejor)
Clauset, Newman y Moore (ORA)
• Utilizando una medida de medida modular, este algoritmo
comienza con cada actor siendo el único miembro de una
comunidad de un agente
• Repetidamente une a las dos comunidades cuya combinación
produce el mayor aumento de modularidad
• Para una red de vértices "n", después de n - 1 de estas
combinaciones, hay una sola comunidad y se detiene el
algoritmo
• La partición de la red que produce el puntaje más alto de
modularidad es generalmente el preferido (pero compruebe
visualmente para asegurarse)
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
3.
4.
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Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas: Una Perspectiva de Redes Sociales
• Los autores distinguen tres niveles de intensidad de vínculos
personales: los lazos familiares, las amistades de larga duración y
conocidos anteriormente (por ejemplo, una persona que conocí en
el trabajo, la escuela o en una prisión israelí)
• Utilizan tres medidas de centralidad (grado, cercanía e
intermediación) y dos métodos para la identificación de subgrupos
cohesivos (k-núcleo y el análisis de camarilla)
• Centros definidos (recordar redes libres de escala) como actores
cuyo grado es más del doble del promedio de todos los actores en
la red
Análisis de K-Núcleo y Camarillas
• El análisis K-Núcleo arrojó cuatro tipos de subgrupos: (1) los
centros y los activistas principales, (2) subgrupos de colaboradores
en diferentes niveles que a veces incluyen también los terroristas
suicidas, (3) subgrupos de los terroristas suicidas que a veces
también incluyen una serie de activistas de periféricos; (4) los
terroristas suicidas que son tan periféricos que no pertenecen a los
subgrupos de la red, o los que junto con otro terroristas constituyen
un subgrupo pequeño
• El Análisis de Camarillas encontró que las redes más exitosos
tenían mas camarillas
Conclusiones
• Aunque las redes están libres de escala, la eliminación de los
centros no parece alterar la red. Esto se debe a que son
rápidamente sustituidos por otros actores con un alto nivel de
centralidad
• La mayoría de los actores que tienen bujes tienen un fondo
operativo
• Bombarderos suicidas tienden a ser actores periféricos en la red
• Los grupos con grandes cantidades de centros y subgrupos dentro
de una red se asociaron con un mayor nivel de eficacia
Análisis de Redes Sociales: Esquema
I.
Introducción al SNA: Conexión y Cohesión
A. Resumen
B. Introducción
C. Paseos, Caminos y Senderos
D. Subgrupos Cohesivos
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Componentes
Facciones
K-Núcleos
Camarillas
N-Camarillas, N-Clanes y K-Plexos
Algoritmo de Detección de Comunidad Newman
E. Ejemplo: La Naturaleza Cambiante de los Ataques
Suicidas
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Paseos, Caminos y Senderos