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La centralidad se refería originalmente a la importancia de los actores en la estructura de una red. Se ha abstraído como término de sus orígenes topológicos y ahora se refiere de forma muy general a lo importantes que son los actores en una red. La centralidad topológica tiene una definición clara, pero muchas operacionalizaciones. En cambio, la “importancia” de la red tiene muchas definiciones y muchas operacionalizaciones. Aquí exploraremos los posibles significados y operacionalizaciones de la centralidad. Hay cuatro medidas de centralidad bien conocidas: grado, entrecruzamiento, proximidad y vector propio, cada una con sus propios puntos fuertes y débiles. Lo principal que queremos señalar es que la utilidad analítica de cada una de ellas depende en gran medida del contexto de la red, del tipo de relación que se analice y de la morfología de la red subyacente. No queremos dejarle con la impresión de que uno es mejor que otro, sólo que uno puede servir mejor que otro a sus objetivos de investigación.
Cada medida a nivel de nodo tiene su análogo a nivel de gráfico. La centralización mide hasta qué punto los vínculos de una red determinada se concentran en un único actor o grupo de actores. También podemos fijarnos en la distribución de grados. Se trata de un simple histograma de grados, que nos indica si la red es muy desigual o no.
Este artículo trata del concepto teórico. Para la aplicación cuantitativa a las redes sociales, véase análisis de redes sociales. Para los sitios de redes sociales, véase servicio de redes sociales. Para otros usos, véase Red social (desambiguación).
El análisis de redes sociales ha surgido como una técnica clave en la sociología moderna. También ha ganado una gran popularidad en los siguientes campos: antropología, biología,[12] demografía, estudios de comunicación,[3][13] economía, geografía, historia, ciencias de la información, estudios organizativos,[6][8] ciencias políticas,[14] salud pública,[15][7] psicología social, estudios de desarrollo, sociolingüística e informática[16] y ahora está disponible de forma habitual como herramienta de consumo (véase la lista de software de SNA)[17][18][19][20].
Las ventajas del SCN son dobles. En primer lugar, puede procesar una gran cantidad de datos relacionales y describir la estructura global de la red relacional. tem y la selección de parámetros para confirmar los nodos influyentes de la red, como la centralidad de grado interno y externo. contexto SNA y elegir qué parámetros definir el “centro” según las características de la red. Mediante el análisis de los nodos, los clusters y las relaciones, se puede describir claramente la estructura de comunicación y la posición de los individuos[21].
¿Qué debería rastrear? ¿Es incluso importante para su negocio? En esta guía, le mostraremos las métricas más básicas a las que toda empresa debería prestar atención en función de sus objetivos. Estas métricas son generales para todos los canales de las redes sociales. Los nombres de las métricas clave pueden variar de un canal a otro, pero cubriremos las mediciones básicas a las que querrás estar atento para tus KPI, el establecimiento de objetivos y el seguimiento de campañas.
En esta guía, repasaremos qué son las métricas de las redes sociales, por qué son importantes, cómo encontrarlas y a cuáles deberías prestar atención. Las métricas específicas de las que se hace un seguimiento varían según el sector, la empresa y las campañas. Considera que estas son las métricas básicas en torno a las cuales debes construir tu enfoque de análisis de las redes sociales.
Por ejemplo, el objetivo de tu empresa puede ser aumentar las conversiones. Por lo tanto, su objetivo en las redes sociales se convierte en aumentar las conversiones de aquellos que visitan su sitio a través de las publicaciones que forman parte de su estrategia. Ahora que tiene un objetivo en mente, puede identificar claramente qué métricas de las redes sociales debe medir y un marco temporal en el que medirlas. Por ejemplo, aumentar las conversiones desde las redes sociales en un 25% en un periodo de tres meses. Para alcanzar este objetivo, se decide realizar una campaña que incluya anuncios, etiquetas de productos y personas influyentes. Para medirlo, determinas que mirarás la métrica del tráfico social y la tasa de conversión de esas publicaciones en las analíticas de tu sitio web.
Medidas de la red
ResumenEl Análisis de Redes Sociales (ARS) se está convirtiendo en una herramienta importante para los investigadores, pero toda la información necesaria suele estar disponible en un entorno distribuido. En la actualidad no existe ningún sistema de información que ayude a los gestores y jefes de equipo a supervisar el estado de una red social. Este capítulo presenta una visión general de los conceptos básicos de las redes sociales en el análisis de datos, incluyendo las métricas y los rendimientos del análisis de redes sociales. Se discuten diferentes problemas en las redes sociales, como la incertidumbre, los datos que faltan y la búsqueda del camino más corto en una red social. También se ilustra la estructura de la comunidad, la detección y la visualización en el análisis de redes sociales. Este capítulo tiende un puente entre los usuarios al combinar los métodos de análisis de redes sociales y la tecnología de visualización de la información para ayudar a un usuario a identificar visualmente la aparición de una posible relación entre los miembros de una red social. El capítulo ilustra un método de visualización en línea para un conjunto de datos DBLP (Digital Bibliography Library Project) de publicaciones del campo de la informática, que se centra en la relación de coautoría basada en la intensidad y el tema de las publicaciones conjuntas. Se presentan los retos que hay que abordar y las futuras direcciones de investigación y se incluye también una amplia bibliografía.Palabras claveRed social Análisis de redes sociales Detección de comunidades de sitios de redes sociales Problema de la ruta corta