Análisis de redes en psicología comunitaria

Neuronal network by Emiliano Ricci (CC BY 2.0)

De psicología, redes y comunidades

Una de las raíces del desarrollo histórico del análisis de redes sociales corresponde a la psicología social, con aportaciones clásicas de Jacob L. Moreno, el grupo de Kurt Lewin en el MIT y el propio Stanley Milgram. En los últimos años las aplicaciones del análisis de redes en el ámbito de la psicología comunitaria parecen haber aumentado. Un artículo reciente de Zachary P. Neal y Jennifer Watling Neal revisa la utilización del análisis de redes en el American Journal of Community Psychology (AJCP), la revista de referencia en psicología comunitaria.

El análisis de redes sociales permite:

  • Describir el contexto,
  • Examinar múltiples niveles de análisis, y
  • Comprender intervenciones en contextos específicos.

Desde su fundación en 1974, el AJCP ha publicado trabajos tanto con datos de redes personales (n= 17) como con datos de redes completas (n= 29), aunque en los últimos años ha aumentado la presencia relativa de estos últimos. Mientras que las redes personales permiten evaluar el impacto del entorno social en el individuo, las redes completas se centran en comprender procesos en los contextos comunitarios y permiten explicaciones “extra-individuales”.

  • En los estudios de redes personales se han utilizado sobre todo los indicadores de densidad y grado (degree);
  • mientras que en los estudios de redes completas, además de la densidad, se suelen utilizar varios indicadores de centralidad (incluyendo el grado) y la identificación de subgrupos en la red.

A partir de estos antecedentes, Neal y Watling Neal proponen cinco recomendaciones en el uso de las redes en la psicología comunitaria:

  1. Evitar los diseños de elección-fija (fixed-choice design) en los generadores de nombres, en la medida en que sesgan las propiedades estructurales de las redes.
  2. Reducir al mínimo los datos perdidos (si es necesario con estrategias de incentivos, mapas cognitivos o proyecciones).
  3. Para cada métrica de redes que se calcula, el investigador debe explicar qué constructo de interés se pretende medir y por qué.
  4. Asegurarse de que se cumplen los supuestos de las pruebas estadísticas aplicadas (especialmente el supuesto de independencia de las pruebas paramétricas).
  5. Reflexionar sobre los sesgos que puede introducir la forma en la que los datos fueron recogidos, transformados o analizados.

Sobre el primer punto volveremos más adelante en el blog, puesto que su uso se ha extendido, con resultados razonablemente buenos, en el análisis de redes personales. Con el tercer punto se trata de evitar el uso indiscriminado de indicadores de redes para ver si alguno muestra una tendencia significativa. Los autores del artículo recurren a las palabras de Barry Wellman para dejarlo claro:

“Otros han atornillado variables como lo harían con un turbocompresor con el fin de aumentar la varianza explicada” (Wellman, 1998, p.19)

Referencia

Neal, Z. P., & Neal, J. W. (2017). Network Analysis in Community Psychology: Looking Back, Looking Forward. American Journal of Community Psychology. DOI: 10.1002/ajcp.12158

El artículo está accesible en Open Access.

Para saber más

Anuncios

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Cerrar sesión / Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Cerrar sesión / Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Cerrar sesión / Cambiar )

Google+ photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google+. Cerrar sesión / Cambiar )

Conectando a %s

A %d blogueros les gusta esto: