Análisis de redes en el medio marino

La revista Frontiers in Marine Science acaba de publicar un monográfico sobre los usos del análisis de redes sociales en le evaluación y gestión de los recursos naturales en el medio marino. El análisis de redes se utiliza en la gobernanza participativa, la evaluación de servicios ecosistémicos y el diseño e implementación de intervenciones. A continuación, reproducimos la versión en español del editorial de presentación del monográfico. Para citarlo se puede utilizar la siguiente referencia:

• Maya Jariego, I., & Florido del Corral, D. (2024). Network-based assessments and interventions in the marine environment. Frontiers in Marine Science, 11, 1384212. https://doi.org/10.3389/fmars.2024.1384212

Los 6 artículos que conforman el monográfico están disponibles en acceso abierto en el siguiente enlace: Network-based assessments and interventions in the marine environment

Editorial: Evaluaciones e intervenciones en el medio marino basadas en análisis de redes

El medio marino está sometido a fuertes presiones relacionadas con la actividad humana, tales como la pesca, el turismo, los usos recreativos y la explotación energética, entre otros. De ahí que una gobernanza efectiva del medio marino resulte fundamental para garantizar su sostenibilidad. Algunas de las herramientas de gestión que más se han expandido en los últimos años están basadas en el análisis de redes de los sistemas sociales y/o ecológicos (Bodin & Crona, 2009). El análisis de redes sociales consiste en el estudio sistemático de los patrones de interacción entre individuos, grupos u organizaciones. Esto permite identificar y describir algunas propiedades estructurales emergentes.

En el caso concreto del medio marino, el análisis de redes se ha aplicado en (a) la monitorización de las prácticas de gobernanza participativa, (b) la evaluación de los servicios ecosistémicos, y (c) el diseño e implementación de intervenciones.

El análisis de redes resulta útil para describir las relaciones entre una gran diversidad de actores en los procesos de gobernanza colaborativa (Smythe, Thompson & Garcia-Quijano, 2014). También puede informar la implementación de estrategias participativas con las diferentes partes interesadas. Por ejemplo, la técnica Net-Map se utiliza para mapear las relaciones entre un conjunto de individuos o instituciones en contextos locales, y sirve para generar una visión compartida que facilita la planificación estratégica (Fortnam, 2019). También se puede combinar el análisis de redes con el análisis de partes interesadas (Maya-Jariego, Florido, Holgado & Hernández, 2016).

En segundo lugar, los datos en medios sociales proporcionan información valiosa sobre las interacciones entre el hombre y la naturaleza (Väisänen, Heikinheimo, Hiippala & Toivonen, 2021). Las técnicas de análisis de redes se han utilizado con éxito en este caso para evaluar los servicios ecosistémicos (Ruiz-Frau et al., 2020). La extracción automatizada de datos puede validarse con estrategias observacionales cualitativas (Alieva et al., 2022). La posibilidad de manejar grandes volúmenes de datos digitales lo convierten en una herramienta especialmente útil para describir y monitorizar el medio marino a gran escala.

En tercer lugar, las intervenciones basadas en redes utilizan datos relacionales para diseñar programas de cambio del comportamiento. Las medidas estructurales sirven de guía para identificar líderes de opinión, segmentar la comunidad en grupos o modificar las características de la red en su conjunto (Valente, 2012). Las intervenciones de redes resultan efectivas en la difusión del comportamiento ecológico responsable (Niemiec, Jones, Lischka & Champine, 2021) y en la adopción de innovaciones en el sistema productivo (Isaac et al., 2021). El conocimiento ecológico y la memoria colectiva sobre el entorno marino en las comunidades costeras son recursos que se pueden utilizar de manera efectiva en el diseño y la implementación de políticas públicas. Las redes proporcionan modelos y estrategias que funcionan especialmente bien en dicho contexto.

Dos artículos del monográfico analizan desastres naturales con la incorporación de un enfoque de redes en la gobernanza o el análisis de datos. Alieva et al. (2023) analizaron el impacto de la desecación del Mar de Aral en las comunidades pesqueras de Uzbekistán. A través de la observación directa y entrevistas en profundidad con diferentes grupos de interés, se describe el impacto socioeconómico de una de las mayores catástrofes ecológicas de la segunda mitad del siglo veinte. La disminución de los niveles de agua y el aumento de la salinidad provocaron la desaparición de peces, forzando a la población a buscar alternativas a la actividad pesquera. A su vez, esto tuvo un impacto negativo en las redes de las comunidades locales. El estudio discute el papel de la reconstrucción de los lazos entre antiguos pescadores en los procesos de desarrollo local en la zona.

Marín et al. (2023) realizaron un análisis longitudinal del impacto del tsunami de 2010 en las redes de co-gobernanza de las pesquerías en la región de Bio-Bío, en Chile. El estudio puso de manifiesto que después del tsunami se redujo la fragmentación y la descentralización de la red, al mismo tiempo que aumentó el nivel de confianza percibida entre las organizaciones implicadas. Es decir, en el periodo inmediatamente posterior al desastre natural se observó un aumento en los niveles de cohesión social de las comunidades afectadas. Entre las aportaciones de este estudio se cuenta la utilización de un diseño longitudinal, con un grupo de comparación con comunidades no afectadas por el desastre.

Los otros dos artículos hacen uso de las redes como herramienta de gobernanza o en la detección de prácticas de pesca ilegal, irregular o no reportada. Salazar et al. (2024) recurrieron a estrategias participativas para involucrar a los pescadores en la restauración y la conservación de ecosistemas en un Área Marina Protegida de Cap de Creus, en Cataluña, España. La alfabetización oceánica se utilizó para concienciar a los usuarios del medio marino sobre las relaciones de interdependencia con el hábitat, refiriéndose al caso concreto de las gorgonias que habitan el sustrato rocoso. También se promovió la mejora de la gobernanza con el aprovechamiento del conocimiento ecológico local. En este caso el análisis de redes personales se integró con técnicas de análisis de consenso cultural para mejorar la gestión de las áreas protegidas. Estos métodos se podrían extender a otros proyectos colaborativos con navegantes, pescadores and pescadores submarinos recreativos.

Bichler et al. (2024) usan el enfoque de redes en la detección de prácticas potencialmente ilegales en la cadena de suministro entre buques pesqueros y buques frigoríficos en el Área 81 de la FAO, en el Pacífico Sudoeste. Para ello hacen uso de los datos públicos del Global Fishing Watch con los que detectan subgrupos cohesivos en las redes de intercambio en la cadena de suministro. Además de observar redes dispersas y de escasa conectividad, como es habitual en el tráfico ilícito, identifican intermediarios muy activos que parecen tener un papel relevante en las actividades ilegales. El área analizada es una de las que cuenta con mayores proporciones de transbordo en el mundo, dada la importancia de su pesquería de atún. La realización de transbordo en alta mar dificulta la determinación del carácter legal o ilegal de las operaciones de pesca. De ahí que las Organizaciones Regionales de Ordenación Pesquera (OROP) vean obstaculizada su tarea de monitorear y gestionar la actividad pesquera en sus áreas de referencia. La estrategia de análisis de redes permite descubrir interferencias ilícitas en la cadena de suministro, por lo que puede complementar de forma efectiva los programas de inspección en el puerto.

Las aplicaciones del análisis de redes se han extendido ampliamente en la comprensión y la gobernanza de los recursos naturales en general y del medio marino en particular. Sin embargo, junto con el creciente número de innovaciones es necesario sistematizar las experiencias de intervención de redes acumuladas en los últimos años. En este tema de investigación se explora el uso del análisis de redes en estrategias participativas de gobernanza del medio marino; el análisis de redes de datos digitales para evaluar los servicios ecosistémicos marinos; y la aplicación de las redes en el diseño, implementación y evaluación de intervenciones. Con estas tres líneas de análisis se pretende contribuir a la sistematización de la práctica de las intervenciones de redes en el medio marino. En este tema de investigación se muestra cómo el análisis de redes se puede utilizar con fines preparatorios o como herramienta de intervención por sí misma. Por lo que se refiere al ámbito específico de la gobernanza de los recursos naturales, se ha utilizado preferentemente como herramienta de gestión participativa y cogestión. Probablemente veremos una diversificación de sus usos en el futuro inmediato.

Referencias

Alieva, D., Holgado, D., de Juan, S., Ruiz-Frau, A., Villasante, S. & Maya-Jariego, I. (2022). Assessing landscape features and ecosystem services of marine protected areas through photographs on social media: Comparison of two archipelagos in Spain. Environment, Development and Sustainability, 24, 9623–9641. 10.1007/s10668-021-01841-y

Bichler, G., Petrossian, G. A., Viramontes, K., & Marteache, N. (2024). Detecting Communities at High-Risk of IUU Fishing: Networks of Shadow Encounters in Area 81 of the Western Central Pacific. Frontiers in Marine Science, 11, 1355481. doi: 10.3389/fmars.2024.1355481

Bodin, Ö., & Crona, B. I. (2009). The role of social networks in natural resource governance: What relational patterns make a difference?. Global Environmental Change, 19(3), 366-374.

Fortnam, M. P. (2019). Forces opposing sustainability transformations: institutionalization of ecosystem-based approaches to fisheries management. Ecology and Society 24(4):33. https://doi.org/10.5751/ES-10996-240433

Isaac, M., Nyantakyi-Frimpong, H., Matouš, P., Dawoe, E., & Anglaaere, L. (2021). Farmer networks and agrobiodiversity interventions: the unintended outcomes of intended change. Ecology and Society, 26(4):12. https://doi.org/10.5751/ES-12734-260412

Maya-Jariego, I., Florido, D., Holgado, D., & Hernández, J. (2016). Network Analysis and Stakeholder Analysis in Mixed-Methods Research. In Leonard Jason and Dave Glenwick (Eds.). Handbook of Methodological Approaches to Community-Based Research: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods, 325-334. New York: Oxford University Press.

Niemiec, R., Jones, M. S., Lischka, S., & Champine, V. (2021). Efficacy‐based and normative interventions for facilitating the diffusion of conservation behavior through social networks. Conservation Biology, 35(4), 1073-1085.

Ruiz-Frau, A., Ospina-Alvarez, A., Villasante, S., Pita, P., Maya-Jariego, I., & de Juan, S. (2020). Using graph theory and social media data to assess cultural ecosystem services in coastal areas: Method development and application. Ecosystem Services, 45, 101176.

Salazar, J., Gómez, S., Vendrell, B., Pulgar, M., Viladrich, N., Ambroso, S., … & Gili, J. M. An Urgent Call for More Ambitious Ocean Literacy Strategies in Marine Protected Areas: a Collaboration Project with Small-scale Fishers as a Case Study. Frontiers in Marine Science, 11, 1320515.

Smythe, T. C., Thompson, R., & Garcia-Quijano, C. (2014). The inner workings of collaboration in marine ecosystem-based management: A social network analysis approach. Marine Policy, 50, 117-125.

Väisänen, T., Heikinheimo, V., Hiippala, T., & Toivonen, T. (2021). Exploring human–nature interactions in national parks with social media photographs and computer vision. Conservation Biology, 35(2), 424-436.

Valente, T. W. (2012). Network interventions. Science, 337(6090), 49-53.

Seminario ARS Sevilla 2024

Networks by Montillon (CC BY 2.0 DEED)

Networks and community interventions

10 de mayo de 2024. Sala Máster I, Facultad de Psicología.

El análisis de redes se usa en el estudio de la integración comunitaria, la implementación de programas y la monitorización de coaliciones comunitarias. En este seminario de investigación se presentan varias experiencias en las que se aplican técnicas de análisis de redes en iniciativas de investigación-acción y desarrollo comunitario.

Seminar on the use of networks in community intervention

10.00. Brian Christens, Vanderbilt University. A network approach to community coalitions.

10.30. Paulina Erices-Ocampos, University Colorado Denver. Health inequalities in the Latino, Vietnamese, and Native American communities in Denver.

11.00. Isidro Maya Jariego, Universidad de Sevilla. Types of network-based interventions: a conceptual clarification.

• Descarga el programa de la sesión [PDF] [Web]

Créditos

• Múltiples sentidos de comunidad en barrios colindantes: un enfoque basado en el análisis de las redes personales. Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021. Proyectos de I+D+I. Ministerio de Ciencia e Innovación. Investigador Principal: Isidro Maya Jariego. PID2021-126230OB-I00.
• VII Plan de Investigación y Transferencia de la Universidad de Sevilla. Ayudas para Estancias de Investigadores de Otros Centros Nacionales y Extranjeros en Departamentos e Institutos de Investigación de la US, III.3A. Modalidad A. Anualidad 2024.

Organiza

Laboratorio de Redes Personales y Comunidades (HUM-059)

Proyecto PID2021-126230OB-I00 financiado por

 

Cómo reportar datos de redes

Dots by Tuncay (CC BY 2.0 DEED)

18 recomendaciones para reportar datos de redes

El siguiente artículo recopila una serie de directrices básicas para informar sobre los datos de redes sociales en la investigación en salud:

• Luke, D. A., Tsai, E., Carothers, B. J., Malone, S., Prusaczyk, B., Combs, T. B., … & Neal, Z. P. (2023). Introducing SoNHR–Reporting guidelines for social networks in health research. PLoS ONE, 18(12), e0285236. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0285236

Las recomendaciones fueron valoradas por un panel de expertos y hacen referencia al diseño, la medición, la recopilación de datos relacionales y el análisis de los resultados, entre otros aspectos. Las recomendaciones pueden servir para estandarizar el formato de publicación en las revistas, para guiar el proceso de revisión de iguales y para formar a los investigadores que se están introduciendo en el análisis de redes.

Hemos traducido la versión original inglesa, introduciendo sólo pequeñas adaptaciones para facilitar la comprensión en español. El artículo fue publicado con licencia Creative Commons 4.0 (CC BY 4.0 DEED) y se puede descargar de la web de la revista:

• https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0285236

A continuación, presentamos el listado de 18 recomendaciones para reportar datos de redes:

Conceptualización

• Describa claramente cómo y por qué las redes son relevantes para abordar las preguntas de investigación del estudio.
• Haga evidente el valor del análisis de redes explicando qué tipo de información proporcionaría que no conseguiríamos con un enfoque más tradicional.

Operacionalización

• Defina los nodos para dejar claro qué representan.
• Defina los vínculos para que quede claro qué representa cada tipo de vínculo. Asegúrese de indicar si son dirigidos o no dirigidos, binarios o ponderados.
• Defina los límites de la red para que quede claro quién está incluido y quién no.
• Indique claramente el tipo básico de red que se está analizando (por ejemplo, si es una red completa, una red personal, o una red bimodal).

Recopilación y gestión de datos

• Describa los procedimientos y herramientas de recopilación de los datos relacionales con suficiente detalle para respaldar su replicación (por ejemplo, las encuestas y el software utilizados). Cuando sea posible, proporcione acceso a todas las encuestas, instrumentos y herramientas utilizados.
• Describa los datos de redes utilizados en el estudio (incluidas las fuentes de datos preexistentes) indicando cómo se almacenan y gestionan los datos, y si están disponibles públicamente y dónde.
• Reflexione sobre los valores perdidos en las matrices de datos, examinando sus implicaciones e informando de cualquier alternativa utilizada en el manejo de los datos faltantes (por ejemplo, la justificación para requerir una o ambas respuestas cuando solo un miembro de una pareja informa una relación).
• Informe de todas las transformaciones de datos: por ejemplo, la agregación de nodos de nivel individual en el nivel organizativo, la asignación de valor a los lazos que son informados de manera distinta por cada miembro de una pareja, etcétera.

Análisis y resultados

Descripción y visualización

• Cuando informe de las estadísticas de la red sea claro sobre cuál es la unidad de análisis: el nodo, la díada, la subred, el conjunto de la red, etcétera.
• Informe de las estadísticas de la red (por ejemplo, la centralidad, la centralización, la homofilia, etc.) haciendo referencia al significado de dicha característica en el contexto de estudio: por ejemplo, ¿qué significa que un nodo en particular tenga un alto grado de centralidad, que una red tenga alta centralización de intermediación, o que nodos con características similares se agrupen?
• Las visualizaciones de redes deben ilustrar claramente los hallazgos del estudio, utilizando aquellas recomendaciones de diseño que mejor se adapten a las características de la red y los objetivos de la visualización: por ejemplo, usar el color o la forma del nodo para transmitir propiedades categóricas, usar el tamaño del nodo para transmitir propiedades cuantitativas, hacer un uso limitado de etiquetas y de la diversidad de formas en las redes grandes, y hacer un uso limitado de diferentes grosores de línea o colores en las redes pequeñas.

Modelado y simulación

• Explique los fundamentos teóricos que impulsan el desarrollo y la evaluación del modelo o la simulación.
• Si se utilizan simulaciones o modelos de redes estadísticas, especifique claramente los mecanismos y resultados del modelo (por ejemplo, la formación de vínculos). Cuando sea posible, proporcione el código de programación estadística utilizado en los análisis, para posibilitar su replicación.
• Proporcione información sobre hasta qué punto se ajusta el modelo a los datos de redes observados, y analice cualquier implicación importante del ajuste del modelo.

Ética y Equidad

• Exponga cómo se explicó y cómo se garantizó la confidencialidad a los participantes, incluidas las consideraciones sobre la posible identificación de individuos en las visualizaciones y los informes. Aclare cómo entendieron los participantes que se podía recopilar información sobre ellos incluso si decidían no participar, o bien que la no participación impedía que se recopilara información sobre ellos.
• Reflexione explícitamente sobre cualquier sesgo potencial sobre las estructuras de la red (y de los resultados en general) que puedan tener sus raíces en los métodos de estudio de la red (por ejemplo, no capturar redes completas, la falta de participación organizacional o de grupos específicos, la sobrerrepresentación, etc.). Al hacerlo, piense en términos de equidad y justicia social, económica y sanitaria.

Fuente: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0285236.t004

Traducción: Isidro Maya Jariego

Introducción a los Modelos de Grafos Aleatorios Exponenciales

Network by Zoi Koraki CC BY-ND 2.0 DEED

El próximo 26 de enero se imparte una sesión de introducción a los modelos de grafos aleatorios exponenciales (ERGM) en la Facultad de Psicología de la Universidad de Sevilla. A continuación puedes consultar los contenidos del curso:

Modelos estadísticos P*

«Los modelos P* estrella, también conocidos como Modelos de Grafos Aleatorios Exponenciales (ERGM, por su sigla inglesa), son la última generación de modelos estadísticos aplicados al análisis de redes sociales. La primera versión, conocida como P1, fue propuesta por Leinhard & Holland (1981), se aplica a la formación endógena de un grafo, pero está limitada a tres configuraciones básicas, iniciativa (outdegree), popularidad (indegree) y reciprocidad. Los P* estrella captan los efectos de configuraciones que van más allá del nivel diádico, incorporando los efectos de configuraciones triádicas y supratriádicas. El taller propuesto tiene por objetivo iniciar a los participantes, de forma práctica, en la lógica, fundamentos y aplicación de estos modelos.»

Contenido

Parte I

1. El paso del abordaje determinístico al abordaje probabilístico de un grafo.

1.1       La hipótesis 0 del mundo social

1.2       La hipótesis 1 del mundo social

1.3       Lo que entendemos por modelo estadístico

Ejercicio 1 – Simular grafos aleatorios

2. Fundamentos probabilísticos de los modelos P*

2.1       Probabilidad independiente

2.2       Probabilidad dependiente

2.3       Isomorfismos diádicos, markovianos y circuitos sociales

Ejercicio 2 – Modelar un grafo diádico (preparación de la matriz y los datos)

Parte II

1. Criterios de convergencia y significancia
2. Extracción de una muestra por estimación MCMCML

Ejercicio 3 – Modelar un grafo markoviano o de proceso social

3. Goodness of fit

Ejercicio 4 – Modelar un grafo de circuito social

Bibliografía

Holland, P. W., & Leinhardt, S. (1981). An exponential family of probability distributions for directed graphs. Journal of the American Statistical Association, 76(373), 33–50.

Lusher D. & Robins G. (Eds.) 2013. Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods and Applications (pp. 49–76). New York: Cambridge University Press.

Profesor

Silvio Salej Higgins es profesor de Sociología de la Universidade Federal de Minas Gerais y actualmente realiza una estancia en el Laboratorio de Redes Personales y Comunidades (HUM-059) de la Universidad de Sevilla. Es el investigador principal del Grupo de Investigación Interdisciplinario en Análisis de Redes Sociales (GIARS) y ha realizado estudios sobre capital social y políticas públicas. En algunas publicaciones recientes ha combinado el análisis de redes completas con datos de redes personales.

Silvio Salej Higgins, profesor de Universidade Federal de Minas Gerais. (c) Laboratorio de Redes Personales y Comunidades, Lince Photo Agency.

Tres manuales de análisis de redes

Networks, Redes sociais, Redes sociales

El Laboratorio de Redes Personales y Comunidades (HUM-059) ha participado recientemente en tres manuales de análisis de redes sociales. En el primero, en portugués, se combina la introducción a las técnicas de análisis de redes con casos de estudio. El segundo, editado por Zachary Neal y Céline Rozenblat proporciona una visión general de “la investigación sobre cómo las redes económicas, sociales y de transporte afectan los procesos tanto dentro como entre ciudades”. El más reciente, editado por el Centro de Investigaciones Sociológicas, es un manual de más de 600 páginas con aportaciones de una amplia red de investigadores del mundo hispanohablante. Este es un fragmento del texto introductorio:

El estudio sistemático sobre las redes sociales ha sido de gran interés en los últimos años para representar y entender complejos fenómenos sociales. Los científicos de redes, y quienes se dedican a analizar redes sociales, usualmente poseen una perspectiva común y utilizan métricas formales para explicar complejos fenómenos sociales más allá de su interpretación metafórica, concentrándose en las interacciones y relaciones sociales entre entidades sociales. En el mundo hispanoparlante, un grupo importante de investigadores han afianzado lazos para formar una comunidad de científicos de redes que participan activamente en las conferencias más relevantes sobre esta perspectiva de interés, mantienen un diálogo permanente a través de la «lista REDES», publican y se informan sobre esta área de interés en revistas tales como la Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales o en libros ya publicados en la editorial CIS. No obstante, pese a su consolidación en los últimos años y su rápido desarrollo, no hay tantos libros que introduzcan y den cuenta de desarrollos recientes del análisis de redes sociales y del tipo de preguntas substantivas que surgen en la producción empírica latinoamericana. Así, el objetivo general del libro es promover el uso del análisis de redes sociales en la comunidad hispanoparlante, mediante la discusión de aspectos teóricos y metodológicos.

Las referencias de los tres capítulos son las siguientes:

• Holgado, D. & Maya-Jariego, I. (2023). La visualización de grafos agrupados en el estudio de las redes personales. En Ortiz, F. & Espinosa-Rada, A. (Eds.). Redes Sociales: teoría, métodos y aplicaciones en América Latina, pp. 203-220. Centro de Investigaciones Sociológicas: Madrid.
• Cachia, R. & Maya-Jariego, I. (2021). Far away ties, never so close: the geographical spread of social support resources for mobile individuals. In Zachary P. Neal and Céline Rozenblat (Eds.) (2019). Handbook of Cities and Networks (427-447). Northampton, MA: Edward Elgar. ISBN 978-1-78811-470-7.
• Alieva, D., Cachia, R., Holgado, D., Márquez, E. & Maya-Jariego, I. (2020). Redes pessoais e coesão da comunidade. En Fialho, J. (Ed.), Redes Sociais. Como compreende-las? Uma introdução à análise de redes sociais, 93-105. Lisboa: Edições Sílabo. ISBN: 978-989-561-095-2.

 

Retos en el uso del análisis de redes

By Pablo Fernández (CC BY-NC-ND 2.0)

El volumen 67 de la revista Social Networks publicó un suplemento especial sobre los retos éticos en el análisis de redes sociales. En el monográfico se analiza el papel de las «burocracias morales» en el control de la investigación, el manejo de datos en contextos organizativos, y el uso de información extraída de los medios sociales, entre otros temas. También incluye un artículo sobre nuestra experiencia de investigación con agentes de viajes en el mercado turístico ruso. A continuación puedes encontrar un resumen, junto con un enlace a la versión española original, antes de pasar por el proceso editorial.

Confidencialidad, relaciones de poder y evaluación del daño potencial en el estudio de las redes personales y organizativas de los agentes turísticos de Moscú

La investigación de redes en contextos organizativos se enfrenta a retos éticos relacionados con revelar la identidad de los participantes, manejar las relaciones de poder, y gestionar los intereses y los daños potenciales de los diferentes implicados. En este artículo revisamos las cuestiones éticas asociadas al estudio de las redes personales y organizativas de los agentes de viajes en Moscú. En el estudio de caso entrevistamos a 32 agentes turísticos de Moscú y su región, obteniendo información sobre 45 personas con las que mantienen relación habitual como parte de su trabajo y datos relacionales, con una matriz de modo-2, sobre 15 organizaciones con las que la agencia podía estar vinculada en el mercado turístico ruso-andaluz. La experiencia mostró la pertinencia de presentar la información de las redes personales de manera agregada, el valor de las estrategias de adaptación cultural y ajuste a las características de la comunidad, y el papel central de las relaciones de poder en la organización, en un contexto con, comparativamente, mayor distancia a la autoridad.

Referencia

• Maya-Jariego, I., Alieva, D. & Holgado, D. (2021). Confidentiality, power relations and evaluation of potential harm in the study of the personal and organizational networks of travel agents in Moscow. Social Networks, 67, 55-64. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2019.10.009 [SN][pdf]

A continuación está disponible la versión en español, antes de pasar por el proceso editorial de la revista [Preprint en español]

Cinco estrategias para prevenir la «epidemia de desinformación»

Daniel Foster (CC BY-NC-SA 2.0)

Propagación de información falsa sobre COVID19 en las redes

Con la pandemia de COVID-19 se ha producido un aumento de la desinformación que también tiene consecuencias negativas en la salud pública. Como la desinformación se canaliza a través de las redes, las acciones preventivas también pueden consistir en intervenciones basadas en redes. A ese respecto, un trabajo reciente describe cinco tipos de actuaciones preventivas contra la desinformación:

1. Movilizar a líderes de opinión. Esta estrategia consiste en identificar a personas clave en la difusión de información en las redes naturales, que pueden influir en la transmisión de información válida y contrastada. Como la población a veces desconfía de las fuentes institucionales, o está condicionada por dinámicas de polarización política, una estrategia puede consistir en implicar a YouTubers y otras figuras que son influyentes en su entorno.
2. Segmentar en grupos. Se trata de identificar subgrupos de población que son especialmente susceptibles a la desinformación y que necesitan entrar en contacto con fuentes de información fiable. Por ejemplo, los movimientos “antivacunas” o los denominados “negacionistas” suelen constituir grupos cerrados que refuerzan la consistencia ideológica.
3. Promover la viralidad. Normalmente consiste en recurrir a mediadores naturales y mentores que promueven comportamientos positivos de salud. La información positiva también se puede propagar más fácilmente a través de las redes de contactos interpersonales. Así funcionan por ejemplo campañas como #MeQuedoenCasa o la difusión de hábitos saludables a través de bailes en TikTok.
4. Modificar las dinámicas de las redes. Cuando es viable, se recurre a eliminar las fuentes de desinformación (por ejemplo, algunas cuentas en medios sociales) para prevenir la difusión de información falsa o no contrastada. En términos de redes, consiste en eliminar nodos o lazos. Tanto la eliminación de “bots” que difunden desinformación como la introducción de otros que promueven los comportamientos de protección sirven para ilustrar esta estrategia. También la existencia de plataformas online entre vecinos que permitieron organizar la autoayuda durante el confinamiento.
5. Rediseñar las plataformas de networking. Se puede colaborar con las empresas de medios sociales para estructurar las plataformas de forma que dificulten la difusión de información negativa (por ejemplo, evitando procesos de segregación o facilitando la existencia de contactos externos al grupo). Las plataformas pueden introducir advertencias sobre los contenidos no contrastados o modificar los algoritmos que modulan la difusión de información y la formación de relaciones.

Basado en:

Young, L. E., Sidnam-Mauch, E., Twyman, M., Wang, L., Xu, J. J., Sargent, M., … & Monge, P. (2021). Disrupting the COVID-19 Misinfodemic With Network Interventions: Network Solutions for Network Problems. American Journal of Public Health, 111(3), 514-519. [AJPH]

Para saber más:

Maya-Jariego, I. (2016). 7 usos del análisis de redes en la intervención comunitaria. Redes. Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, 27(2), 1-10. [REDES]

Las redes de amistad como factor preventivo

Classroom by Lead Beyond (CC BY 2.0)

La integración del análisis de redes en las acciones preventivas

Los programas de prevención que se aplican en contextos educativos suelen influir en la red de relaciones entre iguales, ya sea de forma directa o modificando las normas sociales prevalentes en la escuela. Sin embargo, con frecuencia estos efectos se evalúan agregando los indicadores de nivel individual, en lugar de examinar las redes sociales en dicho entorno comunitario.

Son muchas las intervenciones educativas que inciden en las redes sociales, por ejemplo:

• Realizar actividades extraescolares, en las que se implican estudiantes de varios niveles educativos, para promover el sentido de comunidad en la escuela.
• Organizar el tamaño de las clases de modo que se puedan producir relaciones más personalizadas entre los profesores y los estudiantes.
• Promover la integración de los individuos más aislados.
• Desarrollar grupos cooperativos de trabajo en los que se facilita la integración de los estudiantes de minorías.
• Fomentar un clima social positivo que promueva la sociabilidad dentro de la escuela.

En consecuencia, el análisis de redes puede ser útil para analizar dichas dinámicas de nivel comunitario. En lugar de agregar indicadores individuales, es una estrategia que permite caracterizar la estructura de las relaciones en un escenario de interacción específico, como es el caso de la escuela. A ese respecto, Gest et al. (2011) describen dos usos del análisis de redes en la evaluación de los programas preventivos:

1. Describir las propiedades estructurales de las redes de iguales.
2. Analizar las dinámicas de selección e influencia en las redes de iguales.

La densidad, la reciprocidad y la transitividad pueden utilizarse como indicadores del grado de integración social existente en una clase o en un colegio. De modo que potencialmente podrían servir para comprobar, por ejemplo, si una intervención para desarrollar competencias socioemocionales en los menores redunda en el desarrollo de relaciones positivas. Por su parte, la existencia de subgrupos se puede utilizar para evaluar el impacto de las intervenciones para reducir la segregación étnica o en función del género. Todos estos indicadores se pueden evaluar con independencia de las actitudes o el comportamiento de los individuos implicados.

Por otro lado, las redes pueden servir para examinar los procesos de selección e influencia. Para ello es necesario examinar la co-determinación de las redes y el comportamiento. Las intervenciones pueden dirigirse a reducir la presencia de un atributo comportamental negativo (como el consumo abusivo de tabaco) o a reducir la influencia social de los individuos que tienen dicho atributo comportamental. Además, la prevalencia de determinados comportamientos en la red de amistad puede ser un indicador indirecto de la norma social. En este contexto, las redes son útiles para modelizar la difusión del comportamiento-problema y diseñar, de acuerdo con ello, estrategias preventivas. Por ejemplo:

• Intervenciones para reducir la tendencia a elegir compañeros con el comportamiento-problema que se quiere prevenir.
• Intervenciones para fomentar la capacidad de resistencia a la influencia de los compañeros sobre la ejecución del comportamiento problema.

Tanto los indicadores de centralidad individual como los de similitud comportamental (por ejemplo, con indicadores de homofilia en las relaciones) pueden ser útiles en este ámbito.

En conclusión, el análisis de redes puede permitir ser más precisos en la formulación de los objetivos de las intervenciones que pretenden modificar la estructura de las relaciones de amistad o afectar a las dinámicas comportamentales. Esto puede servir tanto para mejorar los planteamientos teóricos como para evaluar de manera objetiva el efecto de las intervenciones.

Referencia

Comentario basado en:

• Gest, S. D., Osgood, D. W., Feinberg, M. E., Bierman, K. L., & Moody, J. (2011). Strengthening prevention program theories and evaluations: Contributions from social network analysis. Prevention Science, 12(4), 349-360. [PREV]

Para saber más también puedes consultar:

• Maya-Jariego, I. (2016). 7 usos del análisis de redes en la intervención comunitaria. Redes. Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales, 27(2), 1-10. [REDES]

Fuerzas de atracción y repulsión en la formación de grupos

Cluster by Mark McNestry (CC BY 2.0)

Desde un punto de vista estructural, los grupos pequeños se han definido tradicionalmente como conglomerados o subconjuntos de nodos, en una red de relaciones positivas, con (a) una alta densidad dentro de la propia categoría y (b) una escasa conexión entre categorías. Estos dos elementos corresponden, respectivamente, a la cohesión y los límites grupales. Sin embargo, en los modelos sobre la formación de grupos han predominado los mecanismos de carácter positivo.

Un artículo reciente de Christoph Stadtfeld, Károly Takács y András Vörös propone que la creación de grupos no depende solo de las fuerzas de atracción (que aumentan la cohesión interna) sino también de las fuerzas de repulsión que contribuyen al establecimiento de límites entre grupos. De hecho, estas últimas pueden ayudar a explicar la estabilidad de las fronteras entre grupos a lo largo del tiempo.

• Los mecanismos positivos que normalmente se utilizan para explicar la formación de grupos son la reciprocidad, la transitividad, la popularidad y la homofilia.
• Complementariamente, se pueden incorporar mecanismos negativos para explicar la formación de grupos, tales como: las percepciones negativas mutuas; la existencia de triadas equilibradas mixtas (con lazos positivos y negativos); la tendencia de aquellos individuos que son percibidos negativamente a atraer nuevos lazos negativos; y la “heterofobia”.

Se parte del supuesto de que una red en la que solo funcionen mecanismos de atracción tenderá a colapsar en un solo componente en el que todos los individuos están indirectamente conectados entre sí…

El estudio empírico se realizó con 479 estudiantes de 13 clases de escuelas secundarias en Hungría, con la aplicación de modelos de análisis longitudinal de redes (SAOM) con tres observaciones. La proporción de lazos negativos entre grupos estuvo por encima de lo esperado. El modelo que tomó en consideración los lazos negativos entre actores generó grupos claramente definidos, con límites estables a lo largo del tiempo. Por lo demás, el género tiene, como es habitual en el contexto analizado, una influencia significativa en la formación de grupos. No obstante, su impacto es menor cuando se plantea un modelo con relaciones negativas.

La importancia de las relaciones negativas en la formación de grupos

Por lo tanto, parece que la atracción entre los miembros es necesaria pero no suficiente para explicar por qué emergen grupos estables en estructuras sociales más amplias. Se observó que los amigos tienden a compartir su enemistad hacia otros estudiantes, y es más probable que dos personas se hagan amigas cuando tienen enemigos comunes.

1. La investigación pone de manifiesto que los lazos negativos son importantes en la comprensión de las relaciones intergrupales y en la formación de grupos.
2. El artículo destaca por la combinación de modelos estadísticos avanzados de análisis de redes con modelos teóricos de base psicosocial, tales como la teoría del equilibrio de Heider, la teoría de la identidad social y los modelos de relaciones intergrupales.
3. Es interesante observar que los nodos aislados son más frecuentes en el modelo que tiene en cuenta las relaciones negativas: el establecimiento de límites se basa en el mismo mecanismo que hace que algunos nodos estén aislados. En grupos muy cohesivos la fuerza de atracción puede llevar a la formación de subgrafos completos en algunos casos.
4. El análisis de la coevolución de múltiples redes puede contribuir a formular modelos teóricos más complejos. Por ejemplo, puede ser de utilidad para explorar los procesos de polarización que se observan en comunidades digitales.

Referencia

Este comentario está basado en:

• Stadtfeld, C., Takács, K., & Vörös, A. (2020). The emergence and stability of groups in social networks. Social Networks, 60, 129-145. [Social Networks]

Gestores de paz y postconflicto en Colombia

Reg Natarajan, Christmas lights in Colombia (CC BY 2.0)

Redes personales y medios digitales en la mediación comunitaria

Ser líder comunitario en Colombia es una actividad de riesgo. Centenares de líderes sociales han sido asesinados en los últimos años. Sin embargo, se trata de un colectivo que puede contribuir a reconstruir el tejido social tras el conflicto armado, a través de actividades de mediación y participación comunitaria. En el marco del «proceso de paz en Colombia» se han puesto en marcha programas para la formación de gestores de paz y postconflicto, que pretenden contribuir precisamente al desarrollo de las comunidades y la rehabilitación psicosocial.

En un estudio reciente encuestamos a 143 líderes comunitarios del Departamento del Atlántico, para describir el uso que hacen de los recursos sociales y personales en sus actividades de intervención psicosocial, participación comunitaria y mediación de conflictos. A continuación se resumen los contenidos del estudio y se puede descargar una versión del mismo en español.

Como parte del “Proceso de Paz en Colombia”, se han desarrollado programas de atención a las víctimas, actuaciones para la reincorporación a la vida civil de excombatientes y personas desmovilizadas del conflicto armado, y experiencias innovadoras de intervención en casos de estrés postraumático. En este estudio encuestamos a 143 líderes comunitarios del departamento del Atlántico (Colombia), participantes en un programa de capacitación de líderes comunitarios. Con un diseño mixto en el que combinamos el análisis de redes personales, escalas psicométricas y entrevistas cualitativas, describimos el uso que los mediadores comunitarios hacen de sus competencias personales, su red personal y los medios sociales en sus actuaciones para afrontar el trauma social y promover la convivencia en la comunidad local. Los resultados muestran una relación significativa entre la densidad de las redes personales y el sentido psicológico de comunidad. Paradójicamente, la alta cohesión social de las comunidades de personas desplazadas por la violencia política parece plantear dificultades objetivas en la reducción del trauma. En la discusión indicamos que la segregación socio-geográfica derivada de las políticas de vivienda, se convierte en un obstáculo para el funcionamiento efectivo de los programas de convivencia y reincorporación de víctimas y desmovilizados del conflicto armado. En este contexto, los medios sociales tales como Facebook, Twitter y WhatsApp son poco utilizados por los mediadores comunitarios en el desarrollo de sus actividades, los cuales perciben que en gran medida refuerzan las dinámicas de segregación de la población desplazada.

Redes personales, cohesión comunitaria, medios sociales, trauma, proceso de paz en Colombia.

Referencia

• Maya-Jariego, I., De la Peña, A., Arenas, C. & Alieva, D. (2019). Personal networks, social media and community cohesion in the strategies of peace-building agents in Colombia to counteract the segregation of displaced populations. Journal of Community Psychology. DOI: 10.1002/jcop.22173

Descarga una versión del artículo en español

• Redes personales, medios sociales y cohesión comunitaria: estrategias de los Gestores de Paz y Postconflicto en Colombia para contrarrestar la segregación de las poblaciones desplazadas [pdf]