Patentes, relaciones jurídicas y estructuras políticas

Social Network by Kevin Dooley CC BY 2.0

REDES Vol. 34 Núm. 1 (2023)

Ya está disponible el volumen 34(1) de REDES. Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales: https://revistes.uab.es/redes/issue/view/79

Consulta los contenidos a continuación:

• Análisis de redes sociales de un clúster en tecnologías emergentes –  El caso del Clúster de Nanotecnología de Nuevo León https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-sepulveda-lopez
• Las estructuras políticas en las redes de macrocriminalidad en México https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-vazquez-et-al
• El concepto de rol, las relaciones jurídicas y el conocimiento de la estructura social de la ciudad de México en la segunda mitad del siglo XVI https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-mijares
• Comerciantes banqueros y redes de parentesco. Cienfuegos 1880-1920 https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-garcia-sanchez-moya-padilla
• Métodos Mixtos para el Análisis de Redes Sociales https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-ortiz-ruiz
• Validación de la Escala de Identidad Social y Personal (SIPI) en Chile –  El Análisis de Redes Sociales (ARS) como método complementario del análisis factorial confirmatorio (AFC) https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-gaete-roman-arredondo-et-al
• Modelos estocásticos orientados en el actor utilizando RSiena (V) –  Estimación de un modelo para la evolución de redes sociales https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-uzaheta-espinosa-rada
• Modelos estocásticos orientados en el actor utilizando RSiena (VI) –  Coevolución de redes sociales y comportamientos individuales https://revistes.uab.es/redes/article/view/v34-n1-espinosa-rada-uzaheta

Consulta los archivos de la revista REDES https://revistes.uab.es/redes/issue/archive y las novedades de la revista https://revistes.uab.es/redes/announcement

Gracias a todos los revisores de la Revista REDES https://revistes.uab.es/redes/about

La estructura jerárquica de las redes personales

Structure, by Eduard Anton (CC BY 2.0)

Clasificación de redes personales

A continuación se puede consultar un nuevo artículo del Laboratorio de Redes Personales y Comunidades, titulado «Uso de un procedimiento de deconstrucción jerárquica para la clasificación de redes personales: Explorando grupos anidados a tu alrededor«. Este artículo realiza dos contribuciones significativas:

1. Aplica el método jerárquico de detección de comunidades en el estudio de las redes personales. La deconstrucción progresiva de la red a partir de la eliminación de los nodos con mayor intermediación revela las propiedades estructurales de las redes personales.
2. Clasifica las redes personales en función del número de pasos de deconstrucción necesarios para descomponerlas en sus elementos básicos. Esto permite diferenciar al menos dos tipos de redes personales en función del grado de cohesión y la existencia de subgrupos anidados.

A continuación está disponible el abstract y se puede acceder a la versión definitiva del artículo en Social Networks:

Uso de un procedimiento de deconstrucción jerárquica para la clasificación de redes personales: Explorando grupos anidados a tu alrededor. La deconstrucción de redes personales a través de la eliminación iterativa de los nodos con mayor centralidad de intermediación es una estrategia eficaz para describir sus propiedades estructurales. En este estudio mostramos que la deconstrucción iterativa también puede servir para clasificar las redes personales en tipologías. Con datos longitudinales de una muestra de 69 estudiantes, encontramos que las redes más densas son más resistentes a la fragmentación, mientras que las organizadas en subgrupos definidos suelen tener un proceso de deconstrucción más corto. Además, la estrategia de deconstrucción permite conocer la estructura jerárquica de las redes personales, compuestas por subgrupos anidados. [SON]

Referencia

• Maya-Jariego, I. & González-Tinoco, E. (2023). Use of a hierarchical deconstruction procedure for the classification of personal networks: Exploring nested groups around you. Social Networks, 73, 20-29. [SN]

También sobre tipologías de redes personales

• Maya-Jariego, I. (2021). Building a structural typology of personal networks: individual differences in the cohesion of the interpersonal environment. Social Networks, 64, 173-180. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2020.09.006 [SN]

Datos disponibles en Zenodo

• Maya Jariego, Holgado, D. & Alieva, D. (2020). Albero study: a longitudinal database of the social network and personal networks of a cohort of students at the end of high school. Zenodo. Data set (2020), 10.5281/zenodo.3532048

Las comunidades de fitness en línea refuerzan la práctica deportiva

Ric Capucho (CC BY 2.0)

El autorregistro y la comparación social incrementan la actividad deportiva

El mero registro de la conducta tiene la capacidad de modificar el comportamiento. Más aún cuando dicho registro es compartido y permite la comparación social. Es el caso de la aplicación STRAVA, donde corredores o ciclistas suben el registro de las actividades deportivas que realizan. Los seguidores de cada usuario pueden emitir “kudos” para mostrar aprobación. Es el equivalente a los “like” en otras plataformas online.

Un estudio reciente examinó el comportamiento de 329 corredores en cinco clubes virtuales de STRAVA y descubrieron que recibir elogios inducía a los corredores a correr más y cada vez con más frecuencia. Para ello realizaron un seguimiento de los participantes a lo largo de un año. Los “kudos” recibidos en la aplicación por parte de otros corredores funcionaban como reforzadores que incrementaban la probabilidad de emitir dicha conducta en el futuro.

Estar vinculado con otros deportistas que realizan una actividad similar influye a través de diferentes vías en nuestro comportamiento:

• Cuando una actividad está ampliamente extendida entre nuestros contactos, es habitual que lo percibamos como una norma social.
• Las personas con las que estamos conectados pueden ejercer de modelos.
• La influencia social nos puede empujar a imitar el comportamiento de los demás.
• Las redes sociales condicionan el comportamiento a través de procesos de selección e influencia.

Según indican los propios autores:

“Argumentamos que el apoyo brindado a través de los lazos sociales puede mejorar la participación deportiva de un individuo, que los procesos de comparación social estimulan a los atletas a parecerse a sus coatletas, y que los atletas tratan especialmente de imitar el comportamiento deportivo de los coatletas que se superan a sí mismos (en este caso, corriendo más y más a menudo).”

Por lo tanto, la comparación social nos puede ayudar a mantenernos activos. Cada usuario valora su posición en el grupo en comparación con los demás y lo motiva a converger con la norma de comportamiento deportivo prevalente en el grupo. Tanto el apoyo social directo como la influencia social parecen influir. El resultado es un incremento agregado en la actividad deportiva que despliegan los miembros de las comunidades de fitness en línea. Un fenómeno parecido se ha observado en los pescadores recreativos cuando comparten en Facebook las capturas de mayor tamaño.

Para saber más

Comentario basado en:

• Franken, R., Bekhuis, H., & Tolsma, J. (2023). Kudos make you run! How runners influence each other on the online social network Strava. Social Networks, 72, 151-164.

Relaciones en contexto y contextos de relación

Abstract Landscape by Kevin Dooley (CC BY 2.0)

De redes y contextos

A continuación se puede descargar el «preprint» de un nuevo artículo del Laboratorio de Redes Personales y Comunidades, titulado «Relaciones en contexto y contextos de relación: la transición educativa normativa al terminar la Enseñanza Secundaria«. Este artículo realiza dos contribuciones significativas:

1. Se basa en un diseño híbrido que combina el análisis de redes sociales (o redes completas) con el análisis de redes personales. Lo hace a través de un estudio longitudinal en el que se hace seguimiento de una cohorte de estudiantes.
2. Examina los contextos a través de las relaciones y las relaciones a través de los contextos. Esto permite explorar la relevancia de los contextos institucionales (en este caso, el instituto de enseñanza secundaria y la universidad) en el desarrollo de las relaciones personales, tanto en el plano individual como en el plano colectivo.

A continuación está disponible el abstract y se puede descargar el «preprint» en español (la versión original del artículo antes de pasar por el proceso de revisión):

Relaciones en contexto y contextos de relación: la transición educativa normativa al terminar la Enseñanza Secundaria. La escuela secundaria es una institución en la que los adolescentes pasan una gran parte de su tiempo. En consecuencia, en dicho contexto suele constituirse una densa red de relaciones durante el tiempo que duran los estudios en el instituto. Sin embargo, al terminar los estudios secundarios ese conjunto de relaciones contextualizadas empieza a disgregarse. En este estudio analizamos la transición de la enseñanza secundaria a la universidad de una cohorte de estudiantes de bachillerato. Primero entrevistamos a todos los estudiantes que cursaban el último curso de bachillerato en un instituto de la provincia de Sevilla (n = 69). Un año y medio después los volvimos a entrevistar cuando muchos de ellos ya estaban estudiando en la universidad (n = 57). Utilizando un diseño híbrido de investigación, recabamos los datos de redes personales de cada entrevistado en el contexto de un diseño longitudinal de la red completa de la cohorte analizada. Los resultados muestran una disminución en la cohesión estructural de las redes, tanto por lo que respecta a las redes personales como en la red completa. Además, las redes personales menos cohesivas parecen más proclives a experimentar cambios de corto plazo en los procesos de transición ecológica. En la discusión reflexionamos sobre el impacto de las transiciones educativas en las relaciones de amistad. [ESP]

Referencia

• Maya-Jariego, I. & Holgado, D. (2022). Relationships in context and contexts of relationship: the normative educational transition at the end of Secondary Education. Social Network Analysis and Mining, 12: 124. 10.1007/s13278-022-00962-0 [SNAM] [PREPRINT]

Publicaciones del LRPC en 2021

En la presentación superior se recopilan algunas de las publicaciones del Laboratorio de Redes Personales y Comunidades en el primer semestre de 2021. Esta selección incluye dos libros sobre qué resulta efectivo en la prevención comunitaria. En un caso se comparan las estrategias de intervención en diferentes contextos y problemas sociales. En otro caso de revisan específicamente qué estrategias resultan efectivas en la prevención del trabajo infantil.

• Maya-Jariego, I. (2021). Community prevention of child labor. Evidence-based practices to promote the psychological well-being of minors. Springer Nature Switzerland AG. [Springer]
• Maya-Jariego, I. & Holgado, D. (Eds.). (2021). Qué funciona en la prevención comunitaria. Casos de intervención psicosocial efectiva. Pirámide: Madrid. [Pirámide]

El análisis de redes en las ciencias del comportamiento

Racimo de Redes (Maya Jariego, Holgado & Alieva, 2020)

De psicología y redes

El volumen 31(1) de REDES. Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales incluye un monográfico sobre “el reencuentro del análisis de redes y la psicología”, coordinado por Ángel Barrasa e Isidro Maya Jariego, con el apoyo editorial de Daniel Holgado.

• Celeste Dávila, Anna Zlobina, Gloria Álvarez. La influencia diferencial de las redes sociales en la participación social de mujeres y varones.
• Eduardo Fonseca, Adriana Díez, Carla Sebastián, Alicia Pérez. Comprensión de las dificultades emocionales y conductuales y el comportamiento prosocial desde el prisma del análisis de redes.
• Sergi Valera. El espacio público como red. Una aproximación entre la Psicología Ambiental y el Análisis de Redes Sociales.
• Simone Belli, Juan Carlos Aceros. La confianza distribuida en las redes: un estudio de caso en el ámbito de los movimientos sociales.
• Isidro Maya Jariego. Por qué los generadores de nombres con un número fijo de alteri pueden ser una opción pragmática para el análisis de redes personales.
• Isidro Maya Jariego, Daniel Holgado, Deniza Alieva. El estudio Albero: una base de datos longitudinal de la red social y las redes personales de una cohorte de estudiantes al terminar el bachillerato.

En el archivo de números publicados se puede acceder a las publicaciones de REDES: https://revistes.uab.es/redes/issue/archive

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]

El valor preventivo de las relaciones entre vecinos

Moroccan favelas by Yassine Abbadi (CC BY 2.0)

Control social, desorganización y delincuencia

Los mecanismos de control social informal están detrás de muchas de las estrategias de prevención y afrontamiento de problemas sociales en los barrios. La conectividad entre vecinos, las normas sociales y la presión de los iguales tienen un impacto significativo en el comportamiento individual. Esto se ha comprobado, por ejemplo, en el caso de la violencia, la delincuencia y el consumo abusivo de drogas.

De acuerdo con la teoría de la desorganización social, el control informal permite regular el comportamiento delictivo. Los vecinos pueden compartir información entre sí (a veces en la forma de “cotilleo”), reprobar en público el comportamiento desviado o incluso colaborar proactivamente en la vigilancia del barrio. Este tipo de acciones se ven facilitadas cuando existen relaciones habituales entre los vecinos y una expectativa compartida de ejercer el control social informal en caso de necesidad.

Un estudio en Australia puso de manifiesto que los lazos entre vecinos y la expectativa de control informal podrían relacionarse con una menor presencia de comportamientos delictivos, sin necesidad de que se traduzcan necesariamente en acciones de control social. Para ello se utilizaron datos de 1.310 encuestados, que informaron de 2.614 problemas relacionados con las drogas y la delincuencia en 148 barrios.

La novedad del estudio está en que no se encontraron evidencias de que la expectativa de ejercer control social informal se tradujera necesariamente en comportamientos efectivos de control social. Sin embargo, la existencia de lazos con los vecinos parece tener un valor preventivo. En los barrios con redes más densas se suele observar una menor prevalencia de comportamientos problemáticos. Además, las personas con un mayor número de contactos es más probable que actúen ante los problemas del barrio que los individuos menos conectados.

Se ha comprobado que en los barrios donde hay relaciones positivas entre los vecinos y niveles elevados de participación comunitaria suele haber una menor incidencia de los robos y otro tipo de delitos. Los lazos familiares están directamente vinculados con el proceso de socialización y contribuyen al control del comportamiento. Las relaciones instrumentales con vecinos contribuyen a resolver los problemas comunes que experimentan en el barrio. La relación con organizaciones comunitarias permite movilizar recursos y afrontar problemas específicos. Por su parte, la creencia compartida en la capacidad del barrio para afrontar los problemas de delincuencia puede funcionar incluso en barrios con poca conectividad entre vecinos. Pese a que en investigaciones anteriores la autoeficacia colectiva se relaciona de manera significativa con la incidencia de la violencia, tanto pública como intrafamiliar, en el estudio australiano no se encontró evidencia consistente de este último aspecto.

En definitiva, el estudio obtuvo los siguientes resultados:

1. Los residentes es más probable que participen en acciones de control social informal cuando viven en barrios con alta conectividad social y cuando personalmente tienen un mayor número de lazos.
2. Sin embargo, no se encontró una relación significativa entre la autoeficacia colectiva y la implicación individual en acciones de control informal.

De acuerdo con esta investigación, parece que el control social informal se basa en gran medida en la existencia de relaciones fuertes entre los vecinos, incluso cuando intervenir conlleva un riesgo personal. La percepción de que el barrio es capaz de afrontar los problemas parece tener menos peso que la densidad de las redes personales. El valor preventivo de las relaciones con vecinos también se ha demostrado en otros contextos, como en la reducción del trabajo infantil. Además, los lazos fuertes tienen un papel decisivo en los procesos de movilización social y participación comunitaria.

Este comentario está basado en:

• Wickes, R., Hipp, J., Sargeant, E., & Mazerolle, L. (2017). Neighborhood social ties and shared expectations for informal social control: do they influence informal social control actions?. Journal of Quantitative Criminology, 33(1), 101-129.

Publicaciones del LRPC en 2019

En la presentación superior se recopilan algunas de las publicaciones del Laboratorio de Redes Personales y Comunidades en el primer semestre de 2019. Esta selección incluye trabajos sobre las redes personales de los líderes comunitarios en Colombia, el capital social de los directivos en Canadá, las estrategias de visualización de redes personales, y la motivación de los usuarios de cursos masivos en línea (MOOCs). Dos de ellos se pueden consultar a continuación:

• Maya-Jariego, I., Holgado, D., González-Tinoco, E., Castaño-Muñoz, J. & Punie, Y. (2019). Typology of learning motivations and intention of users in MOOCs: the MOOCKNOWLEDGE study. Educational Technology Research and Development. DOI: 10.1007/s11423-019-09682-3 [ETRD] [pdf]
• 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, 47(6), 1300-1312. DOI: 10.1002/jcop.22173 [JCOP] [pdf]

Lazos fuertes y multiplicidad del apoyo social

El estudio de las diferentes estrategias de visualización de las redes personales tiene como antecedente un trabajo de 2005 en el que comparábamos la representación gráfica de los lazos fuertes con la representación gráfica de los proveedores múltiples de apoyo. A continuación está disponible la versión en inglés de dicho artículo:

• Strong Ties and Multiple Support Providers: A Comparison of Two Forms of Graphical Representation of Personal Networks [English]

Micro y macro en análisis de redes

Gracias al trabajo de Pilar Marqués y el equipo SALBIS, los encuentros bianuales en Ponferrada se han convertido en una referencia para los investigadores en análisis de redes sociales. El curso de verano combina talleres en técnicas de análisis de redes, presentación de comunicaciones y oportunidades para enredar entre los participantes. En la quinta edición, en la sala del estuco del Castillo de Ponferrada se celebró un pequeño simposio en el que compartimos algunas reflexiones sobre sobre la dimensión micro-macro:

1. “Micro” y “macro” pueden tener diferentes acepciones:

• La micro-sociología se centra en el comportamiento y en la agencia social individual, mientras que la macro-sociología se centra en la estructura social, los sistemas sociales y la población a gran escala.
• En el modelo de Bronfenbrenner (sobre la “ecología del desarrollo humano”), el microsistema y el macrosistema corresponden a diferentes niveles de análisis. El microsistema se refiere al entorno más pequeño e inmediato que rodea al individuo, tales como la familia o el grupo de amigos, mientras que el macrosistema se refiere a la sociedad en su conjunto y a la cultura, en sentido más abarcador.
• Por su origen etimológico, micro se refiere a lo pequeño y macro a lo grande… aunque esto puede dar lugar a confusiones o problemas de interpretación, como veremos a continuación.

2. Partiendo de dichos antecedentes, hay que tomar algunas precauciones en la diferenciación entre aspectos “micro” y “macro”:

• No se puede reducir solo a una diferencia de tamaño, o al volumen de datos analizados. Por ejemplo, potencialmente se pueden aplicar estrategias de “big data” sobre aspectos psicosociales, recogiendo un gran volumen de datos digitales sobre las interacciones con familiares y amigos.
• Tampoco implica necesariamente un enfoque metodológico. Por ejemplo, cabe hacer un análisis cualitativo de aspectos macrosociales: a través de entrevistas cualitativas podemos hacer observaciones sobre cambios culturales, sobre las características de las instituciones o sobre elementos relativos a la clase social.
• Además, lo micro y lo macro son nociones relativas, que implican un enfoque multinivel.

3. Lo micro y lo macro en el análisis de redes sociales:

• Curiosamente, el análisis de redes se ha ubicado con frecuencia en un nivel de análisis meso-social, de carácter intermedio entre lo micro y lo macro. Eso es consecuencia en parte de la especificación de los límites de la red social. Por ejemplo, se han examinado organizaciones, comunidades, equipos de trabajo, asociaciones, etcétera.
• Por otro lado, en su propia concepción tiene un potencial significativo para combinar los niveles micro y macro de análisis. Por ejemplo, podemos combinar el análisis de centralidad de actores individuales (en función de sus características) con las propiedades del sistema social en su conjunto (tales como la densidad o las propiedades topológicas de la red).
• No obstante, la tradición del análisis de redes en las ciencias sociales coincide con la aplicación de un enfoque estructural, lo cual ha conllevado en parte minimizar (o a veces incluso obviar) la agencia individual o los atributos de los actores.
• Recientemente se ha producido cierto resurgir de aspectos micro-sociales en el análisis de redes sociales. En parte tiene que ver con la expansión y mezcla del análisis de redes con diferentes disciplinas, menos interesadas en la estructura social. Por ejemplo, en el caso de la psicología se ha incorporado el enfoque de las diferencias individuales, que resultaba extraño al ámbito del análisis de redes. Es el caso del estudio de las diferencias de personalidad en combinación con el análisis de redes sociales. En parte tiene que ver con la utilización de métodos mixtos, incorporando métodos cualitativos en interacción con el análisis de estructuras sociales (ya sea con redes sociales o con redes personales). Es el caso de las entrevistas biográficas basadas en redes personales, de netmap, de netmirror y de otras estrategias participativas.
• Aquí es donde está uno de los riesgos, en la medida en que en ocasiones puede combinarse con supuestos epistemológicos extraños a la tradición del análisis de redes (enfoques no realistas, posmodernos, etcétera).

Por lo tanto, el big data no es necesariamente sinónimo de análisis macro-social. De hecho, más que por el volumen de datos, el big data contribuye al estudio de aspectos macro-sociales en la medida en la que ofrece alternativas al “problema de la especificación de límites” (boundary specification problem) en el análisis de redes sociales. En cualquier caso, muchas de las innovaciones recientes en análisis de redes parecen guardar relación con un mayor énfasis en la agencia individual.