El análisis de las redes sociales es el estudio de la estructura y cómo influye en la salud, y se basa en construcciones teóricas de sociología y fundamentos matemáticos de la teoría de grafos. La estructura se refiere a las regularidades en el patrón de las relaciones entre individuos, grupos y/u organizaciones. Cuando se realiza el análisis de la red social, la suposición subyacente es que la estructura de la red y las propiedades de esa estructura tienen implicaciones significativas en el resultado de interés.
Debido a su enfoque en la estructura de la red en lugar de las características individuales y los comportamientos de los miembros de la red, los datos requeridos para el análisis apropiado difieren de lo que generalmente se recopila en diseños de estudio epidemiológicos no relacionales. Por lo general, los diseños de estudio que se centran en las características/comportamientos individuales y cómo esas características influyen en la salud, recopilan y realizan el análisis en los datos de atributos. Los datos de atributos se definen como datos que reflejan las actitudes, opiniones y comportamientos de individuos o grupos. Por el contrario, el análisis de redes sociales requiere no solo datos de atributos, sino que se basa en la recopilación y el análisis de datos relacionales. Los datos relacionales se refieren a contactos, empates y conexiones, que relacionan un agente en una red con otra. Los datos relacionales no pueden reducirse a las propiedades de los propios agentes individuales, sino a un sistema/recopilación de agentes.
La mayoría de los estudios de redes sociales utilizan redes enteras (sociocéntricas) o diseños de estudio egocéntricos. Los estudios de redes enteras evalúan las relaciones entre individuos o actores que para fines analíticos se consideran limitados o cerrados, aunque en realidad los límites de la red son de hecho permeables y/o ambiguos. Cuando se realizan estudios de red completa, el enfoque del estudio es medir los patrones estructurales de cómo interactúan los individuos dentro de la red y cómo esos patrones explican resultados de salud específicos. La suposición subyacente realizada cuando se realiza el análisis de red completa es que las personas que forman un grupo o red social interactuarán más de lo que un grupo de tamaño similar seleccionado al azar.
En un estudio socio centrado, los miembros de la red generalmente se conocen o se determinan fácilmente porque el enfoque generalmente se encuentra en redes cerradas que están a priori definidas. Por esta razón, la recopilación de datos para el análisis de la red socio centrado implica enumerar a todos los miembros de la red y administrar encuestas de saturación a todos los miembros de la red. Una encuesta de saturación proporciona a los encuestados una lista de todos los miembros de la red, y se les pide a los encuestados que identifiquen a los miembros con los que están afiliados. A partir de estos datos, se pueden construir matrices actor por actor y se puede realizar un análisis de redes sociales.
Cuando la red de interés no tiene límites claramente definidos, los estudios socio centrados dan como resultado una bola de nieve o un muestreo impulsado por los encuestados para generar la red y recopilar datos para identificar patrones estructurales. En el muestreo impulsado por los encuestados, se entrevista a un pequeño número de miembros de la red y se les pide que nombraran a otros miembros de la red, y los miembros nombrados también son entrevistados y se les pide que nombraran a otros miembros de la red. Este proceso iterativo continúa hasta que se identifiquen todos los miembros de la red, o para un número de ondas establecidas a priori establecidas antes del inicio del estudio. La suposición realizada cuando se utiliza el muestreo impulsado por el encuestado es que la red de muestreo es representativa de todos los demás segmentos de la red a partir de la cual no se han recopilado datos. El muestreo impulsado por encuestados utiliza encuestas de generadores de nombres para identificar miembros de la red, seguido de preguntas de intérpretes para solicitar información sobre los actores nombrados, sus características y relaciones con los actores focales.
¿Qué son las redes sociales investigación?
El análisis de redes sociales (SNA) es una colección de métodos y herramientas que podrían usarse para estudiar las relaciones, interacciones y comunicaciones. Como tal, SNA es adecuado para el estudio y posiblemente el monitoreo de las interacciones en línea, ya que puede analizar automáticamente los datos de interacción, aportando una visión de la estructura social del grupo, los patrones de interacción, así como el mapeo de todas las comunicaciones en lo relacional. espacio [14,15,16,17]. SNA se puede implementar de dos maneras principales, visualización y análisis matemático.
La visualización de SNA produce relaciones entre los actores en las redes sociales por gráficos conocidos como sociogramas; El sociograma retrata a los actores (nodos en términos de SNA) como puntos, y las relaciones (bordes en términos de SNA) como flechas que se originan en la fuente de la interacción y apuntan al objetivo de la interacción [17]. SNA puede ayudar a visualizar las interacciones entre los participantes y puede revelar quiénes son los actores importantes en las interacciones y quiénes son los actores aislados, cuáles son los grupos que muestran interacciones densas o interacciones escasas que pueden necesitar apoyo. También puede revelar los moderadores activos que participan e interactúan con los estudiantes, y el alcance de sus interacciones. PBL es un aprendizaje colaborativo donde los grupos pequeños trabajan interdependentemente juntos y, como tal, la evaluación de las interacciones colaborativas es importante.
El análisis matemático SNA cuantifica los parámetros de la red a nivel de actores individuales, así como a nivel de grupo. El análisis matemático de SNA utiliza conceptos de teoría de gráficos para calcular métricas que representan los nodos, los enlaces o la red. Como la distancia a otros actores en la red, el número de interacciones con otros actores, o cuántas veces unió las interacciones entre las comunidades. Estas métricas son importantes para cuantificar las interacciones, los nodos de clasificación o las relaciones. Los parámetros calculados a nivel del actor se denominan puntajes de centralidad, estos puntajes son medidas de la posición del nodo o la importancia en la red social. Dado que hay diferentes contextos y probablemente diferentes formas de considerar el papel importante, hay diferentes puntajes de centralidad. Las medidas elegidas para este estudio son medidas de centralidad de rol y posición en el intercambio de información [17]. Por ejemplo: el número de interacciones recibidas se cuantifican como centralidad en el grado, el número de interacciones contribuidas se denomina centralidad fuera del grado. Estos parámetros pueden agregar a nuestra cartera de información sobre los estudiantes y pueden extenderse a Analytics de aprendizaje [14, 15]. En el contexto de PBL, uno estaría interesado en la interactividad de los participantes y sus grupos, y cómo estas métricas podrían informarnos sobre PBL en línea.
Investigaciones anteriores han indicado la utilidad de SNA en el estudio del aprendizaje colaborativo; J Zhang y J Zhang [18] usaron SNA para diagnosticar lagunas en la resolución de problemas y la construcción de conocimientos. Sus hallazgos destacaron problemas, como estudiantes con bajos niveles de interacción, la presencia de pocos estudiantes centrales al intercambio de información. Un Bakharia y S Dawson [14] han demostrado cómo usar SNA para mapear las interacciones en línea entre grupos de estudiantes e identificar las comunidades de colaboradores. También pudieron reconocer a los estudiantes influyentes y aislados que podrían necesitar ser estimulados o apoyados. M Saqr, U Fors y M Tedre [19] utilizaron el análisis de redes sociales para monitorear grupos colaborativos y crear una intervención basada en datos que resulte en una mejora significativa en la forma en que los estudiantes colaboran. Los resultados de investigaciones anteriores en el análisis de aprendizaje son prometedores, y algunos estudios han dado una indicación del potencial de las medidas de centralidad de SNA en la predicción del rendimiento de los estudiantes [20, 21].
¿Qué son las redes sociales conclusion?
El análisis de redes sociales ha ayudado a los investigadores a describir más sistemáticamente diferentes tipos de relaciones sociales que existen y se desarrollan dentro del contexto del matrimonio y la vida familiar. Sin embargo, los investigadores apenas comienzan a examinar la influencia compleja y recíproca de las fuerzas de la red en las relaciones familiares y los lazos matrimoniales. Se necesita más trabajo metodológico y conceptual para comprender las condiciones de la red que mejor ayudan a nutrir y apoyar los muchos aspectos del matrimonio y la familia.
Klein, R. y Milardo, R. M. (2000). «El contexto social del conflicto de pareja: apoyo y críticas de terceros informales». Revista de relaciones sociales y personales 17: 618–637.
Laireiter, A. y Baumann, U. (1992). «Estructuras de red y funciones de soporte: análisis teóricos y empíricos». En el significado y la medición del apoyo social, ed. H. Veiel y U. Baumann. Nueva York: Hemisferio.
Lang, F. R. (2000). «Finaciones y continuidad de las relaciones sociales: maximizar los beneficios intrínsecos dentro de las redes personales cuando se siente cerca de la muerte». Revista de relaciones sociales y personales 17: 155–182.
Milardo, R. M.; Johnson, M. P.; y Huston, T. L. (1983). «Desarrollo de relaciones cercanas: patrones cambiantes de interacción entre los miembros del par y las redes sociales». Journal of Personality and Social Psychology 44: 964–976.
Schweizer, T.; Schnegg, M.; y Berzborn, S. (1998). «Redes personales y apoyo social en una comunidad multiétnica del sur de California». Redes sociales 20: 1–21.
¿Cómo se puede hacer una investigación en las redes sociales?
La investigación en redes sociales es el proceso de análisis de datos de redes sociales para realizar investigaciones cuantitativas (y a veces cualitativas) para comprender cómo el público se relaciona con los temas, mediante el uso de herramientas y técnicas de extracción de datos. Gracias a las herramientas y plataformas de inteligencia de audiencia sociales y de audiencia avanzadas, los investigadores de hoy pueden agregar datos relacionados con eventos específicos, temas o dentro de un grupo de audiencia específico de las redes sociales, la web, los foros, las noticias y los blogs.
Es un tema que está en constante evolución, con los investigadores que desarrollan nuevas metodologías y técnicas para comprender la forma en que el público usa los canales de redes sociales, sus comportamientos y conversaciones en esos canales. A medida que las redes sociales crecen tanto en tamaño como en importancia, convirtiéndose en una parte integral de la vida diaria, es una nueva área vital para aplicar herramientas de investigación para comenzar a comprender este nuevo foro para la discusión.
La investigación en las redes sociales puede tomar la forma de escucha social y inteligencia de audiencia, observando el contenido y la información producida en línea y descubriendo tendencias e ideas que surgen de estos datos.
En resumen, la investigación en redes sociales es una forma de investigación que utiliza las redes sociales, en oposición a una metodología de investigación alternativa para la investigación cualitativa o cuantitativa. Agencias de investigación como el trabajo en equipo de investigación interno de Pulsar con la escala de investigación cuantitativa con la profundidad de la investigación cuantitativa.
¿Qué es la investigación en redes?
Resumen: Proponemos una nueva estructura de red profunda llamada «Red en la red» (NIN)
Para mejorar la discriminabilidad del modelo para parches locales dentro del campo receptivo.
La capa convolucional convencional utiliza filtros lineales seguidos de un
función de activación no lineal para escanear la entrada. En cambio, construimos micro neural
redes con estructuras más complejas para abstraer los datos dentro del receptivo
campo. Instanciamos la red micro neural con un perceptrón multicapa,
que es un aproximador de función potente. Los mapas de características se obtienen por
deslizar las micro redes sobre la entrada de manera similar al CNN; están
luego se alimentó en la siguiente capa. Deep NIN se puede implementar apilando a Mutiple
de la estructura descrita anteriormente. Con modelado local mejorado a través del micro
red, podemos utilizar la agrupación promedio global sobre los mapas de características en el
capa de clasificación, que es más fácil de interpretar y menos propensa a
sobreajuste que las capas tradicionales totalmente conectadas. Demostramos el
Actuaciones de clasificación de vanguardia con NIN en CIFAR-10 y
CIFAR-100, y actuaciones razonables en conjuntos de datos SVHN y MNIST.
ARXIVLABS es un marco que permite a los colaboradores desarrollar y compartir nuevas funciones de ARXIV directamente en nuestro sitio web.
Tanto las personas como las organizaciones que trabajan con ARXIVLABS han adoptado y aceptado nuestros valores de apertura, comunidad, excelencia y privacidad de datos de usuarios. ARXIV está comprometido con estos valores y solo funciona con socios que se adhieren a ellos.
¿Qué papel juegan las redes sociales en la investigación de mercados?
«Los mercados son conversaciones». Es con esta tesis que el cluetrain comienza el famoso y el cultivo de libros que en 1999 proporcionó escenarios y características de ese nuevo mercado marcado por un cierto fenómeno llamado Internet.
Hoy se confirma la tesis: en 2015, los mismos autores después de 16 años abren una nueva edición del libro declarando: «Teníamos razón, los mercados son conversaciones».
Por lo tanto, parece claro que para comprender la dinámica del mercado es necesario escuchar e interpretar estas conversaciones, muchas de las cuales tienen lugar en las redes sociales y son difíciles de monitorear con las técnicas de investigación tradicionales, basadas en otras áreas de investigación.
Pero en tal contexto, ¿todavía hay espacio para la investigación de mercado o deberían considerarse las prácticas obsoletas? En este artículo tratamos de hacer un balance de cómo ha cambiado el papel de esta disciplina y cómo el marketing en redes sociales podría recibir el apoyo de las metodologías más comunes.
Es un error grave teorizar antes de tener ciertos datos. Terminamos distorsionando los hechos, para adaptarlos a las teorías, en lugar de adaptar las teorías a los hechos. (Sherlock Holmes).
En la era del análisis de Big Data, las redes sociales también se consideran una fuente inagotable de datos que las marcas pueden traducirse en información preciosa para su negocio.
Lo que se requiere de las empresas hoy en día es abordar el mercado con acciones de marketing a menudo llevadas a cabo en tiempo real o incluso pensar con una lógica «predictiva»; En ambos casos, escuchar la red debe tener lugar sistemático y continuamente.
¿Por que investigar las redes sociales?
El análisis de redes sociales (SNA) a menudo se confunde con los sitios de redes sociales, como Facebook, cuando, de hecho, SNA es una herramienta analítica que puede usarse para mapear y medir las relaciones sociales. A través de métricas cuantitativas y pantallas visuales robustas, la policía puede usar SNA para descubrir, analizar y visualizar las redes sociales de los sospechosos criminales.
SNA, una metodología de ciencias sociales, sirve como una herramienta valiosa para la aplicación de la ley. Aunque tecnológicamente sofisticada, SNA resulta fácil de emplear. Utilizando los datos disponibles, los departamentos de policía estructuran el examen de la red social de un delincuente de maneras que no anteriormente no era posible.
El examen manual de las redes sociales tiende a ser difícil, lento y arbitraria, lo que hace que sea más propenso al error. SNA proporciona un enfoque sistemático para investigar grandes cantidades de datos sobre personas y relaciones. Mejora la efectividad y la eficiencia de la aplicación de la ley mediante el uso de información compleja sobre individuos socialmente relacionados con sospechosos. Esto a menudo conduce a mejores tasas de autorización para muchos delitos y el desarrollo de mejores estrategias de prevención del delito.
SNA deriva su valor de la organización humana y la interacción social para fines criminales y no criminales. Las redes sociales a veces promueven el comportamiento ilegal (por ejemplo, delincuencia juvenil y delitos relacionados con pandillas) entre los delincuentes relacionados en los dominios criminales. Pueden proporcionar una fuente para la distribución ilícita de drogas y pornografía y terrorismo internacional.1 Las redes pueden proporcionar una primera condición esencial para muchos comportamientos criminales graves.
Las redes sociales que permiten el crimen no son mutuamente excluyentes de las redes de ciudadanos respetuosos de la ley. Están intercalados dentro de estas comunidades, recaudando el apoyo de los residentes y extraen costos significativos de los vecindarios anfitriones.2 La influencia de las redes sociales en la producción de un comportamiento criminal indica que las estrategias efectivas de combate de delitos dependen de la capacidad de la policía para identificar y responder adecuadamente a las redes donde el comportamiento está incrustado.
¿Por que investigar sobre las redes sociales?
La Administración Nacional de Seguridad del Tráfico de las Carreteras del DOT de EE. UU. (NHTSA) ha hecho que los estados estén disponibles para capacitar a los agentes de la ley para usar los sitios de redes sociales para identificar eventos que pueden generar conducción o consumo de menores por parte de los menores. A partir de 2012, Michigan gastó más de $ 4.5 millones a través de este programa y ha capacitado a más de 100 oficiales de policía locales para usar los sitios de redes sociales para identificar y atacar eventos. [2]
Las redes sociales se pueden utilizar como una herramienta de investigación para obtener una causa probable de una orden de allanamiento. Hasta ahora, este procedimiento no ha sido disputado en la corte porque la ley digital se ha quedado atrás del progreso tecnológico. Las agencias pueden vigilar sitios de redes sociales a través de programas de software, como X1 Social Discovery, MediaSonar y Geofeedia. [3]
Facebook, un servicio de red social, está siendo utilizada cada vez más por las administraciones escolares y las agencias de aplicación de la ley como fuente de evidencia contra los usuarios de los estudiantes. El sitio, un destino en línea popular para estudiantes universitarios, permite a los usuarios crear páginas de perfil con datos personales. En los primeros años del sitio, estas páginas podrían ser vistas por otros usuarios registrados de la misma escuela, incluidos asistentes residentes, policía del campus u otros que se inscribieron en el servicio. Desde entonces, los privilegios del usuario y los términos de servicio del sitio se han cambiado para permitir a los usuarios controlar quién tiene la capacidad de ver su contenido.
Acciones disciplinarias recientes contra los estudiantes basados en la información disponible en Facebook han estimulado el debate sobre la legalidad y la ética de los administradores escolares de la cosecha de dicha información. Los términos de uso de Facebook especifican que «el sitio web está disponible para su uso personal y no comercial», engañando a algunos para creer que los administradores universitarios y la policía pueden no usar el sitio para realizar investigaciones. Sin embargo, los portavoces de Facebook han dejado en claro que Facebook es un foro público y toda la información publicada en el sitio debe presumirse disponible para el público en general, incluidos los administradores escolares. Los expertos legales están de acuerdo en que las fuentes de información pública como Facebook pueden usarse legalmente en investigaciones penales u otras. [4]
¿Qué podemos investigar sobre las redes sociales?
El estudio de la red social fue diseñado para explorar las asociaciones entre las relaciones entre pares de los adolescentes y las afiliaciones grupales sobre el inicio y/o el uso continuo de alcohol y tabaco por parte de los adolescentes. Un nuevo desarrollo importante en la cultura juvenil es el uso de herramientas de redes sociales, que pueden tener un profundo efecto en la naturaleza de estas relaciones sociales y, por lo tanto, también influyen en el comportamiento. Esperamos comprender mejor el papel del uso del teléfono móvil y los sitios de redes sociales de Internet (SNS) como MySpace o Facebook sobre el uso de tabaco, alcohol y otras sustancias ilegales. Los resultados de este estudio proporcionarán información útil que puede mejorar los esfuerzos de prevención actuales o informar el desarrollo futuro del programa para incorporar lo que hemos aprendido sobre las influencias de los amigos, las normas sociales y el uso de las redes sociales en futuros programas.
Este informe resume los resultados de las pruebas piloto de la encuesta realizada en la primavera de 2010 en cuatro escuelas secundarias en el Distrito Escolar de El Monte Union del condado de Los Ángeles, el sur de California. Un total de 1.117 estudiantes en el décimo grado participaron en esta encuesta. La Tabla 1 presenta características de los estudiantes encuestados en nuestro estudio y los compara con los datos recopilados en todos los estudiantes en los Estados Unidos por la encuesta de comportamiento de riesgo juvenil.
El uso de sustancias entre los adolescentes (incluido el tabaco, el alcohol, las drogas ilegales como la marihuana, la cocaína, el éxtasis y otros) es particularmente digna de atención porque los comportamientos riesgosos durante la adolescencia a menudo se asocian con un comportamiento delincuente futuro, así como calificaciones más bajas, tasas de abandono más altas, más altas Tasas de enfermedad y aumento de la sala de emergencias y los ingresos por tratamiento.
A pesar de una disminución en el tabaquismo de los adolescentes entre 2002 y 2008, el 26% de los estudiantes de secundaria todavía usan tabaco y el 20% de fumar cigarrillos. La encuesta nacional de 2010 sobre el uso y la salud de los medicamentos informó que el uso de drogas aumentó en 2009, revirtiendo las tendencias desde 2002. También hubo un notable ablandamiento de las actitudes negativas hacia el uso que históricamente se ha asociado con un aumento posterior en las tasas de uso que es evidente. En los datos más recientes.
Por estas razones, los investigadores de salud pública han centrado sus esfuerzos en la prevención del tabaquismo y las intervenciones de cesación para los adolescentes. La investigación ha comenzado a incorporar influencias sociales como las relaciones entre pares, las redes de amistad y la familia para determinar su efecto en el comportamiento del uso de sustancias.
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