La manera que las redes sociales nos influencian... y podemos influenciarlas.

En estos aún tempranos días de la era del internet, estamos inmersos en el lenguaje de las redes sociales y sin tener menor idea de su impacto. Lo cierto es que siempre hemos estado rodeados de ellas. Así que no gente, no es necesario pagar la cuenta de internet para tener (¿o estar?) en una red social, basta con tener amigos (reales, imaginarios no valen). Y la verdad que pensar en ellas y visibilizarlas nos puede ayudar un montón.

Acá les comparto un ejercicio que he hecho utilizando la base de datos de mi Facebook, pero puede hacerse con muchas otras fuentes de datos. Este Análisis de Redes Sociales (ARS), permite ver que calculando el grado de conexiones se puede distinguir los grupos que lo componen: amigos, familia, compañeros de escuela, de universidad, contactos profesionales, cada cual tiene distintos colores. Y puedo visualizar a los más populares y a los que conectan los diversos grupos (así que fulanita conoce a fulanito, mmm ¡y ni me contaron!)

Mi red social de Facebook, hay que hacer notar que esto sólo representa una porción de mi red real, omite todas las relaciones que tengo con gente que no usa FB o no ha conectado conmigo, aún así es bastante significativa.

Aplicando las redes: creando poder, encontrando trabajo, difundiendo mensajes, construyendo cultura.

Muy bonito, colorido y todo, pero ¿qué aplicación tiene? Bueno, como seres sociales, las redes describen como nos llega la información social (por fuera de los canales masivos), describen también la influencia de determinados actores, el modo en que tomamos decisiones, como se distribuyen recursos, la probabilidad de ser contagiado por un virus o de encontrar trabajo. También cómo la cultura se construye.

Esta es la red de matrimonios entre las familias de Florencia en el siglo XIII. Si bien los Medici no tenían grandes riquezas ni cargos políticos, lograron una gran influencia que los convirtió en la familia más poderosa de la época. La explicación de su poder solo es visible a través de las redes sociales. El número representa su nivel de conexión, más alto que cualquier otra.

Algo genial que podemos hacer al mirar los mapas de redes, es ver quién es más influyente. Lo más común es que pensemos que los puntos en el centro de una densa nube, los que tienen más conexiones (el más popular) sean los más influyentes. Pero según la hipótesis de la fuerza de los enlaces débiles, lo que importa es la diversidad de conexiones antes que la cantidad, por tanto los puntos que sirven de puente entre varias nubes son los que son claves al conectar distintas personas y tiene posibilidades de conseguir mejor información o tener mayor influencia.

Modelos de redes: poblaciones v/s estructuras

A la hora de analizar datos, un enfoque o punto de vista con que trabajan muchos científicos sociales es el de poblaciones, es decir, la sociedad es un montón de gente desconectada entre sí. Para entender esta muchedumbre hay que intentar agruparlos según sus atributos (edad, educación, ingreso económico, sexo, etc) y así tratar de entender y sacar algunas conclusiones interesantes, pero eso no implica que exista una verdadera conexión entre quienes comparten esos grupos.

Un enfoque alternativo es el de estructuras sociales. Pensar la sociedad como una malla de personas conectadas entre sí por relaciones sociales, una red social, la cual se organiza con una forma determinada. Esa forma es la estructura que nos rige a todos.

Ambos puntos de vista son compatibles y útiles en distintos casos (conforman el kit de herramientas del científico social), pero hay que distinguir cuando estos puntos de vista se pueden contradecir.

Modelo de Erdös-Renyi o como serían las redes
 si se la gente se conectaran simplemente al azar.

Modelo creciente o si las redes si la
gente se conectase a medida que aparece y al azar..

Modelo de Barabási-Albert: redes crecientes
y con preferencias al momento de conectarse.

Por ejemplo, si las personas se comportaran siempre como un grupo agregado de gente – una masa- tenderíamos a ver que las personas establecen conexiones de forma aleatoria entre sí y eventualmente, todo el mundo se conecta con todos. Esto puede ser observado a través de un modelo que representa como se vería la red si ese fuese el caso (Erdös-Renyi).

Sin embargo, como vemos en el ejemplo de mi red de Facebook, en la realidad las redes no se dan así. (Si jugamos a las 7 diferencias entre los modelos de redes) Podemos ver que el modelo de Barabási-Albert es el que más se asemeja a una red real. Las características de este modelo predicen que las redes se forman en la medida que se agregan nuevos individuos y que estos tienen preferencias a la hora de conectar con alguien (sesgos, segregación, interés?).

Estructuras vs procesos

Que el tiempo tenga importancia en cómo se configura la red tiene otra implicancia. Un viejo debate se ha dado sobre cuál es la medida en que los individuos (agentes) pueden cambiar la red y la red tiene influencia en ellos, o sea entre la estructura fija y el proceso de cambio.

Hay quienes, como los estructuralistas-  hoy apoyados en la teoría de grafos-, se centran en cómo la estructura influencia el comportamiento de los individuos. Mientras que otros, como los teóricos del conflicto – apoyados hoy en la teoría de juegos-, en cómo las decisiones de los individuos modifican la estructura.

Desde la perspectiva de ARS podemos dar cuenta que la estructura refleja el proceso y la retroalimentación entre estructuras y procesos es más que activa. Las redes nos permiten predecir comportamientos (la probabilidad de enfermar, tener éxito en un negocio o ascender en la escala social), pero no es una prisión, también nos permite visualizar oportunidades en que las redes puedan ser re-organizadas.

¿y tú?¿estás conectado o estás conectando?

Algunas referencias:

• Granovette, M., La fuerza de los vínculos débiles.1973,Revista Americana de Sociología Nº 78
• Padgett, J.F., and C.K. Ansell, “Robust Action and the Rise of the Medici, 1400–1434,” American Journal of Sociology Nº 98, 1993.
• AL Barabási, R Albert, Emergence of scaling in random networks,Science, 1999.
• Easley, D. y Kleinberg, J. "Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World".  Cambridge University Press, 2010.

Modelos recreados en Netlogo.