domingo, 30 de agosto de 2015

Aplicando NodeXL al marketing

Datos Uso: Uso NodeXL descifrar grandes datos

Autor: Michael Lieberman

Resumen del artículo
Pruebas de manejo Michael Lieberman una, de código abierto de medios sociales herramienta de análisis de datos libre.

Nota del editor: Michael Lieberman es fundador y presidente de multivariables Solutions, una firma de consultoría estadística de Nueva York.

En un artículo reciente en la revista Forbes, Mark Fidelman preguntó: "¿Y si en lugar de una puntuación, se puede visualizar el impacto que una persona, empresa o tema tiene en una red social? ¿Y si en lugar de utilizar complicadas herramientas de escucha, se podía ver en un instante que está hablando acerca de su empresa o de sus productos y la forma que estés conectado con ellos? "Esto, por supuesto, es un tema central en la campaña en curso para domar grande datos.

Uno de los retos más onerosos que enfrenta la industria de investigación de mercados de hoy es para represar y dirigir el flujo de furia de datos de la red social que se genera cada segundo. Como investigadores, tenemos que hacer las cosas más relevantes. Tenemos que contar la historia.

Marc Smith es un sociólogo especializado en la organización social de las comunidades en línea y la interacción mediada por ordenador; él y yo nos conocimos en una reciente conferencia de análisis predictivo. Smith lidera la Acción Consulting Group Conectado en Silicon Valley y cofundador de la Fundación de Investigación Social Media. Smith ha sido pionera en un programa de gráficos libre, de código abierto, NodeXL, que sintetiza y agrupa datos de la red social. Este análisis se denomina análisis de redes sociales (ARS). En lugar de una plataforma de escucha complicado, NodeXL - un Excel add-on - es capaz de sintetizar, por ejemplo, varios feeds de Twitter y producir una gráfica y el informe pertinente. NodeXL crea mapas que tienen sentido de los medios sociales - y eso es sólo el comienzo.

Gracias a la tutoría de Smith, he dominado funcionalmente NodeXL y aprendido cómo hacer su salida relevante para la industria de investigación de mercados. En este artículo se presentarán los fundamentos de la SNA y NodeXL. Voy a ofrecer mapas de muestra de Twitter y Facebook y mostrar la forma en que se pueden usar para la comprensión de las conversaciones de marca que tienen lugar en los reinos de los medios de comunicación social.

La teoría de redes

Análisis de redes sociales considera que las relaciones sociales en términos de la teoría de redes, que consta de nodos (en representación de los actores individuales dentro de la red) y lazos (que representan las relaciones entre los individuos, como las amistades de Facebook, correspondencia electrónica, hipervínculos o respuestas de Twitter). Estas redes se representan a menudo en un diagrama de la red social, donde están representados los nodos como puntos y los lazos se representan como líneas.

La Figura 1 es un ejemplo de un gráfico red social Twitter NodeXL. En lugar de utilizar las herramientas de escucha, estos mapas de Twitter organizar y visualizar el contenido de una manera que los hace muy fáciles de interpretar.
  • Podemos ver que está hablando de la marca (en este caso, BMW).
  • Podemos decir que son los principales factores de influencia o conectores y lo que están diciendo. (Un conector es alguien cuya tuits son escuchadas por un gran número de personas, a menudo en diferentes "nubes" en el gráfico). Si nos fijamos en la Figura 1, vemos un óvalo que muestra varios conectores. Estas son personas que la marca podría querer contactar directamente a través de Twitter.


Al principio puede ser difícil de descifrar el mapa. En resumen, dado que BMW es una marca importante, hay una gran cantidad de personas que están hablando de ello, que no están conectados a otros usuarios de Twitter. Estos nodos se denominan islas. La mayoría de las marcas tendrán un gran grupo de islas. En la Figura 1, la sección G1 es el gran grupo de puntos a la izquierda. Estas son personas que no están conectados directamente a la cuenta principal BMW Twitter, pero están discutiendo temas relacionados con BWM. Estas son personas con las que BWM podría querer hablar en el futuro.

En secciones G3 y G4, las personas agrupadas están discutiendo diferentes aspectos de BMW. Las líneas que conectan a estos grupos en forma de hongo son "conectores", las personas cuya voz se escucha en ambos grupos.

Los clusters en el mapa de BMW, las nubes multicolores de nombres, son personas que están en contacto entre sí, ya sea por un retweet o responder. Si miramos a ver qué Twitter hashtags clúster en cada grupo tenemos una idea bastante buena de lo que están diciendo sobre BMW.

Lo que es interesante de esto es que NodeXL permite a las empresas a entender no sólo lo que se dice en la esfera de los medios sociales, sino también para identificar sus mensajeros más eficientes. Esto permite a las empresas a descubrir a los posibles clientes e identificar factores de influencia y permite a las marcas para probar campañas en los medios sociales mediante el control de mapas NodeXL Twitter durante períodos específicos de tiempo.

La figura 2 es otro tipo de mapa Twitter común. Esto se llama un mapa de difusión, en una cuenta individual crea un gran zumbido. Algunos ejemplos podrían ser Lady Gaga, el Partido Republicano, un canal de noticias o los Chicago Bulls.



En nuestro ejemplo, CNNMoney es el centro de la red de difusión. Sus hashtags se agrupan alrededor de las historias principales del día. Curiosamente, en nuestro ejemplo Twitter es una historia importante para CNNMoney, probablemente porque Twitter anunció su salida a bolsa el día anterior me encontré el mapa. Además de tendencias de CNNMoney es Obamacare. No es de extrañar, CNNMoney está conectado a otros medios de prensa, la más visible es la CNN.

Una vez más, por dónde empezar? Mirando de cerca la figura 2, se puede ver que CNNMoney tiene muchos seguidores directos y emisiones a un gran número de pequeños grupos (G3 a través de G50) e islas (G2). Este tipo de mapas de difusión son útiles no sólo para el contenido, sino también para la reacción. Por ejemplo, si un equipo de fútbol bombas en Domingo, ¿cuáles son las respuestas de sus fans? (Aunque no incluidos en el mapa, NodeXL hace grabar todos los tweets en la búsqueda de palabras clave y análisis de los sentimientos.)

Además de Twitter, NodeXL analiza redes de correo electrónico, enlaces, Flickr y Facebook los amigos, gustos y grupos. La Figura 3 es un ejemplo de un mapa Facebook enfocado. A diferencia de Twitter, las redes de Facebook no están disponibles al público y se requiere una contraseña para recopilar datos de un usuario, por lo que utilizan mi propia red de amigos de Facebook. Yo no uso Facebook para mi firma multivariantes Soluciones, así que mi cuenta refleja agrupaciones vida. Es instructivo ver cómo NodeXL agrupa mis amigos de Facebook.



NodeXL examina todos mis amigos y agrupa los de mi red que están conectados entre sí. A continuación, los mapas de estas personas en torno a estas conexiones compartidas.

Examinando la figura 3, vemos tres grupos dominantes. Uno de ellos es mi clase de secundaria - la razón original que tengo en Facebook. Uno de ellos es mi actual círculo social. La tercera es la familia. Tengo varios otros pequeños grupos de amigos, sino para mostrar la solidez NodeXL es, pongo un pequeño círculo azul alrededor de un grupo pequeño en la parte inferior, derecho e esquina del mapa. Estas son unas pocas personas con las que he trabajado en el Ristorante Alfredo en New Brunswick, Nueva Jersey, en 1986, mientras era estudiante en la Universidad de Rutgers.

Los Likes de la página de Facebook de una empresa como Starbucks es un tesoro de información de la red social. NodeXL identifica los factores de influencia y sus opiniones. Esto permitiría a Starbucks para contactar directamente a un cliente Facebook bien comunicado y le ofrece un café con leche gratis. NodeXL podría también agrupar personas que están diciendo cosas negativas sobre Starbucks y permitirá a la compañía para llegar a ellos de una manera positiva.

Aprovechar el poder

Estamos viviendo en un mundo cada vez más saturado. Facebook, Twitter, Google, los teléfonos inteligentes - más datos se produjo al día que se creó en los primeros 4,000 años de la existencia humana. Hay mucho ruido de marketing que incluso las redes de televisión grandes y gigantes de noticias ya no tienen la capacidad de crear el éxito del producto durante la noche. El resultado es un esfuerzo cada vez mayor por las organizaciones inteligentes para aumentar sus campañas a través de los canales de medios probados con los anuncios de la red social. Es decir, estas empresas han aprendido a aprovechar el poder de los líderes de opinión, expertos y personas influyentes para promover sus productos. A medida que avanzamos, análisis de redes sociales, utilizando herramientas como NodeXL, sin duda desempeñar un papel cada vez mayor en este campo emergente.

Quirks

jueves, 27 de agosto de 2015

Difusión e imposición de ideas minoritarias

La minoría gobierna: Los científicos descubren punto de inflexión para la difusión de las ideas

Resumen:
Los científicos han encontrado que cuando sólo el 10 por ciento de la población tiene una creencia inquebrantable, su creencia siempre será adoptado por la mayoría de la sociedad. Los científicos utilizaron métodos computacionales y analíticas para descubrir el punto de inflexión en la creencia de la minoría se convierte en la opinión de la mayoría.


En esta visualización, vemos que el punto de inflexión en opinión de la minoría (en rojo) se convierte rápidamente en opinión de la mayoría. Con el tiempo, la opinión de la minoría crece. Una vez que la opinión de la minoría alcanzó el 10 por ciento de la población, la red cambia rápidamente como la opinión de la minoría se apodera de la opinión de la mayoría originales (en verde). Crédito: SCNARC / Instituto Politécnico Rensselaer

Los científicos del Instituto Politécnico Rensselaer han encontrado que cuando sólo el 10 por ciento de la población tiene una creencia inquebrantable, su creencia siempre será adoptado por la mayoría de la sociedad. Los científicos, que son miembros de la Cognitivas Redes Académicas Centro de Investigación Social (SCNARC) en Rensselaer, utilizan métodos computacionales y analíticas para descubrir el punto de inflexión en la creencia de la minoría se convierte en la opinión de la mayoría. El hallazgo tiene implicaciones para el estudio y la influencia de las interacciones sociales que van desde la difusión de innovaciones para el movimiento de los ideales políticos.

"Cuando el número de titulares de opinión comprometidos está por debajo del 10 por ciento, no hay progreso visible en la difusión de las ideas. Sería literalmente, tomar la cantidad de tiempo comparable a la edad del universo para este grupo de tamaño para llegar a la mayoría", dijo Directora SCNARC Boleslaw Szymanski, profesor distinguido Claire y Roland Schmitt en Rensselaer. "Una vez que el número crece por encima del 10 por ciento, la idea se extiende como la llama."

Como ejemplo, los acontecimientos en curso en Túnez y Egipto parecen exhibir un proceso similar, de acuerdo con Szymanski. "En esos países, los dictadores que estaban en el poder durante décadas fueron derrocados repente en pocas semanas."

Los hallazgos fueron publicados en el 22 de julio 2011, primera edición digital de la revista Physical Review E, en un artículo titulado "El consenso social a través de la influencia de las minorías comprometidas."

Un aspecto importante del hallazgo es que el porcentaje de los titulares de opinión comprometidos necesarios para cambiar la opinión mayoría no cambia significativamente, independientemente del tipo de red en la que los titulares de opinión están trabajando. En otras palabras, el porcentaje de titulares de opinión comprometidos necesarios para influir en una sociedad se mantiene en aproximadamente 10 por ciento, independientemente de cómo o dónde que empieza de opinión y se extiende en la sociedad.

Para llegar a su conclusión, los científicos desarrollaron modelos informáticos de diversos tipos de redes sociales. Una de las redes tenían cada persona conectarse a cualquier otra persona en la red. El segundo modelo incluyó ciertos individuos que estaban conectados a un gran número de personas, lo que los centros de opinión o dirigentes. El modelo final dio a cada persona en el modelo más o menos el mismo número de conexiones. El estado inicial de cada uno de los modelos era un mar de-tradicional visión titulares. Cada uno de estos individuos celebró una vista, pero también eran, sobre todo, de mente abierta a otras vistas.

Una vez que se construyeron las redes, los científicos luego "rociados" en algunos verdaderos creyentes a través de cada una de las redes. Estas personas se establecieron por completo en sus puntos de vista e imperturbable en la modificación de esas creencias. Como los verdaderos creyentes comenzaron a conversar con los que sostenían el sistema de creencias tradicionales, las mareas gradualmente y luego muy repentinamente comenzó a cambiar.

"En general, las personas no les gusta tener una opinión impopular y siempre están tratando de probar a nivel local para llegar a un consenso. Hemos creado esta dinámica en cada uno de nuestros modelos", dijo el Investigador Asociado de SCNARC y autor correspondiente del trabajo Sameet Sreenivasan. Para lograr esto, cada uno de los individuos en los modelos "hablaban" entre sí acerca de su opinión. Si el oyente sostuvo las mismas opiniones que el orador, que reforzó la creencia de que el oyente. Si la opinión es diferente, el oyente consideró y se trasladó a hablar con otra persona. Si esa persona también celebró esta nueva creencia, el oyente y luego adoptó esa creencia.

"Como agentes de cambio empiezan a convencer a más y más gente, la situación comienza a cambiar", dijo Sreenivasan. "La gente empieza a cuestionar sus propios puntos de vista en primera y luego adoptan completamente la nueva vista a extenderse aún más. Si los verdaderos creyentes simplemente influenciadas sus vecinos, eso no cambiaría nada en el sistema mayor, como vimos con porcentajes menos de 10. "

La investigación tiene amplias implicaciones para la comprensión de cómo se propaga opinión. "Es evidente que hay situaciones en las que es muy útil saber cómo difundir eficazmente alguna opinión o cómo reprimir una opinión desarrollo", dijo el profesor asociado de Física y co-autor del artículo Gyorgy Korniss. "Algunos ejemplos pueden ser la necesidad de convencer rápidamente una ciudad para pasar antes de que un huracán o difundir nueva información sobre la prevención de la enfermedad en una aldea rural."

Los investigadores ahora están buscando socios dentro de las ciencias sociales y otros campos para comparar sus modelos computacionales para ejemplos históricos. También están buscando para estudiar cómo el porcentaje podría cambiar cuando la entrada en un modelo en el que se polariza la sociedad. En lugar de limitarse a la celebración de un punto de vista tradicional, el de la sociedad en lugar de otro tener dos puntos de vista opuestos. Un ejemplo de esta polarización sería demócrata frente republicano.

La investigación fue financiada por el Army Research Laboratory (ARL) a través SCNARC, parte de la Network Science Collaborative Technology Alliance (NS-CTA), la Army Research Office (ARO), y la Office of Naval Research (ONR).

La investigación es parte de un cuerpo mucho más grande de trabajo que tiene lugar bajo SCNARC en Rensselaer. El centro se une a los investigadores de un amplio espectro de campos - incluyendo la sociología, física, ciencias de la computación y la ingeniería - en la exploración de las redes cognitivas sociales. El Centro de Estudios de los fundamentos de las estructuras de red y cómo esas estructuras se alteran por la tecnología. El objetivo del centro es desarrollar una comprensión más profunda de las redes y una base científica sólida para el campo de reciente surgimiento de la ciencia de las redes. Más información sobre el lanzamiento de SCNARC se puede encontrar Aquí


Szymanski, Sreenivasan, y Korniss se unieron en la investigación por el profesor de Matemáticas Chjan Lim, y los estudiantes de postgrado Jierui Xie (primer autor) y Weituo Zhang.

viernes, 21 de agosto de 2015

Topologías y charlas de amigos

Representación gráfica de las redes sociales

Pertinent Observations

Cuando me voy a encontrar con un grupo aleatorio de personas que me gustaría graficar las redes sociales en términos de quién conocía a quien antes de la reunión. Por ejemplo, me encontraba con unos amigos ayer - B estaba en la ciudad, y quería conocer a gente. Llamó a A y C, que se llevaba bien con D (también conocido a B). Después de esta reunión B debía reunirse con E, pero E apareció de todos modos. Sobre la base de quién conocía quién antes de la reunión es como la topología de la red emergió. Las personas están representados por vértices y si hay un enlace significa entre ellos se conocen entre sí.



Así comenzó la reunión con A y B, con C suponiendo que aparecería en un momento. Ahora, C conoce a A y B a través de dos "grupos de afiliación" diferentes, pero ambos se conocen muy bien. Así cae a la reunión C, pero ahora la pregunta es ¿de qué se habla? La estructura básica del grupo - donde AB, BC y CA se conocen entre sí a través de tres grupos separados afiliación significa que no se puede hablar de personas (¡por suerte!).

De todos modos la conversación continúa, y entonces D arriba. Cuando B le preguntó a C si podían encontrarse, él dijo: "Yo no estoy en contacto con nadie más aquí en Bangalore. Pero si usted piensa que hay alguien más de nuestra pertenencia a un grupo que está aquí y quiere conocer, llévelos consigo". Por lo tanto, C invita a D (con quién no se ha visto en mucho tiempo) y D arriba.

Ahora, por primera vez, el grupo no es un clique - dado que A y D no se conocen entre sí. Todo depende de B y C ahora para controlar la conversación de una manera que A o D no se aburran. La gente habla de trabajo, carreras y todo eso - donde cualquier persona puede dar charla.

Después de un tiempo, E arriba. Ahora, E no conoce a nadie más en el grupo (excepto B). Así que ahora, el B pasa a ser el vértice de corte. B empieza a hablar a E. Con B y E sacado en la red ACD, C es ahora el vértice de corte! ¡Por lo que ahora le toca a C gestionar la conversación con A y D! ¡C no es particularmente bueno en eso!

Pronto A se retira. Ahora, el grupo se divide de manera efectiva, mientras están sentados en la misma mesa. Las conversaciones de B a E (nadie más conoce a E), y C habla con D. Todo está bien.

El problema con el grupo fue que ninguno de los "conectores" (B, C) fueron particularmente buenos en conectar a la gente, y mantener una conversación. Esto, sin embargo, no fue el caso en una sesión de tragos a la que asistí el lunes por la noche. Allí, la red social al inicio de la conversación se veía así (aquí todas las variables significan diferentes personas, yo sólo era común a las dos reuniones):



Las líneas delgadas aquí indican que B-F y E-F se habían conocido antes, pero no se conocen bastante bien. Como se puede ver, A es ahora el vértice de corte aquí. La diferencia, sin embargo, es que A es un maestro en socialización, y tiene el interés confeso de "juntar gente interesante." El grupo de la reunión fue totalmente también comisariada por A - nadie "se aburrió" con otra persona.

Así que A aseguró que la conversación fluyera. Se aseguró de personas conectadas, y había una gran conversación. Al final del día, ¡la red era un clique!

Nunca he sido bueno para hacer estas conexiones. Temo estar en situaciones donde yo soy el vértice de corte- siempre tuve miedo de que alguien pudiera quedarse afuera. Conectar y juntar gente es, sin duda una habilidad que se necesita desarrollar!

PD: En una cafetería en Mumbai hace ocho veranos, yo estaba en un extremo de una red social qué se veía así. ¡No me preguntes cómo llegué a ser invitado!



domingo, 9 de agosto de 2015

Facebook delatará a prestatarios con homofilia de incobrables

Facebook patentes de tecnología para ayudar a los prestamistas discriminen a los prestatarios sobre la base de las relaciones sociales
Mark Sullivan - Venture Beat



Arriba: Facebook presidente ejecutivo, Mark Zuckerberg

Facebook se ha concedido una patente actualizada de la Oficina de Patentes de Estados Unidos en una tecnología que puede ayudar a los prestamistas discriminen ciertos prestatarios basados ​​en conexiones de red sociales del prestatario.

La patente describe una tecnología que rastrea la forma como los usuarios están conectados en una red. El caso de uso principal es para la prevención de los miembros de una red de envío de correo no deseado a otros miembros con quienes ellos no son directa o legítimamente conectada. Otros casos de uso implican la prevención de miembros de la red a partir de la recepción de mensajes de correo electrónico de, o aparecer en los resultados de búsqueda de las personas con las que no tienen ninguna relación directa o legítima.

Pero la tecnología también puede ayudar en otros tipos de discriminación. Aquí está el último caso de uso de Facebook describe en la patente:

En una cuarta realización de la invención, el proveedor de servicios es un prestamista. Cuando una persona solicita un préstamo, el prestamista examina las calificaciones crediticias de los miembros de la red social del individuo que están conectados a la persona a través de nodos autorizados. Si la calificación crediticia media de estos miembros es por lo menos un puntaje de crédito mínimo, el prestamista sigue procesando la solicitud de préstamo. De lo contrario, la solicitud de préstamo es rechazada.
El uso de redes sociales contactos como una base para el establecimiento de solvencia es cuestionable; sólo porque algunos de mis amigos tienen calificaciones de crédito malo no significa que yo hago. Pero la tecnología probablemente sería valorada por algunos bancos para agregar una nueva métrica para el proceso de revisión.

Esta tecnología podría ser perjudicial para los aproximadamente 51 millones de estadounidenses que han limitado o ningún acceso a los servicios bancarios, y podría hacerlos más propensos a utilizar sistemas alternativos depredadores tales como préstamos de día de pago.

Facebook compró la patente de Friendster en 2010. El inventor, Christopher Lunt, ahora trabaja en getinsured.com, un sitio web que ofrece herramientas para ayudar a las personas se inscriben en planes de seguro de salud.

sábado, 8 de agosto de 2015

Aprendiendo ARS con el caso Enron

El uso de medidas de análisis de redes sociales
Para diseccionar el corpus Enron

KeyLines

Trabajar como pasante para Cambridge Intelligence durante el verano, no podía esperar para entrar en KeyLines y ver lo que podía hacer. Decidí que me gustaría escribir un blog para compartir una de mis experiencias con el uso de algunas de las funciones más avanzadas en KeyLines.

Presentación del Corpus de Correo de Enron 

En 2003, la Comisión de Regulación de Energía Federal publicó 1,6 millones de correos electrónicos enviados y recibidos por la dirección de Enron entre científicos de Investigación 2000 y 2002. en el MIT y luego compró el conjunto de datos y se dedicó a poner en orden, reformatear y de-duplicación para uso público.

Tomamos estos datos y cargamos en KeyLines. Hoy voy a utilizar la demo Enron para tratar de ingeniería inversa algunos de la investigación y de comprender la estructura de gestión de la organización usando análisis de redes sociales.

Póngase en contacto con nosotros para obtener acceso a nuestro SDK para tratar de usted mismo.

Visualización de la topología de red

Al abrir la demo, puedo ver que los nodos representan las personas dentro del corpus de Enron y los vínculos entre ellos son los correos electrónicos entrantes y salientes.



Puedo ver la estructura superpuesta de comunicación de la organización y que hay un grupo muy unido enredado en la parte superior izquierda. Vamos a cambiar "el volumen de correo electrónico" en:



Mostrando volúmenes de correo electrónico realmente destaca el área fuertemente conectada a la izquierda de la red. Pero también parece que hay algunas comunidades más pequeñas en los bordes del mapa de la red. Por ejemplo, Bill Williams en el extremo derecho:



Podemos asumir que Bill es una especie de jefe de equipo. Pero parece extraño que sólo tiene un único flujo de la comunicación procedente de la red más grande y sólo se comunica con nodos que están aislados de la red principal. Esto parece un buen lugar para empezar.

Encontrar un punto de partida

Una rápida búsqueda en Google revela que Bill estaba directamente involucrado con la manipulación de la producción de energía para beneficiar de manera fraudulenta los ejecutivos de Enron. Él fue escuchado en la corte a través de una grabación de instruir a un miembro de alto nivel del personal de una central eléctrica de retener deliberadamente poder y inventar una excusa para hacerlo, causando apagones para miles de hogares a través de California.

El uso de enlaces de red para rastrear conexiones

Puedo explotar ese conocimiento en un esfuerzo por encontrar más a través de las relaciones de Bill. Si hago clic en el nodo, puedo destacar sus conexiones inmediatas desde el resto de la red.



Esto demuestra que Bill está conectado a la red más amplia a través de una sola persona; Timothy Belden. Los informes nos dicen que Bill era un operador senior - en el supuesto de que no estaba actuando solo, su conexión a Timothy Belden parece bastante sospechoso y los correos electrónicos entre ellos ha sido de importancia para la investigación, ya que pueden ofrecer una ventaja a los asociados potenciales de Bill.

La importancia de las conexiones

Parece KeyLines ya ha puesto de manifiesto la supuesta "cerebro" detrás de escándalo californiana de Enron. La conexión entre Bill y Timoteo se convierte ahora de aún más importancia -, mientras que Red Visualización sí sola no puede probar o refutar la culpa, guarda lo que podría haber llevado semanas tamizado a través de mensajes de correo electrónico para identificar que estaba hablando con quién, y permite a los investigadores detectar estructuras ocultas de la comunicación dentro de la red.

Ahora vamos a probar algo un poco más avanzado ...

Utilizando ARS para identificar diferentes posiciones en una jerarquía

Voy a ver si puedo utilizar KeyLines para localizar personas importantes en la empresa (o por lo menos a la persona en la parte superior de la jerarquía dentro de la red).

Centralidad de Grado

La centralidad de grado es puramente una medida de la cantidad de conexiones directas a una persona / nodo tiene. En esta demo, mayor centralidad de grado se asocia con mayor tamaño de los ganglios y el color más oscuro. Alguien en la parte superior de la cadena de mando es probablemente propensos a tener una feria pocas conexiones, pero no la mayoría. Sólo deben estar hablando directamente con los 'jefes de departamento "o equivalente.

Vamos a echar un vistazo a la red con centralidad grado encendido:



A primera vista, Mark Taylor y Tana Jones parecen a gente importante, pero el volumen de conexiones que tienen sugieren que en realidad ocupan roles de distribuir la información, tales como las comunicaciones internas. Creo que nuestros principales sospechosos para la alta dirección son ahora Michael Grigsby, John Lavorato, Louise Kitcher y Elizabeth Sager. Los otros del mismo tamaño parecen demasiado estrechamente relacionados con el grupo a la derecha del mapa.



Centralidad de cercanía 

La centralidad de cercanía es una medida de cuán cerca un nodo es a cualquier otro nodo en la red. El uso de esta característica en la demo KeyLines, un nodo es de tamaño y de color basado en la cantidad acumulada de grados que está lejos de todos los demás nodos. Echemos un vistazo a nuestra red ahora:



Ok, eso es un poco abrumador. Nos atenemos a los nombres que desenterraron de la filtración centralidad de grado y ver cómo se ven aquí.



He destacado los nombres que he seleccionado previamente. Todos ellos muestran un alto nivel de proximidad central - algo que podríamos esperar para ver de un director, que, en teoría, sus conexiones deben fluir de manera eficiente en la jerarquía. Hay, sin embargo, un factor de diferenciación entre los cuatro - la cercanía de las personas en sus redes inmediatas.



Como se puede ver arriba, la gente en la red inmediata de John Lavorato tienen una proximidad central más alta que cualquiera de los otros directores potenciales. Tiene sentido que los jefes y gerentes de departamento conectados bien igualmente rodearían el director.

Vamos a ver si podemos hacer una conjetura sobre el nombre de la Directora sobre la base de la tercera medida centralidad ofrecido en KeyLines ...

Centralidad de intermediación

Intermediación mide lo bien que un nodo conecta comunidades separadas dentro de la red. Yo esperaría a ver un mayor nivel de centralidad de intermediación en un director, como en teoría deberían tener los gerentes de las diferentes áreas de la empresa informaron a ellos y, por tanto, debe formar un enlace entre los diferentes departamentos. Vamos a ver si alguno de nuestros directores potenciales coincide este perfil:





De nuestros cuatro original, John Lavorato parece tener el mayor centralidad de intermediación y por lo tanto mejor nuestro perfil partidos para el director, sobre todo dada la mayor proximidad central de su red inmediata. Vamos a ver cómo lo hice ...

¡Éxito! El uso de medidas de ARS para detectar estructuras dentro de las redes

Los informes confirman que Lavorato era de hecho el presidente ejecutivo de Enron Américas. Hay maneras sin duda más eficientes de identificar el CEO de una empresa, pero este ejercicio muestra como social, análisis de red y visualización de datos se puede utilizar para llevar a cabo las estructuras ocultas en los datos conectados complejos, en los que la jerarquía no es tan evidente - por ejemplo, cuando la disección de una red de fraude o de la localización de donde el liderazgo pone en una célula terrorista.

Puramente mediante el uso de medidas KeyLines SNA, tuve la oportunidad de seleccionar los dos de los jugadores clave en el escándalo de Enron y aislar la parte superior de la jerarquía. Si este ejercicio demuestra algo, es el poder de investigación de la visualización y análisis de redes.

viernes, 7 de agosto de 2015

La competencia entre marcas en las redes sociales

La batalla de las marcas en las redes sociales
Un producto que desaparece, una botella que baila y llora o un artista global que hace una campaña de marketing gratuito; la relación entre empresas y consumidores es en tiempo real; ventajas y riesgos; éxitos y fracasos locales
Por Paloma Bigio  | LA NACION


Foto: LA NACION
Un repartidor de cerveza tiró 400 botellas de Quilmes, su video se derramó por toda la Web, y luego recibió un inesperado viaje a la Copa América. Lady Gaga eligió un vino argentino, lo posteó en sus redes sociales y fue furor. Para el lanzamiento de unas nuevas galletitas, Toddy pidió ayuda a sus seguidores para construir la marca desde las redes sociales. El día que falleció el músico Gustavo Cerati, una botella de Coca- Cola lloró en Twitter. Starbucks Argentina se quedó sin tapas importadas para sus vasos, se disculpó por usar un producto nacional y fue un escándalo. Cuando el futbolista Luis Suárez mordió a otro jugador en el Mundial Brasil 2014, varias empresas de alimentos lo arrobaron y le dijeron que si se había quedado con hambre, lo invitaban a probar sus productos.

Éstos son sólo algunos ejemplos que muestran el pendulante comportamiento de las marcas en las redes sociales: a veces ocupan timelines, aumentan su engagement y vencen records de likes, otras sufren el efecto contrario con clientes enojados.

"La vida de los consumidores pasa por las redes sociales y en tiempo real. En un lugar de oportunidad para las marcas", explica Gabriela Fernández, social media manager de la agencia Tribal. Las redes sociales se volvieron el lugar donde estar y ser visto, y en la era de las comunicaciones más democráticas entre marcas y consumidores las empresas buscaron una llegada más social e interactiva. Se trata de estar atento a los clientes, escuchar sus conversaciones y sobre todo, generar contenido de alto valor relacionado con la marca. "Las marcas entendieron que el desafío iba a ser lograr formar parte de la conversación real de sus clientes. Antes bastaba con que la marca esté en el imaginario cultural, pero el avance de redes elevó la vara con la que se mide el éxito de las campañas de comunicación y publicidad", dice Leandro Zanoni de la agencia digital THET.

"Pedimos disculpas, ya que debido a un quiebre temporario de stock, en algunas tiendas se están utilizando vasos y mangas nacionales", disparó la cuenta de Twitter de Starbucks Argentina ( hoy con casi 85.000 followers) en 2012, en un contexto de trabas a las importaciones. La diferencia en los vasos no era notoria a simple vista, y los usuarios respondieron con ironías por el pedido de disculpas por usar productos nacionales. Se viralizaron los chistes bajo el hashtag #pedimosdisculpas y fueron trending topic. La empresa luego se disculpó por la publicación; si bien no se dejó de vender ningún café, fue un posteo un tanto desafortunado en una coyuntura algo ríspida entre empresas y Gobierno. Hoy se lo recuerda como ejemplo de un uso desacertado del mundo 2.0 por una empresa.

"¿Tenés una foto con un miembro de la policía de Nueva York? Subíla y etiquetate con el hashtag #myNYPD". El año pasado, el departamento de policía de la ciudad de Nueva York convocó a sus 164.000 seguidores en Twitter a postear fotos con policías de la ciudad bajo el hashtag #myNYPD, en un intento de acercamiento a la comunidad. Esperaban retratos alegres de ciudadanos junto con oficiales, pero brotaron imágenes que mostraban brutalidad policial, rudeza y discriminación racial. El fracaso de la campaña se volvió trending topic y se postearon más de 70.000 fotos y 10.000 comentarios por hora.

"Es inevitable estar en las redes y no pifiar, pero es propio y natural del medio. Hasta puede llegar a estar bien visto; si pasa algo es porque estás haciendo cosas relevantes con tu comunicación", analiza Zanoni.

Pero, ¿pueden los comentarios forzar a una empresa a dar una respuesta en las redes? En 2014 McDonald's Argentina (casi 216.000 seguidores) se quedó sin Ketchup. Los usuarios utilizaron las redes para quejarse por la falta de condimento. Por la viralización del tema, la empresa tuvo la necesidad de dar algún tipo de explicación; comunicó por sus redes que la falta "era momentánea" y que solucionarían el asunto. Desde la empresa decidieron no mencionar problemas relacionados con trabas a las importaciones. Tras el comunicado, se viralizaron fotos de los sobrecitos rojos del condimento con comentarios positivos una vez que se produjo el regreso.

Un caso distinto fue el que despertó un posteo espontáneo de una de las mayores influencers en redes a nivel mundial. La cantante Lady Gaga (casi 50 millones de seguidores en Twitter y 8.8 millones en Instagram) posteó una foto de un vino argentino, Alamos Malbec, que estaba a punto de tomar con su pareja en un contexto romántico. ¿El impacto? En Instagram unas 165.000 personas pusieron "Me gusta", en Twitter tuvo más de 3000 retuits y más de 5800 favoritos. Felipe Menéndez, gerente de Marketing de Catena Zapata, comentó: "Si uno quisiera pagar en publicidad la masividad que tuvo esa comunicación sería imposible. Para nosotros puso de manifiesto que la etiqueta es muy valorada tanto afuera como en el país".

La clave está en aprovechar oportunidades en tiempo real, incluso si vienen desde un episodio desafortunado. Fue lo que pasó con el hashtag #elpibedeloscajones y la cervecería Quilmes: un repartidor de cerveza fue filmado -sin saberlo- mientras acomodaba cajones con cervezas. Por un mal movimiento y con un efecto dominó casi de película, se destruyeron 400 botellas. Se agarró la cabeza y no sabía qué hacer. La filmación llegó por WhatsApp tanto a Quilmes como a la agencia digital con la que trabajan. Nadie sabía quién era el chico y la oportunidad era clara: había que hacer una campaña en las redes. Lo buscaron por Twitter y la respuesta fue instantánea: casi 12.000 menciones y 8000 retuits. Apareció.

Como reconocimiento la empresa lo invitó a la Copa América. "Nos pareció muy auténtico, esa fue la clave del éxito", cuenta Alejandro Verger, director de la marca Quilmes. "Si se guionaba no hubiera salido así; fue un video tan real que hizo que la gente se enganche por la empatía".

"El uso del tiempo real permite a las marcas usar la coyuntura a su favor", explica Fernández. El día que falleció el músico Gustavo Cerati, Coca-Cola Argentina (más de 3,6 millones de fans en Facebook y 274.000 en Twitter) posteó una foto con zoom en una gota de una botella (que se entendía como una lágrima), acompañada por el tending topic del momento "#hastasiemprecerati", a través del cual miles de fans despidieron a su ídolo. Es una de las empresas que durante eventos como el Mundial de fútbol tienen un equipo de trabajo especial que funciona como un búnker, especialmente enfocado a buscar oportunidades en tiempo real para generar contenido que permita relacionar el producto con lo que sucede en la actualidad.

Se trata de tener reflejos rápidos ante los contextos: durante el Mundial el jugador de fútbol Luis Suárez fue el protagonista absoluto de las redes sociales. El mordisco que le hizo al defensor italiano Giorgio Chiellini se convirtió en uno de los ejes de la conversación social, y varias marcas aprovecharon el momento: Mc Donald´s Uruguay le escribió a Suarez por Twitter: "Hola @luis16suarez, si te quedaste con hambre vení a darle un mordisco a una BigMac". El mensaje tuvo más de 25.000 retweets. A la vez, la marca de chocolate Snickers lanzó un tuit similar invitándolo a morder un chocolate, ya que era "más satisfactorio que un italiano". Otras marcas de alimentos de todo el mundo hicieron lo mismo en sus redes.

Con el feedback de los usuarios se puede, también, crear un producto. Las galletitas Toddy "nacieron" en 2012 en las redes sociales; con un target de comunicación de la generación Z, se involucró a los consumidores en el proceso de construcción de marca. La gente se entusiasmó, ¿Resultados? Los fans crearon más de 2500 videos, se mencionó la marca en más de 1 millón de tweets, llegaron a 1.3 millones de fans en Facebook y a 34.796 seguidores en Twitter. Aumentaron 10 veces el volumen de la marca y 14 veces su facturación. "La interacción genuina de las marcas con los consumidores es un modelo que funciona", sostiene Pablo García, director de Marketing de la marca.

Campari (1.3 millones de fans en Facebook) tiene un ritual cada noche previa a un feriado nacional: realiza fiestas exclusivas para un público selecto, en diferentes ciudades del país, bajo el nombre y hashtag #AntiFeriado. Se realizan en alguna locación que suele ser decidida por diferentes anfitriones que abren las puertas de sus casas, agencias o estudios y reciben a los invitados. Asisten casi 150 personas , cada una con un smartphone y con cuentas en las redes sociales, que suelen postear espontáneamente fotos bajo ese hashtag. "Es un evento que generó fidelidad en nuestros clientes y una demanda y deseo muy natural para poder ir", resume Mariano Maldonado, director de Marketing de Grupo Campari.

Chandon (casi 200.000 seguidores en Facebook) es otra de las pioneras en redes. "La comunidad online y el hashtag asociado amplifican nuestras acciones", dice Rosario Torterola, gerenta de la marca en el país. "Desde que lo digital forma parte de la estrategia integrada de la marca nuestro desafío es aprender del feedback de los usuarios", resume con la velocidad de quien juega de local en el mundo de 140 caracteres.

QUEJAS, RECLAMOS Y ENOJOS


En la Argentina

De 106 Fan Pages de Facebook relevadas por Cicmas, un 73,1% utiliza la red social para potenciar su branding, y un 83,9% para brindar respuestas a consultas, quejas y reclamos de clientes

El muro, frente de quejas

Sólo el 54,8% de las firmas tiene el muro de Facebook abierto a comentarios, y un 24,7% informó tener un nivel de quejas alto. El uso de redes como herramienta de reclamos a las empresas se enfatiza en firmas que brindan servicios. En el país, lideran esta categoría las compañías de telecomunicaciones y energía

EL TIEMPO, FACTOR CLAVE DE ÉXITO


6 horas semanales

Promedio

Es lo que dedican las empresas a nivel mundial al uso de sus redes sociales. Precisan un promedio de un año para alcanzar resultados visibles

Posteos cada 24 horas

Las marcas que realizan una o más publicaciones por día tienen un nivel de engagement de 2,48% de promedio. Las que hacen más de 2 posteos tienen un nivel más alto, de 2,55%

40,9%

Es el nivel de lovebrand

El nivel de "amor ciego" reportado por las marcas consultadas es alto y es lo que más buscan generar en los clientes día a día

QUIÉNES Y PARA QUÉ SE SUBEN


El lugar que le dan las empresas a su branding digital

Facebook


Es la red social favorita por las marcas y la más orgánica, ya que permite el posteo de videos, fotos, textos y enlaces que ayudan a generar engagement
En el 91,2% de los casos se suben imágenes con textos. En el 4,1% links que redireccionan a otras páginas. En 2,9% se postean videos y en el 1,56%, textos. Las empresas creen que seguirá creciendo, dice AAM
89%

La utilizan


Es la favorita de las empresas, según la Asociación Arg. de Marketing (AAM)

Twitter


Permite medir menciones, retuits y volver trending topic un tema mediante el uso de un hashtag que los usuarios repiten
Al ver los comentarios de la gente en tiempo real, funciona como "termómetro" de opinión pública
Será la red en segundo lugar con mayor trascendencia en el tiempo y la segunda más utilizada
67%

De cuentas activas


Es la red que puede viralizar más rápido un contenido, según las encuestas

Instagram


Es la red más asociada con la imagen estética: se usa, mayormente, para publicar fotografías en tiempo real solamente desde smartphones o tabletas
Tiene más de 36.000 millones de usuarios en el mundo
34 marcas la utilizan de los 164 casos consultados por la Asociación Argentina de Marketing
21%

De marcas la eligen


Priorizan la publicación de fotografías que pueden asociarse con un hashtag.

lunes, 3 de agosto de 2015

Los fuegos artificiales de una discusión en Twitter

Así lucen las controversias en el Twittosfera
Una nueva forma de analizar el desacuerdo en las redes sociales revela que los argumentos de la Twittosphere parecen fuegos artificiales.

MIT Technology Review



Más de una controversia se ha desatado en las plataformas de medios sociales como Twitter. Algunos duran semanas o meses, otros inmolarse en una tarde. Y sin embargo, la mayoría pasan desapercibidos por la mayoría de la gente. Eso cambiaría si había una manera confiable de detectar controversias en la Twitterstream en tiempo real.

Eso podría suceder gracias a la labor de Kiran Garimella y amigos de la Universidad Aalto en Finlandia. Estos chicos han encontrado una manera de detectar las características de una controversia en una colección de tweets y distinguir esto de una conversación no controversial.

Varios investigadores han estudiado las controversias en Twitter, pero todo esto se han centrado en argumentos preidentified, mientras Garimella y co quieren descubrirlos en el primer lugar. Su idea clave es que la estructura de las conversaciones que involucran controversia son diferentes de los que son benignos.

Y piensan esta estructura se pueden observar mediante el estudio de diversas propiedades de la conversación, como la red de conexiones entre las personas involucradas en un tema; la estructura de los avales, que está de acuerdo con quién; y el sentimiento de la discusión, ya sea positivo y negativo.

Ponen a prueba esta idea mediante el estudio de primera diez conversaciones asociados con hashtags que se sabe que son controvertidos y diez que se sabe que son benignos. Garimella y co trazar la estructura de éstos discusión mirando las redes de retweets, sigue, palabras clave y combinaciones de estos.

Estas redes permiten un mayor estudio. En particular, la Retweet y siga gráficas revelan grupos dentro de las redes que podrían indicar una forma de polarización entre los usuarios. Efectivamente, las redes asociadas a temas polémicos pueden ser claramente divididas en grupos a ambos lados del debate.

Estas imágenes (mostradas arriba) son hermosas representaciones de controversia, como fuegos artificiales en el Twittersphere. La más polémica son a, b, e, f, que se asocia con #beefban, un debate sobre la prohibición de la carne de vaca en la India, y con #russia_march, sobre las protestas en Rusia.

Los otros son menos controvertido: C y G se asocian con #sxsw, la etiqueta para el South por South West Festival de la creatividad, y d y h con #germanwings que involucraron conversaciones acerca de un accidente aéreo dramática el año pasado, pero que no eran generalmente polémica .

En todos los casos, las imágenes muestran claramente la polarización, o la falta de, en el debate.

Garimella y co desarrollado herramientas para medir el tamaño de esta polarización y de ahí la controversia. Ellos van a probar estas herramientas en una serie de conjuntos de datos de la verdad de tierra para ver qué tan bien se describen controversia.

En general, su controversia métodos lugar mejor que las herramientas existentes pero son de ninguna manera perfecta. Así que más trabajo es claramente necesario.

Pero, ¿quién habría imaginado que los temas controversiales podrían parecer tan sorprendente? Con herramientas como esta, todo Garimella y co tienes que hacer es ver la Twitterstream y esperar a que los fuegos artificiales para comenzar.

Ref: arxiv.org/abs/1507.05224 : Quantifying Controversy in Social Media

domingo, 2 de agosto de 2015

ARS aplicado: Parentesco y comercio en Molinos

 Análisis de Redes sociales y actividades económicas en las comunidades de Molinos
Laura Teves – Universidad Nacional de La Plata[1]
Publicado en REDES- Revista hispana para el análisis de redes sociales - Vol. 9,#2, Diciembre 2005 Link al original
Resumen
Una de las características principales de las sociedades andinas es la existencia de complejas redes socio-políticas y económicas, las cuales hasta la actualidad se han estructurado mediante claras reglas de parentesco, tanto ficticio como real. Éstas tomaron la función de poder ordenador de un sistema, el cual y a primera vista, parece no tener límites. En la actualidad, en medio de la fuerte tendencia a la mundialización, las relaciones en estudio se encuentran, por un lado, todavía bajo el régimen de los lazos de parentesco, mientras que por otro lado, se observa el desarrollo de nuevos vínculos económicos y en consecuencia nuevas configuraciones que intervienen en el sistema tradicional. Según nuestra opinión, el análisis de redes sociales (ARS) es una de las metodologías más importantes para describir las relaciones socio-económicas en su actual fase de transformación, al tiempo que nos permiten efectuar un análisis crítico sobre las sociedades andinas. De este modo, no sólo queremos mostrar qué personas están envueltas en estas redes, sino también cómo los efectos provocados por la misma red.
Palabras clave: sociedades andinas; relaciones económicas actuales, análisis de redes sociales, dinámicas locales.
Abstract
The central feature of rural Andean societies is their extensive socio-economic network which is connecting different local units to regional clusters. Until recently it was structured by clearly defined rules of real and fictitious kinship and it played a decisive role in the organization of power on the local and regional level. At first view, the norms seem to define strict limits but contemplated precisely, they reveal inherent flexibilities and potentialities of frontier crossing. Various factors that are forced by the influence of both the world system and the local dynamics, like migration and the import of money based economy, instigated a process of profound alteration. The relationships based on kin and alliance began to shift into sectors controlled by economic parameters which are generated and defined on transnational level. As a consequence, the new configurations began to transform the traditional systems. According to our opinion, the method of Social Network Analysis (SNA) is one of the most important tools to be applied in Social Anthropology for the description of current socio-economic relationships of a given local or regional group. It also is valid to detect tendencies, attitudes and behavior involved in the dynamics of social processes. In this context, we will make a critical review of the transformation processes actually taking place in local societies, in this case Andean groups, which allows registering their most pending problems.
Key wordsAndean societies; current economic relationships, Social Network Analysis, local dynamics.

Introducción
El interés etnográfico por las estrategias de subsistencia de grupos humanos que registran una larga permanencia y continuidad en determinadas regiones del globo es creciente a lo largo de la literatura antropológica. Esto refleja el interés más general en el estudio de modos de vida fundados en una experiencia milenaria de adaptación humana por su valor potencial en relación a la explotación racional y sostenible (Leff, 1993) de recursos en diferentes ecosistemas.
La investigación acerca de la utilización diferencial del medio ambiente -estrategias de delimitación y uso del espacio, complementariedad entre regiones ecológicamente diferentes- (Murra, 1992) y los circuitos de intercambio y comercialización de materias primas y productos, requiere de información de base acerca de actividades de interés económico en esas poblaciones.
En tal sentido, la factibilidad de abordar el estudio etnográfico de actividades (Howard, 1963) que se realizan -parcial o totalmente- en el ámbito doméstico e involucran el uso de recursos naturales y tecnologías de tipo tradicional, fundamenta la propuesta de exploración sistemática -desde una perspectiva microanalítica- de la actividades de subsistencia en la región de los Valles Calchaquíes en la Provincia de Salta, Argentina.
La problemática propuesta en esta investigación se circunscribe al dominio de las actividades domésticas. En ese ámbito es posible acceder a las configuraciones complejas en que saberes y prácticas que integran las actividades cotidianas se articulan y adquieren significación (Lave, 1995). La metodología de trabajo etnográfico posee un valor heurístico -cuya exploración constituye el eje de nuestra investigación- en tanto amplía el universo de los hechos a considerar y por consiguiente conduce a la reformulación de los marcos conceptuales previos -tanto de naturaleza teórica como metateórica.
En el marco de las transformaciones actuales y de las nuevas modalidades que adoptan los procesos productivos a fin de siglo (Arizpe, 1993) se plantea la necesidad de realizar estudios a microescala de las estrategias de subsistencia, de propiciar la valoración y preservación de conocimientos y prácticas. Al mismo tiempo que la consideración del alcance y complejidad de las actividades que se desarrollan en el ámbito de la unidad doméstica nos conduce al reconocimiento de una trama de interacciones que la trascienden (Crivos, 2004). Los vínculos entre actores interpenetran diferentes dominios y niveles de la vida grupal –económico, social, ideológico, político- introduciendo un enfoque diferente del modo de vida de las comunidades en estudio. De este modo, la perspectiva de redes sociales resulta adecuada para la identificación de los actores individuales y caracteriza sus vínculos con otros actores y la visualización de los patrones de organización. La localización particular de los actores en las redes emergentes conlleva razones y ocasiones para la acción y en este sentido informa acerca de las decisiones individuales (Adler Lomnitz, 1994; Borgatti & Pacey, 2004).
Redes sociales y actividades económicas en las comunidades del Departamento de Molinos
Esta investigación se desarrolla en las comunidades emplazadas en el valle calchaquíes –entre los 2800 y 6100 metros sobre el nivel del mar- en el área del Departamento de Molinos provincia de Salta, región del noroeste de Argentina (NOA). La textilería tradicional junto a la cría de ganado ovino, caprino y de camélidos y la agricultura del pimiento, vid, cebolla y forraje con riego por acequias, son actividades que identifican a estos grupos campesinos andinos.
El área de estudio ha sido intensamente estudiada desde la perspectiva histórica y arqueológica. El interés por la investigación de procesos sociales y culturales que afectan a la región se ha volcado en numerosos estudios que remiten a períodos prehistóricos de ocupación territorial por parte de poblaciones indígenas diaguitas -cacanes y calchaquíes-, a las crónicas de los viajeros y a documentación sobre las haciendas españolas durante el período colonial, así como la investigación etnográfica iniciada en el año 1976 (Crivos, 1978; Martínez, María Rosa y Crivos, 1989).
Los grupos de campesinos de la zona de Molinos se caracterizan por formar parte de las familias cuyos apellidos pueden rastrearse en los archivos parroquiales del pueblo, y en los registros civiles y las fuentes documentales que datan del siglo XVIII. Los núcleos familiares están integrados por la pareja, ambos de la misma zona, con varios hijos entre 5 y 6, nietos y tíos o abuelos muy ancianos. Otros grupos familiares están conformados sólo por adultos y sus nietos o niños que les han sido dejados para su crianza. Esto hace que las relaciones entre las familias “molinistas” sean muy estrechas, la gran frecuencia de lazos parentales reales se ven reforzados por las relaciones de parentesco ficticio como el compadrazgo.
La mayoría de la población ha recibido instrucción escolar básica, a excepción de los más ancianos que son analfabetos. Los adultos se perciben como personas que trabajan intensamente, ocupados durante las horas de día y en muchos casos, de la noche, y a lo largo de todo el ciclo anual. Las rutinas de trabajo en el ámbito doméstico y en el servicio a las fincas, son actividades que se reconocen inseparables de la trayectoria de vida y en las que están integradas desde la niñez.
Sus historias de trabajo y familiares muestran el desplazamiento permanentemente entre la zona de los valles calchaquíes y las zonas aledañas al resto de las provincias, así como los frecuentes viajes a la capital salteña.
Periódicamente, los molinistos recorren diferentes unidades domésticas emplazadas en los cerros y el valle, sus constantes visitas motivadas por la actividad textil señalan y refuerzan los vínculos de amistad, parentesco y comerciales. Es posible reconocer así circuitos de la actividad que mantienen relacionadas sus unidades domésticas por largo tiempo e integradas territorialmente aún cuando están en sitios muy distantes.
En un contexto más amplio, sus trayectorias de trabajo los vinculan a la producción agrícola, ganadera y artesanal dentro de las grandes fincas del Valle Calchaquí, en su doble condición de puesteros en el cerro y su mano de obra al servicio de los finqueros. En los últimos 30 años, los cambios en la economía regional y las condiciones de trabajo modificaron sus actividades de subsistencia. Algunos de ellos continúan en los puestos del cerro como arrenderos, otros adquirieron la propiedad de las parcelas que trabajan, mientras que el resto se ha establecido en el pueblo de Molinos y sus alrededores ocupados en la administración y servicios municipales, escolares y hospitalarios.
Desde la década de los 80 y hasta la actualidad, algunas familias se unieron a emprendimientos de tipo productivo para la cría de ganado -vicuñas y otros camélidos de altura, la producción de hilos de fibra y la elaboración de textiles-, ubicándose junto con otros grupos de la región, en el marco de la demanda y la comercialización en los mercados internacionales.
Formulación de hipótesis de trabajo
El enfoque y la información etnográfica presentada precedentemente condujeron a la delimitación y planteo de tres hipótesis que en adelante, guiarán la investigación en el sentido del ARS. Quedan de este modo enunciadas:
1. Las prácticas cotidianas en las unidades domésticas remiten a entornos sociales y espaciales más amplios que pueden delimitarse a través de la red social de un Ego.
2. La toma de decisiones individual es relativa a la racionalidad de los patrones de organización intragrupal.
3. Las prácticas cotidianas manifiestan una persistencia de la complementariedad ecológica entre los microambientes andinos.
El planteo de estos supuestos permite establecer una correspondencia con los objetivos de la investigación, con los datos relacionales utilizados para el análisis y las redes descriptas, así como derivar los resultados de sus propiedades y las consecuencias de estos resultados en las explicaciones de los fenómenos abordados.
Objetivos
Corpus de datos
Descripción red
Resultados
Delimitación de la red social involucrada en las actividades económicas
Relaciones personales de ego
Transacciones para la subsistencia
Correlación de los atributos relacionales en las redes personales
Caracterización del patrón organizativo implicado en las actividades

Relaciones entre expertos
Especialidades y subtareas en la textilería
Composición de los grupos de práctica
Reconstrucción del circuito de producción y comercialización en la región (tradicional y actual)
Relaciones entre localidades y actividades de intercambio
Circulación de recursos, información y trabajo
Topología de la red de transacciones
Tabla 1. Articulación de las diferentes etapas de la investigación y su adecuación con un encuadre relacional.

Datos para un análisis de redes sociales
Inicialmente, tomamos el material de entrevistas semiestructuras realizadas a 15 informantes. Estas personas fueron elegidas por su reconocida y destacada condición de “experto” en la realización de los característicos textiles del valle calchaquí salteño. Este material nos aportó información cualitativa acerca de los actores involucrados y sobre las actividades económicas como una secuencia de operaciones en la cadena productiva. Posteriormente, tomamos el mismo corpus de referencia para mostrar cómo las mismas actividades pueden ser abordadas desde las relaciones entre los actores involucrados.
El tratamiento de los datos discursivos y observacionales resultó, en la primera etapa de la investigación, en la delimitación del dominio de la actividad textil, la definición de categorías para su descripción y ordenamiento del campo conceptual implicado. A partir de las particularidades del relato de cada uno de los informantes elegidos se elaboró un modelo que caracteriza el proceso completo de obtención de productos basado en el dominio conceptual de la actividad (Teves, 2002).
En una segunda instancia de la investigación, identificamos y extraemos del corpus inicial, la información sobre los aspectos relativos a la interacción entre los individuos en el ámbito doméstico y en  diversos espacios significativos para la prosecusión de la actividad. En este momento del desarrollo de la investigación, los “vínculos reales” concentran nuestro especial interés y se abandonan las relaciones cognitivas establecidas entre las categorías de la actividad en el análisis del corpus discursivo ya estudiado. Ahora nos concentraremos en el carácter ontológico relacional de estos datos como una alternativa extraída del mismo corpus e inspirada en las hipótesis provenientes de la perspectiva del ARS.
Los datos relacionales nos permitirán describir las “actividades” como expresión de cada uno de los episodios que acontecen al establecerse una relación de intercambio de recursos o de realización de tareas comunes en lo que ya hemos descripto como dominio de la actividad. Para lograr este propósito introduciremos la noción de red social, de modo que en adelante, intentaremos una caracterización de la actividad textil desde la perspectiva de una serie de actores que mantienen vínculos o lazos en ese contexto socio-cultural de una región de los Valles Calchaquíes. La consideración de los actores y el contenido de las relaciones, expresadas en forma de redes, presentan una clara alternativa metodológica con implicancias en la descripción e interpretación de la actividad.
Contextos
Nodos
Atributos de los nodos
Tipos de relaciones
Red y su visualización
Alcance de la red
Actividades cotidianas en la unidad doméstica

Informante
“experto”
Sexo, edad,
división del trabajo
Lazos parentales y lazos no parentales
Red de ego
Local
Actividades en las Comunidades
Fincas
Mercados
Asociación[2]

Tejedores, troperos, criadores, asociados y otros.

Tipo de especialidad y tareas
Lazos no parentales: de intercambio y laborales
Red total de especialización
Regional
Actividades en zonas ecológicas
Pueblos y parajes
Tipos de ambientes

Relaciones de complementariedad entre zonas
Red geográfica
Trasregional
Tabla 2.Actividades de subsistencia en términos de los datos para el ARS
1. Las relaciones personales en las actividades domésticas
El ego-informante seleccionado en esta instancia de análisis es una mujer de 45 años que vive con su familia en una unidad doméstica del valle, próxima a las orillas del río Calchaquí, en la localidad de Tomuco. La informante menciona 34 personas -hombres, mujeres y niños-, con las que se relaciona a través de varias actividades, entre ellas la textilería, la agricultura, la recolección, la cría de ganado y el trabajo asalariado. La red de las actividades mencionadas generan entre ella y los alters mencionados, intercambios diádicos de bienes y de trabajo que resultan en 52 transacciones.
La residencia de las personas vinculadas remite a sitios distribuidos a lo largo del valle o localizados a diferentes alturas en los cerros. Las personas señaladas son en su mayoría parientes, otras identificadas como vecinos, amigos o sólo conocidos. Las relaciones que se entablan pueden agruparse según varias formas de intercambio económico local: “al partir”, “multiplico”, compra-venta, “dar obra” y “sociedad”.
Cada par de nodos y su correspondiente lazo, cuyo contenido refiere a un objeto, transacción o servicio, encuentra un lugar en la matriz de adyacencia. Los lazos dirigidos que indican la orientación de un vínculo entre Ego y sus Alters, permite seguir la dirección de las interacciones. Pero, en algunos casos se observa la falta de reciprocidad en las interacciones entre el informante y los alters mencionados. En nuestro caso, la situación de corte sincrónico que supone este tipo de investigación pone esta restricción a los datos revelados.
En la tabla 3 se observa la disposición de los datos codificados que han sido utilizados para construir la red personal de un informante y establecer las correlaciones según las variables relacionales de transacciones, parentesco y espacio de las actividades de valor económico.
Informante (I)

I-SCHG[3]

Alter (II)
Tipos de transacciones
Cantidad de transacciones
Parientes[4]
No parientes
Lugares[5]

 


II-AG


Intercambio
Cooperación
Cooperación
3
NP: Amigas


0
Tomuco


1


II-CH

Compra-venta
1
NP: Conocidos
0
Pueblo de Molinos
0

II-SC

Intercambio
“sociedad
2
Pariente (primo)
1
Las Ramadas
Humanao
0

II-S1

Intercambio:
al partir
multiplico
vende al gancho
Cooperación
2
Pariente (prima)



1
Colomé




0
Tabla 3. Ordenamiento de las relaciones económicas, sociales y espaciales de un ego y sus alteri para la construcción de su red personal

2. Los grupos y subgrupos en las redes de actividad
Las relaciones que se entablan entre los actores son tomadas o construidas por la descripción que surge de los propios informantes al referir a los actores que intervienen y desempeñan funciones específicas en la actividad textil. Los vínculos entre los actores quedan señalados mediante líneas que unen los puntos de cada grafo. Pero esas relaciones no son equiparables, es decir, cada miembro de la red conforma un grupo, cuyos miembros se caracterizan por un tipo de atributos y se asocian a través de las distintas tareas que desarrollan.
Observamos que los informantes identifican al menos tres tipos de integrantes en su propia red: (1) los especialistas en la elaboración de las piezas de tejido: tejedores, hilanderas, componedoras, (2) agentes en la compra-venta: Coordinador de la Asociación, empresarios, promotores culturales, funcionarios municipales, finqueros, contratistas que “dan obra” y (3) abastecedores de materia prima: “caravaneros”, “ambulantes”, transportistas, criadores.
Los datos sistematizados y utilizados para comparar las Ego-redes se presentan en la tabla 4 donde se ordenan en base a las tareas específicas que desempeñan los actores y los vínculos en la red de la actividad textil.

Código
Nombre
Código de la actividad
Actividad
1
TG
1
Tejedor

5

AG

1
Hilandera – Tejedora
9
Ach
3
Carpintero
15
Afa
1
Tejedora pulloveres de la APASPNM
16
Aro
1
Modista de la APASPNM
22
Boli
2
Vendedor tintura
26
Cata
2
Intermediario lanas y cueros
29
Yapu
1
Componedora

30

Comprador1-LCCH

2

Comprador de hilo

33
Comprador1-SR
2
Vendedor de lanas
36
Comprador2-SR
2
Trocador de plantas medicinales
38
Comprador3-SR
2
Comprador de lana
40
Criador1-SR
2
Vendedor de lana de llama y oveja
41
Criadores1-JG
2
Productor de lana llama
45
DiFaLo
2
Hilandera – Componedora

47

EG

1
Tejedor
48
Guay
1
Tejedor- Agricultor
52
Finquero-RV
2
Finquera
57
Choco
3
Carpintero
67
GeGó
1
Tejedor
69
GraBa
2
Promotor de eventos culturales
70
GTR
1-3
Tejedora- Criadora de ovejas
78
Ha.Gu
3
Tropero de caravanas
79
Herrero-MF
3
Herrero

81

Ha.LCCH

3

Tinturas industriales

84
JuQui
3
Agricultor- Criador
88
MeBull
2
Organizadora Feria del Sol
94
Meló
2
Coordinador de la AAPSPNM
99
ResponsableMercadoArtesanal
2
Funcionario provincial
103
BertoFa
2
Intendente

109

SR

3
Tropero de caravanas
111
Sr. Fa
3
Criador y productor de lana
115
Sr. Ló
1-3
Criadores- Tejedor
123
Sr. Torteros-SCHG
3
Ceramista (torteros)

134

Sr.darobra1-EG

2
Empleador
137
Sra. Gó
3
Tinturas industriales
147
Sra. Ló
1-3
Criadora. Hilandera
151
Sr2-SR
3
Trocador de mercaderías

156

VL

2
Intermediario
158
Yuyero1-JG
3
Trocador de vegetales para teñir
Tabla 4. Codificación y ordenamiento de los actores y los vínculos en la red de la actividad textil

3. Las relaciones sociales en el espacio
Los 15 informantes entrevistados proveyeron un listado de personas con las que participan juntos en la actividad textil. Mediante las respuestas obtenidas se localizó a estas personas en diferentes puntos geográficamente referenciados en los valles interserranos, zonas próximas a las localidades y parajes en otras provincias limítrofes y en puntos más distantes de la región del NOA.
La lista sin repeticiones alcanza a 175 personas, las que entran en relación con los informantes a partir de las transacciones llevadas a cabo en el marco de la obtención de recursos naturales, la disponibilidad de tecnología, la contratación de mano de obra y la comercialización de productos en el mercado.
La red de relaciones encuentra un correlato geográfico en el territorio delimitado por el Departamento de Molinos y otras localidades de la región. A partir de 38 localidades que remiten a 68 pares de tramos en 3 trayectos que atraviesan de norte a sur y de este a oeste -a lo largo de valles, abras y cerros-, todos los espacios del Departamento de Molinos y se proyectan desde la región hacia las ciudades de Antofagasta y Santa María de la provincia de Catamarca, así como a las provincias de Córdoba y Buenos Aires. Al norte la circulación llega hasta Salta capital y más allá de las fronteras con Bolivia.
La tabla 5 y 6 muestran la disposición de los datos utilizados para establecer y medir el grado de conexión entre las redes personales, la obtención de recursos provenientes de los microambientes ecológicos y la circulación de productos por las rutas a escala de la región.

Código
Lugar
Nombre de la localidad
Materias primas
Tecnología
Textiles
Actividades relacionadas
L1
Tomuco-Molinos


Hilados
Tejidos
Cultivos
Cría de animales
Agricultura
Abono
L2
Molinos-Pueblo

Hilos
Tejidos
Utensilios
Turismo
Provisiones
Comercialización
L3
Santa María-Catamarca

Hilos
Cueros
L5
Tacuil-Molinos

Nogal para teñir
Utensilios
Sogas
Cría de animales
Semillas de maíz
L7
Salta-Capital

Tinturas industriales
Artesanías
Comercialización
L8
Compuel-Salta

Vellón de lana
Hilos de llama y oveja
Plantas Medicinales
L9
Colomé-Salta

Hilados
Cultivos
Cría de animales
L10
Humanao-Molinos

Tejidos
Agricultura
L11
Entre Ríos-Molinos


Hilos
Peines
Tejidos
Agricultura
Cría de Vicuñas en semicautividad
Comercialización
L12
Santa Rosa_Molinos
Tejidos
-

L13
Barranca-Molinos
Lanas
Cría de animales

L14
Hualfin-Molinos
Utensilios
Lanas
Cría de animales
L15
Luracatao-Molinos
Lanas
Hilos
Cría de animales
L23
Buenos Aires-Capital
Tinturas
Telares
Comercialización
L24
Mayuco- Tacuil
Lanas
Cría de animales

L26
La Esquina-Molinos
Tejidos
-

L27
Antofagasta de la Sierra- Catamarca
Lanas
Cría de animales
L29
Cafayate-Salta
Utensilios
Comercialización

L31
Córdoba
Tejidos
Comercialización

L33
Huerta Grande_Salta
Tejidos
Agricultura

L34
Cabrería- Luracatao
Lanas
Cría de animales

L35
Alumbre- Luracatao
Lanas
Cría de animales

L36
Compuel_Salta

Lanas, hilos de llama y oveja
Peleros
Cría de ovejas, llamas cabras
Recolección de plantas medicionales
Tabla 5. Disposición de los datos sobre recursos y lugares en la red de actividades económicas


1.      Alumbre/Luracatao- Entre Ríos
2.      Luracatao- Tomuco
3.      Amaicha- Tacuil
4.      Molinos- Amaicha
5.      Banda Grande – Entre Ríos
6.      Molinos- Banda Grande
7.      Banda Grande – Salta
8.      Molinos- Buenos Aires
9.      Banda Grande- Molinos
10.  Molinos- Córdoba
11.  Barranca/Tacuil- Molinos
12.  Molinos- El Colte
13.  Bolivia- Molinos
14.  Molinos- Huerta Grande
15.  Bolivia- Tomuco
16.  Molinos- Humanao
17.  Brealito- Tomuco
18.  Molinos- Luracatao
19.  Buenos Aires- Entre Ríos
20.  Molinos- Salta
21.  Cabrería- Entre Ríos
22.  Molinos- Santa Rosa
23.  Cachi Adentro-Tomuco
24.  Molinos- Tomuco
25.  Cafayate- Molinos
26.  Patos- Molinos
27.  Cafayate- Tomuco
28.  Patos- Tomuco
29.  Catamarca- Molinos
30.  Salta – Tomuco
31.  Colomé- Molinos
32.  Salta- Entre Ríos
33.  Colomé- Tomuco
34.  Salta- Luracatao
35.  Compuel- Tomuco
36.  Salta- Molinos
37.  El Puente- Banda Grande
38.  Santa María/Catamarca- Entre Ríos
39.  El Puente- El Churcal
40.  Santa Rosa- Entre Ríos
41.  El Puente- Entre Ríos
42.  SantaMaría/Catamarca- Tomuco
43.  El Refugio/Luracatao- Entre Ríos
44.  Seclantás Adentro- Tomuco
45.  Entre Ríos – Molinos
46.  Tacuil- Entre Ríos
47.  Entre Ríos- Buenos Aires
48.  Tacuil- Molinos
49.  Entre Ríos- Cachi
50.  Tacuil- Tomuco
51.  Entre Ríos- Luracatao
52.  Tacuil-Patos
53.  Entre Ríos- Salta
54.  Tomuco- Amaicha
55.  Entre Ríos- Tomuco
56.  Tomuco- Entre Ríos
57.  Hualfín – Tomuco
58.  Tomuco- La Esquina
59.  Hualfin- Molinos
60.  Tomuco- Luracatao
61.  La Puerta/Luracatao – Entre Ríos
62.  Tomuco- Molinos
63.  Luracatao- Entre Ríos
64.  Tomuco- Salta
65.  Luracatao- Molinos
66.  Tomuco- Santa Rosa
67.  Luracatao- Seclantás
68.  Tomuco- Tiopampa
Tabla 6. Listado de pares de localidades referentes a los trayectos en las rutas de circulación de materias primas,
mano de obra y comercialización de textiles
Estrategias analíticas para las redes sociales
La elección de los modelos de ARS se adecua a los objetivos propuestos para este estudio, por esto, hemos optado por establecer tres instancias analíticas acordes a las hipótesis planteadas y que al mismo tiempo proveen un dominio conceptual formalizado y operativo, así como procedimientos para convalidar los supuestos de partida.

Conceptos operativos
Modelos de ARS
Algoritmos en UCINET6
Ego-red, variables, multiplicidad de lazos. Correlación estadística: red observada, red estructura.
Modelo estadístico de Correlación de Matrices
TOOLS > STATISTICS >
MATRIX (QAP) > QAP-CORRELATION
Densidad: tamaño, lazos, pares, componentes, pasos.
Modelos de Densidad
NETWORK >
EGO NETWORKS > DENSITY
Conectividad: caminos, punto de corte, distancia, alcance.
Modelos de Cohesión
NETWORK >
COHESION > DISTANCE NETWORK > COHESION > REACHABILITY
Tabla 7. Selección de los cálculos para la resolución de los problemas planteados
La hipótesis 1, enunciada del siguiente modo,
Las prácticas cotidianas en las unidades domésticas remiten a entornos sociales y espaciales más amplios que pueden delimitarse a través de la red social de un Ego
será testeada a través del análisis de correlación o QAPCorrelation. Este procedimiento estadístico permite comparar redes y expresar el grado de asociación entre ellas. De este modo, una de las redes se constituye en una red observada mientras que la otra es la red modelo o estándar.
Los datos relacionales obtenidos de las entrevistas a un informante permitieron obtener 3 redes personales. Las redes están construidas sobre la base de relaciones de: intercambio, -representando la variable dependiente- y sobre relaciones de parentesco y localización -como variables independientes.
El cálculo en UCINET6 procede a partir de 3 matrices originadas de los pares ordenados seleccionados de acuerdo a las variables. Dos de las matrices –denominadas modelo-  permitirán crear redes que servirán para correlacionar con una sola matriz que tomaremos como la observada. Entonces corre el algoritmo denominado QAP, de Correlación de Matrices o Procedimiento de Asignación Cuadrática. Este mecanismo consiste en el cálculo del índice de Pearson cuyo valor es significativo si es < 0.05 y no hay correlación entre la redes si el valor es mayor.
En nuestro caso, los valores obtenidos como resultados de la correlación indican que entre la matriz observada “transacción” y la matriz “lugar”, la correlación de Pearson es 0.534, es decir, mucho mayor que 0.05: En el caso de la correlación entre la matriz observada “transacción” y la matriz estructura “parentesco” el índice de Pearson es 0.511. Por lo tanto, concluimos que no existe asociación entre la red de transacción de un ego y sus redes parentales y espaciales.
Transacciones totales de un Ego en la muestra de Informantes: circulación de objetos y trabajo en la actividad textil y otras actividades cotidianas
Frecuencia de intercambio en las actividades económicas cotidianas de Ego

Transacciones entre parientes y no parientes de Ego
Transacciones que relacionan personas mediante parámetros de localidad de residencia de Ego y otras localidades de la región
REFERENCIAS
EGO (en verde)
Personas vinculadas sólo por la actividad agrícola, la ganadería y servicios (azul)
Personas vinculadas sólo por la actividad textil (rosado)
Personas vinculadas por la actividad textil, agricultura, recolección y ganadería (amarillo)
Grosor de los lazos: indica mayor frecuencia de interacción.
Relaciones recíprocas entre los Alteri Parientes (azul)
Alteri No parientes  (rosado)
Alteri que viven en la Localidad de EGO (azul)
Alteri en diferentes localidades del Valle (rosado)
Figura I. Visualización de la Egored en base a las variables medidas

La hipótesis 2, enuncia que
La toma de decisiones individual es relativa a la racionalidad de los patrones de organización intragrupal.
Sostendremos este supuesto sobre la base del análisis de densidad o density, el cual introduce una rutina que construye la red de ego para cualquier actor dentro de la red total y computa una colección de medición para la egored. Considera juntos o separados, los datos dirigidos dentro y fuera de las redes y calcula 14 medidas propias de las egoredes.
Con los datos de los 15 casos que conforman la muestra total de informantes y sus mencionados se construyó una matriz de actor x actor, *15 x*157. La matriz contiene las relaciones que establecen los 15 informantes a lo largo de la secuencia de etapas para la actividad textil la cual introduce 157 alteri con 202 relaciones entre ellos. De esta manera se obtiene un digrafo o grafo con vínculos orientados y dicotómicos.
La exploración mediante el cálculo de densidad en egonetworks en UCINET6 nos permite explorar las configuraciones de tales relaciones considerando díadas y triadas, actores y la red total. A partir de allí, es posible elaborar conjeturas acerca de las características de cada configuración y sus modos de articulación con otras. De este modo, calculamos el tamaño de nodos en la red y la cantidad de lazos potenciales y efectivamente posibles, vinculados directamente a ego o no, y a la vez, podemos distinguir las relaciones personales en la red total de las actividades para esa muestra de actores. En cuanto a la medida de densidad, expresa una proporción de las relaciones efectivas dentro de una red personal con respecto a las relaciones posibles en la red total.
Tipos de miembros
Entre grupo de informantes
Entre miembros de la red total
Ego
Alteri
Tamaño
Lazos
Pares
Tamaño
Lazos
Pares
LCCH
31
8
30
56
26
324
650
JG
28
7
32
42
63
1058
3906
ML
20
10
54
90
41
894
1640
SCHG
18
6
20
30
3
6
6
VL
18
5
12
20
55
1324
2970
SR
17
6
22
30
35
528
1190
MF
15
5
14
20
46
1114
2070
RV
13
9
42
72
30
870
870
LZ
10
6
22
30
32
876
992
GTR
9
9
40
72
8
56
56
MCI
6
6
26
30
17
272
272
FV
6
8
40
56
77
2012
5852
AG
4
3
6
6
40
596
1560
MAR
4
0
0
0
9
72
72
ETG
3
0
0
0
9
72
72
Muestra: 15 informates, 202 alteri, 157 alteri sin repeticiones, 30 repetidos.
Tamaño: El número de actores (alteri) a los que ego está directamente conectado.
Lazos: El número total de lazos en la red de ego (no contiene lazos que involucren a ego)
Pares: El número total de pares de alteri en la red de ego ---i.e., lazos potenciales.
Tabla 8. Medidas de densidad para la red de cada Ego

Se observa que el informante FV tiene una red personal de tamaño 6, es decir, menciona seis alteri formando parte de su red personal. FV, es el informante con menor cantidad de relaciones aportadas y reconocidas por él mismo. Pero en el conjunto de los informantes considerados en esta investigación, su red alcanza a 8 personas y un total de 40 vínculos entre esos actores. Cuando se observa el nodo de FV en la muestra completa, su red personal presenta un tamaño de 77 individuos, con 5852 pares de alteri en su propia red. Es decir, que FV es una persona reconocida por la mayoría de los involucrados en la actividad textil.
En cuanto a la propiedad de densidad de las redes personales, la mayoría alcanza entre el 50% y el 100% de lazos esperados sobre los lazos posibles en la red total. Con respecto a los actores, se observa que en la conformación interna de cada ego-red una distribución uniforme de las relaciones entre los especialistas en la elaboración de las piezas de tejido, los agentes en la compra-venta y los abastecedores de recursos naturales. Al mismo tiempo, los vínculos no son redundantes, sino casi exclusivos de la red de cada informante. Es decir, la actividad textil se desarrolla en pequeños grupos con miembros que pertenecen solamente a un grupo y se eligen para conformarlo.
Para el testeo de esta hipótesis 3,
Las prácticas cotidianas manifiestan una persistencia de la complementariedad ecológica entre los microambientes andinos
partiremos del análisis de conectividad o connectedness de una red, es decir, tomaremos un conjunto de nodos y de lazos que conectan pares de nodos, de los cuales se dice que son adyacentes. Un camino en la red es una secuencia de nodos adyancentes, en la que cada uno aparece una sola vez, junto con los lazos definidos por los pares de nodos adyacentes en la secuencia. Una red tiene conectividad k si entre cada par de nodos hay por lo menos k caminos independientes. El concepto de conectividad refleja aspectos importantes de la organización social en cuanto da cuenta de estructuras parecidas a un árbol, donde la supresión de algunos nodos o lazos puede desconectar la estructura de la red. La conectividad es expresión que proporciona una medida de la cohesión social.
En nuestro caso, los nodos que en la red total eran tomados como equivalentes a las personas, aquí los hemos reemplazados por nodos que representan a las localidades y al mismo tiempo a los espacios donde se concentran los recursos. Mientras que las relaciones entre los nodos refieren a las rutas o caminos entre los puntos por donde circulan los productos y mercancías.
Los cálculos en UCINET6 se realizaron tomando como base de datos una matriz de adyacencia (Tabla 9), sobre la que se construye una matriz de distancia o distancia generalizada entre todos los pares de nodos de un grafo. El recorrido o la extensión de un “camino” marca el número de líneas que este contiene. El cálculo mide el tamaño del camino más corto entre dos nodos (Borgatti, 2004 UCINET6). De este modo, para cada par de nodos, el algoritmo encuentra las líneas-edges buscando el camino más corto entre ellos. Se observa en las celdas de la matriz un número que indica el valor de ese camino entre los nodos (Tabla 10). Finalmente, se obtiene el valor de cohesión basado en la distancia, que en nuestro caso, es de 0.313 -en un rango de 0 a 1 y sabiendo que el valor más alto indica mayor cohesividad-.
Sobre la base de la primera matriz de adyacencia, se puede establecer el cálculo de alcance, utilizando el algoritmo reachability en UCINET6. De este modo, se construye una matriz de alcance o dirección que evalúa cada par de nodos y para cada uno, establece el valor de un camino óptimo. Entonces el algoritmo encuentra si existe un camino de cualquier tamaño que los conecte.


Alu
Ama
Ca
ER
LP
Lur
Mol
Pat
Ref
Sal
Sec
Tac
Alu





1






Ama











1
Ca








1



ER
1

1

1
1
1

1
1


LP


1









Lur



1
1





1

Mol












Pat












Ref



1








Sal





1






Sec












Tac







1




Tom

1



1
1





Tabla 9.Matriz Adyacente



Alu
Ama
Ca
ER
LP
Lur
Mol
Pat
Ref
Sal
Sec
Tac
Tom
Alu
0
4
3
2
2
1
3
6
3
3
2
5
3
Ama

0




2
2



1

Ca
3
4
0
2
3
3
3
6
1
3
4
5
3
ER
1
2
1
0
1
1
1
4
1
1
2
3
1
LP
4
5
1
3
0
4
4
7
2
4
5
6
4
Lur
2
3
2
1
1
0
2
5
2
2
1
4
2
Mol






0






Pat







0





Ref
2
3
2
1
2
2
2
5
0
2
3
4
2
Sal
3
4
3
2
2
1
3
6
3
0
2
5
3
Sec







0


0


Tac






1



0

Tom
3
1
3
2
2
1
1
3
3
3
2
2
0
Cuadro de texto: Cantidad de pasos en el camino entre dos localidades, Tomuco (Tom) y Entre Ríos (ER).

Tabla 10. Matriz de Distancias
De este modo resulta que los circuitos en la porción del valle calchaquí en el Departamento de Molinos se pueden diferenciar mediante el recorrido de las siguientes rutas:
1. “La Ruta del Cerro”, trayectos seguidos a través de las huellas por donde los troperos o caravaneros transportan la materia prima y otros objetos de intercambio y venta. Los dos recorridos más habituales son el camino al Luracatao y el camino a Tacuil a Compuel. Extensos trayectos que atravesando los picos de hasta 6000 m.s.n.m. establecen conexión entre 12 localidades a través de cientos de kilómetros. Los puntos más importantes de estos recorridos son identificados en el análisis como aquellos sitios que removidos de la red, logran desconectarla (puntos en azul en la Figura II). Estos lugares coinciden con los espacios que concentran mayor cantidad de recursos naturales.
Figura II. Visualización de la red de caminos o “La Ruta del Cerro” con puntos de corte (cutpoints)
2.  “Ruta del Valle” o la circulación de las productos, recursos y trabajo entre el pueblo de Molinos y otros 13 parajes localizados a lo largo del valle. Coincide con la contratación de mano de obra para la confección de los textiles entre los expertos en la actividad textil.
3.  “La ruta del Mercado”, señalada por los caminos de salida del valle y del cerro hacia 10 de las grandes ciudades de provincia donde se comercializan los productos de todas las localidades. Esta red integra a las demás rutas en un circuito regional cuyo alcance llega a las demás provincias del área del noroeste argentino y con alcance transnacional a localidades de Chile y Bolivia.
Cuadro de texto: Ruta 3




Cuadro de texto: Ruta 2

Cuadro de texto: Ruta 1


Figura III. Visualización de la red total de localidades y rutas de circulación de materias primas, mano de obra y comercialización de textiles.
Conclusiones
En base a los resultados obtenidos podemos arribar a algunas conclusiones, las que serán planteadas de acuerdo a su alcance en el marco de esta investigación.
Con respecto a la primera hipótesis, decimos que las interacciones a propósito del intercambio de un informante-experto en la esfera de subsistencia, muestran que las relaciones sociales observadas en el contexto de las actividades cotidianas y en el ámbito de la unidad doméstica, involucran a las relaciones de parentesco y no parentesco, siendo estas últimas más numerosas y más frecuentes. Y aún cuando tradicionalmente estas comunidades han fundado los vínculos de subsistencia en el parentesco y situado el intercambio en la unidad doméstica, notamos en la ego-red de transacciones, la amplitud y diversidad de lugares o localizaciones que conectan al individuo y su unidad doméstica para tales intercambios.
En cuanto a las consecuencias teórico-metodológicas de esa misma hipótesis, vemos que las nociones de experto y de unidad doméstica deben ser redefinidas como unidades analíticas para el estudio etnográfico de las actividades de subsistencia. Estos resultados conducen inevitablemente a una discusión de la adecuación de las nociones básicas de la etnografía –cultura, grupo étnico- para dar cuenta de estas configuraciones. El alcance de las relaciones trasciende esos mundos autocontenidos y autónomos de los abordajes funcionalistas clásicos, hacia una noción de las redes sociales que desafía tales configuraciones, dando cuenta de las relaciones de valor económico entre esos individuos en las actuales comunidades en estudio.
Desde la perspectiva de transferencia de los resultados sobre el análisis de las redes egocentradas y su incidencia a nivel de las comunidades andinas del NOA, creemos que la identificación del experto coincide con la visualización de personas con capacidad para la organización de emprendimientos de valor económico, creando y sosteniendo relaciones que a priori, no encuentran limitaciones étnicas, territoriales, sociales o institucionales. Las prácticas vinculadas a las actividades domésticas son la clave para la observación y descripción de las interacciones sociales individuales y grupales. A la vez que constituyen contextos privilegiados para el abordaje de los aspectos constitutivos,  motivacionales y normativos de sus relaciones, permitiendo la adecuada aplicación de la información etnográfica a la resolución problemas vinculados al manejo de recursos, la producción y la comercialización.
Con respecto a la segunda hipótesis, concluimos que en el plano empírico, los atributos y los lazos de los actores están dados por las propiedades de la red en el caso de cada actividad considerada. Los vínculos dirigidos en el contexto de la red total destacan a los individuos más relevantes. De este modo, los actores más relevantes no son aquellos que las teorías sociológicas prevén en relación a la conducta esperada de los actores por su carácter de campesinos de la etnia Coya. La combinación de la etnografía y el ARS da la posibilidad de descubrir el alcance y modos de organización que resultan de las interacciones en diferentes contextos.
Por otra parte, los estudios antropológicos que se ocupan del tema de las actividades utilizan modelos centrados en la caracterización de la actividad como secuencia de etapas, sin que la dinámica de las acciones en la toma de decisiones personales está condicionada por una elección de personas especializadas, en un espectro de alternativas y por una combinación de relaciones que son, en su mayoría, ocasionales.
Los resultados de nuestro análisis a partir del referente empírico considerado nos acerca a la verdadera trama de relaciones sociales en las comunidades andinas de Molinos, señalando a los individuos que operan desde las prácticas cotidianas en entornos étnicos-rurales en su complejidad de asociaciones o en la pertenencia a unidades institucionales –unidad doméstica, fincas, Asociación de productores y artesanos- integradas a su modo de vida. También hemos dado cuenta de la variabilidad de las estrategias individuales acordes a este modo de vida, en oposición a la visión de homogeneidad que avala los proyectos gubernamentales o no gubernamentales y ejecuta sus correspondientes planificaciones con el voluntarioso objetivo de promover el “desarrollo sostenible” de estas comunidades.
Por último y en referencia a los aportes derivados de la tercera hipótesis sostenida en esta investigación, decimos que es posible reconocer y destacar tres rutas principales de circulación de recursos. Las actividades se desarrollan a escala local y regional, y la condición para la conexión de la red está dada por la vinculación e integración de nodos que remiten a los típicos ambientes de valle y puna.
De este modo, es claro que el enfoque teórico-metodológico basado en los datos relacionales de las actividades conduce a la necesidad de considerar a los fenómenos más allá de los contextos etnográficos iniciales anclados en la observación a micro-escala del ámbito doméstico. En este sentido, se introduce el carácter topológico propio del análisis de redes sociales en su proyección ontológica espacial.
Finalmente, la red de las actividades de subsistencia funciona sólo cuando las relaciones sociales alcanzan a todos los espacios ecológicos andinos. Es de notar asimismo que a través de estos espacios se articulan al menos tres modalidades de intercambio, que van desde las más tradicionales -documentadas por los estudios etnohistóricos y arqueológicos- como el trueque con las caravanas trashumantes de burros, el servicio en las fincas, junto con la comercialización en los mercados nacionales e internacionales. Mediante la red de rutas que hemos presentado no cabe dudas que los caminos de circulación de las mercancías muestran una relación de complementariedad entre las zonas de altura o puna y las zonas de los fondos de valles, conectando un territorio de cientos de kilómetros cuadrados. Pero no sólo esto es evidente desde la visualización de las redes al superponerse sobre los mapas geológicos y geográfico-políticos, sino que el análisis de ARS indica los puntos centrales de conectividad en las rutas de intercambio, cuya remoción de la red de circulación implicaría la desarticulación de las relaciones entabladas entre los espacios ecológicos de abastecimiento de los recursos naturales, de producción de mercancías y de transacción. De este modo el ARS constituye un instrumento para el diagnóstico del grado de cohesión ecológico-social en el área.
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[1] Enviar correspondencia a lteves@fcnym.unlp.edu.ar
[2] Asociación Productores y Artesanos San Pedro Nolazco de los Molinos (APASPNM).
[3] Código que identifica al Ego-informante sobre el que se construye la red.
[4] En la Tabla, indica relaciones entre Ego y un pariente y en la matriz se carga como el valor (1); mientras que NP, indica la relaciones entre Ego y sus conocidos no parientes; y vale (0).
[5] Se indicará con (1) el lugar de residencia del informante y con (0) otros lugares donde se sitúan las relaciones de Ego con sus alteri.