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Metodologías de la creatividad en organizaciones, atendiendo a su uso de la comunicación interpersonal; preparando un Paper.

Metodologías de la creatividad en organizaciones
Atendiendo a su uso de la comunicación interpersonal.

por Carmen Pereda y José Corujeira.

  1. Creatividad, comunicación y gestión de la complejidad: nuevas destrezas profesionales en facilitación de procesos de innovación
    1.1. Innovation partners
    1.2. Creatividad comunicacional
    1.3. Metodologías de la innovación
  2. ¿Cómo sistematizar la observación de una metodología organizacional de la innovación para la elaboración, registro y tratamiento de datos que justifiquen la creatividad organizacional atendiendo a la comunicación mediante la teoría de redes?
    2.1. Complejidad organizada
    2.2. Redes como modelo de descripción
    2.3. Indicadores de la teoría de redes relevantes a esta investigación
  3. Redes semánticas, modelos estructurales y dinámicas de crecimiento
    3.1. Modelos estructurales: random, regular, small-world, scale free
    3.2. Dinámicas evolutivas
    3.3. Modelo de red semántica de Steyvers y Tenenbaum (2005)
  4. Observación de la estructura de la red semántica  de unas sesiones de innovación en un colegio, según el marco de la propuesta de Steyvers y Tenenbaum
    4.1. Descripción contexto y grupo escolar
    4.2. Descripción metodología de la creatividad implementada en el aula
    4.3. Descripción de la observación participante para investigar en redes
  5. Resultado y análisis
  6. Discusión
  7. Conclusiones y recomendaciones.

Abstract:

Las metodologías organizacionales de la innovación son estrategias destinadas a facilitar procesos creativos, sintetizando órdenes psíquicos con coordinaciones comunicativas de orden interpersonal a diversas escalas. Conociendo el poco desarrollo de sus técnicas de justificación cuantitativa, pensamos necesaria la reflexión sobre cómo sistematizar la observación de estas nuevas destrezas profesionales para cuestionar su eficacia en la aplicación de la mediación comunicacional. A ese respecto intuitivamente la teoría de redes parece ofrecer un marco para dar cuenta de la creatividad como objeto de estudio; y, dentro de su campo, las redes semánticas podrían aportar a la tarea un aparato cuantitativo y una tradición en la investigación. Este texto muestra los resultados de una experiencia heurística en esa dirección. Partimos de la implementación de una metodología de la creatividad en un aula de Madrid y sus estudiantes; elaboramos, registramos y tratamos datos de las redes generadas en el grupo con el objeto de comprobar si el modelo de estructura resultante cabe en la descripción de red semántica propuesto por Steyvers y Tenenbaum (2005). Discutimos la potencial eficacia al objetivo de la justificación de las técnicas atendiendo a lo descubierto en la experiencia tratada.

Claves: Creatividad, comunicación, organización, complejidad organizada, redes semánticas, metodología, management, didáctica

 

1. Creatividad, comunicación y gestión de la complejidad: nuevas destrezas profesionales en facilitación de procesos de innovación

1.1.        Innovation partners

Como nuevo perfil profesional en el ámbito de la creatividad aplicada, los facilitadores de sesiones de innovación reúnen entre sus recursos profesionales un conjunto de técnicas y métodos que afirman estimular la creatividad. En la mayoría de los casos estos métodos suponen la gestión de la complejidad en las interacciones de una organización, en sesiones sistematizadas de generación de propuestas de innovación en las prácticas llamadas de co-design, diseño participativo o emerging design entre otras denominaciones. El marco de consolidación de este perfil profesional son prácticas contemporáneas en diversos ámbitos de realización en la escala de las organizaciones: empresa, escuela, ong´s, comunidades, políticas cooperativas, etcétera. Asimismo se consolidan instituciones mediadoras de la producción social de creatividad: IDEO, Synectics, CEF, servicedesigntools.org, etcétera, desde la década de los cincuenta del siglo XX hasta la actualidad en el que la variación es alta. Las metodologías que comentamos están basadas mayoritariamente en actividades de condicionamiento de la operación divergente/convergente con las personas que participan y con un manifiesto diseño estratégico del sistema de comunicación integrado en la organización de sentido emergente en la sesión.

En el ámbito competitivo entre metodologías diversas que se diseñan actualmente, las habilidades del innovation partner aumentan en extensión y profundidad en una variación amplia de tácticas aplicables apoyadas someramente en análisis cualitativos de estás nuevas prácticas y sin una observación evaluadora de las propias técnicas, de su eficacia o eficiencia. Esto se da de modo manifiesto en la justificación del uso de la comunicación interpersonal en las sesiones y su gestión estratégica, en la que se da por sentado un efecto que en pocos particulares de aplicación de las sesiones se atiende con la precisión precisa. Sabemos que eso pasa, pero no hemos reflexionado en profundidad en las ratios que permiten las afirmaciones sobre lo que logramos hacer con lo que pasa; y mejorar en consecuencia las practicas de creatividad de las organizaciones. Por nuestra parte pensamos que una técnica de justificación de las sesiones de innovación que permita la descripción cuantitativa de algunos aspectos de su estructura o evolución, es objetivo que merece lo tentativo, lo heurístico, en su apuesta: puede ser motivo para generalizar un conjunto de bases para aumentar la precisión de las habilidades del perfil profesional.

En nuestro interés, eminentemente por la gestión de la complejidad del sistema y las coordinaciones comunicativas competencia del innovation partner. Tratando de determinar por su acción la eficacia/eficiencia del proceso: al  aumentar/reducir las operaciones implicadas en la gestión de esa complejidad/sentido como comunicación interpersonal; y la organización y emergencia de sentido resultante y efectos manifiestos en el entorno psíquico y mutuamente manifiesto de las personas.

1.2. Creatividad comunicacional

En la bibliografía, el interés por la comunicación implicada en el proceso de creación tiene tradición. Hemos encontrado en la investigación reciente posiciones que relacionan la comunicación con potenciales estimulaciones de la creatividad del individuo y del equipo[1], así como de la comunicación como motivo bloqueador de la creatividad. En el estado de la cuestión informal, es significativa la opinión de Lehrer en su muy comentado artículo en New Yorker del 30 de enero de 2012: GroupThink, The brainstorming myth.

Este particular nos parece relevante para indagar sobre posibles comportamientos del sistema de comunicación susceptibles de describir relaciones no triviales continuas y modulables entre la configuración de la comunicación y el efecto como creatividad en procesamiento de información.

En el marco de las ciencias de la información en el que pretende localizarse este texto, la teoría matemática de la comunicación de Shannon aporta una definición clásica de cantidad de información H relacionada con la complejidad de un mensaje. Moles se apoya en esa definición hacia la descripción de originalidad en una teoría informacional de la creatividad fundamental en el campo. Su interés principal está en las sociedades de consumo con comunicación pública de medios emisor a masas. El caso para Moles es la descripción de la combinatoria casi aleatoria del creador como realimentación de originalidad del ciclo sociocultural; sociodinámica en la que el valor negentrópico de la redundancia / información posibilita la transmisión del mensaje y la dinámica del sistema/entropía. La creatividad en Moles supone una arquitectura improbable de un mensaje[2] en relación a la significación redundante que la forma/significado pueden preservar como percepción/significado (Gestalt significativa del supersigno). La cantidad de información original de emisor modulada mediante repertorios de códigos para la incertidumbre de la percepción de receptor, su interpretación.

Siguiendo otra vía abierta en el texto de Moles al atender a las aportaciones de Moreno y Osgood, nosotros planteamos observar la creatividad como efecto mensurable de la comunicación de un grupo, en las configuraciones de las redes personales y de contenido/computación en la gestión de sentido entre las personas del equipo. Comprender en el mensaje más un efecto emergente de la actividad del sistema que como una arquitectura de cantidades de información que se transmite en (emisión + fidelidad) contra el ruido. Y comprender en la comunicación más un sistema emergente que un medio de distribución, una coordinación selectiva en sentido.

Esta diferencia atiende a la ampliación del concepto de comunicación hacia el marco del modelo inferencial de la comunicación[3] -preocupado en la comprensión- implicado con el modelo de los códigos en la producción/gestión de complejidad de las sesiones; y como sistema social emergente a la interacción de unos sistemas psíquicos co-operativos en generación de sentido, de orden desde el ruido (Order from noise).

La definición de creatividad, y las variables que podamos coordinar para definir innovación en el marco que buscamos, debe implicar necesariamente una relación entre información y comunicación en un diagrama esquemático diferente al dibujado por Shannon, tal como comentamos supra.

Proponemos que en la representación semántica implicada y manifiesta en el sistema organizacional y su entorno, pueden observarse efectos por el uso de la comunicación en el procesamiento de información de las sesiones.

Poder describir estas modificaciones que se presentan como creatividad a la observación es un labor ardua y compleja. Incluso en una simple sesión de innovación de cuatro horas, como las que presentamos, la delimitación de lo que pasa en reglas simples parece una tarea improbable. Pero las escalas y la determinación de los indicadores que pueden ofrecernos una coordenada es una tarea por realizar para la que tal vez haya en la actualidad unos métodos científicos adecuados. Por ello hemos buscado en las ciencias de la complejidad y específicamente en la teoría de redes.

Este texto presenta una experiencia heurística que busca un puente a ese objetivo: un aula de estudiantes de primaria de un barrio popular de Madrid; la aplicación de una metodología de la creatividad de un ámbito didáctico: Enquiring Minds. Una observación en la que tentamos para tratar de generar un método que pueda recoger estos datos creativos en el aula de un modo sistemático, para poder representarlos mediante la teoría de las redes semánticas y el análisis de redes aplicado a la implementación de metodologías de la innovación y topologías de sentido condicionadas por la comunicación interpersonal estratégica que estas suponen implicada al proceso mismo de la emergencia de sentido creativo.

1.3. Metodologías de la innovación

La comunicación significativamente en los horizontes de relevancia para la coordinación de selección de sentido en el grupo -en escalas psíquicas y organizacional), introduciendo condiciones de divergencia o convergencia a los sistemas psíquicos del entorno para facilitar la emergencia de sentido social, cooperativos en la recuperación de representación y procesamiento de innovación en la computación como sentido de la organización desde el ruido.

 

 

 

La creatividad debemos poder definirla desde unas coordenadas que posibiliten hablar de u

 

 

Intuitivamente nos parece que esa discusión manifiesta más bien un modo de gestionar el proceso creativo en la coordinación de persona/equipo en la configuración estratégica en un continuo, en el que los grados de comunicación y las configuraciones de los canales interpersonales jueguen un papel no trivial en los resultados de una sesión de innovación.

 

 

 

compartiendo entre las distintas metodología ciertos argumentos sobre el proceso de generación de ideas y fases, apoyados en mayor o menor medida en el proceso original de la fenomenología


[1] Aquí una referencia a un texto

[2] aquí una referencia a mensaje aferencial, referencial, contextual

[3] Sperber y Wilson

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Índice DEA y anexos Agosto 2013

Suena:

MARCO COMUNICACIONAL PARA UNA TEORÍA EMPÍRICA DE LA CREATIVIDAD.
Como propedéutica a una tesis sobre didáctica comunicacional de la innovación.

Bajo la dirección de D. Juan Antonio Gaitán Moya, por el doctorando José Manuel Corujeira Gómez en 2013,

Índice (2013/08)

DEA

1. CREATIVIDAD COMUNICACIONAL
1.1 Modelo de comunicación por código
1.2 Sociodinámica de la cultura según Moles
1.2.1 La cuestión de Moles
1.2.2 Percepción y ciclo sociocultural:
comunicación, creador, micromedio, medios, macromedio; cuadros.
1.3 Arquitectura informativa de un mensaje
1.3.1 Percepción de formas.
1.3.2 Código y repertorio gráfico.
1.3.3 Arquitectura informacional del referente.
1.4 Metodologías de investigación: estudios sociométricos de Moreno, espacios semánticos y de relación de Orgood. Implicaciones reticulares para la justificación de técnicas creativas en el ámbito del Design Thinking

2. CREATIVE SCALE FREE NETWORKS
2.1 La cuestión de Barabási y Bonabeau
2.2 ¿Dónde estamos?
2.3 ¿Cuál es el ideal científico?
2.3.1 Predicción
2.3.2 Determinismo físico e indeterminismo; órdenes in between
2.3.2.1 Catástrofes y estructuras disipativas: Thom y Prigogine
2.3.2.2 Control elástico: cibernética
2.4 ¿Es la creatividad un fenómeno
[comprensible mediante un modelo] de la complejidad?

2.5 ¿Es la innovación un proceso
[descriptible mediante un modelo científico] de la complejidad organizada?

3. COMUNICACIÓN CREATIVA
3.1 Perspectiva de esta ampliación en la contextualización teórica
3.1.1 Información
3.2 Comunicación y conciencia como Sentido
3.2.1 La cuestión de Luhmann
3.2.1.1 La base material
3.2.1.1.1 “de la maraña al sentido” Sensemaking de Humantific,
según Elizabeth Pastor.
3.2.1.1.2 Sin Sentido <> Dar sentido,
según el método de innovación organizacional Diamante de Synectics.
3.2.1.1.3 Conclusiones de la generalización mediante dos particulares.
3.2.1.2 Abstracción
Aplicación del marco a la descripción del método Diamante. Imaginando Niklas Luhmann:
sistemas autopoiéticos interpenetrados que procesan complejidad por estructuras de sentido emergente, frente a la entropía.
3.2.1.2.1 Descripción de Creatividad e Innovación en el marco expuesto.
3.3 Modelo de comunicación inferencial
3.3.1 La cuestión de Sperber y Wilson
3.3.2 Relevancia, en una definición explicativa
3.3.2.1 Caso
3.3.2.2 Ejemplos del texto de Sperber y Wilson
3.3.2.2.1 Accesibilidad de supuesto
3.3.2.2.2 Selección de contexto
3.3.2.3 Aplicación al caso
3.3.2.3.1 Representación
3.3.2.3.2 Computación
3.4 ¿Por qué esta búsqueda teórica en el campo de la creatividad?
3.5 ¿Para qué mezclar a los autores Luhmann y Sperber y Wilson?

4. TEORÍA DE LA RELEVANCIA CREATIVA COMO SISTEMA CONCEPTUAL
(horizontes para una tesis)
4.1 Didáctica comunicacional de la innovación: capacitación comunicacional creativa y sistemas caórdicos.
4.2 ¿Cómo resolver creativamente problemas que plantea la mezcla de Sperber y Wilson con Luhmann?, <CPS>: Creative Problem Solving de la escuela de Buffalo.
4.2.1 Teoría de la relevancia creativa como sistema conceptual
4.3 Plan de acción para la tesis

ANEXOS

OBSERVADOR

Jose Manuel Corujeira
curriculum vitae
Cursos de doctorado
. Observación, Juan Antonio Gaitán
. Indicadores, José Antonio Alcoceba
. Documentos, Francisco Bernete
Periodo de investigación
Juan Antonio Gaitán
. Información de la entropía
. Comunicación inferencial
. Sistemas caórdicos
Comunicaciones
Congresos
Cursos de ampliación
Aplicación profesional de conocimientos durante el proceso de investigación

ASPECTOS PRELIMINARES

Porqué de este DEA
. Las palabras, los objetos y los fenómenos, plano de referencia científico
. Suficiencia investigadora
. Didáctica comunicacional de la innovación
Cómo de este DEA
. La creación científica según Moles
Para qué de este DEA
. Aportación al campo de la creatividad
. Aportación al departamento de Teoría de la Comunicación
. Homo Ludens

EPISTEMOLOGÍA

Cuadros epistemológicos Piñuel
Teoría empírica según Popper
La cuestión de Popper
Hipótesis falsadora
Contenido empírico como cantidad de información de una teoría
Epistemología reticular, un pequeño ejemplo práctico
Ámbito en una teoría de la medida

TEORIA

Creatividad Sociológica:
Problemática del Gusto, en la Estética según Kant
estética, sensibilidad, intuición, imaginación, esquema, concepto, noción, ideal; Gusto
El sistema creativo según Csíkszentmihályi
La cuestión de Csíkszentmihályi
Sistema creativo: campo, ámbito, persona
El creativo: brillantes, personalmente creativos y creativos sin más;
¿creativo profesional?
Marco comprensivo de la creatividad (Infografía)
Imaginando a Luhmann (Infografia)
Un ejemplo en Sperber y Wilson (Infografía)

METODOLOGÍA

Análisis de redes sociales
Análisis de redes sociales (ARS), cuestiones metodológicas
Nomenclatura
Indicadores de centralidad
Paquete de software de investigación
UCINET®
NETdraw
Análisis de la moda de pertenencia; un pequeño ejemplo práctico

CREATIVIDAD

Visual Thinking
Visual Thinking como estrategia: Visual SenseMaking de HUMANTIFIC
FASE I: Investigación Visual
FASE II : Organización Visual
FASE III Modelado Visual
FASE IV : StoryTelling
Visual Thinking como aplicación táctica al marco de Luhmann
1. Mapping
2. Storyboarding
3. Frameworks
Resultados

Creative Problem Solving de Creative Education Foundation
Metodología
. Estrategias
. Tácticas
Aplicación al objetivo de resolver creativamente los problemas de la mezcla del marco de Luhmann y el marco de Sperber y Wilson

Diamante de Synectics
Observación participante de una sesión de Diamante en D-noise (infografía)

METODOLOGÍA CREATIVA PROPIA

IED ToolKit (2010)
Guía express

INVESTIGACIÓN

REDES SOCIALES
ARS en erretrés
Metodología de la innovación y la auto-organización
Elaboración y registro de datos para una investigación ARS de la red de emails de erretres y su entorno profesional.
Resultados

OBSERVACIÓN
Diamante de D-noise (2011)

OBSERVACIÓN SISTEMATIZADA
Elaboración y registro de datos para una investigación ARS de la interacción presencial de los miembros de erretres en el espacio corporativo.

DOCUMENTOS
Definición científica de creatividad, un análisis de contenido (2010)

COMUNICACIONES

¿Empoderamiento creativo?, metodologías de la innovación. How I Learned to Stop Worrying and Love the Innovation (2012)

OTRAS INFOGRAFÍAS

SenseMaking, de la maraña al sentido. Intervisual Elizabeth Pastor

OTROS TEXTOS

Premisa: Información de la entropía, siguiendo un hilo de Juan A. Gaitán (2009)
La creatividad de las Catástrofes. Revisión del modelo creativo de René Thom mediante un ejemplo de su libro Estabilidad estructural y morfogénesis. (2011)
Marco y objeto de una didáctica comunicacional de la innovación (2011)
¿La Didáctica Comunicacional de la Innovación no puede entenderse sino como una forma de gestión de un sistema caórdico?, preparando una respuesta a Juan A. Gaitán (2012)

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Bueno, creo que he conseguido estabilizar estructuralmente el índice que formalicé en un mapa en Enero, en un modo más interesante para la presentación pública del DEA. Gana en relevancia el objeto de la investigación, y posibilita una lectura más accesible, por grados de implicación, en los anexos que he segmentado del texto que llevo 8 meses escribiendo.

Hay una perdida de vivencialidad, pero gana en limpieza y ahorro de unas 370 páginas a unas 150. Es un ganancial de acceso muy amplio.

Estoy satisfecho con el tema.

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All Watched Over by Machines of Loving Grace Adam Curtis

Hola amigos,

una serie de documentales de Adam Curtis que son fundamento del postScriptum del DEA.

All Watched Over by Machines of Loving Grace

Les agrego uno esencial que piensa “de otro modo” (pensamiento del afuera Foucault) la sistémica, la cibernética y las redes que soportan la base epistemológica del DEA.

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Nos vemos en breve.

UCM Teoría de la comunicación en Publicidad

Hola amigos,

estoy preparando unos talleres en la Universidad Complutense de Madrid.

Les subo el primer boceto.

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Objetivos generales:

  • Trasmitir a los estudiantes las competencias básicas del análisis en redes sociales
  • Transmitir a los estudiantes las competencias básicas del análisis informacional de los mensajes
  • Transmitir a los estudiantes las competencias básicas en la estructuración factorial de espacios de configuración semántico/estéticos
  • Introducir a los estudiantes en las nociones de relevancia creativa
  • Generar una topología informacional de la comunicación pública de marca en ciertos ámbitos de la publicidad española de 2013
  • Proponer nuevos modos de contextualización publicitaria en la sociedad reticular

Contenidos generales:

  • Teoría de redes
  • Teoría informacional de la percepción
  • Teoría de la relevancia
  • Teoría comunicacional de la creatividad

Metodologías de investigación implicadas:

  • ARS
  • Análisis de la arquitectura informacional de un referente
  • Diferencial semántico
  • Constelación de atributos
  • Estructura factorial de un espacio de configuración semántico

Timing:

  • 5 sesiones de 2 horas

Equipo:

  • 70 estudiantes (14 grupos de laboratorio de 5 miembros)
  • Un facilitador (pueden apuntarse más)

Esquema pormenorizado

Sesión 0: Charla informal

  • Presentación de José Corujeira
  • Utilidad del concepto (por qué hacemos esto)
  • Utilidad de la herramienta (por qué lo hacemos así)
  • Finalidad, (a donde queremos llegar y que nos va aportar)
  • Objetivos. Claros, concretos y factibles.
  • Perfil Basadur

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (80%)
  • Puesta en común de opiniones del grupo (20%)

Sesión 1: ANÁLISIS DE LA CENTRALIDAD DE MARCAS EN LA MODA DE PERTENENCIA DEL GRUPO DE ESTUDIANTES DE UCM

Objetivos:

  • Comentar a los alumnos las nociones fundamentales del Análisis de Redes Sociales (ARS)
  • Transmitir a los alumnos las nociones básicas de trabajo con software de ARS.
  • Realizar un análisis de redes sociales aplicada a la moda de pertenencia de los estudiantes.

Contenidos:

  • Indicadores de centralidad en red: conectividad, intermediación.
  • Coeficiente de clustering.

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (35%).
  • Puesta en común de opiniones del grupo (15%).
  • Laboratorio de investigación en redes (50%).

Metodología de investigación implementada:

  • ARS

Actividades:

  • El docente expone la presentación de la técnica ARS
  • En grupos de 5 los estudiantes generan una lista de marcas que llevan en ese momento en el aula
  • En grupos de 5 los estudiantes generan una matriz de UCINET en la que relacionan personas y marcas
  • En grupos de 5 los estudiantes importan la matriz de UCINET a Netdraw
  • En grupos de 5 los estudiantes analizan los indicadores de centralidad de la red de marcas/usuarios de su grupo
  • 2 grupos de 5 estudiantes cada uno suman mediante UCINET  las matrices generadas
  • Cada equipo de 2 grupos importan la matriz de UCINET a Netdraw
  • Cada equipo de 2 grupos visualizan los indicadores de centralidad de la red de marcas/usuarios de su grupo
  • 2 equipos de dos grupos  de cinco estudiantes cada uno suman mediante UCINET las matrices generadas
  • Esas dos matrices se suman finalmente en la matriz de usuarios marcas de los estudiantes en el aula, aportando una red de la moda de pertenencia del conjunto de estudiantes.
  • En grupos de 5 visualizan el custering la moda de pertenencia en la clase.
  • Cada estudiante analiza la egoNet de la marca de referencia que elija de la red.

Sesión 2: ANÁLISIS DE LOS INDICADORES DE CENTRALIDAD EN LOS CUALIFICADORES DE LA PUBLICIDAD DE REFERENCIA EN DOMINICALES DE PRENSA

  • Revisar las nociones fundamentales del Análisis de Redes Sociales (ARS), revisar las nociones básicas de trabajo con software de ARS.
  • Realizar un análisis de redes sociales aplicada a la comunicación publicitaria en productos editoriales (revistas dominicales de El País, el Magazine de El Mundo, una revista aportada por el / la alumno/a)
  • Actividad extraescolar: (realizar una investigación en profundidad de las marcas que aparecen en las revistas del fin de semana entre sesiones)

Contenidos:

  • Indicadores de centralidad en red: conectividad, intermediación; clustering.
  • Vector propio

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (10%).
  • Puesta en común de opiniones del grupo (40%).
  • Laboratorio de investigación en redes (50%).

Metodología de investigación implementada:

  • ARS

Actividades:

  • El docente revisa lo aprendido en la sesión anterior.
  • En grupos de 5 los estudiantes generan un listado de marcas que aparecen en las revistas dominicales que han traído al aula
  • En grupos de 5 los estudiantes generan una matriz de UCINET en la que relacionan revistas y marcas
  • En grupos de 5 los estudiantes importan la matriz de UCINET a Netdraw
  • En grupos de 5 los estudiantes visualizan los indicadores de centralidad de la red de marcas/revistas de su grupo
  • El docente introduce la noción de Vector propio.
  • Los estudiantes se organizan en equipos por interés en la identidad de alguna de las marcas a análisis
  • Cada estudiante genera un listado de adjetivos que relaciona con la marca
  • Cada equipo de análisis de marca consensua y comunica a los compañeros la lista de adjetivos (6) de la marca analizada
  • Cada grupo de 5 consensua una lista de los adjetivos de análisis de marcas a implementar en UCINET
  • En grupos de 5 los estudiantes genera una matriz en UCINET de relación entre revistas y adjetivos (según la presencia de marcas)
  • En grupos de 5 los estudiantes exportan de UCINET los indicadores cuantitativos del vector propio de la imagen de referencia de la publicidad en cada uno de los medios a través de los adjetivos relativos a las marcas que publicita.

Ejercicio de análisis extraescolar

  • Cada estudiante analiza los dominicales y  observa la relación entre marcas  y adjetivos (de la sesión 2)
  • Cada estudiante  genera una matriz en UCINET de relación entre marcas y adjetivos
  • Cada estudiante genera la representación de la red de adjetivos y marcas mediante Netdraw
  • Cada estudiante analiza los indicadores de centralidad de cualificadores de referencia en la comunicación publicitaria en ese fin de semana: conectividad, intermediación, vector propio

 

Sesión 3: ARQUITECTURA DE LOS MENSAJES PUBLICITARIOS EN LA COMUNICACIÓN PÚBLICA EN DOMINICALES DE PRENSA

  • Transmitir a los alumnos los procedimientos del Diferencial semántico.
  • Realización de un Diferencial semántico de las marcas de referencia aparecidas en las revistas del análisis (de la sesión 2).
  • Comentar a los alumnos las nociones fundamentales de la Arquitectura informacional de un referente
  • Transmitir a los alumnos los procedimientos de la Constelación de atributos.
  • Realizar una constelación de atributos de algunos de los anuncios empleados de moda de referencia

Contendidos

  • Diferencial semántico
  • Modo semántico y modo estético, niveles de originalidad (cantidad de información)
  • Coronas categoriales y periferia de componentes estéticos y semánticos

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (25%).
  • Puesta en común de opiniones del grupo (15%).
  • Laboratorio de investigación en comunicación visual (60%).

Metodología de investigación implementada:

  • Diferencial semántico
  • Constelación de atributos semántico/estéticos

Actividades:

  • El docente expone la técnica de diferencial semántico
  • A gran grupo se seleccionan 3 marcas a analizar
  • En grupos de 5 los estudiantes generan una lista de adjetivos bipolares (relación marca1-marca2; marca1-marca3; marca2-marca3) de las marcas seleccionadas
  • 2 grupos de 5 estudiantes cada uno realizan un diferencial semántico a partir de las listas de adjetivos bipolares del otro grupo
  • El docente expone la arquitectura informacional del referente
  • En grupos de 5 los estudiantes generan un mapa de los conceptos de “estilos de vida” relacionados con las marcas y los adjetivos propuestos en el diferencial semántico
  • En grupos de 5 los estudiantes generan sobre el mapa previo un mapa de referentes estéticos a cada concepto del corpus que se maneja de dominicales
  • El docente expone la técnica de Constelación de atributos
  • En grupos de 5 los estudiantes generan la constelación de atributos estéticos de la comunicación publicitaria de las marcas a análisis

Sesión 4, aquí tal vez podemos hacer dos opciones:

A- Si los estudiantes tienen intereses científicos: TOPOLOGÍA INFORMACIONAL DE LA COMUNICACIÓN PUBLICITARIA

  • Revisar las nociones fundamentales de las técnicas realizadas
  • Transmitir a los alumnos los procedimientos de la Estructura Factorial o EPA
  • Realizar una representación topológica de la información del campo de la publicidad en los ámbitos analizados

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (25%)
  • Puesta en común de opiniones del grupo (15%)
  • Laboratorio de investigación en análisis factorial de contenidos (60%)

Metodología de investigación implementada:

  • EPA

B- Si los estudiantes tienen intereses creativos: NUEVOS ARQUITECTURAS PUBLICITARIAS EN LA COMUNICACIÓN DIGITAL

  • Revisar los resultados de las constelaciones de atributos y la arquitectura informacional del referente de las marcas de referencia
  • Juego de síntesis en mensajes publicitarios. Contextualización: retóricas, arquitecturas informacionales: fondo/forma, Parte/todo, Escala, Metáfora.

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (5%)
  • Puesta en común de opiniones del grupo (25%)
  • Laboratorio de propuestas publicitarias (70%)

No desarrollo las actividades hasta que decidamos la estrategia investigadora/creativa de la experiencia.

Sesión 5: Presentación de resultados

  • Aplicación por parte de los estudiantes de conocimientos aprendidos
  • Comunicar públicamente por parte de los estudiantes de  sus resultados
  • Somera ampliación teórica

Contenidos:

  • Depende de la opción que seleccionemos para la sesión 4
  • Teoría de la relevancia creativa

Metodología en el aula:

  • Exposición magistral (5%)
  • Puesta en común de opiniones del grupo (95%)
  • Laboratorio de investigación en análisis factorial de contenidos (0%)

Actividades:

  • Cada grupo de 5 expone su análisis o síntesis.

Para perfil basadur (si realmente interesa hacerlo):

http://www.basadur.com/howwedoit/TheBasadurProfile/tabid/83/Default.aspx

Para las técnicas de constelación de atributos, diferencial semántico y EPA: https://josemcorujeira.wordpress.com/2013/01/31/3-2-4-metodologias-de-investigacion-implicaciones-para-la-garantia-de-tecnicas-creativas-en-el-ambito-del-design-thinking/

Tratados en profundidad en Técnicas de investigación en comunicación social, elaboración y registro de datos. Gaitán y Piñuel 1998

Para el análisis de redes sociales: https://josemcorujeira.wordpress.com/2013/02/12/dea-4-2-analisis-de-redes-sociales/

Etiquetado

DEA 4.2 Análisis de redes sociales

Suena:

Je t’aime, moi non plus por Serge Gainsbourg
(http://grooveshark.com/s/Je+T+aime+Moi+Non+Plus/394L4H?src=5)
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4.2.1 Análisis de redes sociales, cuestiones metodológicas
4.2.2 Nomenclatura
4.2.3 Indicadores de centralidad
4.2.4 Paquete de software de investigación
4.2.4.1 UCINET®
4.2.4.2 NETdraw
4.2.5 Un pequeño ejemplo práctico

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Tras haber focalizado el contexto en el que vamos a plantear la investigación, comentaremos el método que pensamos testar: el Análisis de Redes Sociales –ARS-; describiendo en el siguiente epígrafe 5 el particular de investigación: erretrés.

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DEA_corujeira_corujeira7

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Circuito de difusión de la organización erretrés y su entorno en clusters
tal como la visualizamos en la investigación de este DEA

Estudiar las organizaciones desde una perspectiva reticular, como pretendemos, requiere un par de supuestos y afectan al marco y los esquemas que empleamos:

Supone entender la sociedad –o las organizaciones, comunidades y sociedades- como una estructura de vínculos entre personas , más que como un conjunto de individuos y sus carácterísticas 1 (Reynoso 2008 16).

Esta diferencia afecta al modo de comprensión estadística tradicional en los estudios sociológicos y la representación de dinámicas de sus procesos y fenómenos, como es el caso de la “curva de Bell” de la distribución normal 2 (Reynoso 2008 27) frente a la distribución por ley de potencia comentado supra 3 (ver pág. 87); y a los artefactos tecnológicos empleados en la investigación.

Por ejemplo; como veremos infra, frente a las matrices rectangulares convencionales en el estudio estadístico nos encontramos con matrices cuadradas de relaciones.

“Conventional” sociological data consists of a rectangular array of measurements. The rows of the array are the cases, or subjects, or observations. The columns consist of scores (quantitative or qualitative) on attributes, or variables, or measures. Each cell of the array then describes the score of some actor on some attribute. In some cases, there may be a third dimension to these arrays, representing panels of observations or multiple groups.

The fundamental data structure is one that leads us to compare how actors are similar or dissimilar to each other across attributes (by comparing rows). Or, perhaps more commonly, we examine how variables are similar or dissimilar to each other in their distributions across actors (by comparing or correlating columns).

“Network” data (in their purest form) consist of a square array of measurements. The rows of the array are the cases, or subjects, or observations. The columns of the array are — and note the key difference from conventional data — the same set of cases, subjects, or observations. In each cell of the array describes a relationship between the actor  4 (Introduction to Social Network Methods Hanneman / Riddley 2005 1).

Asimismo, las herramientas de investigación que vamos a testar agregan, al trabajo con matrices de datos, una capacidad de visualización de los mismos; apoyándose en las facultades gestálticas, sincrónicas y simétricas de la visión 5 (Reynoso 2008 16) que se dibujan ante un esquema disponible que posibilita el análisis estructural de una comunidad (1953:95-96) 5 (Moreno cit. en Reynoso 2008 17), en sus diversos modos de visualización de los datos representados.

Reynoso 6 (Reynoso 2008 Cap. 5) propone un relato del desarrollo histórico del aparato matemático y los modos de visualización que han configurado las técnicas digitales de investigación que vamos a conocer en este epígrafe.

Como comentamos supra 7 (ver pág. 84) la teoría de grafos de Euler está como sustrato de la teoría de redes en la que se integran las metodologías de análisis a emplear. El desarrollo de las visualizaciones comenzó con Moreno y sus sociogramas.

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1. Sociogramas de Moreno, que trabajo con el joven Lazarsfeld.

Estudios en la Harvard Business School
2. Movimiento de Relaciones Humanas de Elton Mayo. Por ejemplo la investigación en la factoría Hawthorne, en cuyo diseño trabajo William Lloyd Warner que convirtió los diseños de investigación de Elton Mayo en estudios de relaciones entre individuos o grupos 8 (Reynoso  2008 18)
3. Conrad Arensberg y Eliot Chapple, que trabajaron con la metodología de Warner en Yankee City, aportaron mediciones formales de la interacción y herramientas matemáticas. Chapple (1940) llegó a construir una máquina de escribir especial, llamada “cronógrafo de interacción” para registrar las interacciones mediante observación directa 9 (Ibid.)

Estudios en el Laboratorio de Redes del Instituto Tecnológico de Massachusetts.
4, 5. El trabajo de Alexander Bavelas ayuda a comprender mejor las raíces gestálticas de la teoría de campo de Kurt Lewin; cambiando la perspectiva geométrica de sus mapas por grafos topológicos como los contemplados en las técnicas actuales.

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Figura 7 – Mapa lewiniano y grafo de Bavelas correspondiente 10 (Reynoso 2008 21)

4. Asimismo Bavelas desarrolló antes que nadie estadísticas de centralidad que todavía integran el repertorio analítico de los principales modelos y de los paquetes de software más utilizados 11 (Reynoso 2008 20)
6. Cartwright y Harary le conceden una dimensión sociológica a la moderna teoría de grafos formulada por König; incidentalmente, este último, profesor de Paul Erdös, uno de los padres de la teoría de redes ER comentada supra 12 (ver pág. 84)

De autores como Moreno, Bavelas y Cartwright, así como de las notaciones gráficas de los matemáticos, se derivó la notación que comúnmente se utiliza en teoría de redes sociales 13 (Reynoso 2008 22) y de las técnicas ARS que vamos a conocer.

ARS supone así un trabajo con componentes y relaciones que denominamos nodos y vínculos respectivamente; y con un conjunto de algoritmos de análisis y representación organizadores de ambos aspectos en estructuras reticulares.

La función que le daremos entenderá de agentes comunicativos e intercambios de mensajes; y tratará, mediante el potencial de las herramientas, el calcular indicadores de centralidad -(Información) oculta tras la interacción a través de mensajes- que permitan la descripción de la organización objeto de estudio; siguiendo un paradigma estructuralista de la comunicación como el comentado sobre Moles 14 (ver supra epígrafe 3.2.5)

Mediante esta aplicación metodológica integramos -en este punto del DEA- en el Método de Renovación de la teoría de Moles en curso, el Método de Aplicación de una Teoría comentado supra 15 (ver pág. 11 y sig.); a modo de ejercicio escolar o un problema de clase en matemáticas especiales.

4.2.1 Análisis de redes sociales, cuestiones metodológicas

María Isabel Sánchez Balmaseda  en su tesis Análisis de redes sociales e historia: una metodología para el estudio de redes clientelares 1 (Sánchez Balmaseda 1995) propone unos planteamientos metodológicos a tener en cuenta al enfrentarse a una investigación en redes sociales, ya que según se opte por unas u otras de las diferentes alternativas ante las que el analista de redes se encuentra (por ejemplo, con respecto a qué tipo de relación que se va utilizar para la construcción de la red, cómo establecer sus limites etc…), así se ajustará mejor la metodología a la investigación particular de cada uno 2 (Sánchez Balmaseda 1995 18):

  • Cualidades de los vínculos
  • Niveles de análisis
  • Recolección de datos
    -Selección de datos
    Especificación de límites
    Muestreo
    – Fuentes de datos

Siguiendo dichos planteamientos el análisis de redes que empleamos en el objeto de investigación supone:

Cualidades de los vínculos.

La relación que vamos a investigar en este DEA, siguiendo la tipología propuesta por Knoke y Kuklinski (1982, 15-16) 3 (Ibid.) es la de relaciones de comunicación, [e]n las redes de comunicación se estudia la transmisión de mensajes entre los actores. Aquí caben estudios acerca de la forma de transmisión de rumores o de ideas innovadoras 4 (Ibíd.)

Las relaciones se intentarán mantener dentro de los límites comentados, pero se atenderá a someras implicaciones en relaciones multiplex 5 (Sánchez Balmaseda 1995 21), como pueden ser las establecidas por el rol de los agentes en la organización.

En la forma de las relaciones optaremos por relaciones valoradas, en las que mediante protocolos de registro y obtención de datos incluimos intensidad de relaciones por duración, por ejemplo 6 (ver infra 5.3); y un registro para relaciones con signo 7 (ver infra 5.2).

Dado el objeto de interés en nuestra investigación, y el objetivo de obtener un grafo dirigido, buscamos las relaciones direccionadas, añadiendo una punta de flecha a cada línea, de tal manera que la dirección de la flecha indica la dirección de la relación 8 (Sánchez Balmaseda 1995 30)

Niveles de análisis.

El estudio, por las características solicitadas al investigador 9 (ver infra 5.1), pretende   detectar la estructura informal de la organización a estudio y el stress comunicacional que soportan determinados nodos como cuellos de botella  10 (Louise Clark  2006 5) de los procesos.

Por ello se investiga a nivel de la Red completa y Red egocéntrica o personal –en nuestro caso denominada egoNet- de determinados agentes.

Recolección de datos.

Las descripciones pormenorizadas sobre la recolección de datos y procedimientos de registro se tratarán en cada particular infra 11 (ver 5.2 y 5.3).

Como esquema partimos de una perspectiva nominalista al limitar la investigación, en la que se toma en cuenta el marco conceptual del investigador, esto es, los límites no vienen dados por la realidad, sino que se adecúan a los propósitos analíticos del investigador 12 (Sánchez Balmaseda 1995 33); como estrategias para la especificación de límites atenderemos a Atributos de los actores, Relaciones sociales y Participación en eventos 13 (Laumann et al (1983, 22—24) Cit en Sánchez Balmaseda 1995 34 y sig.)

La recolección de datos provendrá en un particular de la Observación directa 14 (ver 5.3) y en el otro de los Documentos de archivo 15 (ver 5.2).

4.2.2 Nomenclatura

El diccionario funcional en el análisis de redes sociales es muy amplio y las definiciones son especializadas en muchos de sus términos, especialmente en el vocabulario de indicadores cuantitativos y muchos de los algoritmos de análisis.

En la nomenclatura que recogemos en este epígrafe se muestra una sucinta lista no exhaustiva de términos que sirven para comprender los aspectos tratados en la investigación.

  • Centralidad: medida posible de un vértice en dicho grafo, que determina su importancia relativa dentro de éste 1 (wikipedia centralidad). La centralidad se determina para un nodo dependiendo de indicadores como son: conectividad o degree, intermediación o betweenness, cercanía o closeness, etcétera; que definimos infra.
  • Cluster: un cluster es un grupo conectado de hubs y nodos que comparten relaciones, en nuestro caso relativas a flujos de información. En una red puede haber diversos conjuntos de clusters disipando información del proceso en distintos patrones.
  • Diámetro de una red: el camino corto más grande entre cualquier par de vértices  [nodos] que conforman la red 2 (Análisis, comparativa y visualización de redes sociales online representadas como grafos Néstor Martínez Arqué 2011 28).
  • Hub: es un nodo con un número muy elevado de vínculos, con relación al conjunto de nodos de la red; un nodo de conectividad significativa.
  • Layout: modo de asignación de valores para mostrar una visualización. Por ejemplo el layout Spring Embedding de Netdraw evita solapamiento de nodos en una visualización en red, mientras que el layout circle localiza los nodos en una forma elíptica.

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Aplicación de layout Spring Embedding (izqu.) y Circle

  • Matriz: normalmente en redes son tablas de doble entrada cuadradas en las que se recogen las interacciones entre componentes.
  • Nodo -o vértice en grafos-: Cada uno de los puntos que se representan en la imagen es por ejemplo una persona de una organización que está en la red. En nuestro caso cada nodo corresponde a una persona de la organización o una institución de su entorno.
  • Vínculo: es la representación gráfica de una relación entre nodos. Pueden ser dirigidos en los que se marca el agente y paciente de la relación. En nuestro caso son las interacciones comunicativas registradas, sea mediante un correo en la investigación de red de emails o mediante una interacción presencial en el estudio durante la observación sistematizada.
  • Tamaño de una red: [u]sually the size of a network is indexed simply by counting the number of nodes 3 (Hanneman / Riddley 2005 95).

4.2.3 Indicadores de centralidad

La determinación de la centralidad de la red, como hemos comentado iniciada por las aportaciones de Bavelas, es uno de los objetivos de la investigación en redes.

Con ello se determina en la representación los nodos con mayor influencia de la configuración: sea esto por su elevada conectividad, por su importancia en la distribución en la red, sea por su agrupación en los conjuntos de la organización y sus relaciones.

Por su relevancia en la investigación definimos para un nodo:

  • Conectividad, degree: grado de un vértice [o nodo] es el número de conexiones asociadas a él 1 (Néstor Martínez Arqué 2011 26).

En los grafos dirigidos, como el que vamos a trabajar en este DEA, es posible diferenciar entre InDegree, o número de conexiones entrantes, y OutDegree o conexiones salientes de cada nodo.

  • Cercanía, closeness: suma o promedio de las distancias más cortas de un nodo hacia los demás. En una red de flujo esta medida se puede interpretar como el tiempo de llegada a destino de algo que fluye a través de la red. También puede interpretarse como la rapidez que tomará la propagación de la información desde un nodo a todos los demás 2 (wikipedia Centralidad)
  • Intermediación, betweenness: cuantifica el número de veces que un nodo esta en el camino entre otros nodos como puente. Muy relévate con relación a las teorías como las comentadas de Moles o de Csíkszentmihályi; la medida de intermediación y el control de los micromedios: en un proceso de difusión, si el valor de intermediación de un nodo es alto entonces puede actuar como un broker; y si es suficientemente alto como para controlar el flujo de información, entonces puede actuar como un guardián 3 (Ibíd.).
  • Centralidad de vector propio, eigenvector: mide el factor de influencia de un nodo en la red; si está el nodo bien conectado a otros nodos bien conectados. Los nodos más centrales en este sentido corresponden a centros de grandes grupos cohesivos. Mientras que en el caso de la centralidad de grado, cada nodo pesa lo mismo dentro de la red, en este caso la conexión de los nodos pesa de forma diferente 4 (Ibíd.).

Por su relevancia en la investigación debemos conocer también:

  • Coeficiente de clustering: cuantifica qué tanto está agrupado un nodo con sus vecinos. El clustering de un nodo i es el ratio del número de enlaces existentes sobre todos los enlaces posibles entre sus vecinos 5 (Néstor Martínez Arqué 2011 27).

Se denomina a este coeficiente también como transitividad (wikipedia Coeficiente de agrupamiento).

  • Distribución de grado: distribución de probabilidad de un grado en un grafo 6 (Ibíd.). Como comentamos supra encontramos la topología Poison –curva de Bell, relacionada con las redes ER-; la exponencial; y las redes libres de escala 7 (Ibíd.).

El Degree nos permite conocer la densidad del flujo de datos por la red, la máxima cantidad de datos en los nodos. El Betweenness nos permite conocer cuáles son los nodos por los que pasa rápidamente la información en la red. Son grandes puentes entre grupos de nodos en los que suceden múltiples acciones.

La centralidad mediante sus indicadores nos permite comprender el flujo de información y los cuellos de botella de la red a analizar, así como trazar configuraciones visuales de modos de agrupamiento.

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Evolución del indicador degree en dos semanas de investigación en erretrés

El aparato matemático que sustenta los indicadores es procesado por los softwares que se emplean en la investigación, por lo que es posible acceder al estudio de redes sin una formación matemática especializada.

4.2.4 Paquete de software de investigación

Existen en la red múltiples aplicaciones informáticas que sirven para la investigación en redes sociales. En el particular de la investigación en este DEA se han empleado dos programas: Ucinet ® y NetDraw.

4.2.4.1 UCINET® 1 (https://sites.google.com/site/ucinetsoftware/home)

Es un programa que permite trabajar con matrices en las que implementar los resultados del registro que queremos analizar. Permite el álgebra de matrices de manera simple y fácil de manejar, como puede ser la suma, resta, reorganización, etcétera.

Las matrices son el sustento de la investigación.

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Imagen de una matriz de Ucinet ®

4.2.4.2 NETdraw 1 (http://www.analytictech.com/downloadnd.htm)

Es un programa que permite la visualización de las matrices en estructuras reticulares, aportando el procesamiento de algoritmos de análisis, modos de visualización cualificadores gráficos en nodos, vínculos o configuraciones, cálculo de indicadores de centralidad y coeficientes de clustering, etcétera.

Netdraw proporciona la Gestalt que dibujan las matrices de Ucinet ®

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Imagen del interface de NetDraw

Comentando el valor de las técnicas que vamos a tratar, Reynoso afirma: después de una larga siesta interpretativa y posmoderna, al fin tenemos entre manos un enorme paquete de nuevas técnicas susceptibles de ser comunicadas, enseñadas y aprendidas. Como muy pocos, este paquete se ha convertido en un objeto óptimo de reflexión e intercambio. Se trata de técnicas que crean hábito, y de las que quienes las han probado con algún grado de éxito no encuentran fácil desembarazarse 2  (Reynoso 2008 23).

4.2.5 Un pequeño ejemplo práctico

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Siguiente:

4.2.5 ANÁLISIS DE LA MODA DE PERTENENCIA; UN PEQUEÑO EJEMPLO PRÁCTICO

Anterior:

DEA 4. METODOLOGÍA DE INVESTIGACIÓN 4.1 FOCALIZACIÓN EN EL OBJETO

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DEA 3.3.3 Creativity Scale Free Network

Suena:

Tu veux ou tu veux pas por Brigitte Bardot
(http://grooveshark.com/s/Tu+Veux+Ou+Tu+Veux+Pas/3IoLhX?src=5)

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Graphing the history of philosophy. Simon Raper 1
-Red de Wikipedia-
(http://drunks-and-lampposts.com/2012/06/13/graphing-the-history-of-philosophy/)

En 1998, 31 años después de la publicación de Sociodinámica de la cultura, Albert-László Barabási, Eric Bonabeau, Hawoong Jeong y Réka Albert hicieron un descubrimiento crucial. Internet es una Scale Free Network.

En la investigación sobre Internet, donde esperaban encontrar una red aleatoria descubrieron un orden implicado 2 (Bohm / Peat 2007): la totalidad de la Web se sustentaba en unas pocas páginas altamente conectadas, que en el modelo se identificaron como hubs; la gran mayoría de los nodos, comprendiendo más del 80% de las páginas, tenía poquísimos vínculos, menos de cuatro 3 (Reynoso 2007 45).

Este descubrimiento comprende cómo la teoría de Moles ha sido superada por el desarrollo del pensamiento científico 4 (como veremos infra  7.1.1). La Cultura en Mosaico que visiona desde su estética estadística, azarosa, aleatoria; ha quedado integrada finalmente por algún sentido de articulación  –poniendo en orden a nivel formal el desorden existente a nivel real 5 (Martín Serrano 1977 38 cit. Franco 2011 5)- que se muestra en las redes libres de escala –redes LE-.

La web -modelo prototípico de comunicación que el sentido común podría entender en mosaico-está realmente auto-organizada; ya que las redes LE obedecen leyes de escala que son características de los sistemas que se auto-organizan 6 (Reynoso 2007 46). No es una red aleatoria.

Esta intuición ya la planteaba Moles en las metodologías de investigación que hemos comentado 7 (ver supra 3.2.4), pero su apego a un estructuralismo comunicacional le remitían a la aleatoriedad en la que desembocaba; a una entropología 8.

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Map o interacting proteins 9
(Scale Free Networks Barabási, Bonabeau pág. 59
http://www.barabasilab.com/pubs/CCNR-ALB_Publications/200305-01_SciAmer-ScaleFree/200305-01_SciAmer-ScaleFree.pdf )

Mas esa intuición, esa Gestaltung de Moles, puede ser derivada a una hipótesis en la que la cultura se auto-organiza, como vemos supra en la visualización de la red de la filosofía según la base de datos de Wikipedia realizada por Simon Raper.

Y este patrón puede ser isomorfo en múltiples fenómenos denominados complejos.

Tras la primera comprobación, comenzó a hacerse evidente que las redes de este tipo aparecían en los contextos lógicos y materiales más disímiles: relaciones sexuales, citas bibliográficas entre miembros de la comunidad académica, colaboraciones en reportes de investigación, alianzas tecnológicas, relaciones entre actores de cine, sinapsis neuronales, contactos entre personas en una organización, cadenas alimentarias, conexiones entre organismos vinculados al metabolismo o proteínas reguladoras, propagación de enfermedades y virus informáticos 10 (Barabási y Bonabeau 2003; Liljeros y otros 2003 cit. en Reynoso 2007 46)

Esa intuición de Moles – que le llevó a las investigaciones de Orgood sobre el intercambio de citas bibliográficas entre miembros de la comunidad académica, y su coeficiente de interacción 11 (ver supra pág. 71)- puede ser una intuición operativizable y de la que rescatar, en sus restos, una descripción del cómo aplicando ciertas reglas de ensamblado o de eliminación, localicemos aspectos esenciales para nuestro caso de la creatividad.

¿Es la creatividad aleatoria, o es un proceso complejo en el que las redes de ítems se auto-organizan?; puede entonces ser una dicotomía cargable de plausibilidad para plantear cuestiones previamente esbozadas 12 (ver supra págs. 66, 69).

¿Es el producto creativo, más que una ontología de profundidad en el sujeto o el objeto, un efecto de superficie 13 (Lógica del sentido Deleuze 9 y sig.) reticular?, atractor extraño.

Pero, ¿cómo aproximar un objeto desde el marco que conocemos hacia esta actualización del lenguaje y las formas con las que explicamos la realidad empírica, manteniendo unas diferencias directrices que hagan una diferencia significativa?

En este punto del DEA -tras haber dedicado una relativa extensión al marco teórico de Abraham Moles- empezamos un proceso de profundidad 14 (ver supra pág. 37) en esa superficie; mediante el método de renovación de la teoría comentado supra 15 (ver pág. 12).

Entonces, apoyados en ese aspecto concreto esbozado en la propuesta de Moles, y con la advertencia comentada en la página anterior; redes.

Pregunta. ¿Podría explicar en pocas palabras la importancia de la Ciencia de las Redes?
Respuesta. Tanto los sistemas sociales como los biológicos son redes. No puedes entender la sociedad sin saber quién habla con quién, quién influye a quien, quien manda sobre quién y no puedes entender una célula si no sabes qué genes está conectados. La siguiente pregunta es ¿Cómo podemos usar la información de esa red para entenderlas? Lo que hemos aprendido en los últimos diez años es que una vez que conocemos los vínculos entre los elementos tenemos muchos datos para conocer el sistema. En un sistema social es interesante saber quién se relaciona con quién para, por ejemplo, iniciar una campaña para influir sobre alguien. Igualmente si las farmacéuticas conocen la interconexión entre las moléculas tendrán un punto de partida muy sólido para desarrollar sus medicinas. La red no es lo único, pero conocerla es indispensable para conocer el sistema. 16 (László Barabási: “Las redes sociales ayudan a que el mundo sea cada vez más predecible” El País 15 NOV 2011 http://tecnologia.elpais.com/tecnologia/2011/11/15/actualidad/1321351264_850215.html)

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Redes según Paul Baran
Centralizada – Descentralizada – Distribuida

Primero la cronología del caso.

Carlos Reynoso en su texto Redes libres de escala en ciencias sociales: Significado y perspectivas 17, propone, entre otros, 5 hitos en la evolución la Teoría de Redes que vamos a integrar.

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(1) El fundamento matemático, sustrato en la teoría de grafos que nace con Euler y el problema de los puentes de Königsberg –ciudad nunca abandonada por Kant- hacia 1736; (2) los trabajos de la sociometría de Moreno, comentados supra 18 (ver pág. 72 y sig.), representado por uno de sus primeros sociogramas autógrafos de 1932; (3) los trabajos en organizaciones laborales desde los estudios del fundador del Movimiento de Relaciones Humanas, Elton Mayo 19 (Reynoso 2007 17), como la investigación de Fritz Roethlisberger y William J. Dickson en la famosa factoría Hawthorne de la Western Electric en Cicero, Illinois, entre 1927 y 1933 20 (Ibíd.); (4) la descripción de las redes ER –aleatorias- por Erdös y Rényi desde la década de 1950; y, actualmente (5) las Scale Free Network objeto de nuestro interés.

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Random versus Scale-Free Networks 21
(Ibid. Nota 7 de 3.3.3 pág. 53)

Debemos inicialmente caracterizar las redes LE; y para poder conocer su caracterización el modo más simple es compararlas con las redes ER.

En términos informacionales podríamos decir que mientras en las redes aleatorias hay una organización de conectividad de cierta simetría, en la de las scale free network hay un desequilibrio negentrópico.

RANDOMNETWORKS, which resemble the U.S. highway system (simplified in left map), consist of nodes with randomly placed connections […] with most nodes having approximately the same number of links. In contrast, scale-free networks, which resemble, the U.S. airline system (simplified in right map) contain hubs (red) nodes with a very high number of links. In such networks […] most nodes have just a few connections and some have a tremendous number of links 22 (Ibid.)

El desequilibrio significativo que demarca las redes LE –some nodes have a tremendous number of connections to other nodes, whereas most nodes have just a handful  23 (Barabasi / Bonabeau 2003 52)- frente a las ER en las que los nodos tienen aproximadamente un mismo número de conexiones, supone características particulares.

Reynoso resalta, entre otros, tres aspectos esenciales que diferencian redes LE de redes ER: el efecto de los pequeños mundos, el umbral de percolación y la robustez 24 (Reynoso 2007 48)

Por ejemplo, Internet es una red robusta pero frágil. Destruyendo el 80% de los nodos de menor conectividad seguirá funcionando; pero es muy sensible a los ataques selectivos que desconecten un hub importante de la red.

Podríamos afirmar que mientras mantiene una gran flexibilidad en la razón de sus nodos pequeños, la desaparición de un hub desencadena una catástrofe generalizada 25 (Thom 2008 118)

In general, scale-free networks display an amazing robustness against accidental failures, a property that is rooted in their inhomogeneous topology. The random removal of nodes will take out mainly the small ones because they are much more plentiful than hubs. And the elimination of small nodes will not disrupt the network topology significantly, because they contain few links compared with the hubs, which connect to nearly everything. But a reliance on hubs has a serious drawback: vulnerability to attacks 26 (Barabasi / Bonabeau 2003 56)

Otro de los aspectos comentados por Reynoso, el umbral de percolación cero 27 (Reynoso 2007 48) de las redes LE, es relevante al caso tratado por Moles de la difusión del mensaje cultural.

Mientras en las teorías clásicas de la difusión, de las epidemias por ejemplo, se pensaba que debe superase ese umbral de percolación mínimo para extenderse un virus -ya que de otro modo terminará extinguiéndose- la investigación en las redes libres de escala demuestran lo contrario.

Recently, though, Romualdo Pastor Satorras of the Polytechnic University of Catalonia in Barcelona and Alessandro Vespigniani of the International Center for Theoretical Physics in Trieste, Italy, reached a disturbing conclusion. They found that in a scale-free network the threshold is zero. That is, all viruses, even those that are weakly contagious, will spread and persist in the system 28 (Ibíd.)

Reynoso comenta que esta característica viral, buscada actualmente en múltiples modos de comunicación pública -[v]iral marketing campaigns, for instance, often specifically try to target hubs to speed the adoption of a product 29 (Barabasi / Bonabeau 2003 58)- ha contradicho, en la investigación reciente, el modelo clásico de difusión del flujo de los dos pasos popularizado por Paul Lazarsfeld, Elihu Katz y sus colegas 30 (Reynoso 2007 48).

En algunos escenarios, ciertamente, los formadores de opinión son responsable de dramáticos efectos de cascada; pero los modelos matemáticos recientes parecen comprobar que esas instancias son más la excepción que la regla: en la mayor parte de los casos, los influenciadores son sólo un poco más importantes que los individuos comunes (Watts y Dodds 2007). 31 (Ibíd.)

Este particular puede tener relevancia en la teoría de los micromedios de Sociodinámica de la cultura, y en el modelo sistémico de Csíkszentmihályi.

El último aspecto es sobradamente conocido por el experimento de Milgram. En 1967, Stanley Milgram ideó una nueva manera de probar la teoría, llamada el problema del pequeño mundo, que justifica su conocida expresión de seis grados de separación.

Si alguien tiene cien o mil conocidos (un número realista) y cada uno de éstos tiene otros tantos, cualquier miembro de la población humana estará entre unos ocho y unos diez pasos de distancia geodésica de cualquier otro. Esta es la esencia de la idea de los mundos pequeños 32 (Reynoso 2007 42); es un caso que vemos de manera aproximada en una red como puede ser LinkedIn.

¿Es la creatividad aleatoria, o es un proceso complejo en el que las redes de ítems se auto-organizan?

Resulta atractivo conjeturar x (Popper  1991) sobre hasta dónde dichos aspectos se pueden aplicar a lo que vamos limitando como creatividad en este texto. Sea entender como hubs o clusters de sentido las zonas de conexiones fáciles propuestas por Moles para su constelación de atributos, la trama misma de nuestro espíritu, atributo esencial de lo que hemos llamado moblaje del cerebro 33 (ver supra pág. 68); sea su descripción de la celebridad desde los  umbrales de percolación cero 34 (ver supra pág. 78) para explicar la difusión de innovaciones en nuestra red global; sea desde la descripción de un habitus de pequeño mundo, abierto a la conexión posible de lo distante a seis grados de separación, en las correlaciones de largo alcance  35 (Prigogine 1999 28).

Ley de potencia

Una relación de ley de potencia entre dos magnitudes escalares x e y es una relación que se puede escribir de este modo

y = axk

donde a (la constante de proporcionalidad) y k (el exponente de la ley de potencia) son constantes. Puede decirse que este exponente es la característica principal de la distribución, pues describe de qué manera cambia ésta como función de la variable subyacente. Por ejemplo, si el número de ciudades de cierto tamaño decrece en proporción inversa a su tamaño, el exponente es 1. Si decrece inversamente al cuadrado el exponente es 2, y así sucesivamente (Reynoso 2007 49)

Las redes ER presuponen distribuciones normales o Gaussianas (para mediciones continuas), o distribuciones de Poisson (para mediciones discretas) (Reynoso 2007 27), mientras que la distribución representativa de las LE es por ley de potencia.

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Random versus Scale-Free Networks

La inclinación de esa línea mide la dimensión fractal y, según afirman muchos, la complejidad del sistema (Reynoso 2007 49).

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Human Centered Design de IDEO pág. 41

Este nuevo modo de entender la distribución de fenómenos, entre los que se puede contar la difusión de mensajes, afecta al propio modo de entender sociológico. Las curvas normales son aún una forma de representación supuesta en los marcos teóricos de metodologías del Design Thinking como la que vemos supra; pero la preceptiva estadística de las ciencias sociales presupone erróneamente que esta clase de distribución es dominante.

Tratando el asunto Reynoso comenta.

[C]omo puede verse en ambas puntas de la curva, siempre hay muy pocos individuos altísimos y muy pocos también de bajísima estatura, o poquísimos genios y gente de poca inteligencia (o como se los llame). La diferencia entre los ejemplares extremos y el pico sería de menguada magnitud: cuatro o cinco órdenes como mucho, jamás del orden de los miles o los millones (Sornette 2006: 94). Dicho de una forma algo más rigurosa, aún en el extremo de aleatoriedad absoluta de una ley gaussiana, las desviaciones de la media mayores a unas pocas desviaciones estándar son muy raras, como si hubiera límites precisos a los grados de libertad del mismo azar. Desviaciones mayores a 5, por ejemplo, nunca se ven en la práctica. Es absolutamente obvio que una entidad caracterizada por este constreñimiento refleja muy pocas características de la vida real (Reynoso 2007 28).

Por lo tanto no hay una medida típica, ni hay valores promedios que describan el conjunto; para la estadística tradicional, esos sistemas son casi intratables. Por añadidura, las redes LE obedecen leyes de escala que son características de los sistemas que se auto-organizan (Reynoso 2007 28).

In that sense, the system has no “scale.” The defining characteristic of such networks is that the distribution of links, if plotted on a double-logarithmic scale [right graph), results in a straight line (Barabasi / Bonabeau 2003 53).

Un caso de la misma lógica  descrito por Moles lo comentamos anteriormente con respecto a los precios de las ediciones de lujo de la Divina Comedia de Dalí relacionado con el número de ejemplares (ver supra pág. 78) al aplicar el principio de Pareto (Reynoso 2007 52); o en la ley de Zipf (Ibid.)

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DEA_corujeira_reynoso2

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Estructura de mundo pequeño y una distribución de ley de potencia,
que ilustra la red de co-ocurrencia de un fragmento de Moby Dick.
(Reynoso 2007 55)

Esta distribución está entre las leyes más frecuentes que describen la invariancia de escala en muchos fenómenos materialmente disímiles (Reynoso 2007 49); la cuestión a partir de este punto del DEA será buscar el modo de encontrar estos patrones en lo que describimos como creatividad, y los límites que dicha renovación puede tener al definir una didáctica comunicacional de la innovación.

Hemos intentado en los capítulos previos desambiguar ciertos modos de hablar de creatividad; conociendo el sistema conceptual de Kant, el de Csíkszentmihályi y el de Moles, este último tratado en extensión para poder encontrar los matices de su teoría en los que ubicarnos en una perspectiva de la complejidad.

Desde las facultades del Genio y su Gusto a la evolución memética. Describiendo modos en los que comprender la creatividad en un marco comunicacional en el que entender la transmisión de originalidad mediante el uso de la palabra información.

Como hemos comentado las palabras son ambiguas; y la información como palabra demandará ser desambiguada en el proceso que se desarrolla en este DEA.

Por ahora, desde este punto del texto en el que nos asomamos a la experiencia metodológica de esta investigación, mantenemos los límites que hemos delineado en dichos sistemas conceptuales y funciones descritas.

En el próximo capítulo, partiendo de la descripción de circuitos de difusión cultural hecha por Moles en Sociodinámica de la cultura, testaremos, mediante la investigación de una organización creativa referencial del ámbito del diseño contemporáneo en España -erretrés-, el Análisis de redes sociales (ARS).

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Ejemplo de diagnóstico usando Análisis de Redes Sociales (ARS) pincha aquí

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DEA, introducción

Introducción.

Quisiera iniciar esta lectura con una sinopsis a modo del recorrido esquemático de sus páginas, para explicitar con claridad su estrategia y objetivos.

EL OBSERVADOR

El capítulo 0 comienza con la descripción de José Manuel Corujeira como creativo profesional, diseñador y docente mediante un c.v. esquemático.

Posteriormente pasamos a la descripción de sus cursos de doctorado en 276 y la descripción pormenorizada de tres ejercicios de metodología de investigación realizados en algunos de los trabajos presentados: Observación para D. Juan Antonio Gaitán, Indicadores para D. José Antonio Alcoceba y Documentos para D. Francisco Bernete.

Comentamos tras ello la dirección de este DEA por D. Juan Antonio Gaitán durante el periodo de investigación, marcando los centros organizadores 1 que introdujo en mi proceso de búsqueda: la innovación es la información de la entropía, existe la comunicación sin significación explícita del emisor, la comunicación es un modo de gestión de un sistema caórdico.

Se cierra el capítulo con una somera descripción de las aplicaciones didácticas profesionales que he desarrollado gracias a  los conocimientos adquiridos: entre otros; IED Toolkit, la asignatura de metodología de la innovación para IED Másteres online, y el proceso y metodología de innovación organizacional diseñada para la consultoría estratégica erretrés.

Parte de este último caso será ampliado en el DEA como objeto en la experiencia de investigación.

DEA

Capítulo 1: ¿por qué?, ¿cómo?, ¿para qué de este DEA?

LIMITACIÓN DEL FENÓMENO POR CAMPOS TEÓRICOS

Tratamos inicialmente de focalizar nuestra meta delimitando dos aspectos del fenómeno que queremos usar de coordenadas de diferencias en el campo de la creatividad.

Primero en el capítulo 2 tratamos de comprender la creatividad desde un marco en el que sea descrita en un contexto sociológico. Comentamos la creatividad sistémica de Mihály Csíkszentmihályi, ampliando su categoría de personas creativas con la de creativo profesional. Con ello hablamos de la problemática del sujeto y el Gusto, introduciendo el concepto de instituciones mediadoras de la creatividad.

Tras esto, en el capítulo 3, tratamos de comprender la creatividad desde un marco en el que sea descrita en un contexto comunicacional. Comentamos la Sociodinámica de la Cultura de Abraham Moles, su teoría informacional del mensaje, su concepto de originalidad y su propuesta de una cultura mosaico. Con ello hablamos de mensajes, códigos, repertorios y circuitos creativos, introduciendo la problemática de la comprensión  y el contexto en comunicación.

Presentamos a continuación una ampliación a lo dicho con la teoría de las Scale Free Networks de Albert László Barabási, que aplicamos en los circuitos creativos comentados por Moles en su obra.

Este es un proceso de desambiguación.

OBJETO DE ESTUDIO

En el capítulo 4, tras describir el objeto de estudio que acotamos, introducimos el Análisis de Redes Sociales (ARS) comentando inicialmente las aportaciones de Moreno y Mayo a la metodología de investigación.

Tras ello hablamos pormenorizadamente de los indicadores de la centralidad fundamentales en las técnicas que vamos a comentar: el grado, la intermediación y los vectores de una red.

Comentamos procedimentalmente un par de softwares de investigación en análisis de redes sociales: el UCINET®, de trabajo con matrices; y el NETdraw, de visualización de datos.

Esta introducción de método será aplicada en el capítulo 5 para la descripción de la investigación realizada en la empresa erretres, objeto de este DEA.

Describimos en dicho capítulo las técnicas de extracción y procesamiento de datos, así como los algoritmos de análisis y los layout de visualización necesarios para la investigación: la red de emails de los miembros de la organización durante tres semanas de julio de 2012, y 8 sesiones de observación sistematizada presencial del mismo mes.

Como ejercicio, podemos decir que sigue la propuesta de Moles de estudio de circuitos creativos en su Sociodinámica de la cultura, en base a contenidos metodológicos y teóricos expuestos por el autor; por ejemplo, la sociometría de Moreno o la ley de potencia, tratados por Moles en el texto comentado y pertenecientes a los prolegómenos del análisis de redes sociales y las Scale Free Networks.

Este es un proceso de asignación.

APLICACIÓN

Mostramos en el capítulo 6 las visualizaciones e indicadores definidos en el diseño metodológico aplicado al caso descrito.

Comentamos las unidades de centralidad de la red y el stress comunicacional de algunos miembros en su egoNet. Con ello trazamos la estructura informal de la organización relacionada con sus interacciones comunicativas, en el periodo observado.

Para cerrar el capítulo mostramos la relación de los objetos tratados con la distribución por ley de potencia; y comentamos algunos efectos de esta curiosa ley, tan “de moda”, como el long-tail.

LÍMITES EN ESTE DEA

El capítulo 7 y el 8 son una reflexión sobre las metodologías y técnicas empleadas con relación a los potenciales de conocimiento del marco teórico necesario.

Como caso de reflexión retomamos la teoría de Cultura Mosaico de Moles y su problemática frente al contexto en comunicación; así como hablar de los límites de significación en base a los teoremas de Shannon.

La meta es el aprendizaje y la localización de la falsedad y el error, así como de la pertinencia y efectividad de los objetos y técnicas para la aprehensión del fenómeno creativo que buscamos conocer; mediante la heurística que aproxime metodologías a hipótesis empíricas que se integren en un marco comunicacional para una didáctica de la innovación.

PROPUESTA DE AMPLIACIÓN DEL MARCO TEÓRICO

El capítulo 9 abre una propuesta de teoría del creativo profesional del XX basada en el proceso de actualización estadística de la obsolescencia planificada, en una creatividad de la diferencia.

El objetivo del capítulo 10 trata de localizar una epistemología de la complejidad que posibilite una arquitectura empírica de la experiencia y una metodología de investigación formalizada en unas funciones cuantitativas, acceso al ámbito de la falsedad y del error de una teoría y de una técnica.

Para ello delineamos el concepto de ámbito en una teoría de la medida de Popper, y generamos una matriz de descubrimiento 2 de los errores técnicos y las falsedades teóricas que pueden ser objeto de detección y mejora mediante una metodología de gestión del deuteroaprendizaje creativo.

Hablamos entonces del contenido empírico de los enunciados de una teoría y de la teoría de la experiencia de Popper, proyectándola hacia el concepto de complejidad organizada de Weaver y la investigación en Scale Free Networks realizada.

El objetivo del capítulo 11 trata de conseguir unos conceptos actualizados al hablar de creatividad. En el campo marcado por las problemáticas comentadas en los límites de este DEA,  y lo aprendido en esta experiencia, buscamos la síntesis lógica mediante una teoría de la relevancia creativa y un conjunto de definiciones; aplicando la propuesta de teoría comunicativa-inferencial de Dan Sperber y Dreidre Wilson al caso de la creatividad.

HORIZONTES DE TESIS

El horizonte –relativo- siempre es brumoso al observador, o al explorador.

En este último capítulo 12 introducimos someramente el caso de las metodologías de la innovación que proliferan en la actualidad y que han llegado a ser parte importante de mi desempeño profesional presente. Didácticas participativas ancladas como prácticas a los nuevos modos del hablar de creatividad.

Comentamos, sobre lo dicho, los bocetos iniciales hacia lo que podría representar el reto de la tesis, que intenta generar una hipótesis que false la identidad entre el aprendizaje automático de sistemas informáticos, como es WATSON de IBM, y la creatividad en el quehacer creativo de los grupos humanos.

Y sobre esa diferencia tratar de diseñar una didáctica que nos enseñe a mejorar en el aprender  creativamente (aprender a aprender).

Este es un proceso de enriquecimiento.

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(para ampliar la imagen pincha en ella)

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Innovación organizacional: @erretres_design, visualización de datos

Voy a subir unas primeras visualizaciones de la investigación en redes sociales que forma parte de la I fase del proceso de innovación en erretres, consultora de identidad y diseño fundada en el año 2002 por Pablo Rubio Ordás en Madrid (su web aquí).

Las imágenes representan la investigación de la red de email de la organización durante tres semanas de julio; y una primera aproximación a una observación sistematizada de las interacciones comunicativas del equipo de diseñadores, directores de arte, medios, producción, project manager y dirección, realizada durante 6 sesiones en las oficinas de erretres.

Empezaremos observando unas visualizaciones de datos que pertenecen a la red de email y cerraremos con la primera de la serie de imágenes de la observación sistematizada, investigación que he empezado hoy y de la que subo representaciones de un único día.

Hay un par de cosas que deben de conocerse para entender las imágenes que van a ver.

Por un lado los objetos representados:

NODOS: Cada uno de los círculos que se representan en la imagen es una persona de una organización que está en la red de erretres (como entorno de clientes, proveedores, medios, etc…; o como la propia organización de erretres).

Hay que tener en cuenta que los números del 1 al 9 en los nodos representan a las personas del equipo de erretres.

1. Dirección
2. Medios, internacionalización, rrpp
3. Project Manager
4. Administración y producción
5. Dirección de arte grupo 1
6. Dirección de arte grupo 2
7. Diseñadora comodín
8. Diseñadora grupo 1
9. Diseñador grupo 2

INTERACCIONES: Las líneas que van de nodo a nodo son las interacciones comunicativas registradas, sea mediante un correo en la investigación de red de emails o mediante una interacción presencial en el estudio durante la observación sistematizada.

Por la configuración de nodos y relaciones podemos identificar un tipo especial de nodo:

Hub, es un nodo con un número muy elevado de interacciones con relación a la conectividad de otros nodos (ver nota al final).

También hay que conocer 2 de los indicadores fundamentales en el momento de describir la centralidad de una estructura de red.

CENTRALIDAD (ver más aquí)

Degree: es el número de interacciones que gestiona cada nodo. Si un nodo ha mandado 3 mails y recibido 5 su Degree es 8; inDegree de 5 y outDegree de 3. En castellano se emplea conectividad.

Betweenness: es el número de veces que un nodo aparece en el camino más corto entre otros nodos. En castellano se emplea un término que explica claramente su función: intermediación.

El Degree nos permite conocer la densidad del flujo de datos por la red, la máxima cantidad de datos en los nodos. El Betweenness nos permite conocer cuales son los nodos por los que pasa rápidamente la información en la red. Son grandes puentes entre grupos de nodos en los que suceden múltiples acciones.

La centralidad mediante sus indicadores nos permite comprender el flujo de información y los cuellos de botella.

CLUSTER

Un cluster es un grupo conectado de hubs y nodos que comparten flujos de información. En una red puede haber diversos conjuntos de clusters disipando información del proceso en distintos patrones.

En esta investigación vamos a emplear la generación de visualización de datos de clustering mediante Girvan Newman (ver más aquí) de NETDRAW.

VISUALIZACIÓN

En esta presentación de imágenes hemos empleado NETDRAW para visualizar tablas que hemos generado en UCINET.

Los tipos de visualización que vamos a emplear (layout) son:

Spring Embedding: nos muestra la red con relaciones de interacción, pero separa los nodos y permite la visualización de todos los actores de la red; al espaciar los componentes hace menos difícil percibir patrones.

MDS gower: es un tipo de visualización mediante Multi Dimendional Scale, permite imaginar las interacciones en un espacio topológico (ver aquí) dependiendo de los indicadores de centralidad y características de las interacciones.

MDS Scaling/ordination: otra de las visualizaciones MDS realizadas por NETDRAW.

(MDS ver más aquí)

Pasamos a las visualizaciones.

Interacción mail.

(para ampliar las imágenes, pincha en ellas)

Disfrutar de la red como de una configuración casi cósmica, la red de emails de 15 días.

En la visualización usamos el Layout Spring Embedding para visualizar todos los nodos, hemos agregado los nodos de los miembros de erretres en naranja y el entorno en gris.

En esta visualización hemos aplicado a las líneas de interacción un valor de intensidad por fuerza de relación, si mandas más mail entre esos nodos la representación de la línea es más intensa.

Ahora nos aproximamos a los nodos de la red anterior donde vemos representados los miembros de erretres. Podemos comprobar por el color de los nodos los diversos roles: rojo, dirección; azul, medios…; amarillo, project manager; gris, producción…; rosa, grupo creativo 1; verde oscuro, equipo creativo 2; verde claro, diseñadora comodín.

La misma visualización en la que agregamos la intensidad de línea por fuerza de interacción.

Del análisis de redes sociales de email dibujamos la estructura de centralidad de la organización, los nodos con mayor estress comunicacional.

Para ello nos basamos en el indicador de degree, que señala en número de interacciones entrantes y salientes; y del de betweenness, que señala la intermediación de un nodo en los procesos de red generales, las veces que un nodo es vínculo en procesos de red. Para ampliar las imágenes, pincha en ellas.

Evolución de los indicadores de Degree en tres semanas

Evolución de los indicadores de Betweenness en tres semanas

La configuración de la red del sistema, organización erretres más entorno de clientes, proveedores, rrpp, medios…. resulto muy dispersa pero con diversos clusters y varios nodos hubs.

Volviendo a la visualización de la red completa, mostramos en esta imagen los nodos y su Degree. Los nodos más oscuros son los nodos con degree más alto.

En la imagen superior la configuración según Betweenness, como la anterior los nodos más oscuros tienen en betweenness más alto.

Al hacer el análisis de agrupamiento Girvan Newman, comprobamos los clusters que se generan con esa configuración de Degree y Betweenness para estas semanas de mail.

Podemos apreciar el cluster que conecta con el hub nodo 2 (azul); el cluster que se mantiene por la interacción de los hubs 4 y 3 (negro) ; y el cluster del equipo creativo conectados por el Hub nodo 1 (naranja)

Cambiamos el layout a las opciones de NETDRAW Graph theoretic Layout / gower.

Perciban la configuración topológica (ver aquí) que muestra el layout. Casi se puede ver la forma en el espacio de relación de intensidades de información en/tre los componentes. Los colores de los nodos del equipo muestran los clusters que vimos.

Se visualiza perfectamente el clique (ver aquí) de los hubs de mayor centralidad en la organización (2,4,1), atractores de los clusters. Se ve en la representación de intensidad en las líneas en forma de triángulo central en la topografía.

Esta otra visualización mediante Scaling/ordination en la que podemos percibir la gravitación de los hubs de la organización. Los colores de los nodos del equipo muestran los clusters que vimos. visualizamos por tamaño del nodo la relación organización / entorno, la organización muestra los nodos más grandes.

Comprueben de nuevo las distancias relativas de los nodos hub de la red, 2, 4, 1. Al colorear los nodos por cluster comprobamos que el naranja es más intenso y difuso. El cluster negro apoyado en dos hubs (el 4 más intenso) y el azul con una dispersión de baja intensidad.

Para cerrar la visualización a los datos de la red de email, volvemos a la visualización Spring Embedding, con una visión cenital de la red.

Podemos visualizar tras el análisis previo la estructura de comunicación de la red de emails. El cluster naranja del equipo creativo; el cluster de interacción de los hubs 4 y 3 en negro, gestionando la producción y  control de calidad de proyectos; el cluster del hub 2, azul, abriendo la organización desde el social networking.

Cada cluster describe en la visualización aspectos relevantes de la organización y su comportamiento actual por medio de la interacción virtual. La complejidad de la organización interna del equipo creativo, el sistema de doble atractor de los hubs 3 y 4 y su compleja organización en red, la focalización difusa del hub 2.

Interacción Presencial.

Las imágenes a continuación son la representación de la red interna de interacciones en las oficinas de erretres.

Tengan en cuenta que son las primeras representaciones, más bien son el resultado del ejercicio que he realizado para saber cómo trasladar los datos del formulario de observación que usé en las sesiones, a las visualizaciones.

Para ello he procesado la información del primer día de la investigación y he generado las tablas en Ucinet. Lo que sigue es la visualización de esa primera tabla desde NETDRAW; está cargada de errores en el momento de extraer los datos, por lo que las visualizaciones no son correctas.

Teniendo en cuenta eso, y el hecho de que es la representación de un único día de la serie; es relevante por la diferencia estética en la visualización y la información de la propia organización en su interacción comunicativa.

En esta primera imagen en layout Spring Embedding los miembros de erretres.

La propia representación pasa a percibirse de una manera diferente, no sé si les pasa. Para mí la cosa adquiere un tono como de microscopio, no ya de telescopio.

La red de interacciones presenciales muestra evidentemente un número de nodos más bajo. Son los miembros de la organización en el espacio de trabajo.

Los nodos se muestran por color de rol: dirección negro; medios…, gris claro; project manager, azul oscuro; producción…, gris oscuro; grupo creativo 1, azul claro; grupo creativo 2, naranja; diseñadora comodín, verde claro.

Las líneas muestran la intensidad de interacción, así los mas intensos son los que que tienen las lineas más gruesas.

Visualizamos la misma red con layout Gower. Podemos apreciar de nuevo la percepción topológica de la red. La intensidad entre los grupos creativos 1 y 2 (nodos azul claro y naranja  ), la interacción 5, 3, 7 en el caso de la finalización de un proyecto.

Visualización de Degree, los nodos más oscuros son los nodos con indicador más alto.

Visualización de Betweenness, los nodos más oscuros son los nodos con indicador más alto.

Visualización con el MDS Scaling/ordination -multidimensional scale- con los nodos mostrando el indicador de Betweenness por color, los nodos más oscuros son los nodos con indicador más alto. Las líneas muestran intensidad de interacción.

Visualización con el MDS Scaling con los nodos mostrando el indicador de rol: : dirección negro; medios…, gris claro; project manager, azul oscuro; producción…, gris oscuro; grupo creativo 1, azul claro; grupo creativo 2, naranja; diseñadora comodín, verde claro.

Esta última imagen muestra la organización de los nodos con respecto a su ubicación espacial en el estudio.

Espero que hayan disfrutado del “cosmos de los data”.

Nota: La configuración de hubs en la red de email de erretres parece confirmar que es una Scale Free Network.

Por curiosidad, al analizar la red de mails de esta fase de investigación, pudimos hacer una aproximación al modelo de distribución de los email Outdegree comprobando la significativa representación de una distribución de ley de potencia, con un long tail 20/80. Este aspecto nos permite entender la configuración de comunicación como Scale Free Network.

Gráfica de OutDegree

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Redes y complejidad

Hola amigos,

les subo el texto

Redes libres de escala en ciencias sociales: Significado y perspectivas de Carlos Reynoso. Espero que lo disfruten:

Para descargar el pdf pincha aquí

Saludos

 

 

Social Network de Historia de la Filosofía

Pincha la imagen para ampliarla

Hola amigos,

tenía en mente usar las herramientas de Social Network Analysis para hacer este proyecto, pero ya está hecho. Así que un paso más en el momento de intentar definir un “memoma”, si esto es posible.

Aquí el vínculo al site donde encontré el asunto: http://drunks-and-lampposts.com/2012/06/13/graphing-the-history-of-philosophy/

Saludos y hasta pronto