# Sesión 3. Análisis de redes sociales

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Sesión 3. Análisis de redes sociales
Técnicas y Herramientas de Apoyo a la investigación (THA) II. Técnicas de Investigación Cualitativa Sesión 3. Análisis de redes sociales Alejandra Martínez Monés Noviembre 2009

Social network analysis (SNA)
Considers relations and mutual effects of actors within groups and organisations Based on empirical data Different levels of analysis (individual, sub-group, community) Formal methods, mainly based on graph theory and graph algorithms Fundamentals were presented as „Sociometry“ (Moreno, 1951) Sociogram Sociomatrix

Social network analysis Social network

Social Network Analysis Graphical representation - Sociograms

Social network analysis Types of networks

Application areas of SNA for computer science
Human oriented disciplines Computer supported collaborative learning (CSCL) Computer supported cooperative work (CSCW) Network Analysis Identification of bottlenecks in computer networks Fault-tolerance and –handling in distributed systems Knowledge Structures Growing interest in analysis of dynamic knowledge structures, such as Wikipedia

Social network analysis Some indicators

Indicators - Examples Individual:
Degree centrality: Activity of a node C D (ni) = d(ni) =  xi+ Normalized degree centrality C’D (ni) = d(ni) / (g-1)

Indicators - Examples Global: Density: Global activity of the network
 = 2 L / g (g -1) L, number of links; g, number of nodes Degree Centralization: Dependency of a single actor CD = 1<=i<=g [CD (n*) – CD( ni)] / (g-1) (g-2), CD (n*) = maxiCD( ni)

Social Network Analysis Sociograms
Who is central in this network?

SNA – visualisation techniques
= 24,45% CD = 63,6% Teacher Group 1 Group 2 Group 3 Intra-group Inter-group CD (x00) = 81,9 % CD (x21) = 9,1 % CD (x32) = 9,1 % Además, los grafos pueden representarse en forma de sociogramas, que, mediante el uso de atributos de color, y de algoritmos para situar los nodos de forma significativa, facilita el análisis de las relaciones. En concreto, en este trabajo se ha propuesto el uso de algoritmos de escalamiento multidimensional, que situa los nodos en el espacio, de forma que las distancias euclídeas entre los actores reflejen la distancia entre ellos, según la relación considerada. Por ejemplo, como se ve en la figura, podemos ver que el uso de colores permite distinguir los nodos según un atributo que indica el grupo al que están asignados los alumnos, o si el actor es el profesor. Los enlaces azules representan relaciones intragrupo y los rojos, intergrupo. La red recuerda un poco la forma de una estrella alrededor del actor x00 (profesor). Esto se refleja también en los indices de densidad y de centralización. El uso de MDS permite identificar como se distribuyen los subgrupos según su grado de interrelacion y también a los actores más activos son los más activos globalmente, y los menos activos, que se situan en posiciones perífericas.

Data Collection and Transformations
Computer-mediated communication Discussion Forums Mailinglists Web 2.0 applications, such as xing, facebook etc. Archival records / artifacts Bibliographies Wikis Versioning systems (e.g. CVS) Automatically processable Potential for transformation between differenet network types

Limitations of the method
Frequently not all of the interaction takes place inside a computer environment People going for a coffee and discussing their homework Interpretation is hard without „insider knowledge“, i.e. replication is difficult Combination with other methods is useful  „triangulation“

Example – AO case study BSCW Density =17,54%  = 35,48%
Subproject 2 Final project Density =17,54%  = 35,48% Centralization CD=87,03% CD= 68,21% Indirect networks through BSCW Ahora, ¿se dio colaboración a través de BSCW? En la figura se muestra una red de uno de los subproyectos, en concreto el subproyecto 2, y de la fase final, donde los grupos colaboran a nivel de cliente. Se muestran solo los alumnos pertenecientes a uno de los tres turnos de laboratorio. En el primer sociograma se observa una red con poca densidad y muy centralizada alrededor del profesor. Esto significa que BSCW fue utilizado fundamentalmente para recoger información dejada por el profesor. El resto de gráficos d los subproyectos ...

SNA Software UCINet – Whole Network Analysis
NetDraw – Visualization Pajek – Network Visualization (Large Networks) SAMSA – SNA applied to CSCL scenarios

SNA tools - SAMSA Other SNA tools (UCINET NETDRAW) DL file Actions
Participants Teacher / evaluator Other SNA tools (UCINET NETDRAW) Interaction through the computer DL file Answers to questionnaires Configuration parameters Sociograms CSCL tool QUEST Interaction maps Sociometries Event logs Actions (Generic XML format) SNA indexes SAMSA

SAMSA - Example Raw source data (BSCW logfile)
User:[158009, 'stm1x06'] object:[162008, 'stm1x04_Diagrama_Estados'] Type:ReadEvent Time: Members:[[158339, 'stm1x17', 'l5QcDnyhBmzkc'], [158099, 'stm1x09', 'SgBa8D7t4R3XQ'], [116766, 'stm1x00', 'Q5OG42nMsUCog'], Path: [[158012, ':stm1x06'], [156970, 'Ingeniería de software (03/04)'], [158541, 'El proyecto de la herramienta de encuestas'], [160233, 'Elaboración (primera iteración)'], [161426, '6. Diagramas de Estado']] On:[161426, '6. Diagramas de Estado'] Touched:[158012, ':stm1x06'] Icon:'/bscw_resources/icons/e_read.gif' Class:Document Content:application/pdf User:[158249, 'stm1x14'] object:[161927, 'stm1-junio03.pdf'] Type:ReadEvent Time: Members:[[158339, 'stm1x17', 'l5QcDnyhBmzkc'], [158099, 'stm1x09', 'SgBa8D7t4R3XQ'], [116766, 'stm1x00', 'Q5OG42nMsUCog'], [158129, 'stm1x10', 'kn/7H8eEIaSD6'], [157859, 'stm1x01', '8zEhF2Cl/XRlI'], [158399, 'stm1x19', '2GUzLTh.vkZNw'], [158009, 'stm1x06', '.MH/OmIqgz7HQ'], [158039, 'stm1x07', 'nhiUpoSQdFnWA'], [158249, 'stm1x14', 'bMckxPSGUQwts'], [158429, 'stm1x20', 'zpRVdxqaDKDkw'], [157979, 'stm1x05', 'qpE8BEv6DvK1M'], [158159, 'stm1x11', 'Ttibbr4C9YDdw'], [158309, 'stm1x16', 'gwkeGlWoNsn3Y'], [157949, 'stm1x04', 'ZbRd75nzzT39c'], [158219, 'stm1x13', 'dI/2GRyZPEbbI'], [158369, 'stm1x18', '1VpwTzrnjvteI'], [157919, 'stm1x03', 'JtWyaVVOJNo7E'], [158279, 'stm1x15', 'dE2Y.IRtuK30g'], [157889, 'stm1x02', 'xyAQS9GZf62Es'], [158069, 'stm1x08', 'wksiMtOrd/PK2'], [158189, 'stm1x12', 'RwmThVDSMhk0g']] Path:[[158252, ':stm1x14'], [156970, 'Ingeniería de software (03/04)'], [158473, 'Material académico'], [158531, 'exámenes']] On:[158531, 'exámenes'] Touched:[158252, ':stm1x14'] Icon:'/bscw_resources/icons/e_read.gif' Class:Document Content:application/pdf

SAMSA - Example XML “generic” format
<ACTIVITY id="SP1“ act-goal="Subproyecto 1"/> <SESSION date="09/10/2001"> <ACTION> <ACT.TIMESTAMP>08:42</ACT.TIMESTAMP> <ACT.SOURCE ref="laox38"/> <ACT.DESC> <ACT.IND> <ACT.IND.DOC type="ReadEvent"> <DOC key="47951" type="Note"> <DOC.PATH>:laox38</DOC.PATH> <DOC.PATH>Curso </DOC.PATH> <DOC.PATH>GENERAL'],[17938, ]</DOC.PATH> <DOC.PATH>Comentarios ... </DOC.PATH> <DOC.PATH>SERIA MAS ... </DOC.PATH> <DOC.CONTENT>None</DOC.CONTENT> </DOC> </ACT.IND.DOC> </ACT.IND> </ACT.DESC> </ACTION>

SAMSA - Example Social Network (SAMSA output)
DL N=19 FORMAT = FULLMATRIX DIAGONAL PRESENT LABELS: x00 x21 x22 x23 x24 x25 x26 x27 x28 x29 x31 x32 x33 x34 x35 x36 x37 x38 x39

SAMSA - Example SNA indexes (SAMSA output)
GRUPO OUTDEGREE INDEGREE OUTFARNESS INFARNESS OUTCLOSENES INCLOSENESS x , , , , , ,82 x , , , , , ,26 x , , , , , ,00 x , , , , , ,78 x , , , , , ,93 x , , , , , ,93 x , , , , , ,09 x , , , , , ,93 x , , , , , ,93 x , , , , , ,67 x , , , , , ,56 Densidad normalizada: 14,33 % Densidad: 29,53 % La centralizacion(InDegree): 97,84 % La centralizacion(OutDegree): 226,85 %

SAMSA - Example Sociogram (NetDraw)

Tools - Quest Quest (Questionnaire web-based tool)
Contact person: Eduardo Gómez Sánchez

Tools - Quest Actions (XML) NUD*IST QUEST SAMSA Teacher / Participants

Quest Set of tools for: Managing complete lifecycle of questionnaires Editing Web Publishing Filling in and results storing Results processing Managing “administrative” aspects Course definition Group formation At GSIC we use it for supporting collaborative learning scenarios

Quest QuestFormCreator: Java Stand-alone application
Visual questionnaire authoring tool Questionnaires can be saved as: HTML file (for communications) XML file (for web publishing)

Quest Quest questionnaires: Divided in sections
Each section composed of questions: Free text Numeric Checkboxes Choice list Matrix

Design of questionnaires QuestFormCreator

QuestServer Web application Client side
Web browser: FireFox as best choice

Creates/removes students, removes courses Teacher Creates/removes courses Invite/remove students/teaches Creates groups Publishes and closes questionnaires Publishes results Requests results files Student Fills questionnaires in, browses tables with results

(Interactive Learning Observer for Computer Analysis)
Tools - Iloca Iloca (Interactive Learning Observer for Computer Analysis)

Taller Buendía Palencia Nª Alumnos/as: 21 P C P.P.O Grupo 08 C P Grupo 07 P Grupo 06 C P Grupo 05 P.P.O P Grupo 03 Grupo 04 P P.P.O P Grupo 02 Profesor C Conceptos a observar: P.P.O: Preocupado por el observador CyL: Colabora y se levanta para hacer cosas. T: Teclea. T/R: Teclea con el ratón. NT: No teclea. C: Colaboran CyP: Contesta y pregunta. S.: Solo P.: Pregunta A.: Aclaraciones de Yannis A C.: Aclaración conjunta. I.D.: Intervención en el debate. R.: Ratón A. en Y.: Aclaración en el ordenador de Yannis. I.: Intervención I/O: Intervención sobre el comentario de otro grupo. Zona de reunión Interacción con…

Tools - Overview iloca Actions (XML) NUD*IST QUEST SAMSA Teacher /