Artículo
En este trabajo se propone un método para caracterizar la calidad de las estructuras que surgen en redes de origen social, en términos de la homogeneidad de los agentes que integran esas estructuras o grupos. Las técnicas propuestas fueron pensadas para redes con pocas conexiones (sparse networks) en las que pueden determinarse grupos conectados entre sí y aislados del resto (los clusters de la red), aunque son inmediatamente extendibles a redes más densas, donde los grupos se determinan mediante métodos de detección de comunidades. Los grupos se evalúan de acuerdo con su similaridad u homogeneidad interna, con base en un conjunto pequeño de variables categóricas conocidas para todos los agentes de la red, del tipo TRUE/FALSE (pertenece o no a la categoría), que no fueron usadas en la definición de la red y que no necesariamente son disjuntas. Comparando cada grupo con lo esperado si las conexiones hubieran surgido por azar, podemos evaluar el grado en que la presencia de una categoría dentro de este, difiere de la aleatoriedad. Sin embargo, grupos con presencia fuerte de dos categorías que no se vinculan entre sí en la población completa no son consideramos como aceptables. La aplicación específica de esta metodología busca caracterizar las relaciones relevantes en un sistema de individuos mediante redes y conocer las estructuras emergentes para ordenar prioridades en la investigación de personas desaparecidas, ya que brinda conexiones, vínculos, recorridos y nodos, que pueden facilitar la comprensión del contexto y modo en el que operó la última dictadura militar argentina, en la provincia de Tucumán. In this work, we propose a quality characterization of the structures arising in social networks, in terms of the homogeneity among the individuals belonging to those structures or groups. The proposed techniques are intended to be used in sparse networks, in which isolated groups of agents (clusters) emerge, but can be directly implemented for more dense networks, with communities are detected by any method. The group quality is quantified in terms of their inner similarity or homogeneity, based on a small set of TRUE/FALSE (belongs or not belongs to the category) categorical variables, known for all elements in the network, which were not used previously in the network definition, and also they are not necessarily disjoint. The methodology is to compare each group with what could be obtained if the connections were randomly assigned, to quantify each category’s presence in that group, but also taking into account that categories should not mix too much if they do not mix in the whole population. The specific application of these methodologies aims to take advantage of the network characterization, helping to make priority rankings in the investigation of missing people, because it gives connections, bonds, paths and nodes that to help to understand the operational framework of the last Argentinian civic and military dictatorship, in the Tucumán province.
Cohesión de las estructuras resultantes en redes sociales: estudio de caso sobre la desaparición de personas en la Provincia de Tucumán
Título:
Cohesion of the resulting structures in social networks: case study on the disappearance of people in the province of Tucumán
Salgado Corrado, Ariel Olaf
; Fumagalli, Mariella; González Simonetto, Analia Andrea; Ibañez, Alejandra; Bernardi, Patricia; Somigliana, Carlos; Salado Puerto, Mercedes; Caridi, Délida Inés
Fecha de publicación:
12/2020
Editorial:
Universidad Nacional Autónoma de México
Revista:
Inter disciplina
ISSN:
2448-5705
Idioma:
Español
Tipo de recurso:
Artículo publicado
Clasificación temática:
Resumen
Palabras clave:
REDES
,
CLUSTERIZACION
,
SIMILARIDAD INTERNA
,
VALIDACION EXTERNA
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Citación
Salgado Corrado, Ariel Olaf; Fumagalli, Mariella; González Simonetto, Analia Andrea; Ibañez, Alejandra; Bernardi, Patricia; et al.; Cohesión de las estructuras resultantes en redes sociales: estudio de caso sobre la desaparición de personas en la Provincia de Tucumán; Universidad Nacional Autónoma de México; Inter disciplina; 9; 23; 12-2020; 83-96
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