3. Informática y Matrices.

La herramienta que se utiliza para ordenar la información de archivo en datos adecuados para aplicar modelos de A.R.S. es la computadora, a través de un software especializado.[1] Se debe mencionar que existen una gran cantidad de programas informáticos que permiten generar visualizaciones mediante la introducción de matrices relacionales. Empero, para las imágenes que se pueden encontrar en el presente artículo se utilizó Pajek.[2] Este programa se ha mantenido a lo largo de muchos años como estándar del A.R.S., permite realizar un gran número de operaciones sobre las matrices y tiene gran cantidad de cálculos bien definidos matemáticamente en su manual. También se debe apuntar que es un software que no demanda una computadora de última generación; los requerimientos de sistema son bastante racionales, llegando a funcionar en sistemas anticuados, pues su tamaño es reducido y puede ser instalado en sistemas con poca memoria (tanto en el disco duro como en RAM).[3] Aunque estas ventajas influyeron en la elección del software, debo aclarar que normalmente recomiendo su utilización por una razón mucho más simple: Pajek es un software libre.

También es preciso anotar que existen muchos buenos programas para generar visualizaciones de redes sociales, como Gephi, UCINET y VennMaker[4]. Es más, al ser más modernos en su concepción, creo que superan a Pajek en simplicidad de uso, pues su interfaz gráfica es más amable con el usuario final. Los dos últimos conllevan, sin embargo, un costo para ser instalados. Para finalizar este punto, se debe señalar que todos los programas aquí mencionados, junto con otros tantos que existen,[5] tienen sus ventajas y desventajas respecto a la utilización y resultados producidos. Al final del día, el escoger uno u otro se debe al gusto personal, así como a las limitaciones materiales que imponen las investigaciones.

Ahora bien, la información requerida para construir matrices de redes sociales (que posteriormente pueden ser transformadas en socio-gramas) no difiere mucho de ciertos datos estadísticos que son utilizados en la mayoría de las investigaciones. Estos datos, convencionalmente, consisten en arreglos de mediciones. El arreglo se representa mediante filas y columnas; las filas del arreglo son los casos, las columnas los atributos o variables. La Tabla I muestra un ejemplo de este tipo de arreglos:

Tabla I. Ejemplo: Arreglo por columnas y filas (tabla de datos).

La finalidad de esta manera de representar los datos es que el arreglo muestre las semejanzas y diferencias de las variables en su distribución entre los casos. Los datos así organizados nos informan, por ejemplo, que María es una mujer de 30 años. En realidad, estamos describiendo las características intrínsecas de los personajes; sus atributos.

De la misma manera que estos datos ordenados en columnas y filas (tablas de datos), la información que se utiliza en A.R.S., en su forma más pura, consiste en un arreglo mediante columnas y filas. Las filas representan observaciones. Las columnas del arreglo representan el mismo grupo de observaciones. Cada celda del arreglo describe una relación entre los actores. La Tabla II presenta un ejemplo de la manera en que se organiza una matriz de datos relacionales:

Tabla II. Ejemplo. Matriz de una Red Social.

Para el caso de este pequeño ejemplo, a cada uno de los participantes en el arreglo se le pidió que declarase a quien conocía dentro del grupo. Hay sólo cinco personas en el grupo, los mismos que aparecen en la Tabla I. En caso de que existiese una relación declarada entre un par de participantes, se codificó con un número 1 en la intersección entre la columna y la fila que une a los nombres. Por el contrario, en caso de que no existiese una relación entre los personajes, se codificó con un número 0. Esta es una codificación booleana, porque utiliza sólo dos valores para saber si existe o no relación entre los participantes.

Se debe señalar que, para este caso, la pregunta que se realizó al grupo es a quién conocían dentro del mismo. La dirección del vínculo es importante aquí, pues en algunos casos, la relación no fue correspondida. Por ejemplo, Pedro afirmó conocer a María, pero ella no declaró conocerlo. Existen algunos casos en que al investigador le importa saber si las relaciones son en una vía o de ida y vuelta; otras veces, le importa únicamente que los personajes se relacionaron, sin importar la dirección de esta relación.

Como se puede ver, la lógica de las dos tablas es muy parecida: aunque se puede observar la información de la misma manera que en los datos con atributos (como en la Tabla I), el análisis de redes propone un cambio en la perspectiva: en lugar de centrarse en los actores y sus atributos, se pone énfasis en los actores y sus relaciones.