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bibliography: book.bib
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# Glosario de Términos
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, fig.height = 3, fig.align = 'center')
library(igraph)
el <- data.frame(from = c("A", "A", "A", "B", "C", "C", "C", "G", "G", "G"),
to = c("B", "C", "G", "D", "D", "E", "F", "H", "I", "J"))
g <- graph.data.frame(el, directed = FALSE) %>%
set_vertex_attr(name = "degree",
value = degree(.)) %>%
set_vertex_attr(name = "betweenness",
value = betweenness(.)) %>%
set_vertex_attr(name = "closeness",
value = closeness(.)) %>%
set_vertex_attr(name = "eigenvector",
value = evcent(.)$vector)
coords <- layout_with_kk(g)
```
**Actores** (*Actors*): Se refiere a todo tipo de entidades incluidas en la red, tales como: individuos, grupos, etc. Sinónimos incluyen *nodos* o *vértices*.
```{r, fig.cap= "Actores"}
random.graph.game(n = 10, p.or.m = 0) %>%
plot.igraph(
vertex.border.color = "black",
vertex.color = c(rep("black", 3),
rep("grey", 3),
rep("white", 4)),
vertex.label = NA,
edge.color = "grey"
)
```
**Centralidad** (*Centrality*): Las medidas de centralidad dan una indicación aproximada del poder social de un actor en función de su posición dentro de la red. Un actor central puede ser alguien que tiene numerosos vínculos con otros actores (*grado de centralidad*), que está más cerca (en términos de distancia de ruta) a otros actores de la red (*centralidad de cercanía*), que se encuentra en el camino más corto entre dos actores en la red (*centralidad de intermediación*), o que tiene vínculos con actores altamente centrales (*centralidad de eigenvector*).
**Centralidad de cercanía** (*Closeness centrality*): La centralidad de la cercanía captura qué tan cerca (en términos de la más corta distancia de ruta) cada actor se encuentra a todos los demás actores de una red.
**Centralidad de eigenvector** (*Eigenvector centrality*): La centralidad de eigenvector supone que los vínculos con los actores centrales son más importantes que los vínculos con los actores periféricos y, por lo tanto, pondera las conexiones sumadas de cada actor con los demás por sus puntajes de centralidad.
**Centralidad de intermediación** (*Betweenness centrality*): La centralidad de intermediación mide la medida en que cada actor se encuentra en el camino más corto entre todos los demás actores de una red.
**Centralidad de grado** (*Degree centrality*): Formalmente, el grado de centralidad de un actor es igual al número de vínculos incidentes o el número de lazos de un actor.
**Centralización** (*Centralization*): La centralización utiliza la variación en la centralidad de todos los actores dentro de la red para medir el nivel de centralización. Más variación produce puntuaciones más altas de centralización de red; menos variación produce puntuaciones más bajas. En general, cuanto más grande es un índice de centralización, más probable es que un solo actor sea muy central.
**Datos de atributos** (*Attribute data*): Características (no-relacionales) de un actor en particular como identidad étnica, raza, años de educación, edad, nivel de salario, etc.
**Datos de red modo-uno** (*One-mode network data*): Consiste en un solo conjunto de actores. Por ejemplo:
+ Relaciones de persona a persona como amistades, familiares, etc.
+ Relaciones de organización a organización.
+ Relaciones de grupo a grupo.
**Datos de red modo-dos** (*Two-mode network data*): Una red que consta de dos conjuntos de actores. Por ejemplo:
+ Relaciones de persona a organización como afiliación.
+ Relaciones de persona a grupo.
+ Relaciones de grupo a nación.
**Densidad** (*Density*): Conceptualmente, la densidad se refiere al grado de interconexión de una red. Formalmente, es el número de vínculos en una red, expresado como una proporción del número máximo posible de vínculos. Está inversamente relacionada con el tamaño de la red (es decir, cuanto más grande es la red, menor es la densidad) porque el número de líneas posibles aumenta exponencialmente a medida que se agregan actores a la red, mientras que el número de lazos que cada actor puede mantener tiende a ser limitado.
**Diámetro** (*Diameter*): El diámetro de una red se refiere a el camino geodésico más largo de una red.
**Distancia de ruta (longitud)** (*Path distance (length)*): La distancia entre pares de actores en una red. El camino más corto entre un par de actores se conoce como la distancia geodésica.
**Distancia promedio** (*Average distance*): La distancia promedio se refiere a la longitud promedio de todos los caminos más cortos entre todos los actores conectados en una red y puede ser interpretada como un indicador de la velocidad en que la información (y otros recursos) se puede difundir a través de una red.
**Estructura social** (*Social structure*): La estructura social son los patrones duraderos de comportamiento y relaciones dentro de los sistemas sociales (por ejemplo, roles) o las instituciones y normas sociales que se han incorporado a los sistemas sociales de tal manera que dan forma al comportamiento de los actores. Dentro del ARSo, las estructuras sociales se ven en términos de patrones duraderos de lazos entre los actores (es decir, las redes sociales).
**Grado medio** (*Average degree*): El grado medio es igual al número promedio de vínculos entre todos los actores en una red. A veces se usa como una medida alternativa a la densidad de la red porque, a diferencia de la densidad, no es sensible al tamaño de la red.
**Tamaño de red** (*Network size*): El tamaño de una red es igual al número de actores en la red.
**Tipos de relación** (*Types of relationships*): Valor categórico de vínculo entre un grupo de actores, como: amistad, familia, etc.
**Topología** (*Topography*): La topología de la red se refiere a la estructura general de la red. Las medidas de uso común incluyen densidad, fragmentación, tamaño de red y centralización.
**Vínculos** (*Ties*): La relación entre dos nodos. Un vínculo puede ser direccionado (llamado *arco*, por ejemplo: **<--** | **-->** | **<->**) o no direccionado (llamado *borde*, por ejemplo: **---**).
```{r, fig.cap = "Red no dirigida (izquierda) y red dirigida (derecha)"}
par(mfrow = c(1, 2), mar = c(5, 1, 1, 1))
g <- make_star(5, mode = "in")
plot(g,
vertex.border.color = "black",
vertex.label = NA,
vertex.color = "grey",
edge.color = "grey",
main = "Arcos"
)
plot(as.undirected(g),
vertex.border.color = "black",
vertex.label = NA,
vertex.color = "grey",
edge.color = "grey",
main = "Bordes"
)
```