Análisis de redes sociales
intermediación centralidad
El Análisis de redes sociales (relacionado con la
teoría de redes) ha emergido como una metodología clave en las modernas
Ciencias Sociales, entre las que se incluyen la
sociología, la
antropología, la
psicología social, la
economía, la
geografía, las
Ciencias políticas, la
cienciometría, los estudios de comunicación,
estudios organizacionales y la
socio lingüística. También ha ganado un apoyo significativo en la
física y la
biología entre otras.
En el lenguaje cotidiano se ha utilizado libremente la idea de
"red social"
durante más de un siglo para denotar conjuntos complejos de relaciones
entre miembros de los sistemas sociales en todas las dimensiones, desde
el ámbito interpersonal hasta el internacional. En 1954, el antropólogo
de la Escuela de Mánchester J. A. Barnes comenzó a utilizar
sistemáticamente el término para mostrar patrones de lazos, abarcando
los conceptos tradicionalmente utilizados por los científicos sociales:
grupos delimitados (p.e., tribus, familias) y
categorías sociales (p.e., género, etnia). Académicos como S.D. Berkowitz, Stephen Borgatti,
Ronald Burt,
Kathleen Carley,
Martin Everett, Katherine Faust, Linton Freeman,
Mark Granovetter, David Knoke,
David Krackhardt, Peter Marsden, Nicholas Mullins,
Anatol Rapoport, Stanley Wasserman,
Barry Wellman,
Douglas R. White y
Harrison White expandieron el uso del análisis de redes sociales sistemático.
1
El análisis de redes sociales ha pasado de ser una metáfora sugerente
para constituirse en un enfoque analítico y un paradigma, con sus
principios teóricos, métodos de software para análisis de redes sociales
y líneas de investigación propios. Los analistas estudian la influencia
del todo en las partes y viceversa, el efecto producido por la acción
selectiva de los individuos en la red; desde la estructura hasta la
relación y el individuo, desde el comportamiento hasta la actitud. Como
se ha dicho estos análisis se realizan bien en redes completas, donde
los lazos son las relaciones específicas en una población definida, o
bien en redes personales (también conocidas como redes egocéntricas,
aunque no son exactamente equiparables), donde se estudian "comunidades
personales".
2
La distinción entre redes totales/completas y redes
personales/egocéntricas depende mucho más de la capacidad del analista
para recopilar los datos y la información. Es decir, para grupos tales
como empresas, escuelas o sociedades con membrecía, el analista espera
tener información completa sobre quien está en la red, siendo todos los
participantes egos y alteri potenciales. Los estudios
personales/egocéntricos son conducidos generalmente cuando las
identidades o egos se conocen, pero no sus alteri. Estos estudios
permiten a los egos aportar información sobre la identidad de sus alteri
y no hay la expectativa de que los distintos egos o conjuntos de alteri
estén vinculados con cada uno de los otros.
Otra representación esquemática de una red social.
Una red construida a partir de una bola de nieve se refiere a la idea
de que los alteri son identificados en una encuesta por un conjunto de
Egos iniciales (oleada cero) y estos mismos alteri se convierten en egos
en la oleada 1 y nombran a otros alteri adicionales y así sucesivamente
hasta que el porcentaje de alteri nuevos empieza a disminuir. Aunque
hay varios límites logísticos en la conducción de estudios de bola de
nieve, hay desarrollo recientes para examinar
redes híbridas,
según el cual egos en redes completas pueden nombrar a alteri que de
otro modo no estarían identificados, posibilitando que éstos sean
visibles para todos los egos de la red.
3
La red híbrida, puede ser valiosa para examinar redes totales/completas
sobre las que hay la expectativa de incluir actores importantes más
allá de los identificados formalmente. Por ejemplo, los empleados de una
compañía a menudo trabajan con consultores externos que son parte de
una red que no pueden definir totalmente antes de la recolección de
datos.
En el análisis de redes sociales, se distinguen varias tendencias analíticas:
4
- No se parte de la hipótesis de que los grupos son los bloques en la
sociedad: el enfoque está abierto a estudiar sistemas sociales menos
definidos, desde comunidades no locales, hasta enlaces a través de websites.
- En lugar de tratar a los individuos (personas, organizaciones,
estados) como unidades discretas de análisis, se centra en cómo la
estructura de las relaciones afecta a los individuos y sus relaciones.
- En contraste con los análisis que asumen que la socialización de las
normas determina el comportamiento, el análisis de redes se utiliza
para observar el grado en que la estructura y composición de las
relaciones entre los individuos afectan a las normas.
La forma de una red social ayuda a determinar la utilidad de la red
para sus individuos. Las redes más pequeñas y más estrictas, pueden ser
menos útiles para sus miembros que las redes con una gran cantidad de
conexiones sueltas (
vínculo débil)
con personas fuera de la red principal. Las redes más abiertas, con
muchos vínculos y relaciones sociales débiles, tienen más probabilidades
de presentar nuevas ideas y oportunidades a sus miembros que las redes
cerradas con muchos lazos redundantes. En otras palabras, un grupo de
amigos que sólo hacen cosas unos con otros ya comparten los mismos
conocimientos y oportunidades. Un grupo de individuos con conexiones a
otros mundos sociales es probable que tengan acceso a una gama más
amplia de información. Es mejor para el éxito individual tener
conexiones con una variedad de redes en lugar de muchas conexiones en
una sola red. Del mismo modo, los individuos pueden ejercer influencia o
actuar como intermediadores en sus redes sociales, de puente entre dos
redes que no están directamente relacionadas (conocido como llenar
huecos estructurales).
5
El poder de análisis de redes sociales estriba en su diferencia de
los estudios tradicionales en las Ciencias Sociales, que asumen que los
atributos de cada uno de los actores -ya sean amistosos o poco
amistosos, inteligentes o tontos, etc- es lo que importa. El análisis de
redes sociales produce una visión a la vez alternativa y
complementaria, en la cual los atributos de los individuos son menos
importantes que sus relaciones y sus vínculos con otros actores dentro
de la red. Este enfoque ha resultado ser útil para explicar muchos
fenómenos del mundo real, pero deja menos espacio para la acción
individual y la capacidad de las personas para influir en su éxito, ya
que gran parte se basa en la estructura de su red.
Las redes sociales también se han utilizado para examinar cómo las
organizaciones interactúan unas con otras, caracterizando las múltiples
conexiones informales que vinculan a los ejecutivos entre si, así como
las asociaciones y conexiones entre los empleados de diferentes
organizaciones. Por ejemplo, el poder dentro de las organizaciones, a
menudo proviene más del grado en que un individuo dentro de una red se
encuentra en el centro de muchas relaciones, que de su puesto de trabajo
real. Las redes sociales también juegan un papel clave en la
contratación, en el éxito comercial y en el desempeño laboral. Las redes
son formas en las cuales las empresas recopilan información,
desalientan la competencia, y
connivencia en la fijación de precios o políticas.
6
Historia del análisis de redes sociales
Linton Freeman ha escrito la historia del progreso de las redes sociales y del análisis de redes sociales.
7
Los precursores de las redes sociales, a finales del siglo XIX incluyen a
Émile Durkheim y a
Ferdinand Tönnies.
Tönnies argumentó que los grupos sociales pueden existir bien como
lazos sociales personales y directos que vinculan a los individuos con
aquellos con quienes comparte valores y creencias (
gemeinschaft), o bien como vínculos sociales formales e instrumentales (
gesellschaft).
Durkheim
aportó una explicación no individualista al hecho social, argumentando
que los fenómenos sociales surgen cuando los individuos que interactúan
constituyen una realidad que ya no puede explicarse en términos de los
atributos de los actores individuales. Hizo distinción entre una
sociedad tradicional -con "solidaridad mecánica"- que prevalece si se
minimizan las diferencias individuales; y una sociedad moderna -con
"solidaridad orgánica"- que desarrolla cooperación entre individuos
diferenciados con roles independientes.
Por su parte,
Georg Simmel
a comienzos delInvestigación sobre redes sociales
El análisis de redes sociales se ha utilizado en epidemiología para ayudar a entender cómo los patrones de contacto humano favorecen o impiden la propagación de enfermedades como el VIH en una población. La evolución de las redes sociales a veces puede ser simulada por el uso de modelos basados en agentes, proporcionando información sobre la interacción entre las normas de comunicación, propagación de rumores y la estructura social.
El análisis de redes sociales también puede ser una herramienta eficaz para la vigilancia masiva - por ejemplo, el Total Information Awareness realizó una investigación a fondo sobre las estrategias para analizar las redes sociales para determinar si los ciudadanos de EE.UU. eran o no amenazas políticas.
La teoría de difusión de innovaciones explora las redes sociales y su rol en la influencia de la difusión de nuevas ideas y prácticas. El cambio en los agentes y en la opinión del líder a menudo tienen un papel más importante en el estímulo a la adopción de innovaciones, a pesar de que también intervienen factores inherentes a las innovaciones.
Por su parte, Robin Dunbar sugirió que la medída típica en una red egocéntrica está limitado a unos 150 miembros, debido a los posibles límites de la capacidad del canal de la comunicación humana. Esta norma surge de los estudios transculturales de la sociología y especialmente de la antropología sobre la medida máxima de una aldea (en el lenguaje moderno mejor entendido como una ecoaldea). Esto está teorizado en la psicología evolutiva, cuando afirma que el número puede ser una suerte de límite o promedio de la habilidad humana para reconocer miembros y seguir hechos emocionales con todos los miembros de un grupo. Sin embargo, este puede deberse a la intervención de la economía y la necesidad de seguir a los «polizones», lo que hace que sea más fácil en grandes grupos sacar ventaja de los beneficios de vivir en una comunidad sin contribuir con esos beneficios.
Mark Granovetter encontró en un estudio que un número grande de lazos débiles puede ser importante para la búsqueda de información y la innovación. Los cliques tienen una tendencia a tener opiniones más homogéneas, así como a compartir muchos rasgos comunes. Esta tendencia homofílica es la razón por la cual los miembros de las camarillas se atraen en primer término. Sin embargo, de forma parecida, cada miembro del clique también sabe más o menos lo que saben los demás. Para encontrar nueva información o ideas, los miembros del clique tendrán que mirar más allá de este a sus otros amigos y conocidos. Esto es lo que Granovetter llamó «la fuerza de los lazos débiles».
Hay otras aplicaciones del término red social. Por ejemplo, el Guanxi es un concepto central en la sociedad china (y otras culturas de Asia oriental), que puede resumirse como el uso de la influencia personal. El Guanxi puede ser estudiado desde un enfoque de red social.13
El fenómeno del mundo pequeño es la hipótesis sobre que la cadena de conocidos sociales necesaria para conectar a una persona arbitraria con otra persona arbitraria en cualquier parte del mundo, es generalmente corta. El concepto dio lugar a la famosa frase de seis grados de separación a partir de los resultados del «experimento de un mundo pequeño» hecho en 1967 por el psicólogo Stanley Milgram. En el experimento de Milgram, a una muestra de individuos EE.UU. se le pidió que hiciera llegar un mensaje a una persona objetivo en particular, pasándolo a lo largo de una cadena de conocidos. La duración media de las cadenas exitosas resultó ser de unos cinco intermediarios, o seis pasos de separación (la mayoría de las cadenas en este estudio ya no están completas). Los métodos (y la ética también) del experimento de Milgram fueron cuestionados más tarde por un estudioso norteamericano, y algunas otras investigaciones para replicar los hallazgos de Milgram habrían encontrado que los grados de conexión necesarios podrían ser mayores.14 Investigadores académicos continúan exploranto este fenómeno dado que la tecnología de comunicación basada en Internet ha completado la del teléfono y los sistemas postales disponibles en los tiempos de Milgram. Un reciente experimento electrónico del mundo pequeño en la Universidad de Columbia, arrojó que cerca de cinco a siete grados de separación son suficientes para conectar cualesquiera dos personas a través de e-mail.15
Los grafos de colaboración pueden ser utilizados para ilustrar buenas y malas relaciones entre los seres humanos. Un vínculo positivo entre dos nodos denota una relación positiva (amistad, alianza, citas) y un vínculo negativo entre dos nodos denota una relación negativa (odio, ira). Estos gráficos de redes sociales pueden ser utilizados para predecir la evolución futura de la gráfica. En ellos, existe el concepto de ciclos «equilibrados» y «desequilibrados». Un ciclo de equilibrio se define como aquél donde el producto de todos los signos son positivos. Los gráficos balanceados representan un grupo de personas con muy poca probabilidad de cambio en sus opiniones sobre las otras personas en el grupo. Los gráficos desequilibrados representan un grupo de individuo que es muy probable que cambie sus opiniones sobre los otros en su grupo. Por ejemplo, en un grupo de 3 personas (A, B y C) donde A y B tienen una relación positiva, B y C tienen una relación positiva, pero C y A tienen una relación negativa, es un ciclo de desequilibrio. Este grupo es muy probable que se transforme en un ciclo equilibrado, tal que la B sólo tiene una buena relación con A, y tanto A como B tienen una relación negativa con C. Al utilizar el concepto de ciclos balanceados y desbalanceados, puede predecirse la evolución de la evolución de un grafo de red social.
Un estudio ha descubierto que la felicidad tiende a correlacionarse en redes sociales. Cuando una persona es feliz, los amigos cercanos tienen una probabilidad un 25 por ciento mayor de ser también felices. Además, las personas en el centro de una red social tienden a ser más feliz en el futuro que aquellos situados en la periferia. En las redes estudiadas se observaron tanto a grupos de personas felices como a grupos de personas infelices, con un alcance de tres grados de separación: se asoció felicidad de una persona con el nivel de felicidad de los amigos de los amigos de sus amigos.16
Algunos investigadores han sugerido que las redes sociales humanas pueden tener una base genética.17 Utilizando una muestra de mellizos del National Longitudinal Study of Adolescent Health, han encontrado que el in-degree (número de veces que una persona es nombrada como amigo o amiga), la transitividad (la probabilidad de que dos amigos sean amigos de un tercero), y la intermediación y centralidad (el número de lazos en la red que pasan a través de una persona dada) son significativamente hereditarios. Los modelos existentes de formación de redes no pueden dar cuenta de esta variación intrínseca, por lo que los investigadores proponen un modelo alternativo «Atraer y Presentar», que pueda explicar ese caracter hereditario y muchas otras características de las redes sociales humanas.18
Métricas o medidas en el análisis de redes sociales
Conector
Un lazo puede ser llamado conector si su eliminación causa que los puntos que conecta se transformen en componentes distintos de un grafo.
Centralidad
Medidas de la importancia de un nodo dentro de una red, dependiendo de la ubicación dentro de ésta. Ejemplos de medidas de centralidad son la centralidad de grado, la cercanía, la intermediación y la centralidad de vector propio.
Centralización
La diferencia entre el número de enlaces para cada nodo, dividido entre la cantidad máxima posible de diferencias. Una red centralizada tendrá muchos de sus vínculos dispersos alrededor de uno o unos cuantos puntos nodales, mientras que una red descentralizada es aquella en la que hay poca variación entre el número de enlaces de cada nodo posee.19
Coeficiente de agrupamiento
Una medida de la probabilidad de que dos personas vinculadas a un nodo se asocien a sí mismos. Un coeficiente de agrupación más alto indica un mayor «exclusivismo».
Cohesión
El grado en que los actores se conectan directamente entre sí por vínculos cohesivos. Los grupos se identifican como ‘cliques’ si cada individuo está vinculado directamente con con cada uno de los otros, ‘círculos sociales’ si hay menos rigor en el contacto directo y este es inmpreciso, o bloques de cohesión estructural si se requiere la precisión.20
(Nivel individual) Densidad
El grado de relaciones de un demandado de conocerse unos a otros / proporción de lazos entre las mencione de un individuo. La densidad de la red, o densidad global, es la proporción de vínculos en una red en relación con el total de vínculos posibles (redes escasas versus densas)
Flujo de centralidad de intermediación
El grado en que un nodo contribuye a la suma del flujo máximo entre todos los pares de nodos (excluyendo ese nodo).
re la medida máxima de una aldea (en el lenguaje moderno mejor entendido como una ecoaldea). Esto está teorizado en la psicología evolutiva, cuando afirma que el número puede ser una suerte de límite o promedio de la habilidad humana para reconocer miembros y seguir hechos emocionales con todos los miembros de un grupo. Sin embargo, este puede deberse a la intervención de la economía y la necesidad de seguir a los «polizones», lo que hace que sea más fácil en grandes grupos sacar ventaja de los beneficios de vivir en una comunidad sin contribuir con esos beneficios.
Mark Granovetter encontró en un estudio que un número grande de lazos débiles puede ser importante para la búsqueda de información y la innovación. Los cliques tienen una tendencia a tener opiniones más homogéneas, así como a compartir muchos rasgos comunes. Esta tendencia homofílica es la razón por la cual los miembros de las camarillas se atraen en primer término. Sin embargo, de forma parecida, cada miembro del clique también sabe más o menos lo que saben los demás. Para encontrar nueva información o ideas, los miembros del clique tendrán que mirar más allá de este a sus otros amigos y conocidos. Esto es lo que Granovetter llamó «la fuerza de los lazos débiles».
Hay otras aplicaciones del término red social. Por ejemplo, el Guanxi es un concepto central en la sociedad china (y otras culturas de Asia oriental), que puede resumirse como el uso de la influencia personal. El Guanxi puede ser estudiado desde un enfoque de red social.13
El fenómeno del mundo pequeño es la hipótesis sobre que la cadena de conocidos sociales necesaria para conectar a una persona arbitraria con otra persona arbitraria en cualquier parte del mundo, es generalmente corta. El concepto dio lugar a la famosa frase de seis grados de separación a partir de los resultados del «experimento de un mundo pequeño» hecho en 1967 por el psicólogo Stanley Milgram. En el experimento de Milgram, a una muestra de individuos EE.UU. se le pidió que hiciera llegar un mensaje a una persona objetivo en particular, pasándolo a lo largo de una cadena de conocidos. La duración media de las cadenas exitosas resultó ser de unos cinco intermediarios, o seis pasos de separación (la mayoría de las cadenas en este estudio ya no están completas). Los métodos (y la ética también) del experimento de Milgram fueron cuestionados más tarde por un estudioso norteamericano, y algunas otras investigaciones para replicar los hallazgos de Milgram habrían encontrado que los grados de conexión necesarios podrían ser mayores.14 Investigadores académicos continúan exploranto este fenómeno dado que la tecnología de comunicación basada en Internet ha completado la del teléfono y los sistemas postales disponibles en los tiempos de Milgram. Un reciente experimento electrónico del mundo pequeño en la Universidad de Columbia, arrojó que cerca de cinco a siete grados de separación son suficientes para conectar cualesquiera dos personas a través de e-mail.15
Los grafos de colaboración pueden ser utilizados para ilustrar buenas y malas relaciones entre los seres humanos. Un vínculo positivo entre dos nodos denota una relación positiva (amistad, alianza, citas) y un vínculo negativo entre dos nodos denota una relación negativa (odio, ira). Estos gráficos de redes sociales pueden ser utilizados para predecir la evolución futura de la gráfica. En ellos, existe el concepto de ciclos «equilibrados» y «desequilibrados». Un ciclo de equilibrio se define como aquél donde el producto de todos los signos son positivos. Los gráficos balanceados representan un grupo de personas con muy poca probabilidad de cambio en sus opiniones sobre las otras personas en el grupo. Los gráficos desequilibrados representan un grupo de individuo que es muy probable que cambie sus opiniones sobre los otros en su grupo. Por ejemplo, en un grupo de 3 personas (A, B y C) donde A y B tienen una relación positiva, B y C tienen una relación positiva, pero C y A tienen una relación negativa, es un ciclo de desequilibrio. Este grupo es muy probable que se transforme en un ciclo equilibrado, tal que la B sólo tiene una buena relación con A, y tanto A como B tienen una relación negativa con C. Al utilizar el concepto de ciclos balanceados y desbalanceados, puede predecirse la evolución de la evolución de un grafo de red social.
Un estudio ha descubierto que la felicidad tiende a correlacionarse en redes sociales. Cuando una persona es feliz, los amigos cercanos tienen una probabilidad un 25 por ciento mayor de ser también felices. Además, las personas en el centro de una red social tienden a ser más feliz en el futuro que aquellos situados en la periferia. En las redes estudiadas se observaron tanto a grupos de personas felices como a grupos de personas infelices, con un alcance de tres grados de separación: se asoció felicidad de una persona con el nivel de felicidad de los amigos de los amigos de sus amigos.16
Algunos investigadores han sugerido que las redes sociales humanas pueden tener una base genética.17 Utilizando una muestra de mellizos del National Longitudinal Study of Adolescent Health, han encontrado que el in-degree (número de veces que una persona es nombrada como amigo o amiga), la transitividad (la probabilidad de que dos amigos sean amigos de un tercero), y la intermediación y centralidad (el número de lazos en la red que pasan a través de una persona dada) son significativamente hereditarios. Los modelos existentes de formación de redes no pueden dar cuenta de esta variación intrínseca, por lo que los investigadores proponen un modelo alternativo «Atraer y Presentar», que pueda explicar ese caracter hereditario y muchas otras características de las redes sociales humanas.18
Métricas o medidas en el análisis de redes sociales
Conector
Un lazo puede ser llamado conector si su eliminación causa que los puntos que conecta se transformen en componentes distintos de un grafo.
Centralidad
Medidas de la importancia de un nodo dentro de una red, dependiendo de la ubicación dentro de ésta. Ejemplos de medidas de centralidad son la centralidad de grado, la cercanía, la intermediación y la centralidad de vector propio.
Centralización
La diferencia entre el número de enlaces para cada nodo, dividido entre la cantidad máxima posible de diferencias. Una red centralizada tendrá muchos de sus vínculos dispersos alrededor de uno o unos cuantos puntos nodales, mientras que una red descentralizada es aquella en la que hay poca variación entre el número de enlaces de cada nodo posee.19
Coeficiente de agrupamiento
Una medida de la probabilidad de que dos personas vinculadas a un nodo se asocien a sí mismos. Un coeficiente de agrupación más alto indica un mayor «exclusivismo».
Cohesión
El grado en que los actores se conectan directamente entre sí por vínculos cohesivos. Los grupos se identifican como ‘cliques’ si cada individuo está vinculado directamente con con cada uno de los otros, ‘círculos sociales’ si hay menos rigor en el contacto directo y este es inmpreciso, o bloques de cohesión estructural si se requiere la precisión.20
(Nivel individual) Densidad
El grado de relaciones de un demandado de conocerse unos a otros / proporción de lazos entre las mencione de un individuo. La densidad de la red, o densidad global, es la proporción de vínculos en una red en relación con el total de vínculos posibles (redes escasas versus densas)
Flujo de centralidad de intermediación
El grado en que un nodo contribuye a la suma del flujo máximo entre todos los pares de nodos (excluyendo ese nodo). siglo XX, fue el primer estudioso que pensó
directamente en términos de red social. Sus ensayos apuntan a la
naturaleza del tamaño de la red sobre la interacción y a la probabilidad
de interacción en redes ramificadas, de punto flojo, en lugar de en
grupos.
Después de una pausa en las primeras décadas del siglo XX, surgieron
tres tradiciones principales en las redes sociales. En la década de
1930,
Jacob L. Moreno
fue pionero en el registro sistemático y en el análisis de la
interacción social de pequeños grupos, en especial las aulas y grupos de
trabajo (
sociometría), mientras que un grupo de
Harvard liderado por
W. Lloyd Warner y
Elton Mayo exploró las relaciones interpersonales en el trabajo. En 1940, en su discurso a los antropólogos británicos, A.R.
Radcliffe-Brown instó al estudio sistemático de las redes.
8 Sin embargo, tomó unos 15 años antes de esta convocatoria fuera seguida de forma sistemática.
El Análisis de redes sociales se desarrolló con los estudios de parentesco de Elizabeth Bott en
Inglaterra entre los años 1950, y con los estudios de
urbanización del grupo de antropólogos de la
Universidad de Mánchester (acompañando a
Max Gluckman y después a
J. Clyde Mitchell) entre los años 1950 y 1960, investigando redes comunitarias en el sur de
África,
India y el
Reino Unido. Al mismo tiempo, el antropólogo británico
Nadel SF Nadel codificó una teoría de la estructura social que influyó posteriormente en el análisis de redes.
9
Entre los años 1960 y 1970, un número creciente de académicos
trabajaron en la combinación de diferentes temas y tradiciones. Un grupo
fue el de
Harrison White y sus estudiantes en el Departamento de Relaciones Sociales de la
Universidad de Harvard:
Ivan Chase,
Bonnie Erickson,
Harriet Friedmann,
Mark Granovetter,
Nancy Howell,
Joel Levine,
Nicholas Mullins,
John Padgett,
Michael Schwartz y
Barry Wellman.
Otras personas importantes en este grupo inicial fueron Charles Tilly,
quien se enfocó en redes en sociología política y movimientos sociales, y
Stanley Milgram, quien desarrolló la tesis de los "seis grados de separación".
10
Mark Granovetter y Barry Wellman están entre los antiguos estudiantes
de White que han elaborado y popularizado el análisis de redes sociales.
11
Pero el grupo de White no fue el único. En otros lugares, distintos
académicos desarrollaron un trabajo independiente significativo:
científicos sociales interesados en aplicaciones matemáticas de la
Universidad de California Irvine en torno a Linton Freeman, incluyendo a
John Boyd,
Susan Freeman,
Kathryn Faust,
A. Kimball Romney y
Douglas White; analistas cuantitativos de la
Universidad de Chicago,
incluyendo a Joseph Galaskiewicz, Wendy Griswold, Edward Laumann, Peter
Marsden, Martina Morris, y John Padgett; y académicos de la
comunicación en la
Universidad de Michigan, incluyendo a
Nan Lin y
Everett Rogers. En la década de 1970, se constituyó un grupo de sociología sustantiva orientada de la
Universidad de Toronto, en torno a antiguos estudiantes de Harrison White: S.D. Berkowitz,
Harriet Friedmann,
Nancy Leslie Howard,
Nancy Howell,
Lorne Tepperman y
Barry Wellman, y también los acompañó el señalado modelista y
teorético de los juegos Anatol Rapoport.
En términos de la teoría, criticó el individualismo metodológico y los
análisis basados en grupos, argumentando que ver el mundo desde la
óptica de las redes sociales ofrece un apalancamiento más analítico.
12
Hay una serie de blogs dedicados a difundir y publicar noticias del
mundo tecnológico, que tienen que ver con internet y los equipos o
dispositivos usados para navegar en la red.
