Temario completo

Grafos y sistemas complejos

Modela fenómenos culturales como redes: construye el grafo, interpreta las métricas y reconoce sus límites

30 lecciones · 5 módulos · termina con: Análisis de redes de un fenómeno cultural

Módulo 1 · Del fenómeno al grafo: construye tu red con honestidad

Podrás decidir si tu pregunta cultural se puede grafificar, definir nodos y aristas con criterio empírico, y construir tu primera lista de relaciones.

Elige tu fenómeno y dime qué quieres entender — Seleccionar un fenómeno cultural concreto y formular una pregunta que pueda reformularse como relación entre pares de entidades discretas.
Nodo, arista, frontera: las tres decisiones que definen todo — Completar la declaración de grafo: qué es un nodo, cuándo existe una arista, cómo se observa, y dónde se traza la frontera.
Lo que no se puede grafificar (y por qué) — Distinguir preguntas convertibles en grafo de preguntas que requieren otros métodos, identificando el error de categoría en cada caso.
La matriz de adyacencia: tu red en forma de tabla — Escribir a mano la matriz de adyacencia de un subconjunto de tu red y entender por qué en la práctica trabajamos con listas de aristas.
Manos a los datos: construye tu primer CSV de aristas — Crear un archivo aristas.csv con 20–40 relaciones reales de tu fenómeno, documentando la fuente de cada arista.
Primer vistazo en Gephi: lo que ves y lo que no ves — Importar tu CSV a Gephi, aplicar un layout de fuerza, y escribir qué significa y qué NO significa la posición de los nodos.

Módulo 2 · Mide sin mentir: métricas, supuestos y malinterpretaciones

Podrás calcular métricas de centralidad y cohesión, explicar qué asume cada una sobre cómo circula algo por tu red, y detectar la malinterpretación más común.

Grado no es influencia (y MusicLab lo demostró) — Calcular el grado en tu red e interpretarlo como volumen de actividad relacional directa, sin confundirlo con prestigio ni con calidad.
Intermediación: el puente que puede no estar usándose — Identificar los nodos con mayor intermediación en tu red y escribir por qué la métrica mide posición geodésica, no transmisión efectiva.
Cercanía y eigenvector: cuándo usarlas y cuándo no — Calcular cercanía y eigenvector en tu red, explicar sus supuestos de aplicación, y decidir cuál responde a tu pregunta cultural.
Densidad, componentes y clustering: la cohesión y sus trampas — Calcular densidad, componentes y clustering en tu red, e interpretarlos evitando la comparación ingenua entre redes de distinto tamaño.
El reporte métrico mínimo: menos es más — Producir un reporte de 8 indicadores sobre tu red con NetworkX o igraph, justificando por qué elegiste cada métrica y no otras.
Interpretación escrita: 'dado cómo construí esta red...' — Redactar un párrafo de interpretación para grado, intermediación y clustering que condicione cada afirmación a las decisiones de construcción.

Módulo 3 · Estructura: comunidades, puentes y la dualidad de la afiliación

Podrás detectar comunidades con Leiden, evaluar si tu red tiene núcleo-periferia, identificar agujeros estructurales, y trabajar con redes bipartitas sin caer en sus trampas.

Comunidades con Leiden: una hipótesis, no un descubrimiento — Ejecutar Leiden tres veces con semillas distintas, comparar las particiones, y nombrar cada comunidad estable con conocimiento de tu terreno.
El límite de resolución y otros peligros de la modularidad — Explicar por qué la modularidad no detecta comunidades pequeñas en redes grandes y cómo afecta eso a la interpretación de tu partición.
Homofilia: ¿eligen parecerse o solo tienen eso disponible? — Medir si en tu red los vínculos conectan a similares y distinguir conceptualmente homofilia de elección de homofilia inducida por la estructura de oportunidades.
Agujeros estructurales: el valor de tender puentes entre grupos — Identificar en tu red un nodo candidato a broker entre comunidades y escribir qué evidencia extra-red haría falta para afirmar que ejerce corretaje.
Núcleo-periferia: la firma estructural de la consagración — Evaluar si tu red se ajusta al modelo núcleo-periferia de Borgatti-Everett e interpretar qué mecanismo social (ventaja acumulativa, efecto Mateo) es plausible.
Redes bipartitas: proyección con los ojos abiertos — Construir una red persona×evento de tu fenómeno, proyectarla con umbral, y comparar el clustering obtenido contra lo esperado por un modelo nulo bipartito.

Módulo 4 · Dinámica: difusión, umbrales y por qué lo viral no se predice desde el contenido

Podrás distinguir contagio simple de complejo, partir tu red en períodos, y correr modelos basados en agentes para entender emergencia y path dependence en cultura.

Mundo pequeño y escala libre: las topologías de referencia — Explicar qué significan 'mundo pequeño' y 'cola pesada' en tu red, y por qué Broido y Clauset encontraron que las leyes de potencia estrictas son raras.
Umbrales: por qué distribuciones casi idénticas producen resultados opuestos — Explicar el modelo de umbrales de Granovetter 1978 y formular una hipótesis sobre qué umbrales podrían operar en la adopción de una práctica de tu fenómeno.
Contagio complejo: cuando los lazos débiles no bastan — Distinguir una práctica informacional de una práctica identitaria en tu fenómeno y argumentar cuál se difundiría por lazos débiles y cuál necesita redundancia.
El caso Christakis-Fowler: cuando 'contagio' es una palabra grande — Explicar por qué las afirmaciones de contagio de obesidad y felicidad a tres grados fueron cuestionadas metodológicamente, y qué implica para tu propio análisis.
Redes temporales: tu grafo agregado miente sobre la difusión — Partir tu lista de aristas en dos períodos, comparar densidad y componente gigante, y señalar un camino del agregado que nunca existió en el tiempo.
Modelos basados en agentes: Schelling y Axelrod en NetLogo — Correr los modelos de segregación y diseminación cultural en NetLogo, variar un parámetro, y escribir qué demuestra el modelo (suficiencia) y qué no (explicación).

Módulo 5 · Límites: lo que estas herramientas no pueden hacer (y cómo saberlo)

Podrás auditar la homofilia-influencia, la falacia ecológica, el sesgo de frontera, los datos faltantes y el proxy digital en cualquier red publicada, incluida la tuya.

Homofilia vs. influencia: la confusión constitutiva — Explicar por qué 'los conectados se parecen' admite tres explicaciones indistinguibles con datos observacionales, y decidir cuál reportar en tu red.
Falacia ecológica: la comunidad no es el individuo — Identificar en tu análisis un posible salto de nivel (de comunidad a individuo o de red total a experiencia de un nodo) y corregir la redacción.
Frontera y datos faltantes: lo que amputaste de tu red — Auditar la frontera de tu red, estimar qué porcentaje de relaciones quedó fuera, y desconfiar de la centralidad de los nodos de borde.
La plataforma no es la sociedad: el proxy digital bajo sospecha — Explicar por qué una red de follows o likes mide conducta en esa plataforma bajo ese algoritmo, no la estructura social, y qué sesgos introduce tu fuente de datos.
Cuantificar la cultura: lo que la métrica descarta — Escribir qué dimensión de tu fenómeno cultural no captura tu red y qué método interpretativo necesitarías para complementarla.
Crítica metodológica final: audita tu propia red con la tabla de límites — Aplicar la tabla de límites del Bloque 5 a tu propio proyecto, redactar una autocrítica de una página, y decidir qué afirmaciones retiras o condicionas.

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