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Inter disciplina

versión On-line ISSN 2448-5705versión impresa ISSN 2395-969X

Resumen

SALGADO, Ariel et al. Cohesión de las estructuras resultantes en redes sociales: estudio de caso sobre la desaparición de personas en la provincia de Tucumán. Inter disciplina [online]. 2021, vol.9, n.23, pp.83-96.  Epub 05-Mayo-2021. ISSN 2448-5705.  https://doi.org/10.22201/ceiich.24485705e.2021.23.77347.

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 considerados 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.

Palabras llave : redes; clusterización; similaridad interna; validación externa.

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