conceptos de teoría de grafos 2
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Conceptos de teoría de grafos
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Lazos orientados vs no orientados
• Relaciones no orientadas– Asistir a una reunión con – Se comunica diariamente con
• Relaciones orientadas– Deja dinero a
• Lazo orientados lógicamente vsempíricamente– En la práctica, incluso las
relaciones recíprocas o no orientadas pueden ser no simétricas a causa del error de medición
Bob
Betsy
Bonnie
Betty
Biff
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Intensidad de una relación
• Podemos asignar valores a lazos representando atributos cuantitativos– Intensidad de la relación– Capacidad informativa del lazo– Volúmenes de flujo o tráfico a través del lazo– Distancias entre nodos– Probabilidades de pasar información– Frecuencia de interacción
Bob
Betsy
83
Jane
61
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Matrices adyacentes
AmistadJim Jill Jen Joe
Jim - 1 0 1Jill 1 - 1 0Jen 0 1 - 1Joe 1 0 1 -
ProximidadJim Jill Jen Joe
Jim - 3 9 2Jill 3 - 1 15Jen 9 1 - 3Joe 2 15 3 -
Jim
Jill
Jen
Joe
3
2
9
1
153
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Densidad
• Proporcion de pares vinculados– Numero de lazos
divido por el numerode pares
• No. de pares = n(n-1)/2• = 7(6)/2 = 21
– 11/21
ST
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1
2
3
4 5
6
7
89
10
11
12
Longitud & Distancia
• La longitud de un camino es el número de enlaces
• La distancia entre dos nodos es la longitud del camino más corto (geodésico)
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Matriz de Distancias Geodésicas
0124334g
1013223f
2102112e
4320123d
3211012c
3212101b
4323210a
gfedcba
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Componentes
• Conjunto máximo de series de nodos en el cual cada nodo puede alcanzar cualquier otro a través de algún camino (sin importar cuán largo sea)
• Una red conectado sólo tiene un componente
Las relaciones definen diferentes redes. Los componentes no.
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Una red con 4 componentes
Datos tomados de Cross, Borgatti y Parker 2001.
A quién te diriges de forma que puedas decir ‘I ran it by ____, and she says ...’
Adquisición reciente
Adquisición antigua
Compañía original
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Caminos independientes
• Un conjunto de caminos es nodo-independiente si no comparten nodos (excepto al inicio y al final)– Son línea-independiente si no comparten líneas
ST
• 2 caminos nodo-independientes de S a T• 3 caminos línea-independientes de S a T
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Puntos de corte
• Nodos que si se quitan desconectan la red
Bill
Bob
Betsy
Bonnie
Betty
Biff
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a
b
c
d
e
f
g
h i j
k
l
m
n
o
p
q
r
sPuente
• Un lazo que si se quita desconecta la red
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Puente local de grado k
• Un lazo que conecta nodos que de otro modo estarían al menos k pasos separados
AB
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Transitividad de Granovetter
A
B
C
D
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Medidas de Centralidad
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Una Red ...
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Cuatro Aspectos de la Centralidad
Datos cortesía de David Krackhardt
Gradonodal
Cercanía
Grado de intermediación
Eigenvector
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Grado nodal / Volumen de lazos• Número de lazos relacionados con un nodo
dado– Sumas de filas de una matriz de adyacencia
simétrica• Índice de exposición a lo que está circulando a
través de la red– Red de rumores: el actor central tendrá más
probabilidades de escuchar un dado rumor• Puede ser interpretado como la oportunidad de
influir o ser influido directamente• Predice una variedad de resultados como la
resistencia a virus a el poder, el liderazgo, la satisfacción en el trabajo o el conocimiento.
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Grado de Cercanía
• Suma de las distancias al resto de nodos– Se calcula como las sumas de fila
de una matriz simétrica de distancias geodésicas
– Es una medida inversa de la centralidad
• Índice del tiempo de llegada esperado a un nodo dado de lo que está circulando a través de la red– Red de rumores: el jugador central
se entera primero
0
1
2
4
3
3
4
g
17124334g
12013223f
9102112e
15320123d
10211012c
10212101b
15323210a
Cfedcba
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Intermediación• Con qué frecuencia un nodo aparece en el
camino más corto que conecta otros dos nodos– Se calcula de la siguiente forma:
donde gij es el número de caminos geodésicos de i a j y gikj es el número de esos caminos que pasan a través de k
• Índice de intermediación, control del flujo y también capacidad de mantener separadas partes de la red;
• Se puede interpretar como un indicador de poder y acceso a la diversidad que fluye; potencial sintetizador
∑=ji ij
ikjk g
gb
,
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Eigenvector
• El nodo que tiene la puntuación más alta es el que está conectado a muchos nodos que estan bien conectados
• Indicador de popularidad (“de los conocidos”)
• Al igual que el grado nodal constituye un índice de exposición o riesgo
• Tiende a identificar el centro de grandes grupos cohesivos
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a
b
c
d
e
f
g
h i j
k
l
m
n
o
p
q
r
s
Eigenvector Centralidad
• Centralidad nodal “turbo”
Centralidadeigenvectormás alta
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10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00
Ber
Bro
Cie
Coo
Cro
Dev
Dre
HauHep
Kad
Kav
Kun
Mur
Lom
Oco
Oli
Rie
Roa
She
Sma
StroSwa
Tavi
Tru
Val
Wal
Wyn
Red de influenciaÍndice de influencia
Índice jerárquico
En estaorganización el estatus informal esun espejo del formal
estrellas
¿problema?
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Agujeros estructurales
• Intermediación “barata”
Ego Ego
Pocos agujeros estructuralesMuchos agujeros estructurales:- poder, información, libertad
Agujeroestructural
![Page 25: Conceptos de teoría de grafos 2](https://reader030.vdocuments.site/reader030/viewer/2022012407/58a2c2d11a28abf8698b5167/html5/thumbnails/25.jpg)
Agujeros Estructurales
Trasparencia de Ron Burt
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Datos recogidos por Cross
Ganancia local, daño global
Informaciónen un equipovirtual
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Red de emprendedores
– Estructura plana, dispersa– Relaciones independientes
mantenidas por el “manager”
– Los agujeros estructurales, la baja redundancia, produce beneficios en información y control
– Asociado con “managers” de éxito
manager
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Red de apoyo
– Estructura plana, densa– Relaciones
interdependientes mantenidas por cada cual
– Pocos agujeros, la alta redundancia crea apoyo social
– Asociado con “managers” poco exitosos
manager
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Administración Carter
Datos del Diario de la Casa Blanca
Datos cortesía de Michael LinkAño 1 Año 4