¿Cómo se diseñan evaluaciones?

  • Inteligencia Colectiva en la toma de decisiones y la Evaluación

    Un referente temprano del concepto de inteligencia colectiva (IC) es el libro del Apoyo Mutuo de Krotpokin (1902), al utilizar el concepto para mostrar las ventajas que poseen   los pequeños grupos de personas y los animales e insectos sociales. Otro precursor del concepto de inteligencia colectiva es el entomólogo William Morton Wheeler (1910) que estudió el comportamiento de las hormigas.  William observó que trabajaban tan coordinadas que llegaban a parecer un solo organismo. Las hormigas eran comparables a las células de un animal generando también una mente colectiva. A esta gran criatura la llamó superorganismo. Según Pierre Levy (1997), escritor, filósofo y profesor tunecino que desarrolló la noción de inteligencia colectiva,  la definió como una inteligencia repartida en todas partes, valorizada constantemente, coordinada en tiempo real, que conduce a una movilización efectiva de las competencias. Las nuevas tecnologías están generando una gran revolución en este concepto. Es imposible que todos seamos sabios de todo, pero sí podemos ser expertos en un área específica y a través de las nuevas tecnologías podemos juntar todos esos microsaberes creando un enfoque común. La inteligencia colectiva tiene la ventaja superar sesgos cognitivos individuales logrando lo que lo que Howard Bloom (1995) llamó el cociente Intelectual grupal.

    Actualmente es un término generalizado de la cibercultura o la sociedad del conocimiento, vinculado a la toma de decisiones consensuada aplicable en bacterias, animales, seres humanos y computadoras. La inteligencia colectiva se destaca notablemente dentro de la Sociología, de las ciencias de la computación y del comportamiento de masas. Peter Russell en su libro Global Brain en 1983 explica como Internet está uniendo a la humanidad en una sola comunidad mundial, en un «cerebro global». Tom Atlee (1993) trabajo en la co-inteligencia, una forma de inteligencia compartida e integrada que encontramos dentro y alrededor de nosotros que aparece al unir nuestras inteligencias personales para producir resultados más perspicaces y poderosos que la suma de nuestras perspectivas individuales. En este sentido, la tecnología facilita la interacción de los actores sociales de un grupo aunándolos bajo un denominador socio-cultural de saberes y conocimientos que permiten generar un vínculo cognitivo entre los mismos.

    La inteligencia colectiva en la Evaluación

    La participación de los implicados es un pilar fundamental en las evaluaciones de proyectos. Esta realidad refuerza la idea de utilizar la inteligencia colectiva como otra pata más de la participación o quizá, como la pata central de la participación. El hecho de poder contar con un mayor número de opiniones sobre las necesidades, los resultados o los impactos de un proyecto, permitirá al evaluador tener una idea más global de la visión de la población sobre el proyecto. Con la Web 2.0 aparecen nuevas formas de relacionarse, en las que los consumidores pasan a ser también creadores, acuñándose el término prosumidores, con espacios dedicados exclusivamente a la creación de contenidos a través de una inteligencia colectiva, como por ejemplo, la creación de software colaborativo de la plataforma Arduino, de fuente abierta y hardware abierto así como un proyecto y comunidad internacional que diseña y manufactura placas de desarrollo de hardware   iniciada en 2005. Sin embargo, también existen también controversias en este campo. Hugo Pardo Kuklinski, Doctor en Comunicación por la Universidad de Barcelona, expone el peligro de la aparición de «imprecisiones intelectuales» en los medios al aportar nuevos contenidos o modificarlos. Hugo compara la IC con la comida rápida. Bajo este concepto, se situarían en el mismo nivel a expertos amateurs y expertos profesionales«. Pierre Lévy plantea que la opinión promedio  puede perder racionalidad, porque se basa en tendencias, lo que hace que la objetividad se desdibuje.

    Aplicaciones de la IC

    Se pueden realizar estudios que recopilan datos proporcionados por usuarios de la web, redefiniendo el conocimiento y con una actualización constante. Mediante el análisis de las redes sociales se puede estudiar las preferencias de consumo de los usuarios para efectuarles diversas sugerencias. El beneficio de la inteligencia colectiva en la web, reside en que se obtiene una diversidad de opiniones proveniente de distintas personas, pertenecientes a distintas culturas, residentes en otras partes del mundo. Es entonces como la diversidad de los aportes permite obtener una idea o un dato más cercano a la realidad, abriendo un espacio hacia distintas cuestiones de manera global.

    Un ejemplo de inteligencia colectiva que está llevando a cabo el Ayuntamiento de Madrid con su plataforma Decide Madrid para la toma de decisiones de una parte de sus presupuestos. Es lo que se denominan presupuestos participativos en los que toda la población censada puede participar con su voto para elegir en que se invertirán determinadas partidas del presupuesto. Otra iniciativa interesante de esta ciudad son los laboratorios ciudadanos como el Media Lab Prado un laboratorio ciudadano que funciona como lugar de encuentro para la producción de proyectos culturales abiertos. La ventaja de estos lugares es que cualquier persona, aunque carezcan de formación sobre una de formación técnica específica puede hacer propuestas o sumarse a otras y llevarlas a cabo de manera colaborativa. La actividad se estructura en grupos de trabajo, convocatorias abiertas para la producción de proyectos, investigación colaborativa y comunidades de aprendizaje en torno a temas muy diversos. Este tipo de espacios permite crear organismos sociales de trabajo con diferentes perspectivas tanto de ciudadanos de a pie como de personas expertas. Se unen aquí los experimentados y los expertos creando un ambiente a mitad de camino entre la IC y la participación.

     

     

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  • Evaluación de Proyectos con Big Data

    Big data es un término cuya definición se dio por primera vez en 2001, por el analista Doug Laney de Gartner: “El conjunto de técnicas y tecnologías para el tratamiento de datos, en entornos de gran volumen, variedad de orígenes y en los que la velocidad de respuesta es crítica”. Aunque los datos han sido siempre útiles en la toma de decisiones, no está tan claro cuando es interesante aplicar una solución basada en datos de tipo Big Data.  Para reconocer si hay que trabajar con estos macrodatos hay que valorar si es interesante analizar un gran volumen de datos de alta velocidad de generación y con mucha variabilidad, pero no es necesario que se cumplan las tres condiciones. Esta condición que poseen los Big Data, se denomina Regla de las “3 V”: volumen, variabilidad y velocidad. Con volumen, se refieren a grandes cantidades de información y conocimiento que se maneja. Con variabilidad, a la estructura de la composición que tiene ese gran volumen de datos. Y con velocidad, a la rapidez con que ese volumen de datos es transportado y analizado. Algunos expertos, como IBM incluyen la Veracidad como una cuarta V pero no hay unanimidad al respecto por parte de todos los expertos.

    Existen dos antecedentes principales del Big Data: por un lado, el Business Intelligence, que utiliza los datos para la realización de análisis y consecuentemente una serie de previsiones; por otro lado, está la Minería de Datos, basada en dos métodos que permiten el análisis y la utilización de los datos: la Inteligencia Artificial; y la estadística, mediante la cual realiza estimaciones.

    La cantidad de datos que existe en la actualidad es inmensa y los análisis se complejizan bastante. Estos datos se encuentran en internet y en las relaciones que las nuevas tecnologías de la información ofrecen, el internet de las cosas a través de grabaciones de sonido y video, drones, robots, satélites, smartphones, etc. Hay que tener en cuenta el incremento de complejidad y coste respecto a un análisis tradicional. Los macro datos hay que buscarlos, clasificarlos, organizarlos y analizarlos para que logren tener una utilidad y calidad adecuada a lo que se quiere analizar. Los avances tecnológicos recientes han reducido exponencialmente el coste del gestión y almacenamiento de datos, siendo cada vez más fácil y más barato. En la práctica existen técnicas como minería de datos, cálculo lingüístico, aprendizaje automático, creación de algoritmos para trabajar en la búsqueda y clasificación de la información (Janssen, Vander, & Huayudi, 2016, pág. 5). Es también muy importante la veracidad de los datos, que se refiere a cuánto puede confiar en ellos. Además de los pasos anteriores, el valor del Big Data radica sobre todo en plantearse las preguntas correctas para identificar patrones que puedan predecir comportamientos. Bizer, Boncz, Brodie y Erling (2012) han identificado 6 fases en el Big Data:

    Recolección

    Para determinar si nos encontramos en el camino correcto, debemos preguntarnos en qué medida el Big Data respalda y habilita las necesidades del proyecto o la evaluación. Se deberá alinear la necesidad de trabajar con Big Data con los objetivos específicos del proyecto o la evaluación. Algunas actividades previas incluyen entender cómo filtrar los registros web para comprender el comportamiento del comercio electrónico, extraer el sentimiento de las redes sociales, de las interacciones de atención al cliente, así como entender los métodos de correlación estadística.

    Gestión y Almacenamiento

    Lo primero que se debe hacer es almacenar los datos. Su solución de almacenamiento puede residir en la nube, on premise o ambas. La nube es la forma que más está aumentando.

    Análisis: Manipulación, limpieza, transformación de datos

    Una vez localizados y clasificados existen técnicas y programas específicos que ayudan a organizarlos y analizarlos, ya que los datos poseen un valor intrínseco que no tendrá utilidad hasta que dicho valor se descubra. Los modelos y procesos analíticos de Big Data pueden ser tanto humanos como automáticos. Las capacidades de análisis de Big Data incluyen estadísticas, análisis especiales, semántica, detección interactiva y visualización. Mediante el uso de modelos analíticos, puede relacionar distintos tipos y fuentes de datos para realizar asociaciones y hallazgos significativos.

    Utilidad real en Evaluación y limitaciones del Big Data

    El análisis de grandes datos es muy útil para las organizaciones en la calidad de su toma de decisiones y, por tanto, también son útiles en la evaluación.  El cambio de paradigma está arrastrando los modelos tradicionales de análisis de datos hacia el Big Data de manera rápida y se podría decir que descontrolada. En primer lugar, se crea un nuevo software que tenga la capacidad de sustentar esa cantidad de información, se establecen nuevos modelos de análisis de la misma y se avanza considerablemente en el análisis semántico. Se fomenta el uso de aplicaciones como Hadoop, Apache Hadoop, Apache Spark semejante a Excel pero que permite utilizar miles de nodos distribuidos y con pentabytes de información.  Hay que tener en cuenta que el crecimiento de las “3 V” en menos de 10 años pasó de contabilizar la información en Megabytes y Gigabytes a hacerlo en una serie de unidades de medida de un valor considerablemente más alto. Aparece el Pentabyte (1015 bytes), Exabyte (1018 bytes) y el Zettabyte (1021 bytes). También la velocidad del tratamiento de datos aumentó de manera exponencial.

    Campos de aplicación

    El modelo Big Data es aplicable a casi cualquier campo moderno en el que se precise un análisis de un volumen de datos elevado, a tiempo real, y con la posterior de generación de correlaciones, esto es, casi cualquier ámbito público-privado. En el esquema inferior se destacan las principales áreas en las que se utiliza este modelo.

    Más concretamente, en el ámbito público se ha generado un nuevo concepto de, las denominadas Smart Cities (o ciudades inteligentes); que, basadas en el uso de software de análisis de Big Data, monitorizan todos los procesos llevados a cabo en las grandes ciudades con el fin de llevar a cabo medidas con mayor eficacia, eficiencia y sostenibilidad.

    Bibliografía:

    Brown, B., Chui, M., & Manyika, J. (2011). Are you ready for the era of ‘big data’. McKinsey Quarterly

    Chen, Y. -C., & Hsieh, T. -C. (2014). Big data for digital government: Opportunities, challenges, and strategies. International Journal of Public Administration in the Digital Age

    Coble, K., Griffin, T., Ahear, M., Ferrel, S., Mcfadden, J., Sonka, S., & Fulton, J. (2016). Avance de la competitividad agrícola de los Estados Unidos Con grandes datos y la economía agrícola Información de mercado, análisis e investigación. Obtenido de www.cfare.org: www.cfare.org

    Janssen, M., Vander, H., & Huayudi, A. (8 de 2016). Factores que influyen en la calidad de los    datos. Obtenido de journal on buisness research-ELSEVIER: www.sciencedirect.org

    Joyanes, L. (2013). Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones

    Raghunathan, S. (1999). Impact of information quality and decision-maker quality on decision quality: A theoretical model and simulation analysis. Decision Support Systems

    Zhou, Z. H., Chawla, N. V., Jin, Y., & Williams, G. J. (2014). Big data opportunities and challenges: Discussions from data analytics perspectives. IEEE Computational Intelligence Magazine

     

     

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  • Aprovechando el Internet de las Cosas en Evaluación

    El término Internet de las cosas fue propuesto por Kevin Ashton, un pionero británico en tecnologías, en 1999. Kevin defendía la idea de que las etiquetas RFID (Radio-frequency identification) asociadas a objetos físicos les conferían una identidad bajo la cual podían generar datos sobre ellos mismos o sobre lo que percibían y publicarlos en internet.  En sus palabras:

    “And that’s a big deal. We’re physical, and so is our environment. Our economy, society and survival aren’t based on ideas or information—they’re based on things. You can’t eat bits, burn them to stay warm or put them in your gas tank. Ideas and information are important, but things matter much more. Yet today’s information technology is so dependent on data originated by people that our computers know more about ideas than things” (Ashton, 2009)

    Los avances tecnológicos han permitido que los objetos cotidianos como los vehículos, máquinas, electrodomésticos, etc. estén provistos de sensores y APIs para conectarse e intercambiar datos por internet. La digitalización del mundo físico puede ayudar a mejorar la vida cotidiana de las personas a través de las ciudades y hogares inteligentes. Algunos ejemplos curiosos son el  cepillo de dientes que detectará caries; un despertador que accionara la cafetera; un retrete que realizar análisis de sangre; un frigorífico que detecte productos en mal estado, etc.

    https://www.youtube.com/watch?v=uY-6PcO96Bw

    Para poder trabajar con la información de los objetos es necesario que las aplicaciones suban la información a la nube para después poder interpretar y transmitir los datos que nos aportan los sensores ¿Cómo puede ayudar el Iot en los proyectos y a la hora de realizar sus evaluaciones? El IoT, consiste en conectar a internet cualquier objeto cotidiano basándose en tres pilares: captura de datos (telemetría, geoposicionamiento…), tratamiento del datos (Business Intelligence, Machine Learning…) y transformación de datos para utilizarlos en el proyecto y su evaluación. Esta información puede ser muy relevante y en el pasado era algo imposible de aprovechar, analizar y finalmente actuar, permitiendo tener un mayor control sobre los procesos, mayor eficiencia, reducción de costes, etc, aportando un extra de información más específica y detallada. En el caso de las evaluaciones, que requieren datos de seguimiento de la actividad a evaluar. puede ser interesante tener objetos conectados a internet que permitan recopilar información sobre el mismo de forma automática y en tiempo real.

    Una oportunidad para la Evaluación: Los Vestibles ( Wearables)  y las Ciudades Inteligentes ( Smart Cities)

    Este concepto se refiere a llevar la tecnología literalmente puesta. La tecnología vestible consiste consiste en llevar en la ropa o en los complementos todas estas opciones que ya nos brindan diferentes aparatos. Estos dispositivos  además de ofrecernos información sobre nuestra actividad, también interactúan con nosotros. Si por ejemplo realizamos ejercicio, además de mostrarnos nuestras pulsaciones, nos avisará si nuestro ritmo es demasiado alto. Otro buen ejemplo es cuando utilizamos nuestros dispositivos móviles como GPS, pues gracias a los wearables no hará falta mirar el mapa que muestra la pantalla, sino que ligeras vibraciones nos informará hacia dónde tenemos que girar.

    Las ciudades Inteligentes pueden ser también un repositorio de conocimiento, donde los objetos físicos que la habitan, como el  mobiliario urbano, sensores de polución, semáforos, camiones de recogida de residuos o sistemas de riego de jardines podrían recoger información sobre los cambios que perciben a lo largo del tiempo. Por ejemplo, el nivel de polución diaria sería actualizada constantemente por los sensores de polución por hora, día y zona, el control de tráfico se apoyaría en la correlación entre un aumento de los niveles de polución de una zona y la información meteorológica relevante, permitiendo tomar decisiones de planificación de tráfico que mejoren la calidad de vida de los ciudadanos. Ya existen ejemplos de metrópolis de este tipo como Smart Santander (España), Amsterdam Smart City (Países Bajos) y Songdo IBD (Corea del Sur). Todo los que se puede medir se puede gestionar. Cuando contamos con cifras, con datos, con todo tipo de información respecto a un fenómeno, y disponemos de los conocimientos y las técnicas para interpretarlos correctamente, podemos ser capaces de identificar los factores que afectan a dicha experiencia y adaptarlos para obtener los resultados deseados.

    Las empresas aplican esta tecnología desde hace años, ahora les toca a las personas individuales. La utilidad de recoger continuamente datos de nuestras actividades cotidianas permitirá efectuar  análisis de nuestros hábitos. E sta tendencia, se denomina «yo cuantificado» (quantified self) y permitirá  hacer visible la información invisible,  revelar datos que siempre han estado ahí, pero nunca se han medido.

    Un reto importante para estas tecnologías es la autonomía energética para su funcionamiento. No se puede complicar nuestro estilo de vida multiplicando el número de aparatos que debemos monitorizar diariamente.  Sin embargo, la telecomunicación y la inteligencia electrónica tienen un coste energético en los dispositivos. La investigación tecnológica en baterías con mayor capacidad por unidad de volumen, microprocesadores con menor consumo, y módulos de comunicaciones inalámbricas con mayor eficiencia energética se incluyen dentro del concepto de energy harvesting (recolección de energía) que se refiere a la capacidad de algunos de los productos inteligentes, especialmente los vestibles o los sensores situados al aire libre, de obtener energía del medio en el que se encuentran, de manera natural y en cantidades suficientes para ser autónomos por largos periodos de tiempo. Algunos ejemplos son la  alimentación cone energía solar de sensores, el calzado o equipamiento deportivo capaces de obtener energía acumulada por el movimiento o la flexión que se da durante su uso.

    El lado negativo de Iot  es que se hace urgente y necesario extremar las medidas de seguridad y desarrollar rápidamente las leyes necesarias para proteger la privacidad de las personas y otorgarles el pleno derecho a ser los decisores del destino de dicha información.

     

    Referencias

    Chui, M., M. Löffler y R. Roberts. «The Internet of Things», McKinsey Quarterly, marzo 2010.

    Evans, D. «The Internet of Things: How the next evolution of the Internet of Things is changing everything», Cisco, abril de 2011.

    Gruman, G., S. Bauer y V. Baya. «Using technology to help customers achieve their goals», PWC Technology Forecast, 1: «Internet of Things: Evolving transactions into relationships», 2013.

    Harbor Research. «Shared Destinies: How The Internet of Things, Social Networks & Creative Colaboration Will Shape Future Market Structure», 2009.

    Nold, C. y R. van Kranenburg. «The Internet of People for a Post-Oil World», Situated Technologies Pamphlets 8. Nueva York: The Architectural League, 2011.

    Smith, I. (ed.). «The Internet of Things 2012. New Horizons», IERC – Internet of Things European Research Cluster, 2012.

    Swan, M. «Sensor mania! The Internet of Things, wearable computing, objective metrics, and the Quantified Self 2.0», Journal of Sensor and Actuator Networks, 1, 3 (2012): 217-253.

    Van Kranenburg, R. «The Internet of Things. A critique of ambient technology and the all-seeing network of RFID», Network Notebooks 02, Institute of Network Cultures, Ámsterdam, 2007.

    Vázquez, J. I., «Horizontes y desafíos de Internet de las cosas», en C@mbio: 19 ensayos clave sobre cómo internet está cambiando nuestras vidas, Madrid, BBVA, 2013.

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  • Diseño de evaluaciones: Herramientas Participativas

    Las metodologías participativas están en pleno crecimiento y cada día aparece más información, es por eso que se ha hecho un esfuerzo por  recopilar el mayor número de herramientas posibles. Además,este inventario cuenta con un número aceptable de metodologías participativas que podrían usarse en cualquier momento de una evaluación. Para su clasificación, se estudiaron diferentes métodos y tras varias comparativas se decidió seguir la metodología de evaluación de Scriven que reúne las características de la mejor manera posible.

    Los Icebreakers y las Herramientas Transversales no siguen la metodología de Scriven pero son una parte esencial en los métodos participativos.

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  • Las nuevas tecnologías en el campo de la evaluación

     

    Los grandes avances desarrollados en el campo de las tecnologías de la información y comunicación, principalmente a partir de las últimas décadas del siglo XX, se han intensificado en nuestros días, produciendo cambios significativos en la estructura económica y social, y en el conjunto de las relaciones sociales.

    Las nuevas tecnologías de la información y la comunicación se aplican actualmente en todos los ámbitos económicos y se integran en el día a día de las actividades empresariales, científicas, técnicas y educativas. Su utilización ha permitido, por un lado, la realización de actividades de forma más rápida y eficaz y, por otro, introducir nuevas formas y metodologías de trabajo, alentadas por la universalización de los intercambios de información y de las relaciones sociales.

    Este desarrollo, al igual que ocurre con el resto de aspectos socioeconómicos, no se ha producido a nivel mundial de forma equilibrada. Esto ha dado lugar a la denominada brecha digital, término referido a las barreras geográficas, económicas, sociales y de alfabetización informática que limitan el uso y apropiación de las nuevas tecnologías de la información.

    Según “The Statistics Portal” en 2012 el cálculo de esta brecha digital suponía que tan sólo el 34% de la población tenía acceso a internet. En 2015, según esta misma fuente, esta cifra habría aumentado hasta un 43,4%, sin embargo, las diferencias en el uso y acceso a internet siguen siendo una realidad.

    http://www.statista.com/chart/3512/internet-adoption-in-2015/

    En el campo de la evaluación, el concepto de brecha digital, adquiere gran importancia, más aún cuando sus actividades se dirigen a la evaluación de programas e iniciativas que tienen lugar en territorios rurales. En este caso, la brecha digital no es tan sólo una cuestión que afecte a los países en desarrollo sino también a los países desarrollados, en los que las áreas rurales menos pobladas, cuentan a menudo con problemas de acceso a internet y, aun cuando tienen acceso, con un menor número de usuarios. Pese a estas cuestiones, el desarrollo de las nuevas tecnologías nos ofrece alternativas que permiten trabajar en zonas, en principio, menos favorables para el uso de dispositivos tecnológicos.

    Se abre así un mundo de posibilidades en el campo de la evaluación que los evaluadores deben tener en cuenta a la hora de programar y establecer sus rutinas de trabajo e investigación. Por ello, es importante conocer, experimentar y adaptar estas nuevas herramientas que el avance de las nuevas tecnologías nos ofrece y que nos permiten mejorar el desarrollo del proceso de la evaluación.

    Las nuevas tecnologías aplicadas al campo de la evaluación han permitido mejorar la gestión, sistematización y análisis de la información recopilada obteniendo resultados en menos tiempo y de forma más eficaz. En cada una de las etapas de la evaluación: estructuración; observación; análisis y juicio; sea trabajo de campo o de gabinete; nos encontramos con multitud de herramientas que nos facilitan el trabajo del día a día.

    (ver post: ¿Qué ofrecen las tecnologías en el campo de la evaluación? Algunas herramientas)

     

     

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  • ¿Cómo se construye un análisis de red?

    Las redes sociales se pueden construir con base al grado de interacción entre los actores, o como una toma de información. La red también tiene su límite que se delimita por la población objetivo que se va a estudiar y cuáles son las relaciones que se buscan estudiar para establecer las conexiones.

    ¿Qué datos son los que tengo que buscar?

    Están los datos convencionales y relacionales, los convencionales se utilizan para cuantificar o calificar los atributos de los actores, mientras que los datos relacionales permiten medir las relaciones entre los actores, estos datos son los contactos y conexiones que relacionan un actor con otro. Mientras que los convencionales son aquellos que están relacionados con actitudes, opiniones y comportamientos de actores sociales. Es importante destacar que los análisis de redes sociales se realizan mediante grados de relación más no en los atributos de cada uno.

    Para el levantamiento de información necesaria para este tipo de análisis se puede continuar con el siguiente proceso. El proceso involucra:

    1. Recolectar información acerca de la relación de un grupo específico de personas. Durante este proceso se requiere:Identificar la red a analizar.Recolectar información específica de la red a través de entrevistas a actores clave.Definir objetivo y alcance de análisis.

      Diseñar metodología para recolección de información sobre objeto y alcance de análisis (cuestionarios, entrevistas, encuestas).

    2. Generar base de datos con la información recolectada
    3. Utilización de software para análisis y visualización de los datos (EC-FAO).

    Guía práctica de UCINET

    UCINET es un programa utilizado para el análisis de redes sociales, ha tenido amplia utilización en temas de desarrollo rural y ciencias sociales. Para descargar el demo de prueba del programa ingresa aquí.

    El manual para el mejor uso de esta herramienta puede ser descargado en el enlace.

    A continuación, ejemplificaremos paso por paso un caso práctico para la utilización de este programa.

    El caso a analizar es la relación directa existente entre los diferentes agentes involucrados en la ejecución del Programa Jester, además se realiza un análisis del tipo de institución que representa cada agente.

    Paso No. 1.- Elaborar matriz e insertar datos e información.

    Se ha obtenido la siguiente información:

    guiaucinet

    Gráfico 1.- Información base para el análisis (Relaciones identificadas)

    info1

    Gráfico 2.- Elaborar matriz en UCINET

    Paso No. 2.- Configurar número de filas y columnas de la matriz. Se elabora una matriz cuadrada que contenga tanto en filas y en columnas a los agentes a analizar.

     

    elaborarmatriz2

    Gráfico 3.- Editor de matriz, configuración de dimensiones según agentes a analizar

    Paso No. 3.- Configurar etiquetas de filas y columnas

    configurarelementos3

    Gráfico 4.- Configurar etiquetas de la matriz de forma automática

    Paso No. 4.- Rellenar información. Esta información debe ser obtenida a través de encuestas, entrevistas, etc. Se deberá colocar el número 1 para la existencia de relación directa entre ambos actores y 0 para la ausencia.

    paso4

    Gráfico 5.- Insertar información en la matriz

    Paso No. 5.- Rellenar valores con 0 de forma automática

    paso5

    Gráfico 6.- Rellenar de forma automática con 0 las celdas

    Paso No. 6.- Graficar relación social

    paso6

    Gráfico 7.- Utilizar herramienta para graficar

    Paso No. 7.- Abrir la matriz generada

    paso7

    Gráfico 8.- Ingresar datos de la matriz generada en la herramienta de gráficos

    paso8

    Gráfico 9.- Ingresar datos de la matriz generada en la herramienta de gráficos (2)

    paso9

    Gráfico 10.- Gráfico resultante

    Paso No. 8.- Ingresar atributos a los nodos de la red. Los atributos pueden ser la edad, sexo, tipo de institución (en este caso práctico) que tengan los nodos, permitiendo un análisis más segregado y categorizado. Estos atributos deben ser ingresados en una matriz, otorgándole un valor a cada categoría. (1 para sector privado, 2 para administración pública, 3 para sector académico y 4 para sociedad civil).

    paso10

    Gráfico 11.-Elaboración de matriz con datos de atributos

    Paso No. 9.- Configurar el gráfico según los datos de atributos. Ingresar información al gráfico.

    paso11

    Gráfico 12.- Ingresar datos de atributos en la herramienta para gráficos

    paso12

    Gráfico 13.- Ingresar datos de atributos en la herramienta para gráficos (2)

    Paso No. 10.- Configurar el gráfico, otorgar color y forma a los nodos según atributo.

    paso13

    Gráfico 14.-Escoger colores para categorizar nodos según atributos

    paso14

    Gráfico 15.- Escoger colores para categorizar nodos según atributos (2)

    paso15

    Gráfico 16.- Escoger colores para categorizar nodos según atributos (3)

    paso16

    Gráfico 17.- Escoger forma de símbolo para categorizar nodos según atributos

    paso17

    Gráfico 18.- Escoger forma de símbolo para categorizar nodos según atributos (2)

    paso18

    Gráfico 19.- Gráfico resultante

    Paso N0. 11.- Guardar la imagen en formato jpeg.

    paso19

    Gráfico 20.- Generación de archivo jpeg

     

    Referencias bibliográficas:

    Cardenas, J. (s.f.). Networks provide happiness. Obtenido de http://networksprovidehappiness.com/software-analisis-de-redes/

    EC-FAO. (s.f.). Social Network Analysis: Practical Guide.

    Lugo-Morin, D. (2011) Análisis de redes sociales en el mundo rural. Revista de Estudios Sociales No 38 pp 129-142. Bogotá Colombia.

    Velázquez, A. Aguilar, N. (2005) Manual Introductorio al Análisis de Redes Sociales. Medidas de Centralidad. Centro de Capacitación y Evaluación al Desarrollo Rural. México DF. México.

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  • ¿En qué consiste un análisis de redes sociales?

    Los análisis de redes sociales (término en inglés: Social Network Analysis) son procesos que estudian estructuras sociales a través del uso de teorías de redes y gráficos. Nacen como una herramienta capaz de comprender y explicar las conexiones entre las personas y grupos de personas que componen una estructura social, tratando de entender la relación entre los actores sociales, instituciones y las interrelaciones que surgen entre ellos.

    Se trata de una herramienta que permite saber el grado de influencia de diferentes instituciones, comunidades o empresas en el momento de proponer proyectos, elaborarlos, evaluarlos y/o también para entender las causas de un fenómeno social, cómo funciona y se estructuran las sociedades, lo que conlleva una estrategia para proponer procesos de negociación, cooperación y subordinación, aliviar conflictos, manifestaciones culturales y estrategias de solidaridad, amistad y familiares. Nicolas Christakis muestra en una charla de TED Talk la influencia que tienen las redes sociales para el entendimiento de muchos fenómenos de la vida cotidiana de las sociedades

    Ante las problemáticas que surgen en el mundo rural, varios autores han propuesto como solución a estos problemas la construcción de redes sociales entre los agentes implicados para establecer así una comunicación efectiva y colaborar así al desarrollo de zonas rurales (Lugo-Morin, 2011).

    Definiciones importantes

    Para llevar a cabo un análisis de redes se debe tener en cuenta algunas definiciones que presentamos a continuación.

    • Definición de redes: grupo de individuos que en forma agrupada o individual se relacionan con otros con un fin específico, en el cual existe flujo de información. Las redes pueden considerar muchos o pocos actores teniendo relaciones básicas entre pares de actores. La red se compone de 3 elementos: Nodos, vínculos y flujos.
    • Nodos: personas o grupos de personas que se encuentran conectadas por un objetivo común, mientras más nodos se tengan se aumentan el tamaño de la red. Están representados por círculos.
    • Vínculo: lazos que existen entre los nodos (dos o más). Los vínculos se representan con líneas.
    • Flujo: establece cual es la dirección del vínculo, los flujos y se representa por una flecha que te indica el sentido. Se pueden tener flujos dirigidos o unidireccionales representados por una flecha que indica el sentido, o flujos bidireccionales representados por una línea.

    Indicadores para el análisis

    Los indicadores son los que facilitan el análisis de las redes y son determinados por los valores de conectividad e influencia entre cada uno de los actores. En la siguiente tabla se presentan los indicadores más utilizados para analizar las redes.

    tablaindicadoresanalisis

    Tabla 1.Indicadores utilizados para el análisis de redes sociales. Fuente: Velázquez y Aguilar, 2005.

    Recursos y herramientas para el análisis de redes sociales

    Existe una gran cantidad de información sobre el análisis de redes, diferenciada en:

    • Revistas especializadas en análisis de redes
    • Grupos de trabajo para el análisis de redes
    • Programas informáticos (Existen más de 100 software y aplicaciones sobre Análisis de Redes. Los principales software para realizar Análisis de Redes en el ámbito rural son UCINET y PAJEK)

     

    Revistas especializadas

    Son pocas las revistas especializadas que tengan como tema central el análisis de redes, entre ellas destacan:

    • La revista REDES. Revista hispana para el análisis de redes sociales. Esta revista es de acceso libre.
    • Social Networks, journal publicada por Elsevier Science. Esta revista es de acceso restringido.
    • Journal of Social Structure. Esta revista es de acceso libre.
    • Connections, revista de la International Network Society of Social Network Analysts (INSNA). Esta revista es de acceso libre.

    Otras abordan la temática de manera secundaria y la mayoría son de acceso restringido; entre ellas se destacan:

    • Social Forces, Journal
    • Internacional Sociology
    • Sociological Methodology
    • Rural Sociology
    • International Journal of Behavioral Development
    • American Journal Sociology
    • American Anthropologist
    • American Sociological Review
    • Annual Review of Anthropology
    • Journal of Rural Studies
    • Academy of Management Journal

     

    Grupos de trabajo para el análisis de redes mundiales

    • International Sunbelt Social Network Conferences. Esta instancia fue creada en 1997 y desde entonces hace una reunión anual, donde se abordan temáticas específicas del análisis de redes; éstas abarcan desde avances epistemológicos hasta el desarrollo de nuevos criterios metodológicos.
    • International Network Society of Social Network Analysts (INSNA). Esta instancia fue creada en 1978; es un referente importante de los estudios de análisis de redes sociales mundiales. Publica una revista (Connections) de acceso libre como órgano difusor de sus actividades.
    • Como contraparte del INSNA están los portales en español Egoredes y REDES web, que han tenido un crecimiento importante en el estudio de análisis de redes sociales. Su órgano difusor es la revista REDES.
    • Por último, está el grupo de trabajo del Dr. Mark Granovetter, que a través de su página personal ofrece artículos clásicos sobre la temática de manera gratuita, para comprender las redes sociales completas o sistemas.

     

    Programas informáticos

    Uno de los avances más importante en el análisis de redes sociales ha sido el manejo de la información sustentada en la Teoría de Grafos; esta teoría ha sido la base para el desarrollo de una diversidad de programas informáticos, que permiten un manejo relativamente fácil de los datos relacionales. Para la presente guía se destacan los más importantes y de acceso libre, de tal forma que los interesados puedan descargarlos directamente desde sus computadoras.

    Los más importantes para realizar Análisis de Redes son UCINET y PAJEK (sobre todo para el medio rural). A continuación se presenta en la Tabla No. 2, las principales ventajas y desventajas de los principales programas informáticos, ya que existen otros programas para el análisis de redes sociales, pero debido a sus complejidades, su uso en el medio rural puede ser problemático.

    ventajasydesventajasinformatico

    Tabla 2 Ventajas y desventajas de los principales programas informáticos para análisis de redes. Fuente: Cardenas, s.f.

     

    Bibliografía:

    Cardenas, J. (s.f.). Networks provide happiness.

    EC-FAO. (s.f.). Social Network Analysis: Practical Guide.

    Lugo-Morin, D. (2011) Análisis de redes sociales en el mundo rural. Revista de Estudios Sociales No 38 pp 129-142. Bogotá Colombia.

    Velázquez, A. Aguilar, N. (2005) Manual Introductorio al Análisis de Redes Sociales. Medidas de Centralidad. Centro de Capacitación y Evaluación al Desarrollo Rural. México DF. México.

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  • Social Media en el ámbito de la investigación

    Actualmente, vivimos rodeados de una cantidad inmensa de información y herramientas que puede llegar incluso a saturarnos, pero las ventajas y el potencial de todos los recursos es enorme por ello debemos conocerlos y sacarles el máximo rendimiento posible.

    En el mundo de la investigación, cada vez más son los que utilizan los medios sociales para sus investigaciones y participan en redes sociales científicas con el objetivo de observar y recopilar información de manera más rápida, sencilla y barata. Así como compartir conocimientos. Si bien es cierto que la participación sigue siendo escasa por falta de tiempo y miedo a perder privacidad.

    Aunque no tengan mucha publicidad, existen redes sociales científicas muy conocidas como Academia.edu que cuenta con más de 18 millones de usuarios, ResearchGate, con más de 6 millones y Mendeley, con más de 3 millones.

    La revista Nature publicó un estudio que indicaba los investigadores utilizaban estas redes principalmente para la búsqueda de nuevos artículos y para contactar con otros investigadores. Este estudio también nos muestra algunos de los datos que muestran el uso de las redes sociales así como un análisis de la frecuencia de visitas dependiendo del área de especialización. Así tenemos:

    • Twitter: más del 50% seguimiento a los debates.
    • Facebook más del 55% para ocio.
    • LinkedIn: más del 65% para contactar con otros investigadores.
    • Ciencias e Ingeniería: las tres redes más consultadas son Google Scholar (60%), ResearchGate (48%) y LinkedIn (40%).
    • Ciencias Sociales, Artes y Humanidades: son Google Scholar (70%), Facebook (52%) y LinkedIn (42%).

     

    Un ejemplo de las aportaciones y avances de estas redes son los estudios realizados en 2014 por ResearchGate:

    • Ideas para frenar la crisis del Ébola.
    • 15 investigadores de nueve países de seis disciplinas ayudaron a proteger la mariposa más grande de África.
    • 89.000 personas participaron en la revisión abierta de un estudio de las células madre.
    • La investigación del Sida en más de 100 campos de estudio.

     

    La Dra. Olivia Hernández Pozas, profesora asociada de EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey, en su afán por el desarrollo de la Inteligencia Cultural promueve el uso de redes sociales alegando que su utilización aumenta los conocimientos adquiridos sobre ambiente multicultural, e internacionales de modo más sencillo y cómodo.

    Gracias a esta revolución, en este momento, podemos acceder a una base de datos de más de 2.000 millones de personas. De ahí surge un nuevo concepto, el llamado Social Media Listening o el Social Listening, como elemento clave para conocer más detalladamente las opiniones de las personas.

    Por último, a pesar de que debemos intentar sacar el máximo partido posible a estas herramientas, es importante tener en cuenta que respetar la privacidad de las personas es esencial. Los usuarios tienen que conocer en todo momento en qué actividades están participando para que no puedan sentirse molestos o utilizados. Ejemplo de ello, fue cuando en 2012 salió a la luz la noticia de que Facebook había alterado el orden de las noticias que los usuarios ven de sus contactos y fanpages, con el objetivo de demostrar la teoría del contagio emocional. Para ello, decidieron mostrar sólo noticias positivas a un grupo de usuarios, y sólo publicaciones negativas al otro, para comprobar si cada grupo reaccionaba diferente y se contagiaba de la emoción de las publicaciones. Este “experimento” se llevó a cabo sin el consentimiento de los usuarios por lo que provocó el cabreo de los usuarios y debates sobre la legalidad de este proceso.

     

    Redes sociales y Organizaciones sin ánimo de lucro

    Como comentábamos en un post anterior el uso de las redes sociales para la evaluación y análisis de distintas actividades organizadas en campos sociales, como el educativo o el médico también están cobrando importancia en los últimos años, no sólo en el marketing de grandes empresas multinacionales. Como nos dice Jan Rezab, el uso de las redes sociales puede crear un mundo mejor. Y aquí entran en juego las organizaciones sin ánimo de lucro.

    El uso de las redes sociales en aquellas organizaciones sin ánimo de lucro, ya que su presencia en las redes e Internet debe ser fundamental en los tiempos que corren hoy en día, pero al mínimo coste. La situación económica actual ha desbancado a muchas de estas organizaciones y los fondos que obtienen se han reducido. Además, tiene que competir con las empresas comerciales, tanto en el mundo físico como en el digital. Es por ello que las organizaciones sin ánimo de lucro tienen que rentabilizar sus esfuerzos de la mejor manera posible. Deben centrarse en ser útiles, generar valor e interés en lo que se publica y no utilizarlas, en un primer momento, en canalizar fondos. La idea es divertir y entretener. Las donaciones vendrán luego. Hace falta trabajo previo para construir una comunidad fidelizada y comprometida con la causea que difunda el mensaje y que esté dispuesta a pasar a la acción en el mundo online.

    Desde esta perspectiva, Allison H. Fine ha fundado una organización sin ánimo de lucro, Networked Nonprofits, dedicada a la transformación de la evaluación para el cambio social. Esta entidad está dirigida a descubrir y discutir los desafíos particulares y las nuevas oportunidades para medir el uso de las redes sociales por organizaciones de todo tipo, las conexiones y relaciones creadas a través de los medios de comunicación social con el fin de comprender mejor las formas en que los medios digitales están dando forma a los esfuerzos de cambio social. Esta red se dedica a contactar a diversas personas y organizaciones que compartan su trabajo con el fin de crear conciencia de los problemas sociales y organizar a las comunidades para prestar servicios de legislación. En el largo plazo, el objetivo es crear un mundo más seguro, más justo y más saludable para vivir.

    ¿Cómo funciona? Conecta a las personas, más allá de sus muros, a través de las conversaciones y las relaciones que se mantienen a través de sus redes. Así, se construye una responsabilidad común creando una lista de “cosas pendientes” donde todos los participantes puedan remar en la misma dirección. Alguno de estos medios sociales son las conversaciones generadas en Twitter, Youtube y blogs; la colaboración que se genera en grupos de Google; o las redes construidas a través de Facebook o MySpace.

    Las redes sociales tienen una gran fuerza en la vida de los individuos de hoy en día, conectando a personas que se encuentran en polos opuestos de la tierra en tan sólo décimas de segundo. Esto hace unos años era impensable. Las redes sociales han despertado la creatividad y esto es un gran canalizador para luchar por aquellas causas en las que las personas creen. ¿Lo mejor de todo? Es espontáneo.

    Social media y educación

    Dentro de las nuevas tendencias que se están desarrollando en la actualidad y las redes sociales, en la educación superior por ejemplo, el impacto de las iniciativas no puede ser únicamente determinado por la cantidad de participantes que entran/salen de dichos programas. Es importante determinar una estrategia de seguimiento para recoger los datos de los resultados y evaluar estos planes de educación superior. Se debe recopilar la información de los participantes de primera mano. Puede ser un trabajo largo y laborioso, por la cantidad de participantes que pueden entrar en dichos programas.

    Es por ello que el uso de las redes sociales nos puede facilitar mucho trabajo y darnos pistas clave para identificar a dichos participantes, ya sea por su localización, el puesto laboral que desempeñan en la actualidad u otras actividades (voluntariado, por ejemplo) que nos ayuden a determinar perfiles. Algunas de estas herramientas son LinkedIn, ResearchGate o Educa, donde además de la información personal básica se puede recoger información relacionada con publicaciones, comunicaciones, artículos científicos, premios o menciones que completen esa información. Todo esto nos puede ayudar a dibujar un primer mapa con información de la muestra a estudiar de una organización o una especialidad en concreto, por ejemplo: ¿la tendencia de aquellos graduados del 2005 que estudiaron Administración y Dirección de Empresas en la Universidad Autónoma de Madrid? Otro filtro podría ser, ¿cuál es la tendencia de los alumnos que estudiaron la carrera de ciencias de la comunicación en la Comunidad de Madrid en todas las Escuelas? Algunas de etas herramientas pueden ser las encuestas online y su difusión a través de la base de datos recogida gracias a las redes sociales. Algunas de estas herramientas gratuitas son Google Forms, Survey Monkey, Survey Gizmo. Entre aquellas de pago podemos utilizar Qualtrics, SurveyAnalytics, SurveyMonkey o SurveyGizmo. La metodología cualitativa te puede ayudar a profundizar en la personalidad y las perspectivas de cada uno de los participantes.

     

    Bibliografía

    http://comm.eval.org/HigherLogic/System/DownloadDocumentFile.ashx?DocumentFileKey=0cfa30f7-97b4-74d0-3b1c-2e2ba8bd3be9&forceDialog=0

    http://www.eval.org/

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  • Herramientas para el análisis de redes sociales

    Es cierto que existen multitud de herramientas, formatos y tipos de aplicaciones analíticas que se han desarrollado de manera exponencial en los últimos años. Para aplicar las redes sociales de manera efectiva y que puedan mantener estos esfuerzos que se están realizando, las organizaciones tienen que ser capaces de evaluar las ventajas y desventajas de cada una de las redes sociales, qué tipo de datos se pueden obtener de cada una de las redes y cómo los programas pueden ser usados para mejorar estos esfuerzos.

    La evolución y desarrollo de las redes sociales también ha influido en la manera de hacer ciencia e investigar. La metodología ARS (Análisis de Redes Sociales) es una nueva manera de investigar centrada en la “cartografía y la medición de las relaciones y los flujos entre las personas, los grupos, las organizaciones, los ordenadores, las direcciones URL y otras entidades de la información/conocimiento conectado” (Orgnet.com). Actualmente, el ARS está siendo aplicado a diferentes escenarios de las ciencias sociales y computacionales enmarcadas dentro de las TIC. El interés que se ha generado en el ARS radica principalmente, en que es un tópico que representa un enfoque atractivo en las relaciones que tienen lugar entre las entidades sociales y en las métricas e implicaciones de dichas relaciones y además profundiza en el conocimiento de los fenómenos sociales. Actualmente, el ARS está siendo aplicado a diferentes escenarios como el ámbito económico, el ámbito de la salud o de la educación entre otros. Antonieta Kuz et.al, en el simposio argentino sobre tecnología y sociedad muestran tres campos de actividad:

    REDES SOCIALES

     

     

    1.Campo de la salud: estudios vinculados a enfermedades infecciosas, pero los de mayor importancia están dirigidas a la difusión del SIDA, intentando establecer el tamaño y las características de estas poblaciones ocultas como el caso de las poblaciones que consumen drogas como la cocaína, así como las probabilidades de contagio con diferentes relaciones de riesgo. Por ejemplo, en la Asociación Americana de Evaluación (AEA por sus siglas en inglés) se pueden encontrar trabajos diversos trabajos como, el uso de las redes sociales para evaluar la obesidad en las comunidades y fomentar iniciativas de prevención.

     

    2. Campo social: este campo incluye el concepto de “capital social” una aplicación de este concepto es la hipótesis de los “lazos débiles”. La idea básica es que las personas tienen a su alrededor un núcleo fuerte de lazos que le proporcionan la información, los recursos y el soporte emocional que necesitan. También, a través de las redes sociales puede evaluarse el nivel de compromiso en una comunidad y el impacto social que ésta tiene. Otro punto muy importante en el desarrollo de las redes sociales es lo que llaman laboratorios de ideas o Think Tank. Son organizaciones sin ánimo de lucro donde se trabaja de manera multidisciplinar en la elaboración de análisis y recomendaciones políticas. Estas organizaciones buscan promover y crear espacios de diálogo y debate, desarrollar y capacitar a futuros tomadores de decisiones y cuadros políticos, legitimar narrativas y políticas de los regímenes de turno o los movimientos de oposición y ofrecer un rol de auditor de los actores públicos. En España se han desarrollado multitud de organizaciones independientes donde cabe destacar CIDOB (dedicado a la investigación en los ámbitos de relaciones internacionales y los estudios de desarrollo); FRIDE, que busca proveer conocimiento innovador sobre el papel de Europa en las relaciones internacionales; el Real Instituto Elcano de Estudios Internacionales y Estratégicos o el Instituto Complutense de Estudios Internacionales.

    Redes sociales y Organizaciones sin ánimo de lucro. Como comentábamos en un post anterior el uso de las redes sociales para la evaluación y análisis de distintas actividades organizadas en campos sociales, como el educativo o el médico también están cobrando importancia en los últimos años, no sólo en el marketing de grandes empresas multinacionales. Como nos dice Jan Rezab, el uso de las redes sociales puede crear un mundo mejor. Y aquí entran en juego las organizaciones sin ánimo de lucro. El uso de las redes sociales en aquellas organizaciones sin ánimo de lucro, ya que su presencia en las redes e Internet debe ser fundamental en los tiempos que corren hoy en día, pero al mínimo coste. La situación económica actual ha desbancado a muchas de estas organizaciones y los fondos que obtienen se han reducido. Además, tiene que competir con las empresas comerciales, tanto en el mundo físico como en el digital. Es por ello que las organizaciones sin ánimo de lucro tienen que rentabilizar sus esfuerzos de la mejor manera posible. Deben centrarse en ser útiles, generar valor e interés en lo que se publica y no utilizarlas, en un primer momento, en canalizar fondos. La idea es divertir y entretener. Las donaciones vendrán luego. Hace falta trabajo previo para construir una comunidad fidelizada y comprometida con la causea que difunda el mensaje y que esté dispuesta a pasar a la acción en el mundo online. Desde esta perspectiva, Allison H. Fine ha fundado una organización sin ánimo de lucro, Networked Nonprofits, dedicada a la transformación de la evaluación para el cambio social. Esta entidad está dirigida a descubrir y discutir los desafíos particulares y las nuevas oportunidades para medir el uso de las redes sociales por organizaciones de todo tipo, las conexiones y relaciones creadas a través de los medios de comunicación social con el fin de comprender mejor las formas en que los medios digitales están dando forma a los esfuerzos de cambio social. Esta red se dedica a contactar a diversas personas y organizaciones que compartan su trabajo con el fin de crear conciencia de los problemas sociales y organizar a las comunidades para prestar servicios de legislación. En el largo plazo, el objetivo es crear un mundo más seguro, más justo y más saludable para vivir. ¿Cómo funciona? Conecta a las personas, más allá de sus muros, a través de las conversaciones y las relaciones que se mantienen a través de sus redes. Así, se construye una responsabilidad común creando una lista de “cosas pendientes” donde todos los participantes puedan remar en la misma dirección. Alguno de estos medios sociales son las conversaciones generadas en Twitter, Youtube y blogs; la colaboración que se genera en grupos de Google; o las redes construidas a través de Facebook o MySpace. Las redes sociales tienen una gran fuerza en la vida de los individuos de hoy en día, conectando a personas que se encuentran en polos opuestos de la tierra en tan sólo décimas de segundo. Esto hace unos años era impensable. Las redes sociales han despertado la creatividad y esto es un gran canalizador para luchar por aquellas causas en las que las personas creen. ¿Lo mejor de todo? Es espontáneo.

    3. Campo educativo: a través de la sociometría y los test sociométricos es posible obtener métricas y determinar la utilidad que reviste instrumentos para mejorar las relaciones sociales dentro de la clase y favorecer la integración de los alumnos aislados y los rechazados. Otro punto muy importante es el cambio de paradigma de la educación, donde las redes sociales e internet han conseguido cambiar la forma en la que se enseña y el acceso a la educación. Es el caso de los cursos MOOC. Anant Agarwal nos cuenta por qué estos cursos masivos y abiertos son importantes. También para evaluar las políticas antes realizadas y la medición de sus impactos. Encontramos un caso en la Asociación Americana de Evaluación que explica cómo se participa en las evaluaciones, cómo se involucra la población y de qué manera. En el siguiente enlace podemos ver toda la información.

    Social media y educación. Continuando con uno de los temas incluidos en el Análisis de las Redes Sociales y el campo educativo, nos centraremos en la educación y cómo se pueden evaluar las tendencias de aquellos alumnos y graduados que finalizan sus estudios y comienzan a trabajar. ¿Cómo ha sido ese resultado? ¿Ha sido el esperado? ¿Dónde se encuentran trabajando hoy en día? Para ello, es importante determinar una estrategia de seguimiento para recoger los datos de los resultados y evaluar estos planes de educación superior. Se debe recopilar la información de los participantes de primera mano. Puede ser un trabajo largo y laborioso, por la cantidad de participantes que pueden entrar en dichos programas.

    Es por ello que el uso de las redes sociales nos puede facilitar mucho trabajo y darnos pistas clave para identificar a dichos participantes, ya sea por su localización, el puesto laboral que desempeñan en la actualidad u otras actividades (voluntariado, por ejemplo) que nos ayuden a determinar perfiles. Algunas de estas herramientas son LinkedIn, ResearchGate o Educa, donde además de la información personal básica se puede recoger información relacionada con publicaciones, comunicaciones, artículos científicos, premios o menciones que completen esa información. Todo esto nos puede ayudar a dibujar un primer mapa con información de la muestra a estudiar de una organización o una especialidad en concreto, por ejemplo: ¿la tendencia de aquellos graduados del 2005 que estudiaron Administración y Dirección de Empresas en la Universidad Autónoma de Madrid? Otro filtro podría ser, ¿cuál es la tendencia de los alumnos que estudiaron la carrera de ciencias de la comunicación en la Comunidad de Madrid en todas las Escuelas? Algunas de etas herramientas pueden ser las encuestas online y su difusión a través de la base de datos recogida gracias a las redes sociales. Algunas de estas herramientas gratuitas son Google Forms, Survey Monkey, Survey Gizmo. Entre aquellas de pago podemos utilizar Qualtrics, SurveyAnalytics, SurveyMonkey o SurveyGizmo. La metodología cualitativa te puede ayudar a profundizar en la personalidad y las perspectivas de cada uno de los participantes.

     

    Una de las aplicaciones más utilizadas en esta nueva metodología ARS es NETLYTIC, una aplicación en forma de nube gratuita que usa la interfaz de programación de aplicaciones (API) de las distintas conversaciones existentes en las redes sociales, para ayudar a los Community Managers a descubrir trending topics, conversaciones y participantes influyentes en la red. Actualmente, los datos provienen de redes sociales como Facebook, Twitter, grupos y páginas, post de Instagram y comentarios de Youtube. Los informes que genera esta aplicación y las palabras, pueden ser reagrupadas para así identificar temas populares en la red. También representan cluster de redes sociales donde se muestran las correlaciones entre los participantes. Lo que te permite esta herramienta es profundizar más en cada una de las palabras, como en la ocurrencia de postearla o el listado con los tweets y comentarios realizados. Otra herramienta muy interesante y utilizada en la metodología ARS para analizar el impacto de redes sociales es el programa software NodeXL. Es una aplicación complementaria al Excel y tiene una función de estudiar las redes que se forman a partir de los mensajes y comentarios que se realizan en Twitter. Tiene un gran potencial para analizar redes sociales de comunicación a través de Twitter y el impacto de los eventos estudiados. En el siguiente enlace podemos acceder a un tutorial para ver cómo funciona este programa.

    El potencial que tienen las redes sociales hoy en día es imposible de cuantificar. Podemos acceder a gran cantidad de información y datos, y analizar todos estos recursos en función de qué queremos estudiar. En el campo de la evaluación, hay multitud de casos de estudio donde las redes sociales son la herramienta fundamental e indispensable para hacerlo posible.

     

    Referencias:

    http://comm.eval.org/HigherLogic/System/DownloadDocumentFile.ashx?DocumentFileKey=0cfa30f7-97b4-74d0-3b1c-2e2ba8bd3be9&forceDialog=0

    http://www.eval.org/

    http://comm.eval.org/search?executeSearch=true&SearchTerm=social+media

    http://networksprovidehappiness.com/analisis-de-redes-comentarios-twitter-nodexl/

    http://nodexl.codeplex.com/https://netlytic.org/home/

    http://revista-redes.rediris.es/recerca/jlm/ars/ars_ects.pdf?

    http://comm.eval.org/HigherLogic/System/DownloadDocumentFile.ashx?DocumentFileKey=0cfa30f7-97b4-74d0-3b1c-2e2ba8bd3be9&forceDialog=0http://www.eval.org/

     

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  • El uso de la web y redes sociales en el diseño de evaluaciones

    Importancia de internet como fuente de información

    Internet ha revolucionado las formas tradicionales de relación entre las personas y esto ha motivado que la actividad se adapte a este nuevo sistema de intercomunicación. Actualmente, Internet constituye una herramienta fundamental e imprescindible para cualquier organización. Con Internet podemos realizar estudios cualitativos (dinámicas de grupo y entrevistas en profundidad), estudios de mercado cuantitativos (encuestas y paneles de consumo), estudios de observación (comentarios, opiniones de usuarios, estrategias de la competencia, tendencias…), búsqueda de nuevas tendencias para innovación, test de valoración, etc.

     

    Internet ha tenido una historia con tres etapas claramente identificadas. La primera, la Web 1.0, donde las empresas publicaban sus contenidos en un sitio web dirigido a un determinado número de usuarios potenciales que contaban con una capacidad muy reducida de interactuar con esa información. Un sitio web era únicamente un escaparate donde exponer información y la red constituía una herramienta de comunicación y, en ocasiones, de distribución (tiendas online). La Web 2.0 comenzó cuando las  páginas web dejaron de limitarse a emitir información y se plantearon la posibilidad de recibir información de los usuarios. Se trataba de un modelo bidireccional que abría un abanico de posibilidades de investigación de mercado y de comunicación. En esta etapa comenzaron a tomar importancia las redes sociales y blogs. La Web 3.0, también denominada web semántica o inteligente, representa el futuro de la red y mejora la organización y el acceso a la información. Esta nueva etapa viene ligada a la concepción de la red como base de datos, computación en la nube (cloud computing, prestación de servicios de negocio y tecnología a través de internet), aplicaciones web conectadas a otras aplicaciones web e inteligencia artificial. Según Rodríguez (2012), el concepto web 3.0 se basa en la evolución de las redes sociales bajo los conceptos de búsquedas perfeccionadas hasta conseguir un único resultado totalmente ajustado a la demanda de información; contenidos accesibles sin navegación desde cualquier dispositivo o lugar; tecnologías de inteligencia artificial para la localización y selección de la información; geolocalización avanzada para localizar personas y lugares en cualquier dispositivo móvil; y, la extensión al mundo virtual.

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    En este punto se hace necesario hacer una diferenciación entre lo que significa red social (social network) y medios sociales (social media). Estamos acostumbrados a hablar tanto de estos conceptos, que a veces se confunde. Según el blog socialmediatoday.com, los medios sociales están dirigidos a transmitir o compartir información con una amplia audiencia; las redes sociales están constituidas por grupos de personas con los mismos intereses. También hay una diferencia de estilos en la comunicación: los medios sociales tienden a ser un canal unidireccional, mientras que las redes sociales constituyen un canal bidireccional, un intercambio de experiencias donde se genera una gran cantidad de información. El uso de las redes sociales hoy en día está muy relacionado con la interrelación entre las personas y la transmisión de información y objetivos. Debido a la globalización, esta nube cada vez crece más rápido, por lo que la cantidad de información que existe en la web es cada vez mayor. Es por ello que debemos identificar la información que necesitamos y analizar los datos correctos, lo que se puede resumir en la frase: “descartar y destacar”.

    Se hace así necesaria la existencia de herramientas para poder filtrar y conseguir los datos que realmente nos interesan en cada trabajo de evaluación, dar utilidad, analizar y evaluar todo tipo de datos que pueden obtenerse en el entorno web. Un concepto interesante en esta línea es el de minería de datos (data mining), un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística y sistemas de bases de datos son los métodos más utilizados en este campo (Maimon y Rokach, 2010). El primer paso de un proceso de minería consiste en la selección de un conjunto de datos y el análisis de sus propiedades (histogramas, o diagramas de depresión pueden ser de gran utilidad en esta fase). En segundo paso es la transformación de esos datos de entrada a través de la selección y aplicación de una de las técnicas de minería de datos (modelo predictivo, de clasificación o de segmentación). Un último paso consiste en la extracción del conocimiento, la interpretación y la evaluación de los datos.

    Por otro lado, siempre debemos tener en cuenta para qué y por qué debemos hacer el análisis de esa información y de esos datos, es decir, cuál es el objetivo último que perseguimos con cada trabajo de evaluación. Si sabemos identificar nuestro fin, podremos elegir nuestros medios para conseguir el máximo rendimiento y efectividad.

    En último lugar, hacer hincapié en el concepto de seguridad y privacidad, los términos y condiciones y la información personal que se sube a la web, ya que, un mal trato de los datos puede volverse en nuestra contra.

     

    Herramientas para poder utilizar la web y las redes sociales como fuentes de información

    La tecnología se ha desarrollado de tal forma que se han creado “laboratorios” para analizar cómo las redes sociales afectan a la sociedad, a las comunicaciones y a la difusión de la información. Los grupos de investigación han desarrollado distintas herramientas para analizar, visualizar y evaluar las distintas redes sociales. Es un nuevo campo con alta innovación tecnológica y donde los elementos de software para analizar y evaluar se han disparado como la espuma. Existen distintas herramientas en función de cuál sea el objetivo que queremos medir o analizar. También, existen distintas herramientas en función de si son gratuitas o de pago, etc. Entonces, lo primero que tenemos que hacer es preguntarnos ¿Qué queremos medir? Es decir, tenemos que tener claros los objetivos. El análisis de los datos nos dará las pautas necesarias para las acciones que debemos tomar y así conseguir el éxito de los objetivos de nuestro estudio. Existen herramientas para el análisis de páginas web (analytics), seguimiento (monitoring), análisis estadístico (reporting), análisis de mejores prácticas (benchmarking) y gestión (management), entre otras. A continuación, nos dispondremos a hacer una breve recopilación de estas herramientas y de su uso, bajo una estructura que sigue la señalada por el blog e-interactive.

     

    – Herramientas para el análisis de páginas web (analytics)

    Existen una gran variedad de herramientas para la analítica web que permiten medir y recoger los resultados de una página web, programa, producto o servicio. Especificaremos tres de las más importantes y mejor valoradas por los Community Manager.

    Lucky Orange

    Herramienta que sirve para analizar formularios y vínculos. Incluye el comportamiento del usuario en la página con un gran abanico de características, desde las grabaciones de visitas hasta la analítica, búsqueda y segmentación por mapas de calor. También ofrece rutas de conversión visuales. Una demostración de esta herramienta puede visualizarse en el siguiente enlace.

    4Q

    4Q es una herramienta de encuestas para sitios web que permite a los dueños de negocios evaluar la experiencia online, medir la satisfacción de los clientes y poner en marcha rápidamente las mejoras para su sitio web basándose en los comentarios de visitantes reales. Para ver el funcionamiento, existe una demo gratuita clicando en el siguiente enlace.

     

    – Herramientas de seguimiento (monitoring)

    Se trata de herramientas que permiten rastrear términos o palabras clave en los diferentes entornos de la web. 

    Socialmention.com

    Es una herramienta que permite rastrear palabras clave en la mayor parte de plataformas 2.0. Los resultados pueden recibirse a través de SMS y servicios RSS. Aparecen distintos campos como la fuerza, pasión, sentimiento y alcance que produce un término o una marca en la web.

    HowSociable

    Similar a la herramienta anterior, HowSociable nos señala conversaciones generadas sobre una determinada keyword o palabra clave. Puede ser una herramienta útil para completar la información obtenida a través de socialmention. 

    Talkwalker

    Múltiples opciones para analizar la presencia de una marca o de los tópicos que seleccionamos en todos los medios digitales. Ofrece múltiples opciones entre las redes sociales pero también monitoriza blogs, foros, periódicos, revistas, medios online, agencias de noticias… todos los medios están contemplados aunque deben indicarse los términos a analizar, las direcciones y páginas a monitorizar y los filtros que se van a emplear.

     

    – Herramientas de análisis estadístico (reporting)

    Son herramientas que nos permiten analizar estadísticas de social media. Cuanto más analizados estén los datos mejor será el reporte. Pero lo más importante es tener en cuenta que no solo se trata de presentar las cifras sino de darles una explicación y ver qué se puede hacer para mejorarlas. Existen muchas herramientas para este fin pero aquí vamos a presentar solo algunas de ellas, y las vamos a dividir según tres características:

    -Estadísticas que nos ofrecen los propios canales: Facebook Insights, Twitter Analytics, Youtube Analytics.

    -Mix entre reporting y analytics: Crowdbooster.

    -Indicadores de rendimiento: True Social Metrics, Cyfe.

    Estadísticas que nos ofrecen los propios canales

    Facebook insights

    Es una herramienta de Facebook que nos permite medir los resultados de una fanpage. Además de cantidad de fans totales, cantidad de likes, visitas, etc. Nos ofrece otras métricas muy útiles para los reportes: 

    facebookinsight1

     

    Alcance (reach): se trata del número de usuarios únicos que ha visto nuestro post. Este es el número más importante a la hora de definir la popularidad o el éxito de una aplicación.

    Usuarios que Interactúan (engaged users): esta métrica es efectiva para poder medir la participación de una comunidad.

    Personas que están hablando de esto (talking about this): con este extensor título, lo que facebook nos provee es de la posibilidad de ver qué personas han dado like, comentado o compartido nuestro post, o respondido a un evento o pregunta.

    Difusión (virality): El porcentaje de difusión se obtiene dividiendo las personas que están hablando de esto por el número de alcance.

    facebookinsight2

     

    También nos ofrece datos demográficos que nos muestra la ubicación geográfica de nuestros usuarios, así como datos sobre el género y la edad, desde dónde interactúan (móviles, tablets, PCs…) los cuales son cruciales a la hora de diseñar el contenido. Así mismo, se puede revisar el funcionamiento de los ads para comprobar cuánto ha sido de exitosa una campaña, qué tipos de posts son los más exitosos y enterarnos del estado de las páginas de la competencia. También desarrolla información gráfica preparada para ser presentada y reportes excel para crear nuestros propios reportes personalizados. En definitiva, lo que nos permite es saber qué es lo que más le gusta a nuestros usuarios para poder usarlo en nuestro beneficio.

     

     

    Twitter analytics

    Esta herramienta nos muestra la evolución de nuestra presencia en Twitter en el último mes. Las funciones principales son:

    • Mención principal: cuál ha sido la publicación en la que hemos sido mencionados con mayor número de interacciones durante el mes.
    • Tweet principal (y sus variantes): publicación que mejor ha funcionado durante el mes.
    • Seguidor principal: qué seguidores son los más relevantes.

    Así mismo, existe la opción de ver los detalles del tweet, lo que nos permite analizar el ciclo de vida de la publicación desglosado también según el tipo de interacción. Esta información puede resultar muy útil para saber, por ejemplo, cuál es el mejor horario para publicar. Además la información proporcionada se puede extraer en formato excel para facilitar la presentación de resultados.

    Youtube Analytics

    La información se presenta en un panel general donde aparecen los números de reproducciones, números de “me gusta” y comentarios en cada vídeo, así como las interacciones de los usuarios. Te permite medir el rendimiento actual de tu canal y videos gracias a una gran cantidad de datos ofrecidos en distintos informes como reproducciones, fuentes de tráfico, o datos demográficos.

    Dichos datos pueden visualizarse mediante filtro de datos, gráfico lineal, gráfico multilínea, área apilada, gráfico circular, gráfico de barras, y mapa interactivo. Estos últimos, los mapas interactivos, muestran en las zonas más oscuras dónde se reproducen los vídeos. En dichas ubicaciones hay un mayor número de personas reproduciendo el vídeo. La herramienta proporciona ventajosos datos métricos mediante tres tipos de informes:

    • Informes de ingresos: de ingresos estimados y de rendimiento de los anuncios.
    • Informes de reproducciones: de fuentes de tráfico y de retención de la audiencia.
    • Informes de participación: de suscriptores y de anotaciones.

    La siguiente noticia del periódico “Expansión” publicada 12/03/2015 explica la utilidad del uso de la plataforma Youtube donde hace referencia a la importancia de conocer a tu público objetivo y adaptarte a él utilizando la herramienta Youtube Analytics.

     

    Para concluir, la siguiente charla TED es muy interesante ya que Nicholas Christakis explica de una manera muy interactiva y dinámica la influencia oculta que ejercen las redes sociales en la sociedad actual.

     

    – Herramientas para mejores prácticas (benchmarking)

    Consiste en herramientas que permiten analizar tanto a tus competidores como las mejores prácticas llevadas a cabo de modo que te permita reestructurar tu estrategia en las redes sociales.

    Social Bakers

    Permite analizar las principales redes sociales como Facebook, Twitter, YouTube, Linkedin y Google + mediante una plataforma de fácil uso que permite a las empresas medir, comparar y contrastar el éxito de sus campañas mediante las siguientes funciones:

    • Analytics. Evaluación, seguimiento y presentación de informes de Facebook, Twitter y YouTube. Analizan tus actuaciones, las de la competencia y las del global de la industria.
    • Builder. Es una plataforma de gestión de contenidos que ayuda a los responsables de marketing a aumentar su eficiencia en las redes sociales. Análisis a tiempo real e informes de rendimiento permiten mantener el control de todas las publicaciones.
    • Listening. Permite monitorizar las conversaciones en Facebook y Twitter en tiempo real y en las plataformas escogidas, así como exportar el análisis de las conversaciones según las palabras clave y a través de múltiples plataformas de social media.
    • Ad Analytics. Son tres herramientas que ayudan a los anunciantes a optimizar, administrar y potenciar su estrategia de publicidad.

    DKS Social Smart

    Como el resto de herramientas, DKS SocialSmart analiza datos de distintas redes sociales (Twitter, Facebook, Google +, etc) y los blogs. Algunos de los datos que nos ofrece son:

    • Posicionamiento de marca en cuanto conjunto competitivo (inteligencia competitiva).
    • Análisis y temas Influencers.
    • Retorno Social Media de la inversión (ROI).
    • Recorte de datos web permite encontrar las palabras clave de Internet e identificar los contenidos principales de trending topics.
    • Proporciona indicadores de seguidores, tweets de escritura, mensajes… acerca de la información compartida, las personas relacionadas con tus negocios, propuestas, comentarios y reputación cooperativa.

    Se analiza el contenido de todos los mensajes y los clasifica en función de sus intenciones (positivos, negativos o neutros).

     

    Bibliografía:

    Maimon, O. y Rokach, L. (2010). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Springer, New York. ISBN 978-0-387-09823-4.

    Rodríguez, O. (2012). Curso de Community Manager. Anaya Multimedia.

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