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Rolando Mantilla
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Analiti a, Revista de análisis estadístico, Vol. 15 (1), 2018
1 Introducci´on
Los an´alisis de las relaciones o interacciones entre individuos en un contexto social permiten
detectar e interpretar los patrones de los v´ınculos sociales entre sus actores. Es en este ´ambito,
la teor´ıa de redes sociales provee fundamentos y herramientas basadas principalmente, en
las matem´aticas, los grafos y la computaci´on, para analizar y tener una apreciaci´on de las
cualidades colectivas de la red, y medir la importancia que tienen los individuos que la
conforman conforme su relacionamiento.
En tal sentido, la teor´ıa de redes sociales ha tenido un gran impacto dentro de varias
disciplinas, principalmente dentro de la Sociolog´ıa y espec´ıficamente en la denominada So-
ciometr´ıa (Moreno, 1951). En la actualidad ha encontrado sus principales aplicaciones en
problemas vinculados al Internet, a menudo en el ´ambito del Big Data, que van desde grandes
redes de comunicaci´on, pasando por las conocidas redes sociales como Facebook, LinkedIn,
Twitter, hasta en algoritmos de b´usqueda como el Google Page Rank.
Uno de los retos a afrontar es el tama˜no de las redes que plantean las aplicaciones mencio-
nadas, para lo cual se pueden encontrar bases de datos de grafos y paquetes computacionales
que tienen implementados algoritmos que permiten analizar estas redes o grafos; por ejem-
plo, el paquete
igraph
disponible para R o el programa
Pajek
especializado en redes extensa,
adem´as de la base de datos especializada en grafos
Neo4J
.
El an´alisis de redes sociales abarca temas como la identificaci´on de individuos con opinio-
nes influyentes en medios electr´onicos. En la administraci´on de impuestos, se puede utilizar
para el an´alisis de transacciones financieras e identificar cl´usteres econ´omicos, transacciones
an´omalas o inusuales o individuos de especial relevancia en tramas de evasi´on fiscal. Un
ejemplo de especial relevancia constituye el caso de los “Panam´a Papers” en donde las he-
rramientas del an´alisis de redes sociales permitieron identificar a los individuos clave en las
tramas de evasi´on basados en el uso de para´ısos fiscales (Lion, 2016).
Por otra parte, resulta novedoso e interesante observar el comportamiento de estas redes
en el tiempo y proponer ejercicios predictivos sobre la formaci´on de relaciones entre actores,
que pueden resultar ´utiles para la aplicaci´on de acciones tempranas sobre personas con
mejores probabilidades de convertirse en actores relevantes en las redes, ya sea en el ´ambito
de las ventas, el mercadeo o inclusive la prevenci´on del fraude fiscal.
Actualmente, existe una aplicaci´on extensa en empresas comerciales que tratan de explo-
tar estas redes, desde el punto de vista del Marketing, pues proveen de un excelente medio
para propagar recomendaciones a trav´es de grupos y personas con intereses similares (Hu-
berman
et al.
, 2008). En la administraci´on p´ublica tambi´en se puede hacer uso de grandes
redes de transacciones y sus part´ıcipes, para entender las din´amicas econ´omicas.
En concordancia a esta tem´atica, este trabajo busca realizar un aporte en la aplicaci´on
de las herramientas de las redes sociales que van desde su ´ambito tradicional descriptivo
y de car´acter est´atico, a un ´ambito din´amico y finalmente predictivo; esto, basado en una
adaptaci´on de car´acter estoc´astico del algoritmo Page Rank de Google.