Análisis de Redes sociales (SNA): Aprendiendo de la función pública.

Julian Villodre (@VillodreJulian) es estudiante de Ciencia Política y Administración Pública (cuarto curso) en la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), y becario de colaboración en el Departamento de Ciencia Política y Relaciones Internacionales, en la Facultad de Derecho de la UAM. Colabora, además, como Gestor de Contenidos en Novagob, la red social de la administración pública.

Las redes sociales digitales no sólo han revolucionado la manera de comunicarse de las sociedades y organizaciones, sino que ha implicado también una revolución en las formas de interpretar y analizar nuestras relaciones y nuestro trabajo. Con el auge de las tecnologías sociales, algunas de las técnicas existentes de análisis, como el análisis de redes, se han visto interpeladas a explorar un nuevo campo: el de las redes 2.0. En esta breve entrada para el blog publilitica, trataré de explicar de qué trata el análisis de redes, qué implicaciones y límites presenta de cara al análisis de las organizaciones públicas, y qué retos éticos subyacen tras su uso en la función pública.

¿Qué es esto del SNA?

SNA son las siglas de Social Network Analysis (Análisis de Redes Sociales), y se trata de una técnica de investigación cuantitativa para redes sociales, basada en los pilares de la teoría de grafos. Como técnica, el SNA emplea el uso de representaciones de redes de actores, para entender fenómenos sociales. Frente a otras técnicas de análisis, el SNA tiene un marcado carácter relacional, y se centra en la comprensión de las interacciones entre los actores de una red, así como de la estructura de la red misma.

El SNA trata de representar visualmente una red social, conformada por actores (representados por nodos), y sus conexiones entre ellos (las aristas que unen los nodos). Estas interacciones pueden ser no-dirigidas, y por tanto, no representar dirección de interacción (pensemos, por ejemplo, en una red de contactos, donde el hecho de que ambos sean amigos implica que simplemente estén conectados, sin importar la dirección de dicha conexión), o dirigidas, allá donde la direccionalidad de la interacción importe (pensemos en las respuestas a un hashtag, o las menciones en una red social, de un usuario hacia otro).

El análisis de redes permite, además, incorporar atributos a las relaciones y actores, haciendo todavía más interesantes las posibilidades de análisis. Así, los actores no son simples nodos conectados, sino que tienen “propiedades” características. Una de las más famosas, es la centralidad, que permite medir el “poder” de un actor en la red (por ejemplo, por el número de contactos que éste tiene en la red). Estos atributos, sin embargo, pueden ser mucho más variados, e incorporar, desde el género, hasta el cargo en una administración, o la afinidad ideológica.

¿Cómo se puede aplicar el SNA al aprendizaje de la función pública?

A pesar de que hay pocos casos de uso de SNA en la función pública, las posibilidades que presenta, especialmente gracias al empuje de plataformas sociales, y web 2.0, es enorme. Entre algunas de las aplicaciones de este análisis a la función pública, destacaría las siguientes:

• Conocer más al usuario: desde una perspectiva analítica, permite observar de forma gráfica y muy sencilla las interacciones con componentes del sitio web y con usuarios del mismo, visibilizando posibles barreras, y mostrando también las desconexiones (usuarios que, a pesar de estar registrados en un servicio determinado, no lo emplean).
• Hacer el marketing viral posible. Las administraciones públicas pueden analizar el impacto de campañas directas de marketing, revisando la importancia de las redes sociales que tejen sus propios ciudadanos a partir de sus atributos particulares. Gracias al SNA, una organización pública podrá revisar diversos segmentos, por atributos demográficos, profesionales, socioeconómicos… analizando cómo éstos actúan en interacción con otros ciudadanos, con atributos similares o diferentes, generando diferentes efectos en la adopción de un servicio concreto.
• Analizar al ciudadano co-productor: Gracias a las tecnologías sociales, se ha abierto un gran abanico de posibilidades para acercar el proceso de decision making al ciudadano. A través de plataformas de crowdsourcing, algunas administraciones han hecho posible que sus ciudadanos participen en las decisiones públicas (un ejemplo, podría ser el caso de Future Melbourne o la plataforma decidemadrid). El SNA permite observar cómo se lleva a cabo esa co-producción, identificando a aquellos ciudadanos y funcionarios líderes del proceso, las relaciones de inclusión y exclusión en procesos de participación, y los factores que facilitan u obstruyen esa participación.
• Analizar al funcionario 2.0.Las organizaciones públicas pueden recurrir al SNA para observar las interacciones entre empleados, dentro de intranets, y de comunidades virtuales de innovación. Con el SNA se pueden identificar los actores de mayor relevancia, detectar problemas de coordinación en base a las interacciones, identificar gustos e intereses comunes, e incluso observar dinámicas asociadas a la adopción de una cultura organizativa concreta, y sus constreñimientos estructurales (y por tanto, con impacto en la red).

¿Qué límites presenta el SNA?

• • Límites en la calidad de los datos. La muestra no siempre será perfecta, y especialmente en el análisis de redes sociales digitales, donde los procesos de extracción de topología suelen estar automatizados, pueden darse errores de medición, mostrar datos incompletos o corrompidos, y otras inconsistencias que afectan al análisis posterior.
  • Límites de la muestra.Manejar gran cantidad de nodos y aristas, algo típico de análisis agregados en sitios web 2.0, puede ser contraproducente para nuestro análisis, y obligarnos a permanecer en un nivel meramente descriptivo y exploratorio. En análisis de redes completas, y más allá de las cuestiones visuales, no es conveniente trabajar con más de 200 nodos, lo que implica, por supuesto, establecimiento de límites y barreras al realizar el análisis que, de forma natural, no se producirían en la red.

¿Qué implicaciones éticas deberíamos tener en cuenta en su uso?

A la hora de efectuar un SNA, y especialmente en las organizaciones públicas, deben tener muy en cuenta las implicaciones éticas de este tipo de análisis. Gracias al empleo de software silencioso, las tecnologías sociales han permitido superar una de las clásicas implicaciones éticas: la fuerte intrusividad que los análisis tradicionales de redes introducían a la hora de elaborar cuestionarios para conocer las relaciones de los usuarios. Sin embargo, otras implicaciones persisten, y algunas nuevas aparecen.

• La protección de la privacidad de los datos almacenados, es, sin duda, una cuestión fundamental a la hora de entender las implicaciones éticas. Qué datos se recopilan, cómo y dónde se almacenan, o cómo se produce su tratamiento, son algunas de las preguntas a las que la organización pública deberá dar respuesta.
• El anonimato de los nodos (actores) a la hora de realizar las representaciones de las redes.
• O la inclusión/exclusión de ciertos actores y entidades a la hora de filtrar muestras y de segmentarlas por atributos.

Es por ello recomendable que las organizaciones públicas exploren estas consideraciones, elaborando, además, decálogos éticos que especifiquen los valores para la organización pública de estos análisis, el tratamiento de esos datos, y el retorno de los mismos tanto a las organizaciones, como a los ciudadanos.

Esta entrada fue publicada por Julián Villodre (@VillodreJulian) para el blog publilitica. Las imágenes que incorpora están sujetas a licencia Wikimedia (reutilización).