scholarly journals Social structuring and social network analysis (SNA): religion and the God node

AWARI ◽  
2020 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
Author(s):  
Miguel Oliva
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Religious Conflict ◽  
Random Networks ◽  
General Process ◽  
Politics And Religion ◽  
Religious Networks ◽  
Social Structuring

This article links the theory of social structuring and the SNA (Social Network Analysis). We understand the emergence of religious networks as a more general process of social structuring. In the processes of structuring social networks, the connections are no longer random and become hierarchical and preferential links. Social structuring is associated with the models of random networks (ER); the greater or lesser degree of structuring, is a greater or lesser degree of randomness in the structuring of social ties. The concepts of real and potential connections are addressed, and ARS models are applied to the characterization of monotheism and polytheism. The nature of religious ties and normative networks is specified. Isomorphism of social structuring in politics and religion, and inter-religious conflict, are addressed.

scholarly journals Characterization of the Chilean Public Procurement Ecosystem Using Social Network Analysis

IEEE Access ◽  
2020 ◽  
Vol 8 ◽  
pp. 138846-138858 ◽  
Author(s):  
Fabiola Herrera Leiva ◽  
Romina Torres ◽  
Orietta Nicolis ◽  
Rodrigo Salas F.
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Public Procurement

scholarly journals Análisis de una comunidad on-line a partir de su lista de discusión

2008 ◽  
pp. a091
Author(s):  
Robert Ralló ◽  
Mercè Gisbert
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Current Work ◽  
Redes Sociales ◽  
Analysis Techniques ◽  
Discussion List ◽  
On Line

En este artículo se presenta una metodología  para el análisis y caracterización de comunidades online a partir de los mensajes intercambiados en una lista de discusión. Mediante técnicas de análisis basadas en redes sociales se detecta la estructura, relaciones y el papel que juegan los diferentes miembros de la comunidad. La metodología propuesta se evalúa usando los mensajes procesados por la lista de discusión EDUTEC-L durante el periodo 1998-2004.AbstractThe current work introduces a methodology for the analysis and characterization of on-line communities through the messages exchanged in a discussion list. The structure, relationships and user roles in the community are inferred using social network analysis techniques. The proposed methodology is assessed using the messages processed by the EDUTEC-L discussion list during the period 1998-2004.

scholarly journals Una mirada hacia comunidades de aprendizaje con lentes apropiadas: sugerencias e ideas desde ciencia de redes

2013 ◽  
Vol 14 (1) ◽  
pp. 32-50
Author(s):  
Fabio Nascimbeni
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Small World ◽  
Random Networks ◽  
Weak Ties ◽  
Small World Networks ◽  
Educación A Distancia ◽  
Aprendizaje Colaborativo

El nivel de network thinking en la educación - definido como la capacidad de considerar a los sistemas de aprendizaje centrándose en las relaciones entre los actores involucrados (principalmente profesores y alumnos) y no sólo en las características de los mismos – esta sin duda creciendo, con intensidades diferentes en función de el sector educativo, pero no al ritmo necesario. En el artículo argumentamos como la investigación y las prácticas educativas deben aumentar su capacidad de mirar a las comunidades de aprendizaje a través de “lentes” capaces de ver a las redes, apoyadas por métodos apropiados como la Social Network Analysis. La aplicación de la Social Network Analysis a la educación, especialmente en el caso de la educación a distancia, puede facilitar la comprensión de los patrones de interacción de los alumnos entre sí y con los profesores, y puede facilitar la consolidación de los nuevos enfoques para comprender los mecanismos de aprendizaje colaborativo. El artículo presenta y discute - desde un punto de vista educacional - un breve resumen de las principales aportaciones teóricas y prácticas de la Social Network Analysis - como las teorías de los "random networks", de los "small-world networks " o los "weak ties" - junto con algunas propiedades generales de las redes, pensando que el dominio de estas dinámicas es muy importante para los investigadores y profesionales de la educación, para entender y apoyar el aprendizaje colaborativo de manera significativa.

Causal Inference for Social Network Analysis

2020 ◽  
pp. 287-308
Author(s):  
Kenneth A. Frank ◽  
Ran Xu
Keyword(s):  
Social Network ◽  
Social Network Analysis ◽  
Network Analysis ◽  
Causal Inference ◽  
Scientific Models ◽  
Sense Making ◽  
Good Theory ◽  
Causal Inferences ◽  
General Process ◽  
Selection Of

Causal inference in any science is about differentiating among alternative explanations. To discern among these explanations one needs good theory, good data, and models that can support scientific discourse about the mechanisms of an effect. This chapter delineates how this general process can be contextualized to make causal inferences for social network analysis. Specifically, the chapter focuses on two fundamental processes associated with networks: the influence of network members on one’s belief or behavior, and the selection of network members with whom to establish a tie. The chapter discusses how these two different yet intertwined processes create challenges for causal inferences, and possible approaches and techniques that can be undertaken to mitigate potential bias. Finally, given the almost inevitable debates about causal inferences for social network analysis, the chapter implores network scientists to use transparent scientific models and sensitivity analysis to inform the discourse for sense-making by research communities and practitioners.

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