Análisis de redes sociales
Asignatura en "Temas selectos en área diversa" para octavo semestre de la Licenciatura en Ciencia de Datos, IIMAS UNAM
(Clave: 0011)
Semestre 2026-2 (3 febrero-29 mayo 2026)
Lunes y viernes 9:00-11:00
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Imagen de fondo: BarabásiLab
El análisis de redes sociales (ARS) ha cobrado una gran importancia para estudiar diversos sistemas complejos. El objetivo de este curso es introducir la teoría y la práctica del ARS, en particular aquellas herramientas que podrían resultar relevantes para los estudiantes inscritos.
El curso está organizado en 6 módulos que se desarrollarán a lo largo de 26 sesiones presenciales de 2 horas (9:00-11:00) entre el 3 de febrero y el 29 de mayo de 2026 (semestre 2026-II). En las clases revisaremos los conceptos más importantes en la teoría y práctica del ARS. Para ello utilizaremos diversos ejercicios disponibles en línea, así como plataformas de software especializadas y de libre acceso para explorar redes sociales reales y modelos sobre cómo crecen las redes y sobre los procesos que ocurren en ellas. El curso también incluirá pláticas de investigadores que han usado el análisis de redes sociales para abordar diversas preguntas.
Debido a que se trata de un curso introductorio al ARS y por su naturaleza interdisciplinaria, el curso no presupone ningún requisito específico para los estudiantes inscritos. Al mismo tiempo, por tratar temas específicos y aplicados a problemas concretos, es deseable que los estudiantes ya estén trabajando en algún proyecto en el cual quisieran aplicar el análisis de redes sociales.
El curso es impartido por el Dr. Gabriel Ramos Fernández y las Dras. Sandra E. Smith Aguilar, Cristina Jasso del Toro y Amor Saldaña Sánchez del Departamento de Modelación Matemática de Sistemas Sociales del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM. El curso ha sido impartido anteriormente en el Departamento de Psicología Experimental de la Universidad de Sao Paulo (2013), en el CIIDIR Unidad Oaxaca del IPN (2014 y 2017), en el Centro de Ciencias de la Complejidad de la UNAM (2016), en el Posgrado en Ciencias en Sostenibilidad de la UNAM (2019, 2020, 2023 y 2024) y en la licenciatura se Ciencia de Datos en el IIMAS UNAM (2024 y 2025).
EVALUACIÓN
El curso será evaluado a partir de la participación en las actividades de clase (20%), la entrega de reportes de las 8 prácticas que realizaremos a lo largo del curso (50%) y el desarrollo de un proyecto de análisis de redes sociales que se entregará a más tardar el 29 de mayo de 2026 (30%).
FECHAS DE ENTREGAS
Las prácticas se entregarán a más tardar el miércoles posterior a la fecha en la que se realicen (ver fechas abajo).
Entrega de reportes el:
Práctica 1:
Práctica 2:
Práctica 3:
Práctica 4:
Práctica 5:
Práctica 6:
Práctica 7:
Práctica 8:
Las prácticas se entregarán por correo electrónico a la dirección: curso.ars.unam.2020@gmail.com. Favor de poner el número de práctica en el asunto del correo.
El formato de entrega consistirá en un documento en pdf con: 1) portada que incluya nombre, y número y nombre de la práctica, 2) una breve introducción del tema de la práctica, 3) una breve descripción de la actividad que se desarrolló junto con las especificaciones adicionales que se detallen el día de la práctica correspondiente, y 4) una breve conclusión de la actividad desarrollada. En ocasiones, esto podrá involucrar la entrega de archivos adicionales (p. ej. datos o scripts).
DUDAS
En caso de dudas sobre actividades, prácticas y contenidos del curso, nos pueden escribir al correo: curso.ars.unam.2020@gmail.com. También pueden encontrar, tanto al Dr. Ramos (cubículo 218) como a la Dra. Jasso (cubículo 207) en segundo piso del edificio A del IIMAS.
PROGRAMA GENERAL
Unidad 1 (semanas 1-3)
Teoría. Introducción, definiciones mínimas, breve historia del enfoque de redes, estudios contemporáneos.
Prácticas. Familiarizarse con Gephi y Cytoscape, formatos de datos, producción de una red e interpretación de los resultados.
Unidad 2 (semanas 4 y 5)
Teoría. Estructura de las redes, vínculos, representaciones de datos, propiedades estructurales globales y a nivel de nodo.
Prácticas. Visualización y cuantificación de métricas en una red utilizando, incorporación de las métricas a la representación visual e interpretación de resultados.
Unidad 3 (semanas 6 y 8)
Teoría. Cómo crecen las redes y tres modelos que ayudan a entenderlo: crecimiento aleatorio, vínculos preferenciales y pequeño mundo.
Prácticas. Explorar diferentes modelos de crecimiento de redes utilizando Netlogo.
Unidad 4 (semanas 8 y 9)
Teoría. De los datos a las redes. Discusión general sobre la utilidad del enfoque de redes. Estimación de incertidumbre.
Prácticas. Profundización del análisis de redes así como de la interpretación de los resultados.
Unidad 5 (semanas 10 y 11)
Teoría. Procesos en redes, flujo de información, contagio, formación de opinión, coordinación. Resiliencia y los factores que afectan la cohesión de una red.
Práticas. Exploración de un proceso de difusión en tres modelos de redes, usando simulaciones en NetLogo.
Unidad 6 (semanas 12 y 13)
Teoría. Aplicaciones particulares de redes: redes multicapa y redes dinámicas.
Prácticas. Exploración de redes multicapa y temporales con distintas herramientas.
Sociograma de personas elegidas preferencialmente por individuos encuestados en la comunidad de Hudson, EE.UU.. Fuente: Moreno, Jacob (1934). "Who shall survive? A new approach to the problem of human interrelations", Nervous and Mental Disease Publishing Co. p. 152.
Fuente: Papachristos (2009). "Murder by structure: dominance relations and the social structure of gang homicide", American Journal of Sociology, 115(1): 74-128.
Plan de clase_público semestrestal 2026-2.docxGoogle Sites
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