Centralidad en redes sociales

En las redes sociales, la centralidad tiene que ver con tu posición, no solo con tu popularidad. Reflexiona sobre esto: identifica a la persona de tu entorno que es el único vínculo entre dos grupos de amigos separados.

El análisis de redes sociales revela que hay distintas formas de ser «importante». Entre las medidas más comunes están la centralidad de grado y la centralidad de intermediación. Cada una suele predecir resultados distintos en situaciones reales.

La centralidad de grado es la popularidad pura y simple: el número de conexiones directas que tienes. Suele ser la medida más útil para evaluar la influencia inmediata o la propagación de un virus. Por ejemplo, una celebridad en Twitter tiene una centralidad de grado alta y puede enviar un mensaje a millones de personas al instante.

La centralidad de intermediación mide con qué frecuencia estás en el camino más corto entre otras dos personas. Quienes tienen una centralidad de intermediación alta suelen actuar como puentes o intermediarios y controlar el flujo de información entre grupos que, de otro modo, estarían desconectados.

Entender estas diferencias te permite elegir una mejor estrategia. Si quieres difundir un rumor rápidamente, dirigirte a nodos con muchas conexiones suele ser eficaz. Si quieres introducir una idea novedosa que requiere combinar perspectivas diversas, los intermediarios con una centralidad de intermediación alta suelen ser clave.

La ciencia de redes ha demostrado con datos que la posición dentro de una red puede influir mucho en el rendimiento y la influencia, y a veces potenciar el talento individual. Los investigadores distinguen entre la importancia local (los vecinos, es decir, las conexiones directas) y la importancia global (los caminos que conectan la red).

• Freeman (1979): Estableció la distinción de referencia entre grado (actividad), intermediación (control) y cercanía (independencia) como dimensiones diferentes de la centralidad. [1]
• Burt (2004): Analizó a directivos de empresas y encontró que quienes ocupaban posiciones de intermediación que conectaban huecos estructurales tenían una probabilidad significativamente mayor de que sus colegas valoraran sus ideas como «buenas». [2]
• Christakis y Fowler (2007): Encontraron indicios compatibles con la influencia social en la obesidad a través de los vínculos sociales, aunque la interpretación causal sigue siendo objeto de debate. El riesgo individual se veía influido por el estado de los contactos de sus contactos, hasta tres grados de separación. [3]
• Pei y colaboradores (2014): Demostraron que distintas medidas de centralidad identifican conjuntos diferentes de personas influyentes en la difusión de información en redes sociales. Cada medida destaca nodos influyentes distintos, y la mejor elección depende del proceso de difusión y de la estructura de la red. [4]

Las medidas de centralidad suponen que conocemos la estructura de la red y que esta no cambia, algo que rara vez ocurre en la vida real. Una centralidad alta también puede ser una desventaja: en las redes de contagio, los nodos con muchas conexiones tienen un mayor riesgo de exposición precisamente por esas conexiones. Además, centrarse solo en la estructura deja de lado el contenido de las relaciones, como la confianza o la hostilidad.