¿Cuáles son los trabajos de investigación más importantes que todos los estudiantes de Análisis de redes sociales deberían leer definitivamente?

Dos papeles
forman la base absoluta del análisis de redes sociales.

1. La fuerza de los lazos débiles , Granovetter, 1973.
explicando la noción contraintuitiva de que los lazos débiles / distantes son los que traen beneficios ‘instrumentales’ más a menudo que los lazos cercanos

2. Agujeros estructurales , Burt 1992,
lo que lleva la idea de lazos débiles a un nivel estructural. Si los lazos débiles son importantes, las personas que forman ‘puentes’ (débiles) entre diferentes comunidades muy unidas son especialmente importantes. Llenan los ‘agujeros estructurales’

Un tercer papel
yo encuentra más difícil nominar. Estos dos anteriores son un par conocido, agregar un tercero parece blasfemia. Si tuviera que elaborar un documento que represente las tendencias recientes en el análisis de redes, sería este:

3. Redes de colaboración científica. II Caminos más cortos, redes ponderadas y centralidad , Newman 2001
nominado porque fue un trabajo fundamental en el análisis de grandes redes y sus propiedades. ¿Qué sucede cuando miramos las redes entre cientos de colaboradores en un campo determinado?

Editado Quiero agregar mi papel favorito.

4. La propagación de la obesidad en una gran red social durante 32 años – NEJM, Christakis & Fowler, 2007
Impresionante, porque utiliza un análisis de regresión logística simple para demostrar que el tipo de relación está relacionada con la propagación del comportamiento (en este caso: obseidad).

Yo recomendaría leer:

  • El trabajo de Mark Newman para la página de detección comunitaria en Arxiv

    Modularidad y estructura comunitaria en redes

  • Algunos trabajos relacionados con influencia / propagación (PageRank, HITS)
  • Trabajar sobre diseños de visualización de gráficos (algoritmos basados ​​en la fuerza, Fruchterman Reingold?, Kamada Kawai?, Spinglass?)
  • Algunos documentos sobre las aproximaciones a estas problemáticas anteriores para redes complejas.

Sugeriría lo siguiente para alguien que quiera obtener un conocimiento general del campo. Esto se basa en mi experiencia en un curso de nivel de maestría que realmente disfruté tomar:

  1. Para comprender la aparición del campo: el modelo de Watts y Strogatz en 1997, donde encontraron algunas redes que muestran propiedades de “mundo pequeño”. Estas redes que los autores encontraron eran muy únicas, tenían un alto coeficiente de agrupación y, sin embargo, una pequeña longitud de ruta característica. Existían en algún lugar entre las redes regulares y aleatorias. Este artículo se tituló “Dinámica colectiva de las redes de ‘mundo pequeño'”.
  2. El segundo fenómeno más importante de las ‘redes sin escala’ está presente en Emergence of Scaling in Random Networks de Albert-László Barabási, Réka Albert y otro importante trabajo consecuente titulado Error y tolerancia al ataque de redes complejas es bastante relevante.
  3. Para comprender qué son los motivos de red: gráficos aleatorios con distribuciones arbitrarias de grados y sus aplicaciones.
  4. La importancia de las medidas de centralidad y qué usar cuando se puede encontrar en este influyente trabajo de Borgatti titulado: Centralidad y flujo de red.
  5. Algoritmos de agrupamiento para encontrar comunidades y comprender la modularidad: encontrar y evaluar la estructura comunitaria en redes.

En mi opinión, estas son algunas lecturas definitivas para una comprensión general y sólida del campo del análisis de redes.