Fijado un conjunto de encuestados (Todos, un Aula…) y una pregunta de relaciones dada, construimos su Red y calculamos su estructura de comunidades.
Cada comunidad contiene una serie de personas, y la etiquetamos con el nombre de la persona de mayor Grado en la misma.
Aquí se muestra el conjunto de Comunidades identificadas, con un diagrama de sectores indicando para cada comunidad el número de relaciones totales de la comunidad.
Se muestra también un listado de las comunidades indicando:

• Relaciones en la Comunidad: Número de relaciones pesadas de los miembros de esa comunidad con miembros de la misma comunidad. No se contabilizan aquí las relaciones de un nodo con alguien fuera de su comunidad.
• Relaciones en la Selección: Numero de relaciones pesadas de los miembros en la Red analizada completa, sean o no de su comunidad. Por supuesto este número es mayor o igual que el anterior.
• Integrantes: Número de miembros de la comunidad.

Y para cada comunidad, pulsando sobre ella se muestran todos los nodos que la componen, y el número de relaciones pesadas de cada uno de ellos.

Para el conjunto seleccionado mostramos un resumen estadístico y sociológico de las respuestas.
Los campos mostrados son:

• Identificador del Encuestado: Los datos se muestran sólo a usuarios con privilegios. En caso contrario, se muestra un identificador anonimizado.
• Aula: Nombre del aula a la que pertenece el encuestado.
• Relaciones IN positivas (+): Número de relaciones entrantes positivas. Se corresponde con el número de amistades que se reciben de otras personas: El número (pesado) de las personas que dicen ser amigas del usuario en cuestión. Cada link esta pesada como 1 (Buena Relación) o 2 (“Mejor Relación”). De forma resumida, representa el número de personas que dicen que ese usuario es su amigo.
• Relaciones OUT positivas (+): Número de relaciones salientes positivas. Cada link esta pesada como 1 (Buena Relación) o 2 (“Mejor Relación”). Es el número de amistades que el usuario dice tener. Es el número de personas (pesado) que el usuario dice que son sus amigos. Es el número que una persona responde a la pregunta: ¿Cuántos amigos tienes?
• Relaciones IN negativas (-): Las relaciones negativas pueden valer -1 (Mala Relación) o -2 (Muy mala relación). Aquí se indican el número de enemistades entrantes; es decir el número de personas (pesado) que dicen que tienen mala relación con el usuario. En resumen, es el número de personas de la red analizada que han dicho que tienen una mala relación con el usuario en cuestion.
• Relaciones OUT Negativas (-): Se indican el número de enemistades que el usuario dice tener; es decir el número de personas (pesado) con las que el usuario dice tener mala relación.
• Centralidad: Medida del papel de cohesionador que juega la persona en la Red. Se tiene en cuenta toda la estrucutra de la Red, todas las relaciones, y mide esencialmente como es de importante un usuario para que la información fluya por la red. Si el usuario A tiene Centralidad alta (1 es el máximo) quiere decir que para que una información vaya de un usuario a otro, deberá pasar por casi con seguridad por el usuario A.
• Relevancia: Medida del peso de la persona en la Red. Representa cómo de importantes son las personas con las que tengo amistad. Si en el conjunto de personas con las que tengo amistad hay personas relevantes, el usuario es relevante.
• Popularidad: Para cada usuario consideramos en primer lugar todas las personas que dicen ser su amigo (relaciones IN +), llamamos a estas personas “Primeros Vecinos”. Ahora consideramos a su vez las personas que son amigos de los “Primeros Vecinos”, que llamamos “Segundos Vecinos”. La popularidad es el número de primeros y segundos vecinos de un usuario (sin repetir). Representa el grado de aceptación social del usuario en la Red; cómo está de arropado por un grupo con muchos amigos.
• Impopularidad: Para cada usuario consideramos todas las personas que dicen tener mala relación con él (relaciones IN -). Son los pimeros vecinos negativos. Ahora consideramos a su vez las personas que son amigos de los “Primeros Vecinos”, que llamamos “Segundos Vecinos”. La impopularidad es el número de primeros y segundos vecinos de un usuario (sin repetir). La diferencia con la Popularidad es que ahora los primeros vecinos considerados son sólo los negativos. Representa el rechazo “social” global del usuario en la Red, pues cuántos más amigos tengan sus enemigos, más fuerte socialmente será el rechazo.
• Relaciones: Se indica el estado de las relaciones del usuario en general. Distinguimos si tiene alguna relación positiva (Sí), si no tiene ninguna relación positiva ni negativa (No) o si sólo tiene relaciones negativas (Negativas).
• Tendencia: Los grafos están construidos con un algoritmo de fuerzas considerando inicialmente solo las relaciones positivas. De este modo grupos de alumnos especialmente amigos se agrupan en zonas próximas. Cuando incluimos las relaciones negativas, aparecen fuerzas repulsivas por ello, modificando la geometría del grafo, haciendo que los alumnos con relaciones negativas se alejen de su entorno de amistades. Este alejamiento depende del balance de relaciones positivas y negativas, de la distribución de dichas relaciones y del conjunto del entorno. Un alumno con muchas relaciones positivas y alguna negativa, no se ve afectado en su posición. Pero un alumno con bastantes relaciones negativas puede verse “expulsado” de su entorno, poniéndolo en riesgo, pues partía de una situación “buena” de inclusión en la Red y podría acabar en una situación mucho peor. En general por tanto esta inclusión de relaciones negativas produce modificaciones en la posición de cada usuario respecto a su grupo de amistades. Este parámetro mide cuánto se aleja un usuario de su grupo de amigos por el hecho de considerar las relaciones negativas. Clasificamos la Tendencia en varios grados que se muestran en el listado.

Todos los datos anteriores pueden descargarse a un fichero PDF o CSV.