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Este artículo presenta los avances de investigación en un modelo computacional que permite describir una red social observada por medio de encuestas muestrales representativas de sus nodos. El modelo tiene también el objetivo de servir a estimar la fiabilidad de la encuesta así como estimar medidas globales de la red.
De esta forma, el trabajo propone un camino alternativo al análisis egocéntrico de datos representativos de redes personales, obteniendo con un modelo de multiagente de simulación un análisis sociocéntrico de la información parcial de una red.
La medición que se utiliza como marco de referencia empírico del modelo es la producida por la Encuesta de la Deuda Social Argentina en el año 2006. Esta encuesta se aplica anualmente en 1500 hogares del país sobre una muestra polietápica representativa de adultos en Gran Buenos Aires, Córdoba, Mendoza, Neuquén, Salta, Resistencia y Bahía Blanca.
This article introduces the preliminary results of a computational network model research approach. The aim of this model is to help estimating sampling errors of an ongoing personal network survey, as well as to describe the network observed.
In this way, it presents an alternative path to the egocentric analysis of representative data of personal networks, using a simulation multiagent model in order to make a sociocentric analysis on partial information of a network.
The survey used as empirical reference frame for the model is the Encuesta de la Deuda Social Argentina (2006), which is applied annually to 1500 household along the country, using a multistage representative sample of adults in 7 large Argentinean cities (Gran Buenos Aires, Córdoba, Mendoza, Neuquén, Salta, Resistencia and Bahía Blanca).
