Ciencia de frontera

Análisis de Redes Relacionales

Análisis de Redes Relacionales que subyacen a textos históricos: un enfoque desde la teoría de gráficas (CF-2023-G-941), financiado con el programa Ciencia de Frontera 2023 de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHTI), del Gobierno de México

Proyecto orientado a reconstruir y analizar redes sociales implícitas en corpus históricos mediante modelos de teoría de gráficas, pipelines computacionales y publicación abierta de resultados y datos.

MetaObjetivo generalObjetivos específicosPublicacionesGLIMPSEModelo

Ciencia de frontera

Análisis de Redes Relacionales

01Meta

Construir un corpus de documentos y un conjunto de herramientas computacionales que permitan identificar y analizar redes que subyacen a textos, para comprender la estructura y dinámica de una sociedad en un momento determinado por medio de modelos desde la teoría de gráficas.

02Objetivo general

Desarrollar e implementar herramientas computacionales a partir de la teoría de gráficas que permitan identificar y analizar redes subyacentes a textos escritos desde la visión de un narrador testigo o partícipe, para comprender la estructura y dinámica de una sociedad en un momento determinado.

03Objetivos específicos
  • 1Analizar las interacciones de redes subyacentes con teoría de gráficas para comprender la dinámica social en un momento dado.
  • 2Construir e implementar algoritmos para clasificar e identificar elementos constitutivos, sus relaciones y la construcción de redes a partir del corpus.
  • 3Construir modelos matemáticos que permitan estudiar y comprender la estructura de las redes subyacentes contenidas en el corpus.
  • 4Publicar un repositorio digital con una colección amplia de corpus históricos —principalmente diarios y correspondencia— disponible para la comunidad científica y el público en general.
04Publicaciones
05Ponencias
  • Espitia, D. y Motilla, J.A. The structure and dynamics of the city of San Luis Potosí, Mexico: 1767-1821... Data Biographies, Università della Svizzera italiana, 13-14 febrero 2025.
  • Espitia, D. y Motilla, J.A. La estructura y dinámica de la ciudad de San Luis Potosí, México: 1767–1821... 7° Encuentro de Humanistas Digitales, ITESM, 15-17 octubre 2025.
  • Motilla, J.A. In and Out of the Canon: A Computational Reading of Ignacio Montes de Oca y Obregón’s Concept of Modernity (1840–1921). Helsinki Centre of Intellectual History, 15-17 diciembre 2025.
07Eventos
  • Escuela de Verano

    Jornadas formativas vinculadas al proyecto.

08GLIMPSE

La metodología computacional se concreta en GLIMPSE (Graph-based Language Interpretation and Modeling for Past Societal Epistemology), plataforma para procesar y modelar textos históricos a gran escala con flujos reproducibles. Integra ML y LLMs para corrección OCR, reconocimiento de entidades y detección de temas en pipelines automatizados, abordando los textos como datos relacionales y habilitando el análisis estructural y dinámico de sociedades históricas.

Visualizaciones y capturas de GLIMPSE próximamente.

09Modelo

El modelo generativo asume una red social envolvente scale-free (Barabási–Albert) y considera las redes observadas en textos como subredes inducidas por un observador de baja conectividad. Las reglas de muestreo ponderan nodos del vecindario y nodos altamente conectados; los eventos siguen una distribución exponencial en el número de nodos. Las subredes se analizan con distribución de grado, clustering, cliques y mundo pequeño, comparándolas con realizaciones sintéticas para inferir propiedades dinámicas a partir de observaciones parciales.

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