2. Gephi y Visone

Para realizar un análisis de redes de diferentes revistas hemos seleccionado dos de los programas en uso para la representación de datos en forma de red: Gephi y Visone. Ambos son capaces de importar datos en formato CSV y visualizarlos como redes. Se sirven, para ello, de diferentes algoritmos que determinan la configuración concreta de los datos. Ambos programas han sido diseñados, sobre todo, para la investigación sociológica, ya que se presentan como aplicaciones típicas  la visualización de interacciones sociales en Facebook o por correo electrónico. Pero también pueden servir para el análisis de corpora históricos, como en nuestro caso. La condición para ello es la existencia de datos que se pueden relacionar con varios elementos de otros datos y, así generar nodos (nodes). En nuestro caso ha sido el vínculo entre diferentes géneros de textos y sus autores. Con ello ganamos una sinopsis de los autores según los géneros utilizados y su función dentro del conjunto de la revista. Cuanto más activo es un autor tanto mayor su vínculo con un género determinado representado por un arista (edge). Así se pueden distinguir, además, los autores que sirvieron como broker (o ‘bróquer’)  entre los diferentes géneros. Por poner un ejemplo, muchas reseñas pueden ser indicio de una función organizativa en la revista.
Tanto en el caso de Visone como en el de Gephi, el uso de los programas no resulta tan fácil e intuitivo, por lo que primero hay que informarse a través de diferentes tutoriales para obtener un panorama de las posibles funciones y usos que, en cada uno de los programas, resultan bastante diferentes. Debido a estas diferencias los trataremos a cada uno por separado.

2.1 Gephi

Gephi: The open Graph Viz Platform  la hemos utilizado en diferentes versiones, finalmente en la versión 0.8.2-beta. Como para las descargas de Gephi se utilizan versiones beta hay que calcular con ciertas dificultades que, sin embargo, resultan superables. Especialmente si se quiere trabajar con este programa es aconsejable ver los tutoriales,  ya que tienen funciones importantes que necesitan la instalación de complementos (plug-ins).
Para poder importar datos propios generados con Excel, se necesita un complemento que ni se menciona en los tutoriales ni en las listas de plug-ins a disposición en el programa. El plug-in “Excel / csv converter to network”  de Celement Levallios se encuentra en el marketplace de Gephi .
Después de bajar el complemento hay que integrarlo en Gephi. Realizadas estas operaciones se puede seleccionar en el programa “Import Spigot” en el menú desplegable, lo que posibilita seleccionar e importar datos de un archivo local de Excel. El plug-in utiliza CSV como formato para la transferencia, por lo que hay que poner una marca de separación entre los diferentes datos, en nuestro caso el punto y coma.  
Tras realizar la importación de los datos se abre la ventana “Import report” con una lista de los datos y la descripción de posibles fallos. Este es el momento de definir configuraciones de la red como, por ejemplo, la visualización de las aristas como flechas orientadas (“directed edges”) o simples líneas (“undirected”). Después de confirmar las configuraciones aparece una primera visualización como red que puede ser retrabajada.
La mayoría de las funciones de Gephi se basan en algoritmos que mantienen constante la relación entre los datos. Muchos de ellos ya están integrados en la lista de plug-ins del programa, pero también se pueden encontrar más algoritmos en línea, creados por los usuarios para aplicaciones determinadas y puestos a disposición de la comunidad de usuarios. La representación de los datos basada en algoritmos produce aristas de diferente grosor dependiendo de la cantidad de contactos, y la intensidad de los colores o el tamaño de las denominaciones varían, etc. La ventaja es evidente, pues los algoritmos aseguran una visualización matemáticamente correcta. Pero esta exactitud matemática puede también perjudicar la claridad de la visualización cuando, por ejemplo, los nodos se solapan o la escritura se hace tan diminuta o tan luminosa que se vuelve ilegible. Las posibilidades de un ajuste manual resultan bastante limitadas y el uso del programa no es muy intuitivo. Así pues, los nodos se pueden agrandar, pero con ello se agrandan también automáticamente los títulos correspondientes y la coloración, por lo que una manipulación de la visualización tiene sus limitaciones.
Otra gran ventaja de Gephi reside en la enorme rapidez de una primera visualización. Una vez cargados los datos, se necesitan pocos ajustes antes de obtener un primer resultado suficientemente útil como para poder calcular si merece la pena seguir con ese tipo de representación de la red. Los datos se pueden convertir sucesivamente en diferentes configuraciones visuales con varios algoritmos que se pueden elegir en el menú desplegable. Si se exige mucha claridad en la visualización hay que hacer procesamientos posteriores de forma manual, lo que – en comparación con la rapidez de la primera visualización automática de Gephi – requiere bastante tiempo.

2.2 Visone

Al contrario del programa anterior, Visone: virtual social networks  se caracteriza por las facilidades que ofrece para la manipulación manual y su uso más intuitivo. Sin embargo, los tutoriales  son más largos y la iniciación en el programa lleva más tiempo, pero también ayudan a conocer mucho mejor el funcionamiento del programa. También es más costoso llegar a los primeros resultados, ya que la configuración de la red depende mucho más del usuario, lo que, por otra parte, tiene la ventaja de poder adaptar la visualización mejor a las necesidades concretos de la aplicación. También en este caso hemos trabajado con diferentes versiones del programa, creando los últimos resultados con Visone 2.9.2.
Para la importación de los datos hay que guardar los de Excel en formato CSV, ya que no se pueden integrar directamente de las tablas. Al abrir un documento CSV con Visone, se abre la ventana “Import Options” cuyas funciones se explican en un tutorial específico.  Según el tipo de datos hay que seleccionar diferentes formatos para después poder configurar una red. Al cargar documentos CSV pueden producirse efectos no deseados en la imagen. En nuestro caso se produjeron relaciones no requeridas y aristas que se representaron varias veces. Para evitar estos inconvenientes nos ha resultado muy útil importar los datos primero a Gephi para, desde ahí, exportarlos en formato GraphML y abrirlos después en este nuevo formato en Visone. Con este paso intermedio hemos podido evitar los errores de visualización, pero esta estrategia sólo resulta si no se producen errores de datos al cargarlos en Gephi.
Como ya hemos mencionado, el usuario cuenta con más posibilidades de manipulación. Las formas, colores y tamaños de los nodos pueden variarse individualmente o en grupos, se pueden crear leyendas, cargar atributos y muchas otras cosas más. Hay que invertir tiempo para estas manipulaciones, pero así se puede mejorar la claridad de la visualización de la red. Al igual que en Gephi, también en Visone existen algoritmos que configuran los datos. No influyen tanto en la manipulación posterior, pero sí menoscaban la exactitud matemática. Las ventajas de Visone son, sin lugar a dudas, la claridad de la representación y la posibilidad de crear redes multidimensionales mediante el uso de atributos relacionados con los datos analizados.