Simplificando la recopilación de datos de redes complejas.

Network Canvas ofrece software gratuito y de código abierto para recopilar datos de redes, diseñado en función de las necesidades tanto de quienes investigan como de quienes participan.

Últimas noticias:

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Una selección de herramientas para facilitar su investigación

Ofrecemos un flujo de trabajo integral para la investigación de redes, con una aplicación para diseñar encuestas y otra para realizar entrevistas. Con estas herramientas, quienes investigan pueden diseñar, recopilar y exportar datos de redes con facilidad.

Architect

Una herramienta basada en el navegador para diseñar visualmente entrevistas de Network Canvas. Architect permite que especialistas en la materia se concentren en el diseño y la implementación de su estudio, sin tener que aprender tecnologías nuevas y complejas.

Editor de protocolos de Architect que muestra el diseño de una entrevista

Interviewer

Una aplicación basada en el navegador para administrar entrevistas de Network Canvas sobre el terreno. Interviewer ofrece interfaces minimalistas y centradas en las personas participantes para todas las tareas de recopilación de datos asociadas con las entrevistas de redes personales.

Pantalla de inicio de Interviewer que muestra los protocolos disponibles de Network Canvas

Fresco

¡Network Canvas lleva las entrevistas a la web! Fresco permite realizar entrevistas de Network Canvas en un navegador web.

Panel de Fresco que muestra los totales de protocolos, participantes y entrevistas

Más información

Nuestro objetivo es crear un conjunto de herramientas para la comunidad investigadora que sea de alta calidad, gratuito, seguro para la investigación y duradero. Vea el video de nuestro proyecto para conocer mejor por qué creamos Network Canvas y visite nuestro canal de YouTube para ver más videos.

Principios de diseño

Todo el software de Network Canvas se sustenta en un conjunto de cinco principios de diseño. Estos principios provienen de nuestras observaciones y experiencias con los problemas a los que se enfrentan quienes desean diseñar y realizar investigaciones de redes personales.

Flexibilidad ontológica

El software está diseñado con una flexibilidad ontológica fundamental. En pocas palabras, esto significa que no presuponemos nada sobre la naturaleza de su entrevista.

Quienes investigan pueden definir libremente los nodos y las aristas de sus entrevistas, sus atributos, la secuencia de las tareas de recopilación de datos y la manera en que estas tareas se explican a la persona participante.

Flexibilidad ontológica

Presencial y con asistencia de una persona entrevistadora

Creemos que la presencia de una persona entrevistadora capacitada que pueda facilitar la tarea de recopilación permite obtener datos de mayor calidad.

Por lo tanto, las herramientas de Network Canvas se diseñaron bajo el supuesto de que las entrevistas se realizan en presencia de una persona entrevistadora, en un equipo controlado por ella y con una capacitación específica para orientar el proceso de entrevista.

Presencial y con asistencia de una persona entrevistadora

Énfasis en el diseño

Nuestro software se diseñó desde el principio para que resulte lo más atractivo posible desde el punto de vista visual y suponga una carga mínima para las personas participantes.

Nos tomamos el diseño muy en serio y recurrimos tanto a la bibliografía sobre interacción entre personas y computadoras como a estudios de la comunidad de análisis de redes para crear una experiencia de entrevista fácil de comprender, con interacciones claras, coherentes y táctiles que guían la recopilación de datos.

Énfasis en el diseño

Flujo de trabajo integral

Simplificar la recopilación de datos estructurales complejos requiere no solo una herramienta para entrevistar, sino también una herramienta para diseñar esas entrevistas. Juntas, estas herramientas ofrecen un flujo de trabajo integral que reduce los costos, tanto materiales como técnicos, de recopilar datos de redes.

Cabe destacar que nuestras herramientas no requieren un alto grado de conocimientos técnicos. Permiten que quienes investigan se concentren en aplicar su experiencia temática para diseñar una experiencia de entrevista eficaz.

Flujo de trabajo integral

Desarrollo de código abierto impulsado por la comunidad

La participación y la colaboración de la comunidad, tanto dentro como fuera del ámbito académico, son fundamentales para sostener este esfuerzo. Por este motivo, las herramientas de Network Canvas son gratuitas y completamente de código abierto, bajo la licencia GPL versión 3.

Hemos implementado un programa de desarrollo impulsado por la comunidad y queremos promover el desarrollo de funciones y otras contribuciones de cualquier tercero interesado.

Desarrollo de código abierto impulsado por la comunidad

Publicaciones recientes que utilizan Network Canvas

Estas son las ocho publicaciones más recientes que utilizan Network Canvas. Consulte la lista completa de publicaciones o nuestro artículo de documentación para obtener orientación sobre cómo citar Network Canvas.

Si desea que incluyamos su publicación, comuníquenoslo en el hilo de nuestro sitio de la comunidad.

Equipo principal

El equipo del proyecto está compuesto por personas de diversas disciplinas y especialidades.
Kate Banner

Kate Banner

Universidad Northwestern

Michelle Birkett

Michelle Birkett

Universidad Northwestern

Caden Buckhalt

Caden Buckhalt

Universidad Northwestern

Noshir Contractor

Noshir Contractor

Universidad Northwestern

Bernie Hogan

Bernie Hogan

Universidad de Oxford

Patrick Janulis

Patrick Janulis

Universidad Northwestern

Joshua Melville

Joshua Melville

Universidad Northwestern

Gregory Phillips II

Gregory Phillips II

Universidad Northwestern

Asesores científicos

jimi adams, Rich D'Aquilla, Mike Bass, Martin Everett, Abel Kho, Carl Latkin, Brian Mustanski

Instituciones

El software es desarrollado por un equipo de investigación y desarrollo de Northwestern University y University of Oxford, además de varias personas desarrolladoras externas contratadas. Agradecemos la financiación anterior y en curso de los National Institutes of Health, que hace posible este trabajo.

La propiedad intelectual y los derechos de autor asociados con el software están bajo el control de Complex Data Collective, una organización sin fines de lucro registrada e integrada por el personal principal del proyecto.

University of Oxford
Northwestern University
Complex Data Collective

¿Qué sigue?

¿Desea obtener más información?

Hemos creado documentación extensa que abarca todos los aspectos de la creación, la implementación y la gestión de un estudio con Network Canvas.

Visitar el sitio de documentación

¿Necesita ayuda?

También lanzamos recientemente un sitio de la comunidad donde puede hacer preguntas, informar errores, compartir su trabajo y recibir ayuda de otras personas investigadoras.

Visitar el sitio de la comunidad

Manténgase en contacto

Si desea mantenerse al tanto del proyecto y enterarse de los eventos y lanzamientos en cuanto sucedan, le invitamos a unirse a nuestra lista de correo y seguirnos en Twitter. Enviaremos mensajes con consideración y utilizaremos esta lista únicamente para anuncios importantes.

¿Desea colaborar?

Si le interesa una colaboración académica formal o una colaboración de consultoría, consulte nuestro artículo de documentación sobre el tema. Lamentablemente, no podemos ofrecer consultorías no remuneradas debido a la capacidad limitada de nuestro pequeño equipo.

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