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.
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Una selección de herramientas para facilitar su investigación
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.
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.
Fresco
¡Network Canvas lleva las entrevistas a la web! Fresco permite realizar entrevistas de Network Canvas en un navegador web.
Más información
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.
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.
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.
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.
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.
Subvenciones que utilizan Network Canvas
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

Kate Banner
Universidad Northwestern

Michelle Birkett
Universidad Northwestern

Caden Buckhalt
Universidad Northwestern

Noshir Contractor
Universidad Northwestern

Bernie Hogan
Universidad de Oxford

Patrick Janulis
Universidad Northwestern

Joshua Melville
Universidad Northwestern

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.


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