Lee la red completa: del dato individual al análisis estructural
Cuatro bloques y dieciocho lecciones para pasar de las métricas aisladas al análisis estructural completo: más de 78 métricas, tres quizzes integradores con umbral del 70 %, prácticas en Gephi sobre datasets reales y un capítulo completo sobre GNN, LLMs sobre grafos y entornos inteligentes de aprendizaje.
Dr. Fernando Santamaría
Instructor
Garantía de devolución 30 días
Este curso incluye:
- 4 bloques · 18 lecciones
- 78+ métricas explicadas
- 2 prácticas Gephi (330 min)
- 4 datasets reales (GEXF + 3 CSV)
- 3 quizzes · umbral 70 %
- Glosario 45 términos · 33 refs. APA
- Cheatsheet A4 imprimible
- Acceso de por vida
- Certificado personalizable
El punto de partida
Si ya analizas interacciones, probablemente...
- 1
Analizas interacciones en foros, redes sociales o comunidades de aprendizaje con métricas individuales (número de mensajes, seguidores, likes) y pierdes de vista cómo encaja cada actor en la estructura del grupo.
- 2
Has oído hablar de centralidad, modularidad, mundo pequeño o PageRank como conceptos sueltos, pero no ves cómo componerlos en un análisis coherente aplicado a tu campo real: educación o marketing digital.
- 3
Sospechas que el influencer de una comunidad no siempre es quien tiene más seguidores, sino quien ocupa una posición puente entre grupos, pero no tienes un método para localizar a esa persona con criterios cuantitativos.
- 4
Quieres usar Gephi sobre tus propios datos (foros, co-autorías, menciones, interacciones de clase) y salir del ejemplo de juguete, pero cada tutorial que pruebas se queda en Les Misérables o en el karate club de Zachary.
Diagnóstico
El dato individual no explica la estructura
La mayoría de análisis de interacción (en foros educativos, en comunidades de marca, en redes de co-autoría) se quedan en métricas individuales y aisladas: cuántos mensajes envió cada estudiante, cuántos seguidores tiene cada marca, cuántas menciones acumula cada actor. Esos datos importan, pero no responden la pregunta relevante: ¿qué posición ocupa cada uno dentro de la estructura del grupo?
El Análisis de Redes Sociales entrega justo ese salto: del actor aislado al nodo posicionado dentro de una red. Con más de 78 métricas organizadas en cuatro niveles (nodo, díada, grupo, red) y un marco integrador con siete KPI estratégicos, este curso te enseña a leer la estructura completa, localizar influencers posicionales (no de vanidad), detectar comunidades emergentes y aplicar todo esto a tu campo real: docencia universitaria o marketing digital. La versión 2.5 suma un capítulo completo sobre IA, GNN y LLMs sobre grafos para conectar el ARS clásico con las técnicas de 2026.
Al terminar el curso
Vas a poder hacer todo esto
Reconocer los cuatro niveles de análisis (nodo, díada, grupo, red) y qué pregunta responde cada uno en tu contexto docente o de marketing.
Calcular e interpretar las métricas clave: grado, centralidad de intermediación, de cercanía, de vector propio, PageRank, k-shell, modularidad, densidad y mundo pequeño.
Localizar influencers posicionales (no solo por volumen de seguidores) mediante una combinación de centralidades y medidas de intermediación.
Detectar comunidades y subgrupos cohesivos en foros, clases y ecosistemas de marca con el algoritmo de modularidad y sus variantes.
Dominar el flujo completo de trabajo en Gephi: importar, limpiar, calcular métricas, aplicar layouts, filtrar por umbrales y exportar visualizaciones de publicación.
Aplicar ARS al marketing digital con cuatro casos estratégicos: identificación de influencers, difusión viral, detección de comunidades de marca y análisis competitivo.
Integrar ARS en contextos educativos: analítica del aprendizaje, comunidades de práctica, redes de co-construcción y sociometría de aula.
Leer con criterio trabajos actuales sobre redes neuronales de grafos (GNN), LLMs trabajando sobre grafos y entornos inteligentes de aprendizaje (SLE).
Dirigido a
¿Es este curso para ti?
- Eres docente universitario o investigador educativo y quieres analizar estructuras de interacción entre estudiantes, comunidades de práctica o redes de colaboración académica.
- Trabajas en marketing digital y quieres pasar de métricas de vanidad individuales al análisis estructural del ecosistema de tu marca.
- Eres analista o consultor de datos con fenómenos relacionales entre manos (colaboración, difusión, influencia, comunidades) y necesitas fundamentos sólidos en ARS antes de saltar a librerías de Python o R.
- Quieres usar Gephi sobre tus propios datos con un flujo completo (importar, limpiar, calcular, visualizar, exportar) y no sólo replicar tutoriales básicos.
- Te interesa entender qué aportan las GNN, los LLMs sobre grafos y los entornos inteligentes de aprendizaje a las técnicas clásicas de ARS.
- Nunca has trabajado con datos tabulares ni con hojas de cálculo. Este curso no requiere programación, pero sí una mínima familiaridad con pensar en filas, columnas y relaciones.
- Buscas un curso de programación en Python con NetworkX, igraph o PyG. Aquí el énfasis está en la interpretación pedagógica y estratégica, no en el código.
- Esperas un curso sobre community management o crecimiento en Instagram. El bloque de marketing aborda el análisis estructural del ecosistema, no tácticas de publicación en plataformas concretas.
Metodología
Cómo está construido el curso
Tres bloques complementarios: un bloque teórico denso con seis capítulos (más de 78 métricas, glosario de 45 términos, bibliografía APA con 33 referencias, capítulo nuevo sobre IA y GNN), un bloque de aplicación al marketing digital con cuatro casos estratégicos y un marco de siete KPI, y un bloque de prácticas guiadas en Gephi con datasets reales.
Las dos prácticas principales (Ecosistema de marketing con VerdeBio y ARS en contextos educativos con foro y sociometría) ocupan más de cinco horas y siguen un flujo completo: importar el dataset, limpiar nodos y aristas, calcular métricas, aplicar layouts, filtrar por umbrales y exportar visualizaciones de calidad de publicación. No son demos: son el camino que harás tú con tus datos.
La versión 3.3 añade tres quizzes integradores(uno por bloque) con ocho preguntas cada uno y umbral de superación del 70 %. No buscan el recuerdo literal sino la capacidad de articular varios conceptos ante situaciones reales. El certificado personalizable se desbloquea al aprobar los tres, convirtiendo la evaluación en parte del aprendizaje.
Contenido del curso
El temario completo
ABloque A · Fundamentos teóricos del ARS
Los pilares conceptuales del Análisis de Redes Sociales: qué mide cada métrica y qué revela sobre la estructura. Seis capítulos con más de 78 métricas, glosario de 45 términos y bibliografía de 33 referencias APA. Cierra con un capítulo completo sobre IA, GNN, LLMs sobre grafos y entornos inteligentes de aprendizaje (v3.0).
- Cap. 1 · Fundamentos del ARS: historia, elementos, tipos de redes y justificación académicaVista previa
- Cap. 2 · 16 métricas a nivel de nodo: grado, centralidades, PageRank, Burt, k-shell
- Cap. 3 · Métricas de díada y grupo: distancia, reciprocidad, similitud, cliques, tríadas
- Cap. 4 · Métricas a nivel de red: densidad, mundo pequeño, modularidad, resiliencia
- Cap. 5 · Dimensiones avanzadas + glosario de 45 términos + bibliografía de 33 referencias APA
- Cap. 6 · ARS, IA y entornos inteligentes: GNN, LLMs sobre grafos, SLE, herramientas IA 2026
BBloque B · ARS aplicado al marketing digital
Del análisis estructural a la decisión de negocio. Cambio de paradigma, cuatro aplicaciones estratégicas ilustradas con casos reales y un marco integrador con siete KPI de red. Los tres capítulos están disponibles en vista previa gratuita.
- Mkt 1 · Cambio de paradigma: métricas individuales contra estructura de redVista previa
- Mkt 2 · Cuatro aplicaciones estratégicas: influencer posicional, difusión, comunidades, competenciaVista previa
- Mkt 3 · Marco integrador: embudo de red, flujo profesional, siete KPI de red, mapa del cursoVista previa
CBloque C · Prácticas con Gephi y recursos finales
Prácticas guiadas paso a paso con datasets reales. Dos itinerarios: ecosistema de marketing digital (GEXF con VerdeBio, 4 ejercicios, 180 min) y contextos educativos (CSV sociométrico + foro, 3 actividades, 150 min). Cierre con portal, cheatsheet A4, certificado y descarga de datasets.
- Práctica 1 · Ecosistema de marketing digital: cuatro ejercicios con VerdeBio (GEXF)
- Práctica 2 · ARS en contextos educativos: tres actividades con foro y sociometría (CSV)
- Portal del curso e índice general (todos los recursos en una página)Vista previa
- Cheatsheet de 10 métricas esenciales · póster A4 imprimible
- Certificado de finalización · se desbloquea al superar los tres quizzes
- Descarga de datasets · GEXF + 3 CSV para prácticas autónomasVista previa
DBloque D · Evaluación · Quizzes integradores
Tres quizzes que conectan conceptos de distintos capítulos: no buscan el recuerdo literal sino la capacidad de interpretar situaciones reales. Ocho preguntas por quiz, umbral de superación del 70 %. El certificado de finalización se desbloquea al aprobar los tres.
- Quiz integrador A · Fundamentos del ARS · 8 preguntas que articulan los capítulos 1–6
- Quiz integrador B · Marketing digital desde la mirada de red · 8 preguntas de aplicación estratégica
- Quiz integrador C · Práctica aplicada con datos reales · 8 preguntas de interpretación con Gephi
Instructor
Quién te acompaña
Dr. Fernando Santamaría
Experto en tecnología educativa y redes de aprendizaje
Doctor en educación con especialización en tecnologías del aprendizaje y análisis de redes. Más de quince años investigando ecosistemas digitales educativos, comunidades de práctica y aplicación de ARS a la analítica del aprendizaje. Director de IAforTeachers.com.
Entregables
Lo que te llevas
Preguntas frecuentes
Resolvemos tus dudas
¿Necesito saber programar para seguir el curso?
No. Todo el trabajo práctico se hace con Gephi, una herramienta gratuita con interfaz gráfica. No se escribe código en ninguna lección. Si te interesa el salto a Python con NetworkX o PyG, el capítulo 6 (nuevo en la v2.5) te da la bibliografía y las referencias para continuar tu propio itinerario.
¿Qué diferencia hay entre ARS y analítica del aprendizaje?
La analítica del aprendizaje es un campo amplio que incluye múltiples enfoques (dashboards, predicción, descubrimiento de patrones). El ARS es una de sus herramientas, centrada específicamente en estructuras relacionales entre estudiantes, recursos y tareas. El bloque C del curso muestra cómo integrar ARS dentro de un marco de analítica del aprendizaje.
¿Sirve para redes sociales como Instagram, TikTok o X?
Sí y no. El ARS se aplica a cualquier red de relaciones, incluidas las plataformas sociales. Sin embargo, la extracción de datos de esas plataformas tiene restricciones legales y técnicas que no se cubren en el curso. El bloque B de marketing usa un ecosistema de marca con datos de ejemplo (VerdeBio), no de una plataforma concreta.
¿El capítulo nuevo de IA cubre cómo programar GNN?
No a nivel de código. El capítulo 6 (v2.5) es conceptual: te explica qué son las GNN, cómo funcionan los LLMs sobre grafos, qué son los entornos inteligentes de aprendizaje y cómo se integran con ARS clásico. Incluye referencias a herramientas y librerías de 2026 para quien quiera continuar por su cuenta.
¿Puedo usar mis propios datos?
Sí, y es precisamente lo que el bloque C fomenta. Las prácticas con VerdeBio y los CSV educativos son plantillas reutilizables. El cheatsheet A4 y el glosario están pensados para llevarlos a tu escritorio mientras analizas tus datasets reales.
¿Tengo que seguir los bloques en orden?
El bloque A (fundamentos) es prerrequisito para los otros dos. Entre el B (marketing) y el C (prácticas con Gephi) puedes elegir el orden según tu interés. Si vienes del marketing digital, empezar por el B suele ser más motivador; si vienes de la investigación educativa, el C con los datos sociométricos y de foro conecta más directamente con tu práctica.
Garantía de devolución de 30 días
Si tras revisar el curso consideras que no se ajusta a lo que esperabas, escribe a soporte y tramitamos la devolución íntegra. Sin preguntas, sin justificaciones, sin letra pequeña.
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