Dinámicas de redes personales y sentido de comunidad en cuatro barrios de Sevilla (España)

Artículo INFORMACIÓN Recibido: 29/08/2023 Aceptado: 21/09/2023 Palabras clave: Sentido de comunidad Análisis de redes sociales ANOVA Análisis de regresión RESUMEN El presente estudio investiga la relación entre las dinámicas de redes personales y el sentido de comunidad en cuatro barrios de Sevilla (España). A medida que la urbanización redefine las sociedades, comprender lo que fomenta u obstaculiza el sentido de comunidad resulta crucial. Utilizando análisis empíricos y marcos teóricos, la investigación revela factores que moldean percepciones, actitudes y experiencias dentro de las comunidades. Al analizar cómo interactúan las métricas de redes sociales y las dimensiones de sentido de comunidad, el estudio explora cómo las interacciones sociales y las estructuras de red influyen en el sentimiento de pertenencia. Centrándose en cuatro barrios distintos de Sevilla, la investigación emplea análisis de varianza (ANOVA) y análisis de regresión para examinar rigurosamente las conexiones entre las redes sociales y el sentido de comunidad. Los hallazgos revelan asociaciones matizadas entre las métricas de redes sociales y las dimensiones de sentido de comunidad en cada barrio, profundizando en la comprensión de las dinámicas comunales. En última instancia, este estudio mejora la comprensión de cómo se entrelazan las redes sociales y la percepción comunitaria. Al investigar diferentes barrios, se proporcionan ideas generalizables y una comprensión matizada de los factores que impulsan los lazos comunales. La investigación contribuye a una comprensión más amplia de las comunidades cambiantes en un mundo de rápida urbanización. A través de su exploración, el estudio resalta la importancia de fomentar los lazos comunitarios dentro de los barrios, desarrollando el tejido social que une a las comunidades. ABSTRACT This study investigates the relationship between personal networks dynamics and individuals’ sense of community in four neighborhoods of Seville (Spain). As urbanization reshapes societies, understanding what fosters or hinders a sense of community is crucial. Using empirical analysis and theoretical frameworks, the research uncovers factors shaping perceptions, attitudes, and experiences within communities. By analyzing how social network metrics and sense of community indicators interact, the study explores how social interactions and network structures influence feelings of belongingness. Focused on four distinct Seville neighborhoods, the research employs ANOVA and regression analysis to rigorously examine connections between social networks and community perceptions. Findings reveal nuanced associations between social network metrics and community indicators in each neighborhood, deepening insights into communal dynamics. Ultimately, this study enhances our understanding of how social networks and community perception intersect. By investigating various neighborhoods, it provides both generalizable insights and a nuanced understanding of factors driving communal bonds. The research informs community development strategies and contributes to a broader comprehension of changing communities in a rapidly urbanizing world. Through its exploration, the study underscores the significance of nurturing community bonds within neighborhoods, weaving the social fabric that holds societies together. Personal Networks Dynamics and Sense of Community in Four Neighborhoods of Seville (Spain) Citar como: Alieva, D. (2023). Dinámicas de redes personales y sentido de comunidad en cuatro barrios de Sevilla (España). Apuntes de Psicología, 41(3), 167-179. https://doi. org/10.55414/ap.v41i3.1561 Autor y e-mail de correspondencia: Deniza Alieva, [email protected] Dinámicas de Redes Personales y Sentido de Comunidad en Cuatro Barrios de Sevilla (España) Deniza Alieva Management Development Institute of Singapore in Tashkent (Uzbekistán) Keywords: Sense of community Social network analysis ANOVA Regression analysis Apuntes de Psicología (2023) 41(3) 167-179 https://www.apuntesdepsicologia.es • ISSN 0213-3334 • ISSN ONLINE 1989-6441 Apuntes de Psicología Alieva / Apuntes de Psicología 41(3) 167-179 168 Introducción Las comunidades actúan como el tejido vital que entrelaza a las sociedades, fomentando experiencias compartidas, relaciones y un sentido de pertenencia entre sus miembros (McMillan y Chavis, 1986). Las intrincadas dinámicas que moldean estas comunidades han intrigado durante mucho tiempo tanto a académicos como políticos y profesionales, ya que tienen profundas implicaciones para el bienestar social y la satisfacción individual. En el centro del concepto de comunidades se encuentra la noción de sentido de comunidad (SC), un constructo multifacético que encapsula las percepciones, actitudes y conexiones emocionales de los individuos con el colectivo al que pertenecen (Pretty et al., 1996). Comprender las dinámicas que influyen en el SC dentro de los barrios es de suma importancia (Perkins et al., 1990), ya que no sólo enriquece nuestra comprensión de las interacciones humanas, sino que también informa estrategias para el desarrollo comunitario y la cohesión social. El SC abarca una miríada de elementos, que incluyen valores compartidos, conexiones sociales, apoyo mutuo e identidad colectiva (Levine, 1988; Serrat, 2017; Wellman, 2018). Las percepciones que tienen los individuos de su comunidad desempeñan un papel fundamental en la configuración de su compromiso, participación y calidad de vida en general. Un fuerte SC está relacionado con un mayor compromiso cívico, una mejor salud mental y un bienestar general mejorado. Por el contrario, un SC débil puede llevar a sentimientos de aislamiento, una reducida cohesión social y oportunidades limitadas para el crecimiento y la colaboración (Pretty et al., 2003). A medida que la urbanización sigue reconfigurando el panorama de las sociedades modernas, comprender los factores que fomentan u obstaculizan el sentido psicológico de comunidad se vuelve cada vez más relevante. Los barrios, como microcosmos de sociedades más amplias, proporcionan una lente única a través de la cual estudiar estas dinámicas. La compleja interacción de factores demográficos, culturales, económicos y sociales dentro de los barrios influye en cómo los individuos perciben e interactúan con su comunidad. Examinar las relaciones entre estos factores y el SC puede aclarar los procesos que contribuyen a una vida comunitaria próspera. Esta investigación busca contribuir al diálogo en curso mediante la investigación de las intrincadas conexiones entre las dinámicas de la comunidad y el SC de los individuos dentro de los barrios. Al emplear una combinación de análisis empírico de datos y marcos teóricos, este estudio tiene como objetivo descubrir los factores subyacentes que moldean las percepciones, actitudes y experiencias de los miembros de la comunidad. Al inspeccionar la interacción entre las medidas de análisis de redes sociales y dimensiones del SC, el objetivo del presente estudio es responder preguntas cruciales tales como: ¿Cómo influyen las interacciones sociales y las estructuras de redes en el sentimiento de pertenencia y la conexión de los individuos dentro de su comunidad? En las secciones subsiguientes de este estudio, se profundizará en la literatura existente sobre las dinámicas de la comunidad y el SC, se aclarará la metodología de investigación adoptada, se presentarán los hallazgos empíricos a la vez que se ofrecerá un análisis integral de las implicaciones de estos resultados. A través de esta exploración, aspiramos a contribuir a una comprensión más amplia de las dinámicas de la comunidad, así como resaltar la importancia de fomentar un sólido SC dentro de los barrios. Para explorar esta relación dinámica, la investigación se basa en un conjunto de datos que abarca cuatro barrios distintos en Sevilla (España): Amate, Los Pajaritos, Ciudad Jardín y Nervión. Estos barrios, cada uno con sus características demográficas, culturales y sociales únicas, ofrecen un lienzo rico para investigar la intrincada interacción entre las medidas de análisis de las redes sociales y dimensiones de SC. El presente estudio se estructura de la siguiente manera: primero, una revisión detallada de la literatura existente arroja luz sobre los esfuerzos de investigación previos que han explorado las conexiones entre las dinámicas de redes sociales y la percepción de la comunidad. Esta revisión de la literatura no solo proporciona una visión general exhaustiva del estado actual del campo, sino que también destaca las brechas y dimensiones inexploradas que este estudio tiene como objetivo abordar. Posteriormente, se delinea la metodología de investigación, esbozando los pasos tomados para recopilar, analizar e interpretar los datos. La utilización de técnicas de análisis de varianza (ANOVA) y regresión permite un examen sólido de las relaciones entre las métricas de redes sociales y las dimensiones del SC, asegurando rigor estadístico y validez en los hallazgos. Después de la metodología, la investigación presenta los hallazgos empíricos para cada barrio, ofreciendo un análisis integral de las asociaciones entre las medidas de análisis de redes sociales y las dimensiones de SC. Estos hallazgos son luego interpretados, proporcionando información detallada sobre las dinámicas que moldean la percepción de los residentes sobre sus comunidades. En conclusión, esta investigación se propone contribuir al cuerpo existente de conocimiento al aclarar las intricadas conexiones entre las medidas de análisis de redes sociales y la percepción comunitaria. Al examinar los diversos barrios, el estudio no solo resalta la generalizabilidad de los hallazgos, sino que también ofrece una comprensión matizada de cómo diversos factores interactúan para moldear los lazos comunitarios. En última instancia, esta investigación busca comunicar estrategias de desarrollo comunitario y contribuir a una comprensión más amplia del tejido intrincado que constituye las comunidades. Sentido de Comunidad El SC es un concepto complejo que tiene una importancia significativa en la comprensión del bienestar y la cohesión social de las personas en diferentes contextos. Engloba los sentimientos de pertenencia, conexión e identificación que las personas experimentan dentro de sus redes sociales y relaciones. Este SC es crucial para fomentar resultados positivos en términos de bienestar psicológico, apoyo social y resiliencia comunitaria en general. Para comprender y medir mejor este fenómeno, los investigadores han desarrollado diversas escalas e instrumentos (Chipuer y Pretty, 1999). Una escala ampliamente utilizada es el Índice de Sentido de Comunidad (SCI-2) de Chavis et al. (2008), que evalúa cuatro dimensiones: membresía, influencia, integración y satisfacción de necesidades, y conexión emocional compartida. Otras escalas, como la Escala Breve de Sentido de Comunidad (BSCS) (Peterson et al., 2008) y la escala de Sentido Psicológico de Comunidad (PSOC) (Jason et al., 2015), se centran en diferentes Redes Personales y Sentido de Comunidad en Barrios de Sevilla (España) 169 aspectos del SC, proporcionando a los investigadores múltiples herramientas para la evaluación. La propuesta de Jason et al. (2015) se centra en comprender los aspectos psicológicos del SC. Primero, intenta medir el sentimiento de pertenencia e identificación de un individuo con una comunidad, incluyendo factores tales como los valores compartidos, las creencias y las metas. Por otro lado, explora en qué medida los miembros de la comunidad pueden contribuir a los procesos de toma de decisiones y tener un impacto en los resultados de la comunidad. Se enfatiza también la importancia de tener voz y poder dar forma a la comunidad. Además, se examina en qué medida una comunidad proporciona recursos, apoyo y oportunidades para que sus miembros satisfagan sus necesidades. Destaca el papel de la comunidad en satisfacer necesidades sociales, emocionales y prácticas. Finalmente, el modelo se centra en los vínculos emocionales y las conexiones que los individuos desarrollan dentro de una comunidad. En su conjunto, engloba sentimientos de confianza, empatía y solidaridad entre los miembros de la comunidad. Este modelo enfatiza la naturaleza dinámica del SC y cómo puede evolucionar con el tiempo. Proporciona un marco integral para comprender los aspectos psicológicos de la comunidad y su impacto en el bienestar individual y el desarrollo comunitario. Al explorar los factores que influyen en el SC, como las características a nivel individual, a nivel comunitario y los factores a nivel estructural, los investigadores pueden mejorar aún más la comprensión de este constructo y sus implicaciones tanto para individuos como para comunidades. Las características a nivel individual desempeñan un papel significativo en la formación del SC de una persona. La investigación ha demostrado que factores demográficos, como la edad, el género, así como la etnia, pueden influir en la identificación y conexión de una persona con una comunidad (Allen et al., 2021; Terry et al., 2019). Por ejemplo, algunos estudios han encontrado que los adultos mayores tienden a tener un SC más fuerte en comparación con personas más jóvenes (Tang et al., 2018). Además, las relaciones personales, como las amistades y las redes sociales, se han identificado como factores importantes del SC (Harris y Orth, 2020). Los factores psicológicos, como el apoyo social y el apego, también contribuyen al SC de un individuo. Algunos estudios han demostrado que las personas que perciben niveles más altos de apoyo social por parte de su comunidad tienen un sentido de pertenencia y una conexión más fuerte (Michalski et al., 2020). Además, la teoría del apego sugiere que las personas con estilos de apego seguros tienen más probabilidades de desarrollar un SC más sólido en comparación con aquellos con estilos de apego inseguros (Tartaglia, 2006; Lin, 2016). A nivel comunitario, diversas características influyen en el SC de las personas. Las características del barrio, como la seguridad, la limpieza y la estética, se ha descubierto que impactan en las percepciones de la comunidad por parte de los individuos (Li et al., 2021). Las interacciones sociales, como la participación en actividades y eventos comunitarios, también contribuyen a un SC más sólido (Russomanno y Tree, 2021). El compromiso comunitario, que se refiere a la implicación activa de las personas en temas comunitarios y en los procesos de toma de decisiones, es otro factor importante. La investigación ha demostrado que niveles más altos de compromiso comunitario están asociados con un SC más sólido (Chandra et al., 2016; Garrett et al., 2017). Esto resalta la importancia de empoderar a las personas para que participen y tengan voz en la configuración de su comunidad. Los factores de nivel estructural, que abarcan las políticas, los recursos y las infraestructuras, desempeñan un papel crucial en fomentar el SC. Por ejemplo, el acceso a recursos comunitarios como parques, bibliotecas y centros comunitarios puede mejorar los sentimientos de conexión y pertenencia de las personas (Leavell et al., 2019; Ahn & Davis, 2020). Además, las políticas que promueven la inclusión, equidad y cohesión social contribuyen a un SC más sólido (Baquedano-López et al., 2013). Sin embargo, a pesar del progreso realizado en este campo, aún existen desafíos y brechas en la literatura existente, lo que hace necesario investigar más para abordar estas limitaciones y proporcionar una comprensión más completa del SC. En primer lugar, se necesita más investigación transcultural para comprender cómo varía el SC en diferentes contextos culturales. En segundo lugar, explorar el papel de las comunidades mediadas por la tecnología y las interacciones virtuales en la configuración del SC es crucial en la era digital. Por último, examinar los efectos a largo plazo de intervenciones y políticas destinadas a promover el SC es esencial para el desarrollo comunitario y el bienestar. Las Redes Sociales en Comunidades En los estudios sobre comunidades y redes sociales, los investigadores han identificado varios tipos de redes personales que las personas forman dentro de sus comunidades. El análisis de estas redes ayuda a comprender cómo las personas se conectan e interactúan entre sí. Además, estas redes pueden influir en diversos aspectos de la vida de las personas, como el apoyo social, el intercambio de información y el acceso a recursos. Redes de Lazos Fuertes Uno de los tipos identificados en la literatura académica es el de redes de lazos fuertes (Mertens et al., 2015; Wright y Miller, 2010). Estas son relaciones cercanas e íntimas caracterizadas por una interacción frecuente, apoyo emocional y un alto nivel de confianza. Estas redes suelen incluir a miembros de la familia, amigos cercanos y seres queridos. Son un componente fundamental de la estructura social dentro de las comunidades. Las redes de lazos fuertes se caracterizan por la cercanía emocional y la intimidad. Estas relaciones a menudo implican niveles profundos de confianza, empatía y comprensión. Proporcionan a las personas un sentido de pertenencia, aceptación y seguridad emocional. Los lazos fuertes implican interacciones regulares cara a cara o directas, lo que permite a las personas construir y mantener un alto nivel de familiaridad entre sí. Este contacto frecuente refuerza los vínculos entre las personas y fomenta un sentido de apoyo mutuo. Las redes de lazos fuertes se basan a menudo en experiencias compartidas, valores comunes y una historia de apoyo mutuo. Esta historia compartida contribuye al desarrollo de la confianza y proporciona una base para que las personas confíen en los demás en momentos de necesidad. Una de las principales funciones de las redes de lazos fuertes es el apoyo emocional que recibe el individuo (Wright, 2012). Ofrecen a las personas un espacio seguro para expresar sus sentimientos, Alieva / Apuntes de Psicología 41(3) 167-179 170 buscar consejo y recibir empatía. El apoyo emocional de los lazos fuertes ayuda a las personas a enfrentar el estrés, construir resiliencia y mantener su bienestar general. Los lazos fuertes desempeñan un papel significativo en la integración social dentro de las comunidades (Seaman, 2015). Proporcionan a las personas un sentido de pertenencia, identidad y apego a su entorno social. Las redes de lazos fuertes facilitan la socialización, promueven normas sociales y contribuyen a un tejido comunitario cohesionado. Además, sirven como canales importantes para el intercambio de información. Las personas dentro de estas redes a menudo comparten conocimientos personales, experiencias y opiniones (Johnson y Knoke, 2004). La información compartida en redes de lazos fuertes puede ser especialmente influyente debido al alto nivel de confianza y credibilidad asociado con estas relaciones. Las redes de lazos fuertes sirven como una fuente vital de apoyo social, ofreciendo asistencia y recursos a las personas en momentos de necesidad (Rademacher y Wang, 2014). La investigación ha demostrado que el apoyo social de los lazos fuertes influye positivamente en la salud física y mental de las personas, así como en su calidad de vida en general. Se ha relacionado a las redes de lazos fuertes con mejores resultados de salud. Los estudios han encontrado que las personas con fuertes lazos sociales experimentan niveles más bajos de estrés, una función inmunológica mejorada y una mayor longevidad. Los lazos fuertes proporcionan apoyo emocional e instrumental que promueve comportamientos saludables y ayuda a las personas a enfrentar desafíos de salud (Rademacher y Wang, 2014). Las redes de lazos fuertes contribuyen a la acumulación de capital social dentro de las comunidades. El capital social se refiere a los recursos y beneficios derivados de las relaciones sociales. Los lazos fuertes facilitan el flujo de información, normas sociales y recursos, mejorando la cohesión comunitaria y la acción colectiva (Seaman, 2015). Redes de Lazos Débiles El segundo tipo de redes identificado por los investigadores son las redes de lazos débiles (Wright y Rains, 2013). Las redes de lazos débiles consisten en conocidos y relaciones casuales que son menos íntimas en comparación con los lazos fuertes. Estas redes proporcionan a las personas acceso a información diversa, así como recursos y oportunidades más allá de sus círculos sociales inmediatos. Las redes de lazos débiles a menudo están asociadas con la difusión de nuevas ideas y el acceso a oportunidades laborales. A diferencia de las redes de lazos fuertes, las relaciones de lazos débiles se caracterizan por niveles más bajos de intimidad emocional y una interacción menos frecuente. Las personas en redes de lazos débiles pueden no tener conexiones personales profundas o participar en un contacto cara a cara regular. Las redes de lazos débiles presentan a las personas una gama más amplia de personas con diferentes antecedentes, perspectivas y recursos (Rademacher y Wang, 2014). Estas conexiones expanden la esfera social de un individuo y facilitan la exposición a información y oportunidades diversas. Los lazos débiles a menudo actúan como puentes entre grupos sociales desconectados o agrupaciones dentro de una comunidad. Las personas en redes de lazos débiles pueden conectar a individuos que normalmente no interactuarían, facilitando el intercambio de información y recursos entre diferentes segmentos de una comunidad. Las redes de lazos débiles desempeñan un papel vital en la difusión de información y la propagación de nuevas ideas dentro de las comunidades. Debido a sus conexiones con círculos sociales diversos, las personas en redes de lazos débiles tienen acceso a una variedad más amplia de fuentes de información, lo que permite la difusión de información entre diferentes grupos. Las redes de lazos débiles proporcionan a las personas acceso a nuevas oportunidades, como ofertas de trabajo, recursos educativos y eventos sociales (Jack, 2005). Estas conexiones expanden las redes de las personas más allá de sus círculos sociales inmediatos y aumentan sus posibilidades de encontrar oportunidades beneficiosas. Las redes de lazos débiles pueden tener un impacto persuasivo en las actitudes, opiniones y comportamientos de las personas. La investigación sugiere que las personas son más propensas a ser influenciadas por lazos débiles cuando se trata de adoptar nuevos comportamientos en su tratamiento de salud, ya que los lazos débiles proporcionan exposición a diferentes perspectivas y normas sociales (Wright et al., 2010). Las redes de lazos débiles contribuyen a la acumulación de capital social dentro de las comunidades. Las conexiones diversas en las redes de lazos débiles mejoran el intercambio de información, la colaboración y la acción colectiva (Rademacher y Wang, 2014). Los lazos débiles brindan acceso a recursos y redes que pueden beneficiar a individuos y a la comunidad en su conjunto. Las redes de lazos débiles son especialmente valiosas en el contexto del empleo (Jack, 2005; Langford et al., 2013). La investigación indica que los lazos débiles tienen más probabilidades de proporcionar oportunidades laborales y referencias en comparación con los lazos fuertes (Jack, 2005). Las redes de lazos débiles amplían las redes de búsqueda de empleo de las personas y aumentan sus posibilidades de acceder a oportunidades laborales. Estas redes fomentan la innovación y la creatividad dentro de las comunidades (PerrySmith y Mannucci, 2015). La exposición a perspectivas diversas, conocimientos y recursos a través de los lazos débiles facilita la generación de nuevas ideas, la interacción de conceptos y la resolución colaborativa de problemas. También contribuyen a la resiliencia comunitaria al proporcionar fuentes alternativas de apoyo y recursos durante momentos de crisis o adversidad (Wright y Rains, 2014). Estas conexiones crean redundancia en las redes sociales, permitiendo a las personas aprovechar diferentes redes cuando sus relaciones de lazos fuertes están tensas o no están disponibles. Redes de Intermediación Las redes de intermediación (brokerage), el tercer tipo identificado por los investigadores, ocurren cuando un individuo actúa como puente entre grupos o agrupaciones desconectadas dentro de una comunidad (Burt, 2017). Actúan como intermediarios de información, conectando a personas que normalmente no interactuarían entre sí. Las redes de intermediación ofrecen a las personas una posición única para controlar y acceder a información diversa, así como la capacidad de facilitar la colaboración y el intercambio de recursos entre diferentes grupos. Las redes de intermediación superan las brechas sociales al conectar a individuos o grupos que normalmente no interactuarían (Burt, 2017). Los intermediarios tienen conexiones en múltiples círculos sociales, lo que les permite facilitar la comunicación y la colaboración entre diferentes segmentos de una comunidad (Stovel y Shaw, 2012). Redes Personales y Sentido de Comunidad en Barrios de Sevilla (España) 171 Los intermediarios ocupan posiciones en los límites de diferentes grupos o agrupaciones sociales. Tienen conexiones y afiliaciones con múltiples grupos, lo que les permite servir como conductos de información, recursos e ideas a través de estos límites. Debido a sus conexiones con diferentes círculos sociales, los intermediarios tienen acceso a diversas fuentes de información (Stovel y Shaw, 2012). Pueden recopilar ideas, perspectivas y conocimientos de varios grupos y difundir esta información a otros, contribuyendo al intercambio de ideas y al enriquecimiento del conocimiento dentro de la comunidad. La función principal de las redes de intermediación es facilitar el intercambio de información (Kirkels y Duysters, 2010). Los intermediarios acumulan y difunden información de diferentes fuentes, ayudando a conectar a individuos y grupos con conocimientos, recursos y oportunidades valiosos que de otro modo quedarían aislados. Las redes de intermediación desempeñan un papel crucial en la movilización de recursos dentro de una comunidad. Los intermediarios pueden conectar a personas u organizaciones que necesitan recursos con aquellos que poseen o controlan esos recursos (Horton et al., 2012). Ayudan a aprovechar las capacidades y activos colectivos de diferentes grupos en beneficio de toda la comunidad. Las redes de intermediación fomentan la colaboración y la cooperación al reunir a individuos o grupos que pueden tener habilidades, recursos u objetivos complementarios. Los intermediarios actúan como catalizadores, creando oportunidades para proyectos conjuntos, asociaciones e iniciativas colectivas que contribuyen al desarrollo de la comunidad y la resolución de problemas. Es importante señalar que los tipos de redes personales pueden variar en diferentes comunidades y culturas. Además, las personas pueden tener diferentes tipos de redes según el contexto específico o el aspecto de sus vidas que se esté considerando. La literatura sobre redes personales continúa evolucionando a medida que los investigadores exploran las dinámicas e implicaciones de estos tipos de redes en diversos entornos comunitarios. Nexo Entre la Dinámica de las Redes Sociales y el Sentido de Comunidad La intrincada interacción entre la dinámica de las redes sociales y las percepciones de los individuos sobre la comunidad ha captado una atención académica sustancial, abarcando diversas disciplinas como la sociología, la psicología, los estudios urbanos y la comunicación. Los académicos han emprendido investigaciones empíricas y exploraciones teóricas para descubrir las complejas relaciones entre las estructuras de las redes sociales y el SC de los individuos. El Análisis de Redes Sociales ha surgido como un enfoque metodológico prominente para desentrañar la compleja red de relaciones dentro de las comunidades. Varios estudios seminales han contribuido significativamente a nuestra comprensión de esta conexión. Las redes sociales abarcan una variedad de relaciones, que van desde lazos fuertes con amigos cercanos y familiares hasta lazos más débiles con conocidos y colegas. Estas redes evolucionan de manera dinámica, influenciadas por factores como la frecuencia de comunicación, la reciprocidad y el tamaño de la red. La teoría de la fuerza de los lazos débiles de Granovetter (1983) resalta cómo estos lazos más débiles pueden proporcionar información y oportunidades novedosas, enriqueciendo las experiencias sociales de los individuos. Además, estudios recientes enfatizan el impacto de las redes sociales en línea, revelando cómo plataformas como Facebook y Twitter influyen en los patrones de comunicación, el intercambio de información y las interacciones sociales (Steinfield et al., 2013). Un tema recurrente es el papel fundamental que los atributos estructurales de las redes sociales desempeñan en la formación del sentido de pertenencia y conexión de los individuos con sus comunidades. Conceptos como el “capital social” subrayan la influencia de los lazos y las interacciones de la red en la promoción de la participación comunitaria y la identidad compartida (Dubos, 2017). La dinámica de las redes sociales influye de manera significativa en la formación y el mantenimiento de las comunidades. Los lazos fuertes dentro de las redes sociales a menudo sirven como base para comunidades cercanas, fomentando la confianza y las conexiones emocionales. Por otro lado, los lazos débiles pueden conectar diferentes grupos sociales, contribuyendo a un sentido de inclusión y diversidad dentro de las comunidades. Las comunidades en línea, facilitadas por plataformas digitales, demuestran cómo los intereses compartidos pueden trascender las fronteras geográficas, dando lugar a la formación de comunidades virtuales (Wang et al., 2020). La proximidad física es un catalizador para la formación de comunidades fuera de línea. Los vecinos y los grupos locales a menudo se unen en torno a espacios geográficos compartidos, lo que permite interacciones regulares cara a cara. El principio de proximidad (Festinger et al., 1950) sugiere que las personas tienen más probabilidades de formar relaciones con quienes están cerca, aumentando el potencial para el desarrollo de vínculos comunitarios. Además, la cohesión estructural de las redes y el SC se correlacionan con la movilidad interurbana (Maya-Jariego y Holgado, 2015). Participar en actividades compartidas fomenta un sentido de identidad y pertenencia, componentes esenciales de la comunidad. Las redes cara a cara centradas en intereses compartidos, pasatiempos o antecedentes culturales ofrecen un contexto para que los miembros se conecten y forjen relaciones profundas. A medida que las personas interactúan a través de actividades comunes, emerge un sentido compartido de propósito, mejorando el sentido de comunidad (Lizzo y Liechty, 2022). A su vez, un sólido SC fomenta los vínculos sociales dentro de las redes en contextos naturales. Los valores compartidos y una identidad colectiva fomentan la confianza, fomentan la cooperación y profundizan las relaciones. El apoyo derivado de una comunidad estrechamente unida puede ir más allá del consuelo emocional y proporcionar asistencia práctica, enriqueciendo la vida de las personas (Hyland-Wood et al., 2021). Las comunidades a menudo contribuyen a la consolidación de las redes sociales. Las personas con un fuerte SC son más propensas a participar en actividades que refuercen sus conexiones con otros miembros de la comunidad. Esto puede llevar al refuerzo de los lazos, la expansión de la red y la creación de un entorno de apoyo que fomenta una mayor interacción (Lin y Gao, 2020). A medida que la sociedad continúa evolucionando, las dinámicas entre las redes sociales y el SC de comunidad siguen siendo complejas. Investigaciones futuras podrían adentrarse también en el impacto de los cambios en el paisaje urbano, las interacciones mediadas por la tecnología y las interacciones multiculturales en la formación de comunidades. Además, explorar cómo varios factores Alieva / Apuntes de Psicología 41(3) 167-179 172 demográficos influyen en la interacción entre estos conceptos podría brindar ideas valiosas. Comprender las sinergias entre las dinámicas de las redes sociales y el SC contribuye a crear sociedades más resilientes, solidarias e inclusivas. El presente estudio tiene como objetivo el análisis de influencia de métricas de redes sociales en el SC. En particular, se evalúa la conexión entre las métricas de redes sociales y tres factores de la escala de Jason et al. (2015) para cuatro barrios de Sevilla y se buscan las diferencias y semejanzas entre los resultados obtenidos. Método Muestra El estudio realizado en Sevilla involucró a 225 residentes de cuatro bloques de vecinos. Los participantes fueron seleccionados en función de la edad y el género utilizando un muestreo por cuotas, con asignación proporcional según los datos de población del Registro Municipal. Según los datos poblacionales, el 53.1 % de los residentes en los cuatro barrios son mujeres y el 46.9 % hombres. La edad promedio de los participantes resultó ser de 50.88 años, con un 62.1 % de mujeres y un 37.9% de hombres. De los encuestados, 212 proporcionaron información completa sobre sus redes personales y su sentido de comunidad. La recogida de datos fue realizada respetando los principios de la Declaración de Helsinki. Los participantes fueron informados de objetivos de investigación y de sus derechos, la información recogida fue guardada y procesada de manera segura y confidencial. Instrumentos y Análisis de Datos Análisis de Redes Personales Para recopilar información sobre las redes personales, se utilizó un generador de nombres. Se pidió a los participantes que proporcionaran una lista de las 30 personas con las que tenían relaciones regulares a lo largo de la semana. Las personas mencionadas eran aquellas con las que los participantes tenían contacto frecuente y habitual, como compañeros de trabajo, vecinos, familiares, amigos o personas con pasatiempos compartidos. Estas personas podían ser de su barrio, barrios cercanos o incluso más distantes. Se enfatizó que la lista debía incluir a las 30 personas con las que los participantes tenían las relaciones más frecuentes. Para analizar las relaciones entre los participantes y las personas mencionadas en sus listas, se utilizó una matriz cuadrada. A cada díada (par de individuos) se le asignó una puntuación en una escala de 0 a 4. Una puntuación de 0 indicaba que los individuos no se conocían, mientras que una puntuación de 4 indicaba que eran amigos. Las puntuaciones de 1, 2 y 3 representaban diferentes grados de familiaridad y fuerza de la relación, desde simplemente conocerse hasta tener una relación sólida. Análisis del Sentido de Comunidad Para evaluar el sentido de comunidad entre los participantes, utilizamos una escala de nueve ítems desarrollada por Jason et al. (2015). El modelo evalúa tres factores: “Yo” (Self), “Membresía” (Membership) y “Entidad” (Entity). El concepto de “Yo” se refiere a la perspectiva o identidad del agente individual dentro del sistema. Cada agente tiene sus propias características, creencias, deseos e intenciones. La “Membresía” representa la asociación o inclusión de un agente en un grupo dentro del sistema. Los individuos pueden pertenecer a múltiples grupos simultáneamente. La “Entidad” es un concepto fundamental en el modelo de Jason et al. (2015), que representa un componente del sistema con el que los individuos interactúan. Dichas interacciones forman la base para la toma de decisiones y la ejecución de acciones del agente. Al emplear esta escala, nuestro objetivo fue obtener información valiosa sobre las percepciones de los participantes sobre su sentido de comunidad dentro de sus redes personales. Esto nos permitió explorar hasta qué punto los individuos se sentían conectados, respaldados e integrados en su entorno social. Esta información puede proporcionar ideas valiosas para comprender la dinámica de construcción de comunidades y las relaciones sociales, lo que en última instancia contribuye a mejorar el bienestar y la cohesión comunitaria. Las siguientes métricas de redes sociales fueron calculados y utilizados para el análisis: • Índice E-I (E-I Index): una medida utilizada para calcular la cohesión de una red; mide la densidad relativa de las conexiones internas dentro de un grupo social; en este caso, dentro y fuera del barrio. • Fragmentación (Fragmentation): grado en que la red personal está dividida en grupos o subgrupos separados; una red fragmentada es aquella en la que hay relativamente pocas conexiones entre diferentes partes de la red. • Grado de Centralización (Degree Centralization): grado en que el control y la toma de decisiones están concentrados dentro de la red; mide en qué medida una red está centralizada alrededor de unos pocos nodos o individuos altamente conectados. • Densidad (Density): nivel de interconexión o cohesión dentro de la red; mide el grado en que los individuos están conectados entre sí. • Distancia Promedio (Average Distance): medida de conectividad general de la red, número promedio de pasos necesarios para llegar de un nodo a otro dentro de una red. • Componentes (Components): los grupos o subgrupos distintos dentro de una red; un componente es un conjunto de nodos que están conectados entre sí a través de vínculos directos o indirectos, pero no están conectados a nodos fuera del conjunto. • Cierre (Closure): se refiere a la tendencia de las personas dentro de una red a formar conexiones con otros que ya están conectados entre sí. • Cliques: grupos estrechamente unidos de individuos dentro de una red que tienen conexiones fuertes e interactúan entre sí más frecuentemente que con individuos fuera del grupo. • Diámetro: la distancia geodésica más larga dentro de la red personal. Resultados En primer lugar, realizamos una comparación de medias ANOVA de todas las variables examinadas en función del barrio de residencia (tabla 1). En el análisis ANOVA se encontraron diferencias significativas en función del barrio de residencia en las dimensiones “Yo” (F = 47.357, p < 0.001) y “Membresía” Redes Personales y Sentido de Comunidad en Barrios de Sevilla (España) 173 (F = 2.694, p < 0.05). La dimensión de “Fragmentación” (F = 3.489, p < 0.05) también presenta diferencias significativas entre los participantes en el estudio en función del barrio de residencia, aunque parece que en menor medida que las dimensiones del sentido psicológico de comunidad. En segundo lugar, realizamos una serie de análisis de regresión lineal para cada barrio de residencia. En todos los casos utilizamos como variables dependientes los factores de SC y como variables independientes las medidas estructurales de redes personales antes mencionadas. El análisis de regresión realizado para el barrio de Amate-Tres Barrios (tabla 2) presenta resultados de interés Tabla 1 Análisis de Varianza (ANOVA) en Función del Barrio de Residencia Variables Suma de cuadrados df Cuadrado promedio FSig. Yo Entre grupos 177.931 3 59.310 47.357 0.000 Dentro de grupos 260.504 208 1.252 Total 438.435 211 Membresía Entre grupos 9.605 3 3.202 2.694 0.047 Dentro de grupos 247.185 208 1.188 Total 256.790 211 Entidad Entre grupos 7.897 32.632 2.241 0.085 Dentro de grupos 244.289 208 1.174 Total 252.186 211 Grado de Centralización Entre grupos .025 3 0.008 0.277 0.842 Dentro de grupos 6.169 208 0.030 Total 6.193 211 Densidad Entre grupos .210 3 0.070 1.853 0.139 Dentro de grupos 7.865 208 0.038 Total 8.075 211 Componentes Entre grupos 23.336 37.779 2.095 0.102 Dentro de grupos 772.338 208 3.713 Total 795.675 211 Fragmentación Entre grupos .271 3 0.090 3.489 0.017 Dentro de grupos 5.381 208 0.026 Total 5.651 211 Cliques Entre grupos 248.851 3 82.950 0.127 0.944 Dentro de grupos 135366.168 208 650.799 Total 135615.019 211 Cierre Entre grupos .041 3 0.014 0.966 0.410 Dentro de grupos 2.928 208 0.014 Total 2.969 211 Distancia Promedio Entre grupos .368 3 0.123 1.532 0.207 Dentro de grupos 16.642 208 0.080 Total 17.010 211 Índice E-I Entre grupos .389 3 0.130 0.723 0.539 Dentro de grupos 37.296 208 0.179 Total 37.685 211 Diámetro Entre grupos 3.880 3 1.293 1.966 0.120 Dentro de grupos 136.851 208 0.658 Total 140.731 211 Tabla 2 Resumen del Modelo Para Análisis de Regresión Para el Barrio Amate-Tres Barrios en la Dimensión “Yo” Modelo 1 Valores R0.636a R-cuadrado 0.405 R-cuadrado corregida 0.256 Error típico de la estimación 1.06966 a: Predictores: (Constante), Diámetro, Cliques, Grado de Centralización, Índice E-I, Fragmentación, Cierre, Distancia Promedio, Componentes, Densidad Alieva / Apuntes de Psicología 41(3) 167-179 174 Tabla 3 Análisis de Regresión, ANOVA (Variable Dependiente: “Yo”) Para el Barrio Amate-Tres Barrios Modelo 1 Suma de cuadrados df Cuadrado promedio FSig. Regresión 28.042 9 3.116 2.723 0.016a Residuos 41.190 36 1.144 Total 69.233 45 a. Predictores: (Constante), Diámetro, Cliques, Grado de Centralización, Índice E-I, Fragmentación, Cierre, Distancia Promedio, Componentes, Densidad Tabla 4 Análisis de Regresión, Coeficientes (Variable Dependiente: “Yo”) Para el Barrio Amate-Tres Barrios Modelo 1 Coeficientes desestandarizados Coeficientes estandarizados tSig. B Error Est. Beta (Constant) -23.170 9.212 -2.515 0.016 Grado de Centralización 8.846 3.439 1.166 2.572 0.014 Densidad 23.687 6.847 3.662 3.460 0.001 Componentes -0.669 0.388 -0.673 -1.722 0.094 Fragmentación 20.354 5.985 2.455 3.401 0.002 Cliques 0.008 0.009 0.163 0.902 0.373 Cierre -3.349 3.639 -0.273 -0.920 0.364 Distancia promedio 8.579 3.301 1.658 2.599 0.013 Índice E-I 0.470 0.455 0.149 1.032 0.309 Diámetro 0.371 0.402 0.233 0.922 0.362 Tabla 5 Resumen del Modelo Resultante del Análisis de Regresión Para el Barrio Los Pajaritos en la Dimensión “Membresía” Modelo 1 Valores R 0.531a R-cuadrado 0.282 R-cuadrado corregida 0.148 Error típico de la estimación 1.21526 a. Predictores: (Constante), Diámetro, Cliques, Grado de Centralización, Índice E-I, Fragmentación, Cierre, Distancia Promedio, Componentes, Densidad. relacionados con la dimensión de “Yo” en el SC, sus relaciones con diversas variables predictoras y su influencia colectiva en las dinámicas comunitarias. El modelo de regresión muestra que un 40.5 % de la varianza de la dimensión “Yo” en el SC puede explicarse mediante las variables predictoras seleccionadas, derivadas de medidas de análisis de redes sociales. Ello muestra una asociación moderada entre las variables predictoras y la dimensión “Yo” del sentido psicológico de comunidad. El marco contextual más amplio se enriquece con el valor de significación del ANOVA (tabla 3) de 0.016, que indica la importancia estadística del modelo general. Este valor sugiere que el efecto conjunto de las variables predictoras, consideradas en conjunto, tiene una influencia fundamental en la predicción del sentido de “Yo” en la comunidad. En esencia, este resultado del ANOVA refuerza la premisa de que la interacción de las variables predictoras tiene implicaciones significativas para comprender la cohesión comunitaria. Profundizando en la influencia individual de las variables predictoras en la dimensión “Yo”, los coeficientes específicos ofrecen detalles relevantes sobre la magnitud y dirección de sus efectos, tal y como se indica en la tabla 4. Mostraron un efecto significativo sobre el factor “Yo” el “Grado de Centralización” (t = 2.572, p = 0.014), la “Densidad” (t = 3.460, p = 0.001), la “Fragmentación” (t = 3.401, p = 0.002), y la “Distancia promedio” (t = 2.599, p = 0.013). Por tanto, el análisis integral del modelo de regresión revela claramente el papel destacado de múltiples variables predictoras en la formación del sentido de “Yo” en la comunidad. Valores más altos de “Grado de Centralización”, “Densidad”, “Fragmentación” y “Distancia Promedio” están vinculados a puntuaciones más altas de “Yo”, contribuyendo colectivamente al espectro matizado de la cohesión comunitaria. El sólido valor de R-cuadrado resalta el poder explicativo colectivo de estas variables, que dan a conocer una proporción significativa de la variabilidad del atributo de “Yo” dentro de la comunidad. Esta perspectiva integral subraya la interacción intrincada entre las dinámicas de redes sociales y la identidad comunitaria, señalando la naturaleza multifacética de los vínculos comunitarios. El análisis de regresión para las dimensiones de “Membresía” y “Entidad” en el caso de Amate-Tres Barrios realizado siguiendo el mismo procedimiento no ha desvelado la influencia de predictores en las variables dependientes. En el barrio de Los Pajaritos, los análisis han mostrado resultados de interés sobre las dimensiones del sentido de comunidad. En lo que respecta a la faceta de “Membresía” en la percepción de la comunidad, el valor de R-cuadrado aporta un valioso indicador estadístico, revelando que el modelo captura de manera efectiva una proporción moderada de la variabilidad intrínseca al sentido de “Membresía” en la comunidad (tabla 5). Esto indica que las variables predictoras en conjunto explican una porción relativamente significativa de la varianza en esta dimensión comunitaria (28.2 %). Los resultados del análisis ANOVA introducen una dinámica interesante, sugiriendo que, si bien las variables predictoras tienen significación en conjunto, esta es notablemente marginal (tabla 6). Redes Personales y Sentido de Comunidad en Barrios de Sevilla (España) 175 Esto implica que, en su totalidad, las variables predictoras ejercen una influencia discernible pero matizada en la predicción del sentido de “Membresía” en la comunidad. Al separar los efectos individuales de las variables predictoras, surge una observación fundamental (tabla 7). Entre la variedad de variables predictoras, “Componentes” emerge como el único factor que posee significación estadística en relación con el sentido de “Membresía” en la comunidad (t = 2.157, p = 0.036). Esto subraya que las variaciones en “Componentes” están distintamente relacionadas con fluctuaciones en los puntajes de “Membresía”. Específicamente, valores más altos de “Componentes” se asocian con puntajes más elevados de “Membresía”, resaltando así su papel como determinante de la participación y el compromiso comunitario para los residentes de Los Pajaritos. Al igual que en la dimensión de “Membresía”, el valor de R-cuadrado para el atributo de “Entidad” proporciona una medida informativa de la destreza explicativa del modelo (tabla 8). El valor muestra que el modelo explica una proporción significativa (31.8 %) de la varianza del SC. Esto subraya la eficacia del modelo en capturar la esencia de esta dimensión. Los resultados del ANOVA son similares a los observados en el ámbito de “Membresía”, revelando la importancia colectiva de las variables predictoras en delinear el sentido de “Entidad” en la comunidad (p = 0.20). Esto respalda la idea de que estas variables, cuando se consideran como conjunto, ejercen un impacto significativo en la predicción de la identidad y el sentido de pertenencia a la comunidad. Además, la influencia del “Índice E-I” emerge como particularmente destacada en el ámbito del atributo de “Entidad” (tabla 9). Se encuentra que un “Índice E-I” elevado se asocia con puntuaciones disminuidas en “Entidad”, y esta relación es estadísticamente significativa. Esta conexión matizada subraya el papel crucial del “Índice E-I” en dar forma a las percepciones de la entidad y cohesión de la comunidad. En conjunto, los hallazgos en el contexto de Los Pajaritos iluminan el intrincado entramado de las dinámicas comunitarias. La varianza en las dimensiones de “Membresía” como de “Entidad” está influenciada conjuntamente por una serie de variables predictoras, cada una delineando una faceta distintiva de la interacción comunitaria. En el caso de Los Pajaritos, no se observan una influencia significativa de las variables predictoras sobre la dimensión “Yo”. Estas observaciones abogan por una comprensión integral de las dinámicas comunitarias, donde las variables individuales contribuyen sinérgicamente a la percepción compuesta de la comunidad en diversos contextos. En el contexto del barrio Nervión, el análisis converge en ideas clave relacionadas con la dimensión de “Yo” en la percepción de la comunidad. La combinación de hallazgos, derivados de diversas métricas estadísticas, ofrece una visión integral. El valor R-cuadrado cumple un papel fundamental como métrica, revelando que el modelo establecido aclara adecuadamente una proporción moderada (30.6 %) de la variación inherente en el sentido de “Yo” de la comunidad. Esta capacidad explicativa subrayada implica que las variables predictoras contribuyen colectivamente de manera sustancial a capturar la esencia Tabla 6 Análisis de Regresión, ANOVA (Variable Dependiente: “Membresía”) Para el Barrio Los Pajaritos Modelo 1 Suma de cuadrados df Cuadrado promedio FSig. Regresión 27.884 9 3.098 2.098 0.048a Residuos 70.889 48 1.477 Total 98.774 57 a. Predictores: (Constante), Diámetro, Cliques, Grado de Centralización, Índice E-I, Fragmentación, Cierre, Distancia Promedio, Componentes, Densidad Tabla 7 Análisis de Regresión, Coeficientes (Variable Dependiente: “Membresía”) Para el Barrio Los Pajaritos Modelo1 Coeficientes desestandarizados Coeficientes estandarizados tSig. B Error Est. Beta (Constant) 7.484 6.370 1.175 0.246 Grado de Centralización 0.530 2.965 0.074 0.179 0.859 Densidad -0.316 4.150 -0.050 -0.076 0.940 Componentes 0.222 0.103 0.487 2.157 0.036 Fragmentación -4.557 3.285 -0.769 -1.387 0.172 Cliques -0.005 0.010 -0.076 -0.480 0.633 Cierre -0.752 2.424 -0.077 -0.310 0.758 Distancia promedio -2.011 1.676 -0.420 -1.200 0.236 Índice E-I -0.508 0.381 -0.181 -1.332 0.189 Diámetro 0.221 0.332 0.123 0.667 0.508 Tabla 8 Resumen del Modelo Resultante del Análisis de Regresión Para el Barrio Los Pajaritos en la Dimensión “Entidad” Modelo 1 Valores R0.564a R-cuadrado 0.318 R-cuadrado corregida 0.190 Error típico de la estimación 1.08545 a. Predictores: (Constante), Diámetro, Cliques, Grado de Centralización, Índice E-I, Fragmentación, Cierre, Distancia Promedio, Componentes, Densidad