Asignaturas - Máster interuniversitario en metodología de las ciencias del comportamiento y de la salud. uned, ucm y uam
Curso 2026/2027 Código Asignatura: 22011234
- Guía de la Asignatura Curso 2026/2027
- Primeros Pasos
- Presentación y contextualización
- Requisitos y/o recomendaciones para cursar esta asignatura
- Equipo docente
- Horario de atención al estudiante
- Tutorización en centros asociados
- Competencias que adquiere el estudiante
- Resultados de aprendizaje
- Contenidos
- Metodología
- Sistema de evaluación
- Bibliografía básica
- Bibliografía complementaria
- Recursos de apoyo y webgrafía
Código Asignatura: 22011234
PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN
La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
| NOMBRE DE LA ASIGNATURA | ANÁLISIS DE REDES SOCIALES Y PSICOMÉTRICAS |
| CÓDIGO | 22011234 |
| CURSO ACADÉMICO | 2026/2027 |
| TÍTULOS DE MASTER EN QUE SE IMPARTE |
MÁSTER INTERUNIVERSITARIO EN METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO Y DE LA SALUD. UNED, UCM Y UAM
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| TIPO | CONTENIDOS |
| Nº ECTS | 6 |
| HORAS | 150 |
| PERIODO | SEMESTRE 1 |
| IDIOMAS EN QUE SE IMPARTE | CASTELLANO |
El análisis de redes es un enfoque teórico y metodológico que permite representar y estudiar sistemas complejos como conjuntos de elementos interconectados. A partir de la teoría de grafos, ha sido aplicado ampliamente en disciplinas como la sociología, la neurociencia, la informática o la inteligencia artificial. En las ciencias sociales, del comportamiento y la salud, es un enfoque que se ha empleado tradicionalmente para modelar las relaciones entre entidades sociales (p. ej., personas, grupos, instituciones) y los patrones estructurales que emergen de estas interacciones. Desde esta perspectiva, el entorno social se entiende como una red de vínculos —económicos, políticos, afectivos o de otra índole— cuya estructura puede medirse y analizarse para comprender fenómenos colectivos. En la actualidad, el enfoque de redes ha cobrado relevancia como una alternativa a los modelos psicométricos tradicionales, permitiendo conceptualizar constructos como la depresión, la inteligencia o la personalidad no como entidades latentes, sino como sistemas dinámicos compuestos por componentes que interactúan influyéndose mutuamente. Esta asignatura tiene como objetivo introducir al estudiantado en el análisis de redes tanto sociales como psicométricas, brindando herramientas teóricas y prácticas para tratar los datos como redes, explorar sus propiedades y aplicar este enfoque a problemas relevantes en las ciencias del comportamiento y la salud. Se abordarán conceptos clave, técnicas estadísticas especializadas y ejemplos aplicados que permitirán comprender el valor explicativo de los patrones relacionales en diferentes contextos.
Es recomendable tener conocimientos de técnicas de análisis de datos, técnicas de clustering y medición en Ciencias del Comportamiento y de la Salud. Además, se requiere un manejo básico del entorno R.
Parte del material se encontrará en inglés por lo que es aconsejable ser capaz de leer textos técnicos en este idioma.
| Nombre y apellidos | CELIA SERRANO MONTILLA |
| Correo electrónico | cserrano@psi.uned.es |
| Teléfono | 91398-9547 |
| Facultad | FACULTAD DE PSICOLOGÍA |
| Departamento | METODOLOGÍA DE LAS CIENCIAS DEL COMPORTAMIENTO |
Esta asignatura contará con foros habilitados para que el alumnado pueda exponer sus dudas sobre los contenidos teóricos, prácticos y la organización de la asignatura. Se insta a compartir las dudas y consultas por los foros habilitados con el objetivo de que todo el alumnado pueda acceder tanto a las dudas planteadas como a sus respuestas por parte del equipo docente.
En caso de necesitar contactar con el Equipo Docente, puede hacerlo a través del teléfono o del correo electrónico en el horario de atención al estudiante:
Nombre: Celia Serrano Montilla
Departamento: Metodología de las Ciencias Del Comportamiento
Despacho: 2.11 de la Facultad de Psicología (C/Juan del Rosal, 10, 28040 Madrid)
Horario de Tutoría:
Martes: 10:00 a 14:00 horas
Miércoles: 10:00 a 14:00 horas
Teléfono: 91398-9547
Email: cserrano@psi.uned.es
COMPETENCIAS GENERALES
CG1 - Tomar conciencia de la importancia de la metodología en la adquisición del conocimiento científico, así como de la diversidad metodológica existente para abordar distintos problemas de conocimiento
CG2 - Desarrollar el razonamiento crítico y la capacidad para realizar análisis y síntesis de la información disponible.
CG3 - Saber identificar las necesidades y demandas de los contextos en los que se exige la aplicación de herramientas metodológicas y aprender a proponer las soluciones apropiadas.
CG4 - Planificar una investigación identificando problemas y necesidades, y ejecutar cada uno de sus pasos (diseño, medida, proceso de datos, análisis de datos, modelado, informe).
CG5 - Obtener información de forma efectiva a partir de libros, revistas especializadas y otras fuentes.
CG6 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE1 - Desarrollar y mantener actualizadas competencias, destrezas y conocimientos según los estándares propios de la profesión.
CE2 - Procesar datos (conocer la estructura de las bases de datos y manejarse eficientemente con ellas).
CE3 - Preparar los datos para el análisis (desenvolverse en la relación entre bases de datos y análisis estadístico).
CE4 - Analizar datos identificando diferencias y relaciones. Esto implica conocer las diferentes herramientas de análisis así como su utilidad y aplicabilidad en cada contexto.
CE5 - Construir y adaptar instrumentos de medida.
CE9 - Definir, medir y describir variables (personalidad, aptitudes, actitudes, etc..) y procesos (cognitivos, emocionales, psicobiológicos, conductuales).
El objetivo de la asignatura es el aprendizaje de los fundamentos teóricos del análisis de redes y de las técnicas de modelado desarrolladas desde esta perspectiva.
Las competencias que adquirirá el estudiante una vez completada la asignatura serán:
- Comprender los fundamentos teóricos del análisis de redes.
- Generar e interpretar la topología de la red a partir de diferentes fuentes de datos.
- Analizar la estructura de la red y su estabilidad.
BLOQUE 1. Fundamentos del análisis de redes
- Introducción al análisis de redes
- El enfoque de redes en distintas disciplinas
- Historia y evolución del análisis de redes en ciencias sociales y psicología
- Teoría de grafos: elementos, tipos y notación matemática
- Programas estadísticos y recursos
BLOQUE 2. Ontología y epistemología en el análisis de redes
- Enfoque, teoría, modelos y aproximación
- Ontología y Epistemología: Modelos de medida clásicos de Variables Latentes, y Modelo de Redes
- Teoría y Causalidad
BLOQUE 3. Análisis de redes: diseño, caracterización de la red y visualización
- Introducción
- Aspectos del diseño
- Naturaleza y tipo de datos, tipo de relaciones, estructura de la red, niveles de análisis y tipo de redes.
- Codificación de la red
- Visualización
- Descripción de la red y los nodos
- Detección de comunidades
BLOQUE 4. Redes sociales
- Introducción
- Diseño
- Métricas Locales (nodo)
- Métricas Estructurales (grupal o global)
- Técnicas multivariadas utilizadas en el análisis de redes sociales
BLOQUE 5. Redes psicométricas
- Asociación e independencia condicional
- Redes psicométricas transversales
- Estimación de redes no dirigidas y ponderadas: Modelo Pairwise Markov Random fields (PMRFs) y tipos
- Redes psicométricas longitudinales
- Opciones de diseño longitudinal
- Estimación de redes a partir de datos de serie temporales y datos de panel
- Métodos para evaluar estabilidad y precisión de las estimaciones
- Métodos para comparación de grupos y replicabilidad de la red estimada
BLOQUE 6. Aplicaciones del análisis de redes en las ciencias del comportamiento y la salud
Se aborda métodos emergentes que surjan en el contexto de redes sociales y psicométricas para analizar fenómenos dentro de las ciencias del comportamiento y la salud. Por ejemplo, abarcando diferentes preguntas/objetivos de investigación, temáticas, y empleando nuevos modelos/técnicas estadísticas.
Se seguirá una metodología de educación a distancia basada en el aprendizaje autónomo del alumnado con apoyo y tutorización del equipo docente. Como parte de esta metodología de enseñanza y para conseguir los resultados de aprendizaje, se emplearán los siguientes recursos:
- Materiales docentes básicos proporcionados por el profesorado en el campus virtual para la comprensión y adquisición de los contenidos del curso, tanto en lo referente al marco teórico como a las herramientas de análisis necesarias para su puesta en práctica.
- Bibliografía escrita, recursos en línea y materiales audiovisuales que complementen los materiales docentes básicos.
- Actividades prácticas que contribuyan a la asimilación de contenidos de la asignatura, así como aplicar los conocimientos adquiridos en el campo de las ciencias del comportamiento y la salud.
- Desarrollo de ejemplos prácticos por parte del profesorado.
- Apertura de foros de debate, dudas y resolución de problemas en el campo virtual dirigidos para la interacción de los estudiantes con el equipo docente y de los estudiantes entre sí.
- Cronograma orientativo aportado por el equipo docente al principio del curso con las fechas importantes relacionadas con el contenido teórico y práctico.
TIPO DE PRUEBA PRESENCIAL |
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|---|---|
| Tipo de examen | |
| Tipo de examen | Examen mixto |
| Preguntas test | |
| Preguntas test | |
| Preguntas desarrollo | |
| Preguntas desarrollo | |
| Duración | |
| Duración | 120 (minutos) |
| Material permitido en el examen | |
| Material permitido en el examen | No se permite material en el examen. |
| Criterios de evaluación | |
| Criterios de evaluación | Se evaluarán las respuestas proporcionadas por el alumno a las preguntas del examen, valorando su corrección, razonamiento, y claridad. |
| % del examen sobre la nota final | |
| % del examen sobre la nota final | 50 |
| Nota mínima del examen para aprobar sin PEC | |
| Nota mínima del examen para aprobar sin PEC | |
| Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC | |
| Nota máxima que aporta el examen a la calificación final sin PEC | |
| Nota mínima en el examen para sumar la PEC | |
| Nota mínima en el examen para sumar la PEC | 5 |
| Comentarios y observaciones | |
| Comentarios y observaciones | |
| CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS | |
|---|---|
CARACTERÍSTICAS DE LA PRUEBA PRESENCIAL Y/O LOS TRABAJOS |
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| Requiere Presencialidad | |
| Requiere Presencialidad | Si |
| Descripción | |
| Descripción | La prueba presencial se realizará en los términos y condiciones habituales de los exámenes de la UNED, según el calendario oficial (consultar en la página Web de la UNED o preguntárselo a la profesora). Constará de unas 5 o 10 preguntas combinando tipo test con preguntas de respuesta breve. |
| Criterios de evaluación | |
| Criterios de evaluación | |
| Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final | |
| Ponderación de la prueba presencial y/o los trabajos en la nota final | La nota en el examen presencial supondrá un 50% de la nota final, mientras que las PEC supondrán un 50% de la nota final. |
| Fecha aproximada de entrega | |
| Fecha aproximada de entrega | |
| Comentarios y observaciones | |
| Comentarios y observaciones | |
| PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) | |
|---|---|
PRUEBAS DE EVALUACIÓN CONTINUA (PEC) |
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| ¿Hay PEC? | |
| ¿Hay PEC? | Si,PEC no presencial |
| Descripción | |
| Descripción | Dos tareas prácticas sobre los contenidos de la asignatura. Se llevarán a cabo a lo largo del periodo de impartición de la asignatura y su realización debe hacerse dentro del periodo de tiempo especificado por el equipo docente en el campus virtual.
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| Criterios de evaluación | |
| Criterios de evaluación | Adecuación de las respuestas a las tareas prácticas. Se corregirán aquellas que se han entregado dentro del periodo establecido por el equipo docente para su realización. |
| Ponderación de la PEC en la nota final | |
| Ponderación de la PEC en la nota final | 50% |
| Fecha aproximada de entrega | |
| Fecha aproximada de entrega | |
| Comentarios y observaciones | |
| Comentarios y observaciones | |
OTRAS ACTIVIDADES EVALUABLES |
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|---|---|
| ¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? | |
| ¿Hay otra/s actividad/es evaluable/s? | No |
| Descripción | |
| Descripción | |
| Criterios de evaluación | |
| Criterios de evaluación | |
| Ponderación en la nota final | |
| Ponderación en la nota final | |
| Fecha aproximada de entrega | |
| Fecha aproximada de entrega | |
| Comentarios y observaciones | |
| Comentarios y observaciones | |
¿Cómo se obtiene la nota final? |
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|---|---|
Mediante la ponderación entre la calificación obtenida en la prueba personal (50%) y la media de la nota obtenida en ambas PECs. (50%). |
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ISBN(13): 9780367612948
Título: NETWORK PSYCHOMETRICS WITH R: A GUIDE FOR BEHAVIORAL AND SOCIAL SCIENTISTS Autor/es: Editorial: : ROUTLEDGE |
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ISBN(13): 9781529722475
Título: ANALYZING SOCIAL NETWORKS USING R 2022 Autor/es: Stephen P. Borgatti;Filip Agneessens;Jeffrey C. Johnson;Martin G. Everett; Editorial: : SAGE |
Otras referencias de interés:
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- Borsboom, D. (2023). Psychological Constructs as Organizing Principles. En L. A. van der Ark, W. H. M. Emons, & R. R. Meijer (Eds.), Essays on Contemporary Psychometrics (pp. 89-108). Springer International Publishing.
- Markus, K. A., & Borsboom, D. (2013). Causality in measurement. En Frontiers of test validity theory: Measurement, causation, and meaning (pp. 105–136). Routledge.
- Segev, E. (2022). Semantic network analysis in social sciences. Routledge.
- Epskamp, S. (2017). Network psychometrics. https://sachaepskamp.com/dissertation/EpskampDissertation.pdf
- Fonseca-Pedrero, E. (2018). Análisis de redes en psicología. Papeles del Psicólogo, 39(1). httpss://doi.org/10.23923/pap.psicol2018.2852
- Knoke, D., & Song, Y. (2019). Social Network Analysis. SAGE.
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- Borsboom, D., Deserno, M. K., Rhemtulla, M., Epskamp, S., Fried, E. I., McNally, R. J., Robinaugh, D. J., Perugini, M., Dalege, J., Costantini, G., Isvoranu, A.-M., Wysocki, A. C., van Borkulo, C. D., van Bork, R., & Waldorp, L. J. (2021). Network analysis of multivariate data in psychological science. Nature Reviews Methods Primers, 1(1), 1-18. httpss://doi.org/10.1038/s43586-021-00055-w
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- Bringmann, L. F., Albers, C., Bockting, C., Borsboom, D., Ceulemans, E., Cramer, A., Epskamp, S., Eronen, M. I., Hamaker, E., Kuppens, P., Lutz, W., McNally, R. J., Molenaar, P., Tio, P., Voelkle, M. C., & Wichers, M. (2022). Psychopathological networks: Theory, methods and practice. Behaviour Research and Therapy, 149, 104011. httpss://doi.org/10.1016/j.brat.2021.104011
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- Costantini, G., Richetin, J., Preti, E., Casini, E., Epskamp, S., & Perugini, M. (2019). Stability and variability of personality networks. A tutorial on recent developments in network psychometrics. Personality and Individual Differences, 136, 68-78. httpss://doi.org/10.1016/j.paid.2017.06.011
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- Fried, E. I., van Borkulo, C. D., Cramer, A. O. J., Boschloo, L., Schoevers, R. A., & Borsboom, D. (2017). Mental disorders as networks of problems: A review of recent insights. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 52(1), 1-10. httpss://doi.org/10.1007/s00127-016-1319-z
- Golino, H. F., & Epskamp, S. (2017). Exploratory graph analysis: A new approach for estimating the number of dimensions in psychological research. PloS one, 12(6), e0174035. httpss://doi.org/10.1371/journal.pone.0174035
- Haslbeck, J. M. B., & Waldorp, L. J. (2023). Bayesian analysis of cross-sectional networks: A tutorial in R and Stan. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 6(4), 1–18. https://doi.org/10.1177/25152459231193334¿
- Isvoranu, A. M., & Epskamp, S. (2023). Which estimation method to choose in network psychometrics? Deriving guidelines for applied researchers. Psychological Methods, 28(4), 925.
- McNally, R. J. (2021). Network Analysis of Psychopathology: Controversies and Challenges. Annual Review of Clinical Psychology, 17, 31-53. httpss://doi.org/10.1146/annurev-clinpsy-081219-092850
En el curso virtual de la asignatura se pondrá a disposición de los estudiantes material de
apoyo para cada uno de los bloques temáticos de la asignatura.
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