Educación y Software Libres para una Sociedad Abierta

Los dos aspectos más importantes de la apertura tienen que ver con la libre disponibilidad a través de Internet y con las menores restricciones posibles en el uso de los recursos, tanto técnicas, como legales o de precio.

Es por ello que la presente década puede llamarse la "Década Abierta" u o-década (del inglés open, como en open source, open systems, open standards, open archives, etc.), de manera tal que cualquier persona en cualquier lugar, e independientemente de sus recursos económicos o nivel social, tenga las mismas oportunidades para acceder a aquello que satisfaga sus necesidades, sean éstas educativas o de cualquier otra índole. Sin duda, la apertura en una sociedad es la condición fundamental para alcanzar una Justicia Social verdadera.

En ese orden de ideas, el Software Libre (SL) es un componente esencial para la creación de Recursos Educativos Abiertos (REA), así como sistemas operativos de uso masivo que puedan ser empleados sin restricciones, gracias a las cuatro libertades básicas de este tipo de código, tal y como fueron concebidas por Richard Stallman, para muchos uno de los pensadores más visionarios y comprometidos con el Movimiento de Acceso Abierto de nuestros tiempos, a saber:

(i) La libertad de ejecutar el programa sea cual sea el propósito.
(ii) La libertad de modificar el programa para ajustarlo a tus necesidades (para que se trate de una libertad efectiva en la práctica, deberás tener acceso al código fuente, dado que sin él la tarea de incorporar cambios en un programa es extremadamente difícil).
(iii) La libertad de redistribuir copias, ya sea de forma gratuita, ya sea a cambio del pago de un precio.
(iv) La libertad de distribuir versiones modificadas del programa, de tal forma que la comunidad pueda aprovechar las mejoras introducidas.

Estas ideas siguen despertando polémicas, pues el mismo Stallman señala que el SL no se refiere específicamente a su gratuidad, sino a las libertades mencionadas, e incluso conmina a los desarrolladores bajo este paradigma a cobrar por su trabajo a objeto de apoyar este movimiento hacia una sociedad abierta.

Para ahondar en estos y otros aspectos relacionados con el SL, pueden apoyarse en el siguiente material:

- Prsentación: Educación y Software Libres para una Sociedad Abierta
- Decreto presidencial 3.390 (Venezuela).
- Stallman, R. 2004. Software Libre para una sociedad libre. (1a versión en español autorizada por el autor).

Y partir de estas interrogantes para iniciar una discusión sobre el tema:
(i) A tu juicio, cuáles son las ventajas y limitaciones del SL con respecto al Software Propietario o "Privativo".
(ii) Qué papel desempeña el SL en la construcción de una Sociedad Abierta.

Tux es el nombre de la mascota oficial de Linux. Fue creado por Larry Ewing en 1996.

CFHE12: Analítica de la Twitteresfera.

Entendiendo la foto del evento

Los mensajes publicados en Twitter, sobre todo asociados a eventos como el MOOC "Current/Future Status of Higher Education 2012 (#CFHE12)" reflejan su dinámica mediante la Twitteresfera o conjunto de tuits que se pueden agrupar mediante una etiqueta o "hashtag" para su análisis. Sin embargo, las relaciones entre los autores, tales como publicar, seguir, responder o retuitear un mensaje, no son claras a simple vista, en especial si esa nube de mensajes es densa. El Análisis de Redes Sociales (ARS o SNA por sus siglas en inglés) brinda una gama cada vez más amplia de herramientas para develar la estructura de relaciones que emergen a partir de las interacciones mencionadas. Una de ellas es NodeXL, un plugin gratuito para Excel, muy amigable, pero al mismo tiempo poderoso, que calcula parámetros sobre el tamaño, estructura y cohesión de grupos de una red, así como métricas de la importancia relativa de los individuos y sus roles a lo largo del evento. Para el análisis, NodeXL, al igual que otros programas similares, considera a cada participante como un vértice y sus mensajes como aristas, de esta forma se genera un grafo o sociograma y su correspondiente matriz de adyacencia.
En el siguiente grafo se agrupan todas las interacciones ocurridas hasta el viernes 02 de noviembre, al final de la semana cuando se estudió el tema Big Data y Analítica en la Educación Superior:

Esta es "la foto completa", misma que a simple vista no aporta mayor información. En ella se incluyen la publicación de un mensaje, respuestas (replies), menciones (mentions) y seguimiento (followed). NodeXL permite filtrar a las personas mediante estas relaciones, por grupos y parámetros de la red e individuales.

- Análisis de interacciones individuales
Para el momento del análisis, viernes 02 de noviembre, un total de 133 participantes mostraron 932 interacciones representadas por las aristas del grafo. Cuántas de ellas fueron tuits, respuestas, menciones y seguimiento? Veamos:

Cada uno de esos círculos o "loops" representan un tuit, que en total suman 201. De ellos, sólo 8 recibieron respuestas directas, se hicieron 91 menciones y se generaron 630 seguimientos, como se puede ver en el próximo grafo:

. Dado que son más de 600 "followed", cómo discriminar por persona o grupos? NodeXL facilita ambas opciones ya que identifica a cada persona según su nombre en Twitter. Por ejemplo, George Siemens (@gsiemens) ocupó el primer lugar con 91 interacciones, de las cuales 14 fueron salientes (Out Degree) y 77 entrantes (In Degree). Gracias a su posición central, como se ve claramente en el grafo a continuación (abajo, en el centro), registró la posición más influyenye con un índice de Centralidad de Intermediación (Betweenness Centrality) de 6839.89, seguido por @C21U con 1094.91.

Este análisis no pretende ser profundo ni concluyente, sólo mostrar la potencialidad de una herramienta gratuita y que puede ser usada por profesores o cualquier otra con un mínimo de conocimiento sobre el ARS. En mi caso, @larrylugo, ocupé una posición periférica, con 18 interacciones en total (Degree) y una Centralidad de Intermediación de 568.3, cuyo grafo se muestra al inicio de este post.

- Análisis de grupos.
NodeXL detectó un total de 16 grupos, con los más importantes ordenados por el número de vértices (personas) y sus interacciones (aristas), según se resume en esta tabla (clic sobre la imagen para agrandarla):

Sólo los primeros 4 aglutinaron a más de 20 personas, siendo el número uno el que abarcó a más individuos e interacciones. De esta manera se puede concluir:

- NodeXL es un plugin relativamente fácil de utilizar si se tienen conocimientos básicos de Análisis de Redes Sociales (ARS) y dominio de Excel.
- Es posible realizar un análisis gráfico-matemático de cualquier Twitteresfera generada a partir de un hashtag o etiqueta.
- El análisis puede hacerse de forma individual o por grupos.
- NodeXL calcula métricas de la estructura de la red (diámetro, grupos, densidad, etc) y de individuos y sus roles e importancia relativa (centralidad, intermediación, etc.).
- Para el caso de la Twitteresfera del MOOC CFHE12, 133 participantes generamos una red con más de 900 interacciones tomando en cuenta los tuits publicados, respuestas directas, menciones y seguimientos. Se detectaron 5 grupos importantes, con más de 20 participantes y un diámetro máximo de 5 interacciones, con un promedio cercano a 2.

- Enlaces de interés:
(i) Más detalles y descarga de NodeXL
(ii) Galería de gráficos de NodeXL

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