Como complemento a la presentación de aspectos teóricos del eneagrama de la personalidad, es importante explicar casos de la vida real que nos permitan ilustrar los diferentes eneatipos y su influencia en la conformación de redes inteligentes SAI, ricas en capital social. Si bien en los variados temas que trataremos los nombres de los actores sociales son ficticios, no así los espacios geográficos ni la vida social objeto de análisis en la realización de las investigaciones empíricas de redes personales, a la que por muchos años nos hemos dedicado. Comenzaremos con la creación de una red de pacientes (incluyendo familiares), en una comunidad rural típica.
Maripa es la capital del municipio Sucre del estado Bolívar (Venezuela). Su población, según el censo del 2011, es de 20 mil habitantes, aproximadamente. En ese espacio socio-geográfico, Luisa, la médica rural, se planteó construir una red de relaciones, conformada por sus pacientes y los familiares y amigos cercanos de éstos. Para la realización de su proyecto sobre prevención de tráfico y consumo de drogas, cuenta con la Tecnología Social SAI y el Método de Muestreo de Experiencias (ESM, en inglés), para recopilar datos longitudinales “sobre las interacciones sociales en la vida cotidiana, mediante múltiples encuestas breves, diarias” (Stadel et al., 2024:1).
El acceso a la medicina especializada, para toda la población, no está garantizado sin el auxilio de la Telemedicina, porque para viajar (en carro) desde el ambulatorio rural de Maripa hasta el hospital universitario Ruiz y Páez de Ciudad Bolívar son casi cuatro horas (240 kilómetros). Con la intención de lograr soporte social, Luisa incorpora a su red no solamente a los pacientes, sino también a familiares y amigos, muchos de ellos residentes en Ciudad Bolívar y en las parroquias Aripao, Guarataro, Las Majadas y Moitaco, además de Maripa. Con eso quedan definidos varios aspectos fundamentales de la red: propósito, componentes y límites (espacio socio-geográfico).
Para atacar el problema de las drogas en el municipio Sucre, Luisa sabe que cuando se realizan estudios empíricos de redes, como la creada para llevar a cabo su proyecto, uno debe observar la formación de grupos (conocidos técnicamente como clústeres y conectados débilmente, entre sí), pues sabemos que “existe una tendencia de los individuos a congregarse en grupos densos” (Levine & Kurzban, 2006: 180). La estructura de la Red Inteligente SAI y su evolución en el tiempo se va interpretando en la medida en que se analizan la vida social (i.e., patrones de interacción) de los actores más centrales, la relación entre los respectivos eneatiposy su grado de influencia.
Ana, Pedro y Susana son los pacientes de Luisa con mayor número de relaciones directas, en el sociograma (es decir, la red completa o social, creada a partir de las redes personales de sus pacientes); por esa razón, con ellos se hizo énfasis primero en estudiar la red de sus familiares. Luego se amplió el contenido del enlace, entre actores sociales, con sus amigos cercanos y las relaciones entre éstos fueron añadidas al modelo. Se sabe que las relaciones pueden transmitir “afecto, recursos materiales, dinero, información, ideas, consejos, sanciones, conflictos, incluso gérmenes, etc.” (McCarty et al., 2019: 26). Medimos su efecto individual en el consumo de drogas.
Referencias:
Levine, S. & Kurzban, R. (2006). Explaining clustering in social networks: Towards an evolutionary theory of cascading benefits.
McCarty, C. et al. (2019). Conducting personal network research: A practical guide.
Stadel, M. et al. (2024). Capturing the social life of a person by integrating experience-sampling-methodology and personal-social-network assessments.
Para descargar la versión más actualizada del libro completo (incluyendo todas las columnas publicadas a la fecha), haga clic en el siguiente enlace: Capital Social, José María Rodríguez, PhD. Además, para una introducción al tema, recomendamos ver el video CAPITAL SOCIAL: https://youtu.be/gRXjjZkCrzo.
