En este trabajo se propone un modelo estadístico para caracterizar simultáneamente dos o más redes sociales, donde interactúan el mismo conjunto de actores. Además de investigar las relaciones dentro de las redes, el modelo propuesto permite extrapolar la información entre redes, con el fin de obtener mejores resultados en términos de bondad de ajuste y predicción. Esta propuesta se basa en una extensión jerárquica del modelo de espacio latente de distancias, que asume una posición social "global'' para cada actor, lo que permite estudiar de forma parsimoniosa los roles sociales desde varios puntos de vista. Las capacidades del modelo se ilustran utilizando varios conjuntos de datos reales, teniendo en cuenta diferentes tipos de relaciones.

In this work, we propose a statistical model to simultaneously characterize two or more social networks, where the same set of actors interact with each other. In addition to investigate ties within networks, the proposed model shares information among networks in order to obtain better results in terms of both goodness-of-fit and prediction. Our proposal is based on a hierarchical extension of the latent space distance model, by assuming a ``global'' social position for every actor, which allows us to study parsimoniously social roles from several perspectives. The capabilities of the model are illustrated using several real datasets, taking into account different types of relationships.

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Magister en Estadística Aplicada

Maestría