Resumen de Methodological problems in research on the diffusion of management practices

Arturo Briseño García, Bryan W. Husted, Jorge M. Rocha

• español

  La investigación administrativa se ha visto beneficiada por la incorporación de la teoría de redes sociales, la cual ayuda a explicar la complejidad social intrínseca en los procesos de difusión. Sin embargo, esta complejidad requiere métodos estadísticos que capturen adecuadamente la naturaleza relacional de los datos y los cambios que ocurren en el tiempo. No hacerlo puede llevar a conclusiones erróneas tanto teóricas como prácticas. Este artículo identifica algunos de los problemas metodológicos que existen cuando se analizan datos de redes sociales con métodos econométricos tradicionales. Nos concentramos en la literatura de difusión de prácticas administrativas, revisando estudios donde se han utilizado datos de red e identificando problemas que pueden surgir con los métodos seleccionados. Se presenta también el Método Estocástico Orientado al Actor (SAOM) como una opción de método estadístico que posee cuatro ventajas sobre los modelos estadísticos tradicionales al usar datos de redes sociales.

• English

  Management research has benefited from the incorporation of social network theory, which helps explain the intrinsic social complexity in diffusion processes. However, this complexity requires statistical methods that better capture the relational nature of the data and changes occurring over time. Failure to do so could lead to erroneous conclusions for theory and practice. In this paper we highlight some of the methodological problems existing when analyzing social network data with traditional econometric methods. We concentrate on the diffusion of managerial practices literature, reviewing studies where network data has been used and identifying problems that might arise with selected econometric methods. We also present the Stochastic Actor Oriented Model (SAOM) as an alternative statistical method that possesses four advantages over traditional econometric models when using social network data.