[en] For empirical work on macro-micro-macro issues, it is indispensable to have statistical models reflecting in a plausible way the data structures and theoretical relations that are the basis of such issues. A basic family of models for macro-micro effects is provided by multilevel analysis. An important way of studying micromacro transitions is by means of simulation. Network modeling provides another, particularly appropriate, approach to macromicro-macro issues. Network models represent, in a more subtle way than multilevel models, that what can be observed at the macro level is the result of phenomena at the micro level, while these phenomena themselves are conditioned by the macro level. The use of appropriate statistical network models, with sufficient attention to model fit, can lead to important progress in our understanding of macro-micro-macro issues. This is more a matter of promises for the future than of past achievements, however. A major reason for the limitations in the current state of the art is that the feedback issues which are essential to how networks operate, are so difficult to express in statistical models in a manageable and plausible way. In models for single (i.e., one-moment) observations of a social network, the time dimension of the feedback process is beaten flat, which leads to grave difficulties both of interpretation and of mathematical modeling. Although modeling single observations of social networks still is necessary and useful, more insight may be gained from repeated (multi-moment) observations of social networks. If such a dynamic model would include not only the relations between actors but also changing actor attributes (e.g., attitudes, behavior, performance) and the larger pattern of social settings in which networks are embedded, it would capture a great part of what we regard as macro-micro-macro processes. Such an integrated model does not yet exist, but work is currently under way toward the construction of this type of models.

[es] Para llevar a cabo el trabajo empírico sobre temas macro-micro-macro, es indispensable tener modelos estadísticos que reflejen de manera plausible la estructura de los datos y las relaciones teóricas en la base de tales cuestiones. Una familia básica de modelos para los efectos macro-micro es ofrecida por el análisis multinivel. Una manera importante de estudiar las transiciones micro-macro es mediante simulación. Los modelos sobre redes proponen otra perspectiva, particularmente apropiada, a los temas macro-micro-macro. Los modelos de redes representan, de manera más sutil que los modelos multinivel, que lo que puede ser observado a nivel macro es el resultado de fenómenos a nivel micro, mientras que estos fenómenos están condicionados por el nivel macro. El uso de modelos estadísticos apropiados para redes, con atención suficiente al ajuste del modelo, puede conducir a progresos importantes en nuestra comprensión de las cuestiones macro-micro-macro. Sin embargo, esto es más una promesa de cara al futuro que un logro del pasado. Una razón de importancia mayor de las limitaciones en el estado actual del arte es que las cuestiones de retroalimentación (feedback) que son esenciales en cómo operan las redes, son extremadamente difíciles de expresar en modelos estadísticos de forma operativa y plausible. En los modelos para una única observación (en un momento dado) de una red social, la dimensión temporal de la retroalimentación es aplastada, lo que conduce a dificultades graves tanto de cara a la interpretación como al modelado matemático. A pesar de que modelar observaciones en un momento dado de las redes sociales es todavía necesario y útil, es posible ganar en comprensión a partir de observaciones repetidas de redes sociales (en varios momentos diferentes). Si tal modelo dinámico incluyese, no sólo las relaciones entre actores, pero también los atributos cambiantes de los actores (por ejemplo, las actitudes, comportamientos, resultados) y las pautas englobantes de los contextos sociales en que las redes se encuentran inmersas, capturaría una gran parte de lo que consideramos como procesos macro-micro-macro. Tal modelo integrado no existe todavía, pero se están llevando a cabo avances hacia la construcción de este tipo de modelo.