Las interacciones sociales de los animales de granja afectan su rendimiento, salud y bienestar. En la práctica, sin embargo, registrar manualmente los datos para estudiar estas interacciones puede ser un proceso que consume mucho tiempo y mano de obra. Recientemente, los sistemas de monitoreo automatizados integrados con tecnologías de inteligencia artificial (IA) han mostrado un considerable potencial en la detección de animales de granja y su comportamiento. Este estudio aborda, por primera vez, la hipótesis de que aplicar el análisis de redes sociales (ARS) a los datos de monitoreo automatizado por IA podría facilitar el análisis de las interacciones sociales de los animales. Los datos se recopilaron a través de un sistema de monitoreo automatizado que registró imágenes y videos de cámaras 2D de cerdos alojados en seis corrales (de 16 a 19 animales cada uno) en una granja de cría PIC (EE. UU.). El sistema proporcionó datos en tiempo real, incluyendo lecturas de etiquetas en las orejas, tiempo transcurrido, postura (de pie, acostado) y coordenadas XY del hombro y la grupa de cada cerdo. El ARS mostró que a medida que los cerdos crecían, las conexiones sociales dentro de los grupos de cerdos se volvían más estructuradas. Sin embargo, ciertos cerdos se volvieron más centrales en su red con el tiempo, reflejando el establecimiento de una jerarquía social dentro de los corrales. Este estudio muestra que combinar el monitoreo asistido por IA y el ARS puede proporcionar nuevas perspectivas sobre las interacciones sociales de los animales. Estos hallazgos podrían ayudar a los agricultores a comprender mejor las estructuras sociales de los animales, lo que llevaría a mejorar las estrategias de manejo y cría.