Las plataformas de redes sociales conectan a personas de todo el mundo. Debido a su facilidad de uso y accesibilidad, su tráfico está aumentando drásticamente. Tal participación activa ha captado la atención de muchos grupos de investigación que se centran en comprender el comportamiento humano para estudiar la dinámica de estas redes sociales. A menudo, percibir estas redes es difícil, principalmente debido al gran tamaño de los datos involucrados o al uso ineficaz de estrategias de visualización. Este trabajo presenta VizTract para facilitar la percepción visual de redes sociales complejas. VizTract es una herramienta de visualización de abstracción de gráficos de dos niveles diseñada para visualizar información jerárquica y de adyacencia en una estructura de árbol. Utilizamos el conjunto de datos de Facebook del Proyecto de Análisis de Redes Sociales de la Universidad de Stanford. En estos datos, los grupos sociales se denominan , los usuarios de la red social como , y como los bordes entre los nodos. Nuestro enfoque es presentar una visión general visual que represente las interacciones entre círculos, y luego permitir al usuario navegar por esta visión general y seleccionar los nodos en los círculos para obtener más información según sea necesario. VizTract tiene como objetivo reducir el desorden visual sin pérdida de información durante la visualización. VizTract mejora la percepción visual de redes sociales complejas para ayudar a comprender mejor la dinámica de la estructura de la red. VizTract, en un solo marco, no solo reduce la complejidad, sino que también evita la redundancia de los nodos y el tiempo de renderizado. Las técnicas de visualización utilizadas en VizTract son el diseño dirigido por fuerzas, el empaquetado de círculos, el dendrograma de agrupación de clústeres y el agrupamiento jerárquico de bordes. Además, para mejorar la percepción de la información visual, VizTract proporciona técnicas de interacción como selección, resaltado de ruta, desplazamiento del mouse y fuerza de agrupamiento. Este método ayuda a los investigadores de redes sociales a mostrar grandes redes de manera visualmente efectiva que sea propicia para facilitar la interpretación y el análisis. Realizamos un estudio para evaluar la experiencia del usuario del sistema y luego recopilar información sobre su percepción a través de una encuesta. El objetivo del estudio es saber cómo los humanos pueden interpretar la red cuando se visualiza utilizando diferentes métodos de visualización. Nuestros resultados indican que los usuarios prefieren en gran medida aquellas técnicas de visualización que agregan la información y la conectividad dentro de un espacio dado, como el agrupamiento jerárquico de bordes.