SOCIAL NETWORK ANALYSIS
- Anno accademico
- 2020/2021 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- SOCIAL NETWORK ANALYSIS
- Codice insegnamento
- CT0540 (AF:320438 AR:172516)
- Lingua di insegnamento
- Italiano
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Laurea
- Settore scientifico disciplinare
- INF/01
- Periodo
- I Semestre
- Anno corso
- 3
- Sede
- VENEZIA
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Si approfondiranno le metodologie per l'analisi, la modellazione e la previsione dei sistemi complessi dinamici, con particolare riferimento ai social networks
Si approfondiranno anche le tematiche etiche e di privacy in relazione al nuovo contesto digitale.
Si enfatizzeranno:
- competenze nel gestire, manipolare, visualizzare ed estrarre informazione da grossi insiemi di dati, utilizzando tecniche e metodi moderni di analisi statistica.
- la comprensione dei principi della network science (modelli genearitivi e loro proprietà)
- la comprensione delle principali tecniche di analisi delle reti complesse
- la costruzione di modellazione e visualizzazione di dati destrutturati
Risultati di apprendimento attesi
L'obiettivo del corso sarà di fornire allo studente un quadro complessivo dell'attuale stato dell'arte sul tema e sui suoi possibili sviluppi.
- riconoscere le migliori tecniche in relazione alla problematica affrontata
- interpretare i risultati di analisi dati nel contesto social
- progettare analisi dati in relazione a varie problematiche
Prerequisiti
Contenuti
Data e Privacy
Cenni di processi stocastici
Reti Complesse (Reti Random, Small-World, Scale-Free)
Community Detection Algorithms
Omofilia, Assortatività
Assortative Mixing, Link Prediction
Modelli di Processi Dinamici su Reti Complesse
Cenni di Sentiment Analysis
Processi Diffusivi (Epidemics and Information Diffusion)
Opinion Dynamics
Data Visualization
Testi di riferimento
Network Science, A.L. Barabàsi http://networksciencebook.com