NETWORK ANALYSIS

Una quantità sorprendentemente vasta di situazioni possono essere concettualizzate in termini di entità e di connessioni tra esse. In tutti questi casi, è utile l’analisi delle reti. Il mondo contemporaneo, con la diffusione delle reti digitali, dei social media e degli strumenti digitali, genera ogni giorno una quantità impressionante di dati concettualizzabili in termini di reti. Questi dati, se opportunamente analizzati, possono rivelare informazioni sorprendenti e di grande valore sulle entità oggetto di analisi, e sulle loro relazioni a scale diverse. Inoltre, comprendere le caratteristiche topologiche di una rete sociale permette di comprenderne e fare predizioni circa la capacità ed efficienza nello svolgere determinate azioni o ruoli.
Nato nel contesto del corso di laurea magistrale in Data Analytics, il corso di social network analysis si pone come obbiettivo proprio quello di fornire allo studente gli strumenti concettuali e pratici per analizzare le reti.

Una volta concluso con successo il corso lo studente:
• Conoscerà i concetti chiave riguardanti lo studio delle reti sociali, e li saprà contestualizzare.
• Conoscerà e saprà utilizzare i suddetti concetti per l’analisi di casi concreti.
• Conoscerà e saprà distinguere le diverse topologie di rete, e le loro caratteristiche e relazioni
• Comprendera' come le reti si formano ed evolvono nel tempo.
• Comprendera', dal punto di vista della teoria delle reti, importanti fenomeni come il contagio, la diffusione e l'apprendimento.
• Acquisira' familiarita' con le metodologie e gli strumenti utilizzati per analizzare modelli di rete.
• Sviluppera' la capacita' di esplorare e comprendere materiale addizionale in questo campo in modo autonomo.

Matematica (analisi, basi di algebra lineare), Econometria di base, Fondamenti di programmazione.

Il caso presentata una panoramica della ricerca si reti socio-economiche. Il corso comincerà introducendo il concetto di rete (network) e discutendo le varie forme di rappresentazione disponibili. Verranno poi introdotte le misure di base necessarie per comprendere le caratteristiche di un network partendo dalle misure monadiche (grado) e raggiungendo le misure diadiche (shortest path, walk, diameter) e basate su sott’insiemi più complessi del network (clustering, connected components, assortativityi, centrality).
Il corso si porrà poi come obbiettivo quello di analizzare la struttura a larga scala dei network, costruendo e analizzando una tassonomia dei principali tipi di network, delle loro caratteristiche e della relazione tra diversi tipi di topologia di rete. Lo scopo è permettere allo studente di categorizzare i network reali approssimandoli attraverso la struttura teorica. In particolare, verranno trattati: i network casuali, i network small-world e i network scale free.
Infine si discuteranno una serie di modelli che illustrano come le reti si formano e l'impatto delle reti sul comportamento di agenti economici, in particolare nel caso di contagio, diffusione, apprendimento e peer influence.

Non c'e un libro di testo obbligatorio per questo corso. Verrano utilizzati vari capitoli da libri e articoli scientifici come da indicazione nella pagina Moodle.
Una lista parziale dei testi utilizzati che coprono la maggior parte del material trattato include:

-Matthew O. Jackson Social and Economic Networks, Princeton University Press

-Newman, M. E. J. (2010). Networks: an introduction (Second edition). Oxford university press

-A.L. Barabasi. “Network Science”, The book can be purchased, or read line at http://networksciencebook.com/

-David Easley and Jon Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World, Cambridge University Press. ISBN: 9780521195331 (available online at https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/ )

Report scritto con un’analisi di rete, presentazione di un paper, ed un breve esame scritto. Argomenti per il progetto e le presentazioni da decidere in consultazione con gli studenti

scritto e orale

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

L'esame si compone di un Report scritto su un progetto che includa un’analisi di una rete socio-economics (max 10 punti), di una presentazione di un paper, accademico (max 5 punti) e di un breve esame scritto (max 15 punti) .

Lezioni frontali, attività di studio individuale, esercizi numerici, esercizi con utilizzo software statistici (in classe), attività interattive.