44756 - ANALISI DELLE RETI SOCIALI

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente conosce le principali misure di reti, referenziandole rispetto alle teorie di riferimento. Sviluppa capacità di applicare l'analisi delle reti a problemi complessi in campo economico, sociale ed informatico, con particolare riferimento a: modellizzazione; costruzione di dataset; disegno, applicazione e interpretazione di misure, in modo integrato con esigenze di simulazione e supporto alla presa delle decisioni. Lo studente conosce inoltre l'uso dei principali software di analisi delle reti ed è in grado di valutare autonomamente coerenza e significato degli esiti delle misure svolte.

Contenuti

• L'analisi delle reti nelle scienze sociali ed economiche: rassegna delle principali teorie. Differenze con le tradizioni metodologie quantitative di analisi.

• Definizioni di rete. I dati delle reti: rappresentazione dei nodi e dei legami; reti mono e bimodali. Ego networks. Grafi con legami vincolati ed orientati. Matrici di adiacenza e di incidenza. Ipergrafi. Multigrafi. Operazioni algebriche sulle matrici e loro significato. Blocchi e matrici immagine. Attributi dei nodi.

• Statistica descrittiva delle reti. Grado dei nodi: in-degree e out-degree, densità, raggiungibilità, connettività, cammini e sentieri, distanza, distanza geodetica, diametro, flusso massimo, reciprocità, transitività e legami simmeliani, coefficiente di clustering, External-Internal index.

• Concetto di centralità e sue relazioni con il concetto di potere. Grado di centralità: misure di Freeman e Bonacich. Eigenvector. Betweenness centrality. Misura di influenza di Hubbel e Katz.

• Guppi e sottogruppi. Cliques, N-cliques, N-clans, K-cores, F-groups. Analisi delle componenti principali. Punti di rottura e ponti.

• Concetti di ruolo e di posizione. Similarità/Dissimilarità. Equivalenza strutturale, automorfica e regolare.

• Definizione e misure di Egonet. Buchi strutturali: teoria di Burt. Brokerage: misure di Fernandez e Gould.

• Small words e reti scale-free: proprietà, algoritmi di generazione. Concetto di resilienza.
  

• Reti bimodali: relazioni “attori/eventi”. Modellizzazione dei dati e cenni sulle relative statistiche.

• Rappresentazioni grafiche delle reti: principali layout. Bias cognitivi di interpretazione.

• Il disegno di una network analysis: dal problema reale al modello, identificazione dei dati e loro raccolta, costruzione del dataset ed operazioni sui dati, scelta delle misure, loro validità ed interpretazione. Implicazioni sulla privacy.

Testi/Bibliografia

Dispense del docente
Dateset resi disponibili dal docente ai fini delle esercitazioni in aula

TESTI GENERALI DI RIFERIMENTO

Koch R. and Lockwood G. (2010), Superconnect. The Power of Networks and the Strenght of Weak Links, London, Little Brown.
Watts D. (2004), Small Worlds. The dynamicof Networks between Order and Randomness, Princeton, Princeton University Press.
Carrington P., Scott J. and Wasserman S., (2005), Models and Methods in Social Network Analysis, Cambridge (MA), Cambridge University Press.
Barabasi A-L. (2002), Link. La scienza delle reti, Torino, Einaudi.
Salvini A. (2007), Analisi delle reti sociali. Teorie, metodi, applicazioni, Milano, Franco Angeli.
Wasserman S. and Faust K. (1996), Social Network Analysis. Method and Applications, Cambridge (MA), Cambridge University Press.

Metodi didattici

Aula frontale alternata ad esercitazioni guidate su dataset reali resi disponibili dal docente

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Redazione individuale o di piccolo gruppo di project work, da definire nei suoi obiettivi e nella metodologia con il docente

Strumenti a supporto della didattica

Presentazione dei concetti attraverso trattamento di casi didattici tramite gli applicativi Ucinet 6.90, Pajek 1.02, Netdraw 2.12, Mage 6.02, Visone 2.2. Studio di casi di letteratura. Disegno in gruppo di casi applicativi.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Marco Ruffino