72677 - ANALISI DELLE RETI SOCIALI APPLICATA AD INTERNET

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso, lo studente conosce le metodiche e gli strumenti della network analysis nei loro fondamentali teorici e nelle tipiche applicazioni in internet, con riferimento alla caratterizzazione ed alla modellizzazione dei fenomeni economici e sociali propri della rete. E' in grado di disegnare un protocollo di ricerca ed applicarlo a contesti reali, definendo le modalità di acquisizione e gestione dei dati, l'identificazione e l'esecuzione di misure di rete, l'interpretazione dei loro esiti, in modo integrato con esigenze di simulazione e supporto alla presa delle decisioni. Lo studente conosce inoltre l'uso dei principali software di analisi statistica e rappresentazione grafica delle reti.

Contenuti

• Introduzione. Concetti Fondamentali nell’Analisi delle Reti. Esempi. Cenni Storici.
• Analisi delle Relazioni. Concetti Fondamentali nella SNA. Variabili Strutturali e di Composizione. Variabili di Affiliazione. Tipi di Reti. Livelli di Misura. Reti One-Mode, Reti Two-Mode. Reti Ego-centrate.
• Raccolta dei dati e Misure. Validazione delle misure, Affidabilità, Accuratezza, Errore. Small World.
• Alcuni dataset di rete.
• Rappresentazione Matematica delle reti sociali. Rappresentazione dei nodi e dei legami. Notazione Sociometrica e Algebrica. Grafi e Matrici. Operazioni algebriche sulle matrici e loro significato. Calcolare Semplici Proprietà della Rete.
• Statistica descrittiva delle reti. Grado dei nodi: in-degree e out-degree, densità, raggiungibilità, connettività, distanza geodetica, diametro, flusso massimo, reciprocità, transitività e legami simmeliani, coefficiente di clustering, External-Internal index.
• Proprietà Strutturali e di Localizzazione. Centralità e Prestigio. Concetto di centralità e sue relazioni con il concetto di potere. Grado di centralità: misure di Freeman e Bonacich. Betweenness centrality.
• Gruppi e sottogruppi. Cliques, N-cliques, N-clans, K-cores, F-groups. Analisi delle componenti principali. Punti di rottura e ponti.
• Cenni ai concetti di ruolo e di posizione. Similarità/Dissimilarità. Equivalenza strutturale, automorfica e regolare. Cenni a tecniche di statistica multivariata (cluster analysis, analisi fattoriale) applicata alle misure di similarità
• Definizione e misure di Egonet. Buchi strutturali: teoria di Burt. Brokerage: misure di Fernandez e Gould
• La (S)NA applicata ad Internet ed ai big data. Ambiti tipici di lavoro in campo economico, sociale ed informatico. Relazioni con il Knowledge Management. Studi di caso.
• Gli applicativi di analisi e rappresentazione grafica delle reti: caratteristiche, limiti, ambiti d'uso.
• Il disegno di una network analysis in Internet: dal problema reale al modello, identificazione dei dati e loro raccolta, costruzione del dataset ed operazioni sui dati, classi di misure e loro scelta; validità degli esiti e loro interpretazione. Uso di dataset bimodali in Internet.

Testi/Bibliografia

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

TESTI GENERALI DI RIFERIMENTO

Stanley Wasserman, Katherine Faust (1994), Social Network Analysis: Methods and Applications, Cambridge University Press.

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 o acquisiti direttamente da Internet.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

Il voto finale risulta dalla valutazione di un lavoro individuale, che ciascuno studente deve proporre e definire dettagliatamente in anticipo, in vista della verifica finale che si basa sia su uno scritto, sia su una presentazione orale.

Strumenti a supporto della didattica

https://networkx.github.io/

http://snap.stanford.edu/

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea Piroddi