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CURSO:ANALISIS DE REDES SOCIALES
TRADUCCION:SOCIAL NETWORK ANALYSIS
SIGLA:EPG4510
CREDITOS:05 UC
HORAS:90 HORAS DE DEDICACION TOTAL: 24 DIRECTAS Y 66 INDIRECTAS (2 MODULOS)
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:CIENCIA DE LA COMPUTACION, CIENCIAS SOCIALES, GRAFOS
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En este curso los estudiantes aprenderan los conceptos basicos, modelos principales para generar grafos y metodologia de inferencia estadistica para la investigacion de redes sociales. Ademas, los estudiantes seran capaces de comparar teorias y metodologias desde distintas disciplinas como estadistica, ciencia de la computacion y ciencias sociales. En particular, los estudiantes adquiriran herramientas para visualizar, representar, estimar y extraer patrones significativos de redes sociales.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Introducir conceptos basicos para redes sociales y terminologia asociada.

2.Visualizar datos de redes sociales y resumir informacion relevante sobre ellas.

3.Generar grafos basados en distintos modelos de redes sociales.
4. Implementar modelos para redes sociales y para detectar comunidades dentro de ellas.
5. Interpretar modelos para redes sociales y para detectar comunidades dentro de ellas.


III.CONTENIDOS

1.Introduccion:
1.1.Terminologia y definiciones basicas
1.2.Generacion de redes sociales
1.3.Visualizacion de redes sociales

2.Analisis Descriptivo:
2.1.Caracteristicas de los vertices y de los enlaces
2.2.Cohesion de una red
2.3.Redes dinamicas

3.Modelos para Redes Sociales:
3.1.Modelos de Grafos Aleatorios
3.2.Modelos de Redes de Mundo Peque?o(SWN)
3.3.Modelos de Conexion Preferencial(PAM)
3.4.Modelos Exponenciales de Grafos Aleatorios(ERGM)

4.Deteccion de Comunidades:
4.1.Definicion de comunidad en redes sociales
4.2.Modelos en Bloques Estocastico(SBM)


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Aprendizaje basado en problemas.

-Estudio de casos.

-Aprendizaje entre pares.

-Trabajo personal de lectura.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Pruebas: 50%

-Foros: 20%

-Proyecto Final: 30%

-El curso contendra ademas actividades formativas (sin calificacion), las que tienen como proposito la preparacion para las evaluaciones calificadas.


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Kolaczyk, E.D. & Csardi, G.(2020)Statistical Analysis of Network Data with R, Springer.


Complementaria

Kolaczyk, E.D.(2009)Statistical Analysis of Network Data: Methods and Models,Springer.

Jackson, M.O.(2010)Social and Economic Networks, Princeton University Press.

Yang, S., Keller, F.B., & Zheng, L.(2017) Social Network Analysis:Methods and Examples,SAGE Publishing.

Barabasi, A.L.(2016) Network Science, Cambridge University Press.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE MATEMATICAS / MARZO 2022