Analiza socijalnih mreža

Upoznavanje studenata sa analizom socijalnih mreža sa teorijskog, metodološkog i softverskog aspekta. Sagledavanje mogućih primena analize socijalnih mreža, od društvenih mreža na Internetu, kao što su Facebook, Linkedin ili Twitter, do internih komunikacija u organizacijama i poslovnim sistemima, koautorskih mreža i mreža citiranja u naučnoj produkciji. Sticanje veština u upotrebi matematičkog aparata i softverskih alata u cilju kvantitativne analize socijalnih mreža i njihove vizualizacije.

Studenti će biti u stanju da: definišu cilj istraživanja u domenu socijalne mreže, prikupe relevantne podatke na legalan i etički prihvatljiv način, formalno definišu model učesnika u mreži i njihovih međusobnih veza, izvrše statističku i kolaborativnu analizu mreže korišćenjem grafova i odgovarajućih softverskih alata i interpretiraju rezultate u skladu sa postavljenim ciljevima istraživanja.

Teorijska nastava

Pojam socijalne mreže i njeno predstavljanje u obliku grafa. Prikupljanje podataka i njihovo predstavljanje u različitim formatima; analiza modela mreže i odabir neusmerenog, usmerenog ili težinskog grafa. Osnovna svojstva mreže i različite mere centralnosti; distance u mrežama; detektovanje najuticajnijih čvorova u mreži prema različitim kriterijumima. Detektovanje zajednica u mreži; metode klasterizacije. Model malog sveta. Ego mreže. Dinamičko ponašanje mreže. Vizuelizacija mreže.

Praktična nastava

Upoznavanje sa alatima za analizu socijalnih mreža: Gephi, UCINET, NodeXL, Pajek. Analiza mreža korišćenjem programskog jezika Python i NetworkX biblioteke i jezika za statističku obradu podataka R. Prikupljanje podataka iz različitih izvora i njihova transformacija u odgovarajući format, kroz primere prikupljanja podataka iz realne društvene mreže, indeksne baze naučnih radova, kao i strukturiranih podataka sa veb stranica. Određivanje različitih mera centralnosti i vizualizacija na navedenim primerima. Samostalni projekat analize socijalne mreže i interpretacija rezultata.