13M111ASM - Analiza socijalnih mreža

Specifikacija predmeta
Naziv		Analiza socijalnih mreža
Akronim		13M111ASM
Studijski program		Elektrotehnika i računarstvo
Modul
Tip studija		master akademske studije
Nastavnik (predavač)		prof. dr Marko Mišić prof. dr Jelica Protić
Nastavnik/saradnik (vežbe)		prof. dr Marko Mišić as. ms Predrag Obradović, dipl. inž. el. i rač.
Nastavnik/saradnik (DON)		prof. dr Marko Mišić as. ms Predrag Obradović, dipl. inž. el. i rač.
Broj ESPB		6.0	Status predmeta	izborni
Uslovljnost drugim predmetima		Nema
Ciljevi izučavanja predmeta		Upoznavanje studenata sa analizom socijalnih mreža sa teorijskog, metodološkog i softverskog aspekta. Primena analize socijalnih mreža, od društvenih mreža na Internetu, kao što su Facebook, Linkedin ili Twitter, do koautorskih mreža i mreža citiranja u naučnoj produkciji. Upotreba matematičkog aparata i softverskih alata u cilju kvantitativne analize socijalnih mreža i njihove vizualizacije.
Ishodi učenja (stečena znanja)		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.
Sadržaj predmeta
Link ka stranici predmeta		https://rti.etf.bg.ac.rs/rti/ms1asm/
Sadržaj teorijske nastave		Pojam socijalne mreže i predstavljanje u obliku grafa. Prikupljanje podataka i njihovo predstavljanje; modelovanje mreže i odabir neusmerenog, usmerenog ili težinskog grafa. Svojstva mreže i mere centralnosti; distance u mrežama; detektovanje najuticajnijih čvorova i zajednica u mreži; metode klasterizacije. Model malog sveta. Ego mreže. Dinamičko ponašanje mreže. Vizuelizacija mreže.
Sadržaj praktične nastave		Alati za analizu i vizueliѕaciju socijalnih mreža: Gephi, NodeXL, UCINET, Pajek. Obrada podataka kroz programske jezike Python i R. Prikupljanje podataka iz različitih izvora i njihova transformacija u odgovarajući format iz realne društvene mreže, indeksne baze naučnih radova, kao i veb stranica. Određivanje različitih mera centralnosti i vizualizacija na navedenim primerima. Samostalni projekat.
Literatura
D. Hansen, B. Shneiderman, M. Smith. 2010. Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from a Connected World. Morgan Kaufmann Charles Kadushin, Understanding Social Networks: Theories, Concepts and Findings, Oxford University Press, 2012 Christina Prell, Social Network Analysis: History, Theory and Methodology, SAGE Publications Ltd, 2012. Hanneman, Robert A. and Mark Riddle. 2005. Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside
Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
Predavanja	Vežbe	DON	Studijski i istraživački rad	Ostali časovi
2	2	1
Metode izvođenja nastave		Predavanja, vežbe, analiza literature, prikupljanje i analiza podataka, studije slučajeva socijalnih mreža, interpretacija rezultata.
Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
Predispitne obaveze		Poena	Završni ispit	Poena
Aktivnosti u toku predavanja		0	Pismeni ispit	40
Praktična nastava		0	Usmeni ispit	0
Projekti		60
Kolokvijumi		0
Seminari		0