Navigacija

13M111ASM - Analiza socijalnih mreža

Specifikacija predmeta
Naziv Analiza socijalnih mreža
Akronim 13M111ASM
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Audio i video komunikacije, modul Audio i video tehnologije, modul Biomedicinski i ekološki inženjering, modul Biomedicinsko i ekološko inženjerstvo, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Mreže i sistemi, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Obnovljivi izvori energije, modul Elektroenergetski sistemi Smer - Postrojenja i oprema, modul Elektronika, modul Elektronika i digitalni sistemi, modul Energetska efikasnost, modul Informaciono komunikacione tehnologije, modul Mikrotalasna tehnika, modul Nanoelektronika i fotonika, modul Primenjena matematika, modul Računarska tehnika i informatika, modul Signali i sistemi, modul Sistemsko inženjerstvo i radio komunikacije, modul Softversko inženjerstvo
Tip studija master akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
Nastavnik/saradnik (DON)
Broj ESPB 6.0 Status predmeta izborni
Uslovljnost drugim predmetima Nema
Ciljevi izučavanja predmeta Upoznavanje studenata sa analizom socijalnih i kompleksnih mreža sa teorijskog, metodološkog i softverskog aspekta. Primena analize socijalnih i kompleksnih mreža u različitim domenima. Upotreba matematičkog aparata i softverskih alata u cilju kvantitativne analize socijalnih i kompleksnih mreža i njihove vizualizacije.
Ishodi učenja (stečena znanja) Studenti će biti u stanju da: definišu cilj istraživanja u domenu socijalnih i kompleksnih mreža, prikupe relevantne podatke na legalan i etički prihvatljiv način, formalno definišu model mreže, izvrše statističku i kolaborativnu analizu mreže korišćenjem grafova i odgovarajućih softverskih alata i interpretiraju rezultate u skladu sa postavljenim ciljevima istraživanja.
Sadržaj predmeta
Sadržaj teorijske nastave Pojam socijalnih i kompleksnih mreža i predstavljanje u obliku grafa. Prikupljanje podataka i modelovanje mreže. Svojstva mreže i mere centralnosti; distance u mrežama; detektovanje najuticajnijih čvorova i zajednica u mreži; metode klasterizacije. Mrežni modeli. Model malog sveta. Ego mreže. Dinamičko ponašanje mreže. Vizuelizacija mreže.
Sadržaj praktične nastave Alati i radni okviri za analizu i vizuelizaciju socijalnih i kompleksnih mreža: Gephi, UCINET, NetworkX. Obrada podataka kroz programski jezik Python. Prikupljanje podataka i transformacija u odgovarajući format iz realne društvene mreže, indeksne baze naučnih radova, kao i veb stranica. Određivanje različitih mera centralnosti i vizualizacija. Samostalni projekat.
Literatura
  1. Barabási, Albert-László, Network science, Cambridge University Press, 2016.
  2. Hanneman, Robert A. and Mark Riddle. 2005. Introduction to social network methods. Riverside, CA: University of California, Riverside
  3. D. Hansen, B. Shneiderman, M. Smith. 2010. Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from a Connected World. Morgan Kaufmann
  4. Charles Kadushin, Understanding Social Networks: Theories, Concepts and Findings, Oxford University Press, 2012
  5. Christina Prell, Social Network Analysis: History, Theory and Methodology, SAGE Publications Ltd, 2012.
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