B027513 - WEB MINING

Inglese

La Social Network Analysis (SNA) ricopre oggi un ruolo di centrale importanza in ambito statistico a fronte di una crescente richiesta di informazioni su una società, quella attuale, sempre più "connessa". L'analisi dell'integrazione tra popoli, l'analisi dei flussi di import/export tra paesi e lo studio dei fenomeni migratori costituiscono solo alcuni dei possibili ambiti di applicazione. Il corso ha come obiettivo lo studio delle principali metodologie sviluppate nell'ambito della SNA.

1) Newman (2018) -- Networks: an introduction
2) Lusher, Koskinen, and Robins (2012) -- Exponential Random Graph Models for Social Networks: Theory, Methods, and applications
3) Course slides

Il corso tratta lo studio degli strumenti di Social Network Analysis. In particolare, nella prima parte del corso verranno approfonditi gli strumenti di analisi descrittiva tipicamente utilizzati per analizare le reti sociali. Questi riguardano sia la visualizzazione della rete, sia lo studio dell'importanza e della coesione dei nodi che compongono la rete stessa. La seconda parte del corso riguarderà invece lo studio alcuni dei principali modelli statistici per l'analisi delle reti sociali. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di (a) descrivere e sintetizzare le caratteristiche della rete; (b) spiegare gli obiettivi e le assunzioni alla base delle diverse tecniche di analisi; (c) riflettere criticamente sull'adeguatezza delle diverse tecnice di analisi presentate durante il corso; (d) comunicare efficacemente i risultati dell'analisi

Esame propedeutico: inferenza statistica.
Ulteriori conoscenze di base: modelli di regressione

Lezioni teoriche e attività pratiche di laboratorio

L'esame prevede la realizzazione di un work project (con redazione report finale e presentazione orale) e una discussione orale sui temi trattati durante il corso. L'obiettivo è quello di valutare (i) la comprensione degli argomenti trattati durante il corso; (ii) la capacità di identificare le metodologie di analisi più adeguate in funzione dei dati di cui si dispone e degli obiettivi di ricerca prefissati; (iii) la capacità di trarre conclusioni adeguate alla luce dei risultati; (iv) la capacità di comunicare in maniera chiara ed efficace i risultati ottenuti.

Work project (30%): analisi di un dataset tramite le metodologie introdotte durante il corso e presentazione risultati in forma scritta e orale
Esame orale (70%): 3 domande. Durata: Fino ad un massimo di 60 minuti.

Introduzione alle reti sociali
- Rappresentazione della rete: tipi di relazione, rappresentazione tramite grafi, rappresentazione matriciale
- Visualizzazione della rete
- Analisi descrittiva delle reti: network statistics
- Analisi descrittiva delle reti: nodal statistics
- Exponential Random Graph models
- Stochastic blockmodels
- Latent space models