CdSINFORMATICA PER L'ECONOMIA E PER L'AZIENDA (BUSINESS INFORMATICS)
Codice589AA
CFU6
PeriodoSecondo semestre
LinguaItaliano
| Moduli | Settore/i | Tipo | Ore | Docente/i | |
| ANALISI DELLE RETI SOCIALI | INF/01 | LEZIONI | 48 |
|
Negli ultimi dieci anni c'è stato un crescente fascino verso la complessa "connettività" della società moderna. Questa connettività la ritroviamo in molti contesti: nella rapida crescita di Internet e del Web, nella facilità con cui avviene la comunicazione globale e nella capacità di notizie e informazioni, nonché di epidemie e crisi finanziarie nel diffondersi in tutto il mondo con una velocità e un'intensità sorprendenti. Questi sono fenomeni che coinvolgono le reti e il comportamento aggregato di gruppi di persone; fenomeni che sono basati sui legami che ci connettono e i modi in cui ciascuna delle nostre decisioni può avere sottili conseguenze sui risultati di tutti gli altri. Questo breve corso è un'introduzione all'analisi di reti complesse, con particolare attenzione alle reti sociali e al web - la sua struttura e la sua funzione, e come può essere sfruttata per la ricerca di informazioni. Basandosi su idee che derivano dall'Informatica, dalla matematica applicata, dall'economi e dalla sociologia, il corso descrive l'emergente campo di studio che sti sta sviluppando come interfaccia di tutte queste aree, affrontando questioni fondamentali su come i mondi sociali, economici e tecnologici sono collegati .
Over the past decade there has been a growing public fascination with the complex "connectedness" of modern society. This connectedness is found in many contexts: in the rapid growth of the Internet and the Web, in the ease with which global communication now takes place, and in the ability of news and information as well as epidemics and financial crises to spread around the world with surprising speed and intensity. These are phenomena that involve networks and the aggregate behavior of groups of people; they are based on the links that connect us and the ways in which each of our decisions can have subtle consequences for the outcomes of everyone else. This short course is an introduction to the analysis of complex networks, with a special focus on social networks and the Web - its structure and function, and how it can be exploited to search for information. Drawing on ideas from computing and information science, applied mathematics, economics and sociology, the course describes the emerging field of study that is growing at the interface of all these areas, addressing fundamental questions about how the social, economic, and technological worlds are connected.
Per la verifica delle conoscenze acquisite nel corso gli studenti dovranno sostenere una prova scritta che coprirà tutti gli argomenti trattati a lezione. Inoltre sarà chiesto agli studenti di organizzarsi in gruppi di tre unità per collaborare alla realizzazione di un progetto che ha l'obiettivo di analizzare una rete derivante da dei dataset messi a disposizione dal docente.
Infine, lo studente dovrà anche sostenere una prova orale in cui discutere il progetto e i risultati dello scritto.
- Written exam: the student must demonstrate his/her knowledge of the course topics
- Project Work: the student together with other 2 students must realize a project focused on the analysis of a network deriving from a dataset made available from the teacher
- Oral exam: the student must discuss the project results and the written exam.
Al termine dei due moduli lo studente sarà in grado di:
- simulare il funzionamento di algoritmi per la network analysis presentati a lezione
- applicare i diversi algoritmi e tecniche anlitiche sulla base delle domande analitiche a cui rispondere
- usare strumenti di network analysis e librerie python
At the end of the course the student will be able to
- simulate how the data mining algorithms work
- apply the different algorithms and analytical techniques for social networks on the basis of the analytical questions to be answered
- use social network analysis tools and python libraries
- Lo studente durante lo scritto dovrà svolgere degli esercizi che richiedono la simulazione degli algoritmi di network analysis
- Lo studente dovrà realizzare e presentare un progetto che richide di analizzare una rete derivante da un dataset messo a disposizione dal docente
- A corredo del progetto, lo studente dovrà preparare anche una relazione scritta che riporti i risultati dell’attività di progetto e l'interpretazione dei risultati trovati.
- Lo studente alla fine svolgerà un esame orale per discutere il progetto e il compito scritto
- The student during the written exam will have to perform exercises that require simulation of the algorithms for network analysis
- The student will have to realize and present a project aiming to analyze a network deriving from a dataset made available from the teacher
- As part of the project, the student will also have to prepare a written report that summarizes the results of the project activity and the interpretation of the results found.
- At the end of the course, the student will perform an oral examination to discuss the project and the written exam.
Lo studente potrà maturare abilità nel lavoro di gruppo. Inoltre potrà acquisire e/o sviluppare opportune sensibilità nelle scelte progettuali e di impostazione del processo analitico delle reti sociali. Infine, lo studente potrà imparare come intepretare i risultati analitici e come visualizzarli in modo opportuno.
The student can master skills in team work. It will also acquire and / or develop appropriate sensitivity in the choices for the design and set-up of an analytical process. Finally, the student will learn how to interpret analytical results and how to visualize them properly.
In fase di esame saranno valutate le scelte progettuali effettuate dal gruppo di studenti e la capacità di identificare l'algoritmo corretto per l'analisi specifica. Inoltre, saranno valutate l’accuratezza e la precisione applicata dal gruppo nello svolgere le attività progettuale.
During the exam, the project choices made by the student group and the ability to identify the more suitable algorithm and tool for the analysis of the will be evaluated. In addition, the accuracy and precision applied by the group in the design activities will be evaluated.
- Il corso si basa su lezioni frontali, con ausilio di slide, ed esercitazioni sia sulla simulazione degli algoritmi che sull'uso di Python per l'analisi delle reti (uso del PC personale)
- Tutto il materiale didattico verrà caricato sulla pagina del corso
- Lo studente potrà incontrare il docente nelle ore di ricevimento
- The couse is based on lectures supported by slides exercises on the algorithms simulations and programming activities in Python for social network analysis
- All the material is available on the page of the course
- The student can meet the teacher during the office hours
Graph theory and social networks
- Graphs.
- Social, information, biological and technological networks.
- Strong and weak ties.
- Networks in their surrounding context.
The World Wide Web
- The structure of the Web.
- Link analysis and Web search.
- Web mining and sponsored search markets.
Network dynamics
- Information cascades.
- Power laws and rich-get-richer phenomena.
- The small-world phenomenon.
- Epidemics
Graph theory and social networks
- Graphs.
- Social, information, biological and technological networks.
- Strong and weak ties.
- Networks in their surrounding context.
The World Wide Web
- The structure of the Web.
- Link analysis and Web search.
- Web mining and sponsored search markets.
Network dynamics
- Information cascades.
- Power laws and rich-get-richer phenomena.
- The small-world phenomenon.
- Epidemics
Libri:
- David Easley, Jon Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/
- Albert-Laszlo Barabasi. Network Science Book Project (2013, ongoing) http://barabasi.com/book/network-science
Reading:
- M. E. J. Newman: The structure and function of complex networks, SIAM Review, Vol. 45, p. 167-256, 2003. (download pdf)
- A.-L. Barabasi. Linked. PLUME, Penguin Group, 2002.
- Duncan J. Watts. Six Degrees: The Science of a Connected Age. Norton, New York, 2003.
- Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman, Mining of Massive Datasets. http://infolab.stanford.edu/~ullman/pub/book.pdf
Course on Network Science held by Albert-Laszlo Barabasi at Northeastern University, Boston, MA: link
Book:
- David Easley, Jon Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/
- Albert-Laszlo Barabasi. Network Science Book Project (2013, ongoing) http://barabasi.com/book/network-science
Reading:
- M. E. J. Newman: The structure and function of complex networks, SIAM Review, Vol. 45, p. 167-256, 2003. (download pdf)
- A.-L. Barabasi. Linked. PLUME, Penguin Group, 2002.
- Duncan J. Watts. Six Degrees: The Science of a Connected Age. Norton, New York, 2003.
- Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman, Mining of Massive Datasets. http://infolab.stanford.edu/~ullman/pub/book.pdf
Course on Network Science held by Albert-Laszlo Barabasi at Northeastern University, Boston, MA: link
Le esercitazioni svolte in aula e le slides possono essere scaricati dal sito web del corso
Exercises and slides may be downloaded from the web site of the course
L'esame consiste in una prova scritta sugli argomenti trattati a lezione, un progetto svolto in gruppi di tre unità e una prova orale che prevede la discussione del progetto e dello scritto.
The exam consists of a written test on the topics discussed in the classes, a project carried out in groups of three people and an oral test that involves the discussion of the project and of the written exam.