Опис
Аналіз соціальних мереж для соціальних наук (АСМ) – друга частина аналізу даних для економіки і бізнесу.
Цей курс призначений для ознайомлення студентів з теорією і методами соціальних мереж. АСМ – динамічний і міждисциплінарний. Він використовується економістами, які вивчають соціальну залученість – ступінь, в якій економічна діяльність обмежена соціальними зв’язками. Люди, які займають більш високі позиції в соціальних мережах або мають доступ до корисних соціальних зв’язків, з більшою ймовірністю отримають більш високий прибуток від економічних транзакцій. Студенти будуть вивчати, як збирати дані в соціальних мережах, вивчати їх структуру і досліджувати позиції людей в мережах. Крім того, студенти дізнаються, як використовувати ці дані для прогнозування економічних результатів, таких як найкраща робота або більш висока заробітна плата. Крім того, студенти будуть ознайомлені з такими поняттями соціальних наук, як загальна соціальна довіра, соціальний капітал, теорія сигналізації і трагедія спільного. З точки зору АСМ студенти вивчатимуть такі поняття, як гомофілія, маленькі світи і преференційна прихильність. Всі ці поняття дуже актуальні як в суспільній науці, так і в природознавстві та дослідженнях спілкування.
Аналіз соціальних мереж вимагає певних навичок аналізу даних: (1) де і як отримати дані в мережі? (2) як аналізувати дані мережі? (3) як візуалізувати дані мережі? Студенти будуть вивчати такі методи, як «генератор імен», вони будуть вивчати такі статистичні моделі, як QAPcorrelations (процедура квадратичного призначення) і експоненціальні моделі випадкових графів. Студенти дізнаються, як використовувати ggplot2 в R для зображення графіків.
Крім того, студенти будуть вивчати базовий R і базовий Python, щоб збирати дані онлайн, створювати фрейми даних і перетворювати їх в матриці, які є будівельними блоками графіків.
