Аналитика киберпространства

Входные требования: Владение базовой терминологией, используемой в областях, связанных с обработкой данных. Способность к аналитической деятельности.

Зачетные единицы: 3

Курс: По выбору

Язык курса: Русский

Цели

В данном курсе студенты познакомятся с общим и специальным понятийным аппаратом и ключевыми инструментами для сбора, анализа и описания сетевых данных.
В результате курса студенты научатся:

  • Использовать методы принятия решений в нестандартных условиях
  • Выбирать решение, подходящее под конкретную аналитическую задачу с учетом этических и иных норм. Выбирать для решения конкретной задачи технологии, исходя из критериев эффективности и материальных затрат
  • Подготавливать проекты синтеза технологий
  • Собирать и анализировать сетевые данные

Содержание

  • Введение в анализ социальных сетей: Основные понятия теории графов, используемые в сетевом анализе, теоретические основы и понятийный аппарат сетевого анализа, базовые принципы сетевого анализа, альтернативы сетевому анализу, области применения анализа социальных сетей, типы используемых данных, этические вопросы сетевого анализа.
  • Сетевые метрики: Разновидности метрик и свойств сетей, эгоцентрические сети, сетевые структуры, примеры, принципы, сложные сети, топологии, безмасштабные сети, small world.
  • Эгоцентрический сетевой анализ: Анализ персональных сетей (ego-networks). Сетевые метрики акторов. Показатели центральности. (степени входа и выхода вершины, центральность по посредничеству, близости и др.), инструменты для анализа персональных сетей.
  • Социоцентрический сетевой анализ: Сетевые свойства сетей. Централизация, гомогенность, множественность, реципрокность, транзитивность, сила связи, плотность сети, сегментация – клики, коэффициенты кластеризации, инструменты для анализа сетевых свойств социальных сетей.
  • Источники данных, визуализация: Матричная и графическая формы представления социальных сетей, открытые источники данных, подходы к сбору данных, инструменты для сбора, хранения, обработки и анализа данных из социальных сетей, эксплоративный анализ, подходы и инструменты визуализации данных о социальных сетях.
  • Процессы в сетях: Распространение информации, динамика и эволюция социальных сетей, обратная связь, типы социальных процессов, имеющих сетевую природу; темпоральные сети, динамика сетевых сообществ, индикаторы и показатели структурных изменений, инструменты для анализа сетевых процессов.
  • Контент-анализ: Количественный и качественный подходы к контент-анализу, цели и задачи контент-анализа, связь сетевого и контент-анализа, текст как сеть, виды текстов, индикаторы и показатели, используемые в контент-анализе, процедура работы с текстом – подготовка, обработка, анализ, инструменты для анализа текстов, анализ тональности языка, этические и нормативные вопросы контент-анализа.
  • Семантический анализ: Понятийный аппарат семантического анализа, подходы к семантическому анализу, теоретические основы семантического анализа, семантические сети: виды, размерность, однородность, иерархические отношения между понятиями, тематическое моделирование, связь семантического анализа и анализа социальных сетей, инструменты для сетевого анализа.

Формат

Лекции и практические занятия

Оценка

Посещение лекционных и практических занятий является обязательным. Итоговый контроль по дисциплине осуществляется в форме зачета.