Statistické modelování v analýze sítí - ASGV00886

• Anglický název: Statistical modeling in social network analysis
• Zajišťuje: Katedra sociologie (21-KSOC)
• Fakulta: Filozofická fakulta
• Platnost: od 2020
• Semestr: letní
• Body: 0
• E-Kredity: 3
• Způsob provedení zkoušky: letní s.:
• Rozsah, examinace: letní s.:2/0, Z [HT]
• Počet míst: neurčen / neurčen (neurčen)
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: nevyučován
• Jazyk výuky: čeština
• Způsob výuky: prezenční
• Způsob výuky: prezenční
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D.

Anotace

čeština

Poslední úprava: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D. (28.01.2020)

Deskriptivní analýza sociálních sítí (SNA) umí dát výzkumníkovi celou řadu zajímavých a užitečných informací o studované síti, ať už se jedná o identifikaci ústředních uzlů, měření koheze celé sítě nebo její rozklad na podskupiny uzlů. Statistické modelování sociálních sítí umožňuje jít za prostý popis a testovat hypotézy o struktuře dané sítě. Díky tomu lze třeba odlišit významné strukturní prvky od nahodilých, zredukovat složité sítě na jejich základ nebo vysvětlit, jak z vazeb mezi jednotlivými uzly vzniká síť jako celek.

angličtina

Poslední úprava: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D. (06.03.2020)

Descriptive social network analysis (SNA) can be a potent tool for analysing empirical networks by identifying their central nodes, characterizing their structures, or uncovering subgroups of nodes. Statistical modelling of social networks enables to go beyond plain description and test hypotheses about structure of a given network. This allows to distinguish significant structural patterns from random ones, reduce complex networks to their constituting elements, or to explain the emergence a whole network from ties among individual nodes.

Cíl předmětu

Poslední úprava: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D. (28.01.2020)

Kurz si klade za cíl seznámit studenty s nejpoužívanějšími statistickými modely pro sociální sítě, s jejich logikou, aplikací na různé typy dat a úloh a také se správnou interpretací výsledků. Ačkoliv jsou představené modely výpočetně i konceptuálně složité, zřetel bude brán především na jejich korektní užití a interpretaci. Absolvování úvodního kurzu k SNA či kurzů k vícerozměrným metodám je silně doporučeno.

Podmínky zakončení předmětu

Poslední úprava: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D. (28.01.2020)

K získání zápočtu je nutné se průběžně připravovat (číst zadané texty, které budou zásadní pro následující přednášku) a v závěrečné hodině (11. 5. 2020) výsledky vybraného modelu na zvolených datech představit v krátké prezentaci (max. 10 minut). Bližší informace se studenti dozvědí během úvodní hodiny.

Literatura

Poslední úprava: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D. (28.01.2020)

 

Základní literatura:

Borgatti S. P, M. G. Everett, J. C. Johnson. 2013. Analyzing Social Networks. London: SAGE.

Carrington, P. J., J. Scott (eds.).2010. Handbook of Social Network Analysis. Thousand Oaks: SAGE.

Robins, G. 2015. Doing Social Network Research. London: SAGE.

 

Konkrétní texty k přípravě na další hodiny budou zadávány průběžně.

 

Sylabus

Poslední úprava: Mgr. Tomáš Diviák, Ph.D. (28.01.2020)

Čas a místo konání: pondělí 12:30 – 14:55, učebna č. 207, Celetná 20

Poznámka: výuka NEBUDE probíhat každý týden, nýbrž cca jednou za dva týdny. Úvodní hodina proběhne v pondělí 24. 2. 2020.

1.      opakování základů SNA, zejm. měr koheze sítě, představení softwaru, který bude v hodinách používán; organizace kurzu

2.      statistické modelování a síťové mechanismy

3.      quadratic assignment procedure (QAP) regrese a korelace

4.      exponential random graph modely (ERGM), konfigurace

5.      autologistic actor-attribute modely (ALAAM)

6.      stochastic actor-oriented modely (SAOM), dynamika sítí

7.      závěrečná hodina s prezentacemi