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Big data y social media
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Código:
M1.761 :
5
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Consulta de los datos generales
Descripción
La asignatura en el conjunto del plan de estudios
Conocimientos previos
Objetivos y competencias
Contenidos
Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura
Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo
Consulta del modelo de evaluación
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Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. |
Big data y social media es una asignatura optativa de 5 créditos del máster universitario de Social Media, gestión y estrategia. Esta asignatura proporciona diferentes estrategias de análisis de los datos que son presentes en medios sociales como Twitter o Facebook. Se pondrán en práctica diversas herramientas para llevar a cabo la recogida de datos de los medios sociales, examinar las interacciones y la relevancia de los diferentes actores por medio de métricas de análisis de redes sociales y preparar la visualización final de los resultados obtenidos. La asignatura tiene un enfoque muy práctico y dinámico con el objetivo que los estudiantes puedan poner en práctica de manera inmediata los contenidos del curso aplicándolos a temas de su interés.
Los objetivos de aprendizaje que se plantean en esta asignatura son los siguientes:
- Recoger y analizar de los datos que son presentes en los medios sociales.
- Usar herramientas para aplicar métricas de análisis de redes sociales.
- Usar herramientas para la visualización de los resultados obtenidos.
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La asignatura optativa Big data y social media se enmarca en el bloque de asignaturas optativas del máster que permite profundizar especialmente en el área de investigación centrada en los medios sociales. Así mismo, también permite conocer los medios sociales como canal desde el cual se puede obtener información y desde el cual se distribuye esta información.
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No se requiere ningún conocimiento previo.
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Objetivos
El contenido académico de esta asignatura se orienta a conseguir que el estudiante logre los objetivos siguientes:
- Saber plantear un proyecto de análisis de los contenidos e interacciones a las redes sociales.
- Extraer contenidos de los medios sociales usando herramientas específicas.
- Aplicar métodos de análisis de redes sociales para entender el debate en torno a un tema e identificar las comunidades y los actores más relevantes.
- Visualizar los resultados para extraer conocimiento de los datos
- Saber interpretar y argumentar de manera clara y exhaustiva los resultados obtenidos de los datos analizados
- Entender las implicaciones de la recopilación y análisis de datos para la privacidad de las personas implicadas.
Competencias
Las competencias básicas y generales del máster que están vinculadas a la asignatura Big data y social media son las siguientes:
- Disponer de conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
- Saber comunicar a públicos especializados y no especializados de una manera clara y sin ambigüedades, las conclusiones a las que se ha llegado después del análisis.
- Reconocer y evaluar la relevancia y significación de la información, e identificar las implicaciones y consecuencias de un argumento, discurso o razonamiento.
Las competencias transversales del máster que están vinculadas a la asignatura Big data y social media son las siguientes:
- Aplicar de forma crítica el uso de las TIC en el ámbito académico y profesional de referencia.
- Diseñar un plan o proyecto y gestionarlo en un entorno profesional o de investigación.
Las competencias específicas del máster vinculadas a la asignatura Big data y social media son las siguientes:
- Reconocer y dominar las diferentes técnicas, tecnologías o recursos para la identificación, el seguimiento, la recuperación, el tratamiento, la creación, la representación, la visualización, la explotación de los datos y contenidos que hay en los medios sociales.
- Entender y gestionar las interacciones, interrelaciones o la relevancia de los nodos que se crean en la comunicación en la red, propia de medios sociales.
- Comprender y emitir informes profesionales o de investigación en el ámbito de los medios sociales.
- Formular y desarrollar una estrategia de curación de contenidos o gestión de datos en los medios sociales que permita, por medio de diferentes técnicas y métodos, recopilar, seleccionar y generar información de calidad para el entorno profesional o de investigación.
A partir de las competencias específicas del máster, se trabajan las siguientes competencias propias de la asignatura:
- Diseñar una estrategia de recopilación y análisis de datos para contestar preguntas de interés.
- Identificar fuentes de datos relevantes.
- Usar herramientas para recopilar datos de redes sociales, como por ejemplo, las propias de Facebook y Twitter.
- Modelizar un entorno social por medio de un grafo de nodos y conexiones.
- Usar métricas de análisis de redes sociales.
- Entender el análisis de redes sociales.
- Identificar las diferentes comunidades y los nodos más centrales y relevantes de una red segundo diferentes indicadores
- Preparar la visualización de los resultados obtenidos.
- Redactar informes para explicar el proceso de análisis y los resultados
- Interpretar los resultados sacando conclusiones para responder las preguntas de investigación
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La asignatura Big fecha y social media consta de los contenidos siguientes:
- Módulo 1: Que y cómo analizamos redes sociales (créditos: 2 ECTS)
- Módulo 2: Como visualizamos y entendemos las redes sociales? (créditos: 1,25 ECTS)
- Módulo 3: Qué respuestas nos dan los datos de las redes sociales (créditos: 1,5 ECTS)
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Social media Toolkit |
Web |
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas |
XML |
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas |
DAISY |
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas |
EPUB 2.0 |
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas |
MOBIPOCKET |
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas |
HTML5 |
Datos masivos y minería de datos sociales: conceptos y herramientas básicas |
PDF |
Visualización de datos extraídos de los medios sociales |
XML |
Visualización de datos extraídos de los medios sociales |
DAISY |
Visualización de datos extraídos de los medios sociales |
EPUB 2.0 |
Visualización de datos extraídos de los medios sociales |
MOBIPOCKET |
Visualización de datos extraídos de los medios sociales |
HTML5 |
Visualización de datos extraídos de los medios sociales |
PDF |
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos |
XML |
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos |
DAISY |
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos |
EPUB 2.0 |
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos |
MOBIPOCKET |
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos |
HTML5 |
Minería de datos de los Social Media, técnicas para el análisis de datos masivos |
PDF |
Toolkit de género |
Web |
Adquisición de datos de Twitter |
Audiovisual |
Visualización de datos con Looker Studio |
Audiovisual |
Visualización de datos con Tableau |
Audiovisual |
Entrenamiento de un clasificador de género |
Audiovisual |
Cómo extraer datos en Youtube |
Audiovisual |
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La asignatura cuenta con unos módulos de lectura obligatoria que focalizan el trabajo de la asignatura. Estos módulos estan en un blog.
La asignatura cuenta con unos módulos de lectura obligatoria que focalizan el trabajo de la asignatura.
Además, en el aula hay una recopilación de materiales de apoyo, cuya lectura el profesor irá indicando en el tablón del profesor para reforzar conocimiento y ayudar a la realización de ejercicios.
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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC).
La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.
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