• Descripción

Las redes son un modelo de representación de la información muy potente y muy empleado en la actualidad. Las redes permiten representar entidades (nodos o vértices) y las relaciones entre ellos (aristas o arcos), que pueden ser de distinta índole. Además, los propios nodos o aristas pueden contener información específica de cada entidad o relación, proporcionando una estructura muy rica para la representación de muy diversas realidades del mundo real. En este sentido, podemos tener redes con información sobre usuarios y relaciones (generalmente conocidas como redes sociales), comunicaciones o estructuras de telecomunicaciones, sensores, etc.

En esta asignatura veremos las principales técnicas y métodos empleados en el análisis de redes, como por ejemplo, redes sociales (social network analysis, SNA), redes de comunicaciones, redes de sensores, etc.

Concretamente, veremos las principales propiedades de las redes reales, las principales métricas empleadas para la caracterización de las redes, los modelos de generación de redes sintéticas, así como los algoritmos de detección de comunidades (i.e. clustering), análisis del flujo de información, redes complejas y la aplicación del aprendizaje automático en el contexto de los grafos y las redes.

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

• Conocimientos previos

El curso requiere que los estudiantes tengan conocimientos de programación (preferiblemente en lenguaje Python), así como conocimientos básicos de minería de datos.

Además, como la metodología incluye estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita.

Asimismo también es necesario que los estudiantes tengan la capacidad de leer y comprender el idioma inglés puesto que una parte de los materiales adicionales y otros recursos, están en dicho idioma.

• Información previa a la matrícula

• Objetivos y competencias

Los objetivos que se desea que el estudiante alcance mediante esta asignatura son los siguientes:

• Conocer las principales características de las redes reales.
• Entender como se representa una red real a partir de un grafo y la taxonomía de grafos existentes.
• Conocer las principales técnicas de extracción de información y almacenamiento en formato de grafos.
• Conocer los principales algoritmos y/o técnicas para visualización de grafos.
• Comprender y saber aplicar las principales técnicas relacionadas con la evaluación de redes, incluyendo métricas a nivel de red, nodo y/o arista o arco.
• Comprender y saber aplicar las principales técnicas relacionadas con la detección de comunidades, así como las métricas de similitud empleadas.
• Comprender y saber aplicar las principales técnicas relacionadas con el análisis del flujo de información, que permite determinar los principales caminos de información dentro de un grafo.

• Contenidos

Los contenidos de esta asignatura se distribuyen en 6 módulos teóricos:

1. Introducción a los grafos y las redes
   1. Introducción a las redes y los grafos
   2. Métricas y propiedades de las redes
   3. Generación de redes sintéticas
2. Detección de comunidades
3. Difusión y propagación de la información
4. Redes complejas
   
   1. Redes multicapa
   2. Hypergrafos y complejos simpliciales
5. Aprendizaje automático en grafos
   1. Predicción de enlaces
   2. Graph Neural Networks
6. Estado del arte

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación