| Análisis de redes sociales | Código: 22.521 : 6 |
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 datos de redes sociales (social network analysis, SNA) o, en general, de redes de cualquier tipo, como por ejemplo 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 y visualización de redes.
Esta asignatura pertenece al conjunto de asignaturas optativas del Máster universitario en Ciencia de datos (Data Science).
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.
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.
Los contenidos de esta asignatura se distribuyen en 7 módulos teóricos:
- Introducción a los grafos y las redes
- Métricas y propiedades de los grafos
- Extracción y visualización de grafos
- Detección de comunidades
- Difusión y propagación de la información
- Generación de grafos sintéticos
- Nuevas tendencias
| Espacio de recursos de ciencia de datos | Web |
El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.
La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.
Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente - incluidas las pruebas finales - o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como 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 del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.
Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.
La UOC se reserva la potestad de solicitar al estudiante que se identifique o que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación por los medios que establezca la universidad (síncronos o asíncronos). A estos efectos, la UOC puede exigir al estudiante el uso de un micrófono, una cámara u otras herramientas durante la evaluación y que este se asegure de que funcionan correctamente.
La verificación de los conocimientos para garantizar la autoría de la prueba no implicará en ningún caso una segunda evaluación.
|
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. |