Anàlisi de xarxes socials Codi:  22.421    :  6
Consulta de les dades generals   Descripció   L'assignatura en el conjunt del pla d'estudis   Camps professionals en què es projecta   Coneixements previs   Informació prèvia a la matrícula   Objectius i competències   Continguts   Consulta dels recursos d'aprenentatge de la UOC per a l'assignatura   Informacions sobre l'avaluació a la UOC   Consulta del model d'avaluació  
Aquest és el pla docent de l'assignatura per al segon semestre del curs 2023-2024. Podeu consultar si l'assignatura s'ofereix aquest semestre a l'espai del campus Més UOC / La universitat / Plans d'estudis). Un cop comenci la docència, heu de consultar-lo a l'aula. El pla docent pot estar subjecte a canvis.

Les xarxes són un model de representació de la informació molt potent i molt emprat en l'actualitat. Les xarxes permeten representar entitats (nodes o vèrtexs) i les relacions entre ells (arestes o arcs), que poden ser de diferent índole. A més, els propis nodes o arestes poden contenir informació específica de cada entitat o relació, proporcionant una estructura molt rica per a la representació de molt diverses realitats del món real. En aquest sentit, podem tenir xarxes amb informació sobre usuaris i relacions (generalment conegudes com a xarxes socials), comunicacions o estructures de telecomunicacions, sensors, etc.

En aquesta assignatura veurem les principals tècniques i mètodes emprats en l'anàlisi de dades de xarxes socials (social network analysis, SNA) o, en general, de xarxes de qualsevol tipus, com ara xarxes de comunicacions, xarxes de sensors, etc.

Concretament, veurem les principals propietats de les xarxes reals, les principals mètriques emprades per a la caracterització de les xarxes, els models de generació de xarxes sintètiques, així com els algoritmes de detecció de comunitats (ie clustering), anàlisi del flux d'informació i visualització de xarxes.

Amunt

Aquesta assignatura forma part del conjunt d'assignatures obligatòries del Grau de Ciència de Dades Aplicada (Applied Data Science).

Amunt


Amunt

El curs requereix que els estudiants tinguin coneixements de programació (en llenguatge Python), així com coneixements bàsics de mineria de dades.

Es recomana que els estudiants que cursen aquesta assignatura hagin cursat prèviament l'assignatura de "Captura de dades", que introdueix conceptes importants que es faran servir durant el desenvolupament d'aquesta assignatura.

A més, com la metodologia inclou estudis de casos i la investigació autònoma d'informació, és aconsellable que l'estudiant estigui familiaritzat amb la recerca de fonts d'informació, l'anàlisi de la informació quantitativa i qualitativa, la capacitat de sintetitzar i obtenir conclusions així com de posseir certes habilitats de comunicació escrita.

Així mateix també cal que els estudiants tinguin la capacitat de llegir i comprendre l'idioma anglès ja que una part dels materials addicionals i altres recursos, estan en aquest idioma.

Amunt

Alguns dels continguts d'aquesta assignatura s'han d'estudiar a partir de materials i recursos escrits en anglès.

Amunt

Els objectius que es desitja que l'estudiant assoleixi mitjançant aquesta assignatura són els següents:

  • Conèixer les principals característiques de les xarxes reals.
  • Entendre com es representa una xarxa real a partir d'un graf i la taxonomia de grafs existents.
  • Conèixer les principals tècniques d'extracció d'informació i emmagatzematge en format de grafs.
  • Conèixer els principals algoritmes i / o tècniques per a visualització de grafs.
  • Comprendre i saber aplicar les principals tècniques relacionades amb l'avaluació de xarxes, incloent mètriques a nivell de xarxa, node i / o aresta o arc.
  • Comprendre i saber aplicar les principals tècniques relacionades amb la detecció de comunitats, així com les mètriques de similitud emprades.
  • Comprendre i saber aplicar les principals tècniques relacionades amb l'anàlisi del flux d'informació, que permet determinar els principals camins d'informació dins d'un graf.

Amunt

Els continguts d'aquesta assignatura es distribueixen en 7 mòduls teòrics:

  1. Introducció als grafs i les xarxes
  2. Mètriques i propietats dels grafs
  3. Extracció i visualització de grafs
  4. Generació de grafs sintètics
  5. Detecció de comunitats
  6. Difusió i propagació de la informació
  7. Estat de l'art

Amunt

Espai de recursos de ciència de dades Web

Amunt

A la UOC, l'avaluació generalment és virtual. S'estructura entorn de l'avaluació contínua, que inclou diferents activitats o reptes; l'avaluació final, que es porta a terme mitjançant proves o exàmens, i el treball final de la titulació.

Les activitats o proves d'avaluació poden ser escrites i/o audiovisuals, amb preguntes aleatòries, proves orals síncrones o asíncrones, etc., d'acord amb el que decideixi cada equip docent. Els treballs finals representen el tancament d'un procés formatiu que implica la realització d'un treball original i tutoritzat que té com a objectiu demostrar l'adquisició competencial feta al llarg del programa.

Per verificar la identitat de l'estudiant i l'autoria de les proves d'avaluació, la UOC es reserva la potestat d'aplicar diferents sistemes de reconeixement de la identitat i de detecció del plagi. Amb aquest objectiu, la UOC pot dur a terme enregistrament audiovisual o fer servir mètodes o tècniques de supervisió durant l'execució de qualsevol activitat acadèmica.

Així mateix, la UOC pot exigir a l'estudiant l'ús de dispositius electrònics (micròfons, càmeres o altres eines) o programari específic durant l'avaluació. És responsabilitat de l'estudiant assegurar que aquests dispositius funcionen correctament.

El procés d'avaluació es fonamenta en el treball personal de l'estudiant i pressuposa l'autenticitat de l'autoria i l'originalitat de les activitats acadèmiques. Al web sobre integritat acadèmica i plagi de la UOC hi ha més informació respecte d'aquesta qüestió.

La manca d'autenticitat en l'autoria o d'originalitat de les proves d'avaluació; la còpia o el plagi; la suplantació d'identitat; l'acceptació o l'obtenció de qualsevol activitat acadèmica a canvi d'una contraprestació o no; la col·laboració, l'encobriment o l'afavoriment de la còpia, o l'ús de material, programari o dispositius no autoritzats en el pla docent o l'enunciat de l'activitat acadèmica, inclosa la intel·ligència artificial i la traducció automàtica, entre altres, són conductes irregulars en l'avaluació que poden tenir conseqüències acadèmiques i disciplinàries greus.

Aquestes conductes irregulars poden comportar el suspens (D/0) en les activitats avaluables que es defineixin en el pla docent -incloses les proves finals- o en la qualificació final de l'assignatura, sigui perquè s'han utilitzat materials, programari o dispositius no autoritzats durant les proves (com l'ús d'intel·ligència artificial no permesa, xarxes socials o cercadors d'informació a internet), perquè s'han copiat fragments de text d'una font externa (internet, apunts, llibres, articles, treballs o proves d'altres estudiants, etc.) sense la citació corresponent, per la compravenda d'activitats acadèmiques, o perquè s'ha dut a terme qualsevol altra conducta irregular.

Així mateix, i d'acord amb la normativa acadèmica, les conductes irregulars en l'avaluació també poden donar lloc a la incoació d'un procediment disciplinari i a l'aplicació, si escau, de la sanció que correspongui, de conformitat amb el que estableix la normativa de convivència de la UOC.

En el marc del procés d'avaluació, la UOC es reserva la potestat de:

  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti la seva identitat segons el que estableix la normativa acadèmica.
  • Sol·licitar a l'estudiant que acrediti l'autoria del seu treball al llarg de tot el procés d'avaluació, tant en l'avaluació contínua com en l'avaluació final, per mitjà d'una entrevista oral síncrona, que pot ser objecte d'enregistrament audiovisual, o pels mitjans que estableixi la Universitat. Aquests mitjans tenen l'objectiu de verificar els coneixements i les competències que garanteixin la identitat de l'estudiant. Si no és possible garantir que l'estudiant és l'autor de la prova, aquesta pot ser qualificada amb una D, en el cas de l'avaluació contínua, o amb un suspens, en el cas de l'avaluació final.

Intel·ligència artificial en el marc de l'avaluació

La UOC reconeix el valor i el potencial de la intel·ligència artificial (IA) en l'àmbit educatiu, alhora que posa de manifest els riscos que comporta si no s'utilitza de manera ètica, crítica i responsable. En aquest sentit, en cada activitat d'avaluació s'informarà l'estudiantat sobre les eines i els recursos d'IA que es poden utilitzar i en quines condicions. Per la seva banda, l'estudiantat es compromet a seguir les indicacions de la UOC a l'hora de dur a terme les activitats d'avaluació i de citar les eines utilitzades i, concretament, a identificar els textos o les imatges generats per sistemes d'IA, els quals no podrà presentar com si fossin propis.

Amb relació a fer servir o no la IA per resoldre una activitat, l'enunciat de les activitats d'avaluació indica les limitacions en l'ús d'aquestes eines. Cal tenir en compte que fer-les servir de manera inadequada, com ara en activitats en què no estan permeses o no citar-les en les activitats en què sí que ho estan, es pot considerar una conducta irregular en l'avaluació. En cas de dubte, es recomana que, abans de lliurar l'activitat, es faci arribar una consulta al professorat col·laborador de l'aula.

Amunt

L'assignatura només es pot aprovar amb el seguiment i la superació de l'avaluació contínua (AC). La qualificació final de l'assignatura és la nota obtinguda a l'AC.

 

Amunt