Ce cours est conçu pour littéralement "faire une science" de quelque chose qui est au cœur de la société : les réseaux sociaux. Les humains sont des scientifiques naturels des réseaux, car nous calculons de nouvelles configurations de réseaux en permanence, presque sans nous en rendre compte, lorsque nous pensons à nos amis et à notre famille (qui sont des formes particulières de réseaux sociaux), à nos collègues et à nos relations organisationnelles (d'autres structures de réseaux qui se chevauchent), et à la manière de naviguer dans des configurations de réseaux délicates ou opportunistes pour sauver notre garde ou progresser dans notre position sociale (la société étant elle-même un grand réseau social). Bien que ces structures de réseau aient toujours existé, les sciences sociales computationnelles ont contribué à les révéler et à les étudier de manière plus systématique. Dans la première partie du cours, nous nous concentrerons sur la structure des réseaux. Il s'agit d'instantanés statiques de réseaux, qui peuvent être complexes et révéler des aspects importants des systèmes sociaux. Dans notre laboratoire pratique, vous visualiserez et analyserez vous-même un réseau à l'aide d'un logiciel, ce qui vous aidera à apprécier la complexité que peuvent revêtir les réseaux sociaux. Dans la deuxième partie du cours, nous étudierons l'évolution des réseaux dans le temps. Nous nous demanderons comment nous pouvons prédire le type de réseau qui se formera et si et comment nous pouvons influencer la dynamique du réseau.

Analyse des réseaux sociaux
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Analyse des réseaux sociaux
Ce cours fait partie de Spécialisation "Sciences sociales computationnelles"
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Martin Hilbert
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247 avis
Ce que vous apprendrez
Définir les réseaux et découvrir les langages qu'ils utilisent.
Analyser un réseau social par le traitement des données et la visualisation d'un réseau.
Discutez des mécanismes qui génèrent les réseaux.
Examiner l'analyse des réseaux sociaux à l'aide d'études de cas.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Théorie des graphes
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Visualisation des données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Logiciel de visualisation de données
- Catégorie : Sciences sociales
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Manipulation de données
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University of California, Davis

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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
79,35 %
- 4 stars
14,17 %
- 3 stars
2,42 %
- 2 stars
2,02 %
- 1 star
2,02 %
Affichage de 3 sur 247
Révisé le 6 juil. 2020
The course was good, but how to collect data for computation to study social networks (other than digital platforms should have been included.
Révisé le 10 avr. 2020
A great crack course on SNA. It might be a bit difficult for newcomers, but you are making the right choice.
Révisé le 23 oct. 2024
a beneficial course for the social networking field
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