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  • Studium
  • Module
Module

Soziale Netzwerke Analysieren,

Englische Version

Nummer
san
Leitung
-
ECTS
4.0
Anspruchsniveau
Intermediate
Inhalt

Die Grundlagen der sozialen Netzwerkanalyse sind auf der konzeptionellen Ebene klar, so dass die Berechnungen der Metriken von Hand wie auch mit Hilfe von Tools ausgeführt und die Ergebnisse korrekt interpretiert werden können. Exemplarische Anwendungen für Soziale Netzwerkanalyse aus verschiedenen Bereichen sind bekannt. Basierend auf einem Datensatz können mögliche Netzwerk-Abbildungen identifiziert und abgeschätzt werden, welche Analysen darauf gewinnbringende Erkenntnisse liefern.

Die praktischen Erfahrungen werden anhand eines Gruppen-Projekts gesammelt, in welchem eine Soziale Netzwerkanalyse von Anfang (Aufgabenstellung definieren, frei verfügbare Daten suchen, sammeln & aufbereiten) bis Ende (Auswertung der Daten, Fazit) durchgeführt wird.

Lernergebnisse

Modellierung der Daten als Netzwerk

Verschiedene Netzwerk-Modellierungen sind bekannt und Two-Mode-Netzwerke können in One-Mode-Netzwerke transformiert werden. Basierend auf einer Datenquelle kann definiert werden, in welche Netzwerk-Modellierungen die Daten überführt werden können, jeweils auch unter Berücksichtigung der resultierenden Analyse-Möglichkeiten sowie des möglichen Informations-Verlustes.

Berechnen & Interpretation von Netzwerk-Metriken

Netzwerk-Metriken aus den Bereichen Community-Detection, allgemeine Netzwerk-Metriken, Zentralitätsmasse als auch Gruppen-Zentralitätsmasse können von Hand sowie mit Hilfe eines Tools berechnet und anhand des Kontextes korrekt interpretiert werden.

Hypothesentests in Netzwerken

Die Unterschiede zwischen einer linearen Korrelation und einer Rangkorrelation sind bekannt und können verwendet werden, um im Netzwerk signifikante Korrelationen zwischen von Knoten- und/oder Kantenattributen zu entdecken.

Einführung in Diffusion in Netzwerken

Verschiedene Modelle, wie sich Informationen oder Krankheiten in Netzwerken verbreiten, sind bekannt und können mit Hilfe von Tools simuliert werden.

Einführung in Machine Learning auf Netzwerken

Knoten können als Vektoren repräsentiert werden. Die unterschiedlichen Vektor-Repräsentation bilden auch unterschiedliche Knoten-Charakteristiken ab. Basierend auf den geplanten Analysen kann festgelegt werden, welche Vektor-Repräsentation sinnvoll ist.

Praktische Durchführung einer Sozialen Netzwerkanalyse

Eine Soziale Netzwerkanalyse wurde in einer Gruppenarbeit durchgeführt, um alle Aspekte vom Einsammeln, über die Modellierung bis zur schlussendlichen Analyse und der Interpretation der Resultate angewendet zu haben. Die Daten wurden nach dem Einsammeln genau auf die Eignung für die Soziale Netzwerkanalyse untersucht und diese schlussendlich ausgeführt.

Modulbewertung
Note
Baut auf folgenden Modulen auf
Data Wrangling
Modultyp
Portfoliomodul

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