Soziale Netzwerkanalyse

Erster Veranstaltungstag:

Dienstag, 23. Oktober 2018, 12:15 h in Raum -1319.

Ort und Zeit:

Dienstags, 12.15 Uhr – 13.45 Uhr, in Raum -1319.

Übungen:

Donnerstags, 16.15 Uhr – 17.45 Uhr, in Raum -1319. Beginn 25. Oktober 2018.

Voraussetzungen:

Informatik Bachelor/Diplom I ab 4. Sem., Mathematik Nebenfach
Informatik Grundstudium

Angesprochener HörerInnenkreis:

Informatik Master

Leistungsnachweis:

Mündliche Prüfung oder Klausur, je nach Teilnehmerzahl

Veranstalter:

Tom Hanika

Links:

Moodle-Kurs: Social Network Analysis
Twitter zum Kurs

Inhalt:

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die soziale Netzwerkanalyse. Darunter versteht man eine Sammlung von Methoden zur Analyse sozialer Relationen zwischen Entitäten Menschen). Dabei wird ein strukturelles Vorgehen genutzt um verschiedene Fragen zu klären, zum Beispiel: gibt es wiederkehrende Muster? Wie erkennt man abweichende Verbindungen? Wie identifiziert man besondere Entitäten?
Das wichtigste Instrument der sozialen Netzwerkanalyse ist die Graphentheorie. Als ein mathematisches Teilgebiet bietet sie die notwendige Formalisierung, sowie bereits eine Vielzahl von erarbeiteten Konzepten und Erklärungsmodellen. Beispiele hierfür sind beschreibende Größen, wie Dichte, Fragmentierung und Cores, oder Substrukturen, wie Cliquen, Clans und algebraische Äquivalenz.
Ziel der Vorlesung ist es den Teilnehmenden die formalen Analysemethoden sowie deren algorithmische Berechenbarkeit zu vermitteln.

Wir empfehlen den gleichzeitigen oder anschließenden Besuch des Labor Netzwerke.

 Literatur:

  • Hennig, Brandes, Pfeffer, Mergel. Studying Social Networks. Campus, 2012.
  • Brandes, Erlebach (Hrsg.). Network Analysis. LNCS 3418, Springer, 2005.
  • Diestel, R. Graph theory , Springer-Verlag Berlin Heidelberg , 2018.
  • Pattison, Philippa. Algebraic Models for Social Networks. Structural Analysis in the Social Sciences. Cambridge University Press, 1993.