Bouwen en Analyseren van Sociale Netwerken

Bouwen en Analyseren van Sociale Netwerken

Studiegidsnummer
5072BASN6Y
Vakcode
BIKBASN6
Admin. code
OWII
Studielast
6
Studiejaar
1
Periode(n)
Semester 2 blok 1Zie ook 
Onderwijsinstituut
College of Science domein Informatiewetenschappen
Docent(en)
dr. M.J. Marx (coördinator)
Onderdeel van

Leerdoelen

Inzicht verkrijgen in de mogelijkheden om met behulp van computers grote hoeveelheden teksten te analyseren en sociale samenhang tussen elementen automatisch te ontdekken. Het wegnemen van de angst om met computers grote hoeveelheden data te ontsluiten.

Inhoud

Sociale netwerken spelen een steeds belangrijkere rol op het Internet. De meeste van deze netwerken zijn met de hand gebouwd. Het handmatige bouwen en analyseren van sociale netwerken brengt beperkingen met zich mee in de omvang van data die kan worden geanalyseerd en het ontdekken van nieuwe, onbekende relaties. In dit vak worden de basismethodes geïntroduceerd die nodig zijn om automatisch netwerkverbanden te kunnen leggen en te kwantificeren, en de basistechnologieën voor taalanalyse en document-analyse.

Het vak is geschikt voor informatiekundigen, als minor- of keuzevak voor studenten media en cultuur, communicatiewetenschappers en studenten sociale wetenschap. Alhoewel er geen voorkennis vereist is, is enige affiniteit met computers gewenst.

Aanmelden

Opgave voor vakken is verplicht. Het Education Service Centre zal de 1e jaars studenten aanmelden voor vakken van het 1e semester. Zie ook http://www.student.uva.nl en kies je bachelor en vervolgens 'Wijziging procedure 'Aanmelden voor vakken FNWI

Onderwijsvorm

2 uur college en 2 uur begeleid projectwerk per week.

Studiemateriaal

Graph Theory and Complex Networks AN INTRODUCTION, Maarten van Steen, gratis te verkrijgen via http://www.distributed-systems.net/gtcn/

Networks, Crowds, and Markets:  Reasoning About a Highly Connected World ( David Easley and Jon Kleinberg )

gratis te verkrijgen via http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/

Toetsvorm

Een schriftelijk tentamen en inleveropdrachten.

Bijzonderheden

Deze cursus wordt ook binnen de minor Center for Content, Creation and Technology aangeboden.


Eindopdracht:

De Opdracht

Verslag

Groeppage voor eindopdracht - Busje komt zo

Leerstof:

    Networks, Crowds, and Markets - By David Easley and Jon Kleinberg

    Graph Theory and Complex Networks - Maarten van Steen

Opdrachten


http://staff.science.uva.nl/~marx/teaching/SocialNetworks/

Create a social network from data found on the internet

Groups

You work in groups of 3-4 people.

Final result

Put your project on a wiki page. It should contain
  1. link to a graphml file
  2. Description of your data collection and data cleaning efforts. Plus an evaluation of the quality of your data.
  3. Page with all kind of analyses and plots and cool pictures
  4. link to Presentation using Google slides

The grade of your group depends on all these items plus

Presentation: Each group presents her work and shows the coolest things they've done in the last week.

The project

Create the co-authorgraph of the research staff of the ILPS group. You can find the members at http://ilps.science.uva.nl/people. Part of the project is described as the first exercise in SocialNetworkProjects.pdf.

Project in steps

Step 1 data collection

Partly described here and in the first exercise in SocialNetworkProjects.pdf. Also collect for each ILPS author his number of publications according to DBLP.

Step 2 Make graphml graph

Turn the ILPS co-author network into a graphml file just like the Macbeth file. Test whether it works by loading it into Gephi.

Output

  1. graphml file
  2. Description of your data collection and data cleaning efforts. Plus an evaluation of the quality of your data.

Step 3 Make plots

Output

Make "long tail/Pareto distribution" like plots (see e.g. Fig 18.4 in E&K) for

  1. ILPS authors vs their number of publications
  2. ILPS authors vs their number of ILPS co-authors (degree)
  3. ILPS authors vs their weighted degree (= the sum of all weights of all incident edges)

Analyse the graph and the nodes

Use the measures that you have learned or other ones that you found in the books to describe the ILPS network and its (prominent) members. Be creative, and be brief. Compute stuff, think about it, and show only the interesting things. Cool graphs and tables are highly appreciated

Output

  1. Some nice plots
  2. Analyse components/connectivity. If there are several components, then do most analyes for all of them, except for the very small ones. Is there a "giant component"?
  3. Analyse the graph (disregard the weights): radius, diameter, average distance. What is the center?
  4. Are there special persons? Pivots, (local) gatekeepers, persons filling a structural hole....
  5. Are there special edges? (local) bridges.
  6. Compute some centrality measures for the nodes and tabulate (or even plot) them (transitivity, clustering coefficient, betweenness,...
  7. Who wins with betweenness centrality?
  8. A nice way to visualise centrality rankings is by using wordclouds. If you store your data in this format:
                    Geert Wilders: 10
                    Mark Rutte: 8
                    Maarten Marx: 1
                
    and place it in Wordle, you get a nice wordcloud. You can save it in their gallery and refer to it.
  9. At least makes such a wordle for degree.

Report on our project

Bouwen en Analyseren Sociale Netwerken definitions




Subpages (1): Opdrachten
Comments