194.050 Social Network Analysis
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2022W, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage 

  • theoretische Konzepte und Methoden auf praktische Aufgabenstellungen der sozialen Netzwerkanalyse anwenden,
  • vernetzte Daten analysieren, und 
  • die Ergebnisse eine sozialen Netzwerkanalyse einordnen und entsprechende Schlüsse für weitere Aktionen ziehen. 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Zu den Themen, die in diesem Kurs behandelt werden, gehören u.a. Grundlagen der Graphentheorie, wichtige Metriken und Maße in der Netzwerktheorie, Identifizieren von Communities, Analyse sozialer Netzwerke, das "Kleine-Welt" Experiment, Struktur des World Wide Webs, Netzwerk Struktur in großem Maßstab sowie Netzwerk-Prozesse.

Methoden

 Inhalte werden in Vorträgen vorgestellt und in begleitenden Übungen von Studierenden erarbeitet. Außerdem gibt es ein Gruppenprojekt.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

Um die Vortragenden zu kontaktieren, bitte ausschließlich folgende Email-Adresse verwenden: sna-lva@ec.tuwien.ac.at

Bemerkung: Studierende eines Bachelorstudiums können nur am Kurs teilnehmen, wenn sich schon über mindestens 162 ECTS verfügen.

Aufwand für Studierende (in Stunden):

  • Vorlesung: 15
  • Projektarbeit: 35
  • Vorbereitung Test: 25
  • Summe: 75

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Do.10:00 - 12:0006.10.2022 - 26.01.2023EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.10:00 - 12:0026.01.2023Seminarraum Argentinierstrasse Prüfung
Social Network Analysis - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Do.06.10.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.13.10.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.20.10.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.27.10.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.03.11.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.10.11.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.17.11.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.24.11.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.01.12.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.15.12.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.22.12.202210:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.12.01.202310:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.19.01.202310:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Vorlesung
Do.26.01.202310:00 - 12:00EI 8 Pötzl HS - QUER Prüfung
Do.26.01.202310:00 - 12:00Seminarraum Argentinierstrasse Prüfung

Leistungsnachweis

Die Beurteilung erfolgt auf Basis eines schriftlichen Tests, kontinuierlich in Übungen erbrachter Leistungen und eines Gruppenprojekts.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
13.09.2022 09:00 11.10.2022 23:59 30.10.2022 00:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Keine Angabe
066 926 Business Informatics Gebundenes Wahlfach

Literatur

Die Folien zur Lehrveranstaltung werden im Web bereitgestellt.

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Aggarwal, C. C. (Ed.): Social Network Data Analytics. Springer, 2011.

Barabási, A.-L.: Network Science. E-Book, Work in Progress. http://barabasilab.neu.edu/networksciencebook/

Brandes, U., Erlebach, T.: Network analysis : methodological foundations. Springer, 2005.

Easley, D., Kleinberg, J.: Networks, crowds, and markets: reasoning about a highly connected world. Cambridge Univ. Press, 2010. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/

Hanneman, R. A., Riddle, M.: Introduction to social network methods. University of California, Riverside, 2005. http://www.faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/

Hansen, D. L., Shneiderman, B., Smith, M.. A.: Analyzing social media networks with NodeXL: insights from a connected world. Morgan Kaufmann, 2011.

Monge, P. R., Contractor, N. S.: Theories of communication networks. Oxford University Press, 2003.

Newman, M. E. J.: Networks: an introduction. Oxford Univ. Press, 2011.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Linearer Algebra, Analysis und Statistik

Sprache

Englisch