500412 - ANALÍTICA DE XARXES

Tipus d'assignatura: Obligatòria

Coordinador: Mònica Juliana Oviedo León

Trimestre: Primer trimestre

Crèdits: 6

Durant els primers cursos l'estudiant ha conegut l'ús de les xarxes socials per al màrqueting d'una forma qualitativa. Aquest coneixement qualitatiu però no ens serveix per treballar amb grans xarxes socials on no coneixem les persones sinó només les seves dades i connexions en la xarxa.

En l'assignatura s'estudia la formalització de les xarxes socials, i els mètodes quantitatius que es poden aplicar sobre elles, per traslladar els coneixements qualitatius a fórmules quantitatives.

Es pretén que els alumnes aprenguin els diferents tipus de xarxes que es poden donar i a mesurar-ne característiques estructurals des d'un punt de vista estàtic. Entendre com aquesta estructura afecta la manera com la informació es difon i ajuda a formar opinions

Es farà una introducció as sistemes de recomanació: Com usar les connexions entre usuaris (i productes) per trobar els productes que poden interessar a un usuari i a quins usuaris pot interessar un producte.

Al final de l'assignatura l'estudiant ha de se capaç de treballar amb les xarxes socials des d'un punt de vista formal, sabent distingir i identificar els tipus de xarxes que hi ha i quines mètriques es poden aplicar. L'estudiant ha d'entendre el sentit de les mètriques actuals i tenir un fonament teòric suficient per poder aprendre i interpretar noves mètriques van sortint contínuament.L'objectiu es que pugui discutir amb els gestors de les dades de l'empresa quins són els valors que vol extreure de les dades.

Dominar les eines tecnològiques bàsiques per a l'aprofitament dels recursos d'e-Màrqueting, i xarxes socials com a suport a la presa de decisions empresarials

Sessions teòriques
MD1.Classe magistral: La metodologia de treball es basarà en la classe invertida, en que l'estudiant disposarà dels materials un temps abans de la classe perquè els pugui estudiar. Durant la classe es remarcaran els punts més rellevants, es resoldran dubtes i es faran exercicis sobre els temes tractats.
MD2. Conferències: Sessions presencials o transmeses en streaming, tant a les aules de la universitat com en el marc d'una altra institució, en les quals un o diversos especialistes exposen les seves experiències o projectes davant els estudiants.
MD3. Presentacions: Formats multimèdia que serveixen de suport a les classes presencials

Aprenentatge dirigit
MD5. Seminaris: Format presencial en petits grups de treball (entre 14 i 40). Són sessions lligades a les sessions presencials de l'assignatura que permeten oferir una perspectiva pràctica de l'assignatura i en la qual la participació de l'estudiant és clau
MD7. Estudi de casos: Dinàmica que parteix de l'estudi d'un cas, que serveix per contextualitzar a l'estudiant en una situació en concret, el professor pot proposar diferents activitats, tant a nivell individual com en grup, entre els seus estudiants

Aprenentatge autònom
MD9. Sessió planificada amb tasques establertes i organitzades.

Es farà un ús intensiu de les eines i tecnologies de suport necessàries per al seguiment de cadascun dels temes, tenint en compte que els principals espais seran:

• Plataforma institucional: L’aulari virtual serà el lloc on trobar totes les instruccions necessàries per al seguiment de l’assignatura. És també l’espai de comunicació i avaluació.

• Software d'anàlisi de xarxes socials: Paquets de software que l'estudiant haurà d'usar per fer part dels seus treballs

Aquest curs, a causa de la situació generada per la COVID, les sessions de grup gran es faran en format no presencial (via streaming).

Pel que fa a les sessions de pràctiques es faran en format híbrid: presencial i en línia (via streaming). Això permetrà que els estudiants puguin anar rotativament a les classes presencials, respectant el màxim d'estudiants per aula que imposen les mesures de distanciament. Quan no els toqui sessió presencial podran seguir la classe en línia des de casa.

Aquesta assignatura disposa de recursos metodològics i digitals per fer possible la seva continuïtat en modalitat no presencial en el cas de ser necessari per motius relacionats amb la Covid-19. D’aquesta forma s’assegurarà l’assoliment dels mateixos coneixements i competències que s’especifiquen en aquest pla docent. El TecnoCampus posarà a l’abast del professorat i l’alumnat les eines digitals necessàries per poder dur a terme l’assignatura, així com guies i recomanacions que facilitin l’adaptació a la modalitat no presencial.

Tema 1. Les xarxes des d'un punt de vista formal.

• Estructura

• Components

• Mètodes de representació

Tema 2. Caracterització de l'estructura de la xarxa

• Mètriques

• Dinàmica de les xarxes

Tema 3. Obtenció de xarxes

• Xarxes egocèntriques

Tema 4. Xarxes bipartites

Tema 5. Agrupació d’usuaris

• agrupació basat en característiques

• agrupació basat en les connexions

Tema 6. Anàlisi de continguts

• Mètodes bàsics

• Polaritat

Tema 7. Introducció als sistemes de recomanació

AF1. Sessions teòriques
AF2. Seminaris
AF3. Treball en grup
AF4. Treball individual
AF5. Estudi personal

SE1. Participació a les activitats plantejades dins l'aula i pràctiques en parella (30%) - No recuperable
SE2. Treball de grup grup (30%) - Recuperable en grup.
SE4. Proves de contingut Examen final (40%) - (20% prova de meitat de trimestre + 20% prova final) - Recuperables 

Es necessari tenir un 4 en cadascuna de les parts per poder aprovar l'assignatura. L'estudiant només podrà recuperar la part de les proves de contingut. Si un grup no arriba al 4 al treball de grup (o tots els membres suspenen l'assignatura) poden recuperar el treball de grup

Tsvetovat, Maksim,  Kouznetsov, Alexander (2011) Social Network Analysis for Startups: Finding connections on the social web. O'Reilly

Hanneman, R., Riddle, M. (2005) Introduction to Social Networks Methods.  http://faculty.ucr.edu/~hanneman/nettext/

Easley, David,  Kleinberg, John. (2010)  Networks, Crowds, and Markets:Reasoning About a Highly Connected World. Cambridge University Press.  http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/