| Закреплена за кафедрой | НET (реорганизована) 55 |
|---|---|
| Направление подготовки | 39.04.01. Социология |
| Профиль | Цифровые методы анализа и визуализации данных в социальных исследованиях |
| Форма обучения | Заочная |
| Общая трудоемкость | 3 ЗЕТ |
| Учебный план | z39_04_01_ЦМА-1-2020 |
|
|
||||||||||||||
Распределение часов по курсам
| Курс | 1 | Итого | ||
|---|---|---|---|---|
| Вид занятий | УП | РПД | УП | РПД |
| Лекции | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Лабораторные | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Сам. работа | 94 | 100 | 94 | 100 |
| Часы на контроль | 4 | 4 | 4 | 4 |
| Итого | 106 | 112 | 106 | 112 |
Визирование РПД для исполнения в очередном учебном году
Рабочая программа пересмотрена, обсуждена и одобрена для
исполнения в 2020-2021 учебном году на заседании
кафедры
НET (реорганизована) 55
Протокол от 31.08.2020 г. № 2
Заведующий кафедрой Максимова Светлана Геннадьевна
| 1.1. | Целями освоения курса «Анализ социальных сетей и Big Data» является получение знаний, умений и навыков применения метода анализа социальных сетей (social network analysis) для исследования сетей различной природы, в том числе сетей большой размерности. Дополнительной целью является знакомство с big data как подходом к управлению данных большого объема и многообразия, его применения в области социальных наук. |
|---|
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.4 |
| ОПК-1.1 | Обосновывает выбор информационно-коммуникационных технологий для постановки и решения задач социологического исследования; |
| ПК-2.1 | Знает методы и методику проведения социальных исследований по диагностике, оценке, оптимизации социальных показателей, процессов и отношений на основе цифровых методов анализа и визуализации данных; |
| ОПК-1.5 | Устанавливает правила, регламентирующие порядок и условия доступа к социологической информации и контролирует их выполнение |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | основные концепции и методы сетевого анализа |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | использовать полученные знания в дальнейших прикладных исследованиях |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | навыками практического анализа и визуализации сетевых данных |
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Курс | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Концептуальные основы анализа социальных сетей и больших данных | ||||||
| 1.1. | Сетевые подходы в социологии. Основные теории и их взаимосвязь в решении практических задач | Лекции | 1 | 2 | ОПК-1.1, ПК-2.1 | |
| 1.2. | Изучение теорий социального капитала, социального обмена, антропологических подходов, теорий сетевого общества | Сам. работа | 1 | 10 | ПК-2.1 | |
| 1.3. | Введение в теорию графов | Сам. работа | 1 | 10 | ПК-2.1 | |
| 1.4. | Знакомство с банками и наборами данных для сетевых исследований. Введние в программные среды R и Python, Gefi, Pajek. Обзор возможностей Университетского консорциума исследователей больших данных. | Лабораторные | 1 | 2 | ОПК-1.1 | |
| 1.5. | Подготовка исследовательского проекта: обоснования целей и задач, подбор источников, сбор исходных данных. | Сам. работа | 1 | 20 | ОПК-1.5 | Л1.1, Л1.3 |
| Раздел 2. Анализ социальных сетей и big data в социологических исследованиях | ||||||
| 2.1. | Сетевой анализ персональных сетей, стратификации и сегрегации, организаций и публичных сообществ. Большие данные в социальных исследованиях. | Лекции | 1 | 2 | ПК-2.1 | |
| 2.2. | Анализ примеров использования сетевой методологии в социальных исследованиях межпоколенных отношений, частных трансферов, межгрупповых отношений, профессиональных сообществ, публичных коммуникаций. | Сам. работа | 1 | 20 | ОПК-1.1 | |
| 2.3. | Расчет основных метрик социальной сети, визуализация социальной сети в программах Gefi, Pajek.Обсуждение самостоятельных проектов. | Лабораторные | 1 | 2 | ОПК-1.5 | Л1.2, Л1.3 |
| 2.4. | Подготовкасамостоятельного исследовательского проекта на основе методологии и технологий сетевого анализа больших данных | Сам. работа | 1 | 40 | ОПК-1.1, ОПК-1.5, ПК-2.1 | Л2.1, Л1.1, Л1.3 |
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| 1.Основныепонятияиположениятеориисоциальныхсетей. 2.Особенности математического моделирования социальных процессов. 3.Теоретический потенциал применения сетевых методов в социологии. 4.Теория графов: применение к сетевым измерениям. 5. Связь сетевых подходов в социологии с другими современными социологическими теориями. 6.Методологические принципы изучения социальных сетей. 7.Предпосылки и возникновение сетевых подходов в социологии. 8.Современные направления исследований социальных сетей. 9.Специфика анализа социальных сетей. 10.Методы анализа социальных сетей. 11.Принципы моделирования социальных сетей. Основные модели. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| 1.Теории социального капитала и сетевой анализ 2.Теория сетевого общества М. Кастельса: теоретико-социологический анализ 3.Сила «слабых» связей и сетевые работы М. Грановеттера: перспективы и возможности для применения 4.Концепция «small world» в сетевом анализе 5.Социальная и пространственная этническая сегрегация: возможности сетевого анализа 6.Поведение, влияние друзей и социальное «заражение». 7.Структурные «дыры» в сетевой теории Р. Берта 8.Сетевой подход в экономическом анализе и экономической социологии 9.Сетевой анализ в менеджменте. Иерархии и сети внутри организаций. 10.Инновации, потоки знания. Сети и распространение инноваций. 11.Сети соавторства и со-цитирования. Сетевой подход в анализе науки. 12.Организация местных сообществ. Репутационные лидеры. Изучение местных элит сетевыми методами. 13.Политическое действие: партии, политики и сети. 14.Социальные движения и коллективное действие. 15.Сетевой анализ социальных медиа: возможности, алгоритмы, технологии. 16.Теория графов и сетевой анализ 17.Описательные статистики реальных сетей, модели формирования сети 18.Меры влияния агентов в сетях 19.Распространение информации и эпидемии в сетях 20.Принципы работы с большими данными в сетевом анализе |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| Вопросы к зачету, описание требований к самостоятельному проекту исследования социальных сетей. |
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Маккинни У. | Python и анализ данных: | Москва: ДМК Пресс, 2020 | https://e.lanbook.com/book/131721 |
| Л1.2 | Клековкин Г.А., Коннова Л.П., Коннов В.В. | ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ ГРАФОВ 2-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для СПО: Гриф УМО СПО | М.:Издательство Юрайт, 2018 | biblio-online.ru |
| Л1.3 | Люк Д.А. | Анализ сетей (графов) в среде R. Руководство пользователя: | Издательство "ДМК Пресс", 2017 | e.lanbook.com |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Л. Рамальо | Python. К вершинам мастерства: | ДМК Пресс, 2016//ЭБС издательства «Лань» | e.lanbook.com |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Курс "Анализ социальных сетей и Big Data" на образовательном портале АлтГУ | portal.edu.asu.ru | ||
| Э2 | Danneman N. Social Media Mining with R | pzs.dstu.dp.ua | ||
| Э3 | Zhang G. Social network analysis with R sna package | www.r-project.org | ||
| Э4 | Grandjean M. GEPHI – Introduction to Network Analysis and Visualization | www.martingrandjean.ch | ||
| Э5 | Градосельская Г. Сетевые измерения в социологии. М.: Издательский дом "Новый учебник", 2004. | ecsocman.hse.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| R, RStudio, Python, Gefi, Pajek | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Stanford Large Network Dataset Collection - https://snap.stanford.edu/data/ Pajek datasets - http://vlado.fmf.uni-lj.si/pub/networks/data/ UC Irvine Network Data Repository - http://networkdata.ics.uci.edu/index.html The Center for Complex Network Research (CCNR) - https://www.barabasilab.com/ | ||||
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| 511Д | лаборатория математического обеспечения социально-психологических исследований - учебная аудитория для проведения занятий лекционного типа; занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических); проведения групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации | Учебная мебель на 20 посадочных мест; рабочее место преподавателя; доска меловая 1 шт.; компьютеры: 10 единиц; мониторы: 10 единиц. |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Для освоения курса «Анализ социальных сетей и Big Data» необходимо посещение 100% лекционных и лабораторных занятий и интенсивная самостоятельная работа, позволяющая погрузиться в процесс исследования социальных сетей. Требуется обязательное освоение навыков, связанных с работой в программах R, Python, Gefi, Pajek,которые демонстрируются в ходе реализации исследовательского проекта, его защиты. Для получения зачета студенты готовят научное эссе по теоретическим основам сетевого анализа и практический исследовательский проект. |