lunes, 18 de marzo de 2019
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Curso Especial a cargo de Carlos Sarraute

Cuatrimestre en que será dictada: 1ro. de 2019 Título de la materia (en castellano): 1) Estudio científico de las redes humanas y sociales 2) Ciencia de redes (humanas y sociales) Duración del curso en semanas: 9 semanas Fecha (estimada) de inicio: semana del 1 de abril 2019 Modalidad (teórico, teórico-práctico, etc.): Teórico-practica Carga horaria semanal: […]

Cuatrimestre en que será dictada: 1ro. de 2019
Título de la materia (en castellano):
1) Estudio científico de las redes humanas y sociales
2) Ciencia de redes (humanas y sociales)
  • Duración del curso en semanas: 9 semanas
  • Fecha (estimada) de inicio: semana del 1 de abril 2019
  • Modalidad (teórico, teórico-práctico, etc.): Teórico-practica
  • Carga horaria semanal: 4hs.
  • Correlatividades: Ninguna
  • Forma de aprobación: Entrega de Trabajo Práctico y Examen Prefinal.
Objetivos
Esta materia está dirigida a graduados y doctorandos de la facultad, y a todo aquel que quiera aprender sobre el análisis científico de redes.
Las redes están en todas partes, desde la Internet a las redes sociales y las redes de comunicaciones telefónicas, pasando por las redes genéticas que determinan nuestra existencia biológica.
La ciencia de redes tienen aplicaciones en la física, informática, ingeniería, economía y ciencias sociales. Trataremos en este curso de dar un panorama de este vasto rango de aplicaciones.
Programa
1. Introducción: Las redes en el corazón de los sistemas complejos. Características de la ciencia de redes: naturaleza interdisciplinaria, empírica, basada en datos, cuantitativa y computacional. Impacto en la sociedad. Impacto científico.
2. Teoría de Grafos: Redes y grafos. Distribución de grados. Grafos dirigidos, no dirigidos, con pesos. Caminos y distancias. Conectividad. Coeficiente de clustering.
3. Redes aleatorias y modelos de redes. Cantidad de vínculos. Distribución de grados en redes aleatorias. Modelo de Erdös – Renyi. Modelo de Watts – Strogatz. Comparación con redes reales (fenómeno de mundo pequeño).
4. La propiedad “libre de escala”. Leyes de potencia de la distribución de grados. Evaluando la propiedad “mundo pequeño”. Importancia de los “hubs” (nodos centrales). El modelo de Barabási – Albert. Crecimiento y acoplamiento preferencial.
5. Comunidades. Modularidad. Evolución de comunidades.
6. Difusión en redes. Difusión de información. Difusión de enfermedades.
7. Inferencias en grafos sociales. Homofilia en redes. Uso para generar predicciones. Algoritmo de Reacción – Difusión. Inferencia de atributos demográficos.
8. Redes socio – económicas. Estudio de correlaciones entre características socio – económicas y la topología de la red. Inferencia de ingresos y riesgo crediticio.
9. Movilidad geográfica y redes sociales. Correlaciones entre geolocalización y comunicaciones (en redes sociales o telefónicas). Aplicación al mapeo del Mal de Chagas.
Bibliografía
– Barabási, Albert-László. Network science. Cambridge university press, 2016.
– Jackson, Matthew O. Social and economic networks. Princeton university press, 2010.
– Travers, Jeffrey, and Stanley Milgram. “The small world problem.” Phychology Today 1.1 (1967): 61-67.
– Bollobás, Béla. “Random graphs.” Modern graph theory. Springer, New York, NY, 1998. 215-252.
– Watts, Duncan J., and Steven H. Strogatz. “Collective dynamics of ‘small-world’networks.” nature 393.6684 (1998): 440.
– Pastor-Satorras, Romualdo, and Alessandro Vespignani. “Epidemic spreading in scale-free networks.” Physical review letters 86.14 (2001): 3200.
– Granovetter, Mark S. “The strength of weak ties.” Social networks. 1977. 347-367.
– Faloutsos, Michalis, Petros Faloutsos, and Christos Faloutsos. “On power-law relationships of the internet topology.” ACM SIGCOMM computer communication review. Vol. 29. No. 4. ACM, 1999.
– Brea, Jorge, Javier Burroni, Martin Minnoni, and Carlos Sarraute. “Harnessing mobile phone social network topology to infer users demographic attributes.” In Proceedings of the 8th Workshop on Social Network Mining and Analysis, p. 1. ACM, 2014.
– Luo, Shaojun, Flaviano Morone, Carlos Sarraute, Matías Travizano, and Hernán A. Makse. “Inferring personal economic status from social network location.” Nature communications 8 (2017): 15227.
– Leo, Yannick, Eric Fleury, J. Ignacio Alvarez-Hamelin, Carlos Sarraute, and Márton Karsai. “Socioeconomic correlations and stratification in social-communication networks.” Journal of The Royal Society Interface 13, no. 125 (2016): 20160598.
– de Monasterio, Juan, Alejo Salles, Carolina Lang, Diego Weinberg, Martin Minnoni, Matias Travizano, and Carlos Sarraute. “Analyzing the spread of chagas disease with mobile phone data.” In Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2016 IEEE/ACM International Conference on, pp. 607-612. IEEE, 2016.
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