Skip to Main Content (Press Enter)

Logo UNIBS
  • ×
  • Home
  • Persone
  • Strutture
  • Competenze
  • Pubblicazioni
  • Professioni
  • Corsi
  • Insegnamenti
  • Terza Missione

Competenze & Professionalità
Logo UNIBS

|

Competenze & Professionalità

unibs.it
  • ×
  • Home
  • Persone
  • Strutture
  • Competenze
  • Pubblicazioni
  • Professioni
  • Corsi
  • Insegnamenti
  • Terza Missione
  1. Insegnamenti

ECO0018 - SOCIAL NETWORK ANALYSIS LAB

insegnamento
Tipo Insegnamento:
Opzionale
Durata (ore):
30
CFU:
4
SSD:
SOCIOLOGIA DEI PROCESSI ECONOMICI E DEL LAVORO
Sede:
BRESCIA
Url:
Dettaglio Insegnamento:
Analytics and Data Science for Economics and Management/PERCORSO COMUNE Anno: 2
Anno:
2025
Course Catalogue:
https://permalink.unibs.it/suacds/afcc/2025?corso=...
  • Dati Generali
  • Syllabus
  • Corsi

Dati Generali

Periodo di attività

Secondo Quadrimestre (02/03/2026 - 09/06/2026)

Syllabus

Obiettivi Formativi

1) Conoscenza e comprensione
In primo luogo, il corso si propone di fornire, con un approccio prevalentemente interdisciplinare, un quadro concettuale che spieghi come la SNA possa affrontare questioni rilevanti nella ricerca sociale. In secondo luogo, le lezioni introdurranno al linguaggio tecnico di base della SNA. Terzo, il corso fornirà conoscenze sui principali progetti di ricerca archetipici basati sulla metodologia SNA. Quarto, le lezioni indicheranno come rendere operative le tecniche di dedicate alle variabili relazionali. Infine, verranno spiegati i principali meccanismi teorici alla base della formazione delle reti sociali, con particolare attenzione a: analisi delle reti organizzative (ONA), reti di conoscenza, reti di attività e reti di risorse.
2) Applicare conoscenza e comprensione
Ci si attende che gli studenti comprendano: come funzionano i principali software SNA (es. Gephi, NodeXL, Ucinet e Pnet); come utilizzare gli indici SNA più comuni; come impostare una ricerca empirica basata su SNA e come acquisire familiarità con le principali tecniche basate su procedure di mappatura cognitiva (orientate sia al confronto di mappe individuali sia alla costruzione di mappe collettive) e strumenti di teoria dei grafi per reti semantiche (anche in insiemi fuzzy e anche partendo da fonti testuali utilizzando software come WORDij o pacchetto R come Quanteda).
3) Formulare giudizi
Al termine del corso, ci si attende che gli studenti sviluppino una capacità analitica e autonoma di interpretare le questioni relative alla SNA, collegando argomenti interdisciplinari e fonti informative eterogenee.
4) Abilità comunicative
Ci si attende che gli studenti sviluppino capacità che permettano loro di comunicare efficacemente con i vari interlocutori, e confrontarsi sugli argomenti del corso con i colleghi, il docente e qualsiasi persona coinvolta nell'attività formativa. Fondamentale, in tal senso, sarà la capacità di applicare nozioni teoriche a contesti non familiari con una prospettiva interdisciplinare.
5) Capacità di apprendimento
Ci si attende che gli studenti sviluppino un metodo di studio efficace, che consenta loro di elaborare autonomamente questioni complesse e interdisciplinari.

Prerequisiti

Ci si aspetta che gli studenti abbiano familiarità con l'algebra di base; inoltre sarà richiesta una conoscenza di base dei principali strumenti di data analytics (es. Microsoft Excel o SPSS). Le competenze nella codifica/programmazione (ad esempio, R o Pyhton) potrebbero essere utili, ma non sono strettamente necessarie.

Metodi didattici

Le lezioni alterneranno momenti d'insegnamento tradizionale con la discussione di alcuni degli articoli più influenti in letteratura. Inoltre, una notevole quantità di tempo sarà dedicata all'analisi applicata.

Verifica Apprendimento

L'esame finale consisterà nella presentazione di un progetto centrato sull'applicazione di tecniche SNA.

Testi

Borgatti S., Everett M., and Johnson J. (2013). Analyzing Social Networks. SAGE or Scott J. (2012) Social Network Analysis, Third Edition: SAGE
Marin A., Wellman B. (2010), Social Network Analysis: An Introduction, in Handbook of Social Network Analysis. Edited by Peter Carrington and John Scott. London: Sage. (available at: http://mis.csit.sci.tsu.ac.th/siraya/wp-content/uploads/2015/09/1Social-Network-Analysis-An-Introduction-1.pdf)
Scott J. (2011), Social network analysis: developments, advances, and prospects, in SOCNET Vol.1, pp 21-26 (available at: http://dml.cs.byu.edu/~cgc/docs/atdm/Readings/SNA-Scott-Short.pdf)
Borgatti S., Mehra A., Brass D., Labianca G. (2009), Network Analysis in the Social Sciences, in Science 323, DOI: 10.1126/science.1165821 (available at: https://www.researchgate.net/profile/Stephen_Borgatti/publication/24004962_Network_Analysis_in_the_Social_Sciences/ links/09e4150b425f5a929a000000.pdf)
McLinden D. (2013). Concept maps as network data: Analysis of a concept map using the methods of social network analysis, in Evaluation and Program Planning, 36, 40-48.
Curşeu P.L., Schalk R., Schruijer S. (2010), The Use of Cognitive Mapping in Eliciting and Evaluating Group Cognitions, in Journal of Applied Social Psychology, 40(5), 1258 – 1291.


Contenuti

L'analisi delle reti sociali (SNA) è una metodologia di ricerca che si concentra sulla struttura delle relazioni tra attori (o entità sociali) come individui, organizzazioni e comunità. Le tecniche di SNA sono ampiamente utilizzate nelle scienze sociali, politiche e comportamentali, nonché in economia, finanza, geografia e ingegneria. Inoltre, negli ultimi decenni gli studi di SNA sono diventati ancora più centrali, a causa della crescita delle forme organizzative basate su paradigmi di rete e per l'aumento della connettività globale. Con queste premesse, il Laboratorio fornirà le basi della SNA sia dal punto di vista teorico che pratico.

Lingua Insegnamento

Inglese

Corsi

Corsi

Analytics and Data Science for Economics and Management 
Laurea Magistrale
Corso ad esaurimento
2 anni
No Results Found
  • Assistenza
  • Privacy
  • Utilizzo dei cookie
  • Note legali

Realizzato con VIVO | Designed by Cineca | 25.12.1.0