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Claudia CANALI

Professore Associato
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"

Insegnamento: Social networks

Informatica (D.M.270/04) (Offerta formativa 2020)

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire una presentazione delle caratteristiche principali, strutturali e dinamiche, dei tanti sistemi che ci circondano che sono modellabili attraverso strutture a grafo tipiche delle reti sociali; metodologie e tecniche matematico-algoritmiche per l'analisi di reti e strutture a grafo complesse; meccanismi e tool per la visualizzazione e la manipolazione di reti di grandi dimensioni.
Gli obiettivi formativi consistono nel mettere lo studente in condizioni di: sapere analizzare una rete (sociale) reale e comprenderne le caratteristiche principali; saper identificare i componenti ed i nodi più critici di una rete; saper valutare e selezionare gli strumenti più consoni in base alla specifica analisi da svolgere ed alla tipologia di rete in esame.

La presentazione degli argomenti del corso sarà affiancata dall'uso di strumenti (linguaggi di programmazione, librerie e tool) potenti e popolari per l'analisi, la gestione e la visualizzazione di reti di grandi dimensioni, quali: Python ed R con relative librerie; NetworkX; Gephi; Netlogo. Al termine del corso, gli studenti avranno modo di verificare le competenze acquisite tramite il progetto e l'implementazione di una applicazione tipo.

Prerequisiti

Conoscenze di linguaggi di programmazione e programmazione distribuita

Programma del corso

• Topologia, struttura e tipologie di reti complesse (random, small world, scale-free)
• Proprietà delle reti a livello globale e di singolo nodo, a livello strutturale e dinamico
• Teorie e metodi della Social Network Analysis (SNA)
• Concetto di comunità, tecniche di community detection, clustering e partizionamento
• Meccanismi e modelli di diffusione delle informazioni all'interno delle reti sociali
• Principali strumenti software per la visualizzazione e l'esplorazione del grafo delle reti sociali
• Reti multi-livello

Metodi didattici

• Didattica frontale (teoria, concetti, demo)
• Esercitazioni in aula (applicazione dei concetti appresi a casi di studio su dati reali)

Testi di riferimento

Dispense a cura del docente

Verifica dell'apprendimento

La verifica si svolgerà attraverso lo sviluppo di un progetto e una prova orale. Il progetto consisterà nell'analisi di un dataset proveniente da una rete esistente, in accordo con il docente, e nella produzione della relativa documentazione. La prova orale consisterà nella presentazione del progetto e in domande per la verifica della comprensione del programma svolto. In particolare, si verificherà la conoscenza dello studente circa le caratteristiche principali delle reti, le metodologie per identificarne i componenti più critici e gli algoritmi di identificazione di comunità e diffusione dell'informazione.

Risultati attesi

Conoscenza e comprensione
• Conoscenza dei principali modelli di reti complesse
• Comprensione delle principali proprietà delle reti
• Conoscenza dei modelli di diffusione delle informazioni e delle tecniche di clustering

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
• Capacità di modellare un sistema reale o artificiale complesso rappresentabile attraverso una rete e di determinarne le caratteristiche strutturali e comportamentali principali
• Capacità di sviluppare applicazioni per risolvere problematiche derivanti da diversi ambiti del mondo reale modellabili come reti / strutture a grafo

Autonomia di giudizio
• Capacità di valutare gli strumenti di analisi modellazione, e progettazione, più adatti ad ogni sistema tra le possibili alternative

Abilità comunicative
• Al termine dell’insegnamento lo studente è in grado di esporre i risultati delle proprie analisi in forma scritta (report sintetici, documentazione più approfondita) ed orale (discussione)

Capacità di apprendimento
Al termine dell’insegnamento, lo studente:
• Ha la capacità di valutare il proprio livello di preparazione in relazione allo stato dell'arte attuale
• Ha la capacità di individuare le specifiche lacune nella propria preparazione
• Ha la capacità di recuperare la documentazione necessaria dalle fonti appropriate
• Ha la capacità di assimilare il contenuto informativo presente in tale documentazione.