Dieser Kurs soll buchstäblich eine "Wissenschaft" aus etwas machen, das im Zentrum der Gesellschaft steht: soziale Netzwerke. Der Mensch ist ein natürlicher Netzwerkwissenschaftler, denn wir berechnen ständig neue Netzwerkkonfigurationen, fast unbewusst, wenn wir über Freunde und Familie (die eine besondere Form sozialer Netzwerke sind), über Kollegen und organisatorische Beziehungen (andere, sich überschneidende Netzwerkstrukturen) nachdenken und darüber, wie wir heikle oder opportunistische Netzwerkkonfigurationen steuern, um unseren Schutz zu gewährleisten oder in unserer sozialen Stellung aufzusteigen (wobei die Gesellschaft selbst ein großes soziales Netzwerk ist). Solche Netzwerkstrukturen gab es zwar schon immer, aber die computergestützte Sozialwissenschaft hat dazu beigetragen, sie aufzudecken und systematischer zu untersuchen. Im ersten Teil des Kurses konzentrieren wir uns auf die Netzwerkstruktur. Dabei handelt es sich um statische Schnappschüsse von Netzwerken, die sehr komplex sein können und wichtige Aspekte sozialer Systeme offenbaren. In unserem praktischen Labor werden Sie auch selbst ein Netzwerk mit einer Software visualisieren und analysieren, was Ihnen helfen wird, die Komplexität zu verstehen, die soziale Netzwerke annehmen können. Im zweiten Teil des Kurses werden wir uns ansehen, wie sich Netzwerke im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Wir fragen uns, wie wir vorhersagen können, welche Art von Netzwerk sich bilden wird und ob und wie wir die Netzwerkdynamik beeinflussen können.
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Analyse sozialer Netzwerke
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Computergestützte Sozialwissenschaft
Dozent: Martin Hilbert
16.065 bereits angemeldet
Bei enthalten
(233 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Definieren Sie Netzwerke und entdecken Sie die Sprachen, die Netzwerke verwenden.
Analysieren Sie ein soziales Netzwerk durch Datenverarbeitung und Visualisierung eines Netzwerks.
Diskutieren Sie, welche Mechanismen Netzwerke erzeugen.
Untersuchen Sie die Analyse sozialer Netzwerke anhand von Fallstudien.
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5 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul werden Sie mit dem Konzept der Netzwerke vertraut gemacht. Sie werden in der Lage sein, Netzwerke zu definieren und zu erkennen, wie Daten in einem Netzwerk transformiert und analysiert werden. Sie werden diskutieren können, wie man Netzwerke formalisiert.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, die Struktur von Netzwerken zu erörtern und zu erklären, wie eine Person das Zentrum eines Netzwerks sein kann. Sie werden in der Lage sein, die verschiedenen Arten von Sprache, die Netzwerke verwenden, zu entdecken und die drei Arten von Netzwerkmessungen zu identifizieren.
Das ist alles enthalten
12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul beginnen Sie mit einer Laboraktivität zur Analyse sozialer Netzwerke. Sie werden in der Lage sein, Datenbanken zu durchsuchen und ein Netzwerk zu visualisieren. Sie werden in der Lage sein, ein soziales Netzwerk zu analysieren und auch andere soziale Netzwerkanalysen anhand von Fallstudien zu untersuchen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 peer review
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, die verschiedenen Arten von sozialen Netzwerken zu identifizieren. Sie werden erörtern können, welche Mechanismen diese verschiedenen Arten von Netzwerken hervorbringen und Sie werden erklären können, wie Netzwerke von statisch zu dynamisch werden.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul werden Sie in der Lage sein, theoretische Vorhersagen von Netzwerken zu untersuchen. Sie werden in der Lage sein, grundlegende mathematische Probleme zu berechnen und zu diskutieren, wie man Netzwerke effizienter und stabiler machen kann.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Emory University
University of Washington
University of Michigan
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 13. Mai 2022
Geprüft am 10. Apr. 2020
Geprüft am 5. Juli 2020
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Häufig gestellte Fragen
Dies sind einige Reflexionen von Studenten, die den Inhalt der Specialization on Computational Social Science durchgearbeitet haben:
"Sehr unterhaltsam und, was am wichtigsten ist, es hat mir außerordentlich wichtige Fähigkeiten vermittelt, um die Anforderungen meiner neuen Stelle in München zu erfüllen. Vielleicht interessiert es Sie, wie sich der Kurs auf das Gehalt auswirkt. In meinem Fall erhöhen die erworbenen Kenntnisse und Zertifizierungen das Jahresgehalt um weitere 20.000 Euro (also auf etwa 120.000 Euro pro Jahr)."
"Mein Gesamteindruck von diesem Kurs war: Ich kann es kaum erwarten, dies für andere Dinge zu nutzen!"
"Ich kann mir durchaus vorstellen, dass diese Tools in meinen zukünftigen Jobs oder auch als persönliche Reflexion eingesetzt werden könnten. Wenn Sie die Kommentare/Reaktionen, die Ihr Unternehmen auf Youtube, Twitter, Instagram usw. erhält, auswerten und analysieren, was sagt ihr Sprachgebrauch darüber aus, wie sie mit Ihrer Marke interagieren - oder was Ihre Marke in ihnen hervorruft?"
"Wow, das ist cool und macht Spaß. Auch wenn ich in naher Zukunft vielleicht keinen sozialwissenschaftlichen Beruf ergreifen werde, ist es doch schön, all diese Werkzeuge kennenzulernen, die die computergestützte Sozialwissenschaft bietet und die in allen möglichen Berufen und Studienrichtungen von Nutzen sind."
"Aus irgendeinem Grund hat mir das Web-Scraping besonders gut gefallen. Es fühlt sich sehr fortgeschritten an, obwohl es sehr einfach ist... Es scheint eine sehr schnelle und effiziente Art der Datenerfassung zu sein."
"Es hat mir Spaß gemacht, mit dem maschinellen Lernen herumzuspielen! ...Ich fand es auch erstaunlich, wie schnell es unsere Eingaben in Sekundenschnelle erfassen und lernen konnte. Ich frage mich, wie weit sich die Technologie in den nächsten Jahren noch entwickeln wird... Es ist beängstigend, aber faszinierend."
"Die Tatsache, dass diese Werkzeuge so leicht zu benutzen und zu erreichen sind, ist meiner Meinung nach unglaublich. Wir haben nicht nur Zugang zu ihnen, wie wir Zugang zu Dingen wie Facebook und Twitter haben, sondern sie sind KOSTENLOS."
"Der interessanteste Aspekt war die Tatsache, dass diese Tools alle kostenlos und online sind. In der Vergangenheit hatten nur Forscher an gut finanzierten Universitäten Zugang zu Programmen wie denen, die wir in allen unseren Labors verwenden. Aber jetzt kann sogar jemand ohne große technische Kenntnisse über komplexe Software diese Tools nutzen."
"Ich bin so überrascht, dass diese Tools durch einen einfachen Download für jedermann verfügbar sind, und noch mehr, dass sie sehr benutzerfreundlich und leicht zu erlernen sind. Ich plane, in Zukunft ein Unternehmen für Bekleidungslinien zu gründen, und ich denke, dass es für mich sehr hilfreich sein wird, so viele Online-Daten analysieren zu können."
"Als Studentin der Umweltpolitikanalyse und -planung war ich fasziniert zu erfahren, dass es einen gangbaren Weg gibt, die Umsetzung von Maßnahmen und deren Auswirkungen innerhalb kurzer Zeit mehrfach zu simulieren."
"UCCSS hat es mir ermöglicht, mehr Vertrauen in meine Fähigkeiten im Umgang mit dem Computer zu haben und Unternehmen wie Facebook oder Twitter besser zu verstehen. ...diese Werkzeuge sind wirklich mächtig, aber auch gefährlich... Sie ermöglichen es mächtigen Personen, Ideen zu manipulieren."
"Während des gesamten Kurses waren die Inhalte anspruchsvoll, aber als sie schließlich am Ende jedes Moduls in den Labors angewendet wurden, war es wirklich lohnend zu sehen, wie sich alles entwickelte. Es war sogar noch lohnender, wenn es auch noch Sinn machte! ... Ich bin wirklich froh, dass ich diesen Kurs belegt habe! Es war definitiv eine Herausforderung, aber ich bin froh, dass ich so viele Themen kennengelernt habe, von denen ich gar nicht wusste, dass sie überhaupt existieren."
"Es hat Spaß gemacht, die Ergebnisse des von mir erstellten Codes zu sehen. Ich hätte nie gedacht, dass ich so etwas einmal in meinem Leben machen würde. Die Ergebnisse zeigten mir auch, wie die Gesellschaft aussehen würde.... Die Analyse von sozialen Netzwerken und Web Scraping könnten die Werkzeuge sein, die ich in meinem zukünftigen Job verwende, da alle Praktika, die ich jetzt suche, mit sozialen Medien oder digitalen Medien zu tun haben."
"Mein Berufswunsch ist es, ein Experte für digitales Marketing zu werden. Diese Rechentools haben enorme Auswirkungen auf diesen Bereich."
"Ich fand es wirklich toll, dass ich in diesem Kurs praktisch lernen konnte und Erfahrungen mit Tools sammeln konnte, die in der realen Welt Anwendung finden und MINT und Sozialwissenschaften miteinander verbinden. Ich denke, dass viele dieser Tools weit über die Hausaufgaben hinaus nützlich sind."
"Der beste Kurs, den ich je belegt habe. Ich wünschte, es würden mehr Online-Kurse angeboten, die wie dieser strukturiert sind."
Diese Specialization on Computational Social Science ist das Ergebnis einer kollektiven Anstrengung mit Beiträgen von Professoren aus allen 10 Campus der University of California. Sie wird von Martin Hilbert von der UC Davis koordiniert und umfasst Vorträge von:
1) UC Berkeley:Joshua Blumenstock, Prof. iSchool;Stuart Russell, Professor für Computerwissenschaften und Ingenieurwesen.
2) UC Davis:Martin Hilbert, Prof., Dpt. of Communication &Seth Frey, Prof., Dpt. of Communication &Cynthia Gates, Direktorin des IRB.
3) UC Irvine:Lisa Pearl, Prof. Kognitionswissenschaften.
4) UC Los Angeles:PJ Lamberson, Assistenzprofessorin für Kommunikationswissenschaften.
5) UC Merced:Paul Smaldino, Prof. Kognitions- und Informationswissenschaften.
6) UC Riverside:Christian Shelton, Professor für Computerwissenschaften.
7) UC San Diego:James Fowler, Prof. Globale öffentliche Gesundheit und Politikwissenschaft.
8) UC San Francisco:Maria Glymour, Außerordentliche Professorin für Medizin, Sozialepidemiologie und Biostatistik.
9) UC Santa Barbara:René Weber, Prof. Abt. Kommunikation & Medien Neurowissenschaftliches Labor (mit Frederic Hopp).
10) UC Santa Cruz:Marilyn Walker, Prof. Informatik, Direktorin, Computational Media.
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