The "Social Network Analysis" course offers a comprehensive exploration of the intricate relationships within social networks, emphasizing the theoretical and practical applications of network analysis. Through engaging modules, learners will delve into advanced topics in graph theory, centrality measures, and statistical modeling, equipping them with the skills to analyze and interpret social structures effectively.
Social Network Analysis
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Social Network Analysis
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Ian McCulloh
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Learn to calculate and interpret key centrality measures to identify influential nodes in social networks.
Gain skills in applying statistical models to analyze relationships and dynamics within social networks.
Understand how foundational social theories inform network analysis and shape interpretations of social interactions.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Social Theory Application
- Catégorie : Network Construction
- Catégorie : Data Analysis in R
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Centrality Analysis
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
9 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
This course explores the intersection of social theories and statistical analysis within social networks, focusing on structural dependence and its implications. Students will engage in hypothesis testing of social forces using empirical data, and will learn to construct networks and model longitudinal behavior with tools such as 'statnet' and 'RSiena.' Key terminology and the hierarchy of social link formation will be emphasized, alongside practical calculations of fundamental graph and network measures like Density and Degree. Additionally, students will differentiate between various network types and centrality measures, equipping them with a comprehensive understanding of social network analysis.
Inclus
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In this module, you will explore advanced topics in graph theory and centrality measures as applied to social networks. You will learn to identify key influencers, measure network cohesion, and strategize interventions based on network structure and dynamics.
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In this module, you will explore Graph Theory and Centrality Measures, delving into the dynamics of social networks. You will also learn to distinguish between the six social forces and understand the hierarchical formation of social links. Discuss foundational social theories that underpin social network analysis, providing insights into how these theories shape organizational networks and societal interactions. This module equips you with essential knowledge to analyze and interpret the intricate relationships within social structures.
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In this module, you will explore Network Statistical Methods through a comprehensive study of structural dependence and its impact on statistical analysis. You will also learn to calculate link likelihoods manually and conduct hypothesis testing on social forces using empirical data. You will also gain practical skills in constructing Exponential Random Graph Models (ERGM) using ‘statnet’ in R and modeling longitudinal network behavior with Stochastic Actor Oriented Models (SAOM) using ‘RSiena’.
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Instructeur
Offert par
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