Netwerkanalyse

Network Analysis

Studiewijzer 2016/2017

Globale inhoud

Heel veel wetenschappelijk en ook practische problemen zijn te bekijken en te analyseren met de theorie van netwerken. Voorbeelden van netwerken zijn het internet, het GPS netwerk, FaceBook, Twitter, samenwerk-netwerken, netwerken tussen woorden, infectie netwerken, etc.

We bekijken de formele theorie achter netwerken en grafen; we bekijken hoe we belangrijke (centrale) spelers in een netwerk kunnen detecteren, hoe we clusters van spelers kunnen maken, hoe informatie zich door een netwerk verspreid, hoe het toch komt dat rijkdom en aandacht vaak zo oneerlijk verdeeld zijn, en nog veel meer.

Theoretische stof wordt steeds voorzien van concrete voorbeelden. Je toetst of je de stof beheerst door het maken van opdrachten. Met het Python netwerk analyse  pakket NetWorkX gaan we bestaande grote netwerken analyseren en visualiseren. De theoretische stof kunnen we zo direct toepassen op bestaande en zelf vergaarde data.

Het vak is geschikt voor informatiekundigen, als minor- of keuzevak voor studenten AI, Informatica, media en cultuur, communicatiewetenschappers en studenten uit de sociale wetenschap.

Studiemateriaal

Literatuur

• Maarten van Steen, 'Graph Theory and Complex Networks AN INTRODUCTION', gratis te verkrijgen via http://www.distributed-systems.net/gtcn/
• David Easley and Jon Kleinberg, 'Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World', gratis te verkrijgen via http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/

Software

• IPython Notebooks, bij voorkeur de Anaconda distributie

Leerdoelen

Na de cursus is de student in staat om:

• de centrale wiskundige theorie over netwerken en gerichte en ongerichte grafen te beschrijven, uit te leggen en toe te passen;
• de centrale theorie over sociale netwerken te beschrijven, uit te leggen en toe te passen;
• practische problemen uit de echte wereld te modelleren als netwerk probleem;
• netwerk gegevens te extraheren uit verzamelde data;
• geavanceerde netwerk analyse software te gebruiken om problemen op te lossen met behulp van de theorie en techniek van (sociale) netwerken.

Onderwijsvormen

• Hoorcollege
• Werkcollege
• Laptopcollege

4 uur hoorcollege, 2 uur werkcollege en 2 uur computer practicum per week.

Voor het werkcollege en computer practicum geldt een aanwezigheidsplicht van 90%.

Verdeling leeractiviteiten

Aanwezigheid

Aanwezigheidseisen opleiding (OER-B):

• Voor practica en werkgroepbijeenkomsten met opdrachten geldt een aanwezigheidsplicht.
• Wanneer studenten niet voldoen aan deze aanwezigheidsplicht kan het onderdeel niet met een voldoende worden afgerond.
  

Aanvullende eisen voor dit vak:

Toetsing

Opdrachten

Onderstaande opdrachten komen aan bod in deze cursus:

•    Naam opdracht 1 : beschrijving 2
•    Naam opdracht 2 : beschrijving 1
•    ....

Fraude en plagiaat

Dit vak hanteert de algemene 'Fraude- en plagiaatregeling' van de UvA. Hier wordt nauwkeurig op gecontroleerd. Bij verdenking van fraude of plagiaat wordt de examencommissie van de opleiding ingeschakeld. Zie de Fraude- en plagiaatregeling van de UvA: www.uva.nl/plagiaat

Weekplanning

Rooster

Aanvullende informatie

Alle informatie over dit vak staat op http://maartenmarx.nl/teaching/NetwerkAnalyse

Noodzakelijke voorkennis: Programmeren IK

Contactinformatie

Coördinator

• dr. Maarten Marx