Descargar la presentación
La descarga está en progreso. Por favor, espere
1
Análisis de Redes Sociales: Currículo CORE Lab
Introducción
2
Alcance Educativo CORE Lab : Resumen
Resumen del Currículo Resumen Secciones y Metas Formato ORA & Otros Software Horario
3
Alcance Educativo CORE Lab : Resumen
Resumen del Currículo Resumen Secciones y Metas Formato ORA & Otros Software Horario
4
Resumen Enfoque: Asistir a los participantes en desarrollar rápidamente un entendimiento básico de la teoría y las técnicas del Análisis de Redes Sociales (SNA). Resumidamente, la aplicación de la SNA al problema de las "redes oscuras." Es decir, las redes dedicadas a actividades encubiertas e ilegales como el tráfico de drogas y las redes terroristas. Primer objetivo: Aplicar las habilidades recién adquiridas a los datos mundiales, pertinentes y reales. Segundo objetivo: Diseñar y explorar estrategias de intervención para interrumpir, desestabilizar y posiblemente destruir las redes oscuras una vez que han sido examinados.
5
Metas La primera semana introduce los términos, suposiciones y conceptos básicos de análisis de redes sociales, incluyendo el registro de datos, trabajar con un modo y dos modos de datos, la simplificación y la agregación de las redes, y trabajar con múltiples redes. La segunda semana se enfoca en cuatro diferente “familias” métricas de redes sociales: (1) la topografía de la red, (2) centralidad, poder y prestigio, (3) subgrupos cohesionados y (4) corretaje. La tercera y última semana expondrá temas más avanzados como el análisis de redes a través del tiempo y la fusión de datos geoespaciales y relacional. Los participantes serán retados a aplicar los métodos introducidos en el plan de estudios a los datos mundiales, pertinentes y reales, y las estrategias de la artesanía y las tácticas para interrumpir la red oscura de que se trate.
6
Formato Lecturas, discusiones y experiencia practica
Ya que el análisis de redes sociales es tanto una serie de técnicas y métodos igual que es un cuerpo de teoría, una gran parte del tiempo dedicado al estudio será en los laboratorios y ejercicios prácticos que involucran tanto a la práctica y los datos pertinentes con el fin de desarrollar habilidades básicas.
7
Software del Curso: ORA
ORA (Analizador de riesgo organizacional) es una herramienta de análisis de red que puede ser utilizado para localizar personas o grupos que son posibles riesgos. Enraizada en la teoría de redes, la psicología social, la investigación de operaciones, y la teoría de gestión, una serie de algoritmos han sido implementados en ORA que pueden encontrar a esas personas, los tipos de habilidades o conocimientos y tareas que son esenciales para una red desde una perspectiva de rendimiento y seguridad de la información. Capacidades graficas de dibujo en ORA no son tan robustos como Pajek o NetDraw, pero son adecuados para la mayoría de los propósitos. ORA es gratuito para uso no comercial en el siguiente link:
8
Software Adicional: UCINET y NetDraw
UCINET 6 es el más antiguo de los programas para explorar redes sociales e incluye el programa de dibujo de redes NetDraw. Funciona en computadoras Windows, no se ha configurado para Macintosh (aunque se pueden ejecutar en Virtual Box). No vamos a utilizar estos programas en el plan de estudios, pero usted puede pedir su propia copia de “Analytic Technologies” directamente desde su página web:
9
Software Adicional: Pajek
Pajek maneja redes muy grandes y es uno de los mejores programas de dibujo disponibles. Está disponible gratuitamente para uso no comercial en el link: Tampoco utilizaremos este programa en el plan de estudios. Tenga en cuenta, sin embargo, que una versión de Pajek se distribuye con cada ejemplar de UCINET comprado, pero rara vez es la versión más reciente. Por lo tanto, deben descargar Pajek directamente de la página web de Pajek si desea utilizar el programa.
10
Software del Curso: Comparación
UCINET/NetDraw: Probablemente el programa mas intuitivo que incluye incluye numerosos pará metros y algoritmos, pero no puede manejar grandes bases de datos. También no permite el análisis dinámico de las redes (por ejemplo, temporal.) Pajek: El menos intuitivo de los tres programas (aunque los estudiantes siempre salen mejor en esta parte del examen final.) Incluye métricas y algoritmos diseñados para profundizar, extraer y analizar las redes grandes. Puede manejar grandes redes y permite el análisis dinámico de las redes. ORA: Programa relativamente intuitivo e incluye numerosos parámetros y algoritmos (sin embargo, no tantos como UCINET.) Puede manejar grandes redes (no tan grande como Pajek), pero los más avanzados algoritmos de análisis dinámico de la red. También incluye un componente geoespacial.
11
Calendario Provisional
Semana I: Introducción Día 1: Introducción al Análisis de Redes Sociales (SNA) & ORA Día 2: Grabación y visualización de datos de redes sociales (de una y dos modo de datos) Día 3: Simplificando Redes Día 4: Apilamiento, Agregación y Extracción de las Redes Día 5: Primer ejercicio de Aplicación de SNA Semana II: Métricas Día 1: Topografía de Redes Día 2: Centralidad: Lo básico, el poder y prestigio Día 3: Subgrupos Cohesivos Día 4: Intermediarios y Puentes Día 5: Segundo ejercicio de Aplicación de SNA Semana III: Mas allá de lo básico y trabajar en equipo Día 1: Redes a través del tiempo Día 2: Fusión Geoespacial y Relacional de Datos Días 3-5: Tercer ejercicio de Aplicación de SNA
12
¿Preguntas? ¿Comentarios?
(1) Class Preparation: Preparation prior to class is essential. Please have the assignments, both readings and exercises, completed before the class begins so you will get the most out of your educational experience (this includes reading the syllabus). (2) Lectures: Lectures, when given, will not necessarily cover the reading material in depth, so if you have questions, raise them in class or send me an before class begins. I make the assumption that if no questions are raised, you have understood the reading material, and I can move on to other issues and topics. (3) Written Work: Please submit hard copies of your written work. Assignments are due before class begins on the dates indicated in the syllabus unless you have been granted an extension due to unforeseen circumstances. (4) Network data: Network data should be zipped together and ed to my account. Don’t forget that UCINET uses a double-file system. I won’t be able to open one without the other. (5) Arrive on Time: Since this is a lab course, please try to get to class early so you can log on and access your materials. Dealing with quirky software is bad enough, but trying to concentrate when people are charging to their seats, bumping into chairs, tripping and disconnecting network cables, makes people a little crazy. So, for everyone’s mental health and your good grades, please try to be in your seat at the start of class. (6) Sample Papers: I will place a binder outside of my office that contains, for the most part, well-written papers from previous iterations of the class. These are provided in order to give teams a sense as to the variety of ways that dark networks can be disrupted using social network analysis. (7) Lab/Paper Return File: Also outside of my office is a portable file container that I use to return papers and labs. Do not turn your assignments in here. Otherwise I may miss them. Hand assignments in to me in class or in the file slot on the wall outside my door. (8) PowerPoint Slides: I will upload all PowerPoint slides that I present in class to the Collaborative Learning Environment (CLE) website – (9) Optional Readings: I have included optional readings in the syllabus. These really are optional. They are for future use (perhaps for your theses) or for those who have the time and interest to explore topics beyond the required materials. Most will be uploaded to the Collaborative Learning Environment (CLE) website – Some (e.g., book chapters) will not because of copyright restrictions; however, students who are interested in reading them can either borrow the book from me or check it out of the library.
Presentaciones similares
© 2025 SlidePlayer.es Inc.
All rights reserved.