Syllabus
Poznámka: výuka NEBUDE probíhat každý týden, nýbrž cca jednou za dva týdny. Více informací vč. možnosti s změnit místo a čas konání se studenti dozví na úvodní hodině. Úvodní hodina proběhne ve středu 15. 3.1. opakování základů SNA, zejm. měr koheze sítě, představení softwaru, který bude v hodinách používán (především UCINET a balík R statnet); organizace kurzu2. blokové modelování klasické a generalizované, model jádro-periferie3. quadratic assignment procedure (QAP) regrese a korelace4. exponential random graph modely (ERGM), konfigurace5. stochastic actor-oriented modely (SAOM), dynamika sítí6. závěrečná hodina s prezentacemi
Annotation
Deskriptivní analýza sociálních sítí (SNA) umí dát výzkumníkovi celou řadu zajímavých a užitečných informací o studované síti, ať už se jedná o identifikaci ústředních uzlů, měření koheze celé sítě nebo její rozklad na podskupiny uzlů. Modelování sociálních sítí umožňuje jít za prostý popis a testovat hypotézy o struktuře dané sítě. Díky tomu lze třeba odlišit významné strukturní prvky od nahodilých, zredukovat složité sítě na jejich základ nebo vysvětlit, jak z vazeb mezi jednotlivými páry či trojicemi uzlů vzniká síť jako celek.
Kurz si klade za cíl seznámit studenty s nejpoužívanějšími modely pro sociální sítě, s jejich logikou, aplikací na různé typy dat a úloh a také se správnou interpretací výsledků. Ačkoliv jsou představené modely výpočetně i konceptuálně složité, zřetel bude brán především na jejich korektní užití a interpretaci. Absolvování úvodního kurzu k SNA či kurzů k vícerozměrným metodám je sice výhodou, nikoliv však podmínkou pro zapsání kurzu či jeho úspěšné absolvování.