Syllabus
Čas a místo konání: pondělí 12:30 – 14:55, učebna č. 207, Celetná 20
Poznámka: výuka NEBUDE probíhat každý týden, nýbrž cca jednou za dva týdny. Úvodní hodina proběhne v pondělí 24. 2. 2020. 1. opakování základů SNA, zejm. měr koheze sítě, představení softwaru, který bude v hodinách používán; organizace kurzu 2. statistické modelování a síťové mechanismy 3. quadratic assignment procedure (QAP) regrese a korelace 4. exponential random graph modely (ERGM), konfigurace 5. autologistic actor-attribute modely (ALAAM) 6. stochastic actor-oriented modely (SAOM), dynamika sítí 7. závěrečná hodina s prezentacemi
Annotation
Descriptive social network analysis (SNA) can be a potent tool for analysing empirical networks by identifying their central nodes, characterizing their structures, or uncovering subgroups of nodes. Statistical modelling of social networks enables to go beyond plain description and test hypotheses about structure of a given network.
This allows to distinguish significant structural patterns from random ones, reduce complex networks to their constituting elements, or to explain the emergence a whole network from ties among individual nodes.