CODICE CORSO: I-WS27-OL LINGUA:

Analisi delle Reti Sociali

L’analisi delle reti sociali (social network analysis) è uno dei campi di ricerca in più rapida crescita nell’ambito delle scienze economiche, politiche, sociali e della sanità pubblica. Tale analisi si concentra sullo studio delle relazioni esistenti tra individui (o altre unità di analisi) come l’amicizia, la fiducia o le relazioni commerciali e finanziarie. L’obiettivo è di identificare e visualizzare la struttura delle reti di relazioni, nonché la loro importanza nell’influenzare la propensione degli individui ad adottare diversi tipi di comportamenti. Fino a poco tempo fa, i ricercatori che desideravano implementare questo tipo di analisi erano costretti a utilizzare software specialistici.

 

Questo corso invece offrirà un’introduzione, sia teorica sia applicata, all’analisi delle reti sociali utilizzando principalmente il pacchetto nwcommands scritto da Thomas Grund e ora disponibile per Stata. Esso include comandi per l’importazione, l’esportazione, il caricamento, il salvataggio, la gestione, la manipolazione, la sostituzione, la generazione, la visualizzazione e l’animazione delle reti di relazioni sociali. Il pacchetto include anche comandi per misurare le varie proprietà di una rete e dei suoi singoli nodi, per misurare la somiglianza di reti diverse, nonché tecniche statistiche avanzate per l’analisi di rete tra cui MR-QAP, modello Logit e distribuzione Power law. L’obiettivo è di guidare i partecipanti a un uso corretto e appropriato dei principali metodi statistici di analisi delle reti, fornendo loro una comprensione della potenziale applicabilità di questi metodi a diversi tipi di contesti sociali ed economici. Pertanto i metodi e strumenti saranno presentati con una forte finalità applicativa.

 

In comune con la filosofia dei corsi di formazione TStat, ogni singola sessione è composta sia da una componente teorica (in cui sono spiegate le tecniche e i principi che ne sono alla base), sia da un segmento applicato (hands-on), durante il quale i partecipanti hanno l’opportunità di implementare le tecniche, che utilizzano dati reali, sotto l’occhio vigile del tutor del corso. Le sessioni teoriche sono rafforzate da esempi di casi di studio in diversi campi, in cui il tutor del corso discute gli attuali problemi di ricerca, evidenziando potenziali insidie e i vantaggi delle singole tecniche. L’intuizione dietro la scelta e l’implementazione di una tecnica specifica è della massima importanza. In questo modo, i docenti dei corsi sono in grado di colmare il divario tra le metodologie teoriche astratte e le questioni pratiche che si incontrano quando si tratta di dati reali. Al termine, i partecipanti dovranno essere in grado di implementare autonomamente le teorie e le metodologie discusse durante il corso.

Il corso offre un’opportunità interdisciplinare per social scientists, matematici, informatici, economisti, etnologi, epidemiologi e politologi e consente di acquisire gli strumenti statistici necessari per analizzare i social network in Stata.

Dimestichezza nell’uso del PC e buona conoscenza del software Stata.

SESSIONE I: INTRODUZIONE ALLA SNA E INSTALLAZIONE DEI COMANDI

Definizione di rete e relazioni
Trattamento dei dati relazionali
Breve introduzione alla gestione delle variabili
Installazione di nwcommands
Finestre di dialogo di nwcommands

 

SESSIONE II: IMPOSTAZIONE DELLA RETE 

Impostare una rete: nwset
Osservare le reti: nwds
Rete osservata: nwcurrent
Richiamare e salvare le reti: nwuse, nwsave
Importare e esportare le reti: nwexport, nwimport
Eliminare e mantenere le reti: nwdrop, nwkeep, nwclear
Manipolazione di reti: nwtoedge, nwfromedge
Da reti two-mode a reti one-mode: datanet, nw2fromedge

 

SESSIONE III: METODI DI RAPPRESENTAZIONE GRAFICA  

Network visualization: nwplot, nwplotmatrix, nwplotjs
Animation of networks: nwmovie

 

SESSIONE IV: ESAMINARE LE RETI 

Riepiloga le reti: nwsummarize, nwtabulate
Diadi e triadi: nwdyad, nwtriads
Componenti principali e secondarie: nwcomponents

 

SESSIONE V: DENSITA’ DI RETE

Distance and paths: nwgeodesic, nwpath
Distance distribution
Shortest paths
Local and global bridges: nwbridge

 

SESSIONE VI: INDICI DI CENTRALITA’ E DI RAGGRUPPAMENTO 

Importanza delle misure di centralità
Degree centrality e distribuzione: nwdegree
Betweenness centrality: nwbetween
Katz centrality: nwkatz
Closeness centrality: nwcloseness
Clustering coefficient: nwclustering
Eigenvector centrality: nwevcent

 

SESSIONE VII: SIMULAZIONE DI RETI  

Random networks
Lattice networks
Small-world networks
Preferential attachment networks
Homophily networks
Comandi: nwrandom, nwlattice, nwsmall, nwpref, nwhomophily, nwdyadprob, nwring

 

SESSIONE VIII: TESTING

Correlation of networks: nwcorrelate
Permutation tests: nwpermute

 

SESSIONE IX: DISTRIBUZIONE POWER-LAW E MODELLI DI REGRESSIONE

Regressione logistica: logit
Distribuzione Power-Law e comparazione con altre distribuzioni
Multivariate QAP regression: nwqap

Al momento non sono inserite date 2022 per questo corso. L’offerta formativa è comunque in continua evoluzione; suggeriamo pertanto di contattare la segreteria organizzativa formazione@tstat.it per segnalare il vostro interesse ed essere ricontattati non appena sarà inserita una data in calendario.

 

CORSO ONLINE

Al momento non sono inserite date 2022 per questo corso. L’offerta formativa è comunque in continua evoluzione; suggeriamo pertanto di contattare la segreteria organizzativa formazione@tstat.it per segnalare il vostro interesse ed essere ricontattati non appena sarà inserita una data in calendario.