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

 

LETTURE CONSIGLIATE

Books and Special Issues

Grund, T. and Hedström, P. (forthcoming) Social Network Analysis Using Stata. College Station: Stata Press.
Helbing, D. and Grund, T. (2013) (eds.) Special Issue: Agent-Based Modeling and Techno-Social Systems. Advances in Complex Systems, Vol. 16, Issue 4 & 5.
Kron, T. and Grund, T. (2010) (eds.) Analytische Soziologie in der Diskussion. Wiesbaden: VS Verlag.

 

Journal Articles

Hyden, M., Gadd, D. and Grund, T. (2019) The Role of Narrative and Social Networks in Thwarting Violence and Sexual Abuse in Young People’s Live. British Journal of Social Work.
Tatum, T. and Grund, T. (2019) Accusation and Confession Discrepancies in Bullying: Dual-Perspective Networks and Individual-Level Attributes. Social Networks. online first
Grund, T. and Tatum, T. (2019) Some Friends Matter More than Others: BMI Clustering Among Adolescents in Four European Countries. Network Science, 7(12), 123-139.
Mueller, T., Grund, T. and Koskinen, J. (2018) Residential Segregation and ‘Ethnic Flight’ vs. ‘Ethnic Avoidance’ in Sweden . European Sociological Review, 34(3), 268-285.
Zinilli, A. and Cerulli, G. (2017) ‘datanet: a Stata routine for organising a dataset for network analysis purposes’, Int. J. Computational Economics and Econometrics, Vol. 7, No. 4, pp.454–462”.
Grund, T. and Morselli, C. (2017) Overlapping Crime: Stability and Specialization of Co-offending Relationships. Social Networks, 51, 14-22.
Grund, T. (2016) The Relational Value of Experience in Teams. Evidence from the English Premier League. American Behavioral Scientist, 60(10), 1260-1280.
Grund, T. and Densley, J. (2015) Ethnic Homophily and Triad Closure: Mapping Internal Gang Structure Using Exponential Random Graph Models. Journal of Contemporary Criminal Justice, 31(3), 354-370.
Block, P. and Grund, T. (2014) Multidimensional Similarities in Friendship Networks. Network Science, 2(2), 189-212.
Grund, T. (2014) Why Your Friends Are More Important And Special Than You Think. Sociological Science, 1, 128-140.
Grund, T., Waloszek, C, Helbing, D. (2013) How Natural Selection Can Create Both Self- and Other-Regarding Preferences, and Networked Minds. Scientifi c Reports, 2013, 3, Article number 1480.
Gallo, E., Grund, T. and Reade, J. J. (2013) Punishing the Foreigner. Implicit Discrimination in the Premier League Based on Oppositional Identity. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 65(1), 136-156.
Grund, T. (2012) Network Structure and Team Performance: The Case of English Premier League Soccer Teams. Social Networks, 34(4), 682-690.

Grund, T. and Densley, J. (2012) Ethnic Heterogeneity in the Activity and Structure of a Black Street Gang. European Journal of Criminology, 9,(3), 388-406.
Richardson, L. and Grund, T. (2012) Modeling the Impact of Supra-Structural Network Nodes: The Case of Anonymous Syringe Sharing and HIV among People who Inject Drugs. Social Science Research, 41(3), 624-636.
Yogev, T. and Grund, T. (2012) Structural Dynamics and the Market for Contemporary Art: The Case of International Art Fairs. Sociological Focus, 54(1), 23-40.
Kron, T. and Grund, T. (2009) Society as a Self-Organized Critical System. Cybernetics and Human Knowing , 2009, 16(1-2), 65-83.
Papastefanou, G. and Grund, T. (2004) EVSLabels 1.0. Ein Tool zur automatischen Erstellung von SPSS-Setups für Scientifi c Use Files der EVS 2003. ZUMANachrichten 2004, 55, November 2004, pp. 97-98.

Al momento non sono inserite date 2023 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

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.