Online Communities and Complex Social Network

2020/2021

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

8

ECTS credits

Delivered at:

Department of Informatics

Course type:

Elective course

When:

2 year, 1, 2 module

Instructors

Antipov, Mikhail

Sirotkin, Alexander

Программа дисциплины

Аннотация

Целью освоения дисциплины «Онлайн-сообщества и сложные социальные системы» является ознакомление студентов с ролью интернет-технологий во взаимодействии между людьми. По завершению дисциплины студент будет способен разбираться в социальной организации средств коммуникации и коллаборативной работы (Slack, Asana), сообществ (Stack Overflow), массовых онлайн игр. Также студент будет способен понимать связь между социальной теорией и проектированием онлайн-сообществ и уметь анализировать различные социальные системы, характерные для Интернет-технологий.

Цель освоения дисциплины

• Целью освоения дисциплины «Онлайн-сообщества и сложные социальные системы» является ознакомление студентов с ролью интернет-технологий во взаимодействии между людьми. По завершению дисциплины студент будет способен разбираться в социальной организации средств коммуникации и коллаборативной работы (Slack, Asana), сообществ (Stack Overflow), массовых онлайн игр. Также студент будет способен понимать связь между социальной теорией и проектированием онлайн-сообществ и уметь анализировать различные социальные системы, характерные для Интернет-технологий.

Планируемые результаты обучения

• Способен анализировать данные пользователе социальных медиа. Знает временные процессы в социальных медиа и традиционные временные модели. Способен анализировать контент; текст и неструктурированные данные.
• Владеет понятиями выстраивания лояльности в онлайн-сообществах; мотивации; репутационных систем. Знает эффективные политики, модерацию, самомодерацию. Знает модели адаптации.
• Владеет понятиями: социальные сети; социальный капитал; структурные дыры; центральности в сетях. Знает модели социального влияния; сетевые каскады. Владеет понятием асимметрии информации. Знает социальные алгоритмы.

Содержание учебной дисциплины

• Анализ данных в социальных медиа
• Онлайн-сообщества
• Социальные сети и сложные социальные системы

Элементы контроля

• Эссе
• Аудиторная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.3 * Аудиторная работа + 0.3 * Экзамен + 0.4 * Эссе

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Szabó, G., & Boykin, O. (2019). Social Media Data Mining and Analytics. Hoboken: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=1899346

Рекомендуемая дополнительная литература

• Wilensky, U., & Rand, W. (2015). An Introduction to Agent-Based Modeling : Modeling Natural, Social, and Engineered Complex Systems with NetLogo. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=976350