Онлайн-сообщества и сложные социальные системы

Магистратура 2020/2021

Статус: Курс по выбору (Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Санкт-Петербургская школа физико-математических и компьютерных наук

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Сироткин Александр Владимирович

Прогр. обучения: Анализ больших данных в бизнесе, экономике и обществе

Язык: русский

Кредиты: 8

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной 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.