| 1. Name des Moduls: |
Social Network Analysis |
| 1a. Module name (english): |
Social Network Analysis |
| 2. Fachgebiet / Verantwortlich: |
Prof. Dr. Julia Klier |
| 3. Inhalte des Moduls: |
- Modellierung von Netzwerken und theoretische Grundlagen
- Random Networks und Scale Free Networks
- Small-World-Phänomen
- Zentralität in Netzwerken
- Communities in Netzwerken
- Diffusion in Netzwerken |
| 4. Qualifikationsziele des Moduls / zu erwerbende Kompetenzen: |
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage:
- soziale Netzwerke zu modellieren und die notwendigen theoretischen Grundlagen zu kennen
- wesentliche Charakteristika (z.B. skalenfreie Netzwerke), Phänomene (z.B. Small-World-Phänomen) und soziale Netzwerke zu verstehen und diese zu erläutern
- verschiedene Methoden zur Identifizierung zentraler Mitglieder in sozialen Netzwerken zu beurteilen, anzuwenden und für reale Problemstellungen einzusetzen
- Modelle zur Diffusion in sozialen Netzwerken zu verstehen und praktische Einsatzmöglichkeiten aufzuzeigen und kritisch zu diskutieren
- (reale) Daten zu sozialen Netzwerken mithilfe von Methoden der Social Network Analysis (z.B. Zentralitätsmaße) zu analysieren (auch mithilfe von Software-Werkzeugen), die Ergebnisse zu interpretieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten. |
| 5. Teilnahmevoraussetzungen: |
| a) empfohlene Kenntnisse |
keine |
| b) verpflichtende Nachweise |
keine |
| 6. Verwendbarkeit des Moduls: |
MSc BWL (PO2021), FSG "Wirtschaftsinformatik"
MSc WInfo (PO2021), SPMG "Digital Business and Data Science" |
| 7. Angebotsturnus des Moduls: |
im Turnus Wintersemester |
| 8. Das Modul kann absolviert werden in: |
1 Semester |
| 9. Empfohlenes Fachsemester: |
|
| 10. ECTS |
6 |
| 11. Arbeitsaufwand des Moduls (Workload) / Anzahl Leistungspunkte: |
Gesamt in Stunden: 180 (6 ECTS*30 Stunden)
davon:
1. Präsenzzeit: 60 Std. (4 SWS)
2. Selbststudium (inkl. Prüfung): 120 Std. |