Programa da Escola de Redes

Módulo 1–09 de Julho — Introdução à análise de redes sociais

Objetivo: Familiarizar os participantes com os principais conceitos, métodos e medidas da análise de redes sociais além de apresentar o softwar GEPHI para análise e visualização de dados. Software: Gephi — Docente: Dalton Martins; horário 08:30 as 13:30

Módulo 2–10 de Julho — ARS aplicada às Mídias Sociais

Objetivo: Capacitar os participantes na análise de dados proveniente de mídias sociais como facebook e twitter por exemplo. Software: Gephi — Docente: Inês Amaral; horário 08:30 as 13:30

Módulo 3–11 de Julho — Redes de Colaboração Científica

Objetivo: Capacitar os participantes na aplicação dos métodos de ARS com foco nas Redes de colaboração científica com dados de bases internacionais e brasileiras. Software: e-Lattes, R, Gephi e VosViewer -Docente: Ricardo Sampaio; horário 08:30 as 13:30

Valores do Curso e Inscrição

O curso agora é gratuito. A inscrição tem vagas limitadas e a confirmação será realizada com base na análise do currículo e data de inscrição.

Preencha o formulário abaixo ou no próprio site: link

Mudanças para a Escola de Redes was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Coordenadores da Escola Luso-Brasileira de Redes versão 2018

Ricardo Barros Sampaio

(Contato da Escola de Redes — Brasil) rbsam@unb.br ou rsampaio.br@gmail.com

Doutor em Ciência da Informação — UnB (2011–2015), e sanduíche no Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), Université Paul Sabatier — França (2013–2014). Mestre em Administração de Empresas pela Bond University — Austrália (2003). Projetos de pesquisa com foco na aplicação dos métodos de Análise de Redes na área de Ciência, Tecnologia e Sociedade. Tratamento de grandes bases de dados e utilização de ferramenta estatística de linguagem de programação descritiva R. Pesquisador do Núcleo de Redes e Colaboratório de Ciência Tecnologia Sociedade da Fiocruz Brasília; Professor e Pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade de Brasília. Coordenador do Grupo de Pesquisa Inteligência Cooperativa em Redes Sociais Complexas, registrado no CNPq — http://lattes.cnpq.br/3477515781752110

Marta Varanda

(Contato da Escola de Redes — Portugal) marta@iseg.ulisboa.pt

Marta Pedro Varanda é socióloga. Licenciada pela Eastern Michigan University (1989), Mestre pela University of South Carolina (1991) e Doutora pela Université des Sciences et Technologies de Lille -Lille 1(2003) .è Professora auxiliar do ISEG/Universidade de LIsboa desde Jan 2014 e investigadora do CSG/SOCIUS (http://pascal.iseg.utl.pt/~socius/home.html ) Anteriormente (desde Julho de 2009) exerceu funções de Investigadora Auxiliar no ICS/UL, onde foi contratada ao abrigo do Programa Compromisso com a Ciência. Tem dinamizado diversos eventos na área de Análise de Redes Sociais com objetivo de desenvolver esta perspectiva teórico-metodológica no mundo lusófono. É membro do Corpo Editorial da Revista REDES (Revista Hispana para el Análisis de Redes Sociales) — http://revista-redes.rediris.es/ — e coordenadora da seção de língua portuguesa. Coordenou o projecto Análise de Redes Sociais no Mundo Lusófono, que visa mapear o sistema de interdependências os analistas de redes de língua portuguesa e esboçar hipóteses explicativas dos fatores inibidores e motivadores do desenvolvimento desta perspetiva teórico-metodológica. — http://lattes.cnpq.br/1574612914044352

Professores da Escola Luso-Brasileira de Redes — 2018 (ordem alfabética)

Charles Kirschbaum

Mestre em Ciência Política pela Universidade de São Paulo (2005) e doutor em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas — SP (2006). Pós-doutorado no CEM-Cebrap em sociologia da cultura (2010), e em Columbia University em sociologia econômica (2011). Professor assistente tempo integral — Insper Instituto de Ensino e Pesquisa e pesquisador associado do CEM-Cebrap. líder de tema “Abordagem Institucional nos Estudos Organizacionais” na divisão de EOR da EnAnpad. Desempenha atualmente o papel de líder de tema “Abordagens Relacionais às Organizações” no Semead. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Teoria Organizacional, atuando principalmente nos seguintes temas: teoria organizacional, institucionalismo sociológico, análise de redes sociais, campo organizacional e estratégia empresarial. http://lattes.cnpq.br/7245862293227645

Dalton Lopes Martins

Professor no curso de Biblioteconomia da Faculdade de Ciência da Informação (FCI) na Universidade de Brasília (UnB) e no Programa de Pós-graduação em Comunicação PPGCOM (Mestrado) da Faculdade de Informação e Comunicação da Universidade Federal de Goiás. Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2002) e mestrado em Engenharia da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2004). Doutor em Ciências da Informação pela ECA-USP (2009–2012), trabalhando com o tema de mapeamento, análise estrutural e dinâmica de Redes Sociais em ambientes digitais distribuídos. Tem experiências nas áreas de inclusão e cultura digital, análise de redes sociais, estudos métricos, organização e representação da informação e aprendizagem de máquina. Tem trabalhado atualmente em pesquisas na interface das áreas de Comunicação e Informação, focando nos fatores e nas condições que favorecem a formação de coletivos inteligentes e pesquisas com aplicações de Ciência de Dados (aprendizagem de máquina e mineração de dados) em problemas envolvendo políticas públicas, mídia e participação social. Coordena o projeto de pesquisa Tainacan — software livre para a construção social de repositórios digitais — parceria com o Ministério da Cultura e Instituto Brasileiro de Museus. http://lattes.cnpq.br/3774617443225038

Inês Amaral

Doutorada em Ciências da Comunicação — especialização Media Interativos (2012), pela Universidade do Minho, com financiamento da Fundação para a Ciência e Tecnologia. Possui graduação em Comunicação Social (2002) e mestrado em Ciências da Comunicação — especialização em Informação e Jornalismo (2007) pela Universidade do Minho. É pós-graduada em Multimédia, Webdesign e Desenvolvimento (2004) pela Universidade Portucalense. Inês Amaral é Professora Auxiliar no Instituto Superior Miguel Torga, onde é vice-presidente do Conselho Científico e coordenadora científica da Licenciatura em Multimédia. Ensina na área da Comunicação Digital. Tem desenvolvido trabalho de investigação sobre sociabilidades na redes sociais digitais, literacia digital, tecnologias e envelhecimento ativo, consumos mediáticos na era digital. Trabalha com Análise de Redes Sociais e Media Sociais. É membro da IAMCR, ECREA, INSNA, COST e SOPCOM. Atualmente integra três ações do COST: IS1402 — Ageism from a Multi-National, Interdisciplinary Perspective; CA15122 Reducing Old-Age Social Exclusion: Collaborations in Research and Policy (enquanto MC Substitute); IS1401ELN Strengthening Europeans’ capabilities by establishing the European literacy network. É co-fundadora da Associação Portuguesa de Formação e Ensino a Distância. Integra a equipa de investigação do Observatório do Ciberjornalismo. http://www.degois.pt/visualizador/curriculum.jsp?key=2537238587233433

Jorge Henrique Cabral Fernandes

Doutor (2000) e Mestre (1992) em Ciência da Computação pela UFPE. Especialista em Engenharia de Sistemas (1988) e graduado em Ciências Biológicas (1986) pela UFRN. É docente do Departamento de Ciência da Computação (CIC) do Instituto de Ciências Exatas, da Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCINF) da Faculdade de Ciência da Informação e da Pós-graduação em Computação Aplicada (PPCA) do Instituto de Ciências Exatas, na UnB. Atua em estratégia, gestão, planejamento e educação em tecnologia e segurança da informação, segurança e defesa cibernéticas. Emprega métodos e técnicas da gestão, engenharia de software, programação e comunicação entre computadores, da engenharia de sistemas, da análise de redes sociais, da educação e dos estudos sobre o futuro. Foi também diretor do Centro de Informática da UnB, presidente do Conselho de Informática da UnB, pesquisador do Núcleo de Estudos Prospectivos do Centro de Estudos Estratégicos do Estado Maior do Exército. Coordenador do Grupo de Pesquisa Inteligência Cooperativa em Redes Sociais Complexas, registrado no CNPq. http://lattes.cnpq.br/7151669913805328

Ementas da Escola Luso-Brasileira de Redes

Módulo 1: Introdução à análise de redes sociais

Docente: Dalton Lopes Martins Data: 09 de julho de 2018

Descrição

- A temática do curso está voltada para a área das ciências sociais e sociais aplicadas e a relação existente entre grupos sociais em seus diferentes contextos; Serão abordados os conceitos introdutórios sobre a Ciência de Redes e a aplicação de metodologias de Análise de Redes Sociais e seus principais interlocutores e pesquisadores; O curso tem o objetivo prático de apresentar ferramentas de apoio a análise de redes além de realizar atividades práticas de para análise de redes sociais.

Carga horária : 8 (oito) horas distribuídas ao longo de 1 (um) dia de aula teórica e prática.

Objetivo

i) Familiarizar os participantes com os principais conceitos, métodos e medidas da análise de redes sociais. ii) Avaliar diferentes ferramentas existentes para o auxílio no trabalho com redes e dar maior ênfase no software livre Gephi; iii) Analisar e diferenciar tipos de redes (biológicas, tecnológicas, de conhecimento e sociais) além das estruturas de redes (aleatórias, complexas, mundo pequeno, livres de escala, centro periferia); iv) Aplicar algumas métricas de nó e de rede disponíveis (centralidade de grau, betweenness e closeness, densidade, coesão e cliques); v) Realizar atividades práticas de análise de redes já previamente preparadas para análise.

Benefícios

Ao término deste módulo, o participante estará apto a: i)Conhecer os principais conceitos de Análise de Redes Sociais; ii)Conhecer os princípios da ferramenta Gephi para estudo de redes; iii)Aplicar os conceitos e ferramentas utilizadas no curso para obter e disponibilizar informação sobre grupos sociais.

Pré-requisito

Interesse no tema de redes sociais

Descrição da Ementa

Bloco 1 — Introdução a Análise de Redes Sociais; 1.1 Histórico da Análise de Redes Sociais; 1.2 Tipos de redes (biológicas, tecnológicas, conhecimento, sociais); 1.3 Áreas de aplicação da Análise de Redes; 1.4 Principais autores — 2 horas

Bloco 2 — Fundamentos da Análise de Redes Sociais; 2.1 Definições de redes e seus elementos; 2.2 Medidas de Rede; 2.3 Método Exploratório de Análise de Redes e Dados; 2.4 Estrutura das redes (aleatórias, complexas, mundo pequeno, livres de escala, centro periferia) — 2 horas

Bloco 3 — Análise Descritiva e Visualização de Dados de Rede; 3.1 Apresentação geral de ferramentas utilizadas: UCINET, NetDraw e GEPHI; 3.2 Aplicação de Conceitos; 3.3 Caracterização da rede; 3.4 Inspeção visual e análise; 3.5 Visualização e análise da rede Visualização e análise da rede — 4 horas

Bibliografia básica

Barabási, Albert-Laszlo. 2003. Linked: How Everything Is Connected to Everything Else and What It Means. Plume.

Barabási, Albert-László, e Réka Albert. 1999. “Emergence of Scaling in Random Networks”. Science 286 (5439): 509–12. doi:10.1126/science.286.5439.509.

Bastian, Mathieu, Sebastien Heymann, e Mathieu Jacomy. 2009. “Gephi: An Open Source Software for Exploring and Manipulating Networks”. In Third International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/09/paper/view/154.

Erdös, P., e A. Rényi. 1959. “On random graphs”. Publicationes Mathematicae 6: 290–97.

Granovetter, Mark S. 1973. “The Strength of Weak Ties”. American Journal of Sociology 78 (6): 1360–80. doi:10.2307/2776392.

Newman, M. E. J. 2001. “The structure of scientific collaboration networks”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 98 (2): 404–9.

Newman, Mark. 2010. Networks: An Introduction. 1o ed. Oxford University Press, USA.

Wasserman, Stanley, e Katherine Faust. 1994. Social Network Analysis: Methods and Applications. 1o ed. Cambridge University Press.

Watts, Duncan J., e Steven H. Strogatz. 1998. “Collective dynamics of `small-world’ networks”. Nature 393 (junho): 440–42. doi:10.1038/30918.

Módulo 2: ARS Aplicada às mídias sociais

Docente: Inês de Oliveira Castilho e Albuquerque Amaral — Data: 10 de julho de 2018

Descrição

A Análise de Redes Sociais (ARS) é uma metodologia útil para o estudo de estruturas que se materializam nos mídia sociais como redes sociais online. O que estudar através da ARS aplicada aos media sociais? Analisar padrões em relações e interações, seguir caminhos de informação, testar hipóteses sobre comportamento online e sistemas de comunicação mediada por computador, identificar diferentes tipos de atores na rede ou atores-chave, reconhecer padrões em comunidades online, promover a coesão social e o crescimento de uma comunidade, detectar padrões, regularidades e dinâmicas de estruturas sociais. Através do recurso à ARS é possível a análise de dinâmicas relacionais como redes sociais online, redes de ligações, redes de conteúdos, redes de conversação, redes de interação, comunidades online, capital social em redes online, estudos comportamentais online (consumo, relacionamento, influência), fluxos de informação online, redes móveis.

Carga horária: 8 (oito ) horas distribuídas ao longo de 1 (um) dia de aula teórica e prática.

Objetivo

Análise de dinâmicas relacionais em mídia sociais, para projetar e desenvolver análises sistemáticas de redes digitais.

Benefícios

Ao término do módulo, o participante terá adquirido conhecimentos sobre: i)Desenhar projetos de Análise de Redes Sociais em mídia digitais; ii)Análises sistemáticas de redes em mídia digitais; iii)Utilizar crawlers para recolher dados de mídia sociais; iv)Ambiente de trabalho do Gephi; v)Importar dados para o Gephi; vi) Principais formatos e modos de entrada para dados estruturais e de atributos; vii) Trabalhar com métricas de análise de redes e filtros no Gephi; viii)Aspectos básicos da visualização de redes no Gephi; ix)Principais formatos de saída para a exportação de redes.

Pré-requisito

Conhecimento básico de Excel; Não é necessário conhecimento prévio do software Gephi.

Descrição da Ementa

Bloco 1 — Introdução; 1.1) Conceitos e métodos da Análise de Redes Sociais no estudo de estruturas e redes em mídia sociais; 1.2) Métodos digitais complementares à Análise de Redes Sociais no estudo de redes em mídia sociais; 1.3) Desenhar projetos de investigação de Análise de Redes Sociais no estudo de redes e padrões em mídia sociais; 1.4) Estudos de caso: exemplos no Facebook e Twitter de redes de conversação (page likes networks, hashtag networks, threaded networks)- 2 horas

Bloco 2 — Demo prática 1: recolha de dados de mídia sociais; 2.1)Utilizar crawlers para recolher dados de mídia sociais; 2.2) Trabalhar os dados com Excel — 1 hora

Bloco 3— Demo prática 2: importação de dados para o Gephi; 3.1)Importar os dados recolhidos para o Gephi; 3.2) Formatos de entrada e saída — 1 hora

Bloco 4— Demo prática 3: como analisar dados no Gephi; 4.1)Tipos de redes; 4.2) Métricas de análise; 4.3) Trabalhar com filtros — 1 hora

Bloco 5— Demo prática 4: 5.1)Visualização de dados no Gephi; 5.2) Explorar ferramentas de visualização de dados; 5.3)Visualização das redes por propriedades; 5.3) Formatos de arquivo para exportação — 1 hora

Bloco 6 — Participantes exploram conjuntos de dados individualmente e fazem pequena apresentação de resultados no final — 2 horas

Referências

Web:

- Gephi, The graph visualization platform: www.gephi.org

- Gephi Quick Start Tutorial: www.gephi.org/users/quick-start

- Gephi Visualization Tutorial: www.gephi.org/users/tutorial-visualization

- Gephi Layouts Tutorial: www.gephi.org/users/tutorial-layouts

Ackland, R. (2013). Web social science: Concepts, data and tools for social scientists in the digital age. CA: Sage Publications.

Amaral, I. (2016). Redes Sociais na Internet: Sociabilidades Emergentes. LabcomIFP: Covilhã. Online: http://www.labcom-ifp.ubi.pt/livro/286

Bastian, M., Heymann, S., & Jacomy, M. (2009). Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks. ICWSM, 8, 361–362.

Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Johnson, J. C. (2018). Analyzing social networks. Sage.

Cherven, K. (2013). Network Graph Analysis and Visualization with Gephi. Packt Publishing Ltd.

Fuchs, C. (2013). Social media: A critical introduction. CA: Sage Publications.

Kozinets, R. (2010). Netnography. Doing Ethnographic Research Online. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Prell, C. (2012). Social Network Analysis: history, theory and methodology. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Módulo 3: Redes de Afiliação

Docente: Charles Kirschbaum — Data: 11 de julho de 2018

Descrição

- A temática do curso está voltada para a área das ciências sociais e sociais aplicadas e a relação existente entre grupos sociais em seus diferentes contextos; Serão abordados conceitos e abordagens relacionados à análise de redes de afiliação (bi-modal), como por exemplo: participação de indivíduos em conselhos de administração (Board Interlock), votos no congresso, redes de co-autoria, “likes” em postagens no FB; O curso tem o objetivo prático de apresentar ferramentas e realizar atividades práticas de para análise de redes sociais.

Carga horária: 8(dezesseis) horas distribuídas ao longo de 1 dia de aula teórica e prática.

Objetivo

i) Familiarizar os participantes com redes de afiliação (2-mode); ii) Discutir os princípios sociológicos que guiam a interpretação deste tipo de rede; iii) Conhecer algumas ferramentas de análise de redes de afiliação

Benefícios

Ao término deste módulo, o participante estará apto a: i) Conhecer os principais conceitos de Redes de Afiliação; ii)Entender alguns desafios no tratamento de redes de afiliação; iii)Aplicar algumas ferramentas de análise de redes de afiliação.

Pré-requisito

· Introdução à análise de redes sociais; Instalação do software Ucinet

Descrição da Ementa

Bloco 1 — Introdução a Análise de Redes Sociais; 1.1 Dualidade de pessoas e grupos; 1.2 Tipos de redes de afiliação (2-mode); 1.3 Discussão sobre formas de projeção de 2-mode para 1-mode; 1.4 Aplicação prática — 2 horas

Bloco 2 — De “eventos relacionais” a “estados relacionais”; 2.1 Discussão sobre “eventos relacionais” e “estados relacionais”; 2.2 LR-QAP; 2.3 Aplicação prática — 2 horas

Bloco 3 — Centralidade em redes de afiliação; 3.1 Revisão das principais centralidades; 3.2 Aplicação prática — 2 horas

Bloco 4 — Identitificação de Centro e Periferia; 4.1 Revisão do conceito de “Centro e Periferia”; 4.2 Discussão de “Centro e Periferia” em redes de afiliação; 4.3 Aplicação prática — 2 horas

Bibliografia básica

Breiger, R. L. (1974). The Duality of Persons and Groups. Social Forces, 53, 181–190.

Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Johnson, J. C. (2013). Analyzing social networks. Los Angeles, Calif.: Sage. (capítulo 1 e 13)

Módulo 4: Modelos Probabilísticos para Dados em Rede

Docente: Jorge Henrique Cabral Fernandes — Data: 12 de julho de 2017

Descrição

Os modelos p* foram desenvolvidos para dar conta de dados que assumem interdependência das observações. Ora, os modelos econométricos clássicos (regressão linear, regressão logística, etc.) assumem independência das observações e portanto não devem ser aplicados a dados relacionais. Em outras palavras, se A conhece C, a existência de um laço entre B e C altera a probabilidade de existência de um laço entre B e A11 Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American journal of sociology, 1360–1380.

Carga horária: 12 (doze) horas distribuídas ao longo de 2 (dois) dias de aula teórica e prática.

Objetivo

O curso visa iniciar os alunos na lógica inferencial e condicional dos dados em rede. A introdução de modelos probabilísticos tem sido um grande avanço na história da sociometria, pois permite testar os mecanismos de geração endógena e exógena de estruturas relacionais.

Benefícios

Ao término do módulo, o participante terá adquirido conhecimentos sobre: i) Passagem do ponto de vista determinístico para o probabilístico; ii) O que significam modelos em ciência; iii)Distribuição de Bernoulli; iv) Testes QAP — Correlação e Regressão linear; v) Modelos condicionais P1; vi) Modelos P — Estrela.

Pré-requisito

Conhecimento básico sobre análise de redes sociais; Não é necessário conhecimento prévio do software

Descrição da Ementa

Bloco 1 — Modelos no Nível Diâdico; 1.1) Passagem do ponto de vista determinístico para o probabilístico; 1.2) O que significam modelos em ciência; 1.3) Distribuição de Bernoulli; 1.4) Testes QAP — Correlação e Regressão linear; 1.5) Modelos condicionais P1; Software: Ucinet 6.0 — 4 horas

Bloco 2 — Modelos no Nível Triâdico; 2.1) O censo das triâdes; 2.2) Isomorfismos triâdicos; 2.3) Probabilidade markoviana; 2.4) A rede como processo endógeno; 2.5) Parâmetros e ajuste dos modelos — Software: Ucinet 6.0 e P-Net — 4 horas

Bloco 3 — Modelos no Nível Suprariâdico; 3.1) Isomorfismos supratriâdicos; 3.2) Probabilidade semicondicional; 3.3) A rede como processo exógeno; 3.4) Modelos com atributos dicotômicos e contínuos; 3.5) Parâmetros e ajuste dos modelos — Software: P-Net — 4 horas

Bibliografia básica

· Wasserman, Stanley; Faust, Katherine. Social Network Analysis. Cambridge University Press. 2009.

· Dean Lusher, Johan Koskinen, Garry Robins Eds. Exponential Random Graph Models for Social Networks. Theory, methods, and applications. Cambridge University Press 2013.

*É recomendável, ainda que não estritamente necessário, que o participante tenha um domínio básico em estatística inferencial.

Módulo 5: Análise de Redes com lingruagem de programação R

Docente: Ricardo Barros Sampaio — Data: 13 de julho de 2017

Descrição

Estudo sobre a Análise de Redes com pacotes para análise de dados científicos e de redes em ambiente de programação R, RStudio e Shiny; A temática do curso está voltada para a área das ciências sociais aplicadas com a utilização dos conceitos de Análise de Redes Complexas no universo da cientometria e outras bases de dados estruturadas; O módulo busca desenvolver competências para o estudo e análise das relações estabelecidas entre indivíduos e grupos sociais, com foco na ciência e suas redes de colaboração científica; Serão abordados os conceitos sobre a Ciência de Redes e a aplicação de metodologias de Análise de Redes Complexas com a utilização de pacotes de rede da linguagem R como igraph, sna e outros; As atividades serão desenvolvidas dentro do ambiente da linguagem R, RStudio e Shiny e para isso serão trabalhadas competências para o seu uso de forma introdutória

Carga horária: 12 (doze) horas distribuídas ao longo de 1 dia de aula teórica e prática.

Objetivo

i) Realizar pesquisas em bases de dados científicas; ii) Avaliar e conhecer diferentes ferramentas e pacotes de software existentes relacionados a Linguagem R para o auxílio no trabalho com redes; iii) Realizar atividades práticas de levantamento, tratamento e análise de dados científicos com uso da metodologia de análise de redes; iv) Estudar o ambiente de programação R, RStudio e Shiny para o uso de forma adequada dos pacotes de análise de redes; v) Descrever o processo de análise de redes e dados, desde o levantamento até a análise e apresentação dos resultados

Benefícios

Ao término do módulo, o participante terá adquirido conhecimentos sobre: i) Realizar pesquisas em bases de dados estruturados de forma a atender sua necessidade informacional; ii) Utilizar o ambiente de desenvolvimento RStudio e Shiny para tratamento e análise de dados em Rede; iii) Conhecer e utilizar corretamente pacotes e ferramentas para apoio à análise de redes; iv) Desenvolver projetos de pesquisa sobre análise de dados

Pré-requisito

Conhecimento básico sobre análise de redes sociais; Conhecimento básico sobre lógica de programação ou sistemas informacionais

Descrição da Ementa

Bloco 1 — Introdução a Linguagem R de programação; 1.1) Linguagem R e Ambiente RStudio; 1.2) Conceitos básicos de R e seus objetos; 1.3) Upload e avaliação de dados em R; 1.4) Instalação e uso de pacotes em R — 2 horas

Bloco 2 — Busca e Tratamento de dados de rede; 2.1) Busca de dados em Bases Científicas; 2.2) Tratamento dos dados no pacote R; 2.3) Criando redes; 2.4) Trabalhando com atributos de nós, linhas e redes — 2 horas

Bloco 3 — Análise Descritiva e Visualização de Dados de Rede; 3.1) Análise descritiva das características de grafos de rede; 3.2) Características de nós e linhas; 3.3) Caracterizando coesão da rede; 3.4) Visualização de dados de rede; 3.5) Elementos de visualização de grafos; 3.6) Distribuição de grafos; 3.7) Exportação da rede e uso em outras ferramentas — 4 horas

Bibliografia básica

Venables, W. N, D. M Smith, e R Development Core Team. 2009. An Introduction to R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics, Version 2.9.0. Bristol, England? Network Theory.

NEWMAN, M. E. J. The structure of scientific collaboration networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 98 (2), p. 404–409, 2001.

WATTS, D. J.; STROGATZ, S. H. Collective dynamics of “small-world” networks. Nature, 393, p. 440–442, jun. 1998. doi:10.1038/30918.

BARABÁSI, Albert-László; RÉKA, Albert. Emergence of scaling in random networks. Science 286 (5439), p. 509–512, doi:10.1126/science.286.5439.509, out.-1999.

Professores e Programa da Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Estão abertas as inscrições para a 2ª Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais — Edição Brasileira, a realizar-se na Faculdade de Ciência da Informação, Campus da UnB em Brasília, no período de 09 a 14 de julho de 2018.

A 2ª Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais é composta por cursos intensivos, organizados em 5 módulos e mais 1 dia para atividades práticas relacionadas aos temas de interesse dos alunos. Ao longo desses 6 dias serão abordados questões teóricas e práticas sobre o método de Análise de Redes Sociais. O curso destina-se a estudantes de graduação, pós-graduação, pesquisadores, docentes universitários, quadros de empresas e da administração pública interessados em aprender e aplicar métodos, técnicas e ferramentas da Análise de Redes Sociais, aos mais variados domínios do conhecimento.

O curso conta com a participação de professores nacionais e internacionais com vasta experiência nos diferentes tópicos abordados e com o potencial de prover uma capacitação de alto nível tanto nas questões teóricas quanto práticas para uma aplicação imediata nas mais diferentes atividades. Pesquisadores nas mais diversas áreas do conhecimento além de profissionais de marketing e gestão pública têm obtido resultados relevantes para os seus respectivos trabalhos.

Caso tenha interesse em realizar o curso preencha o formulário online (link) e siga as instruções nele contidas. A equipe de organização entrará em contato logo em seguida. Caso queira saber um pouco mais sobre a Escola de Redes você pode ver os comentários de colegas que já cursaram a escola em anos anteriores (link)ou enviar e-mail para rbsam@unb.br.

Programa Preliminar da Escola de Redes

Módulo 1–09 de Julho — Introdução à análise de redes sociais

Objetivo: Familiarizar os participantes com os principais conceitos, métodos e medidas da análise de redes sociais além de apresentar o softwar GEPHI para análise e visualização de dados. Software: Gephi — Docente: Dalton Martins

Módulo 2–10 de Julho — ARS aplicada às Mídias Sociais

Objetivo: Capacitar os participantes na análise de dados proveniente de mídias sociais como facebook e twitter por exemplo. Software: Gephi — Docente: Inês Amaral

Módulo 3–11 de Julho — Redes de Afiliação

Objetivo: Capacitar os participantes na aplicação dos métodos de ARS com foco nas Redes de Afiliação ou Redes de 2 modos s. Software: Ucinet -Docente: Charlles Kirschbaum

Módulo 4–12 de Julho — Modelos Probabilísticos para Dados em Rede*

Objetivo: Familiarizar os alunos na lógica inferencial e condicional dos dados em rede. Software: Pnet — Docente: Jorge H. C. Fernandes

Módulo 5 –13 de Julho — ARS com linguagem de programação R

Objectivo: Aprender os conceitos básicos da linguagem de programação R e utilizar os pacotes de rede disponíveis para esta plataforma. Software: R/Rstudio, Shiny e pacotes igraph e sna — Docente: Ricardo B. Sampaio

Módulo Prático — 14 de julho

Atividades práticas com projetos e dados para os alunos resolverem em grupo e em sala de aula como resultado prático da semana de trabalho

Valores do Curso

O curso completo tem o valor de R$2.000,00 para todos os 5 módulos mais atividade prática. O aluno poderá se inscrever também para módulos específicos ao valor de R$500,00 por módulo sem atividade prática prevista.

Preencha o formulário abaixo ou no próprio site: link

Abertas as Inscrições para a 2a Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

“A escola foi sumamente útil para minha formação. Os conteúdos dos cursos permitem um aprendizado de base solida sobre estas técnicas ao tempo que fornecem informação estratégia para aprofundar em analises mais sofisticados a futuro. O alto nível dos professores e sua disponibilidade para assistir futuras consultas encoraja aos estudantes a continuar avançando nas pesquisas com estas técnicas.”

“Participe, vale muito a pena. É um ótimo guia para quem está começando com ARS, além de economizar muito o seu tempo, pois introduz os aplicativos de ARS, facilitando sua utilização.”

“A Escola LusoBrasileira de Analise de Redes é uma grande oportunidade de conhecer esta disciplina muito importante para o aprimoramento de pesquisas com foco no entendimento das relações entre indivíduos e organizações.”

“Curso imprescindível para conhecimento do leque de teorias, métodos e ferramentas para análise de redes.”

“Participem, curso de excelência!”

“Olá, se você está desenvolvendo ou pretende desenvolver algum projeto de pesquisa com o uso da ARS, venha fazer parte dessa Rede de Pessoas dos mais diversos campos de atuação, disponíveis para compartilhar conhecimentos e promover a aprendizagem colaborativa. Aqui você poderá descobrir infinitas possibilidades de interações, conexões e diferentes janelas de oportunidade para realizar seu estudo. A Escola Luso-Brasileira está de portas abertas para aprender junto com você.”

“Diria que o nível dos professores é muito bom e que com certeza vale o investimento.”

“O tema de ARS é extremamente potente para analisar fenômenos sociais, numa perspectiva analítica e explicativa original, que se aplica a diversas áreas do conhecimento. A Escola de Redes possibilita uma aproximação e norteamento para a produção do conhecimento nesse campo, com qualidade e acolhimento.”

“Necessário conhecimento básico sobre redes/grafos e sobre programação. Uma excelente oportunidade para interação e aprendizado.”

PONTOS POSITIVOS DO CURSO

“Atualidade do tema e importância para diversas áreas de conhecimento. A interação com pesquisadores foi bastante proveitosa.”

“O nível dos professores e dos alunos foi incrível.”

“O curso foi além das expectativas. Mesmo sendo um curso de curta duração, o conteúdo foi coberto com maestria, conseguindo nortear os iniciantes ou apresentando novas abordagens para os já iniciados.”

“Oportunidade de discutir projeto de pesquisa, reunião de excelentes professores com diferentes abordagens, troca com os colegas. Sugiro criar a estrutura dessa rede para mantermos o processo de Interação”

“A iniciativa do evento. O grupo multiprofissional. A perspectiva de composição de uma rede virtual de colaboração. A qualidade dos professores.”

“Conhecimento de alto nível em análise de redes. Difícil de encontrar materiais e cursos que abordem questões mais avançadas.”

“Nível de conhecimento dos professores e atividades práticas desenvolvidas”

“A proposta de introduzir e guiar acerca da busca pelo conhecimento de ARS foi totalmente satisfatória.”

“Alto nível de conhecimento dos professores”

“Conteudo , professores convidados”

“Material”

Relato dos alunos da última turma da Escola de Redes was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Está previsto para os dias 09 a 14 de julho deste ano a realização da segunda Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais (ELBARS) versão 2018. A Escola será realizada em Brasília no Campus Darcy Ribeiro da Universidade de Brasília (UnB) e já conta com a participação confirmada de professores de Portugal e Brasil.

A 2ª ELBARS, em sua edição brasileira, será composta por cursos intensivos, organizados em 4 módulos, ao longo de 6 dias, dedicados ao estudo da teoria e aplicações práticas da análise de redes sociais. Destina-se a estudantes de graduação, pós-graduação, pesquisadores, docentes universitários, quadros de empresas e da administração pública interessados em aprender e aplicar métodos, técnicas e ferramentas da Análise de Redes Sociais, aos mais variados domínios do conhecimento.

A versão 2018 está prevista para acontecer no Brasil enquanto que a de 2019 está prevista para acontecer em Portugal.

Veja o relato dos alunos do último curso (link)

As inscrições podem ser feitas pelo formulário online (link)

2a Escola Luso Brasileira de Análise de Redes Sociais was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Estão abertas as inscrições para a 1a Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais (ELBARS) — Edição Brasileira (link), a realizar-se no Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Ciências Exatas, Campus da UnB, no período de 10 a 15 de julho de 2017. A Edição portuguesa da escola realizar-se-á no ISEG (Lisbon School of Economics and Management) da Universidade de Lisboa, de 3 a 8 de julho de 2017 (link).

A 1ª ELBARS, em suas duas edições (portuguesa e brasileira), é composta por cursos intensivos, organizados em 4 módulos, ao longo de 6 dias, dedicados ao estudo da teoria e aplicações práticas da análise de redes sociais. Destina-se a estudantes de graduação, pós-graduação, pesquisadores, docentes universitários, quadros de empresas e da administração pública interessados em aprender e aplicar métodos, técnicas e ferramentas da Análise de Redes Sociais, aos mais variados domínios do conhecimento.

Programa da Escola

Professores da Edição Brasileira

Ricardo Barros Sampaio (Contato da escola de Redes versão Brasileira)

rbsam@unb.br

http://lattes.cnpq.br/3477515781752110

Doutor em Ciência da Informação — UnB (2011–2015), e sanduíche no Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), Université Paul Sabatier — França (2013–2014). Mestre em Administração de Empresas pela Bond University — Austrália (2003). Projetos de pesquisa com foco na aplicação dos métodos de Análise de Redes na área de Ciência, Tecnologia e Sociedade. Tratamento de grandes bases de dados e utilização de ferramenta estatística de linguagem de programação descritiva R. Pesquisador do Núcleo de Redes e Colaboratório de Ciência Tecnologia Sociedade da Fiocruz Brasília; Professor e Pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação da Universidade de Brasília. Coordenador do Grupo de Pesquisa Inteligência Cooperativa em Redes Sociais Complexas, registrado no CNPq

Bruna de Paula Fonseca e Fonseca

http://lattes.cnpq.br/1918249424035367

Bióloga com Doutorado em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e especialização em análise de redes sociais pela Universidade de Greenwich (UK). É pesquisadora do grupo de Gestão do Conhecimento em Saúde Global do Centro de Desenvolvimento Tecnológico em Saúde (CDTS/Fiocruz), com foco de investigação em: i) redes de cooperação científica e tecnológica para inovação em saúde; e ii) análise de redes sociais como ferramenta de apoio à gestão de organizações de C&T e planejamento de políticas.

Charles Kirschbaum

http://lattes.cnpq.br/7245862293227645

Mestre em Ciência Política pela Universidade de São Paulo (2005) e doutor em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas — SP (2006). Pós-doutorado no CEM-Cebrap em sociologia da cultura (2010), e em Columbia University em sociologia econômica (2011). Professor assistente tempo integral — Insper Instituto de Ensino e Pesquisa e pesquisador associado do CEM-Cebrap. líder de tema “Abordagem Institucional nos Estudos Organizacionais” na divisão de EOR da EnAnpad. Desempenha atualmente o papel de líder de tema “Abordagens Relacionais às Organizações” no Semead. Tem experiência na área de Administração, com ênfase em Teoria Organizacional, atuando principalmente nos seguintes temas: teoria organizacional, institucionalismo sociológico, análise de redes sociais, campo organizacional e estratégia empresarial.

Jorge Henrique Cabral Fernandes

http://lattes.cnpq.br/7151669913805328

Doutor (2000) e Mestre (1992) em Ciência da Computação pela UFPE. Especialista em Engenharia de Sistemas (1988) e graduado em Ciências Biológicas (1986) pela UFRN. É docente do Departamento de Ciência da Computação (CIC) do Instituto de Ciências Exatas, da Pós-Graduação em Ciência da Informação (PPGCINF) da Faculdade de Ciência da Informação e da Pós-graduação em Computação Aplicada (PPCA) do Instituto de Ciências Exatas, na UnB. Atua em estratégia, gestão, planejamento e educação em tecnologia e segurança da informação, segurança e defesa cibernéticas. Emprega métodos e técnicas da gestão, engenharia de software, programação e comunicação entre computadores, da engenharia de sistemas, da análise de redes sociais, da educação e dos estudos sobre o futuro. Foi também diretor do Centro de Informática da UnB, presidente do Conselho de Informática da UnB, pesquisador do Núcleo de Estudos Prospectivos do Centro de Estudos Estratégicos do Estado Maior do Exército. Coordenador do Grupo de Pesquisa Inteligência Cooperativa em Redes Sociais Complexas, registrado no CNPq.

Silvio Segundo Salej Higgins

http://lattes.cnpq.br/3698999001620631

Possui graduação em Filosofia pela Pontificia Universidad Javeriana (Santa Fé de Bogotá, Colômbia-1991) e mestrado em Sociologia Política pela Universidade Federal de Santa Catarina (2003). Doutor em Sociologia pela Universidade de Paris Dauphine (França) e em Sociologia Política pela Universidade Federal de Santa Catarina (Brasil) no âmbito do Colégio Doutoral Franco-Brasileiro- CAPES, Ministério da Educação do Brasil e Ministère de l’Éducation National (France). Tese defendida em maio de 2008. Tem experiência profissional na área do Desenvolvimento Regional, com ênfase em sistemas produtivos locais, organização da produção e sistemas de participação cidadã. Foi coordenador da Pós-Graduação em Sociologia da UFMG. Atua, principalmente, nos seguintes campos de pesquisa: capital social sob a óptica de redes sociais, políticas públicas, construção de qualidade em mercados agroalimentares. Lidera o Grupo Interdisciplinar de Pesquisa em Análise de Redes Sociais (GIARS)

Valor do Curso por aluno R$1.500,00

Para realizar a inscrição o interessado deverá preencher o formulário no endereço http://bit.ly/EscolaLusoBrasileiraDeRedes e depois entrar em contato com a Interfoco, agencia da UnB responsável pela administração de cursos na universidade, pelos telefones (61) 3107–5918; (61) 3107–5917; (61) 3107–5804 ou pelo e-mail interfoco@unb.br informando o nome do curso (1a Escola Luso-Brasileira de Análise de Redes Sociais), o nome completo e o CPF.

Localização

O curso será realizado na Universidade de Brasília no departamento de Ciência da Computação.

Escola Luso Brasileira de Análise de Redes Sociais was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Colóquio de Análise de Redes Aplicada — CARA 2018 was originally published in Escola de Redes on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.