05 | Social Network Analysis
강의 소개
이상 거래 탐지부터 가짜뉴스 판별, 소셜 미디어 분석까지 사회연결망 분석 방법론은 다양한 사회 현상을 이해하는 새롭고 유용한 도구를 제공하고 있습니다. 본 수업에서는 인공지능, 빅데이터 연구에서 대중적인 언어로 사용되는 파이썬(Python)의 네트워크 분석 패키지(Networkx)를 중심으로 기초적인 사회 연결망 분석 방법론을 학습합니다.
강의 시간 및 장소
11월 18일 (오후 3:00 ~ 6:00)
온라인 강의: 줌 링크
강의 내용 및 자료
설문내용 및 강의 상황에 따라 수업 순서 및 내용은 변경될 수 있습니다.
| Session | Description | Time |
|---|---|---|
| Session 1 | 사회 연결망 분석 기초 개념과 이론
강의자료 1: 링크 |
오후 3:00 ~ 4:00 |
| Session 2 | 사회 연결망 분석 도구의 기초적인 이해
강의자료 2: 링크 |
오후 4:00 ~ 5:00 |
| Session 3 | 사회 연결망 분석 기초 개념 확인/시각화, 사회 연결망 분석의 논의/사례 (변경 가능)
강의자료 3: 링크 |
오후 5:00 ~ 6:00 |
강의 슬라이드: 링크
사전 준비물
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수강생은 파이썬이 설치되어 있거나 구글 드라이브에 연결 가능한 PC가 필요합니다. 기초적인 파이썬 지식이 필요하기 때문에, 부트캠프 선수 과목(Python) 수강을 추천합니다.
수강 대상
- 사회연결망 분석의 기초를 빠르게 학습하고 싶은 연구자
- Python을 활용한 데이터 분석의 다양한 확장을 체험하고 싶은 연구자
강의 등록
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강사 소개
이규호
서울대학교 언론정보학과에서 박사과정을 밟고 있습니다. hci+d lab. 소속으로 머신러닝, 사회연결망 분석 등 컴퓨터 기반의 사회과학 연구 방법론(Computational Social Science)을 공부하고 있습니다.
뉴스와 커뮤니티 데이터를 통해 미디어가 매개하는 사회 현상을 분석하며, Python을 통한 소셜 컴퓨팅, Tableau를 통한 데이터 분석과 시각화를 강의해 왔습니다.