אנליזת רשתות חברתיות הינה תהליך חקר רשת, שבו נעשה שימוש בכלים מתמטיים, בעיקר מתורת הגרפים, לניתוח הרשת החברתית. זהו תחום מחקר שמאפיין מבנים מרושתים במונחים של צמתים (Nodes), המייצגים את חברי הרשת החברתית, וקשרים (Edges) המייצגים את נתיבי תעבורת המידע והאינטראקציות ביניהם. בקורס יוצגו כלים כמותיים ואיכותיים לניתוח הרשת.

הקורס יעסוק בנושאים העיקריים של חקר רשתות חברתיות, ובפרט אנליזת רשתות חברתיות המבוססת על כלים מתמטיים מתורת הגרפים ואלגברה לינארית.*

קורס זה דן ביצירת מודלים סטטיסטיים הסתברותיים של רשתות, המהווה גישה שונה מהותית מהניתוח התיאורי של הרשת שבו נעשה שימוש בSNA ע"י מדדי מרכזיות של מבנים מרושתים במונחים של צמתים (Nodes), המייצגים את חברי הרשת החברתית, וקשרים (Edges) המייצגים את נתיבי תעבורת המידע והאינטראקציות ביניהם.

בתחילת הקורס נעשה שימוש רב באנליזת רשתות ע"י מטריצת שכנויות. ונדגים את האלגוריתמים למציאות מדדי המרכזיות במטריצה בשונה מן המדדים הגרפיים הקלאסיים ב-SNA וכן נעסוק באלגוריתמים למציאת קליקות ברשתות, אלגוריתמים למציאת קליקות במטריצת שכנויות, אלגוריתם PageRank משפט פרון פרובניוס ושימושיו לאלגוריתם זה, ואלגוריתם רכזים ורשויות של קליינברג.

ולאחר מכן נעסוק במודלים סטטיסטיים הסתברותיים של רשתות וסקירה מקיפה של Exponential random graph models (ERGMs)/מידול אקספוננציאלי של רשת.

מטרת הקורס הינה פיתוח מודלים סטטיסטיים להתאמת פרמטרים לנתונים עם מודלים הסתברותיים, תוך התחשבות במורכבות האנדוגנית המהותית הטמונה בנתוני הרשת.

לצורך זאת, נציג גישות בסיסיות למידול רשתות, ונתמקד במידול האקספוננציאלי של הרשת (ERGM).

חלקו המרכזי של הקורס המתמקד ב-ERGM עוסק במידול ובניתוח הרשת ע"י מודלים סטטיסטיים ו-Bipartite clustering (Bi-cliques). בחלק עיקרי זה של הקורס יידרשו הסטודנטים להגיש עבודת גמר על נושא נבחר ב-ERGM או לחילופין עבודת גמר על ויזואליזציה של רשת.