Сетевой анализ: теория, методология, практическое применение

2026/2027

Статус: Маго-лего

Кто читает: Международная лаборатория прикладного сетевого анализа

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 2 модуль

Онлайн-часы: 50

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Матвеева Наталия Николаевна, Павлова Ирина Анатольевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 6

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина предназначена для широкого круга студентов и слушателей. Посвящена знакомству с методологией сетевого анализа (SNA - Social Network Analysis) и включает в себя базовые темы по теории, методологии и практике применения сетевого анализа. На курсе будут представлены ключевые принципы SNA, основные понятия и примеры применения. Целями освоения дисциплины является знакомство студентов с базовыми понятия сетевого анализа и его применением в социальных дисциплинах. В рамках курса будут рассмотрены основные понятия теории сетевого анализа, такие как: граф и его типы, основные сетевые метрики и понятие центральностей. Студентам будут предложены практические задания построения сетей и их анализ. Будут рассмотрены задачи построения академической сети ученых, расчет размера и плотности сети, поиска ключевых акторов. В рамках дисциплины предполагается обзор основных специализированных программ для анализа и визуализации социальных сетей без применения языков программирования: Pajek, Gephi, VOSviewer.

Цель освоения дисциплины

Дисциплина нацелена сформировать понятийный аппарат, развить теоретико-методологиеское понимание дисциплинарных основ, раскрыть место сетевого анализа в структуре научного знания, познакомить с процедурами дизайна сетевого исследования: от постановки гипотез до выбора форматов данных и разных уровней анализа (микро-, мезо-, макро-).
Дисциплина ориентирована на развитие аналитических навыков студентов - расчет и интерпретацию ключевых глобальных метрик (плотность, транзитивность, ассортативность) и локальных мер центральности (по степени, близости, промежуточности); владение алгоритмами поиска сплоченных подгрупп (компоненты, клики, k-core, k-plex, «острова») и выделения сообществ в сети.
Дисциплина реализует инструментально-прикладная задача по приобретению практических навыков трансформации, редукции и визуализации больших сетей, включая работу с двумодальными сетями; внедрению в исследовательскую практику методов библиометрического анализа для построения сетей сетей на основе библиографических данных публикаций.

Планируемые результаты обучения

Рассчитывает и интерпретирует сетевые метрики центральности, применяет алгоритмы кластеризации и выделяет сообщества в сети
Владеет программными средствами Gephi, Pajek, VOSviewer и реализует сетевое моделирование при помощи этих программных средств
Знает теоретические и методологические основы сетевого анализа
При помощи программных средств строит и улучшает визуальное представление сетевых моделей с выбора оптимальных параметров
Применяет сетевой анализ для решения исследовательских задач в разных научных сферах