martes, 12 de enero de 2016

Curso en línea: Análisis de Redes Sociales (ARS)


Inicia el 08 de Febrero 2016


Pensamos, actuamos y vivimos en redes. Una red social es una estructura compuesta de personas, organizaciones u otras entidades, las cuales están conectadas por uno o varios tipos de relaciones e intereses comunes. Tales estructuras tienden a tener una complejidad variable, desde las redes egocéntricas entre grupos de amigos cercanos, hasta aquellas que se dan a gran escala a través de plataformas casi omnipresentes como Twitter y Facebook, que aglutinan a cientos de millones de usuarios. También se crean espacios de interacción virtual mediante sistemas de gestión del aprendizaje, listas de discusión, entre otros gracias a la gran variedad de software social que promueve las “3 Cs”: Comunicación, Comunidad y Cooperación de forma cruzada. 

El Análisis de Redes Sociales (ARS) pretende descubrir las relaciones existentes entre sus componentes, difícilmente visibles o comprensibles a partir de la información bruta. Comprende métodos estadísticos, matemáticos y gráficos, cuyos resultados son aplicables en la docencia, sociología, marketing digital, así como en el ámbito empresarial, comercial y científico. 

Las herramientas del ARS permiten detectar roles sociales como líderes de grupos, quien responde más activamente en las discusiones, así como la formación de subgrupos y su nivel de cohesión en torno a ideas e intereses comunes, o bien alumnos aislados cuyo aprendizaje podría estar comprometido. Igualmente, se puede determinar la efectividad de mensajes publicitarios en el marco del social marketing y mejorar la eficacia de grupos de trabajo. 

Comprender los fundamentos del Análisis de Redes y desarrollar competencias en el uso de sus herramientas es vital para la gestión efectiva de las comunidades virtuales. 

El curso va dirigido al público en general, cualquier persona mayor de edad interesada en la temática del Análisis de Redes en cualquier área del conocimiento y en cualquier ámbito (educativo, comercial, empresarial y científico).

Duración:
  • Dos semanas, iniciando el lunes 08 de febrero
  • 24 horas académicas. Completamente en línea soportado en la plataforma de aprendizaje Moodle del CIETE. 
Propósitos:
  • Estudiar los conceptos básicos, aproximaciones metodológicas y aplicaciones del Análisis de Redes Sociales (ARS).
  • Desarrollar competencias básicas en el uso de software para el análisis de redes de Twitter y Facebook.
Contenidos:
  1. Introducción 
  2. Conceptos básicos 
  3. La teoría de los 6 grados de separación 
  4. Componentes y tipos de Redes Sociales 
  5. Métodos para el Análisis de Redes Sociales (ARS) 
  6. Parámetros del ARS. 
  7. A nivel de individuos 
  8. Grupos 
  9. Estructura de la red 
  10. Aplicaciones del ARS 
  11. Software para el ARS. Cómo elegir la mejor herramienta. 
  12. Sesiones prácticas con herramientas para el ARS: 
  13. NodeXL (Open Source). Visualización y análisis de redes (Twitter, Facebook) 
  14. Gephi (Java, Open Source). Plataforma avanzada de visualización interactiva y exploración para todo tipo de redes y sistemas complejos, dinámicos y gráficos jerárquicos. Dado el nivel básico del taller, sólo se analizarán datos provenientes de Twitter y Facebook.
Tutor virtual

Larry Lugo, Ing. M.Sc. Profesor Asociado en La Universidad del Zulia (LUZ). Instructor y asesor en instituciones públicas y privadas en las áreas de suites ofimáticas, gestión computarizada de proyectos, simulación, implementación de Sistemas de Gestión de Aprendizaje basados en Moodle (Moodle Teacher Certificate ) e integración con herramientas Web 2.0. Coordinador del Sistema de Educación a Distancia de la Fac. de Agronomía, LUZ, y asesor del SEDLUZ. Especialista en Ciencia de Datos (Universidad Johns Hopkins, 2015), con estudios en el MIT, la Universidad de Michigan (EE.UU, 2013-2015) y la Universidad de Waikato (Nueva Zelandia, 2014) sobre Análisis de Redes Sociales, Analítica, Big Data y Minería de Datos Educativa. Durante los últimos 2 años ha incursionado en éstas áreas incorporando, además, un sistema cognitivo basado en inteligencia artificial y machine learning (IBM Watson). Ha sido conferencista y publicado artículos arbitrados en eventos nacionales e internacionales relacionados con su ámbito de trabajo.

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