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RETI SOCIALI

Diodato FERRAIOLI RETI SOCIALI

0622700051
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA INFORMATICA
2017/2018



ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2016
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
432LEZIONE
216LABORATORIO
VINCENZO AULETTA T Curriculum
DIODATO FERRAIOLI Curriculum
Obiettivi
NELL'ULTIMO DECENNIO IL PROGRESSO TECNOLOGICO HA PORTATO AD UNA SOSTANZIALE CONFLUENZA TRA LE RETI SOCIALI, INTESE COME INSIEME DI CONTATTI E RELAZIONI TRA UTENTI IN POSSESSO DI INFORMAZIONI, E LE RETI TECNOLOGICHE, INTESE COME L'INFRASTRUTTURA CHE ABILITA LA COMUNICAZIONE TRA UTENTI, INDIPENDENTEMENTE DALLA LORO POSIZIONE FISICA E DALLA TECNOLOGIA UTILIZZATA PER COMUNICARE. GLI ULTIMI ANNI, DALL'EMERGERE DEL WEB IN POI, POSSONO A BUON TITOLO ESSERE DEFINITI COME GLI ANNI DELLA COMPUTAZIONE SOCIALE. TANTISSIME APPLICAZIONI SOCIALI SONO APPARSE SUL MERCATO COME FACEBOOK E TWITTER, PER CITARE SOLO LE PIÙ FAMOSE. I SISTEMI TECNOLOGICI ED ECONOMICI CHE UTILIZZIAMO SONO BASATI SU RETI DI STRAORDINARIA COMPLESSITÀ DI CUI È SEMPRE PIÙ DIFFICILE CAPIRE IL FUNZIONAMENTO. E’ DIVENTATO DI FONDAMENTALE IMPORTANZA RAGIONARE SU UN MONDO ALTAMENTE INTERCONNESSO PER RIUSCIRE A CAPIRE IL FUNZIONAMENTO DI QUESTE RETI ED IMPARARE A GOVERNARE I FENOMENI CHE SI VERIFICANO AL LORO INTERNO. QUESTO CORSO SI PONE L'OBIETTIVO DI FORNIRE GLI STRUMENTI PER MEGLIO COMPRENDERE E CONTROLLARE I PROCESSI CHE SI VERIFICANO ALL'INTERNO DI RETI SOCIALI TECNOLOGICAMENTE MEDIATE.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
GLI STUDENTI CONOSCERANNO I PRINCIPALI MODELLI DI RAPPRESENTAZIONE DI UNA RETE E LE TECNICHE CHE CONSENTONO DI ESTRARRE, IN MANIERA AUTOMATICA, INFORMAZIONI SULLA NATURA DEI PROCESSI RAPPRESENTATI DALLA RETE SULLA BASE DELL’ANALISI STRUTTURALE DELLA RETE STESSA. GLI STUDENTI CONOSCERANNO I MODELLI E LE TECNICHE UTILIZZATE PER SVOLGERE OPERAZIONI SU RETI QUALI LA RICERCA DI INFORMAZIONI SUL WEB ED IL RUOLO DEI MOTORI DI RICERCA, LA VENDITA DI SPAZI PUBBLICITARI ONLINE, L’ANALISI DELLA DIFFUSIONE DELL’INFORMAZIONE E DELL’INFLUENZA IN UNA RETE, I SISTEMI DI AGGREGAZIONE DELLE OPINIONI E DI VOTO.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
AL TERMINE DEL CORSO GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI ANALIZZARE, COMPRENDERE E CONTROLLARE I PRINCIPALI PROCESSI CHE SI SVILUPPANO ALL’INTERNO DI UNA RETE. QUESTE CONOSCENZE POTRANNO ESSERE APPLICATE NELLA REALIZZAZIONE E GESTIONE DI APPLICAZIONI CHE ABBIANO COMPONENTI SOCIALI O NEL PROGETTARE APPLICAZIONI PER RETI SOCIALI COME FACEBOOK O TWITTER.
INOLTRE, GLI STUDENTI SARANNO IN GRADO DI ESTRARRE INFORMAZIONI SU PROCESSI IN RETE ANCHE DA DATASET DI GROSSE DIMENSIONI.
Prerequisiti
PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI DEL CORSO, SONO RICHIESTE CONOSCENZE DI ALGORITMI E TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE E LA CONOSCENZA DEL LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE PYTHON. INOLTRE, È RICHIESTA LA CONOSCENZA DI ELEMENTI DI CALCOLO DELLE PROBABILITÀ E DI ALGEBRA LINEARE.
Contenuti
GLI STRUMENTI PRINCIPALI UTILIZZATI DURANTE IL CORSO SARANNO LA TEORIA DEI GRAFI PER DESCRIVERE ED ANALIZZARE LA STRUTTURA DI UNA RETE, E LA TEORIA DEI GIOCHI PER DESCRIVERE I COMPORTAMENTI STRATEGICI DEGLI AGENTI.
UNA PARTE DEL CORSO SARÀ DEDICATA AD ATTIVITÀ DI PROGRAMMAZIONE IN PYTHON. IN QUESTA PARTE, UTILIZZANDO API E DATASET DISPONIBILI IN RETE VERRANNO PROPOSTI ESPERIMENTI DI ANALISI DEI DATI PER L'ESTRAZIONE DI INFORMAZIONI RELATIVE ALLA STRUTTURA DELLE RELATIVE RETI.

INTRODUZIONE ALLE RETI
- ASPETTI DELLE RETI E LORO RUOLO NELLA NOSTRA SOCIETÀ.
- RAPPRESENTAZIONE DELLE RETI COME GRAFI.
- ANALISI STRUTTURALE.
ORE DI LEZIONE: 6

TEORIA DEI GIOCHI
- DEFINIZIONE DI GIOCO E SUA RAPPRESENTAZIONE IN FORMA NORMALE E FORMA ESTESA.
- STRATEGIE PURE E STRATEGIE MISTE.
- CONCETTI DI SOLUZIONE: STRATEGIE DOMINANTI, EQUILIBRI NASH, EQUILIBRI CORRELATI.
- ANALISI DELLA QUALITÀ E DEL TEMPO DI CONVERGENZA DI UN EQUILIBRIO.
- PROBLEMI DI TRAFFICO
- ASTE
ORE DI LEZIONE: 10

RICERCA NEL WEB E RICERCA SPONSORIZZATA
- LA STRUTTURA DEL WEB,
- RICERCA NEL WEB TRAMITE L'ANALISI DEI COLLEGAMENTI TRA LE PAGINE (HITS E PAGERANK)
- MOTORI DI RICERCA,
- SPONSORED SEARCH, MECCANISMI TRUTHFUL, MECCANISMI VCG.
- ASTE DI SECONDO PREZZO E ASTE GENERALIZZATE DI SECONDO PREZZO.
ORE DI LEZIONE: 10

DINAMICHE DELLE RETI E DIFFUSIONE DELL’INFORMAZIONE
- I COMPORTAMENTI A CASCATA E GLI EFFETTI DI RETE
- POWER LAWS E FENOMENO RICH-GET-RICHER
- IL FENOMENO SMALL-WORLD
- COMPORTAMENTI EPIDEMICI
- SISTEMI DI RACCOMANDAZIONE/REPUTAZIONE E DI VOTO
ORE DI LEZIONE: 12

LABORATORIO – PROGRAMMAZIONE IN PYTHON/XML
- ESPERIMENTI CON VARI DATASET DISPONIBILI IN RETE
- ANALISI DI DATASET PER ESTRARRE INFORMAZIONI RELATIVE ALLA STRUTTURA DELLA RETE.
ORE DI LEZIONE: 10
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA SIA LEZIONI TEORICHE CHE ESERCITAZIONI PRATICHE. LE ESERCITAZIONI PREVEDONO LO SVOLGIMENTO DI ATTIVITÀ DI PROGRAMMAZIONE IN LINGUAGGIO PYTHON.
Verifica dell'apprendimento
LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE NEL SUO COMPLESSO LE CONOSCENZE E LE CAPACITÀ DI COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI A LEZIONE, NONCHÉ LA CAPACITÀ DI APPLICARE TALI CONOSCENZE NELL’AMBITO DELLA SCIENZA DELLE RETI PER ANALIZZARE E COMPRENDERE PROCESSI ALL’INTERNO DI RETI SOCIALI E/O DI INFORMAZIONE.

LA PROVA D’ESAME SI ARTICOLA NELLA DISCUSSIONE DEL PROGETTO SVOLTO DURANTE IL CORSO ED UN COLLOQUIO ORALE. CON IL PROGETTO SARANNO VALUTATE LE CAPACITÀ DI APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE NELL’AMBITO DELL’ANALISI DI RETI PER L’ESTRAZIONE DI INFORMAZIONI E NELLA PROGETTAZIONE, REALIZZAZIONE E TESTING DI APPLICAZIONI IN AMBITO SOCIALE. LA DISCUSSIONE DEL PROGETTO CONSENTIRÀ ANCHE DI VALUTARE LE CAPACITÀ DELLO STUDENTE DI LAVORARE IN GRUPPO E DI PRESENTARE IL PROPRIO LAVORO. CON IL COLLOQUIO ORALE SARANNO VALUTATE LE CONOSCENZE E LA COMPRENSIONE ACQUISITE IN MERITO A METODI ED TECNICHE UTILIZZATE PER ANALIZZARE ED ESTRARRE INFORMAZIONI DA RETI SOCIALI.

NELLA VALUTAZIONE FINALE, ESPRESSA IN TRENTESIMI, LA VALUTAZIONE DEL PROGETTO PESERÀ PER IL 60% MENTRE IL COLLOQUIO PER IL RESTANTE 40%. LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRINO UNA PIENA CONOSCENZA E PADRONANZA DI TUTTE LE PRINCIPALI TEMATICHE AFFRONTATE AL CORSO E CAPACITÀ DI APPLICARLI ANCHE A CONTESTI DIFFERENTI DA QUELLI ANALIZZATI A LEZIONE.
Testi
D. EASLEY, J. KLEINBERG, “NETWORKS, CROWDS AND MARKETS: REASONING ABOUT A HIGHLY CONNECTED WORLD”, CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2010.
J.LESKOVEC, A. RAJAMARAN, J. ULLMAN, “MINING OF MASSIVE DATASETS”, CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2014.

ALTRO MATERIALE DIDATTICO SARÀ RESO DISPONIBILE SUL SITO DEL CORSO.

LETTURE SUGGERRITE:
M. JACKSON, “SOCIAL AND ECONOMIC NETWORKS”, PRINCETON UNIVERSITY PRESS, 2010.
M.E.J. NEWMAN, “NETWORKS: AN INTRODUCTION”, OXFORD UNIVERSITY PRESS, 2010.
N.NISAN, T. ROUGHGARDEN, E. TARDOS, V. VAZIRANI (A CURA DI), “ALGORITHMIC GAME THEORY”, CAMBRIDGE PRESS, 2007.
M. OSBORNE, A. RUBINSTEIN, “A COURSE IN GAME THEORY”, MIT PRESS, 1994.
Altre Informazioni
IL CORSO È EROGATO IN ITALIANO. I TESTI DI RIFERIMENTO ED IL MATERIALE DIDATTICO FORNITO SONO IN INGLESE.

IL CORSO HA UN SITO WEB PUBBLICATO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DEL DIEM (HTTP://ELEARNING.DIEM.UNISA.IT - CORSO DI RETI SOCIALI DEL CDS MAGISTRALE IN INGEGNERIA INFORMATICA) ACCESSIBILE PER TUTTI GLI STUDENTI DELLA FACOLTÀ DI INGEGNERIA DI UNISA. SUL SITO VENGONO PUBBLICATI ANNUNCI, INFORMAZIONI, MATERIALE DIDATTICO, ESERCIZI E TRACCE D’ESAME, SLIDE, CALENDARIO DELLE LEZIONI, ARGOMENTI DELLE LEZIONI. PER ACCEDERE AL SITO DEL CORSO È NECESSARIO REGISTRARSI.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2019-05-14]