Sociale grafer og interaktioner

• Interagere med APIer for dataindsamling.
• Anvende et nøjniveauprogrammeringssprong (fx python) til at tilgå APIer for dataindsamling.
• Anvende natural language processing til at repræsentere statistiske strukturer i tekst og analysere indholdet.
• Anvende og diskutere hovedstrategierne for at bestemme humør i medier (fx tekst, musik, billeder, osv).
• Anvende standardalgoritmer til at anbefale media (tekst, audio, video) udfra brugerpræferencer og kontekst (venner, humør, lokation, osv).
• Evaluere fundamentale metoder for komplekse netværk og modellere sociale strukturer baseret på netværksteori
• Implementere software til at detektere grupper i sociale netværk og analysere grupperne via netværksmål.
• Kvantificere relationerne i sociale netværk med henblik på at analysere deres dynamik ved brug af metode fra kompleks netværksteori.

Kurset giver mulighed for at analysere data baseret på online sociale netværk som fx Twitter, Wikipedia, og Facebook, samt arbejde med kvantitativ tekstanalyse. Kurset er struktureret omkring korte forelæsninger kombineret med praktiske øvelser, samt en høj grad af selvstændigt projektarbejde.

02100/02101, Kurset benytter højniveau programmerinssprog (fx Python), så praktisk programmeringserfaring er anbefalet (fx i Python/Java/JavaScript/C/C++)

Forelæsninger samt gruppearbejde med projekter.

Det anbefales at medbringe bærbar computer i forbindelse med kursets øvelser.