Guía docente de Minería de Medios Sociales (M51/56/3/34)

Fundamentos de redes y sistemas complejos:

• Introducción a los sistemas y redes complejas
• Propiedades estructurales
• Modelos de redes complejas
• Introducción al análisis de medios sociales
• Análisis de redes sociales

Minería de datos en redes:

• Detección en comunidades

Procesos en redes:

• Comportamiento dinámico de las redes: difusión, contagio y formación de opiniones
• Modelado basado en agentes. Aplicaciones al marketing

Bloque de Redes Sociales y Minería de Datos en Redes:

• Conocer los aspectos básicos de las redes complejas y los sistemas complejos, así como la gran diversidad de sistemas existentes (sociales, económicos, científicos, tecnológicos, biológicos,...).
• Conocer los aspectos fundamentales del análisis de redes sociales, concretamente, las distintas métricas de centralidad para determinar la importancia de los actores de la red.
• Entender la formación y evolución de comunidades (p.ej. redes sociales en Internet, es decir, medios sociales). Aprender el funcionamiento de los métodos empleados para detectarlas.
• Aprender los procesos dinámicos clásicos de contagio y difusión de información en redes complejas.
• Entender los procesos avanzados de difusión para el área del marketing (difusión de preferencias, formación de opiniones, marketing viral, etc.) así como la influencia que ejerce el tipo de red social subyacente en los mismos.
• Conocer la potencialidad del modelado basado en agentes (simulación social, ABM) para simular, analizar y optimizar sistemas complejos, concretamente en el campo del marketing.

Bloque de Minería de Texto y de la Web:

• Comprender la dificultad de analizar y extraer conocimiento de grandes bases de datos con información textual.
• Conocer los retos más relevantes y las áreas de aplicación de la minería de texto y de la web, incluidos el ámbito médico, el marketing y las redes sociales.
• Conocer las tecnologías de apoyo al análisis textual.
• Adquirir los principios y conceptos fundamentales del área de la minería de texto.
• Conocer las técnicas fundamentales relacionadas con la minería de texto y de la web, así como los criterios de decisión sobre cuál utilizar en función del problema.
• Conocer las técnicas relacionadas con la minería de opiniones y sentimientos.
• Conocer cómo resolver problemas de minería en el ámbito multilingüe.
• Saber aplicar la metodología de la minería de texto y de la web para la resolución de problemas reales.

• Introducción a la minería de medios sociales

Bloque de Redes Sociales y Minería de Datos en Redes:

• Fundamentos de Redes y Sistemas Complejos. Redes Sociales
• Análisis de Redes Sociales. Centralidad
• Detección de Comunidades
• Procesos de Contagio, Difusión y Formación de Opiniones
• Modelado Basado en Agentes. Aplicaciones al Marketing

Bloque de Minería de Texto y de la Web:

• Introducción a la Minería de Texto
• Preprocesamiento y Formas intermedias
• Técnicas de minería de texto
• Procesamiento de Lenguaje Natural y Deep Learning
• Minería de texto y ontologías
• Minería de texto multilingüe
• Minería de opiniones y sentimientos
• Introducción a la Minería de la Web
• Minería web de contenido
• Minería web de estructura
• Minería web de uso
• Aplicaciones y casos de uso de la minería de texto y de la web

Bloque de Redes Sociales y Minería de Datos en Redes:

• Caso práctico de análisis de redes sociales con Gephi

Bloque de Minería de Texto y de la Web:

• Caso práctico de minería de texto con KNIME
• Caso práctico de análisis de sentimientos con KNIME

Bloque de Redes Sociales y Minería de Datos en Redes:

• Zafarani, R., Ali Abbasi, M., Liu, H: Social Media Mining. An Introduction. Cambridge University Press 2014. ISBN: 9781107018853.
• Albert-Laszlo Barabasi: Network Science. Cambridge University Press, 2016. ISBN: 9781107076266. Interactive Book Project, http://networksciencebook.com/.

Bloque de Minería de Texto y de la Web:

• C. Aggarwal, C.-X. Zhai (Eds.): Mining Text Data. Springer, 2012.
• C. Aggarwal: Machine Learning for Text. Springer, 2018.
• B. Liu: Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. Cambridge University Press, 2020.
• R. Feldman, J. Sanger: The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, 2008.

Bloque de Redes Sociales y Minería de Datos en Redes:

• M. Newman: Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. ISBN 0-19-920665-1.
• M.A. Janssen: Introduction to Agent-Based Modeling, http://www.openabm.org/book/introduction-agent-based-modeling.
• F. Hadzic, H. Tan, T.S. Dillon: Mining of Data with Complex Structures, Springer, 2010. ISBN 978-3-642-17556-5.
• D.J. Cook, L.B. Holder: Mining Graph Data. Wiley, 2006. ISBN 0-471-73190-0.

Bloque de Minería de Texto y de la Web:

• B. Liu: Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents and usage data. Springer, 2011.
• H.O. Nigro, S.E. González-Cisaro, D.H. Xodo (Eds.): Data Mining with Ontologies: Implementations, Findings and Frameworks. Information Science Reference, 2007.
• N. Indurkhya, S.M. Weiss, T. Zhang: Fundamentals of Predictive Text Mining. Springer 2010.

• Sitio web del Máster Universitario Oficial en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores: http://masteres.ugr.es/datcom/
• Página web del Barabasi Lab, Northeastern University: http://barabasilab.com/
• Biblioteca de modelos CoMSES Net (Network for Computational Modeling in Social and Ecological Sciences): https://www.comses.net/
• Página web de modelos en Netlogo NetLearn (Interactive demonstrations of network concepts), Lada Adamic: http://www.ladamic.com/netlearn/
• Página web sobre Machine Learning para el Análisis de Sentimientos con KNIME: https://www.knime.com/blog/sentiment-analysis
• Página web sobre Análisis de Sentimiento con BERT: https://hub.knime.com/redfield/spaces/Public/BERT_Sentiment_Analysis_with_BERT_extension~IJy_hc39ojre0G6Z/current-state
• Página web sobre clasificación de textos de DBPEdia utilizando la extensión de BERT en KNIME: https://hub.knime.com/redfield/spaces/Public/DBPedia_texts_classification_with_BERT_by_Redfield~F36Skypp8tyDSHEH/current-state

Todo lo relativo a la evaluación se regirá por la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes vigente en la Universidad de Granada, aprobada en Consejo de Gobierno de 20 de mayo de 2013 (NCG71/2), que puede consultarse en: https://www.ugr.es/universidad/normativa/texto-consolidado-normativa-evaluacion-calificacion-estudiantes-universidad-granada. La evaluación será preferentemente continua siguiendo el artículo 7 de dicha normativa.

Más detalladamente, se utilizarán las siguientes técnicas de evaluación continua:

• Evaluación de la Parte Teórica: se realiza con un examen final en modalidad presencial empleando la plataforma PRADO. El examen está formado por preguntas de tipo test sobre conceptos generales de la asignatura. Se evalúa sobre 4 puntos.
• Evaluación de la Parte Práctica: se realizará tres proyectos individuales, fomentando el aprendizaje basado en proyectos, uno para el primer bloque de la asignatura y dos para el segundo, con una calificación de 3 puntos para la parte práctica de cada bloque (en total, 6 puntos de prácticas).

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

Esta modalidad de evaluación se realizará en un único acto académico y consistirá en una prueba a realizar el día de la convocatoria oficial. Dicha prueba (evaluada de 0 a 10) incluirá preguntas tanto de tipo teórico como práctico que garanticen que el/la estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta misma guía docente.

En cualquier caso, el sistema de calificaciones se expresará mediante calificación numérica de acuerdo con lo establecido en el art. 5 del R. D 1125/2003, de 5 de septiembre, por el que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y validez en el territorio nacional.

El estudiante que no pueda acogerse al sistema de evaluación continua por motivos laborales, estado de salud, discapacidad o cualquier otra causa debidamente justificada podrá acogerse a la evaluación única final. Para ello deberá solicitarlo al Coordinador del Máster en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o, excepcionalmente, en las dos primeras semanas tras la matriculación en la asignatura (NCG78/9: Instrucción relativa a la aplicación del artículo 8.2 de la Normativa de evaluación y calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada ya comentada). Esta modalidad de evaluación se realizará en un único acto académico y consistirá en una única prueba a realizar el día de la convocatoria oficial. Dicha prueba (evaluada de 0 a 10) incluirá preguntas tanto de tipo teórico como práctico que garanticen que el/la estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta guía docente.