Guía docente de Redes y Sistemas Complejos (Especialidad Sistemas de Información) (29611DE)

No es necesario que los/las estudiantes tengan aprobadas asignaturas, materias o módulos previos como requisito indispensable para cursar esta asignatura.

• Fundamentos de Teoría de Grafos y de Teoría de Juegos.
• Propiedades estructurales de las redes.
• Modelos de redes.
• Comportamiento dinámico de los sistemas complejos.
• Aplicaciones.
• Redes sociales.
• Redes económicas.
• Redes en Internet.

Objetivos formativos particulares:

• Conocer problemas prácticos en diferentes disciplinas científicas que han podido resolverse gracias a distintos modelos de redes.
• Ser capaz de formular y comprobar hipótesis acerca de sistemas complejos reales utilizando como herramienta diversos modelos de redes.
• Aprender cómo el estudio de las redes puede revelar aspectos interesantes acerca de las conexiones existentes en distintos tipos de sistemas complejos (sociales, económicos, tecnológicos, biológicos,...).
• Comprender el funcionamiento de los algoritmos de poda y visualización de redes.
• Aprender cómo se extienden infecciones, opiniones, rumores, memes y modas en una red (es decir, estudiar problemas de difusión o propagación de señales en redes).
• Estudiar la robustez (o fragilidad) de las redes de comunicaciones, de los ecosistemas y de los mercados financieros.
• Entender la formación y evolución de comunidades (p.ej. redes sociales en la web).
• Entender el funcionamiento de métodos eficientes que permitan calcular las propiedades estructurales y dinámicas de una red.
• Ser capaz de analizar, diseñar y evaluar soluciones software que permitan aplicar modelos de redes a la simulación del funcionamiento de un sistema complejo.
• Conocer cómo se pueden modelar, analizar y estudiar diversos problemas en el ámbito de las redes sociales (p.ej. fortaleza de los enlaces, selección e influencia social, formación de comunidades y segregación, sistemas de votación).
• Comprender la estructura y funcionamiento de las redes existentes en Internet (p.ej. estructura y búsqueda en la web).

Objetivos formativos de carácter general (Competencias según BOE de 4 de Agosto de 2009):

• Ser capaz de integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas.
• Ser capaz de determinar los requisitos de los sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimiento de la normativa y la legislación vigente.
• Ser capaz de evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.
• Ser capaz de adquirir, obtener, formalizar y representar el conocimiento humano en una forma computable para la resolución de problemas mediante un sistema informático en cualquier ámbito de aplicación, particularmente los relacionados con aspectos de computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes.

• Tema 1. Introducción a las Redes y Sistemas Complejos. Aplicaciones.
• Tema 2. Aspectos Básicos y Propiedades Estructurales de las Redes.
• Tema 3. Análisis de Redes Sociales. Centralidad.
• Tema 4. Algoritmos de Poda y Visualización de Redes.
• Tema 5. Modelos de Redes.
• Tema 6. Modularidad, Particionamiento y Comunidades.
• Tema 7. Comportamiento Dinámico de los Sistemas Complejos. Procesos de Contagio, Difusión y Formación de Opiniones.

Temario práctico

• Práctica 1. Análisis preliminar y visualización básica de una red con Gephi.
• Práctica 2. Procedimientos generales de las redes complejas mediante Gephi y simuladores en Netlogo: propiedades estructurales y visualización de redes, modelos de redes, detección de comunidades, procesos de contagio y difusión en distintos modelos de redes.
• Práctica 3. Estudio comparativo de métodos para poda y visualización de redes.
• Práctica 4. Caso práctico de análisis y evaluación de redes.

Seminarios

• Seminario 1. Uso de herramientas de análisis de redes y sistemas complejos (p.ej. Gephi).
• Seminario 2. Análisis de redes sociales y búsqueda en la web (PageRank).
• Seminario 3. Visualización de redes en Gephi.
• Seminario 4. Redes Científicas.
• Seminario 5. Construcción de redes libres de escala. El modelo Barabasi-Albert.

• Albert-Laszlo Barabasi: “Network Science”, Cambridge University Press, 2016. ISBN: 9781107076266. Interactive Book Project
• Stanley Wasserman & Katherine Faust: “Social Network Analysis. Methods and Applications”, Cambridge University Press, 1994. ISBN 9780521387071. Edición online de 2012. ISBN: 9780511815478.
• Mark Newman: “Networks: An introduction”, Second Edition. Oxford, 2018. ISBN 9780198805090.
• Chaomei Chen: “Information Visualization: Beyond the Horizon”, Springer, 2004. ISBN 9781852337896.

• David Easley & Jon Kleinberg: “Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World”, Cambridge University Press, 2010. ISBN 9780521195331
• Mark Newman, Albert-Laszlo Barabasi & Duncan J. Watts (Eds.): “The Structure and Dynamics of Networks”, Princeton University Press, 2006. ISBN 9780691113579.
• Ted G. Lewis: “Network Science: Theory and Applications”, Wiley, 2009. ISBN 9780470331880.
• Derek Hansen, Ben Shneiderman: “Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from a Connected World”, Morgan Kaufmann, 2010. ISBN: 9780123822291.
• John R. Clymer: “Simulation-Based Engineering of Complex Systems”, Wiley-Interscience, 2009. ISBN 9780470401293.

• Página web de Jon Kleinberg, Cornell University
• Página web de Mark Newman, University of Michigan
• Página web de Réka Albert, Pennsylvania State University
• Página web de Chaomei Chen, Drexel University
• Página web de Katy Borner, Indiana University
• Página web del Barabasi Lab, Northeastern University
• Página web del grupo “SCImago”, CSIC-Universidad de Granada-UC3M
• Página web del curso “Networks and Complexity in Social Systems”, Columbia University
• Página web del curso “Information Visualization”, Indiana University
• Página web del libro electrónico “Network Science Interactive Book Project”
• Portal web “SCImago Journal & Country Rank”
• Portal web “InfoVis Cyberinfrastructure”
• Página web de Gephi
• Página web de Netlogo

• MD01. Lección Magistral (Clases Teóricas-Expositivas) 
• MD02. Actividades Prácticas (Resolución de Problemas, Resolución de Casos Prácticos, Desarrollo de Proyectos, Prácticas en Laboratorio, Taller de Programación, Aula de Informática, Prácticas de Campo). 
• MD03.  Seminarios (Debates, Demos, Exposición de Trabajos Tutelados, Conferencias, Visitas Guiadas, Monografías). 
• MD04. Actividades no presenciales Individuales. 
• MD05. Actividades no presenciales Grupales. 
• MD06. Tutorías Académicas. 

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-evaluacioncalificacion-
estudiantes-universidad-granada. La evaluación será preferentemente continua siguiendo el artículo 7 de dicha normativa.

La adaptación del sistema de evaluación general propuesto a las características de esta asignatura, con indicación explícita del peso de la evaluación continua de cada actividad formativa, se ajustará a lo indicado en la siguiente tabla para la convocatoria ordinaria:

Porcentajes de evaluación

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

• Para la parte teórica se realizarán dos exámenes parciales y eventuales entregas de ejercicios sobre el desarrollo y los resultados de las actividades propuestas. La ponderación de este bloque será del 45%, valiendo el primer examen parcial el 15% de la calificación final y el segundo el 30%.
• Para la parte práctica se realizarán prácticas de laboratorio, resolución de problemas y desarrollo de proyectos individuales, y se valorarán las entregas de los informes/memorias realizados por los/las estudiantes o, en su caso las entrevistas personales con ellos/ellas y las sesiones de evaluación. En concreto, el proyecto final asociado a la práctica 4 tendrá una defensa, realizada de forma presencial. La ponderación de este bloque será del 45%. La práctica 1 implicará un 10%, la práctica 3 un 15% y la práctica 4 un 20% de la calificación final.
• La parte de trabajo autónomo y los seminarios se evaluarán teniendo en cuenta la asistencia a los seminarios y los problemas propuestos que hayan sido resueltos y entregados por los/las estudiantes. La ponderación de este bloque será del 10%, considerándose algunos pequeños proyectos asociados a la práctica 2, de entrega voluntaria, para el presente apartado.

La calificación global en la convocatoria ordinaria corresponderá, por tanto, a la puntuación ponderada de los diferentes aspectos y actividades que integran el sistema de evaluación. Así, el resultado de la evaluación será una calificación numérica obtenida mediante la suma ponderada de las calificaciones correspondientes a una parte teórica, una parte práctica y, en su caso, una parte relacionada con el trabajo autónomo de los/las estudiantes, los seminarios impartidos y el aprendizaje basado en proyectos. Para poder superar cada una de las partes y que sea posible realizar dicha suma, hay que obtener en cada parte al menos un 1 (del total de 4,5 puntos alcanzables). Si no se supera una parte, el/la estudiante debe presentarse al examen de la convocatoria extraordinaria correspondiente a dicha parte. La nota obtenida en la parte superada se guarda para la convocatoria extraordinaria. En el caso en que, aun no superando una parte, la nota sumada fuera igual o superior a 5, la calificación que constaría en acta en la convocatoria ordinaria sería Suspenso (4).

En el caso de la convocatoria extraordinaria, la evaluación se realizará mediante 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 (50%) como práctico (50%) que garanticen que el/la estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta misma guía docente. El/la estudiante podrá optar por mantener la calificación correspondiente a la parte superada (teoría o prácticas) obtenida en la convocatoria ordinaria. Se entenderá que dicha parte está superada siempre que alcance la calificación de 5 puntos sobre 10 en la parte correspondiente.

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 Director del Departamento o al Coordinador del Grado 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 un examen escrito el día de la convocatoria oficial. Dicha prueba (evaluada de 0 a 10) incluirá preguntas tanto de tipo teórico, correspondientes al 50% de la nota, como práctico, correspondientes al otro 50%, que garanticen que el/la estudiante ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta guía docente.

• Gephi: Herramienta de Análisis y Visualización de Redes Sociales. https://gephi.org/
• Netlogo: Herramienta de Programación y Ejecución de Modelos Basados en Agentes.
  https://ccl.northwestern.edu/netlogo/