M5MKG014 · MSc Data Management
Social Network Analysis
Les plateformes numériques façonnent en continu les identités personnelles et corporate. Ce module donne les cadres conceptuels et les techniques computationnelles pour cartographier, quantifier et interpréter les structures sociales en ligne. Théorie des graphes, capital social, analyse data-driven. Mini-projet de recherche pour détecter les acteurs clés, mesurer les flux d'influence et anticiper les dynamiques relationnelles.
RéseauxGraphes
Public
Étudiants Data Management, marketing digital, communication
Format
15 heures de cours, 14 d'examen, 11 de travail personnel
2 ECTS
Langue
Anglais
Institution
Paris School of Business
Objectifs pédagogiques
Ce que vous saurez faire à l'issue du module.
- 01Analyser des systèmes socio-techniques complexes en les traduisant en graphes
- 02Évaluer les métriques de centralité, de communauté et de diffusion
- 03Concevoir un workflow reproductible de collecte et nettoyage de données réseau
- 04Communiquer les résultats à des publics techniques et managériaux
Programme
Le déroulé complet.
Module 01
Théorie
- ◆Graphes, sommets, arêtes, types
- ◆Centralités (degree, betweenness, eigenvector)
- ◆Détection de communautés (modularité, Louvain)
Module 02
Pratique
- ◆Collecte LinkedIn et Twitter
- ◆Notebook Python, NetworkX, Gephi
- ◆Visualisation interactive
Module 03
Application
- ◆Identité numérique d'une marque
- ◆Analyse d'influenceurs
- ◆Diffusion d'information et bulles de filtres
Pédagogie
Méthode
Cours, TP NetworkX, projet capstone, lectures académiques.
Évaluation
Modalités
- ◆Examen écrit (14h)
- ◆Mini-projet de recherche en équipe
- ◆Soutenance orale
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