Introducción a la Programación con R (19151) Estadística Básica (19152)

- Capacidad de comprender e identificar los nuevos retos a los que se enfrentan las Ciencias Sociales en el mundo digital. Las ciencias sociales computacionales (CSS) son una materia muy amplia, que podría dividirse a grandes rasgos en dos corrientes principales: una dedicada al análisis de datos en un sentido muy general y otra dedicada al modelado, también con un enfoque muy amplio. En el curso se tratarán los conceptos y definiciones básicos del campo de las CSS, se abordarán sus principales paradigmas y, lo que es más importante, se presentarán ejemplos de investigación en este campo, tanto desde el punto de vista científico como aplicado. Dado que muchas asignaturas del máster tratan sobre el análisis de datos, el curso se inclina claramente hacia la faceta de modelización de la CSS. El curso comienza con una introducción general al CSS y, a continuación, pasa a presentar sus líneas de investigación y actividad más importantes. Se ofrecerá una introducción a las redes y la teoría de juegos como herramientas básicas, que también serán útiles para cursos posteriores. Por último, el resto del curso se dedicará al modelado y la comprensión de la complejidad social, principalmente desde el punto de vista del modelado basado en agentes. El curso también presenta el lenguaje de programación NetLogo como la herramienta perfecta para trabajar con modelos basados en agentes.

Tema 0: Fundamentos de la ciencia social computacional. Tema 1: El poder de los modelos: desentrañando la complejidad social. Tema 2: Modelización basada en agentes. Tema 3: Tu primer modelo basado en agentes. Tema 4: El rompecabezas de la cooperación. Tema 5: Ampliando la caja de herramientas del modelador. Tema 6: Modelización de la dinámica de opiniones y la influencia social. Tema 7: Estructura y propiedades de las redes: una introducción. Tema 8: Dinámica en las redes: cooperación, contagio y estructura. Tema 9: Análisis de modelos basados en agentes I: análisis de sensibilidad y experimentos computacionales. Tema 10: Análisis de modelos basados en agentes II: validación, replicación y documentación. Tema 11: Síntesis de conceptos: modelado basado en agentes de la dinámica social a largo plazo. Un caso práctico arqueológico. Tema 12: Síntesis y perspectivas.

Actividades Formativas: - Clases teóricas - Clases teórico-prácticas - Tutorías - Trabajo en grupo - Trabajo individual del estudiante Metodologías Docentes: - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - Lectura crítica de textos recomendados por el profesor de la asignatura: Artículos de prensa, informes, manuales y/o artículos académicos, bien para su posterior discusión en clase, bien para ampliar y consolidar los conocimientos de la asignatura. - Exposición y discusión en clase, bajo la moderación del profesor de temas relacionados con el contenido de la materia, así como de casos prácticos. - Elaboración de trabajos e informes de manera individual o en grupo. - Seminarios/ponencias de expertos nacionales e internacionales, en sesión síncrona presencial o remota.