Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Qualitative data analysis
Course of study:
2018/2019
Code:
HSO-2-312-II-s
Faculty of:
Humanities
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
Innovations and social interventions
Field of study:
Sociology
Semester:
3
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr Żuchowska-Skiba Dorota (zuchowska@agh.edu.pl)
Academic teachers:
dr Żuchowska-Skiba Dorota (zuchowska@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Student potrafi przełożyć wiedzę teoretyczną i metodologiczną na wyjaśnienie złożonych zjawisk społecznych będąc tym samym aktywnym podmiotem zmian społecznych. SO2A_K06 Activity during classes,
Project
Skills
M_U001 Posiada umiejętność prowadzenia zaawansowanych projektów badawczych, z wykorzystaniem profesjonalnego oprogramowania do zbierania danych relacyjnych i analizowania sieci społecznych SO2A_U08 Activity during classes,
Project
M_U002 Student posiada umiejętność analizy zjawisk społecznych oraz prowadzenia badań empirycznych z wykorzystaniem koncepcji i terminów stosowanych w analizie sieci społecznych. SO2A_U01, SO2A_U08 Project
Knowledge
M_W001 Zna sposoby wyjaśniania zjawisk społecznych z wykorzystaniem analizy sieci społecznych SO2A_W04 Test
M_W002 Student potrafi wyjaśnić zależności pomiędzy zjawiskami społecznym a strukturą sieci społecznych. SO2A_W10, SO2A_W04 Activity during classes,
Project,
Test
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Student potrafi przełożyć wiedzę teoretyczną i metodologiczną na wyjaśnienie złożonych zjawisk społecznych będąc tym samym aktywnym podmiotem zmian społecznych. + - - - - - - - - - -
Skills
M_U001 Posiada umiejętność prowadzenia zaawansowanych projektów badawczych, z wykorzystaniem profesjonalnego oprogramowania do zbierania danych relacyjnych i analizowania sieci społecznych + - - - - - - - - - -
M_U002 Student posiada umiejętność analizy zjawisk społecznych oraz prowadzenia badań empirycznych z wykorzystaniem koncepcji i terminów stosowanych w analizie sieci społecznych. + - - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Zna sposoby wyjaśniania zjawisk społecznych z wykorzystaniem analizy sieci społecznych + - - - - - - - - - -
M_W002 Student potrafi wyjaśnić zależności pomiędzy zjawiskami społecznym a strukturą sieci społecznych. + - - - - - - - - - -
Module content
Lectures:

Sieci społeczne stanowią bardzo ważny składnik rzeczywistości społecznej. Sieci odrywają centralną rolę w transmisji informacji (na przykład tych o ofertach pracy), w procesach grupotwórczych oraz stanowią ważny element funkcjonowania organizacji i instytucji. To od struktur sieci społecznych zależy na przykład to, jakie produkty kupujemy, na kogo głosujemy, kogo darzymy sympatią, a kogo nie. To od sieci społecznych zależy również szybkość, z jaką rozprzestrzeniają się plotki, ale i choroby zakaźne. Sieci społeczne i ich struktury wpływają zatem na jakość naszego życia – zarówno osobistego, jak i zawodowego.
Wykład służy przybliżeniu teorii sieci społecznych (social network analysis) oraz przedstawieniu jej aplikacyjnych możliwości. Zostaną również omówione podstawowe dylematy metodologiczne związane z social network analysis. Zaliczenie wykładu odbywa się na podstawie testu.

Plan wykładu:
1. Wprowadzenie. Teorie. Typy sieci
2. Właściwości sieci
3. Siła słabych sieci
3. Dyfuzja w sieci
4. Przyjaźń i plotka. Homofilia
5. Sieci wirtualne. Facebook
6. Zachowania masowe.
7. Metodologiczne problemy badania sieci społecznych. Podsumowanie kursu oraz przeprowadzenie testu zaliczeniowego.

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 79 h
Module ECTS credits 3 ECTS
Participation in lectures 15 h
Participation in auditorium classes 30 h
Contact hours 4 h
Preparation for classes 10 h
Realization of independently performed tasks 10 h
Completion of a project 10 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa stanowić będzie 60% oceny z wykładu (test) oraz 40% oceny z ćwiczeń (projekt badawczy z analizy sieci).

Prerequisites and additional requirements:

Prerequisites and additional requirements not specified

Recommended literature and teaching resources:

Literatura zalecana:
John Scott (2000). Social Network Analysis. Sage.

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

Additional scientific publications not specified

Additional information:

Sylabus opracował dr Krzyżowski.