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Network Analysis
Last Updated: 2026-06-01 11:30:53
Abstract
Network science is a distinct domain of data science that is characterized by a specific kind of data being studied.While areas of application range from archaeology to zoology, we concern ourselves with social networks for the most part.Emphasis is placed on descriptive and analytic approaches rather than theorizing, modeling, or data collection.
Objective
Students will be able to identify and categorize research problems that call for network approaches while appreciating differences across application domains and contexts. They will master a suite of mathematical and computational tools, and know how to design or adapt suitable methods for analysis. In particular, they will be able to evaluate such methods in terms of appropriateness and efficiency.
Content
The following topics will be covered with an emphasis on structural and computational approaches and frequent reference to their suitability with respect to substantive theory: * Empirical Research and Network Data * Macro and Micro Structure * Centrality * Roles * Cohesion * Influence
Resources
Lecture Notes
Slides and lecture notes are distributed via the associated course moodle.
Literature
* Hennig, Brandes, Pfeffer & Mergel (2012). Studying Social Networks. Campus-Verlag. * Borgatti, Everett & Johnson (2013). Analyzing Social Networks. Sage. * Robins (2015). Doing Social Network Research. Sage. * Menczer, Fortunato & Davis (2020). A First Course in Network Science. Cambridge University Press. * Brandes & Erlebach (2005). Network Analysis. Springer LNCS 3418. * Wasserman & Faust (1994). Social Network Analysis. Cambridge University Press. * Kadushin (2012). Understanding Social Networks. Oxford University Press. * Gërxhani, De Graaf & Raub (2023). Handbook of Sociological Science. Edward Elgar.
General Information
- Language
- English
- Levels
- DS , DR , MSC
- Frequency
- Yearly recurring
Examination
- Type
- graded semester performance
Course Components
| Type | Title | Time & Place | Hours |
|---|---|---|---|
| lecture with exercise | Network Analysis |
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2 h weekly |
Offered In
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Wissenschaft im Kontext (Science in Perspective) (In Kursen aus dem Programm “Wissenschaft im Kontext” lernen Studierende, die MINT Fächer der ETH aus der Perspektive der Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften zu reflektieren. Nur die in diesem Abschnitt aufgelisteten Fächer können als "Wissenschaft im Kontext" angerechnet werden.)
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Typ A: Förderung allgemeiner Reflexionskompetenz (WiK-Kurse werden für Bachelorstudierende nach dem ersten Studienjahr sowie für alle Masterstudierende und Doktorierende empfohlen. Alle WiK-Kurse sind in Typ A gelistet. Bei den unter Typ B aufgeführten Kursen handelt es sich lediglich um Belegungsempfehlungen für bestimmte Departemente.)
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Typ B: Reflexion über fachspezifische Methoden und Inhalte (Fachspezifische Lerneinheiten. Relevant für alle Studierenden, die sich für diese Kurse interessieren. Diese Lerneinheiten sind alle auch unter "Typ A" aufgelistet, d.h. die Einschreibung ist allen Studierenden möglich.)
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Doktorat Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften (Mehr Informationen unter: )
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