Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information

Carga Horária / Course Load

Área científica / Scientific area

Investigação Operacional

Departamento / Department

Departamento de Métodos Quantitativos

Ano letivo / Execution Year

2026/2027

Pré-requisitos / Pre-Requisites

Competências básicas de programação de computadores.

Objetivos Gerais / Objectives

Esta Unidade Curricular tem como objectivo dotar o estudante das competências necessárias para listar e explicar os principais conceitos de redes e medidas para caracterizar redes e comunidades, bem como para explicar e utilizar os métodos e software adequados para gerar redes aleatórias e identificar comunidades, focando-se na representação de problemas reais complexos.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes

Ao concluir esta Unidade Curricular com sucesso o estudante será capaz de: OA1. Caracterizar redes com base em medidas de associação, agrupamento, distância, centralidade e heterogeneidade. Avaliar a robustez das redes. OA2. Obter a rede de co-ocorrência associada a uma rede em que se representam relações. Analisar redes com pesos associados às ligações. OA3. Seleccionar modelos de geração de redes aleatórias e caracterizar redes aleatórias. OA4. Detectar comunidades e avaliar os métodos de detecção de comunidades.

Conteúdos Programáticos / Syllabus

Conteúdos programáticos (CP): CP1: Conceitos Básicos Elementos de uma rede, sub-redes, densidade e grau. Redes bipartidas. CP2: Small Worlds Correlação de Grau. Caminhos e distâncias. Conectividade. Seis Graus de Separação. Coeficientes de clustering. CP3: Hubs e Heterogeneidade de Pesos Medidas de centralidade. Heterogeneidade baseada no grau. Robustez, decomposição de core e heterogeneidade de pesos. CP4: Redes Aleatórias Geração de redes aleatórias e caracterização. Modelo de Watts-Strogatz, Configuration Model e modelos de preferência. CP5: Comunidades Conceitos e problemas relacionados. Métodos de detecção de comunidades: remoção de pontes, optimização de modularidade, propagação de etiquetas. Métodos de avaliação.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes

Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos (CP) com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1: presente em CP1, CP2, CP3 e CP4. OA2: presente em CP1. OA3: presente em CP5 OA4: presente em CP5. A caracterização das redes com base em medidas quantitativas (OA1) será feita no âmbito dos conteúdos programáticos 1, 2, 3 e 4. A avaliação da robustez das redes (OA1) será aplicada no âmbito do conteúdo programático 3. A obtenção das redes de co-ocorrência e a análise dos pesos das ligações (OA2) serão feitas para redes bipartidas, tal como abordado no conteúdo programático 1. A selecção dos modelos de geração de redes aleatórias e a caracterização das redes aleatórias (OA3) serão feitas no conteúdo programático 4. A detecção de comunidades e avaliação dos métodos de detecção (OA4) serão aplicadas no conteúdo programático 5.

Avaliação / Assessment

Avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame: 1. Avaliação ao longo do semestre: a) 5 mini-testes individuais: i) peso de 10%; ii) realizados em aula, ao longo do período lectivo; iii) classificação nesta componente: média aritmética das 4 melhores classificações obtidas nos 5 mini-testes; b) Projecto em grupo: i) peso de 30%; ii) grupos de 4 estudantes; iii) com discussão oral; c) Teste final escrito individual: i) peso de 60%; ii) classificação mínima de 8,5; d) Presença em, pelo menos, 2/3 das aulas leccionadas; e) Aprovação: média ponderada mínima de 9,5. 2. Avaliação por Exame (1.ª e 2.ª Época): a) Exame escrito individual: i) peso de 100%; ii) aprovação: classificação mínima de 9,5. Em ambas as modalidades de avaliação, o estudante poderá ser convocado para uma prova individual, oral ou escrita, destinada a validar a classificação obtida. Escala: 0-20 valores.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies

As aulas desta Unidade Curricular são teórico-práticas e prático-laboratoriais. Nestas aulas serão aplicadas diversos modelos e metodologias de ensino. As aulas teórico-práticas permitem utilizar metodologias de ensino expositivas, experimentais e de discussão. As aulas prático-laboratoriais permitem utilizar metodologias de ensino experimentais e de discussão. Para apresentar os conceitos, as metodologias e medidas caracterizadoras de redes relativos a todos os conteúdos programáticos será utilizada uma metodologia expositiva. Para aplicar as metodologias, calcular as medidas numéricas estudadas e utilizar o software, os alunos realizarão vários exercícios em aula, pelo que será adoptada uma metodologia experimental. Para analisar os resultados obtidos, aplicar-se-á uma metodologia de discussão. As metodologias experimentais e de discussão são cruciais, uma vez que um dos objectivos da Unidade Curricular é analisar dados representados em redes. Os estudantes são encorajados a participar nas aulas e a utilizar o software durante as aulas. Além das metodologias já mencionadas, o trabalho autónomo dos estudantes é particularmente relevante para a aquisição e o desenvolvimento das competências. Este trabalho autónomo consiste na leitura da bibliografia, na resolução de exercícios e na realização do projecto de grupo. O Planeamento de Aulas inclui linhas orientadoras para o trabalho autónomo.

Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes

As metodologias de ensino visam o desenvolvimento das principais competências dos estudantes que permitam cumprir com cada um dos objectivos de aprendizagem. Em traços gerais, os objectivos de aprendizagem consistem no estudo de redes reais e identificação de comunidades. Cada uma das metodologias de ensino contribui para todos os objectivos de aprendizagem. A metodologia expositiva (ME1) será utilizada para apresentar os conceitos teóricos e os métodos de resolução de problemas. A metodologia experimental (ME2) será aplicada através da resolução de exercícios em aula e da utilização de software adequado para o estudo de redes. A metodologia de discussão (ME3) permitirá desenvolver as capacidades de análise de resultados e de elaboração de recomendações. Dada a natureza da Análise de Redes, estudo de redes reais, o trabalho autónomo dos estudantes é crucial para o desenvolvimento das competências de resolução e análise. Na grelha a seguir apresentam-se as principais interligações entre as metodologias de ensino (ME) e os respectivos objectivos de aprendizagem (OA). ME1: OA1, OA2, OA3, OA4 ME2: OA1, OA2, OA3, OA4 ME3: OA1, OA2, OA3, OA4 Todos os objectivos de aprendizagem serão avaliados nas provas escritas. O projecto de grupo permite avaliar alguns dos objectivos de aprendizagem e requer a utilização de software adequado.

Observações / Observations

Os estudantes abrangidos pelo “Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial” deverão contactar o docente da UC, ou o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas de cada semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e de avaliação na Unidade Curricular.

Bibliografia Principal / Main Bibliography

* Menczer, F., Fortunato, S. and Davis, C. A. (2020). A First Course in Network Science, 1st Edition, Cambridge University Press, Cambridge. * Barabási, A.-L. (2016). Network Science, 1st Edition, Cambridge University Press, Cambridge.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

* Newman, M. (2018). Networks, 2nd Edition. Oxford University Press, Oxford. * Ognyanova, K. (2018). Introduction to R and Network Analysis. SC&I Methods Workshop, Rutgers University.

Data da última atualização / Last Update Date

2026-07-28