Es una asignatura basada a los recientes avances del campo de la física estadística, de la informática y de la sociología. Tiene una gran importancia por su actualidad en la vida, donde las redes sociales se han convertido en medios imperceptibles de interacción.
La física estadística estudia el comportamiento de sistemas físicos, compuestos de muchos elementos, que interactúan entre sí. La sociología, por su parte, estudia el comportamiento de las personas en interacción como un colectivo, donde intercambian información y establecen comportamiento común, formando una compleja red de interacciones sociales. Por esta razón es importante estudiar los sistemas sociológicos sobre redes con topología análoga a las interacciones sociales reales.
Los recientes avances en sociología, en teoría de redes de comunicación y en la física estadística, y especialmente en la física de sistemas que están compuestos de redes complejos, hace posible construir modelos de sistemas sociales, aplicando métodos físicos. La rápida expansión de los medios modernos de comunicación, en particular las redes sociales en el ciberespacio, donde el alcance de la comunicación es global y la velocidad de la misma se acelera en órdenes de magnitud, convierte el análisis cuantitativo de las redes sociales en un problema importante y muy actual. Los recientes logros en este campo demuestran que los métodos cuantitativos informáticos y físicos pueden ser útiles en analizar redes sociales y predecir su comportamiento.

Es una asignatura teórico-práctica que requiere la elaboración y utilización de programas para la realización de simulaciones numéricas, pero aparte tiene una importante base teórica, necesaria para entender los fenómenos.

Las líneas pricipales de contextualización, son las siguientes:

- Orden, desorden y dinámica: casos concretos, Modelo de Ising

- Elementos sociales en el comportamiento humano y su paramtrización: Grupos sociales, Jerarquía social, Decisiones en el entorno social; Decisiones binarias.

- Dinámica de opiniones y dinámica cultural: modelos del votante, regla de la mayoria, Modelización en el contexto de COVID-19.

- Redes de escala libre y acotada, Redes complejas y modelos asociados (Erdoes-Renyi, Watts-Strogatz, Albert-Barabasi), características de las redes complejas (coeficiente de clustering, diámetro y espectro de la red, etc.),

La ACTIVIDAD FORMATIVA, las HORAS y la PRESENCIALIDAD son aproximadamente las siguientes:

- Estudio del material básico y complementario. Ejercicios prácticos - 50 horas, presencialidad - 0 horas
- Búsqueda autónoma y selección de bibliografía específica relacionada con los contenidos de la asignatura - 20 horas, presencialidad - 0 horas
- Participación en foros y comunicaciones con equipo docente y otros estudiantes - 10 horas, presencialidad - 0 horas
- Realización de tareas evaluables - 70 horas, presencialidad - 0 horas

Es impredecible buena base teórica en teoría de probabilidad y en mecánica estadística, así como un buen nivel de programación.

Se necesita buen conocimiento de inglés.

Por su carácter interdisciplinar, el curso podría ser de interés también para sociólogos y otros expertos que trabajan en equipo con físicos y/o matemáticos.

Se realizará de forma presencial en el día de la consulta o previa cita telefónica, a través de la plataforma o por otras vías de comunicación.

Profesora Elka Radoslavova
e-mail: elka@fisfun.uned.es
Teléfono: 91 398 7143
Horario: Miércoles, de 11 a 14h y de 15 a 17h
Mediateca (Edificio de la Biblioteca Central), UNED.

COMPETENCIAS

CM1 Poseer la capacidad para el desarrollo de una aptitud crítica ante el aprendizaje que le lleve a plantearse nuevos problemas desde perspectivas no convencionales.

CM2 Adquirir los conocimientos necesarios en Física Avanzada para incorporarse a un grupo de investigación o a empresas .

CM3 Adquirir la capacidad para abordar y resolver un problema avanzado en la física teórica, computacional o de fluidos, mediante la elección adecuada del contexto teórico, la identificación de los conceptos relevantes y el uso de las técnicas matemáticas que constituyen la mejor aproximación para así llegar a la solución.

CM4 Analizar una situación compleja extrayendo cuales son las cantidades físicas relevantes y ser capaz de reducirla a un modelo parametrizado.

CM5 Analizar problemas nuevos en sistemas poco conocidos y determinar similitudes y diferencias con modelos de referencia.

CM6 Analizar críticamente resultados experimentales, analíticos y numéricos en el campo de la física avanzada.

CONOCIMIENTOS O CONTENIDOS

CN1 Comprender conceptos avanzados de Física y demostrar, en un contexto de investigación científica altamente especializada, una relación detallada y fundamentada entre los aspectos teóricos y prácticos y la metodología empleada en este campo.

CN2 Conocer y comprender los elementos más relevantes de la física teórica, computacional y de fluidos actual. Profundizar en la comprensión de las teorías que se encuentran en la frontera de estos temas, incluyendo su estructura matemática, su confrontación con resultados experimentales, y la descripción de los fenómenos físicos que dichas teorías explican.

CN3 Conocer los sistemas operativos y lenguajes de programación y herramientas de computación relevantes en el campo de la física avanzada.

CN4 Comprender las propiedades cualitativas de las soluciones a las ecuaciones de la física (sus tipos, estabilidad, singularidades, etc.) y su dependencia de los parámetros que definen un sistema físico.

HABILIDADES O DESTREZAS

H1 Elaborar un trabajo escrito con datos bibliográficos, teóricos y/o experimentales, escribiendo un resumen o articulado en extenso (tal y como se realizan los artículos científicos), formulando hipótesis razonables, composiciones originales y conclusiones motivadas.

H2 Comunicar con claridad y rigor los resultados de un trabajo de investigación de forma oral o escrita.

H3 Utilizar bibliografía y fuentes de información especializada, propias del ámbito de conocimiento de la física, manejando las principales bases de datos de recursos científicos.

H4 Saber trabajar en equipo y comunicarse con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de la Física Avanzada, tanto en sus implicaciones académicas, productivas o sociales.

H5 Modelizar sistemas de alto grado de complejidad. Identificar variables y parámetros relevantes y realizar aproximaciones que simplifiquen el problema. Construir modelos físicos que describan y expliquen situaciones en ámbitos diversos.

H7 Resolver problemas algebraicos, de resolución de ecuaciones y de optimización mediante métodos numéricos.

H8 Modelar y simular fenómenos físicos complejos por ordenador.

COMPETENCIAS

CM1 Poseer la capacidad para el desarrollo de una aptitud crítica ante el aprendizaje que le lleve a plantearse nuevos problemas desde perspectivas no convencionales.

CM2 Adquirir los conocimientos necesarios en Física Avanzada para incorporarse a un grupo de investigación o a empresas .

CM3 Adquirir la capacidad para abordar y resolver un problema avanzado en la física teórica, computacional o de fluidos, mediante la elección adecuada del contexto teórico, la identificación de los conceptos relevantes y el uso de las técnicas matemáticas que constituyen la mejor aproximación para así llegar a la solución.

CM4 Analizar una situación compleja extrayendo cuales son las cantidades físicas relevantes y ser capaz de reducirla a un modelo parametrizado.

CM5 Analizar problemas nuevos en sistemas poco conocidos y determinar similitudes y diferencias con modelos de referencia.

CM6 Analizar críticamente resultados experimentales, analíticos y numéricos en el campo de la física avanzada.

La metodología es a distancia, con tutorías virtuales a cargo de los equipos docentes del Máster, a través de herramientas didácticas de enseñanza virtual. Para ello se utilizará la plataforma virtual de la UNED, que ya ha probado su eficacia en la práctica. De este modo se crea un aula virtual que tendrá por objeto realizar la evaluación continua del estudiante, en la que tendrá acceso al material didáctico, a bibliotecas virtuales y foros, enviará los trabajos y se comunicará con los profesores. La modalidad virtual de aprendizaje es una forma de aprendizaje flexible que se adapta a la disponibilidad de cada estudiante, permitiendo compaginar
estudios con trabajo o cualquier otra actividad.

La docencia es esencialmnete por las herramientas de enseñanza a distancia. Se impartirá a través del curso virtual dentro de la plataforma educativa de la UNED. Dentro del curso virtual el alumnado dispondrá de:
- Página de bienvenida, donde se indica el concepto general de la asignatura y se presenta el equipo docente.
- Materiales:
a)      Guía del curso, donde se establecen los objetivos concretos y los puntos de interés.
b)      Programa, donde se especifica la división del contenido por capítulos.
c)      Procedimiento, donde se sugieren al alumno las tareas que debe realizar.
d)      Recursos, donde se proporciona el material necesario para el estudio.

Aparte se ofrecerá material adicional relacionado con los últimos avances de los temas tratados y publicados en revistas científicas y repositorios.
-  Actividades y trabajos:
a)      Participación en los foros de debate.
b)      Elaboración de trabajos individuales.
- Comunicación:
a)      Correo, para comunicaciones individuales.
b)      Foros de Debate, donde se intercambian conocimientos y se resuelven dudas de tipo académico.

c)      Apertura de otros canales para la comunicación en caso de mayor dudas, como por ejemplo Skype.
                                                            

1) R. Albert and A.L. Barabasi, Statistical mechanics of complex networks, Reviews of Modern Physics, Vol. 74, No. 1. (2002).

2) C.Castellano et al., Statistical physics of social dynamics  Rev. Mod. Phys. 81, 591 (2009)

http://arxiv.org/pdf/0710.3256v2.pdf

3) Pagina del IFISC: Dynamics and collective phenomena of social systems
http://ifisc.uib.es/research/research_social.php

4) S. Galam, Sociophysics, A Physicist's Modeling of Psycho-political Phenomena, Springer (2012).
http://www.springer.com/social+sciences/book/978-1-4614-2031-6

5) Galam, S. (2008) Sociophysics: A review of Galam models,
http://arxiv.org/PS_cache/arxiv/pdf/0803/0803.1800v1.pdf

6) Charles E. Hurst, Social Inequality: Forms, Causes andConsequences, ISBN-13: 978-0205698295.

Material elaborado por los Profesores de la asignatura, publicaciones recomendadas y otras presentaciones científicas existentes en la web.