Learn how to model social and economic networks and their impact on human behavior. How do networks form, why do they exhibit certain patterns, and how does their structure impact diffusion, learning, and other behaviors? We will bring together models and techniques from economics, sociology, math, physics, statistics and computer science to answer these questions.
от партнера
Социальные и экономические системы: модели и анализ
Стэнфордский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 43,580
Карьерные результаты учащихся
20%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 30 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
Приобретаемые навыки
Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
Карьерные результаты учащихся
20%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 30 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский
от партнера
Стэнфордский университет
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Программа курса: что вы изучите
4 ч. на завершение
Introduction, Empirical Background and Definitions
Examples of Social Networks and their Impact, Definitions, Measures and Properties: Degrees, Diameters, Small Worlds, Weak and Strong Ties, Degree Distributions
4 ч. на завершение
12 видео ((всего 118 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
1.1: Introduction9мин
1.2: Examples and Challenges 15мин
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8мин
1.3: Definitions and Notation 14мин
1.4: Diameter 16мин
1.5: Diameter and Trees 6мин
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11мин
1.7: Diameters in the World 6мин
1.8: Degree Distributions 13мин
1.9: Clustering 8мин
1.10: Week 1 Wrap2мин
3 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Slides from Lecture 1, with References10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110мин
3 практических упражнения
Quiz Week 130мин
Problem Set 130мин
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek30мин
4 ч. на завершение
Background, Definitions, and Measures Continued
Homophily, Dynamics, Centrality Measures: Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector, and Katz-Bonacich. Erdos and Renyi Random Networks: Thresholds and Phase Transitions
4 ч. на завершение
11 видео ((всего 105 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
2.1: Homophily10мин
2.2: Dynamics and Tie Strength 6мин
2.3: Centrality Measures 14мин
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13мин
2.5a: Application - Centrality Measures 12мин
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6мин
2.6: Random Networks 10мин
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7мин
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13мин
2.9: A Small World Model 7мин
2.10 Week 2 Wrap3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Slides from Lecture 2, with references10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210мин
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110мин
3 практических упражнения
Quiz Week 230мин
Problem Set 230мин
Optional: Empirical Analysis of Network Data30мин
5 ч. на завершение
Random Networks
Poisson Random Networks, Exponential Random Graph Models, Growing Random Networks, Preferential Attachment and Power Laws, Hybrid models of Network Formation.
5 ч. на завершение
12 видео ((всего 143 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
12 видео
3.2: Mean Field Approximations 8мин
3.3: Preferential Attachment 10мин
3.4: Hybrid Models 14мин
3.5: Fitting Hybrid Models 17мин
3.6: Block Models 9мин
3.7: ERGMs 9мин
3.8: Estimating ERGMs 15мин
3.9: SERGMs 9мин
3.10: SUGMs 6мин
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21мин
3.12: Week 3 Wrap3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Slides from Lecture 3, with references10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310мин
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210мин
4 практических упражнения
Quiz Week 330мин
Problem Set 330мин
Optional: Empirical Analysis of Network Data30мин
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM30мин
5 ч. на завершение
Strategic Network Formation
Game Theoretic Modeling of Network Formation, The Connections Model, The Conflict between Incentives and Efficiency, Dynamics, Directed Networks, Hybrid Models of Choice and Chance.
5 ч. на завершение
15 видео ((всего 209 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
15 видео
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15мин
4.3: Connections Model 11мин
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12мин
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6мин
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11мин
4.7: Network Formation and Transfers 16мин
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13мин
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13мин
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11мин
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11мин
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16мин
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16мин
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35мин
4.15: Week 4 Wrap4мин
3 материала для самостоятельного изучения
Slides from Lecture 4, with references10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410мин
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310мин
2 практических упражнения
Quiz Week 430мин
Problem Set 430мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе СОЦИАЛЬНЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: МОДЕЛИ И АНАЛИЗ
от партнера MR1 нояб. 2017 г.
Really enjoyed this course. The professor is really good and covers quite a lot of ground during the lectures. Good way to get into complex networks! Probably gonna do some studying on my own now :)
от партнера SB10 окт. 2020 г.
Very important course. My suggestion to the Prof. if he can increase the course length and include more details that would be much better or he can come up with advance course on the same series.
от партнера SW8 авг. 2016 г.
Very good course on Social Networks, and also a hard one even for graduate level. Generally assignments are not too tough but fully understanding all the concepts take lots of extra readings.
от партнера JK9 дек. 2018 г.
Excellent course. The labs are the best. Pajek and Gephi will be handy for network graphing and analyzing data. Thank you Professor Matthew Jackson. Your work is very good for reference.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
Is financial aid available?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
