À propos de ce cours

23 891 consultations récentes

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.
The course begins with some empirical background on social and economic networks, and an overview of concepts used to describe and measure networks. Next, we will cover a set of models of how networks form, including random network models as well as strategic formation models, and some hybrids. We will then discuss a series of models of how networks impact behavior, including contagion, diffusion, learning, and peer influences.

You can find a more detailed syllabus here:  http://web.stanford.edu/~jacksonm/Networks-Online-Syllabus.pdf 

You can find a short introductory videao here: http://web.stanford.edu/~jacksonm/Intro_Networks.mp4

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Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau avancé

Approx. 30 heures pour terminer

Anglais

Compétences que vous acquerrez

Social Network
Game Theory
Network Analysis
Network Theory

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Approx. 30 heures pour terminer

Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,88/5 (89 évaluations)

Matthew O. Jackson

Professor

Economics

499 155 étudiants

3 cours

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu96%(3,684 évaluations)

Semaine

1

Semaine 1

4 heures pour terminer

Introduction, Empirical Background and Definitions

4 heures pour terminer

12 vidéos (Total 118 min), 3 lectures, 3 quiz

12 vidéos

An Introduction to the Course4 min

1.1: Introduction9 min

1.2: Examples and Challenges 15 min

1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8 min

1.3: Definitions and Notation 14 min

1.4: Diameter 16 min

1.5: Diameter and Trees 6 min

1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11 min

1.7: Diameters in the World 6 min

1.8: Degree Distributions 13 min

1.9: Clustering 8 min

1.10: Week 1 Wrap2 min

3 lectures

Syllabus10 min

Slides from Lecture 1, with References10 min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 110 min

3 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 130 min

Problem Set 130 min

Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek30 min

Semaine

2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Background, Definitions, and Measures Continued

4 heures pour terminer

11 vidéos (Total 105 min), 3 lectures, 3 quiz

11 vidéos

2.1: Homophily10 min

2.2: Dynamics and Tie Strength 6 min

2.3: Centrality Measures 14 min

2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13 min

2.5a: Application - Centrality Measures 12 min

2.5b: Application – Diffusion Centrality 6 min

2.6: Random Networks 10 min

2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7 min

2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13 min

2.9: A Small World Model 7 min

2.10 Week 2 Wrap3 min

3 lectures

Slides from Lecture 2, with references10 min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 210 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110 min

3 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 230 min

Problem Set 230 min

Optional: Empirical Analysis of Network Data30 min

Semaine

3

Semaine 3

5 heures pour terminer

Random Networks

5 heures pour terminer

12 vidéos (Total 143 min), 3 lectures, 4 quiz

12 vidéos

3.1: Growing Random Networks17 min

3.2: Mean Field Approximations 8 min

3.3: Preferential Attachment 10 min

3.4: Hybrid Models 14 min

3.5: Fitting Hybrid Models 17 min

3.6: Block Models 9 min

3.7: ERGMs 9 min

3.8: Estimating ERGMs 15 min

3.9: SERGMs 9 min

3.10: SUGMs 6 min

3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21 min

3.12: Week 3 Wrap3 min

3 lectures

Slides from Lecture 3, with references10 min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 310 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210 min

4 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 330 min

Problem Set 330 min

Optional: Empirical Analysis of Network Data30 min

Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM30 min

Semaine

4

Semaine 4

5 heures pour terminer

Strategic Network Formation

5 heures pour terminer

15 vidéos (Total 209 min), 3 lectures, 2 quiz

15 vidéos

4.1: Strategic Network Formation12 min

4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15 min

4.3: Connections Model 11 min

4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12 min

4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6 min

4.6: Externalities and the Coauthor Model 11 min

4.7: Network Formation and Transfers 16 min

4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13 min

4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13 min

4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11 min

4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11 min

4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16 min

4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16 min

4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35 min

4.15: Week 4 Wrap4 min

3 lectures

Slides from Lecture 4, with references10 min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 410 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 430 min

Problem Set 430 min

Semaine

5

Semaine 5

5 heures pour terminer

Diffusion on Networks

5 heures pour terminer

12 vidéos (Total 158 min), 3 lectures, 3 quiz

12 vidéos

5.1: Diffusion12 min

5.2: Bass Model12 min

5.3: Diffusion on Random Networks 9 min

5.4: Giant Component Poisson Case 15 min

5.5: SIS Model17 min

5.6: Solving the SIS Model 9 min

5.7: Solving the SIS Model - Ordering (Optional/Advanced 24:16)24 min

5.8a: Fitting a Diffusion Model to Data (Optional/Advanced 22:47)22 min

5.8b: Application: Financial Contagions (Optional/Advanced 12:47)12 min

5.8c: Application: Financial Contagions - Simulations (Optional/Advanced 13:41)13 min

5.9: Diffusion Summary 3 min

5.10: Week 5 Wrap4 min

3 lectures

OPTIONAL - Advanced Problem Set 510 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 410 min

Slides from Lecture 5, with references10 min

3 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 530 min

Problem Set 530 min

Optional: Empirical Analysis of Network Data30 min

Semaine

6

Semaine 6

3 heures pour terminer

Learning on Networks

3 heures pour terminer

9 vidéos (Total 100 min), 3 lectures, 2 quiz

9 vidéos

6.1: Learning26 min

6.2: DeGroot Model 15 min

6.3: Convergence in DeGroot Model 13 min

6.4: Proof of Convergence Theorem (Optional/Advanced 10:25)10 min

6.5: Influence 6 min

6.6: Examples of Influence 8 min

6.7: Information Aggregation 9 min

6.8: Learning Summary 4 min

6.9: Week 6 Wrap4 min

3 lectures

Slides from Lecture 6, with references10 min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 610 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 510 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 630 min

Problem Set 630 min

Semaine

7

Semaine 7

4 heures pour terminer

Games on Networks

4 heures pour terminer

10 vidéos (Total 141 min), 4 lectures, 2 quiz

10 vidéos

7.1: Games on Networks12 min

7.2: Complements and Substitutes 19 min

7.3: Properties of Equilibria 14 min

7.4: Multiple Equilibria 13 min

7.5: An Application 7 min

7.6: Beyond 0-1 Choices 20 min

7.7: A Linear Quadratic Model 14 min

7.8: RepeatedGames and Networks 24 min

7.9: Week 7 Wrap 4 min

7.9b: Course Wrap10 min

4 lectures

Slides from Lecture 7, with references10 min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 710 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 610 min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 710 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz Week 730 min

Problem Set 730 min

Semaine

8

Semaine 8

1 heure pour terminer

Final Exam

1 heure pour terminer

Avis

4.8

162 avis

5 stars
85,10 %
4 stars
12,46 %
3 stars
1,57 %
2 stars
0,14 %
1 star
0,71 %

Meilleurs avis pour RÉSEAUX SOCIAUX ET ÉCONOMIQUES : MODÈLES ET ANALYSE

par PV20 juin 2017

An excellent and very useful course. Recommend with no reserves to anyone willing to understand the world from a well structured perspective

par MP16 mai 2020

Matt is a fantastic instructor and has inspired many new ideas for my PhD project. Putting this course up here for free is extremely generous of both Matt and Coursera.

par GP24 juin 2016

A very usefull course very different from others. Although for coursera standars, its very extensive and not so basic, that´s why I think its great

par VB25 nov. 2021

Really good course. This professor knows what he's talking about and is a person to aspire to become. I wish the mathematical notation was more standard and consistant.

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Foire Aux Questions

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