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.
Offert par
Réseaux sociaux et économiques : modèles et analyse
Université de StanfordÀ propos de ce cours
45,837 consultations récentes
Résultats de carrière des étudiants
20%
ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau avancé
Approx. 30 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Chinois (simplifié), Italien, Vietnamien, Coréen, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol
Compétences que vous acquerrez
Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
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Offert par
Université de Stanford
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
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 heures pour terminer
12 vidéos (Total 118 min), 3 lectures, 3 quiz
12 vidéos
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
4 heures pour terminer
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 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
5 heures pour terminer
Random Networks
Poisson Random Networks, Exponential Random Graph Models, Growing Random Networks, Preferential Attachment and Power Laws, Hybrid models of Network Formation.
5 heures pour terminer
12 vidéos (Total 143 min), 3 lectures, 4 quiz
12 vidéos
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
5 heures pour terminer
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 heures pour terminer
15 vidéos (Total 209 min), 3 lectures, 2 quiz
15 vidéos
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
Avis
Meilleurs avis pour RÉSEAUX SOCIAUX ET ÉCONOMIQUES : MODÈLES ET ANALYSE
par MR1 nov. 2017
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 :)
par SB10 oct. 2020
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.
par SW8 août 2016
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.
par JK9 déc. 2018
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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
