Apprenez à modéliser les réseaux sociaux et économiques et leur impact sur le comportement humain. Comment les réseaux se forment-ils, pourquoi présentent-ils certaines caractéristiques et comment leur structure influe-t-elle sur la diffusion, l'apprentissage et d'autres comportements ? Pour répondre à ces questions, nous rassemblerons des modèles et des techniques issus de l'économie, de la sociologie, des mathématiques, de la physique, des statistiques et de l'informatique. Le cours commence par un aperçu empirique des réseaux sociaux et économiques, ainsi que des concepts utilisés pour décrire et mesurer les réseaux. Ensuite, nous aborderons un ensemble de modèles de formation des réseaux, y compris des modèles de réseaux aléatoires ainsi que des modèles de formation stratégique, et quelques hybrides. Nous discuterons ensuite d'une série de modèles de l'impact des réseaux sur le comportement, y compris la contagion, la diffusion, l'apprentissage et l'influence des pairs. Vous pouvez trouver un programme plus détaillé ici : http://web.stanford.edu/~jacksonm/Networks-Online-Syllabus.pdf Vous pouvez trouver une courte vidéo d'introduction ici : http://web.stanford.edu/~jacksonm/Intro_Networks.mp4
Réseaux sociaux et économiques : Modèles et analyse
Instructeur : Matthew O. Jackson
72 749 déjà inscrits
(749 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Architecture de réseau
- Catégorie : Théorie et analyse mathématiques
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Il y a 8 modules dans ce cours
Exemples de réseaux sociaux et de leur impact, définitions, mesures et propriétés : Degrés, diamètres, petits mondes, liens faibles et forts, distribution des degrés
Inclus
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Homophilie, dynamique, mesures de centralité : Degré, interdépendance, proximité, vecteur propre et Katz-Bonacich. Réseaux aléatoires d'Erdos et de Renyi : Seuils et transitions de phase
Inclus
11 vidéos3 lectures3 devoirs
Réseaux aléatoires de Poisson, modèles de graphes aléatoires exponentiels, réseaux aléatoires croissants, attachement préférentiel et lois de puissance, modèles hybrides de formation de réseaux.
Inclus
12 vidéos3 lectures4 devoirs
Modélisation de la formation des réseaux par la théorie des jeux, le modèle des connexions, le conflit entre les incitations et l'efficacité, la dynamique, les réseaux dirigés, les modèles hybrides de choix et de hasard.
Inclus
15 vidéos3 lectures2 devoirs
Contexte empirique, le modèle Bass, les modèles de réseaux aléatoires de contagion, le modèle SIS, l'ajustement d'un modèle simulé aux données.
Inclus
12 vidéos3 lectures3 devoirs
L'apprentissage bayésien sur les réseaux, le modèle DeGroot d'apprentissage sur un réseau, la convergence des croyances, la sagesse des foules, comment l'influence dépend de la position du réseau...
Inclus
9 vidéos3 lectures2 devoirs
Jeux en réseau, influence des pairs : Compléments et substituts stratégiques, la relation entre la structure du réseau et le comportement, un jeu linéaire quadratique, les interactions répétées et les structures de réseau.
Inclus
10 vidéos4 lectures2 devoirs
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Inclus
1 devoir
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University of California, Davis
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University of Michigan
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Avis des étudiants
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Révisé le 4 sept. 2016
The course is a helpful first step in the field of network science. Presenting clearly many complex ideas that are important for understanding current research.
Révisé le 6 juin 2020
Interesting survey of modern network theory, from Erdos-Renyi random graphs, to SIS ("flu") models, and games on networks. Rather academic at times, without the rigour.
Révisé le 17 mai 2023
Matthew is a very good teacher. I felt like conversating on social behaviors and network structures while learning pretty complex statistical physics. Thank you
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