社会和经济网络:模型和分析

Social and Economic Networks: Models and Analysis

课程主要研究社会和经济网络模型及其对群体行为的影响,网络如何形成?为何要以特定模式呈现?网络结构如何影响信息传播、学习和其他群体行为?针对这些问题,我们将借助经济学、社会学、数学、物理学、统计学和计算机科学等方法,并结合模型分析来寻找答案。

斯坦福大学

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社会和经济网络:模型和分析

课程概述

社会网络普遍存在于社会和经济生活当中,在传递就业信息和商品服务贸易中发挥核心作用;社会网络是决定群体行为的重要因素,例如购买什么商品、选择哪种语言、选举方式,以及犯罪倾向,受教育程度和职业发展潜力。网络结构作用于我们生活的方方面面,所以了解网络结构对行为的影响、结构类型与社会的匹配关系以及组织行为的原因是非常重要的。为了让大家有一个全面的认识,课程借助社会学、经济学、物理学、数学和计算机科学等专业知识来研究社会和经济网络。

我们首先从社会和经济网络的背景入手,介绍网络描述和测量的相关概念,进而分析网络模型,探索网络的形成过程,其中包括随机网络模型、战略形成模型和其他混合模型;另外我们还会利用模型研究网络对行为的影响,如传染病传播,信息扩散、学习和同伴影响等等。

课程大纲

第一周:引言,背景和定义
举例说明社会网络及其影响、定义、测量和属性:度数、直径、小世界、强连接&弱连接、度分布

第二周:背景、定义、测量(续)
同质性、动态,中心性度量:度,中间性,接近性,特征向量,Katz-Bonacich理论,Erdos-Renyi随机网络:阈值和相变。

第三周:随机网络
泊松随机网络,指数随机图模型,随机增长网络,偏好依附/优先连接,幂律,网络形成的混合模型

第四周:战略网络的形成
网络形成的博弈论模型,连接模型,激励与效率的冲突,动态分析,有向网络,选择与机会的混合模型

第五周:网络扩散。
经验背景,巴斯模型,传染病随机网络模型,SIS模型,模拟模型拟合实际数据

第六周:网络学习。
贝叶斯网络学习,DeGroot网络学习模型,信念的收敛,群体智慧,影响对网络位置的依赖。

第七周:网络博弈。
网络博弈,同伴影响:战略补充与替代,网络结构与行为的关系,线性二次型博弈,重复交互作用和网络结构。

背景知识

需要具备数学和统计学的基础知识,如果对线性代数(如矩阵乘法),概率论(概率分布、期望值、贝叶斯法则等),统计学(假设检验等)和微积分(微分与积分)有所了解,学习起来会相对轻松一些;除上述概念以外,教学内容课上均已包含。

参考资料

课程相对独立,所有测验和期末考试中涉及的内容课上均已包含, 由本课程导师编写的《社会与经济网络》(普林斯顿大学出版社出版)一书涵盖了课程的大部分内容, 这里是可以购买此书的链接普林斯顿大学出版社和亚马逊。书籍可供大家 参考,但不做强制性要求。 欲了解其他背景资料,包括学术论文和相关专题研究可访问导师主页。

授课形式

课程共七周,若参加期末考试加两周; 每周课程包含教学视频,独立测试和不定期的数据练习,希望获得认证证书的同学需要参加期末考试。

常见问题

学完这门课,我是否能得到结业证书?
凡顺利完成本课程的学员(周测验和期末考试成绩在70分以上)均可获得由老师签发的合格证书,90分以上的同学可获得优秀证书。

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