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

Réseaux sociaux et économiques : Modèles et analyse

Instructeur : Matthew O. Jackson
74 868 déjà inscrits
759 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Sociologie
- Catégorie : Économie comportementale
- Catégorie : Sciences sociales
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Socioéconomie
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Modélisation mathématique
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Il y a 8 modules dans ce cours
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Statut : PrévisualisationUniversity of Pennsylvania
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Davis
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
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Avis des étudiants
- 5 stars
84,71 %
- 4 stars
12,77 %
- 3 stars
1,44 %
- 2 stars
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- 1 star
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Révisé le 5 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 3 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 9 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.
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