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.
ofrecido por
Social and Economic Networks: Models and Analysis
Universidad de StanfordAcerca de este Curso
44,669 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
25%
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Nivel avanzado
Aprox. 30 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)
Habilidades que obtendrás
Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
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ofrecido por
Universidad 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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
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 horas para completar
12 videos (Total 118 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
12 videos
1.1: Introduction9m
1.2: Examples and Challenges 15m
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8m
1.3: Definitions and Notation 14m
1.4: Diameter 16m
1.5: Diameter and Trees 6m
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11m
1.7: Diameters in the World 6m
1.8: Degree Distributions 13m
1.9: Clustering 8m
1.10: Week 1 Wrap2m
3 lecturas
Syllabus10m
Slides from Lecture 1, with References10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110m
3 ejercicios de práctica
Quiz Week 130m
Problem Set 130m
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek30m
4 horas para completar
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 horas para completar
11 videos (Total 105 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
11 videos
2.2: Dynamics and Tie Strength 6m
2.3: Centrality Measures 14m
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13m
2.5a: Application - Centrality Measures 12m
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6m
2.6: Random Networks 10m
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7m
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13m
2.9: A Small World Model 7m
2.10 Week 2 Wrap3m
3 lecturas
Slides from Lecture 2, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110m
3 ejercicios de práctica
Quiz Week 230m
Problem Set 230m
Optional: Empirical Analysis of Network Data30m
5 horas para completar
Random Networks
Poisson Random Networks, Exponential Random Graph Models, Growing Random Networks, Preferential Attachment and Power Laws, Hybrid models of Network Formation.
5 horas para completar
12 videos (Total 143 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
12 videos
3.2: Mean Field Approximations 8m
3.3: Preferential Attachment 10m
3.4: Hybrid Models 14m
3.5: Fitting Hybrid Models 17m
3.6: Block Models 9m
3.7: ERGMs 9m
3.8: Estimating ERGMs 15m
3.9: SERGMs 9m
3.10: SUGMs 6m
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21m
3.12: Week 3 Wrap3m
3 lecturas
Slides from Lecture 3, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210m
4 ejercicios de práctica
Quiz Week 330m
Problem Set 330m
Optional: Empirical Analysis of Network Data30m
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM30m
5 horas para completar
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 horas para completar
15 videos (Total 209 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
15 videos
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15m
4.3: Connections Model 11m
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12m
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6m
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11m
4.7: Network Formation and Transfers 16m
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13m
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13m
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11m
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11m
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16m
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16m
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35m
4.15: Week 4 Wrap4m
3 lecturas
Slides from Lecture 4, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310m
2 ejercicios de práctica
Quiz Week 430m
Problem Set 430m
Reseñas
Principales reseñas sobre SOCIAL AND ECONOMIC NETWORKS: MODELS AND ANALYSIS
por MR1 de nov. de 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 :)
por SB10 de oct. de 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.
por SW8 de ago. de 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.
por JK9 de dic. de 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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si compro el Certificado?
Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
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