Über diesen Kurs

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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.
The course begins with some empirical background on social and economic networks, and an overview of concepts used to describe and measure networks. Next, we will cover a set of models of how networks form, including random network models as well as strategic formation models, and some hybrids. We will then discuss a series of models of how networks impact behavior, including contagion, diffusion, learning, and peer influences.

You can find a more detailed syllabus here:  http://web.stanford.edu/~jacksonm/Networks-Online-Syllabus.pdf 

You can find a short introductory videao here: http://web.stanford.edu/~jacksonm/Intro_Networks.mp4

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Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 30 Stunden zum Abschließen

Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Social Network
Game Theory
Network Analysis
Network Theory

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Englisch

Dozent

Dozentenbewertung

4,88/5 (88 Bewertungen)

Matthew O. Jackson

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung96%(3,668 Bewertungen)

Woche

1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Introduction, Empirical Background and Definitions

4 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 118 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

12 Videos

An Introduction to the Course4m

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 Lektüren

Syllabus10m

Slides from Lecture 1, with References10m

OPTIONAL - Advanced Problem Set 110m

3 praktische Übungen

Quiz Week 130m

Problem Set 130m

Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek30m

Woche

2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Background, Definitions, and Measures Continued

4 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 105 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

11 Videos

2.1: Homophily10m

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 Lektüren

Slides from Lecture 2, with references10m

OPTIONAL - Advanced Problem Set 210m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110m

3 praktische Übungen

Quiz Week 230m

Problem Set 230m

Optional: Empirical Analysis of Network Data30m

Woche

3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Random Networks

5 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 143 min), 3 Lektüren, 4 Quiz

12 Videos

3.1: Growing Random Networks17m

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 Lektüren

Slides from Lecture 3, with references10m

OPTIONAL - Advanced Problem Set 310m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210m

4 praktische Übungen

Quiz Week 330m

Problem Set 330m

Optional: Empirical Analysis of Network Data30m

Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM30m

Woche

4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Strategic Network Formation

5 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 209 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

15 Videos

4.1: Strategic Network Formation12m

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 Lektüren

Slides from Lecture 4, with references10m

OPTIONAL - Advanced Problem Set 410m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310m

2 praktische Übungen

Quiz Week 430m

Problem Set 430m

Woche

5

Woche 5

5 Stunden zum Abschließen

Diffusion on Networks

5 Stunden zum Abschließen

12 Videos (Gesamt 158 min), 3 Lektüren, 3 Quiz

12 Videos

5.1: Diffusion12m

5.2: Bass Model12m

5.3: Diffusion on Random Networks 9m

5.4: Giant Component Poisson Case 15m

5.5: SIS Model17m

5.6: Solving the SIS Model 9m

5.7: Solving the SIS Model - Ordering (Optional/Advanced 24:16)24m

5.8a: Fitting a Diffusion Model to Data (Optional/Advanced 22:47)22m

5.8b: Application: Financial Contagions (Optional/Advanced 12:47)12m

5.8c: Application: Financial Contagions - Simulations (Optional/Advanced 13:41)13m

5.9: Diffusion Summary 3m

5.10: Week 5 Wrap4m

3 Lektüren

OPTIONAL - Advanced Problem Set 510m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 410m

Slides from Lecture 5, with references10m

3 praktische Übungen

Quiz Week 530m

Problem Set 530m

Optional: Empirical Analysis of Network Data30m

Woche

6

Woche 6

3 Stunden zum Abschließen

Learning on Networks

3 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 100 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

6.1: Learning26m

6.2: DeGroot Model 15m

6.3: Convergence in DeGroot Model 13m

6.4: Proof of Convergence Theorem (Optional/Advanced 10:25)10m

6.5: Influence 6m

6.6: Examples of Influence 8m

6.7: Information Aggregation 9m

6.8: Learning Summary 4m

6.9: Week 6 Wrap4m

3 Lektüren

Slides from Lecture 6, with references10m

OPTIONAL - Advanced Problem Set 610m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 510m

2 praktische Übungen

Quiz Week 630m

Problem Set 630m

Woche

7

Woche 7

4 Stunden zum Abschließen

Games on Networks

4 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 141 min), 4 Lektüren, 2 Quiz

10 Videos

7.1: Games on Networks12m

7.2: Complements and Substitutes 19m

7.3: Properties of Equilibria 14m

7.4: Multiple Equilibria 13m

7.5: An Application 7m

7.6: Beyond 0-1 Choices 20m

7.7: A Linear Quadratic Model 14m

7.8: RepeatedGames and Networks 24m

7.9: Week 7 Wrap 4m

7.9b: Course Wrap10m

4 Lektüren

Slides from Lecture 7, with references10m

OPTIONAL - Advanced Problem Set 710m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 610m

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 710m

2 praktische Übungen

Quiz Week 730m

Problem Set 730m

Woche

8

Woche 8

1 Stunde zum Abschließen

Final Exam

1 Stunde zum Abschließen

Bewertungen

4.8

161 Bewertungen

5 stars
85,07 %
4 stars
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Top-Bewertungen von SOCIAL AND ECONOMIC NETWORKS: MODELS AND ANALYSIS

von MJ6. Nov. 2022

The book "Social and Economic Networks" by Matthew O. Jackson is amazing and the lectures are very nice for whom wants to acquire the skills on her/his own.

von VB25. Nov. 2021

Really good course. This professor knows what he's talking about and is a person to aspire to become. I wish the mathematical notation was more standard and consistant.

von SW8. Aug. 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.

von MG16. Apr. 2018

Great survey course for social network analysis. Dr. Jackson's lectures motivated me to buy the book, and I hope to come back to this course later to work more on the optional parts.

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Häufig gestellte Fragen

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Social and Economic Networks: Models and Analysis