Redes Sociais e Econômicas: Modelos e Análises

Universidade de Stanford

Informações sobre o curso

44,669 visualizações recentes

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

Resultados de carreira do aprendiz

25%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 30 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Português (Brasil), Russo, Inglês, Espanhol

Habilidades que você terá

Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory

Resultados de carreira do aprendiz

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Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

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Nível avançado

Aprox. 30 horas para completar

Inglês

Legendas: Francês, Português (Brasil), Russo, Inglês, Espanhol

Instrutores

Classificação do instrutor

4.87/5 (34 classificações)

Matthew O. Jackson

Professor

Economics

339,404 aprendizes

3 Cursos

oferecido por

Universidade 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 - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo96%(3,129 classificações)

Semana

Semana 1

4 horas para concluir

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 concluir

12 vídeos (Total 118 mín.), 3 leituras, 3 testes

12 videos

An Introduction to the Course4min

1.1: Introduction9min

1.2: Examples and Challenges 15min

1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8min

1.3: Definitions and Notation 14min

1.4: Diameter 16min

1.5: Diameter and Trees 6min

1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11min

1.7: Diameters in the World 6min

1.8: Degree Distributions 13min

1.9: Clustering 8min

1.10: Week 1 Wrap2min

3 leituras

Syllabus10min

Slides from Lecture 1, with References10min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 110min

3 exercícios práticos

Quiz Week 130min

Problem Set 130min

Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek30min

Semana

Semana 2

4 horas para concluir

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 concluir

11 vídeos (Total 105 mín.), 3 leituras, 3 testes

11 videos

2.1: Homophily10min

2.2: Dynamics and Tie Strength 6min

2.3: Centrality Measures 14min

2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13min

2.5a: Application - Centrality Measures 12min

2.5b: Application – Diffusion Centrality 6min

2.6: Random Networks 10min

2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7min

2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13min

2.9: A Small World Model 7min

2.10 Week 2 Wrap3min

3 leituras

Slides from Lecture 2, with references10min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 210min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110min

3 exercícios práticos

Quiz Week 230min

Problem Set 230min

Optional: Empirical Analysis of Network Data30min

Semana

Semana 3

5 horas para concluir

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 concluir

12 vídeos (Total 143 mín.), 3 leituras, 4 testes

12 videos

3.1: Growing Random Networks17min

3.2: Mean Field Approximations 8min

3.3: Preferential Attachment 10min

3.4: Hybrid Models 14min

3.5: Fitting Hybrid Models 17min

3.6: Block Models 9min

3.7: ERGMs 9min

3.8: Estimating ERGMs 15min

3.9: SERGMs 9min

3.10: SUGMs 6min

3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21min

3.12: Week 3 Wrap3min

3 leituras

Slides from Lecture 3, with references10min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 310min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210min

4 exercícios práticos

Quiz Week 330min

Problem Set 330min

Optional: Empirical Analysis of Network Data30min

Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM30min

Semana

Semana 4

5 horas para concluir

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 concluir

15 vídeos (Total 209 mín.), 3 leituras, 2 testes

15 videos

4.1: Strategic Network Formation12min

4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15min

4.3: Connections Model 11min

4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12min

4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6min

4.6: Externalities and the Coauthor Model 11min

4.7: Network Formation and Transfers 16min

4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13min

4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13min

4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11min

4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11min

4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16min

4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16min

4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35min

4.15: Week 4 Wrap4min

3 leituras

Slides from Lecture 4, with references10min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 410min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310min

2 exercícios práticos

Quiz Week 430min

Problem Set 430min

Semana

Semana 5

5 horas para concluir

Diffusion on Networks

Empirical Background, The Bass Model, Random Network Models of Contagion, The SIS model, Fitting a Simulated Model to Data.

5 horas para concluir

12 vídeos (Total 158 mín.), 3 leituras, 3 testes

12 videos

5.1: Diffusion12min

5.2: Bass Model12min

5.3: Diffusion on Random Networks 9min

5.4: Giant Component Poisson Case 15min

5.5: SIS Model17min

5.6: Solving the SIS Model 9min

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

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

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

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

5.9: Diffusion Summary 3min

5.10: Week 5 Wrap4min

3 leituras

OPTIONAL - Advanced Problem Set 510min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 410min

Slides from Lecture 5, with references10min

3 exercícios práticos

Quiz Week 530min

Problem Set 530min

Optional: Empirical Analysis of Network Data30min

Semana

Semana 6

3 horas para concluir

Learning on Networks

Bayesian Learning on Networks, The DeGroot Model of Learning on a Network, Convergence of Beliefs, The Wisdom of Crowds, How Influence depends on Network Position..

3 horas para concluir

9 vídeos (Total 100 mín.), 3 leituras, 2 testes

9 videos

6.1: Learning26min

6.2: DeGroot Model 15min

6.3: Convergence in DeGroot Model 13min

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

6.5: Influence 6min

6.6: Examples of Influence 8min

6.7: Information Aggregation 9min

6.8: Learning Summary 4min

6.9: Week 6 Wrap4min

3 leituras

Slides from Lecture 6, with references10min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 610min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 510min

2 exercícios práticos

Quiz Week 630min

Problem Set 630min

Semana

Semana 7

4 horas para concluir

Games on Networks

Network Games, Peer Influences: Strategic Complements and Substitutes, the Relation between Network Structure and Behavior, A Linear Quadratic Game, Repeated Interactions and Network Structures.

4 horas para concluir

10 vídeos (Total 141 mín.), 4 leituras, 2 testes

10 videos

7.1: Games on Networks12min

7.2: Complements and Substitutes 19min

7.3: Properties of Equilibria 14min

7.4: Multiple Equilibria 13min

7.5: An Application 7min

7.6: Beyond 0-1 Choices 20min

7.7: A Linear Quadratic Model 14min

7.8: RepeatedGames and Networks 24min

7.9: Week 7 Wrap 4min

7.9b: Course Wrap10min

4 leituras

Slides from Lecture 7, with references10min

OPTIONAL - Advanced Problem Set 710min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 610min

OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 710min

2 exercícios práticos

Quiz Week 730min

Problem Set 730min

Semana

Semana 8

1 hora para concluir

Final Exam

The description goes here

1 hora para concluir

1 exercício prático

Final30min

Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
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Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
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Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
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Ganharei créditos universitários por concluir o curso?
Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

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