Informações sobre o curso
4.8
355 classificações
77 avaliações
100% online

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Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado

Nível avançado

Horas para completar

Aprox. 25 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês...

Habilidades que você terá

Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
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Nível avançado

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Aprox. 25 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
3 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...
Reading
12 vídeos (Total de 118 min), 3 leituras, 3 testes
Video12 videos
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
Reading3 leituras
Syllabus10min
Slides from Lecture 1, with References10min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110min
Quiz3 exercícios práticos
Quiz Week 128min
Problem Set 112min
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek8min
Semana
2
Horas para completar
3 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...
Reading
11 vídeos (Total de 105 min), 3 leituras, 3 testes
Video11 videos
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
Reading3 leituras
Slides from Lecture 2, with references10min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210min
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110min
Quiz3 exercícios práticos
Quiz Week 216min
Problem Set 210min
Optional: Empirical Analysis of Network Data6min
Semana
3
Horas para completar
4 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....
Reading
12 vídeos (Total de 143 min), 3 leituras, 4 testes
Video12 videos
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
Reading3 leituras
Slides from Lecture 3, with references10min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310min
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210min
Quiz4 exercícios práticos
Quiz Week 326min
Problem Set 36min
Optional: Empirical Analysis of Network Data4min
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM6min
Semana
4
Horas para completar
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....
Reading
15 vídeos (Total de 209 min), 3 leituras, 2 testes
Video15 videos
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
Reading3 leituras
Slides from Lecture 4, with references10min
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410min
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310min
Quiz2 exercícios práticos
Quiz Week 436min
Problem Set 414min
4.8

Melhores avaliações

por SWAug 9th 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 MGApr 17th 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.

Instrutores

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Matthew O. Jackson

Professor
Economics

Sobre Stanford University

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....

Perguntas Frequentes – FAQ

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