Lernen Sie, wie Sie soziale und wirtschaftliche Netzwerke und ihre Auswirkungen auf das menschliche Verhalten modellieren können. Wie bilden sich Netzwerke, warum weisen sie bestimmte Muster auf und wie wirkt sich ihre Struktur auf die Verbreitung, das Lernen und andere Verhaltensweisen aus? Wir werden Modelle und Techniken aus den Bereichen Ökonomie, Soziologie, Mathematik, Physik, Statistik und Informatik zusammenführen, um diese Fragen zu beantworten. Der Kurs beginnt mit einigen empirischen Hintergründen zu sozialen und wirtschaftlichen Netzwerken und einem Überblick über Konzepte, die zur Beschreibung und Messung von Netzwerken verwendet werden. Als Nächstes werden wir eine Reihe von Modellen zur Bildung von Netzwerken behandeln, darunter zufällige Netzwerkmodelle, Modelle zur strategischen Bildung und einige Mischformen. Anschließend werden wir eine Reihe von Modellen besprechen, wie Netzwerke das Verhalten beeinflussen, einschließlich Ansteckung, Verbreitung, Lernen und Einflüsse von Gleichaltrigen. Einen detaillierteren Lehrplan finden Sie hier: http://web.stanford.edu/~jacksonm/Networks-Online-Syllabus.pdf Ein kurzes Einführungsvideo finden Sie hier: http://web.stanford.edu/~jacksonm/Intro_Networks.mp4

Soziale und wirtschaftliche Netzwerke: Modelle und Analyse
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Soziale und wirtschaftliche Netzwerke: Modelle und Analyse

Dozent: Matthew O. Jackson
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Sociology
- Kategorie: Network Analysis
- Kategorie: Mathematical Modeling
- Kategorie: Socioeconomics
- Kategorie: Markov Model
- Kategorie: Bayesian Statistics
- Kategorie: Game Theory
- Kategorie: Probability
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Social Network Analysis
- Kategorie: Economics, Policy, and Social Studies
- Kategorie: Simulations
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In diesem Kurs gibt es 8 Module
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Geprüft am 5. Juni 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.
Geprüft am 7. Juni 2020
The course is extremely interesting and well presented. It is a great introduction to network science with various examples of applications.
Geprüft am 24. Aug. 2022
very helpful in understanding how idealized network models explain the observations in the real world; also got insights on the methodology in social science

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