大数据和人工智能是计算社会科学的主要新闻,但其中最复杂的方面可能是使用计算工具探索和发展社会科学理论。本课程展示了如何利用计算机模拟来探索理论上可行的领域。通过计算机模拟,我们可以研究社会为何如此,并梦想我们希望生活的世界。这就像玩电子游戏一样直观。就像著名的电子游戏《模拟城市》(SimCity)被用来建造和管理一座人工城市一样,我们使用基于代理的模型来发展和研究人工社会。在不伤害现实世界中任何人的情况下,计算机模拟让我们能够探索如何让世界变得更美好。我们将亲手操作几种实用的计算机模拟模型,探索如何将假设模型与现实世界的数据相结合。最后,你将自下而上地亲自编写一个简单的人工社会。这将让你感受到设计社会系统时所产生的复杂性,同时体验到新的计算工具让我们能够轻松地完成这些艰巨的任务。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
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- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
在本模块中,您将能够定义理论计算机模拟,特别是基于代理的模型(ABM)。您将能够回顾基于代理的模型如何以及为何有用,并将能够研究谢林著名的隔离模型。
涵盖的内容
11个视频3篇阅读材料2个作业2个讨论话题
通过本单元的学习,您将能够确定如何混合不同的模型来创建新的、更复杂的模型。你将能够探索如何创建复杂的人工社会。您还将研究一个名为 Sugarscape 的人工社会。
涵盖的内容
13个视频1篇阅读材料1个作业
通过本单元的学习,您将了解如何使用计算机模拟来解决实际问题。您将能够讨论基于代理的模型(ABM),并确定如何在社会科学中使用 ABM。
涵盖的内容
12个视频1个作业
在本模块中,您将能够描述什么是基于代理的模型。您将能够识别它们的能力和局限性。您将能够定义和使用有关模型思维的词汇和术语。您还将能够使用 NetLogo 进行编码,并建立自己的人工社会。
涵盖的内容
15个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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学生评论
84 条评论
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已于 Jul 30, 2023审阅
Enjoyed Netlogo and the introduction to ABM courses
已于 Jul 15, 2023审阅
That was a great class. I really enjoyed the hand-on NetLogo work.
已于 Aug 14, 2020审阅
Excellent course. A complex topic explained simply.
常见问题
以下是参加过计算社会科学专业课程学习的学生的一些感想:
"非常愉快,最重要的是,它让我掌握了非常重要的技能,满足了我在慕尼黑新岗位上的工作要求。您可能有兴趣了解课程对薪水的影响,就我而言,所获得的知识和认证使我的年薪又增加了约 2 万欧元(年薪约为 12 万欧元)"。
"我的总体印象是我迫不及待地想把它用在其他方面!"
"我绝对认为这些工具可以用在我未来的工作中,甚至作为一种个人反思。如果你对你的企业在 Youtube、Twitter、Instagram 等网站上获得的评论/反应进行搜刮和分析,他们的语言使用说明了他们与你的品牌的互动方式--或者你的品牌给他们带来了什么?"
"哇,这真是又酷又有趣的东西。尽管在不久的将来我可能不会从事任何与社会科学相关的工作,但能学习和体验计算社会科学提供的所有这些工具,并在各种职业和研究领域中受益,还是很不错的。"
"出于某种原因,我特别喜欢网络抓取。......这似乎是一种非常快速、高效的数据抓取方式"。
"我喜欢玩机器学习!......它能在几秒钟内掌握并学习我们的输入,速度之快也令我惊讶。这让我不禁要问,在接下来的几年里,技术还会进步多少?这很可怕,但也很吸引人"。
"在我看来,这些工具如此易于使用和获得,实在令人难以置信。我们不仅可以像使用 Facebook 和 Twitter 一样使用它们,而且它们是免费的。
"最有趣的一点是,这些工具都是免费和在线的。过去,只有资金雄厚的大学的研究人员才能使用我们实验室使用的这些程序。但现在,即使是对复杂软件没有太多技术知识的人也可以使用这些工具"。
"我计划将来开一家服装公司,我认为能够分析如此多的在线数据对我来说真的很有帮助。
"作为环境政策分析与规划专业的学生,我很高兴了解到有一种可行的方法可以在短时间内多次模拟政策的实施和影响。
"UCCSS让我对自己使用电脑的能力更有信心,也让我更好地了解Facebook或Twitter等公司。......这些工具确实很强大,但也很危险......它允许有权势的人操纵思想。"
"整个课程的内容都很有挑战性,但当最终将这些内容应用到每个模块末尾的实验室时,看到一切都得以实现,真的很有成就感。当它变得有意义时,收获就更大了!...我真的很高兴选了这门课!这绝对是一个挑战,但我很高兴我能够体验和学习到这么多我从来不知道的课题"。
"看到自己编写的代码产生的结果很有趣,我从没想过自己这辈子会做这样的事情。这些结果还向我展示了社会的面貌....。社交网络分析和网络搜索可能会成为我未来工作中使用的工具,因为我现在找的所有实习工作都与社交媒体或数字媒体有关。
"我的职业理想是成为一名数字营销专家。这些计算工具对这一领域有着巨大的影响。"
"我非常非常喜欢这门课,它让我亲身实践,让我体验到工具在现实世界中的应用,并将 STEM 与社会科学相结合。我认为,这些工具的用处远远超出了家庭作业"。
"我上过的最好的课程。我希望能有更多这样的在线课程"。
计算社会科学专业是一项集体努力的成果,来自加利福尼亚大学所有 10 个校区的教授都为该专业做出了贡献。它由加州大学戴维斯分校的马丁-希尔伯特(Martin Hilbert)负责协调,并由以下人员进行讲座:
1) 加州大学伯克利分校:Joshua Blumenstock,iSchool 教授;Stuart Russell,计算机科学与工程教授。
2) 加州大学戴维斯分校:传播学系教授Martin Hilbert、传播学系教授Seth Frey 和 IRB 主任Cynthia Gates。
3) 加州大学欧文分校:认知科学教授Lisa Pearl。
4) 加州大学洛杉矶分校:PJ Lamberson,传播学助理教授。
5) 加州大学默塞德分校:Paul Smaldino,认知与信息科学教授。
6) 加州大学河滨分校:Christian Shelton,计算机科学教授。
7) 加州大学圣地亚哥分校:詹姆斯-福勒(James Fowler),全球公共卫生与政治科学教授。
8) 加州大学旧金山分校:Maria Glymour,医学院社会流行病学与生物统计学副教授。
9) 加州大学圣巴巴拉分校:René Weber,传播与媒体神经科学实验室教授(与 Frederic Hopp 合作)。
10) 加州大学圣克鲁兹分校:Marilyn Walker,计算机科学教授,计算媒体主任。
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