このコースについて
4.8
385件の評価
84件のレビュー
100%オンライン

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自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限

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スケジュールに従って期限をリセットします。
上級レベル

上級レベル

修了時間

約25時間で修了

推奨:5 hours/week...
利用可能な言語

英語

字幕:英語

習得するスキル

Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
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シラバス - 本コースの学習内容

1
修了時間
3時間で修了

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件のビデオ (合計118分), 3 readings, 3 quizzes
Video12件のビデオ
1.1: Introduction9 分
1.2: Examples and Challenges 15 分
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8 分
1.3: Definitions and Notation 14 分
1.4: Diameter 16 分
1.5: Diameter and Trees 6 分
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11 分
1.7: Diameters in the World 6 分
1.8: Degree Distributions 13 分
1.9: Clustering 8 分
1.10: Week 1 Wrap2 分
Reading3件の学習用教材
Syllabus10 分
Slides from Lecture 1, with References10 分
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110 分
Quiz3の練習問題
Quiz Week 128 分
Problem Set 112 分
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek8 分
2
修了時間
3時間で修了

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件のビデオ (合計105分), 3 readings, 3 quizzes
Video11件のビデオ
2.2: Dynamics and Tie Strength 6 分
2.3: Centrality Measures 14 分
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13 分
2.5a: Application - Centrality Measures 12 分
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6 分
2.6: Random Networks 10 分
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7 分
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13 分
2.9: A Small World Model 7 分
2.10 Week 2 Wrap3 分
Reading3件の学習用教材
Slides from Lecture 2, with references10 分
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210 分
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110 分
Quiz3の練習問題
Quiz Week 216 分
Problem Set 210 分
Optional: Empirical Analysis of Network Data6 分
3
修了時間
4時間で修了

Random Networks

Poisson Random Networks, Exponential Random Graph Models, Growing Random Networks, Preferential Attachment and Power Laws, Hybrid models of Network Formation....
Reading
12件のビデオ (合計143分), 3 readings, 4 quizzes
Video12件のビデオ
3.2: Mean Field Approximations 8 分
3.3: Preferential Attachment 10 分
3.4: Hybrid Models 14 分
3.5: Fitting Hybrid Models 17 分
3.6: Block Models 9 分
3.7: ERGMs 9 分
3.8: Estimating ERGMs 15 分
3.9: SERGMs 9 分
3.10: SUGMs 6 分
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21 分
3.12: Week 3 Wrap3 分
Reading3件の学習用教材
Slides from Lecture 3, with references10 分
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310 分
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210 分
Quiz4の練習問題
Quiz Week 326 分
Problem Set 36 分
Optional: Empirical Analysis of Network Data4 分
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM6 分
4
修了時間
5時間で修了

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件のビデオ (合計209分), 3 readings, 2 quizzes
Video15件のビデオ
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15 分
4.3: Connections Model 11 分
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12 分
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6 分
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11 分
4.7: Network Formation and Transfers 16 分
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13 分
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13 分
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11 分
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11 分
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16 分
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16 分
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35 分
4.15: Week 4 Wrap4 分
Reading3件の学習用教材
Slides from Lecture 4, with references10 分
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410 分
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310 分
Quiz2の練習問題
Quiz Week 436 分
Problem Set 414 分
4.8
84件のレビューChevron Right

人気のレビュー

by 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.

by 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.

講師

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Matthew O. Jackson

Professor
Economics

スタンフォード大学(Stanford University)について

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....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。