About this Course
4.8
358개의 평가
77개의 리뷰
100% online

100% online

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유연한 마감

유연한 마감

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계

고급 단계

Hours to complete

완료하는 데 약 25시간 필요

권장: 5 hours/week...
사용 가능한 언어

영어

자막: 영어...

귀하가 습득할 기술

Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
100% online

100% online

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유연한 마감

유연한 마감

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계

고급 단계

Hours to complete

완료하는 데 약 25시간 필요

권장: 5 hours/week...
사용 가능한 언어

영어

자막: 영어...

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
Hours to complete
완료하는 데 3시간 필요

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
12개 동영상(총 118분), 3 readings, 3 quizzes
Video12개의 동영상
1.1: Introduction9m
1.2: Examples and Challenges 15m
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8m
1.3: Definitions and Notation 14m
1.4: Diameter 16m
1.5: Diameter and Trees 6m
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11m
1.7: Diameters in the World 6m
1.8: Degree Distributions 13m
1.9: Clustering 8m
1.10: Week 1 Wrap2m
Reading3개의 읽기 자료
Syllabus10m
Slides from Lecture 1, with References10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110m
Quiz3개 연습문제
Quiz Week 128m
Problem Set 112m
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek8m
2
Hours to complete
완료하는 데 3시간 필요

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
11개 동영상(총 105분), 3 readings, 3 quizzes
Video11개의 동영상
2.2: Dynamics and Tie Strength 6m
2.3: Centrality Measures 14m
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13m
2.5a: Application - Centrality Measures 12m
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6m
2.6: Random Networks 10m
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7m
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13m
2.9: A Small World Model 7m
2.10 Week 2 Wrap3m
Reading3개의 읽기 자료
Slides from Lecture 2, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110m
Quiz3개 연습문제
Quiz Week 216m
Problem Set 210m
Optional: Empirical Analysis of Network Data6m
3
Hours to complete
완료하는 데 4시간 필요

Random Networks

Poisson Random Networks, Exponential Random Graph Models, Growing Random Networks, Preferential Attachment and Power Laws, Hybrid models of Network Formation....
Reading
12개 동영상(총 143분), 3 readings, 4 quizzes
Video12개의 동영상
3.2: Mean Field Approximations 8m
3.3: Preferential Attachment 10m
3.4: Hybrid Models 14m
3.5: Fitting Hybrid Models 17m
3.6: Block Models 9m
3.7: ERGMs 9m
3.8: Estimating ERGMs 15m
3.9: SERGMs 9m
3.10: SUGMs 6m
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21m
3.12: Week 3 Wrap3m
Reading3개의 읽기 자료
Slides from Lecture 3, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210m
Quiz4개 연습문제
Quiz Week 326m
Problem Set 36m
Optional: Empirical Analysis of Network Data4m
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM6m
4
Hours to complete
완료하는 데 5시간 필요

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
15개 동영상(총 209분), 3 readings, 2 quizzes
Video15개의 동영상
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15m
4.3: Connections Model 11m
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12m
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6m
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11m
4.7: Network Formation and Transfers 16m
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13m
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13m
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11m
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11m
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16m
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16m
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35m
4.15: Week 4 Wrap4m
Reading3개의 읽기 자료
Slides from Lecture 4, with references10m
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410m
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310m
Quiz2개 연습문제
Quiz Week 436m
Problem Set 414m
4.8

최상위 리뷰

대학: 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.

대학: 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.

강사

Avatar

Matthew O. Jackson

Professor
Economics

Stanford University 정보

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....

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.