| 课程号 |
03131840 |
学分 |
3 |
| 英文名称 |
Networks and Crowds |
| 先修课程 |
无 |
| 中文简介 |
课程以两个主要的理论——图论和博弈论为基础，推演在网络背景下人群的行为和互动机制。图论是研究网络结构的理论，博弈论是个体行为的一种模型。把图论和博弈论结合起来，意在通过对个体行为及其与其他个体行为之间的关系，图示化地探讨个体行为的社会经济后果，将曾经分散在许多不同传统学科领域知识，通过个体的行为研究，整合为一门新的知识领域。课程的中心目标就是，循序渐进地通过个体行为的探讨，让学生认识到整合知识、探索未知领域的创造过程，认识网络和策略行为背后的基本力量及力量均衡的机制。 |
| 英文简介 |
The course begins with the two main theories - graph theory in computer science and game theory in social sciences. They refer the structural context of individual behavior and its consequences. Combining these theories aims at integrating knowledge among various disciplinary into one imaginable observation – individual behavior and interaction and showing the power of and methods for integrated knowledge. |
| 开课院系 |
社会学系 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
Networks, Crowds, and Markets – reasoning about a highly connected world,David Easley, Jon Kleinberg 译者 李晓明，王卫红，杨韫利,剑桥大学出版社 （中译本将由清华大学出版社出版）,2010；
《The Laws of the Web》 《万维网的定律》,Bernardo A. Huberman 李晓明 译,MIT出版社 中译本由北京大学出版社出版,2001；
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| 参考书 |
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| 教学大纲 |
课程的主要目的就是，循序渐进地通过对个体行为的探讨，让学生认识到整合知识、探索未知领域的创造过程，认识网络和策略行为背后的基本力量及力量均衡的机制。
（1） 图论与社会网络 （6学时）
课程将从讨论网络的结构性特征开始，进入社会网络分析主题，包括介绍社会学中著名的“弱联系的强度”（Mark Granovetter，1973）假设等概念，最后要讨论在计算机技术支持下进行大规模在线社会网络实证研究的相关方法和结果。
（2） 博弈论 （6学时）
除了结构性特征是网络的基本属性外，存在于网上的实体的行为也是人们十分关心的。刻画这些行为相互作用的成熟的技术工具即是博弈论。我们将通过例子展开相关讨论，包括拍卖的设计，以及在网络流量拥塞中出现的一些“悖论”现象。
（3） 网络中的市场和策略性相互作用 （9学时）
市场参与者之间的相互作用能够自然地看成是网络中发生的现象。通过网络建模，我们可以得到关于个体在网络结构中的地位与其经济能力关系的认识。通过这样的讨论，我们能够建立起图论和博弈论原理在网络行为分析中联动的情境。
（4） 信息网络和World Wide Web （9学时）
学生们应该已经了解了互联网及其应用的一般知识。这里要讨论将World Wide Web看成一个网络的意义，搜索引擎怎么利用信息之间的联系来进行排序，它们怎么利用社会网络中的概念来进行性能优化，以及如何实现市场与销售广告之间的匹配。
（5） 网络动力学：总体模型 （9学时）
网络便利信息（包括观点、信念、创新、技术等）的流动。这里讨论在总体层次上述流动是如何发生的。所谓总体层次”，指网络本身可能看不见（但存在），从而我们只能观察到聚集的效应。我们介绍一些现象，包括信息的级联，在网络中产品成功的“tipping points”，以及总体的分布。
（6） 网络动力学：结构模型 （6学时）
我们讨论当了解网络结构细节的时候。事物是如何在网络中流动的。所谓“事物”包括信息、行为、还有疾病等。会讨论著名的“六度分隔”效应。
（7） 机构和聚集行为 （6学时）
基于网络的观念，我们可以得到关于社会机构的新的认识，可以对许多领域的一些基本政策提出新的见解。这些将通过一些例子来解释，涉及到市场、选举，以及产权等。
课堂讲授（80%），课堂讨论（15%），加上文献阅读（5%）。
考试（50%），作业（50%）
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| 教学评估 |
李晓明：
学年度学期：16-17-1，课程班：人群与网络4，课程推荐得分：4.22，教师推荐得分：4.53，课程得分分数段：95-100；
邱泽奇：
学年度学期：16-17-1，课程班：人群与网络4，课程推荐得分：4.22，教师推荐得分：4.53，课程得分分数段：95-100；
学年度学期：17-18-1，课程班：人群与网络4，课程推荐得分：3.75，教师推荐得分：3.75，课程得分分数段：90-95；
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