人群与网络

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Last updated on December 23, 2024 9:39 am

Learn computational thinking in social sciences and gain deeper understanding of phenomena. Analyze social networks, social influence, and small world phenomena. Explore web structure, link analysis, and network search.

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本课程是北京大学开设的一门在线跨学科选修课程,主要面向信息技术、社会学和经济学等专业的本科生。课程内容涉及用计算思维的方法讨论社会学和经济学的一些经典问题。学习运用计算思维分析社会学、经济学问题的方法,加深对某些生活现象的理解,体会计算与社会科学的互动。

Learn to analyze and reason about problems in social sciences with computational thinking, appreciate interactions between computing and social sciences, as well as gain deeper understanding of some common phenomena in life and society

What you will learn

网络与图论

图论是研究网络结构的基础。本章首先介绍图论的一些基本概念,包括节点、边、路径、连通性、聚集系数等。进而运用这些图结构的若干基本概念探讨社会网络的一些典型结构,以及影响网络中边的形成的一些基本过程。网络的结构性因素,如关系的强弱,边的嵌入性,节点的属性,网络中的结构洞等等,在信息传播过程中都发挥着独特的作用,影响着社交网络本身的演化。

社会选择与社会影响

本章将讨论存在于网络节点和边以外的因素,即网络所处的环境或背景,如何对社交网络结构及其演化产生影响。主要内容包括同质性概念及其形成的基本原理,同质性指社交网络中相互连接的个体倾向于“类似”,即社交网络中个体之间的相似性及相容性对他们之间是否形成边产生重要的影响。通过对同质性现象的定量表达方式来刻画一些典型网络的形成过程。

小世界现象

小世界现象包含两个层面:社会网络中存在非常丰富的短路径;人们可以有效地通过这些短路径搜索到目标节点。本章提出两个小世界模型:小世界基本模型和精细模型。小世界基本模型体现了现实社会网络中短路径在其中存在的必然性;小世界精细模型则刻画了社会网络中短路经的搜索过程,从而验证了短路径的可达性。本章进一步讨论了针对简单网络结构计算具体搜索结果的方法。

万维网结构、链接分析与网络搜索

本章采用图论的一些基本概念,包括有向图,有向边,有向路径,节点的入度和出度,短路经和超大分量等概念,来分析万维网结构,其中被链接的基本单位是网页,彼此相关的网页通过某种链接方式被联系起来。对万维网结构进行分析,有助于分析其中信息的属性,行为和演变过程。本章进一步通过分析网页之间的链接关系介绍了现代搜索引擎网页排名算法。万维网中一篇网页具有两个属性:权威性体现了主题相关网页被其他网页的链入情况(被关注),中枢性则体现了一个网页对其他主题相关网页的链接行为(推荐),网页的权威值和中枢值依据反复改进规则计算最终形成网页的排名结果。

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