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Redes sociales y económicas: Modelos y análisis

Las redes sociales impregnan nuestra vida social y económica. Desempeñan un papel central en la transmisión de información sobre las oportunidades de empleo y son fundamentales para el comercio de muchos bienes y servicios. Son importantes para determinar qué productos compramos, qué idiomas hablamos, cómo votamos, así como si decidimos o no convertirnos en criminales, cuánta educación obtenemos y nuestras probabilidades de éxito profesional. Las innumerables maneras en que las estructuras de las redes afectan nuestro bienestar hacen que sea crítico entender cómo las estructuras de las redes sociales impactan en el comportamiento, qué estructuras de redes es probable que surjan en una sociedad, y por qué nos organizamos como lo hacemos. Este curso proporciona una visión general y una síntesis de la investigación sobre redes sociales y económicas, basándose en estudios de sociólogos, economistas, informáticos, físicos y matemáticos. El curso comienza con algunos antecedentes empíricos sobre redes sociales y económicas, y una visión general de los conceptos utilizados para describir y medir las redes. A continuación, cubriremos un conjunto de modelos de cómo se forman las redes, incluyendo modelos de redes aleatorias así como modelos de formación estratégica, y algunos híbridos. Luego discutiremos una serie de modelos de cómo las redes impactan el comportamiento, incluyendo el contagio, la difusión, el aprendizaje, y las influencias de los pares.

Programa del curso

  • Semana 1: Introducción, antecedentes empíricos y definiciones

Ejemplos de redes sociales y su impacto, definiciones, medidas y propiedades: Grados, diámetros, mundos pequeños, vínculos débiles y fuertes, distribución de grados.

Redes sociales y económicas: Modelos y análisis
Redes sociales y económicas: Modelos y análisis
  • Semana 2: Antecedentes, definiciones y medidas Continuación

Homofilia, Dinámica, Medidas de centralidad: Grado, Entrepierna, Cercanía, Eigenvector y Katz-Bonacich. Redes aleatorias de Erdos y Renyi: Umbrales y transiciones de fase,Redes aleatorias de Poisson, Modelos de gráficos aleatorios exponenciales, Redes aleatorias crecientes, Leyes de apego y poder preferenciales, Modelos híbridos de formación de redes

  • Semana 4: Formación de la Red Estratégica

Modelado Teórico de Juego de Formación de Redes, El Modelo de Conexiones, El Conflicto entre Incentivos y Eficiencia, Dinámica, Redes Dirigidas, Modelos Híbridos de Elección y Chance

  • Semana 5: Difusión en las redes.

Antecedentes empíricos, el modelo de bajos, modelos de redes aleatorias de contagio, el modelo SIS, ajuste de un modelo simulado a los datos

  • Semana 6: Aprendizaje en redes.

Aprendizaje bayesiano en redes, el modelo DeGroot de aprendizaje en red, la convergencia de creencias, la sabiduría de las multitudes, cómo la influencia depende de la posición en la red.

  • Semana 7: Juegos en las redes.

Juegos en red, influencias de los compañeros: Complementos y sustitutos estratégicos, la relación entre la estructura de la red y el comportamiento, un juego cuadrático lineal, interacciones repetidas y estructuras de red.

Fondo recomendado

El curso tiene algunos requisitos básicos en matemáticas y estadística. Por ejemplo, se supondrá que los estudiantes se sienten cómodos con los conceptos básicos del álgebra lineal (por ejemplo, la multiplicación de matrices), la teoría de la probabilidad (por ejemplo, las distribuciones de probabilidad, los valores esperados, la regla de Bayes) y la estadística (por ejemplo, la prueba de hipótesis), y algunos cálculos de luz (por ejemplo, la diferenciación e integración). Más allá de esos conceptos, el curso será autónomo.

Lecturas sugeridas

El curso es autónomo, por lo que todas las definiciones y conceptos que se necesitan para resolver los conjuntos de problemas y finales están contenidos en las video conferencias. Gran parte del material del curso está cubierto por un texto: Matthew O. Jackson Social and Economic Networks, Princeton University Press (Aquí están las páginas de Princeton University Press y Amazon para el libro). El texto es opcional y no es obligatorio para el curso. En mi página web se pueden encontrar lecturas adicionales de fondo, incluyendo artículos de investigación y varias encuestas sobre algunos de los temas cubiertos en el curso.

Formato del curso

El curso durará ocho semanas. Cada semana habrá videoconferencias disponibles, así como un conjunto de problemas independientes y algunos ejercicios de datos ocasionales, y habrá un examen final al final del curso para aquellos que deseen obtener un certificado del mismo.