Réseaux sociaux et d'information 2: Evolution

Cette séance de cours explore la dynamique des réseaux sociaux et d'information, en mettant l'accent sur des concepts tels que le comportement des troupeaux, les cascades d'informations, les distributions de diplômes à queue lourde et l'importance de l'observateur dans l'analyse des réseaux. Il se penche sur des modèles comme le modèle de l'urne pour illustrer la prise de décision altruiste et égoïste, l'impact de l'attachement préférentiel dans la croissance du réseau et les implications du phénomène de «riche s'enrichit». La séance de cours traite également du paradoxe de l'amitié, où les individus ont tendance à avoir des amis avec plus d'amis qu'eux-mêmes, et comment ce paradoxe influence la dynamique du réseau et les processus décisionnels.

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COM-308: Internet analytics

Internet analytics is the collection, modeling, and analysis of user data in large-scale online services, such as social networking, e-commerce, search, and advertisement. This class explores a number

Réseau social

En sciences humaines et sociales, l'expression réseau social désigne un agencement de liens entre des individus ou des organisations, constituant un groupement qui a un sens : la famille, les collègues, un groupe d'amis, une communauté, etc. L'anthropologue australien John Arundel Barnes a introduit l'expression en 1954. L'analyse des réseaux sociaux est devenue une spécialité universitaire dans le champ de la sociologie, se fondant sur la théorie des réseaux et l'usage des graphes.

Analyse des réseaux sociaux

L'analyse des réseaux sociaux est une approche issue de la sociologie, qui a recours à la théorie des réseaux afin d'étudier les interactions sociales, en termes de réseau. La théorie des réseaux sociaux conçoit les interactions sociales en termes de nœuds et liens. Les nœuds sont habituellement les acteurs sociaux dans le réseau, mais ils peuvent aussi représenter des institutions, et les liens sont les interactions ou les relations entre ces nœuds.

Biais de sélection

Dans une étude statistique, le terme biais de sélection désigne une erreur systématique faite lors de la sélection des sujets à étudier. Ce terme regroupe tous les biais pouvant conduire à ce que les sujets effectivement observés lors d'une enquête ne constituent pas un groupe représentatif des populations censées être étudiées et ne permettent donc pas de répondre aux questions posées dans le protocole. Les biais de sélection se produisent lors de l'échantillonnage, c'est-à-dire lors de la sélection d'un échantillon représentatif de la population étudiée.

Biais (distorsion)

Dans diverses disciplines, un biais est une erreur systématique ou une simplification abusive. vignette|L'interprétation des formes aléatoires apparaissant à la surface de la Lune constitue un exemple courant de biais perceptuel causé par la paréidolie (processus tendant à discerner une forme familière parmi des formes aléatoires). Les biais peuvent être transmis implicitement avec le contexte culturel.

Échantillon biaisé

En statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.

Modèles graphiques : Représentation des distributions probabilistes PHYS-512: Statistical physics of computation

Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.