Управление киберпространством

Входные требования: Базовое понимание основ социальных, технических, экономических и иных сетей

Зачетные единицы: 4

Курс: По выбору

Язык курса: Русский

Цели

В результате курса студенты научатся:

  • Принимать нестандартные решения, связанные с управлением процессами в виртуальных социальных сетях с учетом целесообразности и этических ограничений
  • Подходам и методам моделирования сетевых процессов
  • Базовые методы моделирования процессов в сетях, калибровки и валидации моделей на сверхбольших объемах данных
  • Анализу и числовым методам моделирования процессов распространения информации, динамики сетевых сообществ, структур и организаций
  • Использовать для моделирования сетевых процессов базовых пакетов, подбирать базы данных в соответствии с дизайном модели и целями исследования
  • Использовать методы и программные средства для реализации математических моделей сетевых процессов и динамики сетей

Содержание

  • Введение в моделирование процессов в сети: Введение в моделирование, моделирование как третья парадигма научного познания, искусственные общества, generative science, цели и задачи моделирования процессов в сетях.
  • Подходы и методология моделирования процессов в сетях: Базовые принципы, теоретические основы моделирование сетевых процессов, основные методы моделирования, подходы к моделированию процессов в коммуникационных сетях.
  • Процессы в социальных сетях: Типы и формы представления процессов в виртуальных сетях, сетевые процессы, подходы к классификации сетевых процессов, эволюция сообществ, динамика эгоцентрических сетей, метрики и индикаторы, используемые для описания динамики сетевых процессов.
  • Подготовка и проведение экспериментов с использованием компьютерных моделей: Этапы разработки модели, подготовка исходных данных, разработка концептуальной модели процесса, оценка адекватности и верификация модели, статистическая обработка результатов эксперимента, документирование модели.
  • Этапы разработки компьютерной модели процесса в сети: Аналитические, вычислительные модели, эпидемиологические модели распространения информации, границы сети, масштабы, способы формализации модели, компьютерное моделирование с помощью компьютерных пакетов Netlogo, AnyLogic, подключаемых модулей и сред разработки на основе языка Python.
  • Метод клеточных автоматов: Базовые принципы моделирования сетевых процессов на основе клеточных автоматов, свойства клеточных автоматов, виды клеточных автоматов, реализации клеточных автоматов в рамках современных пакетов и сред разработки и моделирования.
  • Агентное моделирование процессов в социальных сетях: Основы агентного моделирования, преимущества и недостатки агентного моделирования, области применения агентного моделирования, формализация агентных моделей, программные средства для моделирования сетевых процессов на основе мультиагентных систем.
  • Данные для построения и оценки моделей сетевых процессов: Источники и типы данных для построения моделей сетевых процессов, базы данных, работа с открытыми данными, формы представления данных, предобработка данных для разработки, калибровки и валидации модели, циклы работы с данными.

Формат

Лекции, лабораторные и практические занятия

Оценка

Посещение лекционных, лабораторных и практических занятий является обязательным. Итоговый контроль по дисциплине осуществляется в форме экзамена. Для успешного завершения курса студентам необходимо своевременно выполнять все задания на занятиях. Итоговая оценка зависит от работы студента на протяжении всего курса.