Магистратура
2019/2020
Численное моделирование в политической науке
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Прикладная политология)
Направление:
41.04.04. Политология
Кто читает:
Департамент политики и управления
Где читается:
Факультет социальных наук
Когда читается:
1-й курс, 3, 4 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Ахременко Андрей Сергеевич
Прогр. обучения:
Прикладная политология
Язык:
русский
Кредиты:
6
Контактные часы:
72
Программа дисциплины
Аннотация
В рамках курса «Численное моделирование в политической науке» студенты освоят методологические подходы к построению вычислительных моделей, применяемые в современной политической науке. Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: (1) знания в области алгебры, анализа, теории вероятностей и математической статистики; (2) владение английским языком, включая навыки работы с политологическими текстами; (3) знание основ политической теории; (4) умение работать с персональным компьютером, владение программами Excel, SPSS, Anaconda Community.
Цель освоения дисциплины
- Цель освоения дисциплины «Численное моделирование в политической науке» - формирование развернутого представления о методологических подходах к построению вычислительных моделей в политологии, а также методических навыков их исследования и применения
Планируемые результаты обучения
- Знать методологические и методические особенности численного моделирования в политической науке
- Уметь осуществлять корректный выбор стратегии построения модели в зависимости от задач исследования
- Уметь применять полученные знания в анализе реальных политических процессов
- Владеть навыками построения моделей политических процессов с использованием современного программного обеспечения
- Уметь самостоятельно разрабатывать численные модели в политической сфере
Содержание учебной дисциплины
- Computational political science – современные тренды в политической методологииЧисленные и аналитические методы в современной науке. Особая роль численных методов в наблюдательных науках. Место и перспективы численных методов в социальных науках. Computational social science и Computational political science: состояние и современные тренды развития.
- Динамические системыДинамические системы и system dynamics. Понятие системы и порождающей структуры (generic structure). Сложные и простые системы: фундаментальные различия в поведении. Составляющие системно-динамической модели: потоки, запасы, коннекторы и конвертеры. Системы разностных и дифференциальных уравнений как математический аппарат системной динамики. Положительные и отрицательные петли обратных связей. Фазовый портрет, векторное поле, аттракторы и их типы. Структурная устойчивость и чувствительность к начальным условиям. Построение динамических моделей в Python.
- Агентно-ориентированное (agent-based) моделированиеГлобальные и локальные модели. Характеристики агентов. Предыстория и математическая основа агентно-ориентированного моделирования (ABM): клеточные автоматы. Дискретные состояния и правила поведения автоматов. Построение ABM в Python. Особенности численного исследования и статистическая обработка результатов ABM.
- Численный экспериментЭкспериментальные подходы в современной политической методологии, проблемы валидности. Особенности численного (вычислительного) эксперимента. Основные техники вычислительного эксперимента: Монте-Карло, grid sweeping. Практическая реализация численных экспериментов в Python.
- Кейс 1: Политико-экономические моделиТеоретико-игровые vs. динамические модели в политической экономии. Экономический блок динамической модели: создание и распределение ресурсов на базе производственной функции Политический блок модели: управление параметрами распределения ресурсов. Модель ретроспективного экономического голосования. Модель борьбы групп интересов. Реализация в Python.
- Кейс 2: модели политической дестабилизацииАгентно-ориентированные и системно-динамические модели протестной активности. «Каскадные» и «пороговые» эффекты, их математическое моделирование. Взаимная динамика протеста и репрессий. Проблема соединения в моделях микро- и макро- поведения. Реализация в Python. .
Элементы контроля
- Аудиторная работа
- Самостоятельный проект
- ЭкзаменЭкзамен проводится в письменной форме. Экзамен проводится на платформе MS TEAMS https://teams.microsoft.com/ К экзамену необходимо подключиться за 5 минут до начала. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: камера, микрофон, установленные программы Word и Excel. Для участия в экзамене студент обязан включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещено: вести посторонние разговоры, отходить от компьютера, выключать камеру, пользоваться конспектами и подсказками. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается разрыв в связи менее 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается разрыв более 5 минут. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (4 модуль)0.3 * Аудиторная работа + 0.4 * Самостоятельный проект + 0.3 * Экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Ахременко А. С. - ПОЛИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В 2 Ч. ЧАСТЬ 1 2-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 180с. - ISBN: 978-5-534-07223-5 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/politicheskiy-analiz-i-prognozirovanie-v-2-ch-chast-1-433819
- Ахременко А. С. - ПОЛИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В 2 Ч. ЧАСТЬ 2 2-е изд., испр. и доп. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 221с. - ISBN: 978-5-534-07227-3 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/politicheskiy-analiz-i-prognozirovanie-v-2-ch-chast-2-434222
Рекомендуемая дополнительная литература
- Cioffi-Revilla, C. (2009). Simplicity and reality in computational modeling of politics. Computational & Mathematical Organization Theory, 15(1), 26–46. https://doi.org/10.1007/s10588-008-9042-2
- K Saeed, & O V Pavlov. (2008). Dynastic cycle: a generic structure describing resource allocation in political economies, markets and firms. Journal of the Operational Research Society, (10), 1289. https://doi.org/10.1057/palgrave.jors.2602456