Магистратура
2022/2023
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
Охват аудитории:
для всех кампусов НИУ ВШЭ
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
- Владеть навыками построения моделей политических процессов с использованием современного программного обеспечения
- 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
- Уметь самостоятельно разрабатывать численные модели в политической сфере
Содержание учебной дисциплины
- Computational political science – современные тренды в политической методологии
- Динамические системы
- Агентно-ориентированное (agent-based) моделирование
- Численный эксперимент
Промежуточная аттестация
- 2022/2023 учебный год 4 модуль0.2 * Домашнее задание + 0.3 * Письменная работа + 0.1 * Активность + 0.4 * Проект
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Ахременко, А. С. Политический анализ и прогнозирование в 2 ч. Часть 1 : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / А. С. Ахременко. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 180 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-07223-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/433819 (дата обращения: 28.08.2023).
- Ахременко, А. С. Политический анализ и прогнозирование в 2 ч. Часть 2 : учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры / А. С. Ахременко. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2019. — 221 с. — (Бакалавр и магистр. Академический курс). — ISBN 978-5-534-07227-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/434222 (дата обращения: 28.08.2023).
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