Computational Modeling in Political Science

2024/2025

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

6

ECTS credits

Delivered at:

School of Politics and Governance

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 3, 4 module

Instructor

Akhremenko, Andrey S.

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

Элементы контроля

• Домашние задания
• Итоговая контрольная работа
• Аудиторная активность
• Проект
  В течение всего курса студент выполняет самостоятельный проект, нацеленный на разработку и численное исследование модели того или иного политического процесса (выбор студента по согласованию с преподавателем). Критерии оценки – внутренняя согласованность модели, правильность формальной структуры, корректное использование численного эксперимента

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.05 * Аудиторная активность + 0.05 * Аудиторная активность + 0.15 * Домашние задания + 0.15 * Домашние задания + 0.3 * Итоговая контрольная работа + 0.3 * 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

Авторы

• Ахременко Андрей Сергеевич
• Карпич Юлия Владимировна