Бакалавриат 2025/2026

Вычислительное моделирование в социальных науках

Статус: Курс обязательный (Вычислительные социальные науки)

Кто читает: Департамент политики и управления

Где читается: Факультет социальных наук

Когда читается: 4-й курс, 1 модуль

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Ахременко Андрей Сергеевич

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 32

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках курса «Вычислительное моделирование в социальных науках» студенты освоят методологические подходы и приобретут методические навыки построения и исследования численных (вычислительных) моделей социальных процессов. Проблемный фокус курса междисциплинарный: он находится на пересечении политической науки, социологии, социальной психологии. Изучаются модели таких процессов и явлений, как политическая поляризация, социальная идентификация, динамика мнений и др. Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть: основами алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики; английским языком, включая навыки работы с научными текстами; навыками работы в Python.

Цель освоения дисциплины

• • Цель освоения дисциплины - формирование понимания методологических подходов к построению численных моделей в социальных науках, а также методических навыков их исследования и применения

Планируемые результаты обучения

• Уметь осуществлять корректный выбор стратегии построения модели в зависимости от задач исследования
• Уметь самостоятельно разрабатывать численные модели социальных процессов
• Уметь применять полученные знания в анализе реальных социальных процессов
• Знать методологические и методические особенности численного моделирования в социально-политической сфере

Содержание учебной дисциплины

• Динамические системы
• Агентно-ориентированное (agent-based) моделирование

Элементы контроля

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

Промежуточная аттестация

• 2025/2026 1st module
  0.2 * Аудиторная активность + 0.4 * Итоговая контрольная работа + 0.4 * Проект

Список литературы

Рекомендуемая основная 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

Рекомендуемая дополнительная литература

• Ахременко, А. С.  Политический анализ и прогнозирование в 2 ч. Часть 1 : учебник и практикум для вузов / А. С. Ахременко. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 180 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07223-5. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/561171 (дата обращения: 04.07.2025).
• Ахременко, А. С.  Политический анализ и прогнозирование в 2 ч. Часть 2 : учебник и практикум для вузов / А. С. Ахременко. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Издательство Юрайт, 2025. — 221 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-07227-3. — Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. — URL: https://urait.ru/bcode/561520 (дата обращения: 04.07.2025).

Авторы

• Ахременко Андрей Сергеевич