课程题目：社会网络分析中的因果推断：原理、模型与实例
课程简介：社会网络分析不仅是强大的分析工具，更是打通宏观与微观、结构与行动二元分割的研究范式。本课程分为三个版块：网络思维、网络描述、网络推断。首先简要介绍几项研究，呈现作为科尔曼之舟（Coleman’s Boat）的社会网络思维；在此基础上，通过实例讲解描述社会网络的基本概念与指标及社区发现（community detection）。网络推断关注行动者属性特征和内生性结构特征如何影响网络结构的生成与演化，讲解QAP、ERGM、TERGM、SAOM模型在组织合作、政策过程研究中应用，并通过研究实例讲解社会网络的随机试验。
课程时间：2025年4月9日（周三）晚上 7:00-9:00
观看方式：腾讯会议+B站直播，直播信息将在录取学员微信群告知
李智超，毕业于清华大学社会学系。现为上海交通大学国际与公共事务学院教授、博士生导师。入选上海市“曙光学者”计划。研究议题涉及：应急网络与风险治理、公共政策评估、级联灾害合作治理、跨域环境治理等。在《管理世界》《中国行政管理》《公共管理学报》《经济社会体制比较》《公共管理评论》《公共行政评论》《公共管理与政策评论》、Public Management Review、International Public Management Journal、Natural Hazards Review、International Journal of Disaster Risk Science等刊物发表论文50余篇，计算机软件著作权2项，出版学术专著2部。主持国家社会科学基金重大项目子课题、国家自然科学基金面上项目（2项）及政府部门委托课题多项。
参考文献
1.Ingold K, Leifeld P. Structural and institutional determinants of influence reputation: A comparison of collaborative and adversarial policy networks in decision making and implementation[J]. Journal of Public Administration Research and Theory, 2016, 26(1): 1-18.
2. Beaman, L., BenYishay, A., Magruder, J., & Mobarak, A. M. (2021). Can network theory-based targeting increase technology adoption?. American Economic Review, 111(6), 1918-1943.
3. Mason, W., & Watts, D. J. (2012). Collaborative learning in networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(3), 764-769.
4. Li, Z., Liu, L., & Liu, S. (2023). The dynamics of interorganizational collaboration in disaster management: A network study based on flood disasters in China. International Journal of Disaster Risk Science, 14(6), 979-994.
