M2 Sociologie quantitative et démographie

Milan Bouchet-Valat.

Les étudiant·e·s réalisent à chaque séance un exposé oral par groupe de deux ou trois portant sur la séance précédente. L’objectif est de restituer le contenu de la présentation et les débats qui ont eu lieu en séance, tout en ajoutant des connaissances nouvelles issues d’au moins un travail de recherche en lien avec le sujet. Chaque étudiant·e rédige enfin une note de deux pages rendant compte de la séance à laquelle elle ou il a assisté individuellement.

Le cours consiste à participer puis discuter des séances du séminaire hebdomadaire de l’Ined (les Lundis de l’Ined), durant lequel un·e intervenant·e présente une recherche. Chaque séance est organisée par une unité ou un service différent de l’Ined : les disciplines, les méthodes et les thèmes sont donc très variés, avec comme point commun les questions démographiques. Les séances peuvent être en français ou en anglais.

Connaissances générales en sociologie (notamment quantitative) et démographie. Compréhension de l’anglais pour les séances concernées.

Variable selon les intervenant·e·s des séances.

Octobre - Novembre - Décembre.

Ivaylo Petev.

The main work consists of the reading, presentation and critical commentary of applied research articles, published in top social science journals in the last 5 to 10 years. In addition to their methodological novelty, the articles are selected for their variety of subject areas (gender stereotyping, racial discrimination, climate change, cultural transmission, innovation, collective action, urban development, etc.). Evaluation is based on in-class presentations and critical reviews of articles.

The rationale of this course is to expose students to the leading quantitative approaches in contemporary sociology. Some methods are at the frontier of neighboring disciplines like history, economics, psychology, biology and physics. The emphasis is on international, mostly American research. Each session introduces the class to a new approach with a brief overview of the techniques and concepts.
The goal is to expose students to some of the most up-to-date findings of the discipline and to enrich your research tool-set by stimulating your thinking with original takes on classic questions.
For the many economists and few statisticians in the class, the originality of sociology lies in its diversity of methods and subject areas. For the sociologists in the class, contemporary American research offers a good number of approaches that appear rarely in the French curriculum.

Braunstein & al., 2014, ASR, “The role of bridging cultural practices in racially and socioeconomically diverse civic organizations” Breen & al., 2014, ESR, “Deciding under doubt: A theory of risk aversion, time discounting preferences, and educational decision-making” Bruch & Mare, 2006, AJS, “Neighborhood choice and neighborhood change” Centola, 2013, RS, “Homophily, networks, and critical mass. Solving the start-up problem in large group collective action” Conley & McCabe, 2011, SMR, “Body mass index and physical attractiveness. Evidence from a combination image-alteration list experiment”

Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

PALAISEAU

Chaque séance visera à explorer les enjeux théoriques, méthodologiques et pratiques de ce champ ancien de la sociologie. La présentation des outils statistiques nécessaires à l'analyse des réseaux sera effectuée à l'aide du logiciel R et tout particulièrement de la librairie « igraph »*. Les premières séances constitueront un tour d’horizon des différents courants de la sociologie des réseaux ainsi que des grandes controverses qui la structurent. Dans un second temps, une attention particulière sera portée à l'analyse des réseaux sociaux numériques (Facebook, Twitter, etc.). Ces derniers fournissent des données inédites et en grand nombre qui appellent à un retour réflexif sur leurs origines et les usages que la sociologie peut en faire.

Bases de R.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

GIF-SUR-YVETTE

4 séances de 3h organisées en 1/ Présentation théorique et méthodologique générale 2/ Atelier de lecture de textes 3/ Prise en main d'un logiciel et construction d'un corpus.

Ce module méthodologique consacré à l’analyse lexicale en sciences sociales mobilisera divers outils logiciels (R, SPAD, Alceste) et une réflexion méthodologique et épistémologique sur le discours et le langage. Il permettra d'approcher les principes et les usages de l’analyse lexicale : la présentation des étapes de la démarche (constitution du corpus, choix des variables et codage, analyse, lecture et interprétation du rapport d’analyse, compte-rendu des résultats) se fera à la lumière de travaux récents la mobilisant, illustrant ainsi la variété des matériaux soumis à ce type d’analyse (entretiens, discours, articles de presse, jurisprudence, blogs, débats parlementaires, etc.), ainsi que la portée et les limites de cette approche. Une démarche fondée sur l'analyse géométrique des données sera présentée et appliquée sur plusieurs corpus par les étudiants.

Pas de pré-requis spécifique.

Emilie Née (dir.), Méthodes et outils informatiques pour l'analyse des discours, Paris, PUR, 2017.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

GIF-SUR-YVETTE

Felix Tropf.

In this course, we will learn about several important explanations for demographic behaviour and trends which are located on the population level, the intermediate level, the individual level (macro-meso-micro) and even down to the molecular genetic level, which recently has been integrated in this field. We will learn, amongst others, about social networks effects, the importance of neighbourhoods, technological advancements and assume a life course perspective for the study of processes such as aging or the development of early life experiences. All of these social factors might interaction with an individual’s genome. Finally, we will discuss several (newly) available data sources including those, which stem from recent computational efforts tracing internet data from facebook or twitter.

The students are expected to have an advanced knowledge of empirical social research and applied econometrics. After attending this course, students should be equipped with important analytical tools to understand the connection between the social world and central population and developmental indicators and have an overview over the current research frontiers.

Hirschman, C., S. Tolnay. (2005). Social Demography. In: Handbook of Population, eds. Dudley Poston and Michael Micklin, 419–449. New York: Kluwer Academic.

Mills, M. (2010). Introducing survival and event history analysis. Sage. Livi Bacci, M. (2012) A Concise History of World Population, Wiley-Blackwell.

Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

PALAISEAU

Yoann Demoli Sylvie Vilter.

Note de lecture (50%) Note statistique (50%).

Le cours vise à l’apprentissage du logiciel SAS au perfectionnement de la maîtrise de techniques statistiques multivariées. Sont abordés les outils fondamentaux et approfondis des différentes méthodes économétriques, de l'analyse géométrique des données. Le cours prend alors pour objet les bases de l'analyse des données temporelles et longitudinales.
Chaque séance est organisée en deux moments. L'enseignant présente formellement chacune des méthodes. Dans un deuxième temps, nous mettons en oeuvre la méthode présentée sur des bases de données variées, en recourant aux logiciels SAS et R.

Bressoux, Pascal, 2010, Modélisation statistique appliquée aux sciences sociales, Paris, De Boeck. Droesbeke, Jean-Jacques, Lejeune, Michel et Saporta, Gilles, 2005, Méthodes statistiques pour données qualitatives, Paris, Technip. Howell, David C., 2008, Méthodes statistiques en sciences humaines, Paris, De Boeck.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre.

ST-QUENTIN-EN-YVELINES

Nicolas Robette Céline Goffette Ivaylo Petev.

Les étudiants seront familiarisés avec quatre familles de méthodes: Analyse des séquences – une approche du traitement des données longitudinales qui se diffuse assez largement depuis une dizaine d’années. Arbres de classifications et de régressions et algorithmes ensemblistes (bagging, forêts aléatoires, etc) – cette famille de méthodes constitue une alternative intéressante et non paramétrique aux modèles de régressions standards. Modèles multiniveaux – ces modèles permettent d’étudier des données hiérarchisées en tenant compte de l’influence d’effets contextuels. Analyse en classes latentes (ACL) et modèles de mélange – une vaste famille d’approches probabilistes de la classification.

Ce cours consiste en la présentation de méthodes statistiques avancées, encore peu utilisées en sciences sociales et/ou peu abordées dans le cursus à l’Ensae, mais qui se révèlent très performantes et tout à fait complémentaires avec une formation en économétrie. Le cours se composera de 4 modules de 6 heures, chaque module abordant une méthode de manière pratique et interactive, à partir de l’analyse de données empiriques à l’aide de logiciels spécialisés.
A l’issue de ce cours, les étudiants doivent être capable :
-de comprendre l’utilisation des méthodes abordées en cours dans des articles de sociologie, d’en évaluer les apports et les limites ;
-de mettre en œuvre de manière pertinente les méthodes abordées en cours à partir de données empiriques.

Di Prete T. A., Forristal J. D., 1994, « Multilevel Models : Methods and Substance », Annual Review of Sociology, 20, p. 331-357.

Hastie, T. J.; Tibshirani, R. J.; Friedman, J. H., 2009, The Elements of Statistical Learning, Springer.

Lesnard Laurent, de Saint Pol Thibaut, 2004, « Introduction aux méthodes d’appariement optimal (Optimal Matching Analysis) ». Document de travail INSEE, n°15.

Magidson Jay, Vermunt Jeroen, 2004,. « Latent class models », In D. Kaplan (Ed.), Handbook of quantitative methodology for the social sciences (pp. 175–198). Newbury Park, CA: Sage.

Muthén Bengt, 2008, «

Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

PALAISEAU

9 séances de deux heures.

Ce cours présente les enjeux de la publication de recherches dans les sciences sociales.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

GIF-SUR-YVETTE

Sorana Toma Ivaylo Petev.

Les séances s'adaptent au progrès des étudiants sur leurs mémoires de master.

Objectif: Offrir un lieu d’apprentissage et de discussion sur le design et la rédaction du mémoire de M2.
Le premier semestre, l’objectif est d’aider les étudiants à préparer un projet de mémoire de 15 à 20 pages contenant les parties suivantes:
“Introduction” (1p) qui identifie la problématique et répond aux questions: Quoi (quelle question de recherche)? Pourquoi (quelle contribution)? Comment (quelle approche)?;
“Revue de la littérature” (5-7p) qui situe le débat, définit les concepts et identifie les possibilités de faire avancer la recherche sur la question;
“Hypothèses” (2-3p) qui présente des prédictions falsifiables et les discute en rapport avec des hypothèses alternatives, des raisonnements logiques et des résultats empiriques existants;
“Base de données” (1p) qui décrit la source et la nature/format des données;
“Mesures” (1-3p) qui décrit l’opérationnalisation des concepts en variables dépendantes, indépendantes et de contrôle;
“Stratégie empirique” (2-3p) qui présente les techniques statistiques à utiliser afin de tester les hypothèses;
“Résultats préliminaires” (optionnel);
"Bibliographie" (1-2p).

Lectures:

[CR] Booth et al. The Craft of Research

[DSI] King et al. Designing Social Inquiry. Scientific Inference in Qualitative Research

[GMP8] Guide mémoire Paris 8

[GWEP] Garson.Guide to Writing Empirical Papers, Theses, and Dissertations

[FN] Healy, 2017, ST, "Fuck nuance"

[HB] Hoffman et Bearman, 2015, SS, "Bringing Anomie Back In. Exceptional Events and Excess Suicide"

[SAFI] Safi, 2010, ESR, "Immigrants life satisfaction in Europe: between assimilation and discrimination"

[SRDSSR] Firebaugh. Ch1. Seven rules to doing social science research

[WERR] Pyrczak et Bruce. Writing Empirical

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

PALAISEAU

Felix Tropf.

We will start with a general introduction of genetics in social sciences discussing potential research questions we can answer using genetic data. We subsequently learn about the theory behind twin and family models and how to estimate heritability as the proportion of observed variance in an outcome, which is explained by genetic effects. We move on to see how heritability is measured using molecular genetic data and discuss various challenges and applications. We use Plink software to prepare genetic data and GCTA software to estimate quantitative genetic models.

In this course, we will learn about the history of social science and behaviour genetics as well as about the state of the art research and cutting-edge methods. After attending this course, participants should have a basic understanding of the fundamental advantages of integrating genetic information into social science research. They should understand the basic technical terms from quantitative genetics literature and be able to read, interpret and criticize studies in social science genetics. They should be able to conduct basic quantitative genetics analyses and interpret their findings.
Week 1: Introduction to Social Science Genetics
Week 2: The Human Genome and Human Evolution
Week 3: Genome-Wide Association Studies (GWAS)
Week 4: Heritability Studies
Week 5: Polygenic Scores
Week 6: Gene-Environment Interplay
Week 7: Genetic Selection and Confounding
Week 8: Practical: Working with Genomic Data
Week 9: Practical: Creating Polygenic Scores
Week 10: Practical: Working with Polygenic Scores
Week 11: Practical: Working with GWAS Summary Results
Week 12: Summary, Ethics and Q&A.

Participants require an interest in and a basic understanding of quantitative social science research and some experience with the software R or STATA.

Conley, D. and J. Fletcher. (2017). The Genome Factor: What the Social Genomics Revolution Reveals about Ourselves, Our History and the Future. Princeton: Princeton University Press.

Mukherjee, S. (2016). The Gene: An Intimate History. New York: Simon & Schuster.

Zimmer, C. (2018). She Has Her Mother’s Laugh: The Powers, Perversions, and Potential of Heredity. New York: MacMillan Publishers.

Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

PALAISEAU

Etienne Ollion.

The class is twofold. The first part (circa 90 minutes) consists of a lecture by the instructor. The remaining 30 minutes are initiated by a short presentation by a group of students on a given topic, followed by a collective conversation on the issues it raises.

Validation •Presence & Participation (10%) [Measured partly through a weekly in-class quiz] •In-class Presentation (25%) •Research essay (65%).

Within science, the recent data deluge was met with strong reactions. While some enthusiastically hailed the availability of massive information about individual behaviors, others openly voiced concerns. The relevance for research, the potential transformations in the focus of the disciplines or the ethical dilemmas raised by the use of such data were widely discussed. Empirical bounty vs. meager quality of the data; pathway to scientific breakthroughs vs. threats to public liberties; methodological revolution vs. latest commercial fad… In the public sphere just like in academia, “big data” became the flag under which the proponents of the data revolution and their critics waged an unremitting war.

Rather than taking sides in this controversy, this course will concretely assess the relevance of digital methods for social sciences. Investigating various aspects of what is better described as a new era of data abundance, it will offer an interdisciplinary exploration of what the social and human sciences have done with digital data. Conversely, it will reflect on what is doing to them.

Aucun.

Andrew Abbott, Digital / Paper, The University of Chicago Press, 2016 Palmer, John R. B., Thomas J. Espenshade, Frederic Bartumeus, Chang Y. Chung, Necati Ercan Ozgencil, and Kathleen Li. 2013. “New Approaches to Human Mobility: Using Mobile Phones for Demographic Research.” Demography 50(3):1105–28. Brady, Henry E. 2019. “The Challenge of Big Data and Data Science.” Annual Review of Political Science 22(1):null. Golder, Scott A. and Michael W. Macy. 2014. “Digital Footprints: Opportunities and Challenges for Online Social Research.” Annual Review of Sociology 40(1):129–52. Przepiorka, Wojtek

Octobre - Novembre - Décembre - Janvier.

PALAISEAU

Sander Wagner.

Plan Introduction : identifier des trends d’inégalités Les sociologues classiques face à l’inégalité – Une certaine idée de la classe sociale Mesurer les inégalités Inégalités dans les extrêmes : Pauvreté et Élites Processus générateurs d’inégalités : la mobilité sociale et économique Quel rôle pour les politiques publiques ?.

La sociologie est fortement concernée par les inégalités de classe, de statut économique, ethno-raciales, de genre. Ce cours a pour objectif d’explorer ces différentes dimensions des inégalités, avec au premier plan la dimension économique – et notamment les processus de distribution de revenu ainsi que la mobilité sociale résultant de ces processus. Le cours introduit des textes de recherche récents sur les inégalités, issus à la fois de la littérature de recherche en sociologie et en économie. Le but est à la fois de familiariser les étudiants avec les théories et travaux classiques sur chacune des thématiques et de discuter les travaux qui se trouvent à la frontière de recherche.
Principaux acquis de la formation : à l’issue de ce cours, l’étudiant aura une vue d’ensemble des travaux, classiques et innovants, sociologiques et économiques, qui visent à décrire les inégalités. Au-delà de ce constat, l’étudiant connaîtra l’état des politiques publiques qui visent à réduire les inégalités ou à corriger les processus qui engendrent ou qui reproduisent les inégalités.

Atkinson, Piketty, Saez, "Top Incomes in the Long Run of History" Blau and Duncan, "The Process of Stratification" DiMaggio, "Social Stratification, Life-style, and Social Cognition" Chetty, Hendren, Saez "Where is the Land of Opportunity" Corak "Income Inequality, Equality of Opportunity and Intergenerational Mobility" Goldthorpe "Social Class Mobility and Granovetter, "Toward a Sociological Theory of Income Differences" Grusky "Social Stratification" Mills, "The Power Elite".

Janvier - Février - Mars - Avril.

PALAISEAU

Fréderic Lebaron Olivia Samuel Sorana Toma.

La validation se fait par une note critique de 3-4 pages autour d'une des séances de séminaire.

Les étudiants doivent assister à 3 séances de séminaire, au choix parmi les séminaires de recherche organisés par les laboratoires partenaires du master (CREST, IDHES, Printemps).

Aucun pré-requis.

Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier - Février - Mars - Avril - Mai - Juin.

GIF-SUR-YVETTE - ST-QUENTIN-EN-YVELINES - PALAISEAU

Sorana Toma.

Le cours allie une réflexion théorique avec un souci empirique : les étudiants seront invités à lire et a présenter (d’une manière critique) des recherches qui visent à tester une perspective théorique, et à discuter dans quelle mesure les auteurs on réussi dans leur démarche. Toujours dans un souci empirique, le cours passera systématiquement en revue les débats méthodologiques, statistiques et politiques autour de ces questions, et présentera les grandes enquêtes permettant de traiter du phénomène. Enfin, l’enseignement mettra l’accent sur l’apport de l’analyse comparative : entre pays d’origine des immigrés, mais aussi entre pays d’accueil.

Validation: Présentation critique d’article - exposé - de 15 minutes (30%) ; essai critique de 4-5 pages (50%), discussion et participation en class (20%).

Les migrations internationales sont de plus en plus au centre de l’attention médiatique et politique. Cependant, le débat y témoigne souvent d’un flou sur les termes (immigré vs. expat vs. réfugié) et d’une incompréhension des causes et des conséquences du phénomène. Ce cours offre une vue d’ensemble sur le processus migratoire, en interrogeant d’un côté les causes de l’émigration – pourquoi les individus quittent leurs pays – et les facteurs qui influencent leur insertion dans les sociétés d’accueil.

Nous aborderons les principaux approches théoriques et empiriques de l’immigration dans un esprit critique, en interrogeant les apports mais aussi les limites des différents modèles théoriques. Une discussion autour des concepts et des mesures du phénomène permettra d’analyser et éventuellement de déconstruire plusieurs ‘mythes’ – tels l’intensification et la diversification des migrations ou la féminisation des flux. Dans un second temps on s’intéressera à l’étude des formes structurelles d’inégalités que certains groupes minoritaires peuvent subir, notamment à l’école, au travail ou dans la ville et devant l’accès à la propriété. Cela permettra de traiter la question plus générale des discriminations liées à l’origine ou la couleur de la peau, leurs mesures et les politiques publiques qui permettent de les combattre.

Niveau intermédiaire - avancé en langue anglaise.

Gordon M. (1964), Assimilation in American life: the role of race, religion, and national origins, New York, Oxford University Press. Portes A., Sensenbrenner J., (1993), "Embeddedness and Immigration: Notes on the Social Determinants of Economic Action", The American Journal of Sociology, 98, 6, pp. 1320-1350. Waters, Mary C, Van Tran, Philip Kasinitz, and John H Mollenkopf. 2010. “Segmented Assimilation Revisited: Types Of Acculturation And Socioeconomic Mobility In Young Adulthood.” Ethnic and Racial Studies 33 (7): 1168-93. William Haller. and Alejandro Portes. and Scott M. Lynch. "Dreams

Janvier - Février - Mars - Avril.

PALAISEAU

Nicolas Robette.

Plan 1. Les précurseurs de la sociologie des styles de vie 2. La statistique publique des pratiques culturelles en France 3. La légitimité culturelle : « La distinction » de Pierre Bourdieu 4. Une culture populaire « en plein » 5. Un éclectisme des classes dominantes ? 6. De la consommation culturelle à la production artistique : champs, mondes de l’art.

Ce cours a pour objectif d’étudier les pratiques culturelles comme marqueurs des appartenances sociales des individus et des groupes. Il s’agira principalement d’exposer les modèles théoriques qui tentent de rendre compte de la diversité sociale des pratiques culturelles, en les illustrant à partir de recherches sociologiques empiriques sur la musique, le cinéma, la lecture, etc.
A l’issue de ce cours, les étudiants doivent être capable de présenter et synthétiser de manière critique des travaux empiriques de sociologie des pratiques culturelles.

Aucun pré-requis.

Boltanski, L., 1975. « La constitution du champ de la bande dessinée ». Actes de la recherche en sciences sociales, vol. 1(1), pp. 37-59. Bourdieu, P., 1979. La distinction. Paris : Éditions de Minuit. Bryson, B., 1996. « "Anything But Heavy Metal": Symbolic Exclusion and Musical Dislikes ». American Sociological Review, vol. 61(5), pp. 884-899. Coulangeon, P., 2010. « Les métamorphoses de la légitimité. Classes sociales et goût musical en France, 1973-2008 ». Actes de la recherche en sciences sociales, vol. 181-182(1-2), pp. 88-105. Duval, J., 2011. « L’offre et les goûts cinématographiques

Janvier - Février - Mars - Avril.

PALAISEAU

9X2h sessions.

English for sociology.

Janvier - Février - Mars - Avril - Mai.

GIF-SUR-YVETTE

Sophie Pennec.

3 séances de 4 heures : cours avec exercices à réaliser sur tableur. Rendu: Un dossier de projections d'une population en utilisant deux méthodes et le fichier de calculs.

Qu’est-ce qu’une projection démographique ? A quoi et à qui peuvent servir les projections démographiques…

Apprentissage des méthodes :
- Méthodes par taux de croissance (pourcentage d’évolution linéaire, exponentielle, géométrique…)
- Méthode des composantes (par année d’age et bond d’un an ; par groupe d’âges quinquennaux et bond de 5 ans)
- Projections dérivées
- Projections locales (différences par rapport à la méthode générale)

Panorama des autres méthodes possibles : projections « Multi-états », projections des ménages par méthode du chef de ménage, méthodes des microsimulations, forecasting (méthode de Lee-Carter)…

Mise en œuvre des projections
- Choix de la méthode en fonction des objectifs et des sources de données disponibles
- Calcul des taux perspectifs (Comparaison table de mortalité et table de mortalité perspective ; différents type de taux de fécondité – par génération, par âge).
- Définition des hypothèses de projections, méthode pour définir ces choix (évolution dans le temps des taux/quotients, hypothèse cible, variante haute, base, centrale…).

Avoir une bonne connaissance des notions et du calcul des taux, quotients. Savoir calculer une table de mortalité. Avoir une pratique correcte d’un tableur de type Excel.

Henry Louis. 1973. Perspectives démographiques. Editions de l’Ined Preston Samuel, Heuveline Patrick, Guillot Michel. 2000. Demography: Measuring and Modeling Population Processes. Wiley-Blackwell, 308 pages Carmichael Gordon A. 2015. Fundamentals of Demographic Analysis: Concepts, Measures and Methods, Springer, The Springer Series on Demographic Methods and Population Analysis 38, 394 p. Rowland Donald T. 2003. Demographic Methods and Concepts. Oxford university Press, 546 p. Manuel X des Nations Unies.

Janvier - Février - Mars - Avril.

ST-QUENTIN-EN-YVELINES

Antonio Casilli.

ASSESSMENT Final presentation (individual) 40% Wikipedia editing (by pairs) 40% Book/article report (individual) 20%.

This course provides a training in sociology of digital platforms and of social media, as well as an exploration on the social impact of information and communication technologies. You will acquire knowledge of key concepts of social sciences applied to digital technologies:
- identity
- community
- social networks
- social capital
- work/cooperation
- social norms
- privacy
- public space
- social structures
- collective action ...

The ultimate goal is to allow you to develop a critical distance from your own use of digital technologies, which will be systematically transferable to professional context. This course requires attendance and participation as a specific course objective.

This course requires students to be fluent in English (written and spoken) as assessment will be carried out via oral exposés, readings, reports, online contribution, and applied exercises.

Antonio A. Casilli (2015). Four Theses on Digital Mass Surveillance and the Negotiation Of Privacy. 8th AnnualPrivacy Law Scholar Congress 2015, Berkeley Center for Law & Technology, Jun 2015, Berkeley, CA.

Mark Graham & William H. Dutton (2019). Society & The Internet (second edition). Oxford, UK: Oxford University Press.

Mary Gray & Siddarth Suri (2019). Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. Boston, MA: Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt.

Février - Mars - Avril.

PARIS

Paola Tubaro Floriana Gargiulo.

We will meet eight times over January-March for three-hour sessions. Each session will consist of two parts, a lecture to present and discuss the main theories, and a tutorial to provide you with hands-on experience in network analysis and data visualization. It is recommended that students bring their laptop with them. The proposed exercises will be done in Python.

Take-home exercises (60%) and final project (40%). Every week except holidays and the last session, you will be assigned a take-home exercise to consolidate your understanding of the ideas presented in class, to apply them in practice or to expand your knowledge of them. Some of these exercises are to be done individually, others in small groups. Each of these exercises will count 10% of your final mark.

The study of social networks accompanied the development of quantitative sociology, and it is now blossoming thanks to the joint contribution of multiple disciplines, including physics and applied mathematics. It is also developing within economics, shedding light on non-market interactions that affect trade, labor markets and the diffusion of innovations.
The goal of the course is to provide students with fundamental insight into network science and how it can be used in sociology, economics, management, politics and neighboring disciplines. We will present essential concepts and theories at the intersection of different disciplines, showing applications to empirical problems. There will be elements of research design, focusing on how network science can be successfully integrated into a social science research project, and we will give you confidence in using key analytical tools and techniques with real-world data.

All social science (and other) backgrounds are welcome, and students are not assumed to have any previous knowledge of network science. Familiarity with Python is helpful but not essential.

Barabási, Albert L. (2016). Network Science. Cambridge University Press. Caldarelli, G. & Chessa, A. (2016). Data Science and Complex Networks: Real Cases Studies with Python. Oxford University Press. Jackson, Matthew O. (2010). Social and Economic Networks. Princeton University Press. Pastor-Satorras, R. & Vespignani, A. (2007). Evolution and Structure of the Internet: A Statistical Physics Approach. Cambridge University Press.

Robins, Garry (2015). Doing Social Networks Research: Network Research Design for Social Scientists. Sage.

Janvier - Février - Mars - Avril.

PALAISEAU

Sorana Toma Olivia Samuel Fréderic Lebaron.

Stage hors période de cours.

Aout - Septembre - Octobre - Novembre - Décembre - Janvier - Février - Mars - Avril - Mai - Juin - Juillet.

Sorana Toma Ivaylo Petev.

Objectif: Offrir un lieu d’apprentissage et de discussion sur le design et la rédaction du mémoire de M2.

Au deuxième semestre, le séminaire consistera en 5 séances de 3h, programmées ad hoc en fonction de l'avancement du groupe, lors desquelles chacun aura l'occasion de présenter à deux reprises l'avancement de son projet de mémoire et le soumettre à discussion.

Février - Mars - Avril - Mai.

PALAISEAU