讲座时间：2024年7月9日（周二）上午9:10-12:00

讲座地点：沙河校区学院4号楼107报告厅

讲座主持：李玉龙  管理科学与工程学院副院长、教授

讲座题目一：从复杂性看社会系统管理

讲座嘉宾：杨晓光 中国科学院数学与系统科学研究院研究员，中国系统工程学会理事长

摘要：社会系统是最为复杂的系统，其复杂性主要来自社会系统组元众多、关联关系易变性高、系统的持续演化、以及信息不完全和虚假信息泛滥等几个方面。数字时代社会系统快速演化，对从复杂性视角进行社会系统管理的需求日益迫切。因此需要树立与复杂共存的思想，寻求复杂社会系统的演化规律和系统刻画的简单性，顺势而为，并且基于博弈思维设计具有宽容度和鲁棒性的管理机制，改善信息效率。

嘉宾简介：杨晓光，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，中国系统工程学会理事长，欧亚系统科学研究会副理事长。主要研究兴趣为金融学、数字经济、博弈论、复杂社会系统，获得过全国优秀科技工作者、复旦管理学突出贡献奖、中国青年科技奖、国家杰出青年基金、茅以升青年科技奖、国务院特殊贡献专家、百千万工程国家级人才等荣誉。

讲座题目二：复杂网络下的传播问题-基于网络传播的因果效应

讲座嘉宾：何晓奇 管理科学与工程学院助理教授

摘要：因果分析和推断是社会科学的核心问题。在社会网络模型下，如何确定个体行为交互影响的溢出效应是来自于关系网络，而不是个体特征，或者其他的环境相关性造成的，对推动因果关系在网络溢出效应的理论发展具有重大意义。本文构建了一个两期的动态模型，刻画了基于稀疏网络（sparse network）的传播行为（diffusion）的因果度量方法。具体来说，本文考虑个体们在两个不同时间点的行为改变，将两次观测点下因为网络所发生的行为改变称为平均边际传播，Average Diffusion at the Margin（ADM）。由于实际的观测点跟传播过程的时间点很有可能不同步，实际观测到的网络也很有可能不是传播过程的真实网络，文章利用传播行为的相关性定义了因果网络（causal graph）。因果网络的邻域即包含了一条从初始观测点到最终观测点的真实传播路径。在此基础上，文章发现当因果关系网是实际观测网络的子网络时，文章所定义的边际均值传播（ADM）可以通过一个简单的观测结果之间的时空相关性来度量（spatio-temporal dependence measure）。当子网络的条件不满足时，如果溢出效应是非负的，那么可以用观测结果之间的时空相关性作为基于网络的传播效应的下界。本文将该度量应用于一项基于印度村落的小额信贷项目的推广，文章发现，当信贷项目通过村落传播时，如果初始传播是村落领袖是否参与信贷项目的行为改变，则信贷项目的推广具有显著的网络依赖性；如果初始传播不考虑村落领袖的行为改变，则信贷项目的推广不具有显著的网络依赖性。

嘉宾简介：何晓奇，中央财经大学管理科学与工程学院讲师，研究方向为计量经济学，因果推断的理论和应用。2016年在不列颠哥伦比亚大学获得经济博士学位。研究成果“Measuring diffusion over a large network”，在顶级经济学期刊The Review of Economic Studies接收发表。

欢迎感兴趣的师生踊跃参加！

主办单位：管理科学与工程学院